IBM电信业商业智能：解决数据挖掘挑战与应用

在IBM电信业商业智能解决方案中，数据挖掘技术被广泛应用以解决企业面临的一系列业务问题。这些挑战包括数据分析与决策支持系统的整合，尤其是在计费、收益分析、网络运维、绩效考核、客户关系管理以及风险预测等关键领域。电信企业的需求涉及多个子系统，如财务系统、市场促销数据、客户数据、营业数据和呼叫中心数据，存在着信息孤岛的问题。 实施商业智能是一个分阶段的过程，首先需要建立数据集市，然后逐步过渡到数据仓库，通过数据清洗、聚合和分析（如OLAP和数据挖掘），以实现对历史数据的深入理解和优化。IBM的BI解决方案涵盖了多种业务系统，如DB2、OLAP Server、报表工具以及智能挖掘工具（如QMF和Intelligent Miner for Data），它们共同构成了一个完整的数据管理和分析平台。 数据仓库在IBM的解决方案中扮演着核心角色，它是一个专门设计用于决策支持的数据库，其特点包括面向主题、集成化、稳定、时间序列数据和对管理决策的支持。数据来源于多源并经过处理，确保信息的准确性和一致性。数据仓库还区分了业务数据和信息数据，前者是日常运营的基础，后者则针对特定分析需求进行了提炼和优化。 IBM的BI体系结构中，DB2 UDB作为基础数据库，配合OLAP Server、Warehouse Manager等工具，提供了强大的分析能力。此外，还支持多种数据库系统，如Oracle、Informix、Sybase和SQL Server，以及数据集成工具如Data Joiner。智能挖掘技术则利用Intelligent Miner for Data来发掘隐藏在大量数据中的价值。 实施商业智能时，会经历数据准备、建模、验证和应用等阶段，确保分析结果的准确性和实用性。最后，通过Web支持的客户端工具，决策支持工具和应用程序提供给用户直观易用的界面，使得管理人员能够快速获取有价值的信息，支持日常业务运作和战略决策。 总结来说，IBM电信业商业智能解决方案借助数据挖掘技术，通过构建高效的数据仓库系统，解决了企业在运营、分析和决策支持等方面的难题，帮助企业实现信息的整合、优化和有效利用，提升业务效率和竞争力。