□ 文 李家京 郭丙峰 王 強
政企客戶業務是運營商重要的收入來源及必爭之地,也是未來增收發展的重要領域。當前政企業務占電信運營商整體收入的30%以上,其中,中小企業占政企業務的50%以上,因此對商業樓宇的開拓是未來電信運營商發展的重要方向。隨著“新基建”時代的到來,商企客戶對網絡帶寬能力、質量需求以及差異化服務能力等諸多方面的需求都在不斷提升,運營商若要滿足商企的需要,需要在網絡資源方面投入大量投資。全國有約120多萬個商業樓宇,4000多萬個企業,而運營商投資能力有限,需要保障合理的投資效能,把握投資節奏,將生產要素投向高收益、高回報的領城。
為進一步加快業務發展速度,加快資源覆蓋速度,提升用戶滿意度,亟待采用數字化、可視化手段對政企商樓業務進行支撐。隨著大數據的發展,數據分析手段、數據呈現的形式日趨成熟。各行業、各領域數字化需求日益凸顯。在市場數字化、資源可視化的轉變過程中,樓宇、客戶、資源等數據不完善、準確率低等問題凸顯,采用政企數據治理與分析、大數據聚合、智能化決策支撐等手段為服務一線和客戶提供全方位、多維度的支撐方法和系統應運而生。
電信運營商在開拓商業樓宇政企業務方面,目前存在以下痛點:
商業樓宇分類分級方法不明確,高價值區域無法區分和排序。
樓宇信息、資源等大量數據仍然靠人工借助表格形式進行更新維護,欠缺靈活快捷的信息化手段和動態更新的管理機制。
相關支撐系統中的資源信息不完善,部分信息缺乏數字化基礎,一線不了解所屬區域的資源和客戶情況,領導缺乏支撐精準決策和管理輔助手段,急需優化數字化方法。
很多地區系統業務支撐能力薄弱,不具備強大的數據分析能力,無法提供強有力的決策支持。
有些省市區域支撐平臺數量繁多,數據量龐大冗雜,上下級數據傳遞薄弱,數據查詢調用困難,各平臺間缺乏交互和協同。
電信運營商的固網、移網專業線條數據信息均未打通,樓宇內的固定、移動資源共享困難,難以協同。
隨著用戶增量市場逐漸飽和,用戶體驗的重要性不斷提升,針對政企業務目前存在的痛點,通過梳理政企的GIS基礎信息、標準化地址、資源、客戶、用戶、收入等數據,開展數據治理,推動大數據聚合、數據打通及大數據聯合分析,以實現綜合數據的可視化,支撐各級領導的輔助決策及為一線賦能,從而提升用戶體驗、提高資源利用率和資源的多業務共享,最終實現提質增效。
總體思路是通過互聯網化的技術手段獲取全國商業樓宇和商企基礎數據,基于基礎數據按照省、市、縣及網格區域劃分和管理,將以樓宇為單位的客戶、用戶、資源等數據做大數據聚合,并利用系統手段進行數據分析和治理,將治理完善的數據信息錄入到數據庫中,再運用自動化、智能化的數據整合分析手段對數據加以處理。最終利用處理完成的信息作為基礎設施,為價值區域的排序、資源地圖的呈現、分行業的客戶分布報告、客戶的業務偏好分析,以及為分場景精準建設等提供數據支持及業務支撐。
結合技術和管理創新,開展政企數字化賦能轉型,形成準確的政企相關的樓宇數據、資源數據、客戶/用戶數據、產品及收入數據,推動運營商重要數據資產的產生和發展。主要步驟如下。
(1)梳理既有數字資產
首先通過互聯網方式,獲取商業樓宇信息和商戶信息。同時梳理各省政企數據資產,包括號線系統數據、駐地網數據、客戶數據、用戶數據、資源數據、收入數據、網絡質量數據等。開展數據治理工作,主要是調研及審核各系統數據的可用性和準確度。
(2)確定政企數據標準
通過對試點省份政企信息化平臺的結構化調研和現場調研,對政企數據進行數據治理、清洗、分析,制定政企資源數據、政企樓宇名單制數據采集及治理標準,并明確數據治理目標。
(3)數據流向及數據生命周期
分析試點各省政企樓宇名單制、政企資源數據的數據時效性,確定數據生命周期以及確定數據流向和采集方式、采集頻次等。
(4)存量政企海量數據采集
通過對政企樓宇名單制數據、政企資源數據進行分析,依據政企數據梳理標準,開發政企樓宇名單制數據、樓宇資源數據自動采集程序,并實現自動化采集。
(5)政企海量數據清洗

制定政企樓宇名單制、政企樓宇數據的清洗規則,如數據不一致、數據重復、數據不準確、數據不完整、數據關系混亂、數據不及時等,進行數據清洗程序,對采集的原始數據進行規則化、系統化數據清洗。
(6)政企數據資源可視化、應用分析及報告生成
通過開發政企樓宇名單制數據、政企樓宇資源數據、政企商品市場銷售客情與資源關系數據,首先實現支撐滿足寬帶無條件受理的資源可視化需求,其次可形成分析程序及報告生成程序,對采集的政企資源、政企樓宇名單制、政企網格等數據進行大數據分析并形成網業協同分析報告。
(7)支撐政企流程優化
通過數字化支撐,為優化流程賦能,縮短資源預判過程和決策流程,形成一定額度內建設項目綠色通道,基于系統化、智能化的分析,實現建設需求由一線自主決策,驗收方面關注關鍵指標,依托系統提高驗收效率。
(1)政企商業樓宇數字化支撐流程
通過數字信息獲取流程及呈現的體系方案,獲取系統化的準確數據,形成商業樓宇精準的評級、排序以及熱點分布呈現,確定關鍵要素的差異化匹配,支撐精準建設和精準營銷。再基于精準的數據,進一步優化政企業務流程,例如精準的資源判定,加快業務受理速度。最后形成全面的自動化、智能化的系統支撐。如下圖所示。

圖4-1 政企商業樓宇支撐流程圖
(2)平臺系統結構
系統平臺整體分為三級,最底層是基礎設施層,包括數據庫、服務器等基礎設施部分,之上是統一服務平臺,實現各類數據的采集、聚合和交換等,最上層是針對不同主體的應用層。平臺還應支持角色配置、權限管理、賬號管理、日志管理等必要的功能。如下圖所示。


圖4-2 系統架構圖
(3)服務器搭建結構
服務器主要實現互聯網化的商企及樓宇數據獲取、處理、歸集、聚合之后進行后續操作,采集商企信息,采集企業信息。

圖4-3 服務器搭建架構圖
數據流以交互管理端為起始點,經網關分發到業務微服務主機集群,之后入業務數據庫主庫,再從業務數據庫從庫流向可視化管理微服務集群,最終完成本服務體系。
基于商業樓宇GIS,自帶商樓和商企數據,對接資源、市場數據,實現以下功能。
(1)統一呈現
通過數據打通,實現樓宇、商企、資源、市場信息的統一呈現、熱度呈現。先按樓宇維度實現有源、無源資源(至光交)的呈現,后續歸集客戶、收入信息,輔助投資決策。
(2)價值排序
通過多維數據的大數據聚合,制訂樓宇模型評級分類標準,實現價值排序,為預覆蓋提供數字化支撐手段。
(3)綜合接入
通過系統支撐,推進商業樓宇多專業綜合進線,資源共享,實現降本增效。
(4)一線賦能
在支撐商樓綜合呈現、精準建設的基礎上,為一線提供市場賦能,如:業務潛力分布、行業熱力分布、商企的業務偏好等。
(5)其他應用
專業協同,可為無線、傳送專業提供基礎數據支持;為行業及大客戶提供專項支撐等。
如下圖所示:

圖4-4 系統實現功能圖

(1)模式的先進性
1)高效支撐
通過信息化系統完成更好的支撐,通過對商業樓宇和商戶全量信息的準確定位,為一線營銷團隊提供更為準確的客戶信息,為接下來展開的營銷工作提供幫助。
腹腔鏡手術的特點是創傷少,出血少,術后恢復快。但老年人心肺儲備功能降低,多伴有高血壓,冠心病,糖尿病等并發癥,容易出現術中血流動力學改變和認知損害,需選擇安全有效的麻醉藥物[1]。本研究分析了舒芬太尼、芬太尼用于老年腹腔鏡全麻手術的效果對照,報告如下。
2)穿透管理
通過信息化系統穿透公司的層層管理和壁壘,直接獲取駐地數據,實現樓宇營銷的數字化轉型。
3)自帶數據
信息化系統不同于傳統系統,需省份、一線填報數據,直接采用互聯網技術獲取數據,因此系統自帶最具價值的數據,并成為營銷工具,為一線賦能。
(2)技術的先進性
1)智能聚合
對多維數據采用智能算法進行大數據匹配,實現多領域、多維度、異業大數據聚合。
通過信息化系統架構的先進性,完成平臺需求的快速迭代,快速滿足生產信息化需求。
3)流程優化
數據采集的流程優化,通過系統實現管理閉環,完成采集任務的實時性,滿足當前數據時效性。
4)智能算法
采用智能算法生成潛力客戶分析,客戶業務偏好分析,分領域、分行業的分析,為市場營銷提供大數據支撐,為一線推送各類云網產品和創新產品,為營銷團隊提供強支撐。
5)先進架構
采用微服務架構,實現平臺的生態化建設,保障系統研發的快、好、省。
通過制定政企商業樓宇數字化支撐的方法論,結合信息化系統的建設,實現了電信運營商多方面多角度的支撐。
(1)持續提升資源準確率,優化資源預判能力,并通過網絡生產的數據流和生產流把資源自下而上地串接起來,提供精細化、精準化的資源地圖。
(2)形成商業樓宇和商企客戶的多維度畫像,為各類業務提供潛力客戶分析,如:為云網業務提供跨域潛力用戶分析,云、大、物等創新業務提供潛力用戶分析等。
(3)基于為一線提供客戶業務偏好分析,輔助營銷,如對各類專線業務和創新業務的線上推薦。后續還能實現線上受理,以及自動化流程流轉和快速交付。
(4)采用自動算法生成分領域、分行業的分析報告,使政企行業部門快速定位大客戶分布和匹配營銷投入需求。
(5)為分場景精準建設提供更多的數據支撐,不僅能通過熱點分布、價值排序支撐建設優先級,還能通過客戶畫像和偏好,精準匹配相關業務以及業務資源需求,形成樓宇資源需求。
未來新型數字基礎設施建設將驅動國家信息化發展進入新階段,有力支撐數字中國、智慧社會和網絡強國建設和數字經濟發展,為技術創新、產業創新、應用創新提供重要基礎支撐。商業樓宇數字化支撐方法及系統的發展,將為電信運營商在未來的運營工作中提供更為準確的商業樓宇和商企全量信息,為一線客戶經理提供分場景的差異化方案,保障精準建設。結合梳理創新產品,與客戶及資源匹配,通過線上O2O的推廣和營銷,進一步加強對一線的支撐,為實現政企業務的研發和營銷的敏捷化、生態化、數字化、智能化建設和發展提供有力助力。■