Автоматизированное формирование предпочтений потребителей телекоммуникационного предприятия на основе применения методов интеллектуального анализа данных и системы управления бизнес-правилами

 ВЕЙНБЕРГ Р.Р., к.э.н., доцент кафедры ИСЭМ РЭУ им. Г.В. Плеханова, менеджер проектов ООО «Программная Логистика»

Автоматизированное формирование предпочтений потребителей телекоммуникационного предприятия
на основе применения методов интеллектуального анализа данных и системы управления бизнес-правилами

В статье рассматривается автоматизация процесса подбора телекоммуникационных услуг связи через последовательное и параллельное выполнение потоков правил, реализованных в виде структурно-функциональных блоков системы управления бизнес-правилами Visual Rules, с учетом изменения потребительских и личностных характеристик клиента. Автором была разработана система поддержки принятия решений по подбору телекоммуникационных услуг связи для потребителей. Основной функцией системы является формирование наборов телекоммуникационных услуг исходя из результатов интеллектуального анализа клиентских характеристик (набор социально-демографических и личностных данных клиентов). Основной функционал построен на языке Rule language и реализует выполнение наборов бизнес-правил (построено порядка 100 вариаций правил, состоящих из одного глобального и семи вложенных потоков правил). На систему получен РИД № 2014660621. Область применения: поддержка принятия решения при подборе услуг телекоммуникационной связи группам клиентов

В настоящее время происходит интенсификация развития телекоммуникационного рынка не только в локальном, но и в общемировом масштабе. Данная тенденция выражается в усилении значения ряда объективных факторов, влияющих на рынок:

• последние два-три года в мире наблюдается удвоение объема передаваемой информации через информационно-телекоммуникационную инфраструктуру;
• происходит дифференциация спектра предоставляемых сервисов (до 100 комбинаций услуг на отдельно взятых локальных рынках) с имеющимся повышением динамики изменения предоставляемых услуг;
• наблюдается рост объемов клиентской базы – показатели общемирового количества пользователей сотовой связи прогнозируются на уровне 14 миллиардов абонентов к 2020 году.

Все вышеназванные факторы повышают конкуренцию на телекоммуникационном рынке, что приводит к необходимости адекватной автоматизации телекоммуникационной сферы в пользу персонификации клиентских предпочтений.

Проблематика. Введение

Для определения клиентских предпочтений чаще всего используются методы интеллектуального анализа данных, с помощью которых определяются скрытые закономерности, содержащиеся в данных мониторинга клиентской активности, потребительских и личностных характеристик клиентов.

Методы ИАД повсеместно применяются в процессе анализа рынка потребителей услуг связи, но их применение носит фрагментарный, неполный характер:

• выполняется кластеризация без классификации или с уже известным количеством кластеров,
• не используется поиск оптимальных алгоритмов разбиения,
• не применяется метод понижения размерности данных при визуализации, отсутствует обучение в процессе классификации.

Применение полученных результатов ИАД в существующих системах поддержки принятия решений недостаточно формализовано и автоматизировано, что отрицательно сказывается на своевременности и оперативности принятия решений по предоставлению телекоммуникационных услуг на рынок и повышению лояльности и эффективности в работе с клиентами. Подобную формализацию и автоматизацию применения результатов ИАД может обеспечить имплементация системы управления бизнес-правилами (BRMS – Business Rules Management System) за счет ее использования как части практической реализации системы управления отношениями с клиентами – CRM на предприятиях связи России. Возникает необходимость совершенствования существующих механизмов CRM с помощью разработки модели и комплексной методики выявления и формирования клиентских предпочтений, представляющих собой инструменты эффективного управления и анализа потребительской базы, ядром которой должно стать наличие гибкой интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений (ИИСППР) на основе синергии современных методов ИАД и соответствующих программно-инструментальных средств BRMS.

Проблематика. Решение

Разработанная автором интеллектуальная информационная система поддержки принятия решений является частным случаем СППР и имеет следующую структурную схему, изображенную на рис. 1.

Рисунок 1. Структурная схема ИИСППР с модулями Data Mining и BRMS

ИИСППР включает в себя модуль Data Mining (ИАД), реализующий этапы выбора методов кластеризации, выбора оптимального количеств кластеров, проверки методов кластеризации, визуализации данных, анализа результатов и классификации полученных данных кластеризации, и модуль «Система управления бизнес-правилами» (BRMS)» для формализации применения результатов ИАД и автоматизации подбора необходимых сервисов, в зависимости от траектории движения элементов внутри клиентского кластера, с учетом профиля потребления и социально-демографических характеристик потребителей.

В рамках ИИСППР было обеспечено интегрированное представление бизнес-правил и результатов ИАД, которые показывают высокие нефункциональные требования: надежность, скорость доступа, быстрота изменений и т.д.

Была спроектирована база данных, хранящая сведения о потребителях телекоммуникационных услуг (19 характеристик клиента), и настроено подключение к БД MYSQL.

Далее проведено развертывание модуля BRMS, что потребовало выбора соответствующего вендора: детально рассмотрено четыре прикладных пакета: IBM ILog JRules, Blaze Advisor, Corticon и Visual Rules Suite.

В результате сравнительного экспертного анализа на основании 11 критериев для реализации модуля BRMS было выбрано программное средство Visual Rules Modeler из пакета Visual Rules Suite компании BOSCH, на основе которого и построена экспериментальная модель.

Выделим комплекс мероприятий, необходимый для отслеживания динамического движения кластера (и элементов внутри него) и изменения профиля потребления и личного профиля клиента на телекоммуникационном предприятии в рамках спроектированной ИИСППР (см. рис. 2).

Рисунок 2. Комплекс мероприятий в рамках ИИСППР

Для реализации модели бизнес-правил в рамках телекоммуникационной компании необходимы следующие параметры, полученные в процессе кластеризации и классификации данных: параметры центров кластеров (исходные данные профиля потребления каждого кластера для с = 4 и с = 6), принадлежность клиента к кластеру, параметры классификации полученных кластеров по личным данным, таким как возраст, пол, тип телефона, тип подписки, размер компании-работодателя, место жительства клиента.

Описание блока моделирования бизнес-правил

Ввиду сложной структурной организации модели бизнес-правил процесса принятия решения о предоставлении набора услуг связи в зависимости от профилей клиента, состоящих из множества совокупностей потоков, таблиц решений и тестов, их взаимосвязь целесообразно представить в виде схемы, отражающей структуру модели правил.

При проектировании модели бизнес-правил средствами системы Visual Rules используется следующий набор графических элементы моделирования (нотаций), состав и назначение которых представлены ниже в таблице 1.

Таблица 1. Элементы моделирования правил в среде Visual Rules Modeler

Графическое представление	Название	Описание
	«Старт»	Начало потока правил
	«Решение»	Используются для представления любого рода решений и ветвлений, в зависимости от результата ветвь может не исполняться
	«Присваивание»	Используется для определения любых расчетов, калькуляции, использования математических функций и операций с данными
	«Действие»	Вызывает действие, например, вывод в консоль, вызов другого процесса, посылка сообщения по e-mail и т.д.
	«Вызов потока правил»	Вызывает выполнение потока правил
	«Вызов таблицы решений»	Вызывает выполнение таблицы решени
	«Завершить и вернуться»	Прекращает дальнейшее исполнение правил
	«Повтор»	Предназначен для многократного повтора исполнения правил
	«Исключение»	Используется для исключительных ситуаций, когда невозможно дальнейшее исполнение правил

Используя данные элементы моделирования, бизнес-аналитик имеет возможность полностью описать бизнес-логику, создав модель правил.

Сама модель бизнес-правил в Visual Rules Modeler графически представлена в виде дерева, которое назовем при описании структуры этого дерева глобальным потоком. Определенные ветви дерева, состоящие из определенных правил, назовем вложенным потоком правил. Глобальный поток правил Telecom Project 1 – основной поток правил, реализуемый в контексте запросов из БД, отражающий основные этапы анализа модели и принятия решения о предоставлении набора услуг связи в зависимости от профилей клиента, вызывает следующие вложенные потоки (в порядке выполнения их в рамках модели):

• Поток правил Сluster's attachment – формализация показателя «принадлежность клиента к кластеру» и отслеживание его динамического изменения и движения.
• Поток правил Age – формализация показателя «возраст клиента».
• Поток правил Gender – формализация показателя «пол клиента».
• Поток правил Phone_type – формализация показателя «тип телефона клиента».
• Поток правил Subscription_type – формализация показателя «тип подписки клиента».
• Поток правил Employer_company_size – формализация показателя «размер компании-работодателя клиента».
• Поток правил Residence – формализация показателя «место жительства клиента».

Основными потоками правил, описывающими логику принятия решения, являются следующие деревья и таблицы решений, представленные в рамках глобального потока правил, развернутый вид которого изображен на рис. 3.

Рисунок 3. Глобальный поток правил в рамках модели Telecom Project 1

Он отображает как всю совокупность бизнес-правил в виде дерева, так и взаимодействие правил с БД при обработке модели (экспорт, импорт, обновление БД MySQL, таблица 2 с соответствующими элементами) и процесс принятия решения о рекомендации набора услуг клиенту в зависимости от его профиля.

Для использования SQL-запросов, входящих в модель, необходимо обратиться к компоненте Visual Rules Database Connectivity. Она содержит ряд специальных команд и функций для исполнения SQL: SELECT, UPDATE, INSERT и DELETE, которые задаются для элемента «Действие». В таблице 2 приведены основные элементы для работы с БД.

Таблица 2. Основные элементы работы с БД

Элемент	Описание
	Элемент DBQuery (SELECT выражения) используется для выборки любых типов данных из БД и последующего применения извлеченных данных к правилам
	Элемент DBUpdate (для INSERT, UPDATE и DELETE выражений) позволяет вставлять, обновлять и удалять данные и результаты отработанных правил непосредственно в БД
	Элементы DBRollback и DBCommit позволяют управлять транзакциями

Записи из БД доступны в качестве объектов модели правил путем импорта посредством мастера. Типы данных могут быть созданы из отдельных таблиц или запросов. Имеется возможность подключения нескольких БД.

Далее необходимо запустить сценарий на исполнение и протестировать созданную модель вместе с БД. Для экспериментальной проверки разработано несколько сотен записей с данными условных потребителей услуг связи.

Для проверки разработанного сценария исполнения бизнес-правил применен модуль тестирования, имеющийся в Visual Rules. Это позволило проверить выполнение операций, предусмотренных бизнес-правилами, на примере разработанных условных записей.

Тестирование заключается в том, что разработанные правила применяются к записям БД и проверяется наличие или отсутствие ошибок в правилах. Далее необходимо запустить сценарий на исполнение. Разработанные правила применяются к данным клиента, и проверяется правильность условий, содержащихся в правилах. В случае некорректности указанных данных в базе или ошибок в самих правилах проект не будет собран и в консоли будут выданы сведения об ошибках. Как видно из рис. 4, проект собран без ошибок и сценарий успешно запущен на исполнение.

Рисунок 4. Тестирование правил

После завершения тестирования правила необходимо записать в репозиторий. Их последующее ведение и администрирование осуществляется компонентой Visual Rules Administrator.

В процессе обработки правил и записей в БД может быть занесен ряд данных, связанных с промежуточными этапами проверки, такими как коррекция по личному профилю клиента. Эти результаты в дальнейшем используются другими правилами для окончательного принятия решения. Окончательным результатом является решение по присваиванию конкретного набора сервисов конкретному пользователю, которое заносится в поле БД клиентов таблицы recommendations, столбца result, как представлено на рис. 5.

Рисунок 5. Результаты выполнения глобального потока правил Telecom Project 1

Таким образом, проверка сценария исполнения бизнес-правил потребовала инсталляции, развертывания и наладки взаимодействия MySQL (сопутствующих компонентов) и Visual Rules Modeler. В разработанной БД представлены, при ограниченном количестве записей, клиенты телекоммуникационной компании с разными характеристиками и разные типы классификаторов, что позволило в дальнейшем испытать все ветви дерева решений модели. Проведены тестирование разработанных правил и проверка занесения в БД, как результатов промежуточных проверок, так и окончательного решения о присваивании клиенту набора услуг сотовой связи. Результаты тестирования также показали непротиворечивость разработанных правил, качество и логику их исполнения.

Вывод

Основные технические и технологические решения, описанные в данной статье, явились частью защищенной автором диссертации на соискание ученой степени кандидата наук в 2013 году. Помимо этого, была проведена оценка эффективности использования и внедрения разработанных автором программно-инструментальных решений в рамках деятельности типового телекоммуникационного предприятия РФ ОАО «Основа Телеком», что отражено в заключении комиссии ООО «АйКомИнвест» (дочерняя компания), а также как часть маркетинговых предложений для ООО «Бизнес Аналитические Системы» (БАС), что также отражено в соответствующих документах. В частности, за отчетный период (3,5 месяца) были зафиксированы повышение прибыли на 10-15 процентов при работе по предлагаемой технологии; рост числа потребляемых услуг связи на 10 процентов; возрастание производительности труда на 5-10 процентов; индекс лояльности клиентов повысился в 1,5 раза (на основе проведенных опросов клиентов). Также требуемое количество персонала рекомендовано к уменьшению в 1,5 раза в рамках отдела формирования тарифных планов телекоммуникационного предприятия.

Помимо этого, на разработанные решения было получено свидетельство о государственной регистрации РИД № 2014660621 от 13.10.2014 года.

Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных (ИАД), система управления бизнес-правилами (BRMS), система поддержки принятия решений, телекоммуникационный рынок, профиль потребителя.

Automated formatting of customer preferences in telecom, based on using Data Mining methods and Business Rules Management Systems

Veynberg Roman, PhD, Associate Professor at Сomputer Science department of Russian Plekhanov University of Economics, project manager at Program Logistics

Summary. The article discusses automation process of selection of telecommunication services via execution rules, implemented in forms of structural and functional BRMS units of Visual Rules software, taking into account changes in consumer and personal characteristics of the clients. Author has developed decision support system, which is selecting telecommunication services for consumers. The main function of the system is to create sets of telecommunication services based on results of data mining and intelligent analysis of customer characteristics (set of socio-demographic and personal data of customers). The main functionality is built on Rule language and realizes execution of business rules sets (were built about 100 variations of rules, consisting of one global and seven sub-flow rules). On the developed system was received patent right № 2014660621. Scope: support decision making in selecting telecom services for customer groups.

Keywords: data mining, business rules management system, decision support system, telecommunication market, customer profile.

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи