早在十幾年前，中國移動就著手建設了以數據倉庫技術為核心的經營分析系統。這幾年大數據的話題非常火爆，業界也非常關注運營商在大數據領域的探索和實踐。今年5.17"世界電信與信息社會日"的主題確定為"發展大數據，擴大影響力（Big Data for Big Impact）"，所以啟動一個新的連載，說說我對這方面的理解。
2001年的經營分析系統規範裡將OLAP分析作為系統的主要輸出，這是當時的業務環境、技術能力、數據基礎等方面的因素決定的。
此後，中國移動在數據倉庫的應用方面，也做了積極探索。
今天，就來說說經營分析系統應用方面的幾個發展階段。
第四部分：經營分析應用價值的體現
【靜態價值】
最初，規範中定義了九大主題分析，包括：客戶情況、業務發展、收益情況、市場競爭、服務質量、營銷管理、大客戶、新業務發展，以及合作伙伴分析。
從名字就可以看出來，這些主題分析，覆蓋了電信運營商經營管理流程中，所需要的業務經營收入數據和信息，讓企業經營決策者及時瞭解業務發展情況。
展現形式，就是各種維度的報表。
後來，數據越來越多，不僅可以進行簡單地彙總統計，還能進行交叉比對，甚至技術含量更高的數據挖掘，也逐漸熱了起來。
其實，不一定非要使用那些高大上的算法。面對公司全量的客戶信息、通話信息、消費信息、行為信息、終端信息，能做多少分析，挖掘出多少有價值的信息？況且，還能有這些信息的歷史和變動情況，可以從時間維度進行分析。
這些分析的表現方式，還是報表。
業務部門進行資費產品設計的時候，把幾種可能的方案輸入到經營分析系統中，得出各種測算結果，然後從中優化選擇合理的方案，這是很多省公司業務部門使用經分系統的正確姿勢。
結果的展示方式，也還是報表；或者，需要的僅僅是一個最後的數字。
雖然系統也提供了一些智能化分析工具，可以為使用者建立專門的數據集市，但主要的使用方式，還是通過靜態分析指導業務決策，數據主要為決策者服務，或者給為領導服務的人做數據支撐。
花了很大力氣和資金建立起來的數據倉庫系統，最初的價值體現，就是靜態報表。
【動態價值】
將分析系統的結果，應用於生產操作系統，直接為營銷服務工作人員提供支撐，提升支撐系統智能化水平，這是數據倉庫系統更高階的使用方式。
這種價值實現方式更直接，更具有實時性，是運營經驗和基礎數據信息結合的產物。
當年（距今超過10年了），我們總結出了五類分析系統與生產系統互動的模式：
模式一：界面互動。
通過門戶集成的方式，將營銷服務人員所需要的操作型功能和分析型功能，全部整合在一起，使用者可以在同一個界面上，查看到分析系統和生產系統的數據。
比如，在呼叫中心繫統的界面上，可以同時看到來自於不同支撐系統的數據，它包括：CRM系統記錄的用戶基礎信息、最新的消費信息等；經營分析系統存儲的客戶擴展屬性、各種歷史記錄等等。
而客服常用的信息，則在本地系統存儲並實時調用，來減少數據遠程調用產生的時延等問題。
將這些與客服服務有關的信息集中在一起，展示給客服人員，對交互所需要的數據實時性有很好的支撐，對於改善客戶感知有很大好處。
模式二：信息獲取。
生產系統向分析系統發出請求，分析系統利用已有數據進行計算分析，然後將分析結果反饋給生產系統。
這種基於請求——應答的方式，就像把分析系統當成一個大計算器＋存儲系統，適用於不定期進行的臨時數據查詢和統計。
由於可以通過這種方式實現歷史數據查詢，因此在進行整體系統規劃時，可以根據數據的調用頻次，實現數據生命週期管理。
比如，對高頻次使用且實時性要求高的數據放在生產系統中，將使用頻次不高且對實時性要求不高的數據，放到後臺的分析系統中，可以在不影響客戶感知的情況下，大幅度降低系統成本。
模式三：閉環推送。
分析型系統會週期性地將分析結果主動送到操作型系統，支撐營銷活動的策劃和執行。
之後，操作型系統再將活動執行結果反饋給分析型系統，便於分析系統進行活動的評估。
比如在做營銷活動之前，先從分析系統中根據營銷產品的特性尋找目標客戶，依據就是數據倉庫系統裡的客戶畫像和屬性數據，找到匹配的信息之後將其推送到CRM系統裡。
當有機會與客戶接觸時（比如客戶來繳費、投訴）向客戶進行營銷推薦，或者通過短信、電話等方式進行主動營銷。
不僅如此，在營銷活動結束之後，還可以根據營銷效果進行評估，因為效果數據和相關信息都回流到了分析系統裡，業務人員可以根據執行的效果，對整個營銷過程進行評估總結，為下一次活動積累經驗。
模式四：預定義回填。
針對成熟的互動需求，分析系統通過預定義的方式，定期向生產系統提供分析結果，或者將分析結果批量反饋到與生產系統共享的數據庫（SID/ODS等）。
在CRM系統的客戶畫像裡，很多是擴展屬性，比如客戶價值、出行頻度；還有些需要分析系統運算產生的信息，比如終端信息、上網習慣等。
這些屬性並不能直接從客戶交互行為中產生，需要分析系統處理之後才能得到；但這些數據調用的實時性要求高。因此，分析系統提前將這些信息計算出來，週期性地將信息反饋回生產系統裡，便於與客戶交互時實時調用查詢顯示出來。
這樣，當客戶來電話諮詢或者投訴時，客服人員眼前的屏幕上，可以立刻將這個用戶的全部信息調出來，因為這些數據早已存放在系統本地的存儲裡，作為客戶信息的一部分了。
模式五：算法固化。
對於複雜的分析應用（如基於數據挖掘的分析應用），在分析系統中對算法模型反覆訓練，待模型成熟以後，將算法模型在生產系統中加以實現。
比如用戶離網分析，是要通過數據的積累和算法的迭代，最終形成對離網客戶的分析模型。傳統方式是利用這個分析模式，定期對數據倉庫裡的數據遍歷一番，找到有離網傾向的客戶，進行針對性挽留。
這樣的操作，會有一定的信息延遲，也許測算結果出來了，用戶已經跑掉了。
另一種方式，是將分析模型轉化為"客戶離網概率"的計算公式，在生產系統裡固化下來，當客戶產生了與離網概率算法有關的某種行為（比如發起到異網號碼的呼叫轉移，與異網客服號碼長時間通話）時，生產系統就像實時計費一樣，實時更新客戶離網概率。
當離網概率大於閾值時，系統自動告警彈出有離網傾向的客戶，提醒對該客戶進行挽留。
這種方式下，分析系統發揮在數據和算法方面的優勢，定期對模型進行調整和優化；生產系統發揮實時性和互動能力方面的優勢，可以及時提示營銷和服務人員開展運營工作。
套用當今時髦的詞兒，就是基於大數據的智能化運營。
【結語】
在2001年，中國移動經營分析系統1.0規範中，通過定義九大分析主題的方式，羅列出了分析系統體現靜態價值的主要途徑。
在2007年NGBOSS規劃中，又對經營分析系統發展的幾個關鍵點，進行了深入分析。
在靜態價值基礎上發展動態價值，以及生產系統與分析系統的互動模式等，都是在這一版規劃中提出的關鍵成果。
然而，規劃也好，規範也罷，想得再多寫得再好，也都不過是紙上談兵。
真正使用經營分析系統的，主要還是省級移動公司。
如何使用這一數據寶庫，可謂千人千面：
有的，將經營分析系統作為創新評獎的手段，
有的，將經營分析系統作為給領導服務的工具，
有的，將經營分析系統作為向地市服務支撐的利器。
業務部門對於數據和業務的理解，技術部門在系統重心和分析工具方面的專業化程度，各使用單位用數據說話的意識和工作習慣等，更是經營分析系統價值體現千差萬別的根本原因。
如今，經營分析系統已經服役十幾年，由於業務的演進尤其是互聯網的發展，運營商的很多數據價值降低了，很多傳統的分析模型也失效了。
但這些沉澱下來的歷史數據，其實還大有潛力可挖。
運營商既不能好高騖遠，也不必妄自菲薄，因為可做能做的有價值的事情，太多了。
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