移动经营分析系统中ETL的分析和设计

文章通过描述ETL原理,对比流行的各种ETL工具,针对移动数据的特点,提出了一种ETL平台的设计思想;指出了ETL平台要重点考虑的功能,并在ETL建设原则的指导下,结合移动业务实际分析和设计移动ETL平台,解决了移动ETL过程的瓶颈问题,在运行效率,日常开发和维护的方便性,应用扩展的灵活性方面得到大大的提高。

数据仓库在移动通信企业经营分析系统中的应用

从目前中国的市场来看,数据仓库和商业智能已经越来越受到企业决策分析人员的重视。移动通信企业是数据密集型企业,它的经营分析需要数据仓库作为一个高效能的平台,有利于科学方便快捷地做出决策。主要阐述数据仓库中数据处理与分析技术在移动经营分析系统中的应用,提出基于SAS和Brio的移动经营分析系统数据处理与分析的解决方案。

电信行业的经营分析系统研究

本文介绍了电信行业经营分析系统的作用、特点以及I3DSS的优点,提出了引入I3DSS的电信行业经营分析系统软件体系结构,并给出了基于该体系结构实现分析型应用的具体过程。国内某电信运营企业在建设其经营分析系统时已采用了本文的研究成果。实践证明,这些研究成果具有一定的推广应用价值。

中国移动经营分析系统的建设及应用

本文首先介绍了国外电信行业数据仓库建设的情况,并引出中国移动经营分析系统建设的背景,然后对经营分析系统的建设过程、技术架构、应用内容等方面进行了介绍,最后介绍了经营分析系统建设的有关经验。

经营分析系统在电信业应用中若干问题的分析

通过对国内电信运营服务市场经营分析系统的建设和应用现状的分析,归纳总结了该领域存在的一些问题,并在对电信经营分析系统内涵和外延深入分析的基础上,提出了电信经营分析系统的一些发展思路。

Hadoop在电信运营商经营分析系统中应用的研究

随着互联网发展带来的数据爆炸,很多企业都使用分布式文件系统来搭建高性能和高扩展性的应用,存储自身海量的数据并加以分析。Hadoop就是目前比较主流的开源分布式文件系统之一,它支持海量数据存储、可扩展性强、容错性强、可以运行在廉价的商用机器上,是大多数企业的首选。本文通过在电信运营商经营分析系统中引入Hadoop分布式技术,改变了经分系统中小型机加关系型数据库的传统架构,解决了经分系统中海量非结构化数据分析的问题,对电信运营商实现高效率地从海量日志里挖掘出有价值的信息具有重要的意义。

基于云计算技术的电信经营分析系统中对海量数据的研究

电信经营分析系统承担着决策支撑的重要职能,面对越来越多的海量数据,如何有效处理这些海量数据从而提取有价值信息是面临的一大突出问题,利用云计算技术解决这些问题是一种新的有效的途径。针对电信经营分析系统中(简称BASS)现有存储、处理和ETL算法的不足,结合云计算技术提出了分布式海量数据存储、Hbase海量数据管理、Map/Reduce编程模式、以及基于拆分机制的海量数据处理(简称SMB-DP)算法和基于任务运行时间和优先级的ETL任务调度(简称AGB-ETL)贪婪算法,本文着重从这几个方面对现有经分系统进行改进和优化。

数据仓库技术在中国移动经营分析系统中的应用研究

本文介绍了电信企业中数据仓库的建立以及该技术在中国移动经营分析系统中的应用

电信经营分析系统的设计与实现

基于电信运营商目前所面临的挑战及其在经营分析和决策方面的需求,探讨并给出了一种可以满足需求的电信经营分析系统的解决方案,并给出了该经营分析系统的设计与实现;详细描述了系统的实现架构,讨论了关键技术及选择原则,最后给出了系统实现的指导意见。

基于经营分析系统的调度流程挂起自处理方法

针对经营分析系统中调度流程挂起后需人工处理和耗时耗力的问题,提出一种基于经营分析系统的调度流程挂起自处理方法。该方法模拟专家系统,将流程挂起的原因与处理方法总结存入一张表中,并配置监控进程,当监控到有挂起的流程时,根据错误标志,自动匹配处理方法,实现调度流程挂起自处理的目的,节省了大量人力、物力和时间。

企业经营分析系统的构件化开发研究

介绍了软件构件技术的基本概念,并提出了一个基于软件构件技术适合于各种不同领域的企业应用构件化软件开发的开发模型,接着利用此开发策略,描述了一个具体实例,即企业经营分析系统的构件化实现的详细过程,特别是讨论了系统构件类的具体划分和要求,以及系统实现的一些相关问题。

基于数据仓库的分级式电信经营分析系统设计

目前很多行业需要对海量数据进行科学分析,这一需要促进了数据仓库理论的发展,如何在此基础上构建有效的应用系统是一个急需解决的问题。针对当前电信行业的现状以及电信运营企业建立数据仓库的必要性和难点,提出了一种分级式的电信经营分析系统结构设计,并与现有经营分析系统结构进行比较,结果表明了该设计的合理性。

基于Oracle数据库的经营分析系统数据支撑方案

Oracle数据库作为具有高可靠性、高性能、高可伸缩性和高安全性特点的数据库,为企业的数据优化与分析提供了强有力的技术支撑,展现了准确的数据内容,从而为市场的掌控与预测打下了坚实的基础。本文将主要从存储过程、调度、经分展示等方面论述Oracle数据库对数据的支撑,以及如何辅助企业进行市场经营分析与导向。

中国移动经营分析系统中的CRM系统

本文首先概要介绍了中国移动的CRM系统,然后分析了有关的技术架构,并总结了CRM系统建设过程中的有关问题,最后举例描述了一个CRM服务过程。

面向经营分析系统的数据仓库架构设计与存储研究

介绍经营分析系统的建设过程和实现思路,构建一种数据仓库的四层架构设计模式,结合经营分析系统的实践,引入生命周期管理技术和数据备份管理措施,给出一种基于四层架构设计模式的分级存储管理技术。实际应用表明,能有效提高设备的利用率及数据在线/近线的保有时长,保障数据的可恢复性和数据故障处理的及时性。

超市经营分析系统数据仓库的创建与实现

连锁超市在信息化建设的过程中,随着超市规模的扩大和数据的积累,超市数据仓库的建设已经尤为重要。本文根据连锁超市的现状和特点,设计并实现了针对超市管理的数据仓库,利用OLAP技术实现对数据的分析。在构建数据仓库过程中,重点研究了数据接口实现,数据模型构建,ETL分析等方面的内容。本系统在某超市的实际应用中,取得了良好的效果。

经营分析系统的数据预处理技术

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,因而在经营分析系统中应用数据仓库技术成为了必然的趋势。

电信经营分析系统的总体结构设计与分析

电信运营行业竞争日益加剧,企业经营者必须随时了解业务运行情况,掌握客户信息,以便及时调整运营策略,保持竞争优势,这些都建立在信息需求得到满足的基础之上。基于数据库技术的经营分析系统能够整合电信运营企业内部分散的原始业务数据,解决数据庞杂、业务系统繁多造成的问题。运用ETL(extracttrans formload,抽取、转换和加载)技术构建数据仓库,对数据进行多维分析,并提供直观的数据展示平台。提出了闭环的思想。经营分析系统的分析结果,为业务系统的优化提供指导意见,能够驱动业务系统更好地运行。

数据挖掘技术及其在经营分析系统中的应用

为了在市场竞争中保持及发展客户、提升客户价值,运营商迫切需要了解客户的行为特征以及业务发展、收益、营销、服务等方面的运营情况,以便及时制定更加合理和高效的经营策略,更好地在竞争中掌握主动。于是,电信企业纷纷着手建立数据仓库和在线分析处理(OLAP)系统,通过对运营支撑系统多年积累的业务数据进行整合和分析,以获得有价值的分析结果。但是,OLAP侧重的是对历史数据的分析,回答的是“过去发生了什么和为什么会发生”的问题,而运营商在对过去和现在的经营状况进行分析掌握的同时,更加渴望对整个企业未来的发展状况做出比较完整、合理、准确的分析和预测,于是,数据挖掘技术由于能够发现潜在的知识以及能够回答“将要发生什么”的问题而被电信企业加以“重用”。本文简要阐述了数据挖掘技术、主要模型及方法、数据挖掘的实施步骤,并结合具体的案例说明数据挖掘在电信行业经营分析系统中的应用。