数据仓库技术助力网络优化
12/2/2014 1:44:18 PM
OSS BI方案
在OSSBI方案中,按照数据仓库的体系架构分为数据获取层、数据存储层、功能应用层、访问层、系统管理等五部分,具体框架如图所示。
数据源:包括各专业网管的网元信息、日志信息、信息管理系统中的业务处理明细信息,经营分析系统客户发展及业务使用信息等数据,为OSSBI应用提供各源数据。
数据获取层:采用专业ETL工具进行数据抽取、转换、加载,并依据业务应用需求对业务数据归类、整理、汇总、提炼,为各业务应用提供可用数据。
数据存储层:按照各业务应用要求,分主题对数据进行存储及管理,为前端各应用提供数据。
功能应用层:按照网络运维管理需求所建立的具体应用帮助解决OSS业务专项问题。
系统管理:提供元数据管理、数据质量管理、监控调度管理、参数配置、权限管理等功能,为OSSBI系统稳健运行和应用提供保障。
OSS BI功能应用
网络概览:提供网络运维中重点关注指标信息,使各级决策及管理人员及时、全面掌握网通运维总体信息,为网络资源总体规划提供信息支撑。
主题分析:包括客户业务发展及使用分析、网络容量分析、服务质量分析、网络资源分布分析、网络投诉分析、网络故障管理分析、网络成本及效益分析等专项分析应用。
自助报表:包括各类综合性汇总统计报表和专项业务管理报表。
热点聚焦:针对运营商关注的重大事件及热点问题,提供包括客户业务使用行为特征分析、网络资源运行及负载分析等专题应用,为通信保障提供信息支持和管理依据。
指标导航:利用元数据管理,对各业务之间进行管理,并与业务数据关联。
OSS BI应用效果
跨专业集中的数据,整合了包括话务网管、数据网管等在内的多个生产系统的数据。
为网络管理层提供面向客户、面向业务分析统计提供有力的数据支撑,同时也作为网络线条的数据中心,对外提供统一标准的数据源。
支持各专业/科室相关的KPI和相关数据报表。
多层次,多方面的网络分析,使全面精确的网络业务分析成为可能。
通过对分析方式和方法的总结,实现了数据背后知识的发现和积累的管理。