太原网通收入保障系统的设计与实现

通过太原网通的收入保障系统介绍了采用电信渠道管理和数据稽核为内容的收入保障系统的具体实现过程。     

电信网管性能资源数据管控系统的研究和设计

性能资源管理是电信运营支撑系统中的重要组成部分,直接影响到电信运营商的服务质量。性能资源管理具有数据量巨大、厂商接口种类繁多的特点,性能数据从厂商设备生成到电信网管侧呈现的过程中,数据经多次传送,会发生数据时延、缺失、异常等情况,运营商对性能数据的高效管理面临较大难度。目前大型网络管理系统对于性能数据的管理以被动的报表查看为主,只能实现简单的数据查看操作,网络维护人员无法直观判断性能数据的准确性,运营商急需性能管理系统在业务支撑上有新的突破。本文主要依据中国移动通信集团广西有限公司原有监控方法,以提高性能资源数据的准确性为目的,按照新的数据稽核理念研究和设计了一套比较完善的稽核监控系统。     

基于交换系统的CDR话单准确性稽核模型研究

收入保障系统的建设已经成为国际电信业运营管理的一个目标和方向.本文基于交换机成对下单原理,结合国内电信企业的实际情况,提出了一种适合国内电信运营及支撑现状的基于交换系统的CDR话单准确性稽核模型.湖南某大型电信企业基于该稽核模型进行了工程实施试点,结果表明:本文提出的稽核模型具有良好的可操作性,能有效地发现交换机CDR话单生成过程中所存在的收入漏洞.     

一种基于数据关联的电费稽核方案

一直以来,电费稽核是运营商网络领域和财务领域的共同关注点。本文提出了一种基于数据关联的电费稽核方案,通过数据9个步骤(数据整理、数据准备、数据清洗、多因素关联分析、过拟合处理、建立电费稽核模型、因子的建立、模型检验、预测与跟踪完善)来实施稽核方案的落地。经在现网中进行检查,效果明显,达到预期。     

立足小数据基础的电信企业大数据分析应用发展策略

在对大数据和小数据、大数据分析和小数据分析两组关系进行研究的基础上,立足企业自身商业问题和已有小数据优势,提出了电信企业大数据分析应用发展策略.电信企业应当选择并采集、存储有用大数据,与自身小数据一道,发掘数据因关联而更完善、更全面、更细粒度的客户洞察价值,为实现企业实时营销、精确营销以及职能管道和客户体验运营管理提供有力支撑.     

信息化时代企业数据质量管理研究

在信息化飞速发展的时代,数据是企业至关重要的资源,是企业的核心,而数据质量是企业提升业绩和盈 利能力的关键。为了确保企业的数据质量,从数据维度及其定义、质量标准及其定义和评定方法等方面提 出了企业数据质量框架。该框架可用于指导企业获取高质量的数据,同时针对企业不同用户和任务对数据 质量的不同要求,提出了数据质量管理模型,为企业开展数据质量管理提供了参考依据。     

电信数据仓库数据质量问题分析及提升措施研究

如何确保数据质量是电信数据仓库面临的一道难题,本文中,笔者分析了在数据仓库建设中一些常见数据质量问题及其出现原因,并从流程与组织建设、制定标准与设立核查机制三个方面探讨了提升电信数据仓库数据质量的方法。     

海量数据如何管 ILM新机遇

2009年,中国的运营商正式进入全业务运营时代,将面临着更加庞大更加复杂的数据管理问题。全业务带来新挑战海量数据管理的问题一直是电信行业支撑系统需要解决的大问题,数据量增长非常之快,企业的存储成本也随着水涨船高。企业对数据海量存储的需求,催生了企业运用新技术实现分级管理海量数据的想法与实践,信息生命周期管理(ILM,Information Lifecycle Management)     

高效分布式数据稽核系统实现方案

电信信息化系统间数据交互频繁,各个边界系统间经常需要进行大量的数据正确性稽核。文章从数据建模和系统架构方面介绍了一种基于分布式处理框架、分布式缓存和分布式数据存储组件的高性能通用数据稽核系统建设方案。该方案采用了移动互联网时代的最流行的开源技术框架,期望通过新模式的引入使得传统电信信息化系统在移动互联网时代转型过程中焕发巨大能量和活力。     

Spark大数据技术在电信行业中的应用探究

针对某电信公司的需求：建设网络基础，优化网络管理、企业管理，数据商业化，设计并搭建大数据平台。利用HDFS（分布式文件系统）存储数据，Spark计算引擎在内存计算中数据处理速度快，Yarn（通用资源管理系统）对Spark进行调度。对于电信运营商关心的数据检索速度进行测试和分析，验证大数据技术可以将数据检索时间控制在毫秒级，为电信行业利用海量流量数据信息进行企业优化管理、精准营销与市场拓展提供必要的数据支撑。     

基于数据挖掘的移动用户预测

随着3G市场的深入以及4G商用的开始,移动通信行业面临着激烈的竞争,企业的发展型态已由过去以产品为中心的经营方式转变成为以客户为中心的消费型态。企业的发展必须以对客户的需求和消费行为的了解为重心,否则将会流失重大的商机。对于移动通信行业来说,如何通过数据挖掘技术去找优质客户群及可能流失的客户群具有十分重要的意义。利用数据挖掘技术,通过建立模型,预测电信企业的客户流失情况,为企业提高效益提供参考。     

电信企业信息化中数据仓库技术的应用

本首先阐述了电信企业信息化中系统整合的三个层次，并分析了数据仓库技术的重要性，然后介绍了数据仓库的一些基本概念，通过对客户关系管理，欺诈行为分析，网络故障分析，计费系统分析等，介绍了数据仓库技术在电信行业的应用。     

数据安全防护体系在业务支撑中心的实践

当前电信运营商业务支撑系统一般具备基础的安全防护措施,例如防火墙、入侵检测、流量清洗等专用安全设备,但是随着电信业务运营的多样性发展,敏感数据越发为安全防护的重点,本文从典型的电信运营商网络架构开始分析,阐述了电信行业数据安全的防护重点,又结合中国移动河北公司业务支撑系统实际案例,重点介绍了数据安全防护的实践和经验,可以为电信运营商敏感数据防护提供经验借鉴。     

移动互联网流量经营数据分析与案例研究

针对电信业进入3G时代的经营特点和现状,本文提出流量经营是当前发展3G业务的关键.研究了支撑流量经营的数据分析方法,并结合实际应用案例,通过数据挖掘探析流量经营蕴涵的附加价值,为国内电信运营商建立有效的流量经营模式提供了参考.     

边境(界)无线电电磁环境测试数据质量控制初探

文章围绕《GB/T 37288-2019边境(界)地区无线电电磁环境测试要求和测试方法》,引入了质量控制措施,从多方面设计一系列的管理文件以减少数据误差,并通过内部审核和质量审核,及时分析比对测试数据与质量目标之间存在的差距及产生原因,不断改进完善数据质量控制体系,从而达到持续提升测试数据质量的目的。     

业务支撑系统数据一致性研究

本文首先通过多维度对数据质量进行分析,而后对影响电信业务支撑系统数据质量关键的数据一致性维度进行研究,最后提出基于离散度的数据一致性质量评估方法。希望为客观了解和评价业务支撑系统数据质量现状,为后续分析和改善数据质量提供参考依据。     

电信企业信息化综述

本首先介绍了信息化的概念，并分析了电信企业信息化的特点，提出电信企业应该承担社会信息化的基础工作，并讨论了电信企业信息化 的内容。同时，中还介绍了电信企业信息化的现状，并描绘了信息化的目标，也指出了信息化工作的难点。     

构建基于大数据的电信产品研发和运营体系

随着大数据时代的来临,电信运营商已经认识到数据是企业最重要的战略资源,能否管好、用好数据成为未来跨行业竞争成败的关键。分析了电信运营商现有产品研发和运营体系中存在的问题以及大数据时代影响电信运营商产品研发方向和运营布局的重大变化,提出了基于大数据的数据产品化的新理念重构电信运营商产品研发和运营体系的思路,最后对构建基于大数据的电信产品研发和运营体系给出了举措建议。     

基于日志的脏数据检测与恢复

由于性能和其他要求,存在一类特殊的应用,它们要求大批量数据常驻内存,并直接在内存中对数据进行存取访问,增加内存中产生脏数据的可能性.该文对内存中的脏数据进行了分类,并结合传统教据库的日志技术和检查点技术,给出了脏数据的预防、静态检测和恢复的基本方法.该方法在移动计费系统中得到了应用.     

基于内存计算技术的电信行业数据仓库系统构建探讨

数据仓库目前在电信行业已广泛应用,从决策分析到经营分析,数据仓库为各领域的数据应用提供了强大的支撑功能。然而随着系统的深入应用,数据仓库的性能问题开始突显,使数据仓库的应用受到了较大的制约。并且,随着电信运营商战略转型的深化开展,如何在智能管道、综合平台、内容提供等方面确认电信自身的优势也越来越迫切,而这一切都需要数据仓库的有效支撑。本文旨在探讨在电信的战略转型期,如何利用内存计算技术,为电信数据仓库系统建设找到一条可行的途径。