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2010年以来，移动数据业务飞速发展，智能手机的普及彻底改变了用户的使用习惯；大批新型智能手机相继问世，成功推动应用程序和服务的使用量，用户对移动数据的消费需求随之增大，真正的移动互联网时代已经来临。易观国际发布的报告显示，2010年中国移动互联网用户达2.88亿，环比2009年增速达40.5％，预计2012年中国移动互联网用户数将超互联网用户数。

从运营角度来看，数据业务竞争已非单纯的业务竞争，而是手机终端、宽带手机上网、各种数据业务的竞争。移动数据业务的爆发式增长，对运营商的网络服务质量和数据业务分析能力提出了新的挑战。以往的网络KPI指标已经无法适应竞争需要，迫切要求运营商建立一整套数据业务客户感知分析系统，来取代目前的数据业务网络KPI指标评价体系。

由于集中维护的模式，原先的移动数据业务基本集中在省一级维护单位分析优化，随着数据业务的高速增长，客户对数据业务服务质量要求不断提高，地市公司对数据业务的分析优化需求显得十分必要和紧迫。因此，有必要通过建设基于客户感知的数据业务分析平台，以满足本地移动网的如下需求：

借助于数据分析平台，有机地关联各种数据业务流程，使网络维护人员对网络性能、业务发展以及用户行为习惯有全面的掌握，及时有效处理数据业务投诉。为市场部门提供更好的支撑，全面提升用户感知。

目前，对数据业务网络的评价主要建立在KPI指标的基础上，这些指标虽然在网络中占有很重要的地位，可以直接反映系统性能，但从日常用户感知角度来看，往往是KPI指标优异，但用户的体验却不好，进而产生投诉。因此从实践来看，单纯的KPI指标体系并不能反映用户的主观感受。正因如此，我们提出了基于客户感知的数据业务分析平台的想法，既采纳原先KPI指标对数据网络的质量分析。也采用用户体验质量QoE(Quality ofExperience)的评价分析体系，综合两者给移动数据网络一个客观全面的评估，从而有针对性地改进用户体验，提升客户满意度。

为提升客户满意度，我们必须从网络、业务和用户这三个维度来全方位分析问题：网络质量发生问题，势必影响用户使用业务；业务发生问题，网络指标再好，用户感知也不会好；而用户行为会影响网络质量，引发不必要的投诉。因此要提升客户感知，不能将这几个维度割裂。基于用户感知的数据业务分析平台的构建，关键点是要厘清这几个维度的内在联系和相互关系，变单纯的指标关联到真实的用户体验感知，平台的构建思路正是建立在这一基础之上的。

(1)无线侧：包括覆盖率、FTP掉线率、下行TBF建立成功率、下行TBF掉线率、PDCH分配成功率、无线信道利用率、PDCH复用度、重传率、各类信道拥塞率等。

(2)核心网侧：包括附着成功率、PDP激活成功率、INTRA RAU、INTER RAU、接口带宽利用率、鉴权成功率、附着和激活用户数、地址池占用率、计费设备资源利用率、丢包率、各类时延指标、FTP下载速率、数据流量等。

为更及时了解网络状态和对故障的界定，需要分析平台具备较小时间颗粒度的KPI指标监控能力，及时发现例如KPI指标成功率突降、没有流量等异常情况；具备对小区级的资源告警分辨能力；灵活的报表定制输出功能；具有组合查询功能，如对特定时间段、特定区域、特定用户的监控；系统通过高速的数据查询和关联，迅速提供对指标异常区域内导致KPI异常的问题用户筛选、失败原因汇总和用户行为回放，明确网络故障的影响范围和产生原因。

运营商推出的自有业务，以及SP服务商推出的各种数据业务的服务质量，是我们对移动数据网络关注的另一个焦点。业务运行质量直接关系用户感知，同时运营商也需要对业务发展趋势进行全面掌控。由于业务的多样性，业务模块的指标设置具有独特性，同时系统需要具有可扩展性，新业务的出现，只需新增配套模块即可。下面以WAP业务为例说明对业务质量的评估思路。

从业务接入开始，无线和核心网侧的公共性能指标在上述网络质量KPI中都有了体现，但从单个业务来说，还是希望平台具备以业务为筛选条件的网络KPI指标查询功能。

而对WAP业务而言，还有RADIUS鉴权成功率、WAP1.x接通率、WAP2.0接通率、JAVA下载接通率、WAP网关业务接通率、SP业务返回成功率、WAP网关TPS占用率、网关转发请求响应时延、转发应答时延、SP处理平均实验、WAP网站登录成功率、PUSH业务接通率、访问运营商网站的丢包率、访问网站的平均时延等业务关键指标。

从对WAP业务涉及的相关指标可以看出，对于不同的业务，如彩信、飞信等，需要平台具备针对不同业务的相关指标提取能力，全面客观地反映业务质量，并应具备对业务指标较差，或业务失败行为的多维度关联分析能力，如故障发生的时间、地点、用户群之间的联系，反映业务失败的共性原因，明确是由于网络原因、用户原因还是末端的SP网站故障引起。平台应具有针对不同业务的仿真分析能力，模拟用户行为对业务进行定期或有针对性的模拟测试。

对于用户的业务投诉，可以通过对用户行为的回放，对故障发生时业务指标及业务失败原因进行追溯，有效查找投诉原因。可以根据不同业务的特点，合理设置业务评价指标，以更好地反映业务情况。

除去网络或业务相关不属于运营商侧可控，凡是在用户体验中能反映用户感知的这一部分指标都可以归入用户体验类指标。

由于不同类型智能手机和新业务的不断涌现，终端侧的差异化趋势越来越明显。根据统计，在针对彩信业务的投诉中，有90％以上是由于用户的终端设置错误或其它用户原因引起。因此基于客户感知的移动数据业务平台，应具备从终端至用户操作的全程监控分析能力，能把错误设置和错误操作，及终端异常的这部分用户从全部网络中筛选出来，然后经汇总确认，对这部分用户进行网络侧补救，如纠正错误设置，或进行主动关怀，提醒用户进行必要的检查。

平台重点关注用户行为与业务的关联性，例如用户对业务的使用习惯，以及用户行为造成的网络性能波动，导致用户感知的变化。对大部分数据业务来说，成功率和时延是用户最为敏感的指标，但是不同的业务用户对成功率或时延有着不同的容忍程度，评价体系需要能够给出在不同场景、时间段或网络繁忙程度时用户对这些指标的感知评价，真正从用户角度对网络质量进行评估。通过这些评估，运营商可以对业务或用户行为加以合理引导，既满足用户需求，也减轻了对网络的影响，变网络不可控为网络可干预，直接提升客户感知。

在目前网络中，终端因素所占的影响比重越来越大，强大的终端分析能力将使问题能更快得到定位和预防，及时发现终端的共性问题，提升业务成功率。终端结合业务的情况和趋势，将为市场部门提供极其有价值的分析资料和新业务开发指导。

用户感知体系指标的构建目前还处于摸索阶段，涉及的范畴以及指标的合理性有待改进，但是建设客户感知体系的趋势将持续推进这项工作的开展。

从前面的设计思路可以看出，基于用户感知的移动数据业务分析平台需要尽可能对流程中各个接口的信令消息和数据包进行采集和整理。图1是数据分析平台的硬件结构示意图。

具体的采集方式，则包括高阻跨接、CE设备镜像、TAP分光、TAP分路、传输分光等手段。如果条件允许，建议采取在AR上进行TAP分光采集的方法，这样可以完整地采集数据，但对硬件要求相对较高。在提供对各个接口不同协议的解析关联能力的同时，由于采集的数据量十分庞大，系统需具备较大的储存空间和较强的数据查询能力；为便于采集数据的二次开发，系统也应具备良好的数据共享能力，并可提供多种标准外部接口供数据简便输出。

由于SGSN之上的核心网一般由省级网管中心集中维护，考虑到维护界面的关系，地市公司可以采取分期建设的方法，先对Gb接口和lu_PS进行采集分析，再对Gn接口及以上的数据进行采集，先实现对无线数据网络的优化，再实现对数据业务的全面优化。

系统按照网络、业务、用户三个维度构建，整体框架如图2所示，并增加仿真测试功能，便于处理故障和发现问题。针对每个部分的分项内容再设置相关功能，如网络分析中，对无线和核心网设置实时监控、告警管理、KPI指标分析、定制查询、流量分析等功能展现网络状况；对于业务分析，不同的业务需要设置不同的评价指标，分析影响感知的关键因素，同时还要适应新业务的变化发展；对用户模块来说，需要做好和各个模块间的后台数据关联，提供数据高效准确的数据钻取、协议分析能力、具备对用户业务感知情况的评价等。对各个具体模块的设计需要考虑以下因素：

移动数据业务不断推陈出新，建设客户感知的数据业务分析平台成为长期工作，运营商需要根据用户的体验需求，完善感知指标，全面提升对移动数据网络的支撑维护能力。综合运用平台的网络、业务和用户关联分析能力，不仅可以满足运营商对网络性能的掌控，高效处理用户投诉，还能增强对数据业务的趋势把握，对移动数据网络的未来发展意义重大。伴随着移动互联网时代的到来。基于客户感知的数据业务分析优化平台必将成为移动运营商打造优质基础数据网络不可或缺的重要工具。