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时间:2019-02-02
《江苏移动经营的分析地市数据集市地研究和实现》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要随着省级经营分析系统的深入应用,经营分析系统在江苏移动的应用氛[铡和应用水平明显提升,经分应用在快速应对市场竞争、提升精细化管理和精确营销服务能力等方面发挥了积极的作用。随着电信行业重组,3G竞争时代的到来,在新的竞争格局和形势下,市场竞争将更趋激烈,现有基于中央数据仓库技术的省级经营分析系统已经无法满足地市市场经营的需求。为更好地发挥经分系统在市场发展和竞争应对中的作用,建设地市数据集市系统,可以推动经营分析系统向营销生产一线的延伸,发挥经营分析系统效能,加强江苏移动市场前沿信息化水平,提高地市分公司经营分析
2、水平,落实精细化营销战略,支撑江苏移动在市场发展和竞争应对中占据信息制高点。论文首先阐述了江苏移动经营分析地市数据集市系统建设的现实需求。接着在系统方案设计中,针对超大型数据平台的主机配置方案、网络规划、系统安全设计进行了深入研究。然后,重点阐述系统功能实现、关键技术应用、业务功能实现的具体内容,对海最数据优化技术、手机推送技术、网络信令分析进行深入分析,提出了江苏移动地市数据集市完整的设计方案,论汪了地市数据集市建设的呵行性。最后,基于江苏移动省级经营分析系统的应用推广经验,创新性地提出省市协同机制建设,探索地市
3、数据集f信应用推广的的新路子。同时也对方案实现后的效果与不足、设计心得及前景展望等进行了阐述。关键词:数据集f仃、海最数据、信令分析、省市协同ABSTRACTWiththedeepapplianceofprovincialbusinessanalysissystem,itsapplicableatmosphereandlevelareimprovedsignificantlyinJiangsuMobile,andalsoitplaysapositiveroleinsmartresponsetomarketingco
4、mpetition,enhancingelaboratemanagementandprecisionmarketingservicecapabilitiesandetc.Withtherestructuringofthetelecommunicationsindustry,competitionof3Geraiscoming,competitioninthenewstructureandsituationwillbemorefiercemarketcompetition,theexistingcentraldata
5、warehousetechnologybasedprovincialbusinessanalysissystemhasbeenunabletomeettheneedsofmarketingoperators.Inordertoplayabetterroleinmarketdevelopmentandcompetition,buildingthecitydatamartsystemcanpromotethebusinessanalysissystemproductionlinetoanextensionofmarke
6、ting,achievethesystemeffectiveness,strengthenthelevelofforefrontmarketinginformationforJiangsuMobile,andraisethelevelofbusinessanalysisforthebranch,refinetheimplementationofmarketingstrategy,supportthedevelopmentandcompetitivenessinthemarkettorespondtooccupyth
7、ecommandingheightsofinformationforJiangsuMobile.ThethesisfirstdescribestherealrequirementofbuildingthecitybusinessanalysisdatamartsystemforJiangsuMobile.Theninthesystemdesign,makesadeepresearchondataplatformforverylargehostconfiguration,networkplanning,andsyst
8、emsecuritydesign.Then,focusesonthecontentofrealizationofsystemfunctions,thekeytechnologyapplications,andtheachievementofbusinessfunctions,conductsdeepanalysisofoptimizationtechniqu
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