地区：中国
行业：电信

行业背景需求：
目前，我国电信运营行业“集中监控、集中维护、集中管理”的格局基本形成，由运维向运营延伸，由单纯追求网络质量(QoS)转向注重用户感知(QoE)。电信网络运维管理部门的总体定位从以往的网络提供者和维护者转变为向市场提供全方位服务的网络经营者。

为了适应电信网络运维管理新型智能的转变和发展，可依靠商业智能(BI)开发针对运维管理的决策支持平台，通过提高网络运维事前预警、事中处理以及事后考核的工作效率和质量，增强电信网络运维管理综合服务能力，提高企业运维核心竞争力。

解决方案描述：
决策支持平台致力于为电信网络运维分析提供一套科学、自动、精确和完整的运营分析平台，形成良好的数据共享机制和体系，为管理层提供准确的决策依据，为不同层面的管理人员提供个性化的展示和分析结果：

• 提供面向电信网络运维的标准化KPI及其分析体系，使各级决策及管理人员统一分析目标、共享分析资源
• 按主题分析模式构建跨专业的集中数据处理和存储，为相关统计分析提供统一标准的数据支撑
• 提供多层次，多方面的网络运维分析模型，使全面精确的网络业务分析成为可能
• 为各级管理人员提供面向客户、面向业务的分析型报表和统计分析工具，实现自主地个性化分析
• 部署多级运维分支机构的统一访问门户，实现一体化上报、分析与统计发布流程，完善业务协同和成果共享

 

1\电信网络运维管理体系的发展

目前，我国的电信运营企业有电信、联通、移动等，其服务范围和内容各有侧重又相互补充，在不同的领域内已形成多元化的竞争局面。其主要业务范围包括：基本电话业务、移动电话业务、无线寻呼业务、互联网业务及信息增值业务等。

从网络运维的角度出发，电信运营行业目前呈现出以下发展趋势：

• “集中监控、集中维护、集中管理”的格局基本形成：

历经数十年，行业已建成了庞大的基础设施，如：管线、信道，其跨地域性分布构成了彼此关联的复杂网络结构。异常的网络流量，设备故障，系统性能不足等问题都会给行业经营造成巨大的经济损失。资源监控和网络维护一直都是电信运维工作的重中之重。总体说来，运行维护管理的组织方式主要经历了三个阶段：一，分散管理、分散维护；二，集中管理、分散维护；三，集中管理、集中维护。运维管理的高度集中，符合国际运营发展趋势，是企业集约化、低成本、高质量、高效率运营的基础。集团公司、省网管中心正在逐步实现对各专业网络进行集中监控、性能统一分析、数据统一制作、资源统一调度、网优方案集中制定等为核心内容的网络生产指挥调度管理，使得网络管理机构相对集中，减少管理层次，实现网络快速的生产指挥调度。发展至今，国内电信运营企业基本形成了“集中监控、集中维护、集中管理”的运行维护格局。

• 运维向运营延伸，体现网络服务的理念：

近年来，随着我国电信业重组、3G牌照发放以及全业务运营战略的有序推进，我国电信运营企业再次面临业务创新策略、网络演进策略、产业整合策略乃至整个经营管理策略的全面调整，从而对通信网络运维提出了新的挑战。网络运维管理的对象不再仅仅是网络，更强调面向客户和面向业务的维护管理，即网络运行维护部门要成为各项电信业务、客户、企业客服部门和业务经营部门的强大技术支撑，面向业务计量和评价体系来调整运行维护部门内部组织机构的设置，强调运维向运营延伸，体现网络服务的理念。

• 由单纯追求网络质量(QoS)转向注重用户感知(QoE)：

QoE是用户对应用或全网的感受，其考核指标是用户对服务作定性评价，如：优、良、中、差、劣。而QoS是网络和应用的衡量机制，用来保证用户的感受，其考核指标可在网络或应用中监测或监控。 随着运维服务向运营延伸，网络运维的指标体系也由单纯追求网络质量(QoS)转向注重用户感知(QoE)。

电信网络运维管理部门的总体定位即将从以往的网络提供者和维护者转变为向市场提供全方位服务的网络经营者。

2\决策管理需求

全方位服务的网络经营需要具备以下能力：

• 网络运行能力：面向运营，从质量、经济角度考核企业运维能力，包括：网络运行质量、资源配置水平、资源使用效率、人力资源效率、资产利用率、运维效益等。
• 网络保障能力：面向网络，考核网络维护水平和维护能力，包括网络安全、网络优化、网络设备维护、维护成本控制、资源数据管理与服务等。
• 服务保障能力：面向服务，满足市场和客户服务需求，提高主动服务能力、快速响应能力、综合业务支撑能力。服务保障体系以市场为导向、客户为中心。

从2000年起，以商业智能为核心概念的经营分析系统，就纳入了电信运营企业的IT规划，来自于国外优秀数据库厂商和IT服务厂商的电信经营分析解决方案可以提供诸如：用户发展、企业收益、市场竞争、财务管理等各方面的分析。虽然大多数解决方案在本地化的实施和应用过程中遇到了不少挑战，但是应用商业智能整合数据、构建模型、定制分析型报表、进而辅助决策支持、指导决策执行的基本理念，已经被越来越多的企业和经营管理者接受。

同样，为了适应电信网络运维管理新型职能的转变和发展，再次依靠商业智能解决方案及其产品开发针对运维管理的决策支持平台，通过提高网络运维事前预警、事中处理以及事后考核的工作效率和质量，增强电信网络运维管理综合服务能力，是塑造企业运维核心竞争力的根本。

3\决策支持平台的应用价值

针对网络运维管理的管理现状、决策需求和挑战，架构于主流技术和产品的决策支持平台，可以向企业提供决策支持的分析标准、模型和工具，辅助其评估并提升各项能力。目前，平台可以提供如下应用：

网络性能分析

网络性能及其关键指标是考核网络运行质量的重要依据。

以IP网为例：IP网业务是电信网络发展的重点之一，随着用户数量呈几何级数地递增，中国互联网的网上业务流量发生了质的飞跃。国内互联网的建设和运行已经有十余年了，中国国内互联网的骨干层带宽和国际出口带宽都进行过较大规模的扩容。但由于中国国内互联网接入服务提供商纷繁复杂的网络状况、相对薄弱的网络管理和控制等因素，用户仍无法享受足够满意的服务，网络资源的利用率也存在提升的空间。通过实施商业智能决策支持平台，可以定时收集合并IP网络设备上报的数据，通过数据挖掘、图表、仪表盘等手段，形成并扩充对关键指标的自动监控和分析，如：网络带宽利用率分析、网络时延和丢包率分析、网间数据流量/流向分析、峰值利用率和网络拥塞率分析等等；可以帮助网络运维部门及时掌握各区域、各类型的网络性能、运行质量，及时协调关键应用上的资源分配，提升不同服务等级的质量要求，保障运营效率。

再以话务网为例：在电信运营企业现有的运维系统中，大多采用高频率的设备日志数据采集、采样和汇总，形成定式化的数字报表和实时趋势报表，主要用于监控和定向统计。而实施商业智能决策支持平台，则可扩展现有系统的分析能力，通过构建诸如：忙时话务量分布与对比分析、24小时呼叫特征分析、话务量地区特征分布、掉话率分析、话务量贡献度分析、网间话务的流量流向分析、热点地区分析等主题应用模型，可以获得自身网络运行质量的深层KPI计算和考核能力。

网络故障分析

网络故障分析，是在网络故障发生并得到处理之后的一种事后考核手段；通过对故障多发地段、时段、因素、资源等多角度的分析统计，获得故障次数、时长、比例、趋势等指标的实时结果；由此，可以帮助网络运维人员全面掌握网络质量和潜在风险、制定预防和应急措施，从而降低故障发生率、提高故障解决率。决策支持平台为用户建立了一体化的故障上报、分析与统计发布系统，避免了过去人工上报和统计方法的缺陷，使得网络故障分析得以实现。

资源配置及使用率分析

网络资源的采购、架设和管理是运维管理的日常工作。在经营型运维管理的发展趋势中，如何降低成本、增强资源配置合理性、提高资源使用率成为了考核该项工作成果的新型指标。决策支持平台通过整合资源采购数据、资产管理数据以及资源分配数据，向用户提供综合统计报表，帮助用户把握资源占用情况、冗余情况和备件可用状态，从而辅助成本控制、提高经营效益。

运维绩效考核管理分析

在服务保障能力的评估体系中，绩效考核是重要的组成部分之一。决策支持平台通过数据整合和模型建设，可以提供网络运维服务各个层面的数据分析和绩效考核支撑。例如：目前的电信运营企业大多已应用电子工单系统，将现场作业的派单、处理、结果、反馈过程流程化，保障现场作业团队能够及时地接收网络监控层的调配指挥，完成相关故障修复、资源调配。通过将该系统纳入决策支持平台的分析数据源，可以提供作业团队的任务负荷、完成质量、效率、贡献率等分析，从而完善团队的绩效评比和考核体系；提升服务团队的主动服务意识，保障服务质量和效率。

除了上述应用，决策支持平台还提供了优良的开放性和可扩展性，可以支持已有分析模块的稳定升级、新增分析模块的快速接入，从而保障业务发展与决策支持系统的循环建设，使决策管理得到及时的数据支撑。

OSS（运营支持系统）是电信网络运维管理依赖的重要业务系统，也是决策支持平台的重要源数据提供系统。OSS包含用于运行和监控网络的所有系统，如报告或计费系统。它是整个运营基础结构，包括运营网络系统和客户服务系统。 OSS系统由资源管理系统、网管系统（包括综合网管系统和专业网管系统——EMS/NMS）和运维管理系统三部分构成，是一个统一的业务支撑和业务保障系统。它的主要任务是管理全专业的通信资源和业务资源，对业务提供与保障提供监控和管理的手段。在OSS系统中：

• 综合网管系统：是OSS系统中的一个重要组成部分，它集成了多专业、多厂家的网元设备进行综合管理，在实现故障管理、性能管理的基础上，结合资源信息和客户信息，向电信运营商提供服务支持；
• 专业网管系统（EMS/NMS）：综合网管系统从中采集得到网络配置、告警与性能等数据；
• 资源管理系统：负责实现自动/半自动化的资源调配。资源管理系统从综合网管系统中得到网络上采集得到的设备配置数据，而综合网管系统则从资源管理系统中获取客户、电路等业务共享数据；
• 运维管理系统：负责完成单据流转、专家库等其它运维功能；综合网管系统根据告警信息，产生出各种工单发送给运维管理系统；

1\技术架构

电信网络运维管理决策支持平台架构于微软技术体系，包括数据仓库、多维分析数据库、数据挖掘、图形化报表、在线分析工具、门户平台等产品。

技术目标

平台致力于为电信网络运维分析提供一套科学、自动、精确和完整的运营分析平台，形成良好的数据共享机制和体系，为管理层提供准确的决策依据，为不同层面的管理人员提供个性化的展示和分析结果。具体包括：

• 提供面向电信网络运维的标准化KPI及其分析体系，使各级决策及管理人员统一分析目标、共享分析资源。
• 按主题分析模式构建跨专业的集中数据处理和存储，整合包括话务网管、数据网管等在内的多个生产系统的数据；为相关统计分析提供统一标准的数据支撑；
• 提供多层次，多方面的网络运维分析模型，使全面精确的网络业务分析成为可能；
• 为各级管理人员提供面向客户、面向业务的分析型报表和统计分析工具，实现自主地个性化分析；
• 部署贯通总部、省、市等多级运维分支机构的统一访问门户，实现一体化上报、分析与统计发布流程，完善业务协同和成果共享；

总体框架

平台提供以下功能模块：

• ETL：通过可定制的自动化流程从网络和资源管理业务中定期或实时获取数据；该流程可处理数据源输出的多种数据格式，通过固定规则的数据匹配，获得唯一的标准化数据描述，提供给网络管理数据集市使用；
• 网络管理数据集市：为面向分析主题提供关系型数据存储结构，用于保存大规模分析明细数据；该模块提供针对数据库的处理和存储性能优化，保障数据的提取和查询效率；
• 多维数据集：提供多维分析数据集和数据挖掘两类功能，用于构造和存贮面向主题的分析和挖掘模型；该模型可直接对业务用户开放，基于重定义的语义描述，支持用户的无代码访问和快速分析操作；
• 门户：是报表发布、订阅、在线分析工具和数据填报的集成访问平台；与域管理相结合，提供基于多级权限控制的统一应用访问；

最终，终端用户可以通过访问门户，使用决策平台提供的数据报表、即席查询、多维分析等分析应用，达成运维决策支持。

决策支持能力

基于标准化KPI指标及其分析体系，平台提供了三级决策支持能力：

• 基本统计分析报表：向各业务专业用户提供分析型报表；与传统报表不同，分析型报表提供更丰富的参数化功能，将多种分析维度开放给用户选择定制；同时，提供上钻、下钻、报表导航等功能，压缩数字化报表的呈现规模；最后，辅以鲜明的图形化控件和标记，帮助用户快速定位问题数据；
• OLAP：通过互动性极强的仪表盘和分析图表，直接向用户开放多维分析模型；面向不同的业务指标主题，提供在线和离线的互动分析工具；允许用户定制个性化简易分析报告；
• 复合型专题分析：构建复合型专题分析，针对特定业务或客户群体，提供跨专业的综合数据统计和分析；

2\关键技术和产品支持

数据库技术

数据库技术是提供关系型数据集中存储、建立网络管理数据集市的核心技术。
Microsoft SQL Server企业版产品提供了架构关系型数据集中存储和数据集市的能力，为决策支持平台奠定了坚实的数据存储和发布基础。这一技术涵盖了：海量数据存储与管理、元数据管理、大规模数据查询、性能调优等各项子技术；直接影响智能决策平台的运行性能、信息分析深度、以及应用灵活性；SQL Server满足诸如：

• 高性能的关系型数据库引擎；
• 针对星型架构的优化以及索引和数据结构调优的辅助工具；
• 支持数据压缩；
• 支持Scale Out/Scale Up/Database Mirror等技术；
• 集成关系型数据库、数据转换工具、管理工具，OLAP与数据挖掘工具、报表工具、消息通知、代理服务、高级安全功能；
• 具有完整的管理、调优、调度与开发工具；
• 与操作系统集成性好，包括集成认证，集成的安全性等支持；
• 具有良好的图形化用户界面（GUI）；

等各项技术要求，使其成为智能决策平台数据库的首选产品。

数据整合技术

数据整合技术实现数据的抽取、清洗、转换、加载。Microsoft Integration Services 是用于生成企业级数据整合解决方案的平台。使用 Integration Services 可解决复杂的数据处理逻辑。该平台支持：

• 从多种异构数据源抽取数据，实现统一的数据清洗、转换合并；
• 构建稳定合理的Mapping规则，统一多数据源的通用定义；
• 配套的ETL组件、存储过程、自定义程序和脚本、及其他数据处理流程开发工具；
• 提供CheckPoint机制，控制流程的分支、循环、转移；
• 形成完整的、逻辑清晰的数据整合流程包，可以根据特定事件触发实时执行，快速加载变更数据；亦可根据调度策略定期执行，实现自动化处理和统一控制，有效处理大规模数据整合；
• 提供日志报告和关键环节的监控数据，定时发送给管理员进行警示和分析；

多维数据分析技术

SQL Server 分析服务（Analysis Services）提供了一个高性能、低成本、易实现的联机事务处理(OLAP)引擎，内置更多的企业分析方法、高级的数据挖掘、提供一致的访问接口，用于开放关键业务评价标准的业务特性。在分析服务（Analysis Services）出现后的七年多时间中，它已经占领了商业智能(BI)联机事务处理(OLAP)引擎市场。

数据挖掘技术

数据挖掘是商务智能应用中较高层次的一项技术。数据挖掘技术提供的是一种自动化或半自动化的数据分析手段，利用数据挖掘可以更加方便地发现数据的模式（其实就是用户关心的业务模式），并进一步利用这些模式对某些符合特征的数据作出预测。
集成于SQL Server Analysis Services服务模块中的数据挖掘技术，提供了：

• 8种数据挖掘算法，覆盖分类、聚类、关联、序列、回归等多项统计模式；
• 图形化配置和开发工具，指导数据挖掘的开发过程；
• 数据挖掘表达式（DMX），提供访问模型的语言标准；
• 分析管理对象（AMO）类库，提供程序化的管理开发；
• Microsoft .NET Framework 数据访问接口（ADOMD.net），提供第三方应用扩展；

报表展现技术

SQL Server Reporting Service产品模块与Office和MOSS产品紧密结合，为决策支持平台提供了强大的报表开发和管理支持。包括：

• 从关系数据源、多维数据源、或者基于 XML 的数据源获取数据；
• 创建交互式、表格式、图形式或自由格式的报表；
• 规避大型汇总查询的高复杂度和低效率，大大提高了用户的使用体验；
• 支持多参数联动、逐级钻取、中国式报表格局、跳转等丰富的交互式操作；
• 易用且人性化的报表设计器，不但节约了开发成本、提升了开发效率，同时提供了丰富的图形化报表效果，使得关键信息凸现，提升了报表阅读效率；
• 开发和管理的一体化平台，同时支持报表的B/S发布、订阅和分发，用户通过此平台，可以方便的享受到分析成果，获得多样化、高灵敏度的分析报告；

集成门户技术

集协同、集成、BI应用、搜索、内容管理、权限管理、灵活定制开发等功能于一身的门户技术和产品，是构建统一应用平台的核心。

SharePoint Server产品提供了统一应用平台的全部功能，与报表分析展现工具相融合，可使不同层面的业务用户方便连接到企业的业务数据、数据仓库/多维分析数据库，存取业务报表，监控业务状况，预感业务趋势，并详细分析业务恶化或转好的底层原因，协助企业正确决策，创造价值。微软SharePoint Server产品通过将分析、展现与报表工具同Office应用的紧密集成与结合，不仅简化了使用，而且提升了现有Office应用的价值（办公桌面->业务桌面）。

3\经典应用

• 商业智能平台；
• 多种分析和展现形式；
• 复杂KPI的实现；

序号	软件
1	SQL Server企业版
2	SharePoint Server Enterprise
3	SharePoint enterprise CAL+SA
4	Windows Server 2008企业版

更多信息：

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