构筑面向客户的电信运营支撑系统

中国电信运营支持系统NetCtoss素材大全 NetCtoss系统,作为中国电信推出的一款核心系统,它不仅仅是一个技术的集合体,更是一个业务创新的平台。该系统构建在深厚的电信网络基础之上,融合了云计算、大数据分析和智能化管理等多种先进技术。本文将带你了解NetCtoss系统的设计理念、架构特性以及它在中国电信业务中扮演的关键角色。网络资源是指在计算机网络中,所有可用于提供服务或实现功能的物理和逻辑组件。 阅读详情
一个成功的电信企业如何才能保持持续发展的能力?

  虽然融资、并购、重组等体制改革是非常必要的手段,推动电信企业运营管理能力的提升更为重要。在电信业下一轮的竞争中,全面提升管理水平和运营能力是决定性因素(以前是更为重视网络容量和投资规模等因素)。对某些企业而言,网络的管理可能是纯粹的支出,而对电信运营商来说,网络管理就是业务本身。在某种程度上说,未来电信运营商取胜的法则不再是电信资源,而将是越来越多地取决于以IT技术支持的管理能力。因此电信运营支撑系统在未来的企业发展中将发挥越来越重要的作用。

  应对未来的挑战,电信企业应该构建什么样的运营支撑系统?什么样的运营支撑系统才是一个好的运营支撑系统呢?勿庸置疑,是否真正面向客户是一个非常关键的衡量标准。

  什么是面向客户的运营支撑系统

  谈到面向客户的运营支撑系统,首先要对运营支撑系统的概念进行界定。业界所指的运营支撑系统不外乎BSS和OSS两大范畴,一般意义上可以说运营支撑系统就是BSS和OSS的合集。这实际上是一种狭义概念上的运营支撑系统,从更广义上讲,电信运营支撑系统应该还包括管理支撑系统,即MSS。电信管理论坛发布的eTom流程图描述的很清晰。

  既然电信运营流程图已经涵盖了整个企业的全部过程,就没有理由把企业整个管理流程的支撑系统(主要包括财务管理系统、人力资源管理系统、外部关系管理系统、决策支持系统等等)排除在运营支撑系统的体系之外。因此本文所说的运营支撑系统是指包含BSS、OSS和MSS的广义的支撑系统体系。

  再说什么是面向客户。表面上看,似乎有些小题大做,因为哪里有不面向客户的运营支撑系统?从业务支撑系统的营业受理、障碍受理到基于呼叫中心的客户服务系统都是面向客户的。的确如此。面向客户是运营支撑系统(特别是业务支撑系统)的一种基本属性。但是这种基础特性还远远不是面向客户的全部。

  国内的电信运营企业的运营理念是经历了一个从面向网络,到面向业务,到面向市场,再到面向客户的这样一个发展过程的。这其实是电信服务业发展的一个历史必然。从这个层面来讲,面向客户绝对是企业发展的战略需要和运营管理的需求。

  我们这里把运营支撑系统面向的客户分成两大类:外部客户和内部客户。外部客户是指电信业务的服务对象,既有最终用户,也有增值服务提供商(ICP、ISP等)客户;内部客户是指运营支撑系统在企业内部的使用单位和使用者,对内部客户的支撑有一部分最终转化为对外部客户的服务,因此如何对内部客户实施有效支撑也非常关键。下面的图示就是对内外部客户关系的一种描述。

  这里面有一个非常重要的内容就是内外部服务转化问题,下一节再进行分析。

  总之,这里所说的面向客户的运营支撑系统是面向电信企业的外部客户和内部客户,全面支撑企业生产活动、经营活动和管理活动的运营支撑系统体系。

  运营支撑系统面向客户的内涵分析

  面向客户实际上就是一切以客户为中心。

  以客户为中心,为客户提供差异化、个性化的服务,保障电信运营企业与客户之间方便、敏捷、高效的的沟通,提高客户的满意度和忠诚度,发掘客户的最大价值,是面向客户的运营支撑系统的最终目标。

  这里的客户就是指的外部客户,外部客户是运营支撑系统最重要的支撑对象。

  传统的运营支撑系统体系按照功能大致可以划分为:营业受理、客户服务、计费结算、综合帐务、网络管理、资源管理、运维综合管理等几大部分。按照传统分类,营业受理、客户服务、计费结算、综合帐务等系统属于前台的系统,网络管理、资源管理、运维综合管理等系统属于后台的系统(实际上TOM和eTom也体现了这种关系)。前台系统中以营业受理、客户服务、帐务等几个部分与外部客户关系最为密切,是企业对外开展服务(业务)的窗口。

  由于营业受理、客户服务、帐务等几个系统都属于业务支撑系统的范畴,所以业务支撑系统在对外部客户的支撑上发挥重要作用。这是一种比较显式的关系。

  伴随着生产力的发展,电信运营企业的生产关系也在逐步变化,运营支撑系统的作用和地位近几年也在逐步发生变化。下面只分析运营支撑系统面向客户方面的两个明显的变化特征:一个是对客户关系管理的重视,一个是后台系统的面向客户化。

  客户关系管理系统实际上是对营业、帐务、客服等系统面向客户服务能力和水平的一个整体提升。由于eTom对CRM流程的引入,使得电信运营企业对CRM系统会更加关注。强调一点,由于经营分析系统是客户关系管理的重要基础,所以经营分析系统实际上也是一个直接或间接面向客户的重要系统。

  下面重点分析一下网络管理、资源管理、运维综合管理等后台系统面向客户的需求。

  一般来讲,后台系统更多的定位在面向网络,而很少把这些后台的系统与支撑客户和客户服务联系起来,而随着市场的变化和企业运营理念的变革,后台系统的面向客户化需求越来越迫切。一方面网络的管理和优化、资源的调配和优化越来越需要客户的信息和资料,既有对前台系统的需求,也有对外部客户的需求;另外一方面,外部客户(特别是大客户或者是签署了SLA的客户),需要在一定程度上参与网络的管理和资源的调配(最起码需要能够对某些关键流程的实时监控和跟踪),象大客户网管的概念就属这一范畴。可以说网络运行支撑系统的面向客户化是运营支撑系统面向客户的内涵的一个重要的补充。

  关于面向内部客户的概念,相对易于理解。这里只对市场营销部门对OSS的需求进行分析。前面已经分析了OSS面向外部客户的需求。实际上OSS面向外部客户的特性更多的体现在市场营销部门对OSS的需求。长期以来,我们国家电信运营企业的运营支撑系统处于一种“谁使用、谁建设、谁管理”的模式,OSS生来就是面向网络管理的。但是随着服务理念的变革,前台的市场营销部门只用BSS已经无法有效的支撑外部客户,客户服务需要的大量网络和资源数据需要OSS提供,市场营销人员也需要管理和使用OSS的权限,这就对OSS系统提出了新的更高的要求。从本质上说,OSS为市场营销部门提供服务,实际上就是最终面向了外部客户,这就是上一节所说的服务转换的涵义。中国电信倡导的营维合一、营维一体化实际上就是这一理念的具体实践。

  真正的实现运营支撑系统面向内部客户是一个企业管理问题。随着运营支撑系统的日渐复杂,前后台界限的模糊,对企业的运营支撑系统进行专业化集中管理的需求越来越迫切。专业化管理后,运营支撑系统如何实现对企业内部客户的优质服务是未来运营支撑系统建设和管理的又一个难题。

  建设中应该注意的一些问题

  运营支撑系统实现面向客户是一个长期的过程,虽然在这个过程中还会遇到新问题、新需求,但是必须遵循一些基本原则。下面的几个问题需要考虑。

  整体规划设计

  企业对运营支撑系统进行整体规划是未来运营支撑系统建设的一个必要的环节。企业的运营过程是一个完整的过程,对运营活动的支撑必须保持完整性(包括端到端业务的实现),这是实现运营支撑系统面向客户的根本。

  建立企业级数据中心

  必须建立起企业级的数据中心,统一管理客户资料,统一网络资源,科学的数据共享机制,以数据仓库等技术为前提实现数据挖掘和经营分析,提供高水平的客户服务和客户管理。这是实现运营支撑系统面向客户的基础。

  建立良好的整合机制

  运营支撑系统间必须建立起良好的整合机制,如利用信息总线、中间件等技术建立起企业级的EAI。系统间数据和信息的良好沟通和传递是系统实现面向客户的保证。

  对外加强CRM建设,对内建立规范的服务流程

  基于企业的统一数据资源,整合外部信息,利用数据仓库工具和经营分析平台,用现代企业的管理思想建设CRM系统;对内部客户建立起规范的服务流程和考核评价体系(可以通过支撑系统实现),采用类似于SLA的管理办法,实现对内部客户的优质服务。这是运营支撑系统面向客户的有效实现手段。

  充分考虑未来业务面向客户的新特性

  基于下一代网络(NGN,包括3G)的业务会对客户服务提出很多新的需求,面向客户的运营支撑系统需要充分考虑到这些需求对系统可能带来的影响(面向客户是不会变的),尽快建立新的面向客户的服务能力。
电信运营支撑系统 数据库为mysql,服务器为tomcat 步骤如下: 1、把*.zip的文件包解压 2、从eclipse中导入,解压好的文件,建立的是一个WEB工程 3、导入工程下/WebRoot/WEB-INF/lib下的所有jar包 4、在mysql导入release文件下建表脚本的sql语句(为了防止乱码,建议使用QuantumDB插件) 5、修改application.xml中的mysql数据库的用户名和密码 6、部署到tomcat的服务器上运行就可以了。 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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在充满变革和突破的2016年,我们见证了云计算、大数据、物联网、人工智能等新技术在诸多行业落地,成为助力企业实现“互联网+”和转型提升的利器。俗话说,温故而知新。在回顾2016年中国IT行业的热点事件、经典产品、成功企业的同时,我们也期待2017年中国IT行业的发展能够再上层楼。 2016年是中国IT产业快速发展和变化的一年。云计算、大数据等技术快速落地,同时人工智能、虚拟现实等

中国计算机报 2617

突破大数据应用建设的“最后一公里” ——华为联合先进数通推出“大数据+”联合解决方案...

中国企业的大数据建设,正在经历一个逐步完善、健全的过程。从数据的汇集整合管理,到上层业务创新,每一层面都在进行着改造甚至重构,且不同层面的建设交叉影响。要想真正实现“大数据+”的业务创新整体战略,如何解决对底层海量、多来源、多种结构的历史数据清洗、转换、加载、监控、管理,以及与上层业务的无缝对接成为关键,即大数据的 “最后一公里”挑战。 大数据“最后一公里”的生态建设 想要优质解...

xinyuan82的博客 7

【观察】亚信科技:稳中求进开新局,继往开来创新篇

申耀的科技观察读懂科技,赢取未来!3月23日,亚信科技控股有限公司(01675.HK)正式公布2019年全年业绩。财报显示,全年软件业务收入达到约人民币...

申耀的科技观察 1288
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