Statistiskās informācijas vākšana un apstrāde Latvijas Mobilajā Telefonā.

Statistiskās informācijas vākšana un apstrāde

Latvijas Mobilajā Telefonā.

1998.gada 31.oktobris

Statistikas nozīme jebkura uzņēmuma darbības plānošanā ir ļoti svarīga mūsdienās. Tas tāpēc, ka konkurence visās nozarēs ir pārlieku liela, lai uzņēmuma vadība balstītos vienīgi uz intuīciju, kas tomēr arī pietiekami noteicošs arguments. Šajā darbā tiks apskatīts Latvijas Mobilā Telefona Abonentu daļas darbība un tās plānošana, statistikas datu un apstrādes rezultātā iegūtās informācijas nozīme. Tā kā man ir bijusi iespēja personīgi strādāt ar augstākminētajiem datiem, visi šai referātā minētie piemēri ir patiesi un ataino reālo ainu LMT Abonentu daļā. Tiks apskatīti sekojoši punkti:

1)                kam nepiecieðama statistika LMT

2)                Datu iegūšanas veidi

3)                Datu apstrāde

4)                Secinājumu krāšana

5)                Priekšniecības darba efektivitātes palielināšana

Latvijas Mobilais Telefons (turpmāk LMT) ir milzīga organizācija ar ļoti lieliem apgrozāmajiem līdzekļiem. LMT apkalpo apm. 100000 cilvēku sniedzot tiem iespēju strādāt ar mobilajiem telefoniem; resp. nodrošina pārklājumu un mobilos sakarus Latvijā un arī ārzemēs. Jebkura darbība, tarifu maiņa, akciju rīkošana, attīstības plānu mainīšana ietekmē ļoti lielu daudzumu cilvēku vienlaicīgi tāpēc šīm darbībām jābūt ekonomiski un humāni pamatotām. Piemēram, nav iespējams variants, ka LMT apstādinās kādas bāzes stacijas darbību tikai tāpēc, ka tā nenes peļņu un nemaz nav paredzams, ka tā atpirksies. Tas nebūtu humāni pret tiem abonentiem, kas dzīvo iepriekš minētās bāzes stacijas pārklājuma zonā. LMT ir jānodrošina tāda pārklājuma tīkla darbība, lai ļoti rentablās bāzes stacijas atpelnītu arī ieguldījumus pilnīgi nerentablajās (piemēram, gandrīz visas stacijas, kas uzstādītas ārpus lielajām un arī mazajām pilsētiņām, nenes tādu peļņu, ka varētu atpelnīt sākuma ieguldījumus to uzstādīšanā un uzturēšanā. Tādas vietas ir Kurzeme, Latgale u.c. Protams, šeit neietilpst bāzes stacijas, kas nodrošina mobilo telefonu tīku uz lielceļiem.) Līdzīga, vai, pareizāk sakot, pilnīgi identiska situācija ir arī fiksēto tīklu operatoram LATTELEKOM. Vienīgās rentablās līnijas un centrāles ir tās, kas uz stādītas Rīga, Liepājā, Ventspilī Daugavpilī un vēl pāris pilsētās. Un tas ir normālai, ka tieši šīs centrāles pelna naudu arī par visām tām daudzajām lauku telefonu centrālēm un līnijām, kurās ir man abonentu un kuras, lai arī novecojušas un nerentablas, tomēr ir jāatjauno, lai netiktu diskriminēti kādi iedzīvotāji. Pateicoties statistiskai analīzei ir iespējams veikt pareizu tīkla plānošanu gan LMT, gan LATTELEKOM.

Lai iegūtu datus, kas nepieciešami statistiskās informācijas sagatavošanai, tie tiek pieprasīti no vairākām datu bāzēm, kas apkalpo gan abonentus, gan norēķinus, gan centrāles lietojumus, gan papildpakalpojumu (numura noteicējs, CallHold, CallWait,  SMS u.c.) lietojumus. Protams, šeit iegūtie dati ir tikai par jau esošajiem abonentiem un viņu datiem. Savukārt, lai iegūtu datus, kas parāda sabiedrības vēlmes, tātad potenciālo klientu vēlmes LMT, tiek veikti socioloģiskie pētījumi. Parasti to nedara pati LMT, bet gan profesionālas statistikas datu vākšanas firmas, tādas, kā BALTIJAS DATU NAMS, BNS u.c. Šīs firmas nodrošina gan datu vākšanu, gan arī, ja sadarbības līgumā prasīts – to apstādi un secinājumu sagatavošanu.

Statistiskie dati, kuri iegūti no LMT datu bāzēm tiek apstrādāti pašu LMT spēkiem, jo šie dati ir stipri konfidenciāli komerckonkurences dēļ. Kā zināms Latvijā vēl ir arī otrs mobilo sakaru operators – BALTCOM GSM. Starp abiem uzņēmumiem pastāv pamatīga konkurence, kas ļoti lielā mērā paātrina jaunu tehnoloģiju ieviešanu dzīvē. Datu apstrādes sākas ar precizēšanu, kas īsti ir nepieciešams. Parasti šie pieprasījumi nāk no augstākajām priekšniecības aprindām, direktoriem. Protams, ir arī ikdienas pieprasījumi no atsevišķām LMT daļām(Abonentu, norēķinu, juristu u.c.) Skaidri apzinoties, kas tiek prasīts, ar modernām apstrādes programmām tiek atlasītas un sortētas atbildes. Pastāv divi pieprasījumu veidi: standarta un nestandarta. Standarta pieprasījumu atbildes jau dabūjamas gatavā veidā, jo tās ir speciāli programmētas un iebūvētas ikdienas lietojamā Datu bāzu vadības sistēmā. Šādu pieprasījumu piemērs ir ikdienas pieslēgumu un anulējušos statistika. Šis pieprasījums tiek veikts ik dienas vairākas reizes. Tā kā dati tiek ņemti no dinamiski mainošas un augošas datu bāzes, tad ir iespēja reālā laikā kontrolēt pieslēgumu tempus un attiecīgi rīkoties kādas iespējamās krīzes gadījumā. Nestandarta pieprasījumi arī ir ikdienas sastāvdaļa. Tie nav statiski, tie mainās. Tieši šā iemesla dēļ nav bijis iespējams tos iebūvēt Datu bāzu vadības sistēmā. Nestandarta pieprasījumi var būt visdažādākie: cik pieslēgts kādu noteikta tipa aparātu, kāda iemesla pēc abonenti anulējas vairāk, cik pieslēgtas vietējās (starptautiskās) kategorijas no kāda konkrēta dīlera puses (piemēram, FORTECH) utt. Kā redzams, šie nestandarta pieprasījumi ir no visdažādākajām jomām. Tā kā Datu bāzu vadības sistēma ir speciāli būvēta šiem iespējamajiem statistikas pieprasījumiem, tad nav bijis gandrīz neviens gadījums, kad direktorātam vai kādai konkrētai LMT daļai vajadzējis atteikt sakarā ar nespēju iegūt un apstādāt pieprasīto informāciju.

Visi statistiskie dati, kas iegūti ilgākā periodā tiek uzkrāti, lai vēlāk būt iespējams veikt statistikas veidošanu par ilgāku periodu, piem., 3 gadu periodu. Šie dati tiek glabāti gan elektroniskā veidā ( jau gatava statistika failos) kā arī papīra veidā – mapēs speciālos arhīvos. Protams, ka iepriekš pieminēto liela apjoma statistisko analīzi ir vieglāk iespējams veikt no elektroniskiem datiem, tamdēļ drošības sistēma ir krietni komplicēta, lai nodrošinātu pietiekamu šo datu aizsardzību. Tie glabājas uz serveriem, kuriem piekļuve ir iespējama tikai dažiem darbiniekiem; tāpat pie šiem serveriem nav nekāds tīkla pieslēgums, lai nodrošinātu neiespējamu hakeru (elektronisko zagļu) iespēju piekļūt šiem datiem.

Pateicoties iepriekš aprakstītai datu reģistrēšanas, statistisko datu apstrādes un uzglabāšanas sistēmai ir kļuvusi iespējama direktoru nodrošināšana ar dinamisku, bieži reāla laika statistisko analīzi par viņu pieprasīto informāciju. Kopš neilga laika ir iespējams pāris minūšu laika sagatavot jebkādu nestandarta pieprasījumu apstrādi un tīru (statistiski nesagatavotu) datu iegūšanu. Aprakstītā sistēma ir kļuvusi par pamatu arī vairākām citām, nu jau jaunākām un uz nākotnes tehnoloģijām (CDROM, Internet u.c) bāzētām statistiskās informācijas radīšanas sistēmā. Pats galvenais, kas ir izveidots – ir radīta sistēma, kurai gandrīz nav nepieciešama cilvēka palīdzība, lai tā funkcionētu.