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1、第 1 页 共 4 页数据业务的数据一致性管理办法第一章 总则随着数据业务的迅猛发展,数据不一致问题逐渐显现。数据不一致性产生的成因复杂,由此造成业务、计费及服务等一系列问题。为了进一步规范数据业务的数据一致性管理工作,广东公司数据部特制定本办法。本管理办法适用范围包括但不限于数据业务涉及的系统、业务、营销活动的数据一致性管理工作。广东省范围数据业务的数据一致性管理工作应遵守本办法,各相关部门及地市公司需致力提高数据业务数据的准确性、完整性、时效性,从而保 证各渠道的数据一致性。第二章 概况数据业务的数据不一致性危害非常大,各相关部门及地市公司务必深刻认识到严重性,重视数据一致性管理工作。、
2、数据不一致性的成因数据业务各个系统平台的建设时间不同、分工不同,整体规划又是在实践中不断得以完善。由于同步数据交互环节的多样性、数据业务开通渠道不统一、数据业务逻辑复杂、数据业务流程和管理制度不完善等原因,导致产生不一致数据。、 数据不一致性的危害性首先,资费争议,用 户有计费而无享受到服务,易引发客户对计费不满投诉。然后,收入流失风险,用 户享受到服务而无计费,易引发第 2 页 共 4 页合作伙伴对结算费用质疑。其次,用户服务争议,可能导致客户业务受理请求无法通过正常渠道受理,引发用户对于服务质量的投诉,影响业务正常推广。最后,影响深度营销效果,各种营销活动开展涉及的数据不准确,相应营销效果
3、大打折扣。、 数据一致性的重要意义数据业务的数据一致性非常重要,此项工作的提升有利于降低客户服务投诉、提高客户满意度、提升企业整体竞争力等,能够促进发现系统中存在的风险与漏洞,及时进行处理避免经济损失。第三章 数据一致性的闭环管理数据业务的数据涉及维度甚广,包括但不限于系统、业务、营销活动,既有技 术问题也有管理问题,任何环节的疏漏和失误都会导致问题发生,需要对每个环节进行严格把控。各相关部门及地市公司需从事前科学防范、事中监控处理、事后总结提升三个环节开展工作,形成科学的数据业务数据一致性动态闭环管理。、 事前环节,科学防范1、 建立多方沟通协调的常态化工作体系由于数据业务的数据涉及环节众多
4、,需要建立一个能够顺利进行多部门间沟通和协调的常态化工作体系,包括各业务部门、地市公司、网管、业务 平台厂家、业务负责人、 营销活动负责人等等,明确各主体所承担的工作职责,提高各主体重视数据一致性的意识,以便在开展数据业务一致性工作中沟通协调,并且保证出现数据不一致问题时及第 3 页 共 4 页时跟进处理解决,同时及时制定数据同步方案,务必保证数据一致性工作开展的顺畅。2、 建立数据业务的数据一致性管理规范各地市需建立关于数据业务的数据一致性管理规范,通过实现数据业务的例行化管理、单独管理、应急化管理实现科学管理。对于已经成熟运营的数据业务,规范技术和管理两个方面的管理内容,可直接进入到例行化
5、管理。对于特殊(如安全敏感性很强)的数据业务,需将 该数据业务从体系中隔离出来单独管理,紧密跟进。对于已经进入到例行化管理的数据业务,如果由于某种原因导致其不达标和出现异常,就纳入到应急化管理,特殊重点处理。、 事中环节,紧密监控1、 建立数据业务的数据异常预警机制各地市需建立数据业务涉及各个维度的数据异常预警机制,通过实时系统接口监控和人工稽核,及时发现问题,通知对应数据负责方及时了解、分析和解决问题,及时高效处理数据不一致问题。系统方面,可设立常规标准值,一旦超过下限及上限范围立即深入了解数据详情;业务方面,需深入研究涉及的各个业务数据指标的特征,设立异常预警的基本指标及数值;营销活动方面
6、,需结合具体方案细则对活动中涉及的数据比对复核。2、 强化数据不一致的高效处理能力一旦出现数据不一致的情况,各相关及地市公司需该具备数据容错、 备份、修正的功能。在两个 维度数据不一致的情况下,能够迅速分第 4 页 共 4 页析不一致的原因,能够进一步明确“以谁为准” ,能够应对处理解决保证数据一致。系统方面,需注意遵守在不影响系统运行的大前提下完成不一致数据的修复及重新同步;业务方面,业务的指令、资费、运营数据修复务必遵守保障公司利益及用户权益的原则;营销活动方面,需留意以BOSS 系统 数据为准,此方面数据准确性需达到 100%。、 事后环节,总结提升数据不一致问题解决后,从局部修复的层面,需要通过观察后续的开展情况,对已解决情况进行确认和跟踪,保证问题的完善解决;从整体完善的层面,需要针对问题的具体全过程进行分析研究,总结出问题的症结,制定出完善的解决方案,梳理完善涉及的系统功能、机构部门职责、业务改进等方面的工作,避免日后问题重复出现。第四章 结语在全业务竞争下,数据业务的运营支撑涉及到丰富的业务平台、复杂的业务需求、更多的处理环节以及跨部门的流程协作,数据交互过程的剧增,各相关部门及地市公司需结合自身的管理模式、组织架构、系统现 状与特点,将规范化、精 细化运营 管理核心思想落实到实际工作过程中,尤其是把握好各个数据产生的源头的管控,才能进一步提高数据的一致性。