基于業務開通應用效果的“業務探針”資源數據質量管理方法

岳 洋

（中國電信股份有限公司廣東分公司 廣州 510081）

1 引言

進入光網絡時代，客戶對光業務的需求逐步增加，以廣州電信為例，采用光網絡作為接入方式的業務量由2011年的2.5萬戶增長到2012年的4.5萬戶，同時光網絡施工的自動化程度也遠遠高于傳統網絡，所有光網絡的業務開通都要以資源數據作為網絡的施工和外線的上門裝機的依據，資源數據的質量對業務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，因此如何采用更有效的方法提升資源數據的準確率就顯得格外重要。

2 光網絡資源數據質量管理的現狀

2.1 涉及業務開通的資源數據管理現狀

目前涉及業務開通使用的設備、設備參數以及裝機地址等數據都由資源系統維護和提供，相關資源數據管理具備以下特點。

（1）設備類型多，錄入工作量大

業務開通主要使用的設備有OLT、分光器、e8-C（ONU）以及設備對應的端口信息，這些數據目前都是在工程建設階段統一由設計部門根據工程資料進行錄入。目前廣州電信工程錄入的光設施數量為月均1.8萬臺，工程錄入的工作量大。

（2）維護參數復雜，容易出錯

在光網絡業務開通中使用的參數根據話音和寬帶端口進行區別。話音業務使用BACIP、網關簇、SS節點號、NGNVLAN、IADIP、IADMASK、IADGATEWAY7個 參 數；寬帶業務使用BASIP、BAS槽位、BAS端口、SVLAN、CVLAN 5個參數；除此之外，業務開通還需要光路信息、PON口信息，共計14項關鍵參數，管理的參數內容繁雜，若一項出錯，就會導致業務不能正常開通。

（3）工程地址與客戶裝機地址存在差異，裝機效率低

在資源系統上，地址采用分級別的方式管理，目前分為10級，從市、區、鎮、路、街、門牌號、棟、梯、層到具體的房間號?？蛻舻难b機地址是在用戶受理階段由營業員手工輸入或選擇的地址；設備地址在工程建設階段錄入，要求每個分光器的端口都要錄入其覆蓋地址。系統會根據客戶的裝機地址與工程錄入的設備覆蓋地址進行逐級匹配，找到客戶最適合使用的網絡資源進行配置。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造成用戶無法裝機的問題。

2.2 資源數據質量評價的主要方法

目前資源數據質量管理方法存在如下弊端。

（1）資源數據質量評估數據的采集主要靠現場檢查，覆蓋面小、成本高

覆蓋范圍?。好吭略谧罱?個月竣工的業務數據中只抽取0.5%的業務路由進行現場的資源檢查，樣本較小，在業務變更頻繁的形勢下，很難客觀評價資源數據的準確率。

檢查成本高：雖然檢查的樣本數據小，但是涉及業務開通的資源和機房卻比較分散，這就容易造成每個檢查的機房只有1～2條需要檢查的資源，驅車前往機房造成的時間成本、人力成本和能源成本遠遠高于實際數據檢查帶來的價值。

（2）通過資源檢查的結果指標來評價資源數據質量，業務開通部門和客戶的感知度和認可度不高

目前的數據質量評估是依靠現場檢查的結果形成的，由于數據的檢查和考核數據的發布都是由本地網的網絡資源中心實現，并沒有與任何的業務開通流程相結合，相當于是專業自評，這就造成資源準確率的檢查結果都可以達到95%以上，但是實際中一次上門裝機成功的業務卻只占全部業務的70%，資源數據的準確率完全不能衡量實際的數據質量。

為了解決目前在資源數據管理方面存在的問題，必須要對現有的資源數據管理方法進行更新，本文創新式地提出建立基于業務開通應用效果的資源數據管理的方法，以下稱為“業務探針”法，通過資源數據與業務數據的融合，再進一步建立數據分析的模型，從而建立全新的資源數據質量評估方法。

3 資源數據管理“業務探針”法及應用效果

3.1 建立資源管理端到端“業務探針”數據分析模型

建立資源數據質量追蹤的三級管控探針模型，資源數據質量可以通過業務流程的關鍵指標進行評價，流程中產生的數據異常情況“可分析”、“可追溯”，如圖1所示。

第一級：業務應用效果指標（“業務探針”）

選取業務開通和日常維護中的關鍵流程，分析影響這些流程運轉的重要業務指標，通過這些指標形成以業務流程為導向的資源數據質量評價方法。

根據廣州光業務的發展特點，選取了工程首單貫通測試、接入型FTTx業務開通、工程錄入和工程驗收這4個設計光網絡業務開通的關鍵流程，定義了網管環節資源異常退單率、外線環節資源異常退單率、資源關鍵屬性錄入準確率、資源關鍵屬性驗收準確率、首單通過后資源異常率、FTTx自配成功率6項關鍵的業務指標，作為資源數據對業務開通水平支撐的“業務探針”。

第二級：追溯影響業務支撐效果的資源要素

根據“業務探針”指標涉及的流程和資源類型，通過向下鉆取的方式，找出業務開通中出現異常的資源信息。例如，可以從外線環節資源異常退單率，鉆取到外線環節退單的訂單，進而通過訂單配置的資源數據信息，找到問題資源數據。

第三級：追溯影響資源要素準確的操作行為和責任人

根據這些異常數據，以操作時間、操作行為為顆粒度，形成數據質量的探針，追溯數據質量問題的根源。例如資源數據的錄入人、錄入的關鍵數據是否完整、業務邏輯是否正確等。

3.2 基于商業智能技術的“業務探針”數據分析實施方案

3.2.1 商業智能技術

商業智能是將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中，提取出有用的數據，然后經過抽取(extraction)、轉換(transformation)和裝載(load)，即ETL過程，合并到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、OLAP工具等對其進行多維分析和處理，最后將分析結果展現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。商業智能系統通常包括數據倉庫、倉庫管理和分析工具3部分。目前開發的商業智能系統是以數據倉庫技術為基礎，以聯機分析處理為手段進行實施的一整套解決方案。

圖1 “業務探針”數據分析模型

3.2.2 建立網絡資源數據“業務探針”數據倉庫

（1）多系統數據融合

網絡資源數據“業務探針”完全是基于業務開通和資源變更流程對資源數據質量進行評價，涉及要將服務開通系統、綜合資源系統、綜合資源管理流程系統3個系統的數據進行融合，必須要建立數據倉庫，建立統一的數據模型存儲這些數據，再進行統計分析。

（2）反映指標的歷史變化

傳統資源系統這類操作型數據庫主要關心當前時間的數據，但對于決策分析而言，歷史數據是相當重要的，許多分析方法必須以大量的歷史數據為依托，沒有歷史數據的詳細分析是難以把握企業的發展趨勢的。因此“業務探針”的數據倉庫中的數據包含時間維度的歷史信息，其建設是以企業現有的服務開通系統、資源管理系統的業務數據作為基礎，實際上就是記錄業務系統的各個瞬態，并通過將各個瞬態連接起來形成動畫，從而在數據分析的時候再現系統運動的全過程。

3.2.3 “業務探針”的數據建模

本文采用維度建模的方法進行數據建模，針對每一個業務流程創建有針對性的分析模型，通過使用一個包含主題的事實表和多個包含事實描述的維度表支持各種決策查詢。通過事實表將各種不同的維度表連接起來，各個維度表都連接到中央事實表。維度表中的對象通過事實表與另一維度表中的對象相關聯，這樣就能建立各個維度表對象之間的聯系。每一個維度表通過一個主鍵與事實表進行連接。

以FTTx“業務探針”的數據建模的為例，主要維度包括區域、年、月、周，再根據“業務探針”指標統計的需要，首先梳理服務開通系統上業務訂單退單的異常原因的分類原則，篩選其中涉及資源數據質量問題的異常碼，根據這些異常原因建立網絡側問題退單率、外線客戶側資源退單率等22項度量（metrics），作為資源數據質量評估的指標，將維度數據與度量數據通過BI工具進行配置，從而形成FTTx“業務探針”的統計分析結果，圖2是FTTx“業務探針”數據模型，圖3是FTTx“業務探針”分析結果。

3.2.4 系統的設計架構

為了便于各部門獲取相關的“業務探針”數據，廣州電信部署了相關功能的Web應用。系統選用了MicroStrategy Intelligence Server作為BI服務的引擎，采用3層系統架構模型進行系統功能的部署。系統主要包括以下幾個層次。

數據層：由兩個數據庫組成，其中，元數據與存儲在數據倉庫中的信息的路線圖或索引類似，存儲維度、事實、度量等信息，而數據倉庫則是存儲從ODS進行ETL后的要使用的分析數據，并實現數據的管理。

應用層：根據數據倉庫中的內容，通過OLAP多維分析引擎、報表引擎配置和執行報表，并將這些報表傳遞給用戶。

訪問層：數據展示的Web門戶，用戶可以通過該層使用Web瀏覽器訪問系統，并且用于傳送報表到客戶端，為用戶提供文檔和報表。

3.3 “業務探針”的應用效果

3.3.1 建立“業務探針”分析通報和處理流程

關于“業務探針”的資源數據質量管理的模型和方法形成之后，廣州電信網絡運營部組織各部門建立了關于相關數據通報和處理的工作流程。明確了各部門的工作內容和工作職責。在FTTx接入型業務開通、資源錄入、資源驗收、首單貫通測試4個流程設置探針，分析資源原因回退工單，定位具體異常資源、具體操作、責任單位和責任人，并由資源維護驗收、資源錄入單位落實考核到人。

圖2 FTTx“業務探針”數據模型

圖3 FTTx“業務探針”分析結果

圖4 FTTx開通情況趨勢分析

3.3.2 “業務探針”應用效果

FTTx“業務探針”自2012年6月開始在廣州電信進行推廣應用，期間業務開通量為13.4萬戶，通過“業務探針”分析相當于對FTTx資源實施了13.4萬次檢查（占FTTx總資源量的17%），發現了6 221個資源數據異常，并追溯、考核到112個人，使得FTTx業務開通中資源數據異常率下降了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 結束語

在光網絡大規模建設和業務大規模發展的新形勢下，對資源數據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絡業務開通和資源管理的模式，提出了“業務探針”法，實現了通過分析業務數據的方法來評價資源數據質量。廣州電信的業務退單率的下降，表明新的方法取得了一定的成效。與此同時也體現了兩點資源管理的思路：

·用業務支撐效果來評價比用資源自身專業指標更容易被使用者接受，也更能推動準確率的提高；

·要推進職責、規范的真正落地，管到組織、流程還不夠，還要管到人、管到動作。

資源數據質量的全面提升還有更多的工作和系統解決方案可以挖掘，在考慮解決方案的時候，既要考慮技術應用，更要與企業管理的要求相結合。

1 Kimball R，Ross M.數據倉庫工具箱：維度建模的完全指南.譚明金譯.北京：電子工業出版社，2003