王淼[1]2004年在《数据仓库技术研究》文中研究表明二十世纪九十年代末，传统数据库管理系统的发展陷入低潮，残酷的市场竞争迫使全世界的数据库供应商寻找新的技术和经济增长点，其中一个热点是以Oracle9i为典型代表的对象—关系数据库技术，另一个热点就是以数据仓库技术为核心的商业智能(BI)。 在线分析处理(OLAP)和数据挖掘技术的不断成熟，为数据仓库应用市场的开拓打下了良好的基础。2000年以来，以数据仓库为基础的在线分析处理和数据挖掘应用在国内的金融、保险、证券、电信、税务等传统数据密集型行业有所发展。但是，由于中国信息化基础设备相对并不完善，数据来源系统的变通性和灵活性无法完全满足要求，致使当在已有数据仓库的基础上有新的需求或增值服务的提出时，源数据的提供成为整个系统持续发展的瓶颈。 将数据源的整理和上传工作重新依新需求设计并实现一次，不论在消耗的时间和人力成本上都是令人无法忍受的。本论文介绍了该电信公司经营分析数据仓库系统的开发与研究现状，分析了ETL规则的抽取策略和优化算法，讨论了数据仓库建模中的数据量估算和粒度选择，并针对上面的问题提出了利用复合主键和横表纵表之间的转换实现维表和事实表粒度向下细分的思想，即在不修改源数据提供系统的情况下，最大限度的利用已有的数据实现新的需求。本系统以UNIX(IBM AIX)操作系统为开发平台，使用PowerDesigner为建模工具，基于ORACLE9i的数据库存储，以DataStage进行ETL操作，以Cognos作为多维立方体生成及前端展示工具，对整个数据仓库系统的设计和研究做了深入的分析和详细的阐述，为数据仓库二期工作提出了理论上的帮助和建议。
杨巍[2]2007年在《电信经营分析中的数据预处理技术研究》文中研究说明近些年，中国电信业飞速发展，竞争也更为激烈，为了实现服务质量上的飞跃，它对及时的决策制定提出更高的要求，然而传统的数据库技术已不能满足对电信业海量数据的处理需求。数据仓库技术及相关数据分析技术的出现，为企业提供了高效的数据处理能力和良好的数据理解工具，并对科学的决策分析提供了更好的支持。经营分析系统就是采用数据仓库的结构，为企业决策者提供智能分析的支持系统。在多年的运营过程中，运营商已经发展起了许多业务支撑应用系统，但是各个系统相对独立，信息共享困难，无法从整个企业的角度对数据进行深入分析和挖掘。经营分析系统就是将来自多个异构数据源的数据，通过数据预处理技术存储于一个语义一致的环境中，为决策支持和OLAP查询提供便利，对生产经营和业务发展趋势做出科学合理的预测，从而帮助公司及时掌握市场动态，及时制定高效合理的营销策略，更好地适应日趋激烈的市场竞争环境。数据预处理保证了数据的及时性、有效性和准确性，因此在系统中显得尤为重要。本文的主要贡献在于：1、介绍并分析了经营分析系统在电信行业中的应用情况，指出了进行数据预处理的必要性；2、设计并制定了经营分析系统的通用结构和数据预处理过程的统一策略；3、完成数据预处理的流程控制，并且实现了经营分析系统的基本功能。本系统在某电信企业上线后运行良好，并且获得了各部门的一直好评。相信通过不断完善，它一定会在电信经营分析中起着越来越大的作用。
陈渊明[3]2007年在《电信经营分析系统中关键业绩指标的研究与实现》文中研究指明随着电信运营企业信息化建设的逐步深入，企业信息业务支撑系统的不断建设与完善，各电信运营商逐步形成了较为完善的数据仓库系统，并在该系统之上进行经营业务数据的分析、挖掘和应用展现，为企业管理者提供了一定的决策支持。但是随着应用支撑系统的不断增加和业务复杂度的提高，原有基于各个应用系统的分散的业务分析模式已经满足不了现在和将来的需求，企业决策者希望有一个统一直观的平台及时地去了解企业运营状况，于是建立起一套完备健全的关键业绩指标(KPI)成为各大电信运营商在建设各自经营分析系统时的重点工作之一，它满足了电信运营商对于进一步拓展自身业务、提高业务系统生产效能的迫切需求。本论文的主要研究工作简要归纳如下：1．介绍了基于数据仓库的电信经营分析系统的系统结构和业务、技术特点。2．分析了电信经营分析系统中建立KPI模块的重要意义，以及关键业绩指标建立的原则、步骤和方法。3．论述了如何运用数据仓库技术和当前流行的软件框架开发技术进行KPI模块的设计与实现。本论文的研究成果在某省电信运营商经营分析系统二期的关键业绩指标模块建设中得到应用，并取得良好的效果，该应用经验将为整个数据仓库的其他决策应用提供借鉴作用。
吕海燕[4]2008年在《数据仓库在电信经营分析系统中的应用研究》文中研究说明近年来,电信行业信息化进程得到快速发展。运营网络系统、综合业务系统、计费系统、办公自动化等计算机应用系统的相继使用,企业中积累了大量的历史数据。但在很多情况下,这些海量数据在原有的作业系统中是无法提炼并升华为有用的管理决策信息的。一方面,联机作业系统因为需要保留足够的详细数据以备查询而变得笨重不堪,系统资源的投资跟不上业务扩展的需求;另一方面,管理者和决策者只能根据固定的、定时的报表系统获得有限的经营与业务信息,无法适应激烈的市场竞争。数据仓库为企业海量数据进一步信息化提供了有效的解决方案。与传统的数据库技术相比,数据仓库为决策分析提供了更好的支持,跳出了传统联机事务处理的范畴,因此近几年来数据仓库技术发展很快,并在各个行业都得到了很多的应用。相对于国外大中型企业,我国企业的数据仓库建设目前还处于起步和探索阶段,在电信企业这样大型的信息化产业内部建设数据仓库应用,对技术更是提出了更高的要求。本文首先深入分析了电信企业目前面临的困难和挑战,进而提出了电信行业建立基于数据仓库的经营分析系统的必要性。其次,在深入研究数据仓库及经营分析系统技术的基础上,对电信企业经营分析系统数据仓库模型进行了详细的分析和设计,主要是结合电信企业业务的特点,给出了适合大多数电信企业目前实际需求的按五个主题(客户、产品、话务量、帐务、市场营销)划分的数据仓库模型,同时对模型中数据粒度的划分,数据的抽取、转化和加载(ETL)给出了详细地分析与设计。最后通过应用实例—收入预测分析,利用SQL Server数据仓库开发工具实现了数据仓库模型的构建,并基于所构建的模型对某电信企业某年的收入作了简单的预测。预测的效果验证了所构建的数据仓库模型满足电信经营分析系统的相关需求和业务分析。
德妍[5]2007年在《电信关键性指标分析系统中ETL技术研究》文中提出国内的电信运营商经过多年的市场化运作，已经建立起各自的运营支撑系统，经过多年积累，运营商们拥有的数据量已经达到TB级，并且每天仍以几十GB的速度增加。由于电信企业数据规模的激增和业务种类的复杂，传统的数据库技术已不能满足对海量数据的处理需求，而数据仓库技术及其数据分析技术的出现，为企业提供了高效的数据处理能力和良好的数据理解工具，并对科学的决策分析提供了更好的支持，因此在电信网管系统中应用数据仓库技术成为了必然的趋势。作为数据仓库系统中最基本而且极为重要的一部分——ETL，是关键性指标分析系统的核心技术之一，它通过对不同类型源数据的抽取，变换，统一和提炼，为系统提供高质而准确的数据。本文的主要贡献在于：1、分析了关键性指标分析系统建立的必要性。2、探讨了传统ETL技术在关键性指标分析系统中应用的局限，并加以改进。3、实现了关键性指标分析系统的ETL模块。本文的具体工作包括对比分析电信关键指标分析系统和传统数据仓库系统的数据组织特点，通过作者参与的某省某电信公司关键性指标分析系统项目为例，给出了数据仓库ETL技术在该系统中的业务架构和流程控制。
曹爱华[6]2006年在《数据仓库技术研究及在电信经营分析系统的应用》文中研究说明电信运营企业是高技术密集型企业，也是较早使用数据库和数据库管理系统的企业，在多年的运营中积累了大量的历史数据。同时现在电信行业的竞争正变得越来越激烈，如何拓展市场，如何保有老用户，如何争取新的用户等已经成为电信企业面对的重要问题。电信企业拥有的大量数据中可能蕴藏着回答这些问题的答案，但是现在并不能直接地获取。因此，电信企业对于将积累的大量历史数据转变为可以支持决策的知识的经营分析系统的需求越来越强烈。 数据仓库中的专题分析主要是探索业务部门比较关注的部分业务发展情况，实现对业务发展的跟踪和业务预演，抽取出潜在的，有价值的知识、模型或规则的过程。对于企业而言，专题分析可以有助于发现业务发展的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，并帮助企业分析出完成任务所需的关键因素，以达到增加收入、降低成本，使企业处于更有利的竞争位置的目的。 本论文的主要内容包括对基于数据仓库技术的电信经营分析系统的研究和作者在电信经营分析系统的设计和实现中所做的工作。可以分为如下两部分：1、首先介绍了某电信经营分析系统的设计；然后重点讲述了该系统中的数据抽取及转换模块的设计实现过程，对项目中话单抽取时遇到的问题提出解决方案，并给出了改进的数据转换模块结构的设计。2、是对专题分析模块中资费分析的研究，首先是对资费分析的调研，明确问题方向，提出解决方案，然后，针对该运营商的话单数据进行了分析。 该文所描述的经营分析系统已经在某电信正式上线运行。
洪锐[7]2006年在《数据仓库与OLAP技术在电信领域应用研究》文中认为目前,数据仓库技术正处于快速发展时期,基于数据仓库的联机分析处理系统也正在成为IT行业新的增长点。数据仓库技术起源于对大量数据进行处理的需要,是随着业务应用的需要而产生的。与传统的数据库技术相比,数据仓库为决策分析提供了更好的支持,跳出了传统联机事务处理的范畴。因此近几年来,1数据仓库技术发展很快,并在各个行业都得到了很多的应用。相对于国外大中型企业,我国企业的数据仓库建设目前还处于起步和探索阶段,在电信企业这样大型的信息化产业内部建设数据仓库应用,对技术更是提出了更高的要求。目前,介绍数据仓库和OLAP技术的书籍和资料在概念和结构方面讨论较多,本文希望通过讨论在设计和具体实现数据仓库,以及基于数据仓库的OLAP的过程中遇到的一些比较实用和细节的问题,达到从实际出发、突出实用性和集成性的特点。本文首先阐述了数据仓库的和联机分析处理的概念和发展历史,以及当前我国电信行业对传统数据库的应用情况;接下来从理论上分析了数据仓库和多维分析与传统数据库应用的不同之处,重点阐述了对数据进行多维分析的概念和方法,并提出了一种能够有效提高多维查询效率的实体化视图算法。在应用分析部分,针对数据仓库建设的各个重点环节进行分析和讨论,结合理论知识和实际经验得出最适合当前电信行业应用的处理方案或建议,并讨论了当前可应用数据仓库和联机分析处理技术的领域。最后给出了一个数据仓库的应用实例——电信话单分析系统,通过该系统的从建模到数据抽取,到多维分析应用,展示了如何从现有业务系统上建立数据仓库应用和多维分析方法。建设数据仓库系统能够极大地提高国内电信企业的业务支撑能力,丰富企业的业务应用内容,提高企业的市场竞争力,缩短与国际电信企业在运营管理能力方面的差距。为迎接进入WTO后更开放的、竞争更激烈的电信市场做好技术准备。
张静波[8]2009年在《基于数据仓库的企业决策支持系统的研究与应用》文中认为企业的发展需要科学的决策。科学决策的依据是存在于企业中的大量数据,如何把这些数据变成有利于决策的信息是当前企业面临的主要问题之一,建立企业决策支持系统(DSS)是解决该问题的最好办法之一。决策支持系统是信息系统发展的最新阶段,它既具有数据处理功能又具有数值计算功能,达到了更高层次的对管理者的辅助决策能力。随着数据库技术的不断成熟,数据仓库技术以及网络技术、人工智能等计算机相关技术的不断发展,决策支持系统的开发和应用领域进一步扩大,以满足各领域决策者的各种需求。如何应用最新的信息技术,为管理人员提供更全面有效的决策支持,是一个富有挑战性和实用性的研究课题。目前国内己经有了一些案例管理软件,可以为案件统计、案例分析等提供支持和帮助。但是功能相对简单,不能为管理人员提供更为有效的决策。本文针对决策支持系统的研究现状和发展趋势,讨论了基于数据仓库的决策支持系统的系统结构及其特点,论述了决策支持系统的构建立步骤和设计内容。并结合决策支持系统的相关知识,提出了在电信行业中的应用,研究了以数据仓库为核心的电信业务决策支持系统解决方案。
杜娟[9]2006年在《客户关系管理在安徽电信中的应用与研究》文中进行了进一步梳理客户关系管理是当前受到世界普遍关注的一个焦点问题。它对提高客户的忠诚度、满意度，降低企业经营成本以及提高企业的核心竞争力从而提高企业利润有着非常重要的作用。在以客户为中心的经营模式成为新一代企业经营标志的时代，CRM系统的实施是必然的趋势。 安徽电信经过长年经营与积累，已具备客户总容量大、商业和企业客户占主导地位的客户优势；具备能够提供全面电信服务的业务优势；具备遍及全省的业务和营销网络的网络优势，但是在现有客户关系管理范畴方面却存在许多问题。各个已经建成的应用系统之间缺乏统一和协调；数据交换和共享困难，不能对数据进行深入分析和挖掘，难以满足企业的经营需求；信用管理方面存在缺陷，造成大量呆坏账；数据隐私问题严重，导致客户满意度的下降。 不仅如此，安徽电信还面临着来自其他电信运营商的强力挑战。因此，为适应电信市场的不断发展变化，提高安徽电信服务水平和服务质量，增强前端营销部门对新业务的支撑能力和反应速度，满足客户日益增长的多元化需求，安徽电信需要全面实施CRM系统建设。 本文重点对客户关系管理相关理论进行了分析与研究；通过对安徽电信CRM系统应用需求的分析，即在对其公司内部业务支撑系统、信用管理、数据建设及数据隐私等方面分析的基础上，设计一套符合安徽电信现状的CRM系统，其中主要包括客户信息管理、经营信息管理与分析、营销信息管理与分析、服务信息管理与分析和销售信息管理与分析五大功能模块；并且，通过对国际电信运营商通常采用的组织结构类型及安徽电信当前组织结构现状的分析与研究，提出安徽电信从以产品为中心向以客户为中心转变所需要采取的组织结构的变革方案；以所设计CRM系统中客户信用度分析模块为重点，对电信业的客户信用现状进行分析，设计出定量与定性相结合的安徽电信的客户信用度算法模型，并用实际数据验证其可行性；针对数据建设问题提出通过数据集中、构建统一视图以及消除信息孤岛叁种方法进行客户信息整合的方案；最后从政策、技术及管理方面提出可行的数据隐私问题的解决方案。
夏霖[10]2007年在《CRM在某电信企业的应用分析》文中提出电信业正面临经营环境和市场格局的一系列变化。在新形势下，电信运营商必须注重培育企业核心竞争力。以“客户为中心”的CRM管理非常适用于电信业，只有通过客户关系管理，了解顾客的需求，向其提供满意的产品和服务，企业才能生存和发展。应用CRM重构电信业的管理模式是电信企业信息化管理发展的必然趋势。论文本着提出问题、分析问题、解决问题的思路，首先概述了研究背景，并从客户关系管理的基本理论出发，阐述了客户关系管理的定义、CRM理念、CRM系统的功能。通过大量的文献搜集，分析了国内外电信企业的客户关系管理应用现状，阐述客户关系管理已经成为电信行业各运营商获取竞争优势的有力武器。既而，本文以某电信公司为研究对象，对其客户关系管理进行研究，论述了某电信公司目前的竞争环境和经营状况。结合其实际情况，讨论了某电信公司的客户关系管理的总体方案。阐述了某电信公司CRM建设背景、系统现状、目标架构及CRM的实施。最后论述了CRM实施效果及经验体会。通过上述研究，论文分析了某电信公司应用客户关系管理的策略，从而及时掌握客户的动态信息和消费习惯，增强企业的核心竞争力。本文通过对某电信公司CRM的研究，以期为国内同类电信企业实施CRM提供有价值的实践参考。
参考文献：
[1]. 数据仓库技术研究[D]. 王淼. 成都理工大学. 2004
[2]. 电信经营分析中的数据预处理技术研究[D]. 杨巍. 北京邮电大学. 2007
[3]. 电信经营分析系统中关键业绩指标的研究与实现[D]. 陈渊明. 北京邮电大学. 2007
[4]. 数据仓库在电信经营分析系统中的应用研究[D]. 吕海燕. 大连海事大学. 2008
[5]. 电信关键性指标分析系统中ETL技术研究[D]. 德妍. 北京邮电大学. 2007
[6]. 数据仓库技术研究及在电信经营分析系统的应用[D]. 曹爱华. 北京邮电大学. 2006
[7]. 数据仓库与OLAP技术在电信领域应用研究[D]. 洪锐. 电子科技大学. 2006
[8]. 基于数据仓库的企业决策支持系统的研究与应用[D]. 张静波. 电子科技大学. 2009
[9]. 客户关系管理在安徽电信中的应用与研究[D]. 杜娟. 合肥工业大学. 2006
[10]. CRM在某电信企业的应用分析[D]. 夏霖. 北京邮电大学. 2007
标签：计算机软件及计算机应用论文; 电信论文; 数据仓库论文; crm论文; 客户信息论文; 客户分析论文; 决策支持系统论文; 业务支持论文; 信息发展论文; 安徽电信论文; 通信论文; 系统开发论文; 统计分析论文;