【摘 要】
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随着电信各项业务的快速发展以及市场竞争的广度和深度不断扩大,迫切需要建立灵活的营销机制,适应新业务的开展和激烈的市场竞争的需要,商业智能(Business Intelligence,以下
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随着电信各项业务的快速发展以及市场竞争的广度和深度不断扩大,迫切需要建立灵活的营销机制,适应新业务的开展和激烈的市场竞争的需要,商业智能(Business Intelligence,以下简称BI)开始进入电信行业。本文在对当前国内外数据仓库和数据挖掘的理论和技术进行学习研究的基础上,提出了电信营销支撑管理系统的设计和解决方案。论文围绕电信营销支撑管理系统的开发及应用,首先介绍了DW技术的概念、特征及相关技术,对DW的数据组织、构建方法、实现步骤做了进一步研究。论文重点介绍了如何利用数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)技术,将分布在电信企业内部的各个信息孤岛(BSS系统、计费系统、网元系统、大客户系统)进行数据整合,通过合适的数据建模,将企业管理者感兴趣的信息(或者知识),以各种方式展现出来。实现了构建企业统一数据视图、提供了省中心层面统一的取数途径、提高统计分析的时效性、让经营分析人员将精力更专注于数据分析。本文作者主持开发的这套系统已在电信的生产实践中发挥重大作用,指导电信企业有效解决如何调整费率政策、如何开发市场、如何充分发挥现有网络的效率、如何避免客户大量欠费、如何扩展长话业务等问题,使电信企业获得有效的决策支持,并已在兄弟公司推广使用。本文的意义在于,不仅成功的实现了对大容量、多系统数据的有效整合,建立了用户界面友好,支持从简单查询到深度数据分析的营销支撑管理系统,而且在系统的设计与开发中所采用的一些设计技术和方法具有很强的通用性,稍加改动就可以应用到其它领域。
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