解决方案

第一章.项目概述

  1.项目概况

数据业务不同于话音业务，传统的运维设备定位于网元管理与维护，因此并不提供上层承载应用的统计。为了获得上层应用的性能指标，运营商不得不通过路测来测量，但是在DT/CQT的测量中存在如下问题：被测量区域只占网络整体覆盖的极小的范围，代表性有限；测量时间在每个被测区域太短，偶然性的影响很大；极少量测试人员的测量不能代表大量非专业用户的使用感受。

通过对网络接口（Gb/Gn口）的数据采集和分析，信息中不仅蕴含着数据业务网络侧的小区信息，而且包含数据业务终端用户侧的最终个体用户的业务类型、手机终端型号等丰富的信息。所以基于网络接口（Gb/Gn口）数据进行开创性的数据业务性能分析、KPI预警、用户感受应用是对数据业务提供端到端创新方案设计和精细化网络运营的关键功能。

但鉴于数据业务分析设计网络侧应用和市场侧多角度分析的需求，并存在分析内容的不确定和创新性，所以如何找到合适的分析展现工具也是本课题研究的重点。分析展现实现的瓶颈是存在的，包括Gb口数据实时度高、数据量大、分析角度复杂、分析方法多样和变化大、需要寻找快速落地的解决方案等。在这种需求下，我公司BI@Report商务智能产品作为前端展现和数据仓库建模的基本实现工具经过测试和客户选择，成为最佳的解决方案。同时依托成熟的商务智能产品，将为业务人员提供满足日常数据分析多样化需求的平台。这也正因为如此，才迫切需要建立一套保证数据业务日常分析、应急调度、客户感受关注的基于BI@Report商务智能平台之上的数据业务行为模式及网络运营平台。

构架于我公司成熟的数据分析展现平台BI@Report之上，基于网络接口（Gb/Gn口）24×7×365客户明细数据业务数据，为网络和市场人员提供多角度的数据分析展现手段，包括网络KPI 在电子地图的实时监控、数据业务用户行为模式分析、SP工作效率分析等多视角主题的应用。

数据业务行为模式及网络运营平台为数据业务核心网定制，以24×7×365方式运行，配合接口（Gb/Gn口）数据采集设备，全时段对网络中用户的IP分组数据流量和相关GTP网络信令进行解码分析，对网络层GTP协议、传输层TCP协议和应用层WAP（WSP/WTP）协议进行性能统计分析，并自动生成数据报告，为运营商提供运维设备和路测无法得到的性能统计数据和用户感知分析。

同时采用BI@Report提供的灵活、多视角、高效率的应用，充分挖掘移动公司所拥有的、尚未被充分利用的具有潜在价值的业务数据，将其转换成能为企业带来直接市场价值的信息、产品或服务。

数据业务行为模式及网络运营平台可以支持CDMA和GSM制式，并覆盖GPRS、EDGE和3G网络。

目前本应用平台已经在某移动公司得到商用，并在某联通和某电信子公司成功完成了测试试用。

平台逻辑架构图

数据业务行为模式及网络运营平台是基于北京亿信华辰软件有限责任公司 (下称“亿信华辰”)BI@Report商务智能软件产品，对运营商提供的实时网络接口（Gb/Gn口）数据进行入库和多视角分析展现的应用平台。

1、对于数据业务KPI的监控

对网络接口（Gb/Gn口）用户海量数据进行全面分析，深入分析用户满意度程度和影响因素。从网络层面和用户级层面进行分析，深入掌握数据业务的KPI指标，并通过电子地图、雷达图、表单等形式进行指标的准实时监控。其中的KPI指标包括并不限于如下指标：

A、网络角度：Attach平均时间和成功率；PDP激活时间和成功率；网站登录平均显示时间和登录成功率；页面刷新平均时间和刷新成功率；铃声、图片下载成功率和下载平均速度；KJava的下载成功率和下载平均速度；FTP的下载文件速度及上传文件速度等等。

B、业务角度：有效流量、对用户使用梦网、飞信手机端、无线音乐、手机证券、手机电视等自有业务的在线时间长度等。

2、对于单用户投诉的分析

对指定用户的某次业务过程进行分析，包括从各种数据业务的内容再现业务实现流程；并对每阶段的KPI 指标（信令点为统计的质量指标、问题原因、延时统计等）进行预警和分析，为分析人员提供主动的问题建议，并提供知识库积累功能，并能够取到信令原始解码的功能。

3、对于数据业务KPI指标的预警及深入分析

结合网络基础数据和网络接口（Gb/Gn口）数据进行网络KPI指标的深入分析，并提供自动匹配的方式为问题定位功能，通过自由分析和查询的方法，实现故障查询和分析。

4、对于各种指标的多维及灵活关联分析

结合各用户市场相关数据，对数据业务关注的信息从手机类型、网络结构、媒体类型、业务类型、品牌等方面进行商务智能的分析。

分析平台支持统计图形功能。常见的图形包括柱状图、线状图、条形图、饼图、点图、面积图、横向面积图、仪表盘、雷达图等。同时支持有大量深入的数理统计的功能，如最大值、最小值、增幅、排名、比重、同比、环比等，并支持TOPN、TOP%、结构分析、离散分析、弹性分析、相关分析、方差分析、聚类分析等高级的数据统计分析方法。

5、建立数据仓库

本平台建立在数据仓库建设之上，保证数据处理的实效性和后期分析应用的扩展性，数据仓库的内容包括网络接口（Gb/Gn口）数据的解析后原始数据和各项分析的结果。

系统采用B/S结构，各级各类用户可以直接通过IE访问系统。

系统建设遵循以下原则：

系统建设遵循实用性原则。以满足实际应用需求为首要目标，系统设计过程中，应采用简单有效实用的指导方针。系统采用中文界面。风格和操作流程一致，清晰、简单，对常用操作可采取快捷键支持。