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数据管理?

目录

1定义

2管理阶段

一 ，人工管理阶段 二
，文件系统阶段 三，数据库系统阶段

3面向应用

面向数据应用的数据管理概念 面向数据应用的数据管理对象

4反洗黑钱

5AML

AML 程序中用于比较的字段 ?

1定义

数据管理[1]是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储 、处理和应用的过程 。其目的在于充分有效地发挥数据的作用
。实现数据有效管理的关键是数据组织。随着计算机技术的发展 ，数据管理经历了人工管理、文件系统
、数据库系统三个发展阶段 。在数据库系统中所建立的数据结构，更充分地描述了数据间的内在联系
，便于数据修改、更新与扩充，同时保证了数据的独立性 、可靠
、安全性与完整性 ，减少了数据冗余
，故提高了数据共享程度及数据管理效率。2管理阶段一，人工管理阶段20世纪50年代中期以前 ，计算机主要用于科学计算
，这一阶段数据管理的主要特征是：（1），数据不保存
。由于当时计算机主要用于科学计算 ，一般不需要将数据长期保存
，只是在计算某一课题时将数据输入，用完就撤走。不仅对用户数据如此处置 ，对系统软件有时也是这样 。（2）
，应用程序管理数据
。数据需要由应用程序自己设计、说明和管理，没有相应的软件系统负责数据的管理工作。（3） ，数据不共享 。数据是面向应用程序的，一组数据只能对应一个程序
，因此程序与程序之间有大量的冗余
。（4），数据不具有独立性。数据的逻辑结构或物理结构发生变化后 ，必须对应用程序做相应的修改
，这就加重了程序员的负担 。二，文件系统阶段20世纪50年代后期到60年代中期 ，这时硬件方面已经有了磁盘 、磁鼓等直接存取存储设备；软件方面
，操作系统中已经有了专门的数据管理软件，一般称为文件系统；处理方式上不仅有了批处理 ，而且能够联机实时处理
。用文件系统管理数据具有如下特点：（1）
，数据可以长期保存。由于大量用于数据处理，数据需要长期保留在外存上反复进行查询
、修改、插入和删除等操作 。（2） ，由文件系统管理数据
。同时
，文件系统也存在着一些缺点，其中主要的是数据共享性差 ，冗余度大。在文件系统中，一个文件基本上对应于一个应用程序
，即文件仍然是面向应用的 。当不同的应用程序具有部分相同的数据时，也必须建立各自的文件 ，而不能共享相同的数据
，因此数据冗余度大，浪费存储空间。同时 ，由于相同数据的重复存储 、各自管理
，容易造成数据的不一致性，给数据的修改和维护带来了困难三 ，数据库系统阶段20世纪60年代后期以来
，计算机管理的对象规模越来越大，应用范围有越来越广泛 ，数据量急剧增长
，同时多种应用
、多种语言互相覆盖地共享数据集合的要求越来越强烈，数据库技术边应运而生 ，出现了同意管理数据的专门软件系统——数据库管理系统
。用数据库系统来管理数据比文件系统具有明显的优点，从文件系统到数据库系统
，标志着数据库管理技术的飞跃。3面向应用前面讲到数据管理经历了人工管理、文件管理 、数据库管理等三个阶段，主要是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集
、存储、处理和应用的过程 。随着信息技术的进步 ，管理信息系统将面向大规模的组织提供业务支持
，不仅要覆盖整个组织的各类业务，而且要覆盖整个组织（全球或者全国）
。为此 ，作为管理信息系统的核心功能
，数据管理将要进入一个新的阶段，即面向数据应用的数据管理。面向数据应用的数据管理概念数据管理 ，即对数据资源的管理 。按照en:DAMA的定义：“数据资源管理
，致力于发展处理企业数据生命周期的适当的建构 、策略、实践和程序
”
。这是一个高层而包含广泛的定义，而并不一定直接涉及数据管理的具体操作（摘自维基百科）。与百度百科的定义比较 ，百度百科的定义针对的是数据应用过程中数据的管理
，即传统的数据管理，而维基百科的定义更高一层 ，针对的是企业数据全生命周期所涉及应用过程数据的管理，即对数据变化的管理
，或者说是针对描述数据的数据（元数据）的管理，在此我们称之为面向应用的数据管理 。根据管理学理论 ，几个人的团队可以靠自觉
、自律
，几十个人就要有人管理，几百个人就要有一个团队管理 ，几千或几万人就必须要依靠计算机辅助团队管理
。通常覆盖全国的企业和机构
，其整个组织的管理分为总部机构、省级机构 、市级机构
、以及基层机构等等各层级机构；在每个层级机构中还设置了直接从事相应业务的管理和职能部门和非直接从事业务的管理和职能部门（如人事、办公 、后勤
、审计等）；每个部门又是由若干员工为管理对象构成的。同时，还制定了一系列的制度去规范和约束机构、部门 、人员等管理对象的活动
、行为等 。同样 ，数据管理随着管理对象——数据的增加
，管理的方式（阶段）也会随之提升
。通常的大型管理信息系统，其整个项目分为总集成、分项目 、子项目
、每个子项目又有若干内部项目组等等管理层级；在每个管理层级中都涉及直接服务于业务的业务功能（如业务交易、账务处理 、行政管理、结果展现等等）和非直接服务于业务的非业务功能（如定义
、配置、监控 、分析
、记录、调度等等）；每个业务和非业务性质的功能又分别由若干数据集合为对象（如流程 、表单
、数据项、算法 、元数据
、日志等等）所构成的。同时 ，也需要制定一系列制度、规则和标准去约束项目 、功能
、数据等管理对象的活动和变化 。由此可见
，传统的数据管理侧重的数据对象是流程、表单 、数据项、算法等直接面向具体业务需求的数据；面向应用的数据管理所涉及的数据对象，还增加了通过标准化的手段 ，描述流程
、表单、数据项 、算法等应用对象的数据（即它们对应的元数据），以及记录各类数据变化结果的档案
、记录运行状态的日志等等非直接面向业务的数据
，以实现对各类应用业务需求的加载、变化 、记录
、复用等过程的管理。见下图

数据空间示意图

面向数据应用的数据管理对象面向数据应用的数据管理对象
。面向数据应用的数据管理所管理的数据对象，主要是那些描述构成应用系统构件属性的元数据 ，这些应用系统构件包括流程、文件 、档案
、数据元（项）、代码 、算法（规则
、脚本）、模型 、指标、物理表
、ETL过程、运行状态记录等等。通常意义的元数据（Metadata）
，是描述数据的数据（data about

data），主要是描述数据属性（property）的信息 。这些信息包括数据的标识类属性 ，如命名 、标识符
、同义名、语境等等；技术类属性
，如数据类型 、数据格式
、阈值、计量单位等等；管理类属性，如版本 、注册机构
、提交机构、状态等等；关系类属性 ，如分类 、关系
、约束、规则 、标准、规范
、流程等等
。而面向数据应用的数据管理所涉及的元数据
，主要是描述那些应用系统构件属性的信息。除了传统元数据属性以外，每个不同的构件还有其特有的属性 ，比如流程要有参与者和环节的属性、物理表要有部署的属性 、ETL要有源和目标的属性
、指标要有算法和因子的属性等等 。每一个构件必然对应一个或多个（一个构件的不同分类）元模型
，元模型是元数据的标准，每一个元数据都应该遵循其对应元模型的定义
。比如每个数据项（元）都有自己的名字、标识符 、数据类型
、数据格式、发布状态 、注册机构等等属性 ，这些属性的集合就是这个数据项的元数据。而每个数据项的元数据都是由哪些属性描述
、每个属性应该如何描述、以及描述的规则等等约束称之为元模型 。电子政务数据元标准（GB/T 19488.1-2004）就是电子政务数据项(元)的元模型
。传统的元数据管理通常均在相关业务实现后，通过专门元数据管理系统的抽取功能加载元数据
，这种方式由于需要在事后人工地启动加载或维护（事后补录业务属性）元数据的过程，往往很难及时获取元数据的变化 ，确保元数据与实际情况的一致性。在实现面向应用的数据管理时
，应该采用主动的元数据管理模式，即遵循元模型的标准 ，通过人机交互过程加载元数据（本地元数据）
，在可能的情况下同时产生数据对象（应用系统构件）的配置或可执行脚本（如果条件不具备，也要利用人机交互所产生的元数据 ，作为其它相关工具产生可执行脚本的依据） 。每当需要变更配置或修改脚本时
，也是通过这个人机交互过程实现，同步产生新的元数据 ，保证了元数据与实际的一致性
。

主动的元数据管理模式

见下图面向数据应用的数据管理意义和方法传统应用系统（Application Systems）往往是针对特定应用的
，需要固化需求的，难以支持变化的管理信息系统。而金税三期项目是建立针对全国性的组织 ，覆盖整个组织所有管理业务和所有用户的管理信息系统 。这样的应用系统，业务需求的“变化”是常态的
，“不变 ”是暂态的；面对整个组织，各部门和层级的业务“不同
”是客观存在的 ，“统一”是逐步实现的
，继而持续拓展（开始新的不同）的。为此，必须要有一个不仅能提供业务需求的实现 ，更要能够提供可支持业务需求的变化
，可对它们变化进行跟踪和管理，可以支持持续优化的用户体验的 ，企业化生产的新型应用系统（AS2.0）产品集合作为支撑
。AS2.0中必须对整个组织业务需求的变化过程和结果加以控制 、记录和管理
，面向数据应用的数据管理就是AS2.0关键基础构件的一个产品，并且是它可行性的基础。传统应用系统的数据管理所关注的是数据的增值过程 ，其功能的实现重在关注和强调业务需求内容的加载
、内容的ETL、内容的组织 、内容的加工以及内容的反映 。这些功能的都是通过编码实现的
，固化的软件代码
。AS2.0的数据管理所关注的增加了元数据的集合、历史数据的集合和状态数据的集合，并且利用主动的元数据管理工具进行配置和加载实现的软件代码。同时 ，将其对应的本地元数据汇集形成元数据集合，实现对各种业务需求的变化实施加载
，加以捕获，进行记录 ，实现跟踪达到对变化的管理；将与内容和变化相关的历史记录加以标准化的封装形成档案
，实现历史资料的组织
、复用和卸载等功能达到对历史的管理；将AS2.0各种构件运行状态信息实时捕获，加以记录 ，综合分析
，及时反映，实现整个系统运行时状态的综合管理 。综上所述 ，随着数据对象拓展了变化的记录、历史的记录 、状态的记录
，标志着数据管理进入了新的阶段——面向数据应用的数据管理，也标志着应用系统开始进入AS2.0时代
。4反洗黑钱数据管理是反洗黑钱 (AML) 的核心所在金融服务提供商需要比以往任何时候都要更加深入地了解他们的客户。洗黑钱是许多政府在打击犯罪和恐怖主义时考虑的一个主要问题 ，正因如此
，他们已针对其管辖范围内运营的金融服务组织发布了众多指南 。数据管理是反洗黑钱 (AML)

的核心所在
。例如，欧盟的《反黑钱第三指令》和《美国爱国者法案》都很注重以下领域中需要受到关注和严格管理的数据质量：·客户身份标识·了解客户 (KYC)·客户（或增强的）尽职调查反洗黑钱中的Informatica数据质量解决方案Informatica

® Data Quality TM 包括用于业务和合规性数据分析的桌面工作台。它易于使用的界面可让那些需要充分了解数据和业务流程的用户创建自身的数据质量规则 ，以确定潜在的可疑或欺诈行为 。 这种易于使用的功能是企业的一个关键优势
。简言之，无需等待独立部门来制定和部署规则
，从而由于实施时间的延迟而增加泄露风险。如今，公司不但可以制定
、部署和集中管理规则 ，而且还可以快速对不断变化的业务情况做出反应 。Informatica Data

Quality 解决方案用于交叉引用多个数据集。这种交叉引用可让企业按照以下列表来识别和验证客户和交易数据：· 观察列表（内部、政府和第三方）· 死亡率列表· 政界人士 (PEP) 列表· 抑制列表· 地址数据· 参考数据最后
，一旦规则建立后，可以通过 IT

组织对它们进行部署和优化 ，并设定为定期执行
。这种自动检查可以确保在使用定期 、计划的批处理作业的持续基础上管理数据
，非常适用于连续的客户尽职调查 (CDD) 和特殊的可疑活动报告。反洗黑钱(AML)中的客户信息计划制定规则企业必须详尽地了解他们的客户 。销售
、营销和金融部门的有效运作都必须有准确和最新的客户数据
。过去，与数据保护相关的各种法规都要求更好的客户数据质量 ，例如《银行保密法》（美国）和

HIPAA。但是
，立法者和监管者已通过附加的合规举措对最近的一些违规行为做出了反应，包括《萨班斯—奥克斯利法案》、欧盟的《反黑钱第三指令》 、《美国爱国者法案》
、《金融工具市场法规》(MiFID) 和 Solvency

II 。这其中的许多举措表明了企业在以下领域内的整合要求：·数据治理·数据集成·数据存储和仓库· 商业智能和报告纵观所有这些规则 ，表明了对管理数据质量计划的一贯要求
。有时候
，这是一种隐含的要求，但在一般情况下 ，数据质量要求却是明确的：需要实施涵盖所有开户客户的程序：1. 捕获所有客户的 ID信息2. 验证客户身份3. 通知 CIP 流程的客户4. 将客户姓名与政府列表进行比较所需的身份信息（在开户之前）：1. 姓名2. 街道地址（不需要邮政信息）3. 出生日期（个人）4. 身份号码（对于美国公民，必须为美国纳税人身份证号码）。第 326 节：客户确认计划《美国爱国者法案》要管理他们的客户信息计划 (CIP)
，许多金融机构均会依赖于 Informatica 的数据质量产品 。业务分析师使用基于角色的 Data Quality

Workbench 来定义规则，以确保 CIP 所需的数据适合于其目的
。通常情况下 ，需要衡量和报告以下数据质量维度：· 完整性： 确保填写所有 CIP数据· 符合性： 确保所有 CIP数据的格式均正确无误· 一致性： 分析多个属性以保证数据的一致性
，例如货币与国家/地区和城市与国家/地区· 重复性： 此客户是否已经存在？· 真实性： 此客户是否在 PEP 列表上？此客户是否与员工相关 (KYE)？此客户是否与其他客户相关？· 准确性： 确保 CIP数据都有效：日期、产品代码 、地址· 范围： 本次交易是否超过某一数量？帐户上的货币交易数量是否超过某一水平？分析师可以使用此类报告，快速确定在基于风险的 CIP 中需要引起关注的数据差异。例如：· 居住的国家/地区· 客户业务的性质·帐户或银行产品的类型· 交易数量和交易值· 客户在 PEP 列表上在数据捕获（例如 ，打开新的帐户）或通过批处理时
，都可以生成高度精确的搜索结果和数据质量异常报告 。通常情况下，数据质量改善流程适用于现有的客户或交易数据 ，以提高 CDD

或促进历史审查
。可以使用 Informatica 或第三方报告引擎来提交报告。5AMLAML 程序中用于比较的字段分析师也可以通过使用 Informatica Data Quality

解决方案
，根据观察列表来履行他们对客户进行比较的监管要求 。通常，在 AML 程序中用于比较的字段包括：· 名字 x 出生年份· 姓氏 x 地址· 性别 x身份标识· 出生日期例如 ，业务分析师可以通过着重于出生年份（而不是完整的出生日期）来单独权重各个字段。在此示例报告中
，如图 2

中的示例，可以生成客户数据集和参考数据集之间所有潜在匹配的列表 ，例如观察列表
。可以通过预先确定的权重来触发 AML

警报，使相关人士关注这些匹配。如果匹配 AML 报告中的这些记录不是真正的匹配
，可以设定标记以避免今后的报告使用同样的匹配 。

搜索和匹配流程也可只用于确定和删除系统中的重复内容
。潜在重复内容可通过基于 Web 的客户提交给数据质量管理员，前者将审查质量欠佳的记录 ，并选定一个在重复内容中拥有最佳数据的主记录或完美记录。AML 算法内置数据质量防火墙CIP 是全面了解客户 (KYC) 计划的一个子集
，该计划最终需要相同的数据质量流程 。通常情况下，数据质量管理员扩展 Informatica Data Quality 解决方案的 CIP

功能 ，以便纳入与客户的财务状况和投资目标相关的数据
。使用 Informatica 公认的技术方法
，可以改进和验证客户的数据，从而协助实现 KYC 目标。因此 ，它不但包括对欺诈行为的更多检测
，而且还可增强客户关系数据和销售市场部分 。从效果上来说，这在 AML 算法或第三方引擎的前面内置了一个数据质量防火墙
。这些防火墙实现两个功能：· 确定质量欠佳的数据：标准化
、清洗数据和/或及时扩充 ，从而提高 AML 引擎的效率并降低风险的出现。· 确定潜在的欺诈行为：在将数据加载到引擎之前
，使用数据质量业务规则，尽早地抓捕欺诈行为 。图 4 显示了数据质量防火墙的挖掘视图
。它包含逐条记录的数据质量等级 （O 列）。在 0% 至 100%

之间对其进行评分 ，这些等级首先用于指向包含最差 DQ 的记录 。业务分析师可以根据具体情况，轻易地调整这些等级的权重。此外
，该报告还强调了 CIP/KYC 风险等级，这些风险等级均适用于使用 Informatica Data Quality 的数据
。这些风险等级确定了可能会导致欺诈行为的特定数据方案 ，即使在将数据加载到 AML 引擎之前。AML 程序的重要组成部分：客户尽职调查对新的和现有的客户进行充分全面的客户尽职调查 (CDD) 是任何 AML 程序的重要组成部分 。CDD 依赖于优质的 CIP 和

KYC数据以及流程来监控客户关系的改善情况
，并将他们的服务用作整体风险控制功能的一部分
。 《美国爱国者法案》、《反黑钱第三指令》和其他法律都非常高度重视 CDD，且

Informatica Data Quality 也非常适合于提供持续的监控以应对这些要求。 如上述所论 ，积极的数据质量管理可以确保随着时间的推移
，CDD

使用的数据质量越低，而效率却越高 。第 II 章客户尽职调查第 8 条第 1 节1. 客户尽职调查测量应包括：(a) 识别客户并验证客户的身份 ……(b)

在适当的情况下 ，识别爱益者
，并采取基于风险和充分的措施来核实他的身份，以便本指令所涵盖的机构或人员对所了解的受益者满足 ，包括法人 、信托或类似的法律安排
，采取基于风险和充分的措施来了解所有权并控制客户的

结构；(c)

获得有关业务关系的宗旨和目的性的信息；(d) 对业务关系进行持续的监控，包括交易审查......欧盟的《反黑钱第三指令》AML 数据质量规则示例参考右图6电话营销电话营销中 ，销售团队、产品
、营销数据库构成了“谁来卖 ”、“卖什么
” 、“卖给谁”
、这三个必不可少的要素
。作为目的销售对象的汇合---营销数据，则更在电话营销工作中起到至关重要的作用
，如何科学、标准地管理与运用这些珍贵的数据资源，应该成为每一个电话营销工作管理者需求认真考虑与实在执行的问题。下面让我们从理论动手 ，看看电话营销中“数据管理 ”需求关注的那些环节！

第一项关注：数据的导入

数据在导入前需求做一定的处置
，以保证运用过程中可维护 、可统计与可剖析 。

首先，需求对原始数据属性停止剖析与定义
。通常 ，电话营销中会调用来自不同渠道的各类数据
，这些数据分别有其本身的特性。这就使得我们需求先辨别相似地域属性（本地与异地）
、性别属性（男与女）、年龄属性（不同年龄段） 、收入属性（高中低收入群体）
、行业属性（金融、IT行业）等 。然后依据这些不同的特性，将数据属性停止归类与编码 ，经过电话销售来对这些数据做进一步的处置
。进而
，我们才能够剖析并且找到最合适产品销售的用户群，以完成数据信息的优先获取与选用 ，将数据资源得到最大化应用。

其次
，这有一项看似简单却十分有意义的工作，就是要在数据导入前对数据预先做一下处置 ，删除一些无效数据，比方短少联络电话的数据 、联络电话号码缺位的数据
，或者与目的客户群属性不分歧的数据 。由于这些工作布置在数据导入前，因而可以经过对原始数据的批量处置 ，以最高效地得到更契合拨打规范的数据
，同时保证分配到一线TSR手中的数据是精确而有效的，俭省他们的时间以及工作效率。

最后 ，在数据正式投入运用前
，也倡议对原始数据停止编号与备份，由于一旦数据分配到TSR手中 ，必然随着销售工作的推进
，对数据信息不时停止维护与更新，当需求查看数据的原始信息时 ，就需求这个备份的原始数据库了
。由于前期曾经对原始数据停止编号
，此时我们只需求用数据编号在原始数据库中做一个简单的对应关系查询即可。

完成以上处置，如今我们就能够将数据资源导入 ，并等待着经过电话营销，为我们带来丰厚的利润！

第二项关注：数据的运用

经过处置的数据在导入后显得划一
、有序
，这是一个好的开端 。

接下来请让我们一同来理解一下数据的运用过程
。营销数据被TSR运用的同时，会对数据停止一系列的维护 ，其中主要包括对拨打状态及销售状态的记载与更改。下面让我们一同来看一下有几种拨打状态及销售状态
，以及这些状态分别关于我们有哪些意义 。

拨打状态：拨打状态就是该营销数据中的电话号码等联络方式在联络后的接通状况
。通常我们能够依据下图所示的状态来标注。

标注了拨打状态的数据就具有了进一层的意义-----数据的生命力 。那些属于永远也无法接通的数据就全部从TSR这里

“Cancel
”掉，再也不要调出来占用TSR的时间；“忙音/通话中”的数据需求优先给予“错时拨打 ”的注重 ，由于这种状态标明这个电话仍在运用中
，继续联络的接通可能性也将是最大的！顺便说一下，关于需求“继续联络”的数据 ，应该采用“错时拨打
”的方式
。所谓错时拨打主要是错开工作日及非工作日
，或错开白昼时间及晚上时间。只要经过“工作日拨打”、“非工作日拨打 ” 、“白昼时间
”及“晚上时间”的错开拨打，才能够做到数据资源的有效应用 。

再来看一下“销售状态 ”
。销售状态只针对电话接通并且找到联络人的数据而停止标识的三种状态：

胜利：电话销售胜利待跟进：联络人需求思索 ，或销售未完成
，需求进一步跟进回绝：联络人不承受销售的产品或效劳，电话销售失败以上三种状态很容易在电话营销的运用过程中标识。这里需求留意的是 ，对“待跟进
”以及“回绝”这两种状态的关注 。针看待跟进数据，我们更希望可以理解招致用户需求思索的要素主要是哪些方面？产质量量？产品价钱？还是售后效劳？只要控制了这些信息
，我们才干够愈加熟习数据属性，并且有针对性的设计销售脚本 ，来应对这类需求“待跟进 ”的用户。

同样
，回绝的用户我们也需求找出用户回绝的主要缘由有哪些，经过与数据属性的对应 ，采取有效措施进步销售的胜利率
。

第三项关注：数据的应用

经历通知我们
，数据是不需求均匀分配给每一个TSR的，由于不同的TSR对数据的运用状况不同。在分配数据时我们应该依据每一个TSR对数据的运用状况来实时停止有效的调控 。

这时 ，有两个参数能够协助我们完成营销数据的调控：“胜利接触率
”、“待跟进率”
。以下分别引见。

胜利接触率=接触到的用户数据总和/接通数据总和×100% 。胜利接触率是判别数据有效性的一个指标
。经过胜利接触率来理解所拨打的数据中
，有几数据可以找到联络人既销售对象。胜利接触率是一个变化的状态值，随着数据的二次拨打
、三次拨打以至于更屡次的拨打 ，胜利接触率会有所进步 。为在一定水平上进步数据的有效应用状况
，可设定“最低胜利接触率 ”，当所分配数据的“胜利接触率
”低于设定的目的值时 ，减少新数据的分配，同时请求TSR对未接通数据中的“忙音/通话中”、“无人接听 ”停止错时屡次拨打
，以到达进步“胜利接触率”进而更有效应用数据的目的
。

待跟进率=待跟进的数据总和/接触到联络人的数据总和×100%。依据公式不难了解，“待跟进率
”所关注的是在可以找到联络人的数据中 ，有几数据是需求待跟进的 。在对数据分配停止控制的过程中
，针对这个指标，需求设定“最高待跟进率”
。

设定“最高待跟进率 ”。为使数据资源可以很好应用 ，并且可以及时地与正在思索的联络人停止二次销售
，把握住最佳的跟进机遇，我们需求TSR定期看待跟进数据停止追呼 。当超越“最高待跟进率
”时 ，则标明该TSR所调用的营销数据中
，待跟进状态的数据曾经过多，此时需求减少新数据的分配 ，以使其集中精神跟进有意向但仍在犹疑的销售对象。

经过营销数据中“胜利接触率”这个指标的控制找到更多的联络人
，经过“待跟进率 ”这一指标的控制，找到更多的胜利销售时机
。对这两个指标的关注 ，是电话营销“数据管理
”的重要内容

什么叫BI？

工单分析报告怎么写

工单分析报告怎么写，分析报告是很多从事在市场开拓的人员所竭力想知道的
，用户所反馈的产品需求，或工单分析提炼的潜在需求。我们作为一个把关注力放在市场的人员一定要从多个角度来打造一个完美的分析报告 。让我来教你工单分析报告怎么写吧！

工单分析报告怎么写1

分析归类： 需求 、bug
、已建词条、待建词条 、典型问题
、补充说明、待改词条 、已阅

分析问题类型： 需求
、bug、基本功能 、高级
、数据问题、专业咨询
。

分析工单目的： 如何分析工单

案例演练

工单分析主要是为产品运行跟踪分析 、产品问题与用户反馈建议收集、典型问题集整理与分析
、博微百科词条维护与创建提供全面的数据支持。

分析原则

1、分析对象：当前运行的主要产品

2 、工单分析量不低于工单总量的75% ，有效分析量不低于分析总量的45% 。其中有效分析量不低于分析总量的45%
。

3
、其中有效分析量指问题备注框中按标准输入备注字段的工单量（不包含已阅）。

4、简单问题直接分析“客户问题”和“解决方案 ”
，复杂问题要求完整听取电话录音或通看在线对话，保证有效分析质量 。

原则上要求当日完成前一工作日工单分析 ，如遇特殊情况不能按时完成
，延时不得超过一周，以保证问题处理的及时性
。每月26日按要求完成当月全部工单分析。

问题备注

1 、为工单问题定义关键字段 ，便于筛选与统计 。统一6种标准
，分别为典型问题
、需求、BUG 、待建词条
、已建词条与补充说明
。

2、典型问题：特殊与典型的用户问题，需要收集到典型问题集并组织内部学习。

3 、需求：用户反馈的产品需求 ，或工单分析提炼的潜在需求 。

4
、BUG：用户反馈的产品BUG
，或工单分析发现的BUG。

5、待建词条：博微百科未收录的用户问题 、产品更新功能等
。

6、已建词条：博微百科已收录的词条，可供查询。

7
、待改词条：词条查询不便利、词条解释有误或不全时 ，在问题分析栏，标注“待完善词条……词条
”

8 、补充说明：除以上情况外
，需另外对工单问题解决方案做补充解释 。

9
、已阅：无分析内容，问题备注为空
。

问题分析

1、分析范围：基本功能 、高级功能
、安装注册、数据问题 、专业咨询
、用户需求、软件BUG 、工程修复等问题类型 ，其他问题类型视情况分析。

2
、分析内容

依据用户问题进行阐述
，作为典型问题、需求 、BUG、博微百科等资料的来源与依据 。分析内容围绕以下几点进行描述：

标注问题解答注意事项；

分析关键点；

提供正确或更优的解决方案；

已建词条名称

待建词条名称

需求ID号

问题沟通

1.发现服务人员解答错误，需及时与服务人员沟通指正 ，要求给用户回电
。

2.解答不是最优方案
，但未给用户造成影响，及时告知服务人员 ，保障后续服务执行最优方案。

3.沟通本着对用户负责的态度
，以提供部门服务水平为目的 。

工单分析报告怎么写2

行业分析
。对于整个行业的现状来一个总体性的描述吧，从这个整个的角度来重点说说自己公司的生存环境。

事件分析 。对于行业内的一些重要的事情发表一点自己的看法 ，从而让行业的一些动向可以通过事件的分析而呈现出来
。

需求分析。对于需求也进行一个深入的分析
，了解需求的变化，了解需求的群体性特点 ，以及需求与产品等相关因素的一些关系 。

企业动态。说说自己的企业动态，行业内的企业的动态
，从自己与别人的企业身上去感受一种变化的方向
。

新品周边。对于行业内涌现出来的新品进行一定的评价，从而让产品的一些趋势更好的呈现出来 ，对于产品的进步与不足进行中肯的评价 。

趋势展望
。对于整个行业的趋势进行一定的预估并给出一个重要的事实依据
，从而让企业可以早做准备，抓住重要的机遇。

主体是分析报告的主要部分 ，一般是写调查分析的主要情况
、做法、经验或问题 。如果内容多 、篇幅长
，最好把它分成若干部分，各加上一个小标题；难以用文字概括其内容的 ，可用序码来标明顺序
。主体部分有以下四种基本构筑形式。

(1)分述式 。这种结构多用来描述对事物作多角度
、多侧面分析的结果
，是多向思维在谋篇布局中的反映
。其特点是反映业务范围宽、概括面广。

(2)层进式 。这种结构主要用来表现对事物的逐层深化的认识，是收敛性思维在文章谋篇布局中的反映
。其特点是概括业务面虽然不广 ，开掘却很深。

(3)三段式 。主体部分由三个段落组成：现状；原因；对策。如此三段
，是三个层次，故称三段结构
。

(4)综合式。主体部分将上述各种结构形式融为一体 ，加以综合运用，即为综合式 。例如
，用“分述结构”来写“三段结构 ”中的“现状
”；用“三段结构”来写“层进结构 ”中的一个层次；用“总分结构”来写“分述结构
”中的某一方面内容，等等
。

工单分析报告怎么写3

工单系统需求分析

本文围绕工单系统进行需求分析 ，主要介绍工单系统产生的原因及其价值 、工单系统满足的客户场景需求
、工单系统的组成功能
，最后挑选了市面上两款工单系统进行简单的介绍。

一.什么是工单系统

互联网、软件以及传统的电力 、电信等行业的企业，希望更好的了解客户声音 ，及时处理客户咨询和问题
，通常会设立客服中心，通过在线客服
、电话等方式对外提供客服帮助 ，但是一些无法及时处理的问题
，如系统BUG、线路维修 、客户需求反馈需要给到对应业务部门协同处理，或是记录下来方便追踪和跟进 ，在这样的问题处理机制上产生了工单系统的需求 。

若一家企业缺少工单系统
，那么这家企业的客户服务可能会面临：

1.问题处理流程不标准导致信息混乱：客服面向外部客户
、供应商、代理商等多种角色的多渠道问题，但是缺乏记录 、分类、分流 ，不方面追踪
。

2.内部协作混乱：一旦涉及跨部门协作问题，信息不互通导致重复沟通
、重复工作
，问题处理低效；

3.管理混乱：管理者无法定量分析客户服务质量，无法评定员工的工作效率。

这三个问题最终都会影响客户服务的质量 。

基于此 ，工单系统的核心价值是：在客户服务层面
，更高效地处理客户问题，最终提升客户的满意度
。

二.工单系统满足的客户场景需求

工单系统的客户场景需求

工单系统使用最多的人是客服人员 ，其在工单系统中主要任务是完成工单录入、工单追踪 、工单转接
、工单回复操作
，确保客户问题以标准化的流程解决。其次，信息的记录方便客户、业务人员进行查看 。一段时间后 ，管理者通过查看工单处理的数据来掌握客服质量情况
。

三.工单系统的功能构成

工单系统的角色主要有客户 、客服人员
、业务人员和管理者
，用户通过场景的应用提交工单，按照预设的内容填写工单信息 ，通过事先设定的流程和规则
，流转到对应的服务部门和人员，经过回复和处理后完成工单 ，结束以后管理者可针对不同客户、不同部门 、不同服务人员对每一个工单进行统计和分析，这就是工单系统的核心架构。

在核心架构的基础上
，增加各种能力可以提升问题的处理效率，如触发器可以在一名客服添加评论
、更改工单状态后发送电邮通知给客户 ，无需单独通知；自动派单工具可以让客户提交的工单按一定规则派发给客服
，无需主动领取或管理员派发 。以下是一个完整的工单系统的功能组成架构：

工单系统功能组成

本架构按问题的产生顺序组织，以问题在派发到指定客服作为节点 ，区分了问题产生前、问题处理中 、问题处理后三个阶段。

问题产生前

数据初始化：不同企业有不同的工单处理规范
，导致工单系统对自定义的需求十分高
。工单模板
、工单分类、标签 、部门信息等信息都需要支持自定义，以符合企业实际情况。数据初始化的能力决定工单系统的个性化能力 。

创建工单：创建工单有两种方式：1.客服、客户主动创建
。2.自动创建。主动创建为基础能力 ，而自动创建的能力可帮助客服减少工单创建工作
，如客户在邮件中
、在线客服中投诉、反馈后，系统自动创建为工单 ，提高问题处理效率和提升客户满意度 。

工单流转：工单会给到具体的`客服或业务员处理
，此时需要使用工单流转功能，分为手动流转或自动流转
。手动流转为基础能力 ，自动流转能力用在自动创建工单 、工单超时等情况下自动流转给其他人员。

问题处理中

基础工具：基础工具决定工单的处理能力，如修改工单的基础字段如优先级
、类型、处理人
，给工单添加评论 、附件
、注释，关联工单方便处理一类型问题等 。

批量处理操作：工单系统的主要使用者是客服人员 ，所以如何客服人员处理工单的效率直接影响系统的使用效率
。批量处理工具目的将高频的、重复的工作固化
，减少处理时间。批量处理工具有：过滤器 、批量操作
、宏：

过滤器：工单过滤器是保存好的一系列筛选条件，用来分类管理工单 ，使得客服能够快速查看符合筛选条件的所有工单

创建过滤器后
，主处理界面即可快速查看工单

创建过滤器

批量操作：批量操作为了一次性将多条工单执行一个任务，如批量回复、转交 ，提升处理效率 。

批量操作

宏：宏（也叫预设工单回复）相当于工单的回复模板
，可以降低坐席重复编辑和输入内容的时间，以便于提升工单的处理效率
。

自动化工具：工单系统核心目标是更快地处理客户问题 ，所以如有自动化的工具
，即可减少人工接入，到了一定条件既触发处理任务 ，节省人力的同时提升效率。自动化工具包括触发器和SLA服务等级 。

触发器：触发器任务可在工单创建或更新时，自动完成工单转交 、提醒
、变更等操作
，例如当客户催单并且其为坐席类别的客户时，提升工单的优先级。

触发器

SLA服务等级：为了规范客服的服务标准 ，保证服务目标
，可使用SL服务等级设置精准的设置响应和完结的时间要求，未达条件的工单触发提醒
。

创建SLA规则

问题处理后

统计报表：统计报表的使用者是管理员 ，通过查看工单的创建量、工单处理耗时 、被催单的数量等数据
，掌握企业的客户服务质量情况。

统计报表

满意度调查：工单系统的目标是提升客户服务的满意度，满意度调查工具可以让客户在问题处理好后对企业的客户服务进行评分 ，企业可根据满意度调查了解客户服务的质量和待改进项 。

知识库：如果企业的产品复杂、客服人员质量参差不齐
，想要保证高效的客服回复质量和效率，企业可建立场景问题
、常用功能的知识库 ，客服人员在处理问题前后都可进行参照学习
。

四.竞品情况

1.网易七鱼

Slogan：高效专业系统化
，引领用户工单时代。

核心价值：1.无缝流转提高跨部门协同效率 。2.实时提醒，信息必达
。3.多维度搜索工单 ，快速检索。

功能完善度：网易七鱼在流转、自动化处理方面投入较深，注重内部跨部门协同工作
，但在工单的自动化创建 、工单基础能力上存在完善空间，适合对内部协同较为关注的企业 。

功能完善度

UI和交互：网易七鱼的界面设计较为整洁 ，很少冗余信息
，系统提示比较到位友好，交互操作符合规范 ，整体简单易用
。

触发器列表

工单详情

2.Zendest Support

Slogan：Zendest Support是一个非常简单的系统
，用于跟踪
、排定优先级和解决客户支持问题。

核心价值：1.强大的配置能力，满足复杂的业务需求；2.代理商也可使用；3.所有渠道的客户反馈都汇聚到后台 ，个性化配置需要创建工单的地方；4.可与客户互动；5.完善的报表体系帮助企业衡量客户服务质量 。

功能完善度：Zendest Support功能十分强大
，基础能力可支持复杂的业务，在问题的创建和处理方面都有高效的工具 ，也配置了相应的自动化工具
，其知识库还能提供给客户自行查找，实现帮助中心的效果
。

功能完善度

UI和交互：Zendest Support的交互十分友好 ，设计明亮整洁，且交互组件丰富
，不仅仅只有基础的输入框、下拉框等，体验已经接近C端产品。

工单详情

总结：工单系统通过标准化客户问题的处理流程 ，另外配置相应的批量 、自动处理工具
，最终提升客户问题的处理效率和客户体验 。工单系统的主要使用者是企业的客服人员，一般在在线客服
、电话中接收了客户问题后进行记录和追踪。工单系统的核心有两个 ，一个是工单本身的功能丰富度
，如自定义工单模板、自定义部门 、评论工单，工单本身的功能丰富度支撑了业务
。第二个是提升工单处理效率的工具 ，如批量处理工单
、自动流转、触发器工具
，减少人工操作的同时问题也得到及时处理。

商业智能的意思 。

商业智能（BusinessIntelligence，简称：BI） ，又称商业智慧或商务智能
，指用现代数据仓库技术 、线上分析处理技术
、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值
。

商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法 ，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。

商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据
，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处 。

关于“谁知道数据管理方面的知识？”这个话题的介绍 ，今天小编就给大家分享完了
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