[发明专利]电信行业基于数据仓库的决策支持系统的构造方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种电信行业基于数据仓库的决策支持系统的构造方法。

背景技术

当前国内的分析系统基本上是建立在各个不同生产环节上，辅以一些常用、简便的工具，如数据库、报表工具，甚至Excel(数据表格工具)等，直接对生产数据进行分析，来了解企业的经营运行情况。其不可避免的问题在于，企业中的数据源是分散的，在此基础上建立的分析系统必然是孤立的。而在这一个个“信息孤岛”之间缺乏有效的关联和综合分析，无法形成企业数据的统一视图。在分析角度和深度，以及关联分析和预测分析方面比较薄弱。

随着企业信息化建设的推进，各大企业纷纷建立各自的业务运营系统，以电信行业为例，各运营商都有自己的营业系统、网管系统、计费系统、帐务系统、客服系统等，各大系统各自发展，彼此缺乏相关性，给企业的决策者的决策带来很大的困难，各系统中统计的数字各不相同，难以取信，在这种情况下，数据仓库技术应运而生。

数据仓库技术整合企业各大系统中的数据，形成企业“统一数据视图”，为企业决策提供全面、统一、准确的数据。数据仓库技术在20世纪90年代，开始出现。到21世纪初进入中国开始应用，在国内的应用最先出现在金融、航空与电信领域。随着几年的建设已初具规模。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于避免上述现有技术中的不足，而提出一种电信行业基于数据仓库的决策支持系统的构造方法，该方法是利用数据仓库系统将分散在企业中的各个“信息孤岛”，有效、完整的集合在一起，建立统一的企业数据视图，并在此基础之上，将企业各个生产环节的数据综合在一起进行分析，并利用数据挖掘、OLAP分析等技术，形成各种关联分析和预测分析，为企业的决策提供更为可靠且全面的支持。

本发明所提供的技术方案是：一种电信行业基于数据仓库的决策支持系统的构造方法，利用业务支撑系统产生的信息资源，结合相关支撑系统提供的信息，采用数据仓库技术、数据挖掘技术、多维分析技术构造所述决策支持系统，构造步骤如下：

步骤1、构建符合电信业务特点的数据仓库模型：根据电信行业的具体特点，将整个数据仓库模型设计为如下八个主题域：客户、服务使用、客服、营销、服务、结算、资源、账务，数据仓库模型包括逻辑数据模型和物理数据模型，高层逻辑数据模型切实反映电信行业的业务关系，包括所有主题和主要实体以及相互之间的关系；物理模型是数据的存储方式；

步骤2、对源业务系统的数据进行统一的分析：在构建好数据仓库模型后，对源业务系统，也就是数据仓库的数据源中的数据进行统一的分析，就中国目前的电信运营商来说，无论是电信、网通、移动还是联通，其业务系统基本都会包括，营业系统、计费系统、帐务系统、网管系统、客服系统；源数据分析包括如下内容：数据的业务范围及业务含义、数据所在平台，包括系统平台和数据库平台、数据结构、数据更新周期、数据更新方式和数据量，分析这些系统中的数据，根据数据仓库系统物理数据模型的需要，将源数据同目的数据进行匹配，即源数据映射；

步骤3、将源系统中的数据进行抽取转换加载：ETL即数据抽取、转换和加载，是数据仓库实现过程中，进行数据由数据源系统向数据仓库加载的主要过程；

步骤4、对数据仓库中的数据按分析需要进行不同粒度的汇总：在中央数据仓库的基础之上根据分析需求会创建相应的从属的数据集市，从属数据集市的数据直接来自于中央数据仓库；

步骤5、通过各种访问方式展现分析结果：数据访问层提供多种数据加工展现方法，包括预定义报表、即席查询、多维动态分析和数据挖掘，并提供一个统一的门户入口和界面，实现预定义报表、即席查询和多维动态分析的无缝连接，并提供集成化的认证、信息发布和管理环境；

步骤6、为确保系统的正常运行设定各种流程化的控制：自动作业调度监控，管理平台包括自动作业调度系统，该系统可按指定的时间周期自动执行相应的作业，调度的作业包括对关系数据库、多维数据库和操作系统进行的各种操作，系统监控的事件被触发时，可自动调度指定的作业进行处理，增加对自动调度事件执行情况的监控；网络安全管理；系统备份恢复管理，根据电信行业数据的特点，制定备份策略和恢复计划，构建系统备份恢复系统。