- Главная
- Что Data mining может, а чего нет?
- Стандарт применения Data mining-а CRISP – DM
- Что такое предиктивная аналитика? (Predictive analytics)
- Типы закономерностей, выявляемых методами Data Mining
- Data Mining
- RFM-cегментация для увеличения отклика на кампании
- Оцениваем эффективность на основе ROI
- Как оценить эффект от маркетинговой кампании?
- А как Вы формируете отчеты?
Блог
SID - модель данных для телекома
Адаптация модели SID - моя постоянная услуга. При этом чаще всего приходится заниматься не столько мапированием логической модели данных на физические структуры данных, сколько адаптацией понятийной модели заказчика (терминология, глоссарии) на логическую модель SID. Я бы назвал, однако, логическую модель SID концептуальной моделью, потому что очевидна ее независимость от конкретных реализаций.
Какие основные трудности вызывает работа с моделью?
Трудность №1. Непонимание различий между КЛИЕНТ-АБОНЕНТ-Лицевой счет. Слово "абонент" приходится тщательно выкорчевывать из российского менталитета, но оно там плотно засело, как абонементы в бассейн. При этом не каждый телеком-спец может объяснить значение и этимологию слова АБОНИРОВАТЬ.
Трудность №2. Непонимание различий между INTERACTION и REQUEST. Если бы эти два слова сохранились (перекочевали в русский язык) в своей англоязычной форме, то проблем бы не было совсем. Однако в русский язык плотно вошло, что INTERACTION - это обращение и всё, что в компании происходит с обращениями клиентов - это всё "управление обращениями". Обращениями можно управлять днями, неделями и месяцами... При этом REQUEST и ORDER существуют строго в параллельном мире российского связиста и он не знает точно, как их с обращениями подружить. Подобная же судьба у физической сущности CASE, которая может быть чем угодно, в зависимости от кастомизации. CASE может быть и претензией и запросом в тех.поддержку и даже заявкой на продажу услуги.
Трудность №3. Чем отличается продукт от услуги? Многие пытаются нагрузить это своими собственными, уникальными смыслами, придуманными прямо по ходу совещания. Молодцы! - только жаль, что воз и ныне там. К дилемме продукт-услуга подмешивается еще и СЕРВИС, непонятно откуда взявшийся перевод слова УСЛУГА, который оторвался от "услуги" и стал жить в русском языке самостоятельной жизнью.
Трудность №4. Чем отличается продуктовое предложение от продукта, спецификации продукта и тарифного плана. Почему во всем мире продают "предложения", а в России - тарифные планы? Рассуждать на эту тему вообще нельзя, так как это не понятия - а информационные объекты, понимание которых возможно только с позиций объектно-ориентированного программирования и проектирования.
Трудность №5. Продукт-каталог. Некоторые думают, что это такой вид программного обеспечения, который подарен маркеталогам для наведния порядка в их голове. Совершенно нет! Это конструктор объектов, причем самых любых объектов самой различной природы. В продукт-каталоге действительно можно сконструировать объекты продажи такие, например, как продукты. Но это всего лишь одно из многочисленных частных применений технологоии каталогизации, которую следует более правильно называть "информационное конструирование".
- Главная
- Что Data mining может, а чего нет?
- Стандарт применения Data mining-а CRISP – DM
- Что такое предиктивная аналитика? (Predictive analytics)
- Типы закономерностей, выявляемых методами Data Mining
- Data Mining
- RFM-cегментация для увеличения отклика на кампании
- Оцениваем эффективность на основе ROI
- Как оценить эффект от маркетинговой кампании?
- А как Вы формируете отчеты?
Блог