国际业务智能管理平台：模型选择与关键技术

"第四阶段模型供选方案-国际业务智能管理平台技术交流" 本文主要讨论的是第四阶段模型供选方案，涉及的是国际业务智能管理平台的技术交流，旨在提升电信行业的数据化运营和商业智能能力。该平台的目标是整合现有系统，优化业务功能，并通过智能管理实现更高效的数据监控和决策制定。 在模型供选方案中，提到了两种关键的分析模型：潜在决策和预测模型。潜在决策模型通过对历史数据的分析，寻找相似情况，预测决策可能带来的效果。这通常包括条件、结果和原因的匹配，以及对决策的假设分析和仿真。通过这种方法，可以预见不同决策可能产生的业务影响，帮助管理层做出更明智的选择。 敏感性分析是评估模型的重要手段，它研究的是关键因素变化对关键指标的影响程度。通过改变相关变量的数值，观察这些变化如何影响关键指标，揭示了各因素的敏感性，为企业决策提供量化依据。 蒙特卡洛仿真则是另一种重要的分析工具，特别是在结构可靠度计算中。它基于概率论，通过大量随机试验来估算事件发生的概率，当试验次数足够多时，可近似地用事件发生的频率代表其概率。在国际业务智能管理平台中，蒙特卡洛仿真可用于预测不确定因素下的业务风险和可能的结果。 国际业务智能管理平台相较于现有系统，有显著差异。平台专注于国际漫游和国际长途两大业务的智能、闭环管理，强调功能的准确性和及时性。而现有系统则涵盖更多业务线，但功能相对简单，主要用于业务管理和统计查询。此外，智能管理平台强调系统间的联动和资源共享，通过接口实现网络、清算数据的交互。 平台的构建遵循数据仓库生命周期方法，包括技术路线、数据路线和BI应用路线。技术路线涉及技术架构设计和BI产品的选择；数据路线涵盖维度建模、物理设计和ETL；BI应用路线则关注应用设计和开发。成功应用数据仓库技术的关键在于以业务为中心，采用迭代开发方法，逐步完善系统。 报告还提到了报表定制和多维分析报表的关键技术。报表定制流程包括定义数据源、生成对象、设置报表参数等步骤，满足用户的个性化需求。多维分析报表支持钻取操作，允许用户在不同级别查看数据，向上或向下深入细节，提供更丰富的数据分析视角。 这个国际业务智能管理平台致力于通过先进的分析模型和定制化的报表工具，提高电信行业的决策效率和业务洞察力，实现更精细化的管理。