BI решения за оператори
Без активното използване на системи за бизнес анализи (Business Intelligence, BI) е невъзможно да си представим работата на нито една голяма компания, дори средният бизнес все по-често прибягва до помощта на аналитични средства. Телекомуникационният бранш не е изключение, но особеностите на пазара добавят специфика в начина на употреба на BI решенията.
Предпоставки за разпространение на BI
За бизнес анализите започна да се говори сериозно в навечерието на XXI век, а терминът Business Intelligence се появява за първи път в статия на Ханс Лун, публикувана в IBM Journal през далечната 1958 г. За нарастване на интереса към BI методиките и съответните технологии способстват няколко обстоятелства.
Достигането до етап на зрялост на някои пазарни сегменти, излизането на компаниите на съседни пазари, глобализацията на световната икономика и превръщането на много стоки и услуги в продукти за масова употреба обуславят изостряне на конкуренцията. Конкурентното предимство вече не се определя само от характеристиките и цената на продукта, а и от гъвкавостта на бизнеса, неговата способност за бързо „напасване“ към стремглаво променящите се пазарни условия, ефективността на корпоративното управление, оперативността и качеството на вземаните решения.
В началото на текущото десетилетие в много организации бяха натрупани колосални обеми от данни за клиенти, доставчици, партньори и за самия бизнес. Тези данни са най-ценният актив, тъй като могат да послужат като база за система за вземане на стратегически и оперативни решения. За съжаление доскоро в много предприятия този актив оставаше практически непотърсен, а и днес не се ползва много интензивно.
От данните към информацията
При прехода от управленско към технологично ниво става ясно, че първата бариера за получаване на аналитична информация е големият брой и несъгласуваността на източниците на първичните данни - БД, справочници, пощенски кутии, текстови файлове, електронни таблици и т.н. Първата стъпка за превръщане на „сивите“ данни в информация, изисквана от системите за поддръжка вземането на решения, е консолидацията и първичната обработка на данните. За тази цел все по-често се пускат в действие системи за съхранение на данни, служещи като единен източник на информация за различни аналитични приложения. Не на последно място значение има и качеството на данните, записани в дисковите масиви . Инструменти, които обезпечават нужното качество на данните и записването им в системите за съхранение от различни източници, са обединени в категорията ETL (Extract, Transform, Load) средства.
Наред със съхранението на данни разпространение получиха и „витрините“ от данни (data marts), съдържащи сведения за решаване на определена група аналитични задачи.
Комплексните BI системи и специализираните аналитични инструменти са доста разнообразни. Основните категории са:
- средства за оперативна аналитична обработка (OLAP) – предназначени са за многомерен анализ на големи обеми от данни за управленски цели и поддръжка при вземането на решения;
- средства за интелигентен анализ на данните (data mining) - реализират се с различни математически алгоритми (клъстерен анализ, невронни мрежи, нелинейни регресивни модели и др.) за показване на скрити закономерности, описание на тенденции, моделиране и прогнозиране;
- инструментални панели - представляват средства за визуализация (понякога в реално време) на бизнес метрики, ключови показатели за ефективност и други параметри, използвани в процеса на вземане на решения;
- средства за генериране на отчети – осигуряват представяне на резултатите от прилагането на системи за бизнес анализи в агрегиран и удобен за възприемане вид.
Всяка от категориите е представена от десетки продукти на различни производители. Изборът на конкретно приложение е нелека задача, а сред факторите за избор определящо е задачите пред компанията.
Задачка за анализ
На днешния висококонкурентен телеком пазар практически е невъзможно да се предоставят комуникационни услуги без да се използва аналитичен инструментариум. Това обстоятелство е осъзнато от операторите на фиксирани и мобилни мрежи. Спецификата на приложение на BI системите в телеком бранша се проявява както при общите бизнес метрики, така и в наличието на задачи, с които не се сблъскват други пазарни сегменти.
Повишаване ефективността на бизнеса и поддръжката на управленски решения. Използването на аналитични решения за подобряване на бизнес резултатите, преди всичко финансовите, е типично за всяка компания. На практика се изисква интеграция и автоматизация на процесите за мониторинг на специално изградената система за бизнес метрика, аналитични приложения, средства за моделно прогнозиране и приложения за бизнес планиране.
През последните години се наблюдава тенденция инструменти Business Intelligence да не се ползват изключително само от анализаторите. Аналитичните средства все по-често се вграждат в други категории софтуер, което ги прави достъпни за бизнес потребителите. Само по този начин стратегическите задачи, поставени от топ мениджърите, могат да бъдат сведени до редовите работници, да се синхронизира системата от приоритети на всички служители, да се снабдят те с надеждна и достоверна информация за дейността на компанията. В резултат се повишава оперативността и качеството на управленските решения, подобряват се бизнес показателите.
В качеството на такива показатели операторите използват редица стандартни финансови параметри като съвкупен приход, EBITDA, чиста печалба. Паралелно с това се ползват специфични бизнес метрики, наборът от които се променя с развитие на самия оператор и на пазара като цяло.
- Обслужване на абонати.Управлението на взаимоотношенията с клиенти (CRM) исторически бе първата сфера на активно използване на BI приложения. Тук трябва да отделим два нива - оперативно и аналитично. Поддръжката на текущата работа на оператора в център за обработка на повиквания, като на екрана се показва пълният профил на звънящия абонат, прави общуването с него по-ефективно, но това още не е бизнес анализ. Аналитичният компонент на CRM системата трябва да дава препоръки за по-нататъшната работа с абоната, да подсказва какви услуги да му бъдат предложени, как да бъде стимулиран за продължение на договора. Като сведения за абоната могат да фигурират продължителност на взаимоотношенията му с оператора, вид и характер на използваните услуги, приход и печалба от този абонат, съпоставяне на дохода с показателя ARPU, ретроспективни данни за динамиката на плащанията и т.н.
Такава информация и резултатите от нейния анализ се използват и при решаване на по- мащабни задачи. На тази база операторът може коректно да сегментира клиентите, да разработи насочени маркетингови кампании, да проведе акции за повишаване лоялността на определени групи клиенти, да понижи нивото на оттегляне на абонати и да прогнозира собствените си финансови показатели.
Борба с мошеничества. Противопоставянето на измамите, които зачестиха през последните години, операторите разглеждат като ключов въпрос за запазване рентабилността на бизнеса. Според данни на консорциума Communications Fraud Control Association (CFCA), през 2004 г. загубите на операторите от измами в световен мащаб са надхвърлили $12 млрд., а оттогава техният размер непрекъснато нараства.
По отношение на бизнес анализа борбата с мошеничествата е аналогична на задачата за управление на взаимоотношенията с клиентите. Тук ключова роля играят профилите на абонатите и сведения за характера на тяхното поведение. До днес основната задача на оператора е да види случаи на нетипично поведение, което често (ако не и винаги ) е признак за зложелателни намерения. За противодействие на измамниците решаваща роля има многостранният анализ на съществуващите данни.
Оптимизация на телекоммуникационната инфраструктура. Този клас задачи са ключови за операторите. Състоянието на инфраструктурата, от една страна, влияе върху текущата издръжка, а от друга, определя възможностите за пускане на нови услуги и разширяване на абонатната база. BI приложенията се ползват за анализ на данните, постъпващи от средствата за мониторинг на инфраструктурата. Те позволяват да се покажат тесните места, да се съпоставят моментите на възникване на претоварвания с денонощните и седмични цикли за потребление на услугите, да се проследи изменението на натоварването на инфраструктурата след пускането на нови услуги или провеждане на маркетингови кампании. Може да се появят и анализират скрити тенденции за използване на инфраструктурата и на тяхна база да се дадат препоръки за нейната оптимизация, да се намалят разходите за предоставяне на услуги и да се прогнозира какво ще се измени натоварването на инфраструктурата при едни или други фактори.
Ключови показатели за ефективност
Концепцията за ключовите показатели за ефективност (Key Performance Indicators, KPI) предполага използване на система от метрики за мониторинг на степента на постигане на поставените бизнес цели. Тя е предложена от Роберт Каплан и Дейвид Нортън - автори на най-разпространената днес методология за стратегическо управление Balanced Scorecard (BSc). Принципен момент става включването в KPI на нефинансови характеристики и прогнозни оценки, обхващащи сведения за клиентите, вътрешните бизнес процеси, обучението и професионалното израстване на персонала.
Наборът KPI трябва да се коригира в съответствие с промените на пазарните условия и особеностите на развитие на компанията. В това отношение интерес представлява изследването Convergence KPI, публикувано от Ernst&Young през май 2007 г. Авторите твърдят, че епохата на конвергенцията изисква от операторите преразглеждане на традиционния KPI набор. При това както при развитието на традиционната методология BSc, се отделя основно внимание на повишаване капитализацията на оператора и информирането за резултатите от неговата дейност на потенциалните инвеститори. Преходът към конвергентни технологии не само открива богати възможности за разширяване на спектъра от предоставяни услуги, но и налага внедряване на по-прогресивни бизнес модели, което трябва да намери отражение в набора KPI.
Показателите за ефективност, прилагани от операторите, са разработени в „доконвергентната“ епоха. Те се разделят на 3 основни категории: параметри за доходност, оперативни метрики и смесени (допълнителни) показатели (Табл. 1).
Използване на традиционни KPI
Изследване на аналитичната отчетност на 27 големи оператори от различни страни, включително AT&T, British Telecom, France Telecom, Deutsche Telekom, China Mobile, Sprint-Nextel, SK Telecom, Verizon и Vodafone, показва, че фиксираните и мобилните оператори ползват едни и същи показатели (вж. графиката). След обновяване на портфейла от услуги и на бизнес модела информационната стойност на такива показатели се понижава. Все пак според анализаторите на Ernst&Young, днешните метрики не бива да бъдат заменени, а детайлизирани, при това в различна степен за отделните оператори. Авторите на изследването подчертават: когато някакъв „идеален“ KPI набор, устройващ напълно инвеститорите, бъде внедрен от един голям телеком, той се превръща дефакто в стандарт.
Общият вектор на предполагаемите изменения се състои в изместване на акцента от доходите и използването на съществуващата инфраструктура към размера на приходите и търсенето на услугите. А детайлизация на KPI означава, например, че вместо да определя общи стойности на ARPU или процент на оттегляне на клиентите операторът започва да отчита средномесечни приходи от абонат, обезпечени с различни пакети услуги. Освен това той ще съпоставя интензивността на оттегляне на групи абонати, на които са предложени различни набори от услуги. Ernst&Young отбелязва, че големите оператори вече преминават към новите KPI (Табл. 2), отчитайки спецификата на своята дейност.
Таблица 2. Новите показатели за ефективност, използвани от доставчиците на конвергентни услуги
| KPI | Оператори, използващи тези KPI |
| Ниво на проникване на VoIP услугите | KPN, France Telecom, Telecom lialia Mobile (TIM), Sprint-Nextel, Korea Telecom |
| Обхват на услугата ADSL достъп | KPN, France Telecom, TIM, Telkom SA, Tiscali, Telefonica |
| Брой абонати на услугите за предаване на данни | China Mobile, Verizon, AT&T |
| Брой абонати на 3G мрежите | Vodafone, SingTel, Telstra, Sprint-Nextel, Softbank, Telefonica |
| ARPU от услуги за предаване на данни | Verizon, AT&T, Sprint-Nextel, Telofonica, Belgacom, Telstra, LG Telecom, KDDI |
| Дял на услугите за предаване на данни в общия приход | Deutsche Telekom, Airtel, China Mobile, SingTel, Verizon |
Източник: Ernst &Young 2007
КОМЕНТАРИ
"BI решения за оператори"
Tech Quiz
Последни новини
- Стартира проектът „ТОП ИКТ Работодател“
- В 29 общини и 24 малки селища ще се изгражда инфраструктура за ШЛ интернет по проект на ЕСМИС
- Двуобхватен маршрутизатор от новата серия amplifi обяви D-Link
- D-Link вдига HD оборотите с нов двулентов високопроизводителен рутер DIR-857
- Мултимедийните системи Aastra 400 обслужват комуникациите на СМБ