前言：中文期刊网精心挑选了数据化运营体系范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
数据化运营体系范文1
因此，要实现一体化的客户服务运营，就需要参与客户服务的各执行渠道和业务部门都能够紧密结合在一起，以客户服务的相关任务进行有效协同，从而加快响应速度、提升服务质量。
如何实现一体化客户服务运营
所谓一体化客户服务运营就是企业组织内部为了能够更好地响应客户需求、提升客户感知而在企业内部围绕客户服务活动构造出“响应快速，协同有力”的运营体系，从而打破企业间各个业务和部门职能的差异，使其能够更好地协同、合作，加快对于客户需求的响应速度，全面提升企业的客户服务质量。
要实现企业组织针对客户服务的一体化运营，就需要参与客户服务的各个部门包括一线服务部门、后续服务提供部门都能够有效协同起来。所谓“协同”，从字面意思来看，“协同”是指协助并且同步，两者缺一不可，同时协同的层次和深度也会影响到协同的效率和效果。我们进行一体化的运营就是要使得各个部门能够按照客服运营的要求有效地进行相关工作，所有的工作节奏都能适应客户服务本身的要求，这就需要我们各个部门都能及时共享到客户服务相关的信息、清晰各自的任务目标，以使得现有的服务活动能够快速、有效地进行开展。
从目前企业自身发展和客户服务的情况来看，企业间的信息化程度不断深入，客户服务内容个性化程度不断增强，给客户服务协同运营提出了更高的要求。协同运营不单单是要解决企业在客户服务一个方面问题的协同，它是要将整个企业对于客户服务的关键业务从其产生直到结束的各个阶段以及参与部门都充分地协作起来。此外企业各个业务部门的职能和业务流程都存在一定差异，对于客户运营的一体化改造，涉及到企业整个层面的全盘改造，对于企业来说存在着较大的难度，故此协同运营就其发展而言应在不过多涉及到企业现有情况的基础上来全面协同企业关键业务的整个流程，使企业能够“变动小、收益大”。
1、一体化客户服务运营体系整体思路
要实现一体化的客户服务运营体系，就需要从企业客户服务的实际工作和要求出发，通过对业务的全面梳理、对业务过程进行全面分析，全面整合其现有业务支撑系统，在保持原有业务流程和组织机构的基础上通过工单的流转打破各个业务及部门之间的壁垒，实现由“分散的矩阵式支撑”到“集中化网状支撑”的转变，使公司各级人员以“业务监控、问题分析、协同执行和总结优改”的业务流程为依据，全方位、全过程地支撑企业组织的各项客户服务工作，其整体思路如图1所示。
为了能及时对客户的各种需要作出响应，一体化的客户服务运营需要能够及时获取到客户服务涉及的相关数据信息并运用一系列的分析手段对于出现的各种问题进行诊断分析，然后通过相关职能部门的有效协作进行需求响应，从而快速、准确地实现一体化的客户服务运营体系，其整体运营体系如图2所示。
在一体化客户服务运营体系中主要是通过以下工作实现运营体系的顺利运作：（1） 通过对客服生产系统相关信息的及时采集、存储和分析使得各级人员能够迅速了解客户情况；（2）将客户服务指标及业务流程进行流程固化和业务建模，形成定位精准、自动流转的运营管理体系；（3） 打通一系列生产系统的接口，对一线生产系统进行良好的信息支撑，从而有力保障生产系统的客户服务工作。其核心关键在于如何充分利用相关数据以及如何实现业务流程的快速流转，下面我们将对这两个问题进行详细的阐述。
2、客户服务大数据的价值体现
随着科技发展，人们生活中产生的各种数据都得以展现其价值，我们已经进入了一个大数据的时代。对于客户服务而言，客户服务涉及企业服务的众多客户，加之为其提供服务的企业组织内部众多部门，客户服务将产生大量的数据，如何能够对于这些数据采集、存储并加以深入分析利用将是进行及时、有效的客户服务的关键。
对于客户服务涉及的大数据，我们参照大数据的4V价值体系进行数据的处理并结合客户服务运营的实际情况创造性地提出一体化客户服务运营的5V数据价值体系，以期能够充分挖掘客户服务涉及到的数据价值，为一体化客户服务运营管理提供良好的信息支撑。
在整个客户服务大数据价值体系中首先采集全量数据，不断扩充数据容量（做大Volume），然后通告分析聚类，实现对于数据的分类存储（做好Variety），接着通过对数据的深入挖掘并运用可视化的展示（挖掘Value，Visualization展示）来实现数据价值的及时分享（Velocity响应），使得企业组织能够对客户服务的需求和市场动态及时获悉、深入根源和整体的快速响应，从而实现客户服务的大数据价值（如图3）。
3、以目标驱动，促进部门协作
在实际工作中对于客户服务质量的要求往往只是客服中心的职责和目标，但从实际情况来看服务质量的好不单单是客服中心一个部门努力的结果，更多情况下也需要其他部门的有效配合。要使得其他部门能够更好地融入到客户服务的业务中去，使其能够更快响应各种动态，就需要为其设置目标，通过对目标的不断监控使得各部门能够自觉地发现自己工作中存在的问题并自动改进，从而为客户服务质量的提升贡献出自己的力量。
在客户服务一体化运营管理过程中以呼叫中心高绩效运营标准为标杆，首先关注反映客户服务整体运营的重要指标，即KPI指标；然后通过对KPI指标进行KMI关联分析，将反映整体运营指标的KPI指标分解成对于各个业务部门有指导和监督意义的KMI指标；例如我们通过关联分解将30秒感知接通率这个KPI指标分解成完成量和需求量，从而对现有资源的使用情况和各项业务引发的话务需求进行监控，有效监控了每个部门的业务运营情况；并在最后通过对整个业务流程的固化形成自动化的流转机制，最终实现从发现问题到分析问题、到最佳实践固化的递进过程（如图4）。
4、闭环运营体系
企业组织在进行客户服务的过程中除了任务的自动流转之外也可以从每一次执行任务的过程中不断积累相关经验，使得我们能够不断提升客户服务的运营管理水平。
戴明环作为质量控制的重要工具已被广泛运用在我们生产质量控制上，通过计划——执行——监控和分析，不断对企业生产运营进行改进，不断提升企业的生产质量。在客户服务运营管理中，我们运用戴明环的理念通过对客户服务涉及的重要指标进行监控，一旦出现问题，便运用一系列分析工具对异常指标进行分析，直达问题原因。找到原因之后，我们即可通过协同相关部门来配合工作，排除这个异常。至于这个问题执行的情况好不好，我们则可以通过持续不断的指标监控来进行跟踪，确保问题解决执行活动的效果（如图5）。
一体化客户服务运营助力客户服务
随着一体化客户服务运营体系的建立，使得客户服务中心能够更加及时地了解市场动态并推动组织内容有效协同进行响应，有效提升了客服中心的服务质量和战略价值。通过一体化的运营，使得客服中心实现了基于市场动态需求的资源配置，在服务运营的效率和服务质量的效益上得到了显著提升，并基于市场需求进行多渠道的协同营销，充分发挥了一体化的服务营销的效能。
· 服务运营效率提升——话务实时监控调度
通过即时的运营监控，我们实现了对于服务运营情况的全面及时监控，并借助一体化运营的优势充分利用服务资源，提升了服务运营效率。例如按照公司客户服务监控要求，我们建立了5秒周期的监控体系，通过对各中心各话务队列的话务量进行实时监控，对于出现话务量压力较大的队列，首先通过中心内部的应对策略如增派人员、减少主动呼出等来进行话务分流。当中心内部现有资源已经无法应对话务浪涌，则通过跨中心的资源调度来应对话务浪涌。调度完成后，我们将持续对话务量情况进行监控来保证调度的效果并及时进行调整。最后，话务浪涌过去后及时总结经验，以便能够为后续的调度提供参考经验。
话务监控和资源调度除了应对实时的话务浪涌之外，在一些重要的活动期间如大型商贸活动、体育赛事等，也可利用跨中心集中调度的资源优势来顺利保证服务任务的完成。
· 服务质量效益提升——网络投诉主动处理
客服中心作为最为接近客户的部门，能够及时获取客户的感知和客户的声音，通过对客户声音的及时采集和分析并结合一体化运作实现客户声音的快速传感、协同，使得我们可以对我们内部管理的各项问题迅速做出响应，既可以帮助提升客户服务质量，也可以对企业内部管理不断进行优化，从根本上提升企业内容的整体管理水平。例如客户的很多投诉来源于我们自身的服务质量问题，客户可能因为网络故障进行大量投诉，我们通过对客户投诉问题的监控分析能够快速了解目前的服务质量情况，深入挖掘自身问题，并通过积极推动相关部门解决，保证了企业的整体服务质量，降低了客户投诉压力。
· 服务营销效能提升——多渠道融合的精准营销
客户的一次购买行为是一个从销售信息获取、产品了解直至最终购买的漫长过程。客户中心通过多渠道的融合和一体化的运作有利于发挥各自渠道的优势，完成一次成功的营销活动。首先，通过快速让大家接受的渠道使得有足够多的人获取这样一些信息，这里可能有企业的微博，企业有即时通讯的工具，通过社会化的媒介与客户进行广泛接触。大家接触这个信息，使一些人对它产生印象，有了解产品信息的进一步需求，通过链接将用户带入到网厅使得他可以了解这个产品，其中一些人可以通过网站便捷地订购。当然，有的人收到短信可能打电话到客服中心进行产品咨询，这时候可以促使他下单，有的人可能说觉得对这个产品不是特别了解，需要再到网站了解一下这个产品的具体功能。这时候再次外呼就是比较精准的外呼，通过更为精准的外呼将大大提升销售的成功率并降低人力成本。例如某客服中心通过运用社会媒体、网厅和外呼的有效协作实现了一周销售848单的MIFI终端记录，占整体销售量的45%，充分体现了多渠道融合的销售能力。
总结及展望
客户服务集中运营管理平台的建立实现了“指标监控——业务分析——协调调度——优化提升”的闭环运营体系，使得客服中心的一体化运营的理念得以实施，为移动公司客户服务质量和客户满意度的提升做出了巨大的贡献。
数据化运营体系范文2
【 关键词 】 云计算；云安全；运营商
1 引言
云计算是继微型计算机、互联网后的再一次IT革命，其是互联网技术发展、优化的必然结果，它的出现，充分体现了“网络就是计算机”的思想，尤其是其创新的计算模式和商业模式，给信息产业带来了深刻的变化。随着云计算市场规模的扩大，一个完整的产业链也在形成，而云计算也将成为互联网的核心，一些使用过云计算服务的企业和个人，其数据和信息的安全将取决于相关系统的安全性和保密性。在这过程中，云计算的安全问题不时出现，给企业，尤其是运营商的可持续发展带来了挑战。通过对运营商当前安全服务中的主要问题进行探讨，并提出全新的云安全服务体系，以实现安全的数据访问与控制，这具有重要的意义。
2 运营商云计算服务中存在的问题
2.1 身份假冒
对于运营商云计算服务而言，身份假冒是最主要的安全问题。从用户身份安全角度来看，客户所需要的是一种强认证机制，这种认证机制应综合一般的ID和密码保护，以确保用户在得到授权以后方可访问特定的系统和应用。而在云计算服务领域，没有身份认证这一定义，从一个云服务转移到另一个云服务的时候，如何验证用户的身份是合法、真实、有效的？如何确定用户是在其权限范围内享受云服务？因此在云服务领域，只有通过联合身份认证技术，才能实现服务和应用在云领域的安全转移。但由于云计算与其他网络服务相同，其存在着一定的虚拟性，不法分子可以通过攻击客户端、网络传输和服务器等环节，来获取客户信息，从而成为合法用户，使用户的信息完全暴露在不法分子面前。
2.2 共享风险
在云计算中，共享风险是一种特有的安全风险。云计算服务，通过虚拟化技术，将软硬件平台共享给多个用户使用，从而提高IT资源的利用效率，节省硬件设备。正是由于云计算的这一特性，使云计算服务中存在着一定的风险。虚拟化技术使认证、授权和访问更加难以控制，并且在用户体验过程中，不法分子传播恶意代码的行为也难以发现，这将会感染主机。此外，虚拟化技术如同虚拟机，如果虚拟机因故障而消失，存储在虚拟机上的数据将会随之扩散到不安全的地方。因此，在运营商的云安全中，要解决虚拟平台的安全问题，尤其是虚拟机管理软件的安全问题。
2.3 隐私泄漏
数据安全与否和隐私泄漏，是用户最为关注的问题，这类问题如果解决不好将会给用户带来巨大的损失。一般而言，数据安全风险，主要包括数据泄漏、数据丢失、数据篡改等，这些风险点集中在数据传输、处理和存储环节。如果用户在传输数据的过程中，没有采取足够的安全防范措施，将面临泄漏和篡改的风险，这将给用户造成严重的影响。
2.4 不安全接口
云计算服务有一个重要的特点，即开放性，服务商根据不同的商务模式，将软件、硬件和应用，划分成不同的权限，向用户提供相应的标准化应用程序接口，即API。API是用户进行管理和服务的平添，其安全性，也体现了云服务的安全性。如果接口不安全，产生API漏洞，或造成API密钥丢失，将使得不法分子能够轻易地通过虚拟机的安全机制，从而获得相应的系统管理权限，这将会云计算服务一路带来严重的后果。
3 运营商的云安全框架设计
运营商移动的云安全服务，主要是基于其在云计算领域所具有的计算、存储和网络安全防护资源，通过虚拟化技术对其进行整合，将业务受理、技术支撑和计费结算等系统融合在一起，实行集中管理，以实现虚拟资源在全国范围内的调度，按需分配。
3.1 运营商云安全的模块框架
运营商的云安全模型框架，应与云计算的三层SPI模型相对应，即基础设施层（IaaS）、功能与服务平台层（PaaS）、服务展现层（SaaS），每一层之间都通过资源接口、安全接口、服务支持接口等与接口层相连接。
基础设施层（IaaS）主要包括基础设施（如防火墙、主机、IPS、网络设备等）、采集适配装置（如采集配置、采集调度、事件过渡、状态监测、管理、协议适配等）、虚拟化资源池、Web应用云中间件（服务、弹性扩充、云事务处理等）。在基础设施层中，采集适配装置，用来收集来自相关安全对象，如主机、安全设备的安全事件和示警信息，并进行基本的过渡，同时通过协议适配装置来处理不同协议的Syslog示警。当这些信息进入虚拟化资源池后，由虚拟机监控器进行监控和管理，并根据用户的权限，进行相应的资源分配。IaaS通过Web应用云中间件与PaaS实现连接。
功能与服务平台层（PaaS），既包括了服务子层，又包括了安全功能子层。其中服务子层，由数据管理区和服务管理区组成，数据管理区与基础设施层（IaaS）相连，该区域主要是为整个安全框架提供数据交换和存储服务，如安全事件和漏洞库、解决方案库、专家知识库等，相关知识库的自动更新，为安全事件和漏洞的应急处理，提供充足的知识储备。服务管理区，包括资产管理、策略管理、故障相应管理、SLA质量管理等，并与服务展现层（SaaS）相连，向上管理与安全相关的业务，而向下则负责处理安全事件，为运营商的云安全服务提供保障。安全功能子层，包括安全评估、安全监控、DDoS 流量清洗、基本关联分析、事件匹配等，该子层作为具体的安全业务功能承载和输出组件，同时负责对各类安全事件处理，是云安全事件处理的核心。
服务展现层（SaaS）是云安全服务的门户，其用来为用户提供按需自助服务，如统计分析相关的安全事件、输出安全事件报表等。此外，在这一层，用户还可根据自己的需要，定制云安全服务，通过SaaS层，可方便地了解云安全服务的计费信息，并实时了解云安全服务的使用状况。
除了与云计算相呼应的三大层次以外，要实现云安全服务，还需通过一系列接口进行连接，如通过资源接口与基础设施层（IaaS）进行连接，同时与国家计算机应急处理中心、国家病毒处理中心和其他资质较高的安全厂商的数据接口进行连接，不断完善运营商的云安全服务能力。通过安全接口与功能与服务平台层（PaaS）进行连接，收集来自其他安全服务中的数据，向有需要的客户提供运营商基层网络数据。通过服务支持接口与服务展现层（SaaS）连接，随时随地获取有关运营服务的安全信息，并通过运营商在全国范围内统一的业务受理号，如移动的10086，实现云安全服务的一站式受理，通过运营商的计费系统实现服务收费，通过资源管理，实现全国范围内的资源统一调度和技术支持，优化资源配置。
3.2 云安全服务的主要内容
安全检测服务。安全检测是运营商云安全服务的重要内容，其主要通过云端探针，对系统、主机、网络及相应应用的行为和态势进行收集，并通过安全分析，发现其中的隐患。对于发现的安全隐患，通过PaaS层中的基本关联分析，与相应的安全规则进行匹配，再将结果提交到云平台，由云安全服务平台对客户的安全行为和安全事件监控，随时收集安全事件信息，并对此进行汇总生成报表传送给客户，而对于应急事件，可通过示警机制提交应急流程进行处理。安全检测服务，具体包括对主机状况、网络可用性、数据库、Web应用安全等进行检测。
安全防护与相应服务。通过运营商在云安全服务PaaS层中设置的分布式安全事件处理模块，能够对非法入侵进行防护、对DDOS 流量进行清洗、溯源攻击、过滤Web恶意攻击等，为用户提供24小时安全事故处理、在线技术咨询，对突发的安全事件，能够帮助用户分析原因，发现问题来源，排除安全隐患。
3.3 云安全服务的演进部署
按照运营商云安全服务的业务模式、演进原则和部署时序，对云安全服务的演进部署可划分为三个阶段，即基础安全服务、安全增值服务和集中安全管理等。在基础安全服务阶段，要完成云安全模块中的基础设施层建设，利用运营商现有的安全服务平台进行功能扩展，要实现云安全平台的身份鉴别、访问控制、边界保护和安全监控等功能。在安全增值服务阶段，要进一步整合流量监控系统、Web 安全检测系统、安全网关、流量清洗防护单元和解决方案库、专家知识库等，实现用户应用、数据安全等安全增值服务。而在集中安全管理阶段，对数据、应用进一步整合，实现云端大规模安全检测、漏洞扫描等，将区域本地漏洞样本库与虚拟安全网关进行关联，同时实现安全检测与安全防护联动，按需过滤存在漏洞的应用链接。此外，还应推进安全接口的标准化，降低第三方安全应用的准入门槛，以统一和标准化的形式呈现安全应用。
4 运营商云安全框架的支撑体系
要真正推广运营商的云安全服务，不仅要设计和建设完整的云安全框架，还要依托现有的增值服务平台，建设相应的支撑体系，与现有流程相配合，提高云安全服务能力。云安全服务支撑体系主要由营销体系、运营体系和服务体系构成。其中营销体系，由运营商的各级业务部门所组成，其负责本区域内的业务受理及处理、市场开拓和客户维护等。而运营体系通过设立运营中心而成，在总部设立一个统一的云安全服务运营中心，负责业务平台的日常运营和系统维护工作，如业务定制中，为业务部门提供业务受理和技术支撑，对用户的网络安全和应用安全进行监控，而在服务中，根据客户对安全服务的需求，将安全事件信息汇总，形成报表发送给客户。对于安全业务计费，也可利用运营商现有的统一计费体系，进行付费。在服务体系中，要实现运营商云安全服务的标准化，除了推进安全接口的标准化，还要规范相应的服务体系，从服务推广、业务受理、服务实施到服务结束全过程，同时还要对应急服务流程进行规范。
5 结束语
随着云计算的不断发展，数据和信息安全显得越来越重要，而运营商拥有雄厚的资本实力、先进的技术、完整的服务体系和广泛的客户资源，为云安全应用的发展提供了良好的基础。对此，应通过整合现有的网络、存储和虚拟机等云计算基础设施，构建云安全服务体系。
参考文献
[1] 冯登国，张敏，张妍等.云计算安全研究[J]软件学报，2011（22）.
[2] 张新跃，刘志勇，赵进延等.基于电信运营商的安全应急响应体系研究[J]信息网络安全，2011（8）.
数据化运营体系范文3
【关键词】数据管控 元数据 数据质量 数据生命周期 数据安全
中图分类号：TP315 文献标识码：B 文章编号：1006-1010（2014）-13-0010-05
1 引言
在大数据时代，数据是企业的核心战略资产，随着电信运营商大数据平台建设和应用的推广，大数据的“5V”典型特征（Volume、Variety、Velocity、Veracity、Value）对现有的数据管控体系提出了新的挑战[1-2]，数据不准确、同一数据在多个系统或应用中重复出现且不一致、数据定义或数据项缺失、数据属性不完整、数据生成不及时、数据含义不清晰等“错、重、缺、慢、乱”问题逐渐暴露，其原因主要来自以下4个方面：
（1）在信息体系方面，元数据平台能力显性化不足，数据生命周期管理分散。由于运营商大数据平台的数据源来自于各个分散的内部IT系统、业务平台、通信网络、互联网和外部合作伙伴，元数据管理不全面且未平台化，各数据源的系统信息架构不一致，数据模型不固化，数据标准不统一、不清晰，指标口径存在差异，数据加工规则、映射关系不准确。
（2）在技术实现方面，缺乏贯穿数据流转全程监控平台，主要依赖各分包厂商自行保障数据质量，技术体系分散，无法衔接。总部对各省业务系统（数据源）环境了解不全面；数据采集过程存在数据传输延迟、数据传输失真的现象，缺乏数据稽核规则、数据异常处理规则；数据加工过程中，数据处理方法不合理，数据整合能力不强，数据服务缺乏节奏控制；数据后，缺少监控及管理措施；此外，还缺乏有效的数据备份恢复机制；没有平衡好数据安全、生产效率和使用方便之间的矛盾，对敏感数据的定义、范围也有待规范化。
（3）在流程执行方面，缺乏企业级数据质量保障流程及考核机制，各厂商间的数据质量管理项目流程缺乏协同。数据采集过程中，缺失数据录入审核流程，存在部分省份人为调整数据的现象；数据流转的流程不畅，部分省份数据上传流程有问题；数据加工过程中，缺乏数据稽核流程，数据维护、调整流程执行力不强，监控不严格。
（4）在管理措施方面，缺乏企业级数据管控组织、责任和培训体系。缺乏人员奖惩机制，部分省份贯彻规范不力；人员培训不到位，基层人员缺乏相关技能，各省支撑能力存在差异。
为解决这些问题，运营商亟需完善其数据管控平台，扩展数据管控能力，深入前移数据管控节点、完善数据管控范围，建立起一套企业级的数据管控体系，实现企业数据标准刚性落地，加强数据生产、加工、使用全过程的透明管控，有效预防、监控、分析和处理数据质量问题。
2 运营商企业级数据管控体系
电信运营商的企业级数据管控体系目标是实现智能化、自动化的数据管控，从生产源头进行监控并提升数据质量，实现企业数据标准刚性落地、数据生产加工全过程透明管控，并具备质量问题预测能力[3-5]。
数据管控体系可以分为管理域、核心域和支撑域这3个域，各个领域之间既相互联系，又具有相对的独立性，如图1所示。其中，管理域实现数据管控组织、岗位、流程的管理和考核；核心域实现数据质量问题的预防、监控、分析和数据问题处理；通过支撑域完成底层技术实现，支撑域实现数据标准管理与元数据管理，是数据管控平台的底层技术支撑。
对电信运营商而言，数据质量问题是最大的痛点。数据质量与其他管控领域的互动最为密切，因此建议运营商将数据管控以数据质量为中心。数据质量管理的目标是实现从数据生成到数据加工及应用全过程的透明管控，预防、监控、分析、处理数据质量问题。
数据质量管理由数据质量监控、数据质量问题分析和数据质量问题处理构成。
（1）数据质量监控主要包括：数据管控平台与纳管系统间的接口传输和采集监控，实现接口文件级校验、接口文件记录级校验和接口及时性监控，对接口上传数据是否及时（包括迟传或者未传）、接口上传数据是否重传、接口上传数据重传次数等进行监控；指标的逻辑性、完整性、一致性和及时性检查以及波动监控；统一编码变更监控、编码映射关系变更监控；模型变更监控和模型一致性检查；实体变更监控、实体完整性监控，监控各个业务系统（特别是已经正式上线运行的业务系统）数据库的实体对象及其变更情况；数据加工、数据稽核、数据和页面监控等。
（2）数据质量问题分析主要包括：数据质量问题自动定位，根据数据加工过程链路关系图、接口采集链路关系图、数据稽核链路关系图（按血缘关系配置）、编码或实体链路关系图（按血缘关系配置），设置重点监控节点，并对重点监控节点进行监控预警规则配置，对出现质量告警的节点进行数据质量状况分析以及血统分析，找到问题出现的根源节点，实现对数据质量问题的快速定位。数据质量问题分析，可采用编码映射影响分析，指标口径影响分析，问题分析报告管理，数据质量报告管理等。
（3）数据质量问题处理则主要负责根据数据质量问题报告的问题列表和问题明细列表，完成数据质量问题工单的生成、分配、派发、接收、协同处理、反馈、结果评估和知识沉淀。数据质量监控如遇异常情况，会自动触发质量问题分析流程、数据问题处理流程以及通知流程，并支持数据质量监控报告的自动生成。
数据质量管理及数据管控的关键点包括数据标准管理、元数据管理、数据生命周期管理和数据安全管理。
（1）数据标准管理的目标是建设企业级的数据标准体系，规范企业数据管理流程和制度，在全企业各IT系统落地执行，实现标准（包括基本指标、维度、指标树、编码、模型）管理、检索和比对，以及标准执行日常核查和应用上线标准化审核等核心支撑能力。其中，应用上线标准化审核是基于指标比对、编码比对和模型比对等功能，检查、审核新上线应用的指标、编码、模型等是否遵从企业的数据标准要求，从源头上管控企业级数据标准的执行。标准执行日常核查则是从多个维度，针对已运行的纳管生产系统选取抽样的生产模型、编码对象进行比对，实现数据标准化执行结果的常态化检查机制。
（2）元数据管理的目标是显性化支撑企业数据标准化，提供元数据采集、信息维护和变更管理，以及元数据地图分析、血统分析、影响分析、活跃度分析、冗余性分析和实体差异分析等元数据基础应用，为数据管控体系的数据导入、维护、质量管理、数据分析提供基础。
其中，数据地图分析是以拓扑图的形式对数据管控平台纳管系统的各类数据实体、数据处理过程的元数据进行分层次的图形化展现，并通过不同层次的图形展现粒度控制；血统分析帮助了解业务流程，检查指标数据，验证指标实际加工过程是否满足指标计算口径的定义，达到对质量进行辅助检查的作用；影响分析帮助发现因某个实体发生变化或修改时可能会受到影响的实体，并评估这个范围，进行优化整理；活跃度分析显示哪些指标的运行效率、稳定性等对系统的影响相对更大，需要重点保障，降低系统的风险指数；冗余性分析从业务规则、实体定义、业务定义等元数据角度去审查数据是否冗余，并将冗余数据以列表的形式展示处理，并支持数据导出；实体差异分析实现2个实体属性与血统链路图的差异性比较，从而帮助客户选择合适的统计口径。
（3）数据生命周期管理的目标是将存储分级管理规范化，降低成本，实现完善的迁移方案，规范生产应用迁移需求，实现归档数据的自查询能力，提升历史高价值数据的再利用支撑能力。数据生命周期管理由配置管理、执行管理和执行监控分析构成。
配置管理包括：对象管理，确定数据生命周期管理的对象；要素管理，负责配置价值要素、时效要素、成本要素、风险要素等；策略管理，配置数据的分级存储策略（在线/近线/离线的阶段和周期）、备份策略（时间、地址、对象、条件）、压缩策略（压缩对象、压缩比、压缩执行时间）等；设备管理，维护管理被管控的数据对象所涉及的存储设备信息；策略映射管理，将要素、策略和设备信息等映射到具体的数据对象上，形成最终可执行的具体的数据生命周期管理规则。
执行管理实现企业级的数据压缩、备份、分级存储、清理等数据生命周期过程的调度、执行和控制管理。
执行监控分析主要对备份、分级存储、压缩等执行结果进行显性化监控和分析，可对具体的数据对象的各种存储分级状态（在线/近线/离线）进行分析。
（4）数据安全管理的目标是提升敏感数据访问控制、保证系统操作安全、加强应用访问权限等能力，在不降低安全支撑能力的基础上，提升数据提供效率。数据安全管理由权限管理、加密管理和数据安全日志分析构成。权限管理包括数据用户安全和开发/维护过程安全。加密管理包括关键数据加密管理、密钥管理、加密内容查询和加密算法管理。数据安全日志分析包括敏感数据访问分析、应用访问日志监控、主机操作监控、异常操作数据库分析、数据操作监控和异常下载预警等。
3 运营商数据管控组织架构
对照电信运营商的企业组织架构，数据管控建议采用“一级管理、二级维护、三级应用”的模式，数据管控组织覆盖集团总部和省分公司，包括数据管理域和生产业务域，组织架构图如图2所示。
运营商数据管控组织架构中各角色的职责如表1所示。
为保障数据管控工作的有序开展，需要建立相应的数据管控流程、培训和考核制度，规范数据管控流程，定期开展数据管控培训，全面考核数据管控相关角色的支撑能力，确保数据质量的可靠性、有效性和权威性。考核周期可以分为月度考核、季度考核、年度考核。在考核初期，考核人为被考核人制定考核计划，明确考核内容和考核规则，考核计划需经过被考核人确认和上级领导批准；在考核期末，可以先由被考核人自评，然后考核人根据被考核人的表现和指标，为考核人打分，考核结果经过被考核人确认和上级领导批准后生效，考核结果作为员工定岗、升职和奖金发放的依据。考核方式可以采用主观考核和客观考核2种方式，数据管控平台能够提供数据的内容的，采用客观量化考核，并由平台周期性自动执行，对于系统不能够提供数据的内容，由相关管理人员人工打分。
4 结束语
企业级数据管控体系的建立、完善和维护，在采用先进技术手段建立数据管控平台的同时，更需要建立起配套的企业级数据管控组织、责任、流程、培训和考核体系。
鉴于运营商目前已经累积了大量的数据管控问题并不断产生新问题，需要分2步解决数据管控问题，一是数据管控环境初始化，有效解决历史质量问题，形成经验规则；二是在历史经验规则的基础上不断优化，这将是一个长期的过程，应该得到领导层的高度重视和有效参与。
参考文献：
[1] 童晓渝，张云勇，房秉毅，等. 大数据时代电信运营商的机遇[J]. 信息通信技术， 2013（1）： 6-9.
[2] 李勇，曹文娟. 电信运营商大数据策略的“攻”与“防”[J]. 通讯世界， 2013（4）： 39-40.
[3] 叶丹. 初探电信运营商数据管控体系[J]. 通信世界， 2009（43）： 12-13.
[4] 李晓东. 电力企业数据中心数据管控的研究与应用[J]. 电力信息化， 2012（8）： 60-64.
[5] 贾红龙. 论烟草行业数据中心建设中的数据质量管理[J]. 信息技术与信息化， 2009（6）： 33-38.
作者简介
数据化运营体系范文4
【关键词】ngoss；oss；电信运营支撑系统；框架
文章编号：issn1006—656x（2013）09 -0105-02
一、背景
以移动互联网、物联网、云计算为代表的开放融合信息服务成为通信信息服务发展的趋势，由它们带来的新型业务模式与传统电信业务不同，行业应用模式复杂，但业界并没有进行统一的技术标准和统一平台规划，导致缺少统一的业务标准和技术标准，产品、受理和计费流程也不固定，缺乏标准产品和商业模式，在接入上存在很大难度。电信运营商需要投入专业团队研究新业务形态和新商业模式，改变传统boss支撑模式，进行新网络、新业务平台的建设，以满足用户对应用的可操作性、可视化等个性化需求的增强。同时，运营商迫切需要通过电信集约化的手段实现对业务和运营支撑的统一化，以降低业务部署和运营难度。
由于三大电信运营商此前运营的业务较为单一，因此三个运营商的支撑系统目前还普遍存在系统架构老化、系统基础能力弱、标准化水平差、扩展能力不足等四大问题，无法更好地支撑市场发展，需通过推行一体化集约运营型oss系统来彻底完成底层数据模型以及架构的调整。本文就是针对一体化集约运营型oss系统的应用方案展开调查研究的。
从整体上看，我国的oss建设仍处于初级阶段，缺乏丰富的理论、技术以及实践经验，缺乏普遍认可并可以参照的建设标准和规范模型，运营商和服务商多数根据自己的理解去规划和建设oss。因此，对于我国oss标准的发展，应在以跟踪、消化为主的基础上，逐步制定相应的国内规范，发展符合国际潮流和本国实情的oss标准。
二、ngoss理论基础
ngoss是下一代运营支持系统（next generation operations support systems）的缩写。ngoss是电信管理论坛（tmf）提出的新一代oss体系。ngoss从系统（即插即用规则）、过程（企业事务过程模型）、信息（关联处理公用数据）、产品四个方面保证oss体系具备标准化、能够逐步演化、保证互连互操作（开放）、实现端到端的管理和高度自动化的特点。ngoss提出一系列的文档、信息模型和代码，分析研究企业核心业务流和信息技术，提出一套指导oss建设的系统框架和设计即插即用的oss组件方法，帮助开发商迅速开发支撑系统，满足电信运营商对oss系统建设的需要，从而使oss系统设计、开发从满足个别运营商的个体需求到分析电信运营商的整体需求的范围上来，进一步使oss系统的设计、开发进入到一个崭新时代。贴近运营商需求，使系统开发变得更迅速、更灵活、成本更低是ngoss的目标。
三、中国电信行业oss系统现状及问题分析
中国电信行业oss系统应用现状：从2003年起开始规划自身的bss/oss系统，由于电信业务比较复杂，机构分支庞大，所以电信公司主要采取各本地网、各个子系统分别建立、逐步融合的方式，原有系统模块的划分有所变化，但各系统功能仍然保留。oss系统建设目标为：逐渐由本地网集中向省集中过渡，功能模块之间将共享核心数据模型。
中国电信业oss系统建设与应用中存在的问题：oss发展建设缺乏总体框架指导和具体实施规范；无法满足业务变化的需求；管理流程有待进一步规范；客户资料系统不完善。
基于以上问题吉林电信公司一体化oss系统建设与应用应满足以下几点要求：集团、省两级纵向信息/数据交互的需求；集团横向信息和数据的需求；简化系统之间网状互联接口的需求；统一规范接口标准的需求。
四、吉林电信公司一体化oss系统方案设计
（一）系统方案设计目标与原则
为了支撑吉林电信oss域系统间的横向信息和数据交互需求，以及集团公司oss系统与省级系统间的纵向信息和数据交互需求，达到市县oss系统接口的贯通，满足吉林电信企业信息化架构的目标。系统建设应达到以下几个业务目标：实现集团oss域系统间的横向信息和数据交互；实现集团oss域系统同集团其他域系统间的横向信息和数据交互；实现集团oss域系统同省oss域系统间的纵向信息和数据交互；企业外部系统对集团oss域系统的信息和数据交互技术目标。通过建设总部oss应用集成平台，减少集团oss域内系统间、市与县级oss域系统间网状互连接口，达到接口的统一化和标准化。
系统建设应达到以下几个技术目标：（1）统一接口服务管理（2）屏蔽系统间互联的复杂性（3）建立系统之间高效、稳定的接口管理机制（4）接口服务动态和扩展能力运用soa理念，通过组件式模块化开发，达到系统组件的动态更新与，提局系统的稳定性，并提尚系统的横向与纵向扩展能力。
系统方案设计原则有两个分别为：面向服务构架和基于soa设计原则
（二）系统总体技术架构
oss应用集成平台系统集成逻辑图如图4-1所示。oss应用集成平台基于spring的j2ee框架，采用的是infomix数据库、业务逻辑层、展示层的三层架构。在展示层使用了extjs、struts2，dwr、flex等技术。在服务端使用了drools hibernate、h2等技术。 图4-1 oss应用集成平台系统集成逻辑图
（三）系统核心业务实体概念模型设计
ngoss所强调是一个体系概念和结构。在体系概念和结构的指导下，规定和开发具体的标准和技术，在抽象模型和结构的基础上，研究和选择适用的分布、数据和信息共享等技术，以构造最有效的系统和应用。
ngoss的核心框架不使用任何特殊技术，这样即使使用新出现的技术构建新的织件时，也无需在不同技术间建立接口，只需通过构造适当的适配器就可以实现组件间的通信，从而保证了核别心框架的有效性和连续性。要保证技术独立性，ngoss核j自框架需要满足大量的约束条件，如：不能指定任何特殊的通信协议；必须允许使用同步、异步、准同步的调用方式；不能描述任何业务过程数据；必须定义技术独立的ngoss组件如何实现过程中的织州一管理接口等。
虽然ngoss核心框架不使用任何特殊技术，但是在框架的实现过程中不可能脱离技术。在ngoss解决方案中，任何基手技术的框架必须声明执行环境，从而保证织件开发者开发的组织，可以在这种框架实现中的正常工作。
（四）系统界面规划设计
系统界面规划如下图4-2所示：
图4-2 系统界面规划
（五）各主要子系统功能描述与业务流程设计
1、子系统的数据（局部）私有化
子系统之间的数据严格封装，一个子系统不允许直接修改另一个子系统的数据，被访问子系统必须向访问子系统提供相应的服务访问接口。
2、子系统划分
我们可以清晰定义系统的外部接口模块和土要的系统模块。接口模块土要可以分为综合采集模块，综合联机指令模块，统一缴费平台，客服接口平台，统一接入平台等系统核心模块可以分为对计费数据流的处理，综合计费模块，综合帐务处理模块，对费用管理为土的帐务管理模块，对工单管理的综合营业（客户服务）模块。
3、子系统分布
接口类：综合采集，综合联机指令，统一接入平台，统一缴费平台，客服接口管理平台。
技术平台类：系统管理子系统（系统框架），内存数据库系统
核心类（bss核心模块）：综合计费，综合帐务处理，信用控制模块，帐务管理模块，综合客户服务
外部应用类：渠道管理支撑系统，客户管理系统，运维管理子系统，综合资源管理，经营报表平台，产品管理系统等。
图4-3 基于dgoss的电信业务支撑系统架构
五、吉林电信公司一体化oss系统方案实施的保障措施
保证oss系统规划的科学性、明确oss系统评估体系的指导性、实施oss系统技术标准的统一性、保障oss系统人员培训的规范性及提高oss系统管理体制的完善性。
六、结论
在电信技术快速发展及中国电信的市场发展战略逐步转移为以客户为中心的发展策略背景下，借鉴tmf提出的下一代运营支撑系统ngoss理论体系，充分分析当前oss系统存在的问题，结
合电信运营商制定的企业目标和发展战略，对所提出的oss建设方案中的总体技术架构、核心实体模型、界面规划及核心子系统的业务功能和业务流程进行重点分析设计。
参考文献：
[1] 陈龙，张春红，云亮.电信运营支撑系统[m].北京：人民邮电出版社，2005.
[2] 赵慧玲，叶华.以软交换为核心的下一代网络技术[m].北京：人民邮电出版社，2002.
[3] 电信管理论坛.运营支撑系统与软件ngoss数据模型、体系架构与测试[m].北京：人民邮电出版社，2005：15-20.
[4] 梅斌.电信业务运营支撑系统的发展与演进[m].邮电设计技术，2005-05.
[5] 王君坷，艾波.电信运营支撑系统：软件体系结构模式系统[m].北京：人民邮电出版社，2006：44，50.
[6] 孔令萍.新一代运营支撑系统体系结构[j].中兴通讯技术，2003，（3）：60-6.
[7] 卢捍华，王亚石，闵丽娟等.基于ngoss的oss/bss 框架[j].电信科学，2009，（10）：57-62.
[8]谢青宇.新一代运营支撑系统与软件ngoss：数据模型、体系架构与测试[m].北京：人民邮电出版社，2003.
数据化运营体系范文5
关键词：高速公路 运营体系 大数据 应用
一、前言
“大数据”无疑是当下最热门话题之一，它将成为重要的生产要素，推动企业更加科学和可持续地发展。大数据（big data）也称巨量资料，是指需要借助新处理模式才能实现其更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据有四个特点，即 4 V：规模巨大（Volume）、类型繁多（Variety）、处理速度快（Velocity）、数据价值高（Value）。
路产经营子系统、路产养护子系统、 路产维权子系统、运营安全子系统、运营成本子系统、运营绩效子系统是高速公路运营体系的六大子系统，每个子系统按照一定的规则运行并产生巨量数据，这些巨量数据称为高速公路运营的“大数据”。毋庸置疑，“大数据”将优化并变革高速公路运营这个趋向传统的行业管理，并促使行业的再生与发展。那么，这些“大数据”在高速公路运营体系中怎样深入挖掘其价值，值得探讨。
二、大数据在高速公路运营体系中的应用
（一）在路产经营子系统的应用
路产经营中的数据主要有收费数据、监控视频、路面运营数据、监控数据等，例如广东省联网收费每年产生的流水数据数以亿计。这些数据在路产经营中的应用价值还可以拓展：
一是营运分析预测。通过分析通行费收入、车流量变化、路网结构，并综合考虑与之相关联的周边区域经济形势、人口状况、产业结构等影响因素，可以对路段或路网收入进行更为准确的预测。
二是路段精准营销。目前，大多数高速公路营销是以树立标志标牌、投放媒体广告等措施达到引车上路目的。而大数据分析平台一旦建立，便可通过数据处理精准分析用户的出行动态，例如百度地图的日请求次数峰值可高达70亿次，拥有大量的用户出行数据，高速公路可以与移动终端地图战略合作，结合用户的出行偏好，利用APP精准推送更合适用户出行的高速公路线路。
（二）在路产养护子系统的应用
大数据思维下，路桥养护可以看成是数据采集及应用的过程。路桥养护子系统中的数据主要包括：路桥健康及环境监测数据、数值模型及模拟计算数据、规范设定及参数量化数据、路桥档案及养护施工数据等。以黄埔大桥为例，仅桥梁健康监测（不含视频）数据日均约为2GB。
大数据在路产养护子系统中的核心应用就是要建立一个智能化、有生命力的预防性养护决策支持系统。
一是建立多维度数字化路产管养平台。通过在GIS地理信息系统基础上构建的数据库可以查询每一段道路的主体结构信息、附属设施信息、技术状况、使用性能以及相对应的设计、施工、养护信息及相关责任人。对于同一路产设施，以空间为标记，可以查询时间维度上的所有损坏信息和养护维修记录；对处于同一时段的设施，可以进行项目级、网级的信息查询统计。
二是大中修预警及全寿命周期养护计划。通过监测可建立路面结构数据库，对气象、环境因素、路面载荷状况、车流量等道路各项指标进行衰变分析，及时掌握道路服务水平和损坏状况，预测其使用寿命，并可对需要大中修或专项维修的项目进行提前预警，对比分析各种处治方案，辅助管理人员科学制定养护计划。
（三）在路产维权子系统的应用
一是识别偷逃通行费行为。目前各个高速公路营运单位都需要配置专人进行人工稽核与识别。但实际上可以根据全省乃至全国联网的收费数据建立一套甄别算法，开发出高速公路逃费稽查电子辅助系统。通过分析收费数据，查找出入口车牌不一致、经常性超时行驶车辆及换卡车辆信息；也可通过车牌抓拍系统，对经常计重逃费、绿通车辆违规等行为加大检查力度。例如山东省专门建立了一套稽查平台，根据设定的算法，定期对全省联网收费数据集中进行逐条甄别，对于符合逃费特征的车辆进行标识和汇总，继而自动提醒相关部门和各收费站。
二是治理超载超限。路政部门还可以通过云平台等方式与交警系统进行互动，共同建立基于驾驶人或者涉事车辆的黑名单系统，得到超限超载车辆的相关数据，如车辆品牌、车轴数、车辆装载质量以及车辆常走的路线等。这样一旦车辆驶入收费站就可将该车信息传输到交警和路政的监控中心，即刻可知该车是否曾经有超载或超限行为，根据以往记录和这次是否超载超限，路政管理部门依法对该货车进行监督和处理。
（四）在运营安全子系统的应用
一是预防事故与提高畅行率。一方面，我们不仅可以通过分析车流量、路面状况、天气状况与事故之间的相关性，提出改进措施，进行事故预防；另一方面，还可以根据高速公路车流量、车型结构、道路特点，开展高速公路主线控制、匝道控制、客货分离、远程引导等措施，降低高速公路拥堵状况，提高畅行率。
二是建立项目级和区域级安全应急指挥平台。该平台以项目级路桥安全应急管理系统为依托，在整合各项目级系统监测数据、预警信息、应急管理措施等资源的基础上，建立统一指挥、统一调度、功能齐全、运转高效的区域道路桥梁运营安全应急管理体系，实现安全管理与应急信息资源共享，提高预防和处置区域桥梁安全、应急事件的能力，全面提升区域路网的运营安全保障水平。
（五）在运营成本子系统的应用
高速公路运营企业大多采用目标成本管理法进行成本控制，即根据企业的经营目标，在成本预测、成本决策、测定目标成本的基础上，进行目标成本的分解、控制分析、考核评价的一系列成本管理工作。
当大数据理念渗透到成本体系中，成本管理将由“核算型”（事后核算）到“控制型”（事中控制）逐步向“价值型”（事前预测）转变。“价值型”阶段需要借助成本数据库管理。
高速公路运营成本体系主要包括四大类数据：经营成本、人工成本、维护成本、财务成本等。企业通过在历史成本数据沉淀中，引入成本数据库，经过分析处理后、总结经验，形成各类成本指标，并利用这些信息为企业运营决策、成本管控、计划合约等成本管理工作提供指导和参考，评估成本管理绩效，从而形成一个全企业、全过程、全员的多层次、多方位的“完整闭环式成本管理链条”成本体系，以达到成本最低化和价值最大化。传统目标成本管理与“价值型”成本管理的区别如图一可见：
（六）在运营绩效子系统的应用
一是绩效主体与指标多元。首先是评价主体多元化，不仅包括上级部门、专业第三方机构或者专家学者，甚至是普通公众也能通过数据系统参与到绩效评价中来。其次，通过数据库甄别和选取各类考核指标，包括定性与定量指标、关键和辅助指标、共性和个性指标、长期和短期绩效指标，实现了指标全面客观。
二是绩效数据采集高效率。企业的自动化办公系统（协同或oa系统），实际上无论是内部员工还是外部资源，所有的业务信息、文件流转、流程审批、知识共享和绩效考核都在一个统一的数据平台上完成，而这些关联的数据也都记录在这个平台上，日积月累形成了大量的管理数据。这些看似庞杂的信息为组织行为与绩效的分析、挖掘和改进提供了有效数据。这些数据的直接利用使得绩效管理过程减少了人工收集数据以及协调组织评估人员进行评估的低效率的过程。
三、高速公路大数据应用展望
目前，高速公路运营数据和信息系统现状是实时分析能力弱、海量数据处理效率偏低、缺少分析方法。因此，要推动大数据的应用，需要构建良好的环境：
一是加强数据文化建设，从宏观战略层面发扬强调精确、推崇理性和逻辑的文化，管理策略层面由定性分析逐渐向定量分析转变。
二是打破技术壁垒制约，营运数据存储分散导致信息孤岛、各类数据关联度低，因此，当务之急必须提高系统耦合度，提升数据处理效率。
三是加大人才支撑力度，数据结构化和语义化是数据分析和挖掘的前提，营运系统应配置专业的数据分析挖掘人才，行业内也应鼓励优秀的数据系统集成商。
当今大数据已被提升至国家战略高度，并逐步渗透到各行业和领域，希望高速公路行业能成为潮流的引领者，而不是驻足徘徊在大数据宝藏的门前。
参考文献：
[1] 涂子沛.大数据及其成因[J]. 科学与社会，2014（3） .
[2] 王艳侨.浅谈基于全寿命周期和大数据理念的高速公路养护管理系统 [J]. 通讯世界，2015（6）.
[3] 刘中亚.正视大数据―浅析基于大数据分析的高速公路运营管理[J].中国公路，2014（12）.
数据化运营体系范文6
关键词：财务核算 商业地产 服务行业 管理会计体系
一、管理会计体系建设需要摒弃财务核算仅为实现企业对外报告的传统功能，推进财务核算向管理决策功能拓展
对于新兴行业的初创型公司来说，管理会计工作的开展一般会滞后于财务会计工作，管理会计体系构建需要有一个逐步认知和布局的过程，而财务核算体系一般会伴随业务的发展先行建立起来。为了推进企业管理会计体系建设，财务核算体系在设计和建设过程中，需要摒弃财务核算仅为实现企业对外报告的传统功能，推进财务核算向管理决策功能拓展。本文以商业地产服务行业为例，强调用管理会计理念构建财务核算体系，使财务核算体系建设符合企业推进管理会计体系建设的远景目标。
二、财务核算需要从简单核算向多维度、精益化核算转型，使财务核算数据能够有效运用于管理决策
商业地产服务行业在我国属于新兴行业，除了房地产开发商转型或涉足商业地产领域成立商业地产管理公司以外，第三方商业地产服务机构也逐步发展起来。房地产开发商旗下的商业地产管理公司主要为自身开发的项目提供商业地产管理服务，一般不参与其他房地产企业的商业项目运作，而第三方商业地产管理公司作为专业化的商业地产服务机构，为多个房地产开发商或业主提供商业项目增值服务，其主要商业模式为轻资产、多项目运作。本文所探讨的商业地产服务行业财务核算体系构建以及管理会计信息化基础建设主要针对第三方商业地产运营管理公司。
第三方商业地产运营管理公司主要经营管理模式有受托经营、承租经营、股权投资、商业策划服务等。受托经营模式，即商业地产运营管理机构作为资产管理方，接受商业地产开发商或业主方委托为商业地产项目提供全程资产管理服务，获取资产管理收益并分享项目物业增值收益。承租经营模式，即商业地产运营管理机构作为承租方，以租赁方式取得商业地产项目整体经营权，通过对项目重新定位和改造以及后续运营管理，获得项目租金收入并分享项目物业增值收益。股权投资模式，即商业地产运营管理机构作为投资方，以直接购买或收购兼并方式获得商业地产项目股权，通过对项目的直接投资和直接管理，提升项目整体价值获得股权投资收益。商业策划服务模式，即商业地产运营管理机构作为专业咨询机构，为商业项目提供项目规划、市场定位、招商租赁等服务获取咨询收入。
第三方商业地产运营管理公司主要利润来源于多项目资产管理利润、承租经营利润、商业策划收益、物业增值收益以及股权投资收益等。由于其运营管理的服务对象为商业项目，核算体系设计中，所有的核算元素都必须以项目为中心进行精益化核算。比如，核算细则要求所有的直接成本费用必须核算到项目层级；对于总部层级发生的间接成本费用，凡是受益对象为项目的，必须核算到项目层级；对于受益对象为项目，但无法明确到具体项目的，核算前需要与管理层沟通具体分配原则后核算至具体项目；对于受益对象不能归属于项目的，核算上需要记录为“非项目”成本费用。对于管理层来说，总部层级发生的成本费用受益对象不能最终归属于项目的并不多见，这些成本费用可能是项目的前置成本，也可能是潜在项目的拓展成本，核算上要求财务人员深入到业务前沿，跟踪这些成本的最终归属项目。
由于商业项目经营管理模式不同，财务核算上需要反映不同管理模式下的项目运营状况。此外，不同管理模式下的商业项目可以细分为不同的管理服务阶段。比如，受托经营类和承租经营类项目，可以细分为商业定位阶段、工程改造阶段、招商阶段、预开业阶段、正式开业后运营管理阶段等。商业策划类项目，可以细分为商业定位阶段、工程改造阶段、招商阶段等。财务核算方面，需要根据项目在业务上的多元化属性，对项目进行多维度核算，使经营分析既可以从项目整体又可以从不同维度方面反映项目的财务状况。
从以上第三方商业地产运营管理公司经营管理模式的特点来看，财务核算需要从简单核算向多维度、精益化核算转型，使财务核算数据能够有效运用于管理决策。
三、财务核算系统与业务系统的底层数据需要实现共享，使财务核算系统能及时获取和整合业务信息，跟踪业务活动变化，发挥财务核算决策支持功能
第三方商业地产运营管理公司作为连接商业物业持有者和使用者的媒介，承载了大量的外部资源。比如，房地产开发商、投资者、品牌商、供应商和消费者等。商业地产服务商参与了房地产业、商业服务业、金融业的市场资源整合和重新配置活动。
商业地产服务机构在商业项目管理的各个阶段与众多外部供应商紧密合作，共同服务于商业资产的增值服务。比如，商业项目市场定位和规划阶段，商业地产服务机构需要与专注项目所属区域的市场调研机构紧密合作；商业项目工程改造阶段，需要与工程咨询供应商合作；招商阶段，需要与招商经纪服务商合作；市场推广和营运阶段，需要与媒体和市场运营供应商合作。
第三方商业地产运营管理公司作为市场资源整合者的角色定位，要求财务核算体系设计中必须考虑将外部市场资源沉淀在公司信息化系统的底层数据库中，并实现企业内部各信息子系统数据共享。比如，OA系统、采购系统、合同管理系统、商户销售系统、会员管理系统、租户结算系统等各信息子系统的底层数据库必须与财务核算系统保持信息共享和互换，使财务核算系统能及时获取和整合业务信息，跟踪业务活动变化，发挥财务核算决策支持功能。
四、财务核算体系构建需要集团统一核算管理体系，实现财务信息集中管理，为管理会计体系建设做好铺垫
针对第三方商业地产运营管理机构轻资产、多项目运作的商业模式特征，其主要公司构架一般设计为集团管理公司、区域管理公司、项目公司三级。集团管理公司主要核算集团总部费用、集团直接管理的项目池；区域管理公司主要核算区域总部管理费用、区域公司直接管理的项目池；项目公司主要核算特定项目。除了以上三类公司以外，集团公司还会通过持股方式控制专业性功能公司，比如，为项目提供工程改造的工程咨询公司、提供物业管理服务的物业管理公司、提供招商服务的招商咨询公司等，这些专业性功能公司既可以为集团内项目提供服务也可以在市场上独立运作。
以集团直接管理的承租经营类项目为例，项目公司作为承租方，通过租赁方式取得项目整体经营权，会计核算主体为项目公司，主要核算项目租金收入和项目直接经营成本。集团层面对项目的直接管理成本主要体现为集团专业管理部门为项目运营管理服务投入的人力资源成本、集团集中招商职能为项目发生的招商成本、集团集中营销职能为项目发生的营销成本等，这些直接成本记录在集团管理公司的核算账套中。此外，集团内专业性功能公司为项目提供的专业化服务成本，比如，工程咨询服务成本、物业管理服务成本等记录在专业性功能公司的核算账套中。从集团母公司视角，对外报告需要抵消内部公司关联交易产生的内部服务结算收入与支出，反映公司整体经营成果；对内报告需要集合集团内各核算主体的经营数据分析各项目完整的投入产出情况，跟踪项目财务状况的变化。
第三方商业地产运营管理公司集团化统一运营管理、集约化经营的特点，要求在财务核算体系设计方面，必须首先考虑统一集团内各公司核算科目体系、核算细则，统一集团内各公司财务对内和对外报告体系。集团统一核算管理体系，有利于实现财务信息集中管理，为管理会计体系建设做好铺垫。
五、财务核算向管理决策功能拓展，需要企业管理层权衡成本与效益，使财务核算体系建设符合企业推进管理会计体系建设的战略规划
财务核算向管理决策功能拓展，要求财务核算体系随着行业的变革和公司商业模式的变化持续改善。财务核算向管理决策功能拓展，需要企业管理层权衡成本与效益，综合考虑企业发展的阶段性以及推进管理会计体系建设的布局和时间节点，使财务核算体系建设符合企业推进管理会计体系建设的战略规划。 [h: 0px" />
参考文献：
[1]财政部.关于全面推进管理会计体系建设的指导意见（财会[2014]27号）.
