电信经营分析的困惑和方向(ZT)(转)

推荐一篇文章，关于电信行业经营分析系统应用的一些现状，作者不知姓甚名谁，很想结识一下。 该文有些段落较长，概括一下，主要论述了经分系统的三种病症： 1、没有重点，太多信息扑面而来； 2、缺乏集成，是个半成品； 3、只是暴露问题，没有给予解决解决问题建议。 稍后评论，先看全文。 __________________________________________________________ 当前国内电信企业经营分析中的困惑 虽然国内运营商已初步建立了企业经营分析系统和分析体系，取得了一定的管理和决策改善的效果。但从目前的实践情况看，经营分析中仍存在一些突出问题，阻碍了经营分析系统决策支持效果的充分发挥，影响着决策者、各级管理者对系统的使用感知。 问题一：当前经营分析系统提供的视图缺乏角色定制。加之操作界面不友好，有用知识不突出，造成对决策者、各级管理者的决策支持力度十分有限。由于在经营分析系统设计和建设时，没有充分考虑不同层级使用者对数据、信息使用需求方面的差异，造成系统中的数据架构缺乏角色规划，带着不同目的进入系统的使用者往往感觉"海量数据扑面而来，而有用知识却难觅踪迹"，不得已在纷繁复杂的各类数据中查找问题和"有用知识"的过程繁琐而痛苦。尤其对工作繁忙的公司决策层而言，他们最需要"能一目了然地展现关键问题，并提供一定问题分析结论和建议"的决策支持信息，而"海量数据"的展现方式，不仅不利于领导一目了然地发现企业经营中存在的关键问题，并且有可能会误导领导层作出错误的判断和决策，既影响企业处理问题的时机，更影响企业处理问题的效果，其负面影响不得而知。 问题二：各种相关指标的视图间彼此割裂、缺乏集成。经营分析中仍需要大量手工集成、主观分析的工作，导致决策分析往往客观性差、投入大。造成这种局面的主要原因在于：经营分析系统搭建时缺乏对数据架构的关联考虑，造成经营分析系统中存在着大量"彼此相关，但又缺乏关联"的视图模块。虽然这可能不会影响对数据发展异常和问题的展现，但对于为什么关键指标会出现异常、出现波动、与预算出现偏差？等关键问题，系统却无法直接给出明确的答案，仍需要分析人员用手工对各种相关指标分析视图进行再处理、再加工。因此从这个角度说，当前经营分析系统的大量视图对决策支持而言只能算是"半成品"！举一个简单的例子，在经营分析系统中，存在着收入指标分析视图模块，如收入的发展趋势图、结构图等；同时，也存在着用户类指标的类似分析视图、ARPU指标分析视图及离网类指标分析视图等相关视图，但各类视图缺乏有效的组织和集成，使得使用者发现当月收入出现较大异常时，仍要依靠手工在系统中寻找相关指标的分析视图，才能对收入发展问题作出分析和判断，这个过程既费时又费力，难以满足快速市场反应的发展要求。 问题三：当前经营分析系统中的视图形式大多是"就指标看指标"的展现方式，能提供的决策支持信息十分有限。因此，创新视图展现架构，使视图既能承载数据，又能一目了然地展现问题、诊断问题，是经营分析系统今后优化的重要方向。"就指标看指标"虽说可以展现指标自身发展趋势的问题，或者指标自身的结构性问题等信息，但就有效决策的三步"发现异常——诊断问题——改进建议"而言，这种视图分析模式提供的信息量十分不够。企业经营分析的目的之一，不仅在于发现问题，更在于诊断问题。这就要求经营分析视图不仅仅只停留在如何去展现关键指标的发展状况，而更要清楚明白地提供问题分析诊断的脉络。但目前国内电信企业的经营分析系统虽然已经具有对关键指标的跟踪和监测功能，却普遍缺乏对指标发展异常的分析和诊断功能。这种功能的缺失，使得经营分析的决策支持作用十分有限，当经营分析人员从系统中看到问题和异常后，仍要花大量的时间和精力通过手工分析、计算来寻找异常的背后原因；另外，这种人工分析的过程往往会增加诊断结果的人为干扰，也容易造成分析结果的片面性，从而影响领导决策的科学性。所以，经营分析系统中缺乏自动化的问题诊断功能已经成为影响经营分析工作效率和效果的重要因素，建立"经营问题诊断"模式的视图展现方式十分必要。 综上所述，正是由于以上三大关键问题在当前经营分析系统中的存在，首先，使得企业经营分析过程对分析人员而言，往往成为"吃力又难做的苦差事"。在经营分析系统提供分析结果的基础上，经营分析人员仍要做大量的合并、分析和深度挖掘工作，因此，每月作经营分析时都需要耗费公司大量的人力和时间成本，经营分析自动化程度低，工作效率低下，分析结果的可信度也不高。其次，对于决策者而言，当拿到经营分析结果时（往往是一大堆"就指标看指标"的各种指标的数据报表或展现视图），仍要花时间和精力阅读大量的非集成化、非关联化、无分析过程的内容，甚至会经常发现若干月份的经营分析结论基本一致，难以决策，等等。用句更直接的话讲，即使有了经营分析系统，也没有改变"报表满天飞，领导瞎指挥"的情况。当前的经营分析系统并没有成为电信企业高层领导不可或缺的"决策伙伴"。 经营分析的优化方向 在明确了目前国内电信企业经营分析中存在的问题后，有的放矢地加强内容、优化形式、改进不足、解决问题，才能使经营分析的决策支持效果得以充分的发挥，也才能提高各级使用者对经营分析系统的使用感知。那么，电信企业经营分析系统优化的方向在哪里呢？在此，笔者提出三点个人建议： ☆优化经营分析的关键仍在于建立和完善具有强大功能的、较少人为干扰的"经营分析系统和系统之上的应用分析功能"，既需要在传统经营分析系统基础上优化内容和形式，又需要扩展和增加新的功能。 ☆就优化内容和形式而言，要解决好两大问题：第一，要改变经营分析系统给使用者"海量数据扑面而来"的使用感知，为不同层级使用者的使用需要设计定制化、个性化、有差别的分析视图，视图突出各级使用者关注的指标、问题和常用的分析维度、图形。第二，要减少使用者为了分析问题在经营分析系统中查找相关指标、数据、信息的时间，就需要根据不同问题分析方法和内容的需要，对当前经营分析中的海量数据、图形进行梳理、优化和再集成，在视图形式上增加相关指标同步展现、同步分析的内容，使视图界面带来的不仅仅是信息，更是直接用于分析的有用知识。 ☆在扩张和增强功能方面，核心在于增强经营分析系统的"智能分析能力"，而不仅仅只是对指标和数据的分类展现能力。这就需要在系统中增加对关键指标发展过程出现异常的提前预警功能，如异常时红绿灯的报警提示等；增加对关键经营指标发生异常和出现问题时、自动进行问题诊断的功能。这样，既能帮助管理者及时发现经营问题，又能为管理者快速提供问题诊断和处理的脉络与建议，经营分析系统的决策支持效果才会真正体现。 下面，笔者简单形象地介绍江苏网通通过创新实践建立的"经营管控系统"及经营分析系统优化建议的一些形式，希望对其他运营商和广大经营分析工作者有所启示。 下图为江苏网通企业决策支持系统的异常预警功能、问题诊断功能图例。通过动因分解、预警、诊断树模型和展现形式，向决策者、管理者一层层地展现问题，同时引导使用者一层层地剖析，直达问题的病根。 以上经营分析优化的思路是一种新的"以企业经营问题预警诊断为核心"的分析逻辑，也是国内电信企业决策支持系统中目前普遍缺乏的内容。可以预见，随着电信企业决策支持系统的逐步确立和完善，建立这种问题剖析式的经营分析架构是今后的发展方向。 回复 答复作者 转发 您需要先登录才能发帖。要发帖子，您需要先加入此论坛。请先在订阅设置页上更新您的昵称，然后再进行发帖。请先在订阅设置页上更新您的昵称，然后再进行发帖。 Qing 查看个人资料 更多选项 7月18日, 下午2时35分发件人：Qing 日期：Tue, 17 Jul 2007 23:35:26 -0700 当地时间：2007年7月18日(星期三) 下午2时35分主题：Re: 电信经营分析的困惑和方向(ZT) 回复 | 答复作者 | 转发 | 打印 | 单个帖子 | 显示原始邮件 | 报告此帖 | 查找此作者的帖子 这三点反映了一个问题——搞经分系统建设的对业务人员的分析需求、决策过程还不了解。 为什么没有重点呢？是因为不清楚哪些用户怎么用这个系统。于是给出一堆信息，你自己去看吧。为什么缺乏集成呢？是因为不知道用户分析思路到底是什么套路，只能给出单个的指标看看吧。为什么没有决策建议？更是因为不清楚用户依据什么而决策。 能够将这些东西搞清楚不容易，也太难为经分系统了。看完这三点，不禁有个怀疑，究竟要对BI系统有个什么样的期望呢？他是一个系统，暂且不是一个人工智能系统，能够做到的是提出清晰的问题，给出解答。但现在我们在用这个系统的时候，提出的问题清晰吗？ 提问：为什么这个月市场占有率下降了两个百分点？ 然后，BI系统回答，是因为竞争对手搞了次促销活动，或者因为是淡季到来市场波动，或者是因为国家政策调整...能期望这个系统给出这样的答复吗？我想暂时还不能。 也许我们先调整一下对BI系统的期望，他能够保证统一的数据，能够给出多角度的展现，能作到这点就非常不错。至于要让分析人员几乎不用动脑子地去决策，恐怕还不是最迫切的。现在经分确实存在报表满天飞的状况，但我想这仍然是第一点问题，缺乏重点。对于一个用户，他平常要看的报表估计也不会超过四五张，他关注的KPI恐怕也只有一两个而已。如果能够让界面个性化，就能够解决这个问题。要做到这点，就得去搞清楚每个用户关注的指标是什么，不要给他看多余的信息。可惜，这点都难以做到。有些是因为需求分析人员不愿意去跟单个用户谈他关注的东西，或者用户也说不清楚自己需要什么信息，也是认为多多益善。 至于第二点，信息缺乏集成。从作者的例子中，虽然没找到图，看名称"精英管控系统"，以及使用的方法，如动因分解、诊断树等名词，我猜测这是一个从大的异常问题（如市场占有率指标下降）细化找原因的系统，试图表达决策者的分析思路。如果真的能够做到这一步，显然能够解决作者第二个问题，让分散的指标集成在一起。 但实际情况恐怕并不乐观，因为决策者分析思路如此多变，并不是一个系统能够控制的。如果真的要集成，首先要标准化决策者的分析思路。比如市场占有率一旦降低，就先分析竞争对手，再分析国家政策，再分析重要事件等等。这可不是一件轻松的活，因为你是这么认为，决策者不那么认为，他认为首先应该看看指标的计算口径，然后再分析自己是不是搞了什么营销活动起了反作用。再换个人分析，还不一样。你说这种分析思路能统一吗？能，除非你比决策者更牛逼，说，按我这个思路没错的，或者说我这个思路是得到实践验证是最优的。可大多数情况，决策者还是认为自己是对的。 因此，这第二点说起来还是虽然有些理想，困难重重，是我们前进的方向。 第三点，将解决问题的建议也给出来，这就是昨天说的决策模式。当分析结论出来了，展现了一种状况，自动给出决策建议，放在系统里面，这就是模式化的决策。那么首先，就得对现有决策者的决策过程抽象出来。比如发现市场占有率下降，并且是由于竞争对手搞了个营销活动导致的，那么就建议，搞个类似的营销活动。但我总觉得，诸如这类比较重大的决策，还是不要BI系统建议，那太傻了。 总结一下，这三点的改善都是经分系统方向，不过建议调整一下对BI的期望。改善第一点还是现实一点，二、三两点放到五年以后能实现就不错了，如果能实现，那不是改善，而是思维的革命、技术的革命，是人类继踏上月球之后的又一步。[@more@]

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