Tài liệu Nghiên cứu hệ thống hỗ trợ quản trị áp dụng cho dịch vụ hsi của vnpt

  • Số trang: 29 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 43 |
  • Lượt tải: 0
nganguyen

Đã đăng 34345 tài liệu

Mô tả:

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG ---------------------------------------- NGUYỄN HOÀNG ANH NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG HỖ TRỢ QUẢN TRỊ ÁP DỤNG CHO DỊCH VỤ HSI CỦA VNPT Chuyên ngành: Truyền dữ liệu và Mạng máy tính Mã số: 60.48.15 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ HÀ NỘI – 2011 1 Luận văn được hoàn thành tại: HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Hoàng Minh Phản biện 1: ……….………………………………..………………… Phản biện 2: ……………….….……………………….……………… Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Vào lúc: …….. giờ ……. ngày ……. tháng …… năm ……… Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông 2 MỞ ĐẦU Business Intelligence (BI) là hệ thống hỗ trợ quản trị doanh nghiệp đã được thế giới nghiên cứu và áp dụng từ lâu nhưng lại khá mới mẻ với các doanh nghiệp ở Việt Nam nói chung và doanh nghiệp Viễn thông nói riêng. Trong bối cảnh thị trường Viễn thông sắp bão hòa thì việc đưa ra những quyết định, giải pháp dựa trên dữ liệu, thói quen, hành vi sử dụng của khách hàng một cách đúng đắn sẽ là điểm nhấn tốt để tăng tính cạnh tranh cho doanh nghiệp. Hệ hỗ trợ quản trị với các thành phần và kiến trúc được nghiên cứu hướng hỗ trợ doanh nghiệp trong việc ra quyết định hiệu quả và kịp thời hơn chính là chìa khóa thành công của doanh nghiệp trong môi trường kinh doanh năng động và cạnh tranh gay gắt. VNPT – Tập đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam luôn chú trọng công tác cung cấp, đảm bảo dịch vụ tới khách hàng một cách nhanh chóng và thuận tiện. VNPT luôn luôn phải tổng hợp, phân tích các kết quả điều hành sản xuất kinh doanh từ tất cả các đơn vị VNPT thành viên, xem những điển hình tốt, khiến khách hàng hài lòng để nhân rộng và khắc phục những hạn chế của những đơn vị thực hiện chưa tốt. Tuy nhiên, công việc này đôi khi nảy sinh việc các VNPT Tỉnh phải cắt cử nhân lực chuyên để thực hiện các báo cáo theo yêu cầu từ Tập đoàn. Các báo cáo này đôi khi không kịp thời, không đồng bộ và tính trung thực không được phản ánh hết trong các báo cáo. Trước thực trạng một số hạn chế như vậy, học viên đề xuất việc “xây dựng hệ thống hỗ trợ quản trị áp dụng cho dịch vụ HSI của 3 VNPT” dựa trên kiến trúc của hệ thống hỗ trợ quản trị (BI) với mong muốn nâng cao chất lượng công tác điều hành khai thác kinh doanh các dịch vụ NGN của VNPT trong tương lai. Luận văn bao gồm các nội dung như sau: Chương 1 – Tổng quan về hệ thống hỗ trợ quản trị: Cung cấp cái nhìn tổng quát về hệ thống quản trị bao gồm khái niệm của hệ thống, vai trò của hệ thống đối với doanh nghiệp, thành phần và kiến trúc của hệ thống trong tổng thể kiến trúc của doanh nghiệp. Chương 2 - Mô hình và phương pháp toán học trong việc ra quyết định cho hệ thống: Trình bầy vai trò của các mô hình, phương pháp toán học đối với việc ra quyết định trong hệ thống; nêu mô hình phổ biến trong việc ra quyết định: Mô hình dự báo, mô hình máy học, mô hình tối ưu, mô hình quản lý dự án, mô hình phân tích nguy cơ, mô hình đường đợi. Chương cũng giới thiệu một số thuật toán cơ bản được đề cập, phân tích: Thuật toán cây quyết định, thuật toán Phân lớp sử dụng Naïve Bayes, thuật toán K láng giềng gần nhất. Chương 3 – Đề xuất giải pháp hệ thống BI cho dịch vụ HSI của VNPT: Chương giới thiệu dịch vụ HSI của VNPT (tập trung vào phần quản lý điều hành khai thác dịch vụ) đề xuất và xây dựng hệ hỗ trợ quản trị cho dịch vụ HSI của VNPT bao gồm: phân tích thiết kế hệ thống, xây dựng CSDL, xây dựng chức năng trích chọn-chuyển đổi-nạp, xây dựng module báo cáo, phân tích hỗ trợ công tác quản lý điều hành. 4 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ HỆ HỖ TRỢ QUẢN TRỊ Trong thời đại ngày nay, thông tin đóng vai trò rất quan trọng, thậm chí sống còn đối với doanh nghiệp nhưng một số doanh nghiệp lại thiếu thông tin thiết thực từ các dữ liệu. Thực trạng đó là do dữ liệu của các doanh nghiệp, nhất là các doanh nghiệp quy mô lớn không nằm ở một nơi mà có thể nằm phân tán, cục bộ, gắn với ứng dụng cụ thể. Thực trạng này khiến các dữ liệu khó hỗ trợ cho việc ra quyết định điều hành, kinh doanh đối với doanh nghiệp vì việc ra quyết định đòi hỏi có cái nhìn vừa tổng quát, vừa đa chiều đối với thông tin và dữ liệu. Hệ hỗ trợ quản trị với kiến trúc của nó sẽ giúp cho doanh nghiệp giải quyết bài toán dữ liệu không tập trung, giải quyết tình trạng thừa dữ liệu thiếu thông tin và giúp hỗ trợ ra các quyết định hiệu quả hơn. Chương tổng quan về hệ hỗ trợ quản trị sẽ nêu lên các vấn đề liên quan hệ hỗ trợ quản trị: khái niệm hệ hỗ trợ quản trị; vai trò của hệ hỗ trợ quản trị đối với việc ra quyết định của doanh nghiệp; thành phần kiến trúc của hệ thống. Nội dung trong chương cũng nêu ra và phân biệt theo giá trị của dữ liệu từ thấp đến cao: dữ liệu, thông tin vào tri thức, đồng thời cũng ánh xạ các khái niệm này với các thành phần trong kiến trúc của hệ hỗ trợ quản trị. 1.1 1.1.1 Một số thuật ngữ và khái niệm Khái niệm hệ hỗ trợ quản trị Hệ hỗ trợ quản trị là qui trình và công nghệ mà các doanh nghiệp dùng để kiểm soát dữ liệu, khai phá tri thức giúp cho các doanh nghiệp có thể đưa các các quyết định hiệu quả hơn trong hoạt 5 động kinh doanh của mình. Công nghệ BI (BI technology) cung cấp một cách nhìn toàn cảnh hoạt động của doanh nghiệp từ quá khứ, hiện tại và các dự đoán tương lai. Mục đích của BI là hỗ trợ cho doanh nghiệp ra quyết định tốt hơn[4]. Khái niệm hệ hỗ trợ ra quyết định (DSS) khá phổ biến. Hệ hỗ trợ quản trị cũng nằm trong tập hợp của các hệ thống hỗ trợ ra quyết định nhưng có những đặc điểm riêng để phân biệt với hệ ra quyết định nói chung như trong hình 1-1: Các câu hỏi và các phân tích Hệ hỗ trợ ra quyết định Ra quyết định Các hành động liên quan Các câu hỏi và các phân tích Hệ hỗ trợ quản trị Ra quyết định Các hành động liên quan Nhiều phần được cân nhắc hơn Các kết luận chính xác hơn Ra quyết định hiệu quả và đúng thời điểm Hình: Ra quyết định Khác với hệ hỗ trợ quản trị thông thường, mục đính chính của hệ thống hỗ trợ quả trị doanh nghiệp (BI) là cung cấp cho các chuyên gia có tri thức công cụ và phương pháp cho phép họ quyết đưa ra những quyết định hiệu quả và đúng thời gian. 1.1.2 Dữ liệu, thông tin và tri thức 6 Hệ hỗ trợ quản trị không dựa trên khái niệm duy nhất là dữ liệu mà đề cập đến các khái niệm theo mức độ giá trị của dữ liệu: đó là dữ liệu, thông tin và tri thức. Dữ liệu : Dữ liệu có trong hệ thống thông tin của các tổ chức, doanh nghiệp. Các dữ liệu được sinh ra từ các giao dịch, các hoạt động quản trị, bán hàng và có thể từ nhiều nguồn khác nhau từ bên ngoài. Thông tin: là kết quả của hoạt động trích lọc và xử lý thông tin trên dữ liệu, và nó xuất hiện một cách có ý nghĩa cho những đối tượng nhận trong những lĩnh vực cụ thể. Tri thức: Thông tin được chuyển thành tri thức khi nó được sử dụng để ra quyết định hay phát triển những hành động tương ứng. Mối liên hệ giữa Dữ liệu, Thông tin và Tri thức có thể được thể hiện trong hình 1-2 [1]: Báo cáo và Truy vấn Giá trị dữ liệu - Báo cáo - Truy vấn SQL - Các khung nhìn dữ liệu Phân tích trực tuyến, đa chiều - Công cụ phân tích trực tuyến - Các phân tích đa chiều - Các KPI Khai phá dữ liệu - Dự báo - Phân tích thống kê dữ liệu - Mạng nơron thần kinh Tầm nhìn/ Tương lai Tri thức Thông tin Dữ liệu Hình: Dữ liệu - Thông tin - Tri thức Ở trong hình 1-2, có thể thấy rõ giá trị của dữ liệu được nâng dần từ Dữ liệu thô (Data) đến Thông tin (Information) rồi đến 7 Tri thức (Knowledge) và mức cao nhất là khả năng định hình, tiên đoán tương lai (Clairvoyance/Vision). 1.2 Vai trò của hệ thống BI BI làm tăng khả năng kiểm soát thông tin của doanh nghiệp một cách chính xác, hiệu quả từ đó có thể phân tích, khai phá tri thức giúp doanh nghiệp có thể dự đoán về xu hướng của giá cả dịch vụ, hành vi khách hàng, phát hiện khách hàng tiềm năng để đề ra các chiến lược kinh doanh phù hợp nhằm tăng khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. BI giúp cho các doanh nghiệp sử dụng thông tin một cách hiệu quả, chính xác để thích ứng với môi trường thay đổi liên tục và cạnh tranh khốc liệt trong kinh doanh. Ra các quyết định kinh doanh hiệu quả hơn bởi các lý do: 1.3 1.3.1  Xác định được vị trí và sức cạnh tranh của doanh nghiệp  Phân tích hành vi khách hàng  Xác định mục đích và chiến lược tiếp thị, bán hàng  Dự đoán tương lai của doanh nghiệp  Xây dựng chiến lược kinh doanh  Giữ được khách hàng có giá trị và dự đoán khách hành tiềm năng Thành phần, kiến trúc của hệ thống Kiến trúc thành phần của hệ thống BI Thành phần cơ bản của hệ thống BI theo mô hình hình tháp như hình 1-3[1]: 8 Ra quyết định Lựa chọn phương án/Tối ưu hóa Khai phá dữ liệu Các mô hình học từ dữ liệu Thăm dò dữ liệu Phân tích thống kê và hình dung dữ liệu Kho dữ liệu Phân tích hình khối đa chiều Nguồn dữ liệu (Data sources) Dữ liệu hoạt động, tài liệu và dữ liệu bên ngoài Hình: Thành phần cơ bản của hệ hỗ trợ quản trị Nguồn dữ liệu (Data sources): Trong tầng đầu tiên của thành phần kiến trúc hệ thông BI, cần phải tập hợp và tích hợp các dữ liệu được chứa trong nhiều nguồn trực tiếp và nguồn gián tiếp không đồng nhất về xuất xứ và loại. 1.3.1.1 Kho dữ liệu và khối dữ liệu Như tên gọi, kho dữ liệu là chỗ chứa trước tiên nhất cho việc phát triển kiến trúc của hệ hỗ trợ quản trị và hệ hỗ trợ ra quyets định. Khái niệm data warehousing chỉ định tập được quan tâm có trong việc thiết kế, cài đặt và sử dụng kho dữ liệu. Khối dữ liệu là các hệ thống thu thập tất cả các dữ liệu yêu cầu bởi một phòng ban nào đó của công ty như tiếp thị, đánh giá, cho mục đích phân tích một vài chức năng của hệ hỗ trợ quản trị. 9 1.3.1.2 Khai thác, thăm dò dữ liệu (data exploration) Các kỹ thuật công cụ được sử dụng hỗ trợ cho hệ thống BI được sử dụng như là các câu truy vấn và tạo ra các báo cáo, các phương thức thống kê. 1.3.1.3 Khai phá dữ liệu (Data mining) Đây là phần rất quan trọng trong hệ thống BI, là các phần sẽ biến đổi từ dữ liệu thô, khai thác những thông tin cần thiết để đưa ra và hỗ trợ trong việc ra quyết định. 1.3.1.4 Tối ưu hóa (Optimization) Thành phần tối ưu hóa cho phép xác định giải pháp tốt nhất từ tập hợp các hành động liên quan. Tập các hành động này có thể rất rộng và đôi khi không xác định. 1.3.1.5 Quyết định (Decision) Đỉnh của kim tự tháp trong hình 1-3 ứng với việc lựa chọn và thực thi phương thức quyết định nào đó dựa trên sự tính toán, so sánh đối chiếu của các phương thức toán học. 1.3.2 Cấu trúc của hệ thống hỗ trợ quản trị Căn cứ Hệ thống hoạt động Tiếp thị bán hàng Kho dữ liệu Đánh giá hiệu năng Dữ liệu bên ngoài Các công cụ Chọn lọc, Chuyển đổi, Nạp 10 - Không gian đa chiều - Phân tích khai thác dữ liệu - Phân tích chuỗi thời gian - Khai phá dữ liệu - Tối ưu hóa Hình: Kiến trúc cơ bản của Hệ hỗ trợ quản trị Trong kiến trúc của hệ thống hỗ trợ quản trị bao gồm các thành phần kể trên, công cụ Chọn lọc-Chuyển đổi-Nạp (ETL) hỗ trợ cho việc trích lọc, chuyển đổi và tải thông tin [1] Chọn lọc: trong pha đầu tiên, dữ liệu được trích rút ra từ các nguồn sẵn có bên trong và bên ngoài. Chuyển đổi: mục đích của pha làm sạch và truyền thông tin để tăng cường chất lượng của thông tin từ dữ liệu được trích rút từ các nguồn khác nhau. Nạp dữ liệu: sau khi được trích lọc và chuyển đổi, các dữ liệu được tải vào trong các bảng của kho dữ liệu chung 1.4 Kết chương Nội dung chương này đã đề cập đến các khái niệm cơ bản, vai trò, thành phần và kiến trúc của hệ thống hỗ trợ quản trị. 11 CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP TOÁN HỌC TRONG VIỆC RA QUYẾT ĐỊNH CHO HỆ THỐNG Nội dung trong chương hai nêu lên vai trò của các mô hình toán học, các mô hình toán học trong việc ra quyết. Chương tập trung phân tích một số giải thuật cho mô hình dự báo bao gồm. 2.1 Các mô hình và hỗ trợ trong việc ra quyết định 2.1.1 Vai trò của các mô hình toán học Một hệ hỗ trợ quản trị cung cấp việc hỗ trợ ra quyết định với thông tin và tri thức được trích rút ra từ dữ liệu thông qua việc áp dụng các mô hình toán học và các giải thuật. Trong một vài trường hợp, hành động này có thể giảm bớt việc tính tổng và phần trăm, được biểu diễn bởi các đồ thị đơn giản, trong khi đó những phân tích thí nghiệm yêu cầu việc phát triển tối ưu hóa nâng cao và mô hình máy học. 2.1.2 Các mô hình toán học hỗ trợ ra quyết định Phần này để cập đến các mô hình toán học chính cho việc ra quyết định bao gồm 2.1.2.1  Mô hình dự báo (predictive model)  Mô hình tự học và nhận mẫu (pattern recognition and learning models)  Mô hình tối ưu (optimazation models)  Mô hình quản lý dự án (project management models)  Mô hình phân tích nguy cơ (risk analysis models)  Mô hình đường đợi (waitiong line models) Mô hình dự báo 12 Mô hình này được sử dụng nhiều đáng kể trong cách hệ thống hỗ trợ quản trị, cũng như đối với mô hình tối ưu, yêu cầu dữ liệu đầu vào có liên quan tới các sự kiện trong tương lai. 2.1.2.2 Mô hình máy học và nhận biết mẫu Mục tiêu của mô hình này là phát triển khả năng thông minh hiểu và có khả năng trích ra tri thức từ các kinh nghiệm cũ và sử dụng lại trong tương lai.Mô hình này được sử dụng để phát triển các thuật toán hiệu quả cho việc thực hiện nhiệm vụ trên. 2.1.2.3 Mô hình tối ưu Nhiều tiến trình ra quyết định đưa ra bởi các công ty hay tổ chức phức tạp thường theo hướng: đưa ra một vấn đề được định nghĩa rõ ràng, người ra quyết định sẽ đưa ra một tập các quyết định, giải pháp và sau đó là quá trình đánh giá hiệu quả, so sánh chọn ra giải pháp tốt nhất. Mô hình phù hợp với các tiến trình ra quyết định mà bị giới hạn bởi tài nguyên sử dụng, và chúng cần phải sử dụng một cách hợp lý nhất. Tài nguyên ở đây có thể là con người, sản phẩm, nguyên liệu, các thành phần, nhân tố tài chính. 2.1.2.4 Mô hình quản lý dự án Một dự án là một tập phức tạp các hoạt động có liên quan với nhau được đưa ra nhằm mục đích hướng tới một mục tiêu nhất định được đặt ra, nó có thể một sản phẩm công nghiệp, một hệ thống thông tin, sản phẩm mới hoặc một cấu trúc tổ chức mới, phụ thuộc vào các miền ứng dụng khác nhau. Quá trình thực thi một dự án yêu cầu tới các kế hoạch và các tiến trình kiểm soát từng hoạt động độc 13 lập cũng như tài nguyên về con người, kĩ thuật và tài chính cần thiết để đạt được mục đích cuối cùng. 2.1.2.5 Mô hình phân tích nguy cơ Người ra quyết định được yêu cầu chọn lựa một hướng đi trong một số hướng có sẵn mà không có các thông tin về ảnh hưởng của các các chọn này tới sự việc có thể xảy ra trong tương lai. Ví dụ như, một người quản lý một công ty cần đanh giá chọn lựa hướng phát triển khả năng sản xuất của công ty. 2.1.2.6 Mô hình đường đợi Mục đích của lý thuyết hàng đợi là điều tra hiện tượng tắc nghẽn xảy ra khi nhu cầu và khả năng cung cấp của một dịch vụ ngẫu nhiên trong hoạt động hàng ngày. 2.2 Các phương pháp Toán học Các giải thuật được đề cập bao gồm: Cây quyết định (decision trees), Phân lớp sử dụng Naïve Bayes, Thuật toán K – Láng giềng gần nhất. 2.2.1 Cây quyết định Trong lĩnh vực học máy, cây quyết định là một kiểu mô hình dự báo (predictive model), nghĩa là một ánh xạ từ các quan sát về một sự vật/hiện tượng tới các kết luận về giá trị mục tiêu của sự vật/hiện tượng. Mỗi một nút trong (internal node) tương ứng với một biến; đường nối giữa nó với nút con của nó thể hiện một giá trị cụ thể cho biến đó. Mỗi nút lá đại diện cho giá trị dự đoán của biến mục tiêu, cho trước các giá trị của các biến được biểu diễn bởi đường đi 14 từ nút gốc tới nút lá đó. Kỹ thuật học máy dùng trong cây quyết định được gọi là học bằng cây quyết định, hay chỉ gọi với cái tên ngắn gọn là cây quyết định 2.2.2 Phân lớp sử dụng Naïve Bayes Là phương pháp học phân lớp có giám sát và dựa trên xác suất. Việc phân loại dựa trên các giá trị xác suất của các khả năng xảy ra của các giả thiết. Là một trong các phương pháp học máy thường được sửa dụng trong các bài toán thực tế[15]. 2.2.3 K – láng giềng gần nhất Thuật toán K láng giềng gần nhất nên được dùng khi các ví dụ được biểu diễn là các vector trong không gian số thực. Số lượng các thuộc tính, số chiều của không gian đầu vào không lớn [14]. 2.3 Kết chương Chương đã đề cập đến một số mô hình và phương pháp Toán học trong việc hỗ trợ ra quyết định bao gồm: mô hình dự báo, mô hình máy học và nhận biết, mô hình tối ưu, mô hình quản lý dự án, mô hình phân tích nguy cơ, mô hình đường đợi. Chương cũng đã trình bầy một số phương pháp toán học, một số giải thuật điển hình trong các mô hình, tập trung vào chức năng dự báo bao gồm: Cây quyết định, Phân lớp sử dụng Naïve Bayes, K – láng giềng gần nhất. 15 CHƯƠNG 3. ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP HỆ THỐNG BI CHO DỊCH VỤ HSI CỦA VNPT Một đặc điểm của mạng NGN là điều hành khai thác tập trung do các hệ thống điều khiển các dịch vụ ở mức tập trung như IMS. Trong khi đó, mô hình khai thác hiện tại của VNPT lại đang phân tán ở các VNPT Tỉnh và các công ty dọc. Thực trạng trên dẫn đến một số hạn chế cho công tác điều hành cung cấp đảm bảo dịch vụ ở mức tập trung như: thiếu dữ liệu phân tích, dữ liệu gửi về chậm, dữ liệu không thống nhất, đồng bộ. Do vậy, cần có giải pháp hệ thống BI cho dịch vụ HSI của VNPT. 3.1 Giới thiệu dịch vụ HSI của VNPT. Dịch vụ HSI của VNPT là dịch vụ truy xuất Internet chạy trên nền băng rộng của VNPT. 3.1.1 Đặc điểm dịch vụ Các loại dịch vụ thuộc dịch vụ HSI của VNPT bao gồm các dịch vụ MegaVNN, Fiber VNN(tương tự MegaVNN) và Internet trực tiếp (DIA). 3.1.1.1 Mega VNN MegaVNN là dịch vụ truy nhập Internet tốc độ cao, dựa trên công nghệ đường dây thuê bao số bất đối xứng ADSL do Tập đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam (VNPT) cung cấp [5]. Với ưu điểm nổi bật là kết nối Internet tốc độ cao, có nhiều gói cước linh hoạt, dịch vụ Mega VNN đáp ứng nhu cầu sử dụng ngày càng cao và đa dạng của khách hàng. 3.1.1.2 Internet trực tiếp 16 VNN/ Internet trực tiếp là dịch vụ truy cập Internet với tốc độ cao, đối xứng qua kênh thuê riêng từ địa điểm khách hàng đến POP Internet của VDC với tốc độ theo yêu cầu của khách hàng từ 64Kbps đến hàng chục Gbps. Với những tính năng bảo mật, ổn định và khả năng triển khai các ứng dụng tốt nhất, VNN Internet trực tiếp đặc biệt thích hợp với các doanh nghiệp, tổ chức có nhu cầu sử dụng Internet bảo mật, ổn định, tốc độ cao và không chia sẻ băng thông. 3.1.2 Mô hình triển khai dịch vụ Internet VNPT CSSU AAA VDC= HSI SP DLSAM User Internet VPN Billing UNI BRAS VNPT Tỉnh User DLSAM VNPT Tỉnh User UNI Internet VPN CES MEN L2 VPN cho HSI P E P E Core CORE(VN2) P E P E MEN CES NETWORK PROVIDER Hình: Mô hình triển khai dịch vụ HSI của VNPT Các đơn vị tham gia quản lý khai thác kinh doanh dịch vụ HSI của VNPT bao gồm :  Các VNPT Tỉnh Thành phố: Khai thác dịch vụ  Công ty VDC (HSI SP): chủ quản dịch vụ  Công ty VTN (NP): phụ trách quản lý phần hạ tầng mạng cho dịch vụ  Đơn vị quản lý tất cả các dịch vụ NGN: VNPT CSSU, là các Ban chức năng của Tập đoàn. 17 3.1.3 Nhu cầu cần thiết hệ thống BI cho dịch vụ HSI Do dữ liệu chủ yếu ở mức độ phân tán, trong khi quản lý lại tập trung nên dẫn tới hiện trạng là người quản lý trong tay không có công cụ gì theo dõi, đánh giá, trong khi đó, người phải báo cáo là các VNPT Tỉnh thì lại luôn phải cắt cử nhân sự ra làm các báo cáo theo yêu cầu. Các báo cáo thực hiện đôi khi là nhân công, đôi khi được hệ thống hỗ trợ nhưng lại xuất ra các định dạng khác nhau, rất khó cho việc tập hợp và lưu trữ. 3.1.4 Các quy trình nghiệp vụ đối với dịch vụ HSI của VNPT Dữ liệu được thu thập và phân tích trong giới hạn của luận văn là dữ liệu về Thuê bao và Điều hành, các dữ liệu này được thu thập dựa trên các Quy trình nghiệp vụ cơ bản cho việc Cung cấp và Đảm bảo dịch vụ HSI của VNPT bao gồm: Quy trình Tiếp nhận và xử lý yêu cầu; Quy trình Thiết lập dịch vụ; Quy trình Thay đổi dịch vụ; Quy trình Xử lý sự cố; Quy trình Khiếu nại dịch vụ; Quy trình Kết thúc dịch vụ; Quy trình Cước dịch vụ 3.2 Thiết kế xây dựng giải pháp hệ thống BI cho dịch vụ HSI của VNPT 3.2.1 3.2.1.1 Các đối tượng tham gia hệ thống Đối tượng chủ quản dịch vụ HSI SP Là đối tượng chịu trách nhiệm cao nhất trước khách hàng và VNPT về dịch vụ HSI, bao gồm:  Chiến lược kinh doanh dịch vụ, đề xuất các chính sách khuyến mại với khách hàng của dịch vụ 18 3.2.1.2 3.2.2  Phân tích chất lượng dịch vụ và báo cáo định kỳ  Giám sát các thông số hàng ngày/hàng tháng quan trọng của dịch vụ HSI trên phạm vi toàn quốc  Báo cáo định kỳ bao gồm các phân tích, nhận xét lên Tập đoàn về các vấn đề liên quan đến dịch vụ  Chịu trách nhiệm hiệu quả kinh doanh của dịch vụ  Đưa ra các chiến lược kinh doanh, khuyến mại, các gói cước phù hợp  Quản lý tài khoản, thuê bao trong toàn VNPT Đối tượng Giám sát dịch vụ NGN (VNPTCSSU)  Điều phối các đơn vị tham gia dịch vụ, quan sát hoạt động điều hành của dịch vụ cũng như các phàn nàn từ khách hàng, các xung đột nội bộ.  Quản lý /điều chỉnh các quy trình nghiệp vụ.  Giám sát toàn bộ các vấn đề về dịch vụ trên toàn VNPT. Phân tích dữ liệu Các loại dữ liệu quan tâm đối với một nhà cung cấp dịch vụ là rất nhiều và đa dạng nhưng có thể gom vào 4 khối chính như trong hình 3-7 bao gồm: Thuê bao, Điều hành, Doanh thu, Mạng lưới. Doanh thu Thuê bao Mạng lưới Điều hành Hình: Bốn loại dữ liệu chính 19 Trong bốn loại dữ liệu này, hai loại dữ liệu về Thuê bao và công tác điều hành sẵn sàng hơn do có thể thu thập từ các chương trình tự động hóa các quy trình nghiệp vụ, các nguồn dữ liệu khác sẽ được đề cập trong những hướng nghiên cứu tiếp theo. 3.2.2.1 Dữ liệu Thuê bao Số lượng Thuê bao đăng ký: được tính khi Thuê bao đăng ký, lập hợp đồng, thanh toán cước lắp đặt với nhà cung cấp dịch vụ. Số lượng Thuê bao Phát triển mới: được tính khi bước hoàn công cuối cùng được thực hiện. Số Thuê bao chờ lắp đặt: được tính bằng số Thuê bao đã đăng ký trong hệ thống nhưng chưa Hoàn công Số Thuê bao Rời mạng: được tính bằng số Thuê bao có trong hệ thống nhưng đã xảy ra sự kiện rời mạng Số Thuê bao Thực tăng: được tính bằng số Thuê bao phát triển mới trừ đi (-) số Thuê bao rời mạng. Số Thuê bao Tồn quá hạn: Thời gian chờ được tính bằng thời điểm hiện tại trừ đi thời điểm Thuê bao đăng ký. Số Thuê bao báo hỏng: là tổng số Thuê bao thông báo có vấn đề liên quan đến gián đoạn sử dụng dịch vụ trong hệ thống. Số Thuê bao Khiếu nại: là tổng số Thuê bao gửi thông báo khiếu nại đến nhà cung cấp dịch vụ Số Thuê bao chuyển gói cước: Là các Thuê bao tham gia vào quy trình Thay đổi dịch vụ, gửi yêu cầu chuyển đổi gói cước đang sử dụng tới nhà cung cấp dịch vụ. 3.2.2.2 Dữ liệu Điều hành 20
- Xem thêm -