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淺析三方資料稽核

2015-05-30 09:29:43高揚
中國新通信 2015年15期
關鍵詞:數據挖掘

高揚

【摘要】 復雜的業務使得收入保障變得越發重要,三方資料稽核是收入保障的重要一環。而三方資料稽核方法也是多種多樣,本文淺析了三方資料稽核的三種方法及其優劣。

【關鍵詞】 運營商 收入保障 三方資料稽核 數據挖掘 BSS系統

近年來隨著業務的全面發展,導致系統框架日益復雜,用戶資料數據同時存儲于多個相對獨立的系統,比如BSS,HLR,OCS,VAC,Radius寬帶認證平臺,炫鈴平臺等,由于各個系統之間交換的用戶數據量大,交易頻繁,同時各系統間的協議功能日益復雜,各個系統之間的用戶資料數據存在不一致的地方。不一致的數據,首先會影響用戶服務水平,導致用戶感知降低,引起用戶投訴,其次各個系統數據的不一致會導致業務漏洞,導致收入流失。再次網元設備中存在無效數據,不能準確的進行資源回收,降低了資源的使用效率。同時還會影響業務營銷推廣。因此三方資料稽核非常必要,是收入保障減少流失的重要方法。

三方資料稽核的三方主要指的是營帳系統的營業受理側(Crm)、營帳系統的計費測(Billing)和網元側這三方,而三方資料稽核就是通過人工或者系統的方法對三方面的數據進行檢查核對以及數據修復的操作,并通過稽核結果找出系統問題,保證數據準確?;藢ο鬄闋I業側數據與賬務側數據進行稽核,營業側數據與網元側數據進行稽核。因營業受理側保存用戶的業務受理訂購記錄,因此稽核標準為以營業側的數據為準,修復其他兩側的數據。三方資料稽核流程的生命周期包括發起任務、原始數據提取、差異數據生成、重復數據對比、差異/重復數據下發、整改、反饋發起者、整改總結、稽核任務優化等環節的閉環過程。

三方資料稽核的稽核內容包括,按照域來分可以分為移網域和固網域,按照業務角度來分可以分成GSM業務,PSTN業務,寬帶業務,專線業務。而具體核對全量客戶資料,包括用戶賬號、用戶狀態、資費計劃、接入速率、國際長途及漫游開通狀態、GPRS開通狀態、增值業務平臺用戶狀態和付費類型等信息,檢查受理、計費、網絡系統的用戶存在情況、用戶狀態、業務訂購關系、資費等信息是否匹配,檢查增值業務平臺與其他系統的用戶存在情況、停開機狀態、預付/后付屬性等是否匹配。

第一,營業側與賬務側的數據。目前運營商的營業和賬務兩個數據庫在日常業務中通過中間件的方式來進行數據同步,但是隨著數據的增加,數據庫運行異常,存儲過程編寫的漏洞以及人為等其他原因,會導致兩方數據不一致的情況。因此需要對關鍵表數據的進行數據稽核。營業側和賬務側的核對放在出賬前做比較。一般納入到出賬流程中。

第二,營業側與網元側之間的數據稽核是整個稽核的重點和難點,因為雙方數據海量,數據提取遺漏或格式不一;口徑繁雜,需要不斷地數據分析與確認;數據需反復驗證,稽核周期整體較長。因此目前這兩側的稽核的手段目前可以分為三種:

第一種全量比對,設定好核對范圍和核對內容由計費系統和網元部分同時取原始數據,取出以后進行比對,并沉淀出差異數據1,由于原始數據數據量非常大,比對時間較長因此在比對出差異結果可能在這個時間段發生改變,因此采用多次比對取交集的辦法來確認差異數據,連續五天取差異數據的交集得出最終結果,然后按照業務稽核規則進行數據修復,保存數據修復記錄完成本次稽核過程。同時尋找差異數據產生原因彌補系統漏洞。

優點為內容全,業務詳細,操作比較簡單。缺點,時間周期長,耗時人力較大,協調部門較多。

建議:每半年或者一年為一次核對周期。適合比對用戶屬性等全量數據。

第二種增量比對,增量比對可以視為全量比對的補充,定期由計費系統沉淀用戶產品訂購關系的變更情況,以文件的格式將此時段的的數據傳送給網元端,由網元端入庫過濾并進行比對。比對后回復給計費系統,最后并進行存檔。

優點,業務量小。缺點:需要網元設備具備相應能力能夠文件導入文件和更新數據。

建議:可以按照業務重要情況分時段沉淀數據比對數據,按日周月比對數據。此類適合實時性較差的產品比對,比如增值產品。

第三種 實時比對。實時比對是由網元設備提供查詢接口,以單個用戶為單位向網元端發送查詢指令,網元側返回用戶當前的狀態信息,收到后與計費系統的狀態進行比對。將差異化的狀態、產品信息直接發送指令將兩邊屬性修復成一致。同時在記錄比對過程和修復過程。

優點,目標準確,能夠選擇比對用戶號段范圍用戶比對屬性范圍。缺點,需要建立單獨的比對系統,且查詢和比對過程時間較長,直接修改用戶屬性對于風險較大,交換機壓力較大。

建議:有條件的可以選擇此類方法,并建議在計費系統與交換機閑時操作,避免因核對影響正常的業務受理。

稽核的主要工作在前期準備上統一口徑方面,而風險則在數據修復這個方面。對于容易產生收入流失的部分要加強核查,并且發現問題要及時查詢產生差異的原因,畢竟稽核只是補漏必須從源頭糾正錯誤才能徹底解決問題。同時對差異數據的修復有可能會造成用戶的投訴,因此在數據修復時要慎重避免產生大量投訴引起新的問題。

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