数据质量高度决定BI应用深度

建立企业级的业务规则体系

电信运营商BI系统目前提供的多数指标只是应用于常规与专题分析，考核各地业务完成情况的指标仍旧来源于现有的报表体系，这样就导致了相关的市场分析人员将BI系统做为了一种分析数据的补充来源，而不是主要来源，部分BI系统中无法满足的数据，还可以在其它的业务支撑系统中获得支撑，因此目前的BI系统应用的覆盖面还较有限，没有形成一套比较完整的分析体系。

运营商每年有相应的业务考核指标，对于各地业务部门来说，考核就是个指挥棒，指引着业务策略的方向。在这样的情况下，要想达到企业"精细化营销"的目标，就需要运营商从长远发展的角度考虑，从高层次建立既能满足相关考核指标，又能与数据应用相结合的业务规则体系，各地在实施相关的业务规则时，也需要确定具体的实施规则，否则目前运营商各地的业务与实施规则不统一，业务表达与技术表达不一致的情况还将继续存在下去，这将极大的制约BI系统应用的深度，从而影响BI系统的发展空间。

建立完善的数据质量跟踪与考核体系

一般在BI系统中，一个比较复杂的应用数据生成可能都需要经过以下环节：

数据抽取→数据清洗转换→数据沉淀→数据共性抽取→应用生成→应用展现。

对于BI系统来说，在每个环节都布署相应的数据监控是非常重要的，从理想状态来说，所有的问题都在前期环节发现是最好的。但在实现过程中，我们需要考虑数据监控的成本与实际的效果。

对数据质量体系的建立，我们有如下建议。

建立流程及程序断点监控，确保各环节间数据一致。

建立业务指标监控体系，并可以根据不同的业务时期，不同的产品的生命周期进行调整相应的阀值。

建立质量考核体系，设立相应考核指标，要求数据"谁提供、谁负责"确保数据质量。

建立专门的数据质量监督小组，并不断完善数据监督、发现问题后跟踪反馈处理的流程机制，保证数据质量的稳定提升。

数据质量的提升是一个长期的工作，也需要各方不断的总结和努力，中国电信目前依托集团企业数据应用门户系统已经开始了一些数据质量提升的工作，但企业数据门户涉及到数据的深度和广度还远远不够，中国电信目前的重点应用还集中在统计层面，成规模化的深度分析应用还远远不足，面对市场竞争的加剧运营商需要加快各地区BI系统数据质量提升的步伐，才能实现"精细化营销"的业务目标。

来源：通信世界周刊