基于業(yè)務(wù)開通應(yīng)用效果的“業(yè)務(wù)探針”資源數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方法

岳 洋

（中國電信股份有限公司廣東分公司 廣州 510081）

1 引言

進(jìn)入光網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，客戶對光業(yè)務(wù)的需求逐步增加，以廣州電信為例，采用光網(wǎng)絡(luò)作為接入方式的業(yè)務(wù)量由2011年的2.5萬戶增長到2012年的4.5萬戶，同時(shí)光網(wǎng)絡(luò)施工的自動(dòng)化程度也遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，所有光網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)開通都要以資源數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的施工和外線的上門裝機(jī)的依據(jù)，資源數(shù)據(jù)的質(zhì)量對業(yè)務(wù)開通的退單率的影響更為直接，這就給資源管理工作帶來了更多的挑戰(zhàn)，因此如何采用更有效的方法提升資源數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率就顯得格外重要。

2 光網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的現(xiàn)狀

2.1 涉及業(yè)務(wù)開通的資源數(shù)據(jù)管理現(xiàn)狀

目前涉及業(yè)務(wù)開通使用的設(shè)備、設(shè)備參數(shù)以及裝機(jī)地址等數(shù)據(jù)都由資源系統(tǒng)維護(hù)和提供，相關(guān)資源數(shù)據(jù)管理具備以下特點(diǎn)。

（1）設(shè)備類型多，錄入工作量大

業(yè)務(wù)開通主要使用的設(shè)備有OLT、分光器、e8-C（ONU）以及設(shè)備對應(yīng)的端口信息，這些數(shù)據(jù)目前都是在工程建設(shè)階段統(tǒng)一由設(shè)計(jì)部門根據(jù)工程資料進(jìn)行錄入。目前廣州電信工程錄入的光設(shè)施數(shù)量為月均1.8萬臺(tái)，工程錄入的工作量大。

（2）維護(hù)參數(shù)復(fù)雜，容易出錯(cuò)

在光網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)開通中使用的參數(shù)根據(jù)話音和寬帶端口進(jìn)行區(qū)別。話音業(yè)務(wù)使用BACIP、網(wǎng)關(guān)簇、SS節(jié)點(diǎn)號(hào)、NGNVLAN、IADIP、IADMASK、IADGATEWAY7個(gè) 參 數(shù)；寬帶業(yè)務(wù)使用BASIP、BAS槽位、BAS端口、SVLAN、CVLAN 5個(gè)參數(shù)；除此之外，業(yè)務(wù)開通還需要光路信息、PON口信息，共計(jì)14項(xiàng)關(guān)鍵參數(shù)，管理的參數(shù)內(nèi)容繁雜，若一項(xiàng)出錯(cuò)，就會(huì)導(dǎo)致業(yè)務(wù)不能正常開通。

（3）工程地址與客戶裝機(jī)地址存在差異，裝機(jī)效率低

在資源系統(tǒng)上，地址采用分級(jí)別的方式管理，目前分為10級(jí)，從市、區(qū)、鎮(zhèn)、路、街、門牌號(hào)、棟、梯、層到具體的房間號(hào)?？蛻舻难b機(jī)地址是在用戶受理階段由營業(yè)員手工輸入或選擇的地址；設(shè)備地址在工程建設(shè)階段錄入，要求每個(gè)分光器的端口都要錄入其覆蓋地址。系統(tǒng)會(huì)根據(jù)客戶的裝機(jī)地址與工程錄入的設(shè)備覆蓋地址進(jìn)行逐級(jí)匹配，找到客戶最適合使用的網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行配置。但工程部門與客戶對地址的理解存在差異，因此存在由于覆蓋地址不準(zhǔn)造成用戶無法裝機(jī)的問題。

2.2 資源數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的主要方法

目前資源數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方法存在如下弊端。

（1）資源數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)的采集主要靠現(xiàn)場檢查，覆蓋面小、成本高

覆蓋范圍?。好吭略谧罱?個(gè)月竣工的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中只抽取0.5%的業(yè)務(wù)路由進(jìn)行現(xiàn)場的資源檢查，樣本較小，在業(yè)務(wù)變更頻繁的形勢下，很難客觀評(píng)價(jià)資源數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率。

檢查成本高：雖然檢查的樣本數(shù)據(jù)小，但是涉及業(yè)務(wù)開通的資源和機(jī)房卻比較分散，這就容易造成每個(gè)檢查的機(jī)房只有1～2條需要檢查的資源，驅(qū)車前往機(jī)房造成的時(shí)間成本、人力成本和能源成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于實(shí)際數(shù)據(jù)檢查帶來的價(jià)值。

（2）通過資源檢查的結(jié)果指標(biāo)來評(píng)價(jià)資源數(shù)據(jù)質(zhì)量，業(yè)務(wù)開通部門和客戶的感知度和認(rèn)可度不高

目前的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是依靠現(xiàn)場檢查的結(jié)果形成的，由于數(shù)據(jù)的檢查和考核數(shù)據(jù)的發(fā)布都是由本地網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)資源中心實(shí)現(xiàn)，并沒有與任何的業(yè)務(wù)開通流程相結(jié)合，相當(dāng)于是專業(yè)自評(píng)，這就造成資源準(zhǔn)確率的檢查結(jié)果都可以達(dá)到95%以上，但是實(shí)際中一次上門裝機(jī)成功的業(yè)務(wù)卻只占全部業(yè)務(wù)的70%，資源數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率完全不能衡量實(shí)際的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

為了解決目前在資源數(shù)據(jù)管理方面存在的問題，必須要對現(xiàn)有的資源數(shù)據(jù)管理方法進(jìn)行更新，本文創(chuàng)新式地提出建立基于業(yè)務(wù)開通應(yīng)用效果的資源數(shù)據(jù)管理的方法，以下稱為“業(yè)務(wù)探針”法，通過資源數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的融合，再進(jìn)一步建立數(shù)據(jù)分析的模型，從而建立全新的資源數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法。

3 資源數(shù)據(jù)管理“業(yè)務(wù)探針”法及應(yīng)用效果

3.1 建立資源管理端到端“業(yè)務(wù)探針”數(shù)據(jù)分析模型

建立資源數(shù)據(jù)質(zhì)量追蹤的三級(jí)管控探針模型，資源數(shù)據(jù)質(zhì)量可以通過業(yè)務(wù)流程的關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，流程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)異常情況“可分析”、“可追溯”，如圖1所示。

第一級(jí)：業(yè)務(wù)應(yīng)用效果指標(biāo)（“業(yè)務(wù)探針”）

選取業(yè)務(wù)開通和日常維護(hù)中的關(guān)鍵流程，分析影響這些流程運(yùn)轉(zhuǎn)的重要業(yè)務(wù)指標(biāo)，通過這些指標(biāo)形成以業(yè)務(wù)流程為導(dǎo)向的資源數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。

根據(jù)廣州光業(yè)務(wù)的發(fā)展特點(diǎn)，選取了工程首單貫通測試、接入型FTTx業(yè)務(wù)開通、工程錄入和工程驗(yàn)收這4個(gè)設(shè)計(jì)光網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)開通的關(guān)鍵流程，定義了網(wǎng)管環(huán)節(jié)資源異常退單率、外線環(huán)節(jié)資源異常退單率、資源關(guān)鍵屬性錄入準(zhǔn)確率、資源關(guān)鍵屬性驗(yàn)收準(zhǔn)確率、首單通過后資源異常率、FTTx自配成功率6項(xiàng)關(guān)鍵的業(yè)務(wù)指標(biāo)，作為資源數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)開通水平支撐的“業(yè)務(wù)探針”。

第二級(jí)：追溯影響業(yè)務(wù)支撐效果的資源要素

根據(jù)“業(yè)務(wù)探針”指標(biāo)涉及的流程和資源類型，通過向下鉆取的方式，找出業(yè)務(wù)開通中出現(xiàn)異常的資源信息。例如，可以從外線環(huán)節(jié)資源異常退單率，鉆取到外線環(huán)節(jié)退單的訂單，進(jìn)而通過訂單配置的資源數(shù)據(jù)信息，找到問題資源數(shù)據(jù)。

第三級(jí)：追溯影響資源要素準(zhǔn)確的操作行為和責(zé)任人

根據(jù)這些異常數(shù)據(jù)，以操作時(shí)間、操作行為為顆粒度，形成數(shù)據(jù)質(zhì)量的探針，追溯數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的根源。例如資源數(shù)據(jù)的錄入人、錄入的關(guān)鍵數(shù)據(jù)是否完整、業(yè)務(wù)邏輯是否正確等。

3.2 基于商業(yè)智能技術(shù)的“業(yè)務(wù)探針”數(shù)據(jù)分析實(shí)施方案

3.2.1 商業(yè)智能技術(shù)

商業(yè)智能是將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的工具。商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來自不同的企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中，提取出有用的數(shù)據(jù)，然后經(jīng)過抽取(extraction)、轉(zhuǎn)換(transformation)和裝載(load)，即ETL過程，合并到一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個(gè)全局視圖，在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、OLAP工具等對其進(jìn)行多維分析和處理，最后將分析結(jié)果展現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供支持。商業(yè)智能系統(tǒng)通常包括數(shù)據(jù)倉庫、倉庫管理和分析工具3部分。目前開發(fā)的商業(yè)智能系統(tǒng)是以數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)為基礎(chǔ)，以聯(lián)機(jī)分析處理為手段進(jìn)行實(shí)施的一整套解決方案。

圖1 “業(yè)務(wù)探針”數(shù)據(jù)分析模型

3.2.2 建立網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)據(jù)“業(yè)務(wù)探針”數(shù)據(jù)倉庫

（1）多系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合

網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)據(jù)“業(yè)務(wù)探針”完全是基于業(yè)務(wù)開通和資源變更流程對資源數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，涉及要將服務(wù)開通系統(tǒng)、綜合資源系統(tǒng)、綜合資源管理流程系統(tǒng)3個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，必須要建立數(shù)據(jù)倉庫，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)，再進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

（2）反映指標(biāo)的歷史變化

傳統(tǒng)資源系統(tǒng)這類操作型數(shù)據(jù)庫主要關(guān)心當(dāng)前時(shí)間的數(shù)據(jù)，但對于決策分析而言，歷史數(shù)據(jù)是相當(dāng)重要的，許多分析方法必須以大量的歷史數(shù)據(jù)為依托，沒有歷史數(shù)據(jù)的詳細(xì)分析是難以把握企業(yè)的發(fā)展趨勢的。因此“業(yè)務(wù)探針”的數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)包含時(shí)間維度的歷史信息，其建設(shè)是以企業(yè)現(xiàn)有的服務(wù)開通系統(tǒng)、資源管理系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，實(shí)際上就是記錄業(yè)務(wù)系統(tǒng)的各個(gè)瞬態(tài)，并通過將各個(gè)瞬態(tài)連接起來形成動(dòng)畫，從而在數(shù)據(jù)分析的時(shí)候再現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)的全過程。

3.2.3 “業(yè)務(wù)探針”的數(shù)據(jù)建模

本文采用維度建模的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，針對每一個(gè)業(yè)務(wù)流程創(chuàng)建有針對性的分析模型，通過使用一個(gè)包含主題的事實(shí)表和多個(gè)包含事實(shí)描述的維度表支持各種決策查詢。通過事實(shí)表將各種不同的維度表連接起來，各個(gè)維度表都連接到中央事實(shí)表。維度表中的對象通過事實(shí)表與另一維度表中的對象相關(guān)聯(lián)，這樣就能建立各個(gè)維度表對象之間的聯(lián)系。每一個(gè)維度表通過一個(gè)主鍵與事實(shí)表進(jìn)行連接。

以FTTx“業(yè)務(wù)探針”的數(shù)據(jù)建模的為例，主要維度包括區(qū)域、年、月、周，再根據(jù)“業(yè)務(wù)探針”指標(biāo)統(tǒng)計(jì)的需要，首先梳理服務(wù)開通系統(tǒng)上業(yè)務(wù)訂單退單的異常原因的分類原則，篩選其中涉及資源數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的異常碼，根據(jù)這些異常原因建立網(wǎng)絡(luò)側(cè)問題退單率、外線客戶側(cè)資源退單率等22項(xiàng)度量（metrics），作為資源數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的指標(biāo)，將維度數(shù)據(jù)與度量數(shù)據(jù)通過BI工具進(jìn)行配置，從而形成FTTx“業(yè)務(wù)探針”的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，圖2是FTTx“業(yè)務(wù)探針”數(shù)據(jù)模型，圖3是FTTx“業(yè)務(wù)探針”分析結(jié)果。

3.2.4 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)架構(gòu)

為了便于各部門獲取相關(guān)的“業(yè)務(wù)探針”數(shù)據(jù)，廣州電信部署了相關(guān)功能的Web應(yīng)用。系統(tǒng)選用了MicroStrategy Intelligence Server作為BI服務(wù)的引擎，采用3層系統(tǒng)架構(gòu)模型進(jìn)行系統(tǒng)功能的部署。系統(tǒng)主要包括以下幾個(gè)層次。

數(shù)據(jù)層：由兩個(gè)數(shù)據(jù)庫組成，其中，元數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉庫中的信息的路線圖或索引類似，存儲(chǔ)維度、事實(shí)、度量等信息，而數(shù)據(jù)倉庫則是存儲(chǔ)從ODS進(jìn)行ETL后的要使用的分析數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的管理。

應(yīng)用層：根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫中的內(nèi)容，通過OLAP多維分析引擎、報(bào)表引擎配置和執(zhí)行報(bào)表，并將這些報(bào)表傳遞給用戶。

訪問層：數(shù)據(jù)展示的Web門戶，用戶可以通過該層使用Web瀏覽器訪問系統(tǒng)，并且用于傳送報(bào)表到客戶端，為用戶提供文檔和報(bào)表。

3.3 “業(yè)務(wù)探針”的應(yīng)用效果

3.3.1 建立“業(yè)務(wù)探針”分析通報(bào)和處理流程

關(guān)于“業(yè)務(wù)探針”的資源數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的模型和方法形成之后，廣州電信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營部組織各部門建立了關(guān)于相關(guān)數(shù)據(jù)通報(bào)和處理的工作流程。明確了各部門的工作內(nèi)容和工作職責(zé)。在FTTx接入型業(yè)務(wù)開通、資源錄入、資源驗(yàn)收、首單貫通測試4個(gè)流程設(shè)置探針，分析資源原因回退工單，定位具體異常資源、具體操作、責(zé)任單位和責(zé)任人，并由資源維護(hù)驗(yàn)收、資源錄入單位落實(shí)考核到人。

圖2 FTTx“業(yè)務(wù)探針”數(shù)據(jù)模型

圖3 FTTx“業(yè)務(wù)探針”分析結(jié)果

圖4 FTTx開通情況趨勢分析

3.3.2 “業(yè)務(wù)探針”應(yīng)用效果

FTTx“業(yè)務(wù)探針”自2012年6月開始在廣州電信進(jìn)行推廣應(yīng)用，期間業(yè)務(wù)開通量為13.4萬戶，通過“業(yè)務(wù)探針”分析相當(dāng)于對FTTx資源實(shí)施了13.4萬次檢查（占FTTx總資源量的17%），發(fā)現(xiàn)了6 221個(gè)資源數(shù)據(jù)異常，并追溯、考核到112個(gè)人，使得FTTx業(yè)務(wù)開通中資源數(shù)據(jù)異常率下降了75%，由6月初的8.84%下降到9月底的2.17%。FTTx開通情況趨勢分析如圖4所示。

4 結(jié)束語

在光網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模建設(shè)和業(yè)務(wù)大規(guī)模發(fā)展的新形勢下，對資源數(shù)據(jù)管理工作的要求也提升到了新的高度，本文基于廣州電信光網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)開通和資源管理的模式，提出了“業(yè)務(wù)探針”法，實(shí)現(xiàn)了通過分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的方法來評(píng)價(jià)資源數(shù)據(jù)質(zhì)量。廣州電信的業(yè)務(wù)退單率的下降，表明新的方法取得了一定的成效。與此同時(shí)也體現(xiàn)了兩點(diǎn)資源管理的思路：

·用業(yè)務(wù)支撐效果來評(píng)價(jià)比用資源自身專業(yè)指標(biāo)更容易被使用者接受，也更能推動(dòng)準(zhǔn)確率的提高；

·要推進(jìn)職責(zé)、規(guī)范的真正落地，管到組織、流程還不夠，還要管到人、管到動(dòng)作。

資源數(shù)據(jù)質(zhì)量的全面提升還有更多的工作和系統(tǒng)解決方案可以挖掘，在考慮解決方案的時(shí)候，既要考慮技術(shù)應(yīng)用，更要與企業(yè)管理的要求相結(jié)合。

1 Kimball R，Ross M.數(shù)據(jù)倉庫工具箱：維度建模的完全指南.譚明金譯.北京：電子工業(yè)出版社，2003