数据业务质量优化方案
数据中心行业的整改措施和改进方案
数据中心行业的整改措施和改进方案一、背景介绍数据中心是现代信息技术发展中的重要组成部分，承载着大量的数据处理和存储任务。
然而，在数据中心运营过程中，也存在一些问题和挑战，特别是安全性、可靠性和能源效率方面的考量。
为了提升数据中心行业的发展水平，需要制定相应的整改措施和改进方案。
二、安全性方面的整改措施和改进方案1. 加强物理安全：通过采取严密监控措施、加强门禁管理和视频监控等手段，保障数据中心内部设备及数据的物理安全；同时对于重要区域进行适当分区，设置权限访问限制。
2. 提升网络安全：建立完善的防火墙系统、入侵检测系统以及灾备备份系统，确保网络流量可追踪且有足够高效的响应速度；对外网进行合理划分，规避不必要风险和攻击。
3. 定期演练：组织定期演练各种突发事件处理与处置流程，并不断完善相关预案。
在实际情况中发现问题并及时解决，提高应对突发事件的能力。
三、可靠性方面的整改措施和改进方案1. 硬件设备更新：根据设备寿命周期，定期更换老旧设备，并确保新设备性能稳定可靠；除此之外，加强对服务器、存储器等关键硬件设备的监测和维护，预防潜在故障。
2. 多活数据中心架构：通过建立多个数据中心并采用异地备份的方式，增加系统的容错能力，实现双机热备、数据互联互通，以提升整体可靠性。
3. SLA服务水平协议：与客户或运营商签订明确的服务水平协议（SLA），包括合理时间内完成故障处理、响应速度等指标要求，从而保证服务质量和满意度。
四、能源效率方面的整改措施和改进方案1. 优化空调系统：通过使用更加高效节能的空调设备，并合理规划机房布局和冷热通道分离设计，减少冷气流失和热点集聚现象；设置温湿度监测装置并进行动态调整，降低能耗。
2. 采用节能设备：例如新一代服务器的低功耗设计，高效率电源系统和动态电压调整技术等，提高设备使用效能，以及减少用电量等；3. 能源监测和管理系统：引入能源监测和管理系统，对整个数据中心的能源消耗进行实时监控和管理，并通过数据分析和优化策略，降低能源浪费。
大数据应用中的问题和优化方案
大数据应用中的问题和优化方案一、引言随着信息技术的发展，大数据已经成为当前社会和经济发展的主要驱动力之一。
然而，在大数据应用过程中，也会面临一些问题和挑战。
本文将探讨大数据应用中的问题，并提出相应的优化方案。
二、大数据应用中的问题1. 数据安全性：在大数据应用过程中，数据被广泛收集、存储和分析。
然而，由于涉及个人隐私和商业机密等敏感信息，数据安全性成为一个重要挑战。
黑客攻击、恶意软件以及内部人员泄露等风险时刻存在，对于大数据平台来说保证数据的安全非常重要。
2. 数据质量：大数据平台收集到的海量数据往往包含了各种噪音、错误和不完整信息。
这些低质量的数据会对分析结果产生负面影响，并降低决策的准确性。
因此，如何确保数据质量成为一个关键问题。
3. 大规模计算：由于大规模数据集需要进行复杂且高效率的计算与处理，传统计算硬件与软件系统往往表现出明显瓶颈。
大数据处理过程中的计算速度和资源管理问题需要通过优化方案来解决。
4. 数据隐私保护：随着大数据应用的深入，个人及企业数据日益暴露在公共视野之下。
对于用户隐私数据的保护成为一个亟待解决的问题，政府与企业需要制定相应法规并提供可行的技术手段来保护个人和商业机构的数据安全。
5. 决策支持能力：大数据分析旨在帮助决策者做出更明智的决策。
然而，由于数据量庞大且多样化，如何从海量数据中提取关键信息、洞察趋势，并为决策者提供实时准确的结果成为一个挑战。
三、大数据应用中的优化方案1. 数据加密和权限管理：采用强大的加密技术，确保敏感数据在传输和存储过程中得到有效保护。
同时，建立严格权限管理机制，限制不同用户对敏感信息的访问权限，以减少潜在风险。
2. 数据清洗与预处理：通过清洗、去重、纠错等操作，排除低质量的数据，并完善各项指标。
此外，可应用机器学习和数据挖掘技术，自动化地识别并修复低质量数据。
3. 分布式计算与存储：采用分布式计算与存储系统，充分利用集群架构的优势，提高大数据处理的效率。
数据分析优化整改报告
数据分析优化整改报告一、背景介绍近年来，随着信息技术的迅猛发展，数据分析在各行各业中扮演着至关重要的角色。
然而，在我们公司的数据分析过程中，我们发现存在一些问题，亟需进行整改和优化。
本报告旨在分析现有的数据分析流程，提出改进方案，并对优化效果进行评估和反馈。
二、问题分析我们针对数据分析流程进行了全面而深入的调研，发现了以下几个问题：1. 数据质量问题：在数据分析的过程中，我们发现了一些数据质量的问题，例如数据缺失、重复数据、异常值等。
这些问题不仅会影响我们对数据的准确理解，还会影响最终的分析结果。
2. 数据存储问题：我们目前采用的数据存储方式存在一定的问题。
数据分散存储在不同的系统中，导致数据的查询和整合困难。
同时，由于数据量庞大，我们的存储设备也受到了一定的压力。
3. 数据分析工具问题：我们目前使用的数据分析工具功能有限，无法满足我们的实际需求。
在处理大规模数据时，工具的性能表现较差，分析效率低下。
三、改进方案针对上述问题，我们制定了以下的改进方案：1. 数据质量管理：建立健全的数据质量管理机制，包括数据采集、清洗、验证和监控等环节。
同时，加强对数据质量的培训和意识提升，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据集中存储：将目前分散存储的数据集中至统一的数据库中，建立起完善的数据仓库系统。
通过数据库的优化和索引设计，提高数据的查询和整合效率，减少数据存储设备的压力。
3. 数据分析工具升级：引入更强大、高效的数据分析工具，满足我们的实际需求。
例如，可以考虑使用Python的数据分析库，如pandas、NumPy等。
这些工具具有丰富的功能和强大的性能，能够更好地应对大规模数据的处理和分析。
四、优化效果评估为了评估改进方案的效果，我们进行了一系列的实验和测试。
结果表明，通过上述的改进措施，我们取得了一定的优化效果：1. 数据质量得到提升：经过数据质量管理机制的建立和落实，数据的准确性和完整性得到了有效保障。
优化基础数据质量实施方案
优化基础数据质量实施方案一、前言。
在当今信息化时代，数据被誉为“新的石油”，基础数据质量的优化对企业的发展至关重要。
优化基础数据质量实施方案，不仅可以提高数据的准确性和完整性，还可以提升数据的可靠性和一致性，为企业决策提供更可靠的支持。
二、目标。
优化基础数据质量的实施方案的目标是提高数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，确保数据能够为企业的决策提供可靠的支持。
三、实施步骤。
1. 确定数据质量标准。
首先，需要明确基础数据的质量标准，包括数据的准确性、完整性、一致性和可靠性等方面的要求。
只有明确了数据质量的标准，才能有针对性地进行优化。
2. 数据质量评估。
对现有的基础数据进行全面的评估，包括数据的来源、采集、存储、处理和使用等环节，找出数据质量存在的问题和瓶颈。
3. 制定优化方案。
在数据质量评估的基础上，制定针对性的优化方案，包括数据清洗、数据去重、数据标准化、数据验证等措施，以提高数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。
4. 实施优化方案。
根据制定的优化方案，对基础数据进行优化实施，包括清洗数据、去重数据、标准化数据、验证数据等环节，确保数据质量得到提升。
5. 监控和维护。
优化基础数据质量不是一次性的工作，需要建立数据质量监控和维护机制，定期对数据进行监控和维护，及时发现和解决数据质量问题。
四、实施方案的效果。
通过优化基础数据质量实施方案，可以提高数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，为企业的决策提供更可靠的支持，提高企业的运营效率和决策水平。
五、结语。
优化基础数据质量实施方案是企业信息化建设的重要环节，只有优化了基础数据的质量，才能保证企业决策的准确性和可靠性。
希望本文提供的实施方案能够为企业优化基础数据质量提供一定的参考和帮助。
数据分析优化方案
数据分析优化方案随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业决策和业务提升的重要工具。
通过对大量数据的深入挖掘和分析，企业可以得到有关市场趋势、消费者偏好、产品改进等重要信息，从而进行战略调整和业务优化。
本文将探讨数据分析的优化方案，以帮助企业更好地利用数据提升竞争力。
1. 提升数据收集能力数据分析的基础是数据收集。
企业应该以系统化和全面化的方式收集数据，确保数据的准确性和完整性。
为了实现这一目标，可以采取以下措施：（1）建立完善的数据收集系统：通过建立自动化的数据收集系统，实现对各个环节的数据收集，包括销售、市场、客户服务等，以确保数据的全面性和准确性。
（2）使用合适的数据收集工具：根据不同的数据类型和需求，选择合适的数据收集工具。
例如，对于结构化的数据，可以使用关系数据库；对于非结构化的数据，可以使用网络爬虫等技术进行采集。
（3）加强数据质量管理：通过建立数据质量管理机制，及时检测和修复数据错误，确保数据的质量。
同时，建立数据归档和备份机制，以防止数据丢失。
2. 提升数据分析能力数据分析不仅仅是简单地对数据进行统计和展示，还需要深入挖掘数据背后的价值。
为了提升数据分析能力，可以采取以下措施：（1）培养数据分析团队：组建专业的数据分析团队，包括数据科学家、数据工程师等，他们能够熟练运用各种数据分析工具和算法，从数据中发现隐藏的关联和规律。
（2）使用先进的数据分析工具：选择先进的数据分析工具和平台，例如Hadoop、Spark等，可以使数据分析更加高效和准确。
此外，可以通过机器学习和人工智能等技术实现对数据的自动挖掘和分析。
（3）结合业务需求进行数据分析：数据分析应该紧密结合业务需求进行，帮助企业解决实际问题。
不仅要对数据进行统计和分析，还需要根据分析结果提出有针对性的建议和决策。
3. 提升数据应用能力数据分析的最终目标是为企业的决策和业务提供支持和帮助。
为了提升数据的应用能力，可以采取以下措施：（1）建立数据驱动的决策机制：在决策过程中充分利用数据，通过数据分析结果来指导决策。
优化方案或建设性建议
优化方案或建设性建议随着社会的不断发展和进步，各行各业都在不断寻求更好的优化方案或建设性建议来提高效率、降低成本、提升服务质量等。
本文将为您提供一些建设性的建议，希望能够对您的工作或生活有所帮助。
在现代社会中，信息技术的快速发展使得数字化和智能化成为了主要趋势。
在企业管理方面，优化方案可以从以下几个方面进行：1.数据化管理：利用信息技术，将企业内部各项业务和管理数据进行数字化管理。
通过建立完善的数据库和信息系统，实现数据的集中管理、共享和分析，提高管理决策的准确性和时效性。
2.流程优化：分析企业的业务流程，找出其中的瓶颈和不必要的环节，并进行改进。
采用创新的流程管理方式，如精细化管理、业务流程再造等，能够提高工作效率，减少资源浪费。
3.绩效评估：建立科学的绩效考核机制，将员工的个人目标与企业整体目标相结合，实现绩效考核的全面、客观和公正。
通过绩效管理，能够激发员工的积极性和创造力，提高工作的质量和效率。
在服务行业方面，优化方案可以从以下几个角度进行：1.提高服务质量：注重员工的培训和素质提升，培养专业的服务技能和良好的服务态度。
同时，建立完善的客户反馈机制，及时了解客户的需求和意见，及时调整服务策略，提高客户的满意度。
2.个性化定制：随着消费者需求的多样化和个性化，企业可以根据客户的需求进行个性化的产品定制和服务提供。
通过对客户需求的深入了解和分析，企业可以提供更加满足客户需求的产品和服务，提高竞争力。
在个人生活方面，建设性建议可以从以下几个方面进行：1.健康生活方式：注重个人的身心健康，保持良好的饮食习惯、作息规律和运动量。
通过定期体检和健康管理，及早发现和预防疾病，提高个人的质量和寿命。
2.学习与分享：积极参加各种学习培训活动，持续提升自己的知识和技能。
同时，通过分享自己的经验和知识，给他人提供帮助，并从中获得成就感和满足感。
3.心理健康：注重个人的心理健康，关注自己的情绪变化和压力状态，及时调整心态，保持积极乐观的心态。
快速提升数据质量方案
快速提升数据质量方案在当今数据驱动的时代，数据质量对于企业的运营和决策至关重要。
提升数据质量可以帮助企业准确、及时地了解市场变化，优化业务流程，增强竞争力。
下面是一个快速提升数据质量的方案。
1. 制定数据质量标准：首先，企业应该明确数据质量的标准和要求，并将其贯彻到每个数据采集和处理的环节中。
例如，数据的准确性、完整性、一致性和可靠性等方面应该得到重视。
2. 建立数据质量管理团队：企业需要组建专门的数据质量管理团队，负责监督和管理数据的采集、存储和处理过程。
这个团队应该由具备数据专业知识和经验的专业人员组成，能够监控并纠正数据质量问题。
3. 采用数据质量工具和技术：企业可以利用数据质量工具和技术来自动化数据的清洗、去重、校验和修复等工作。
这些工具可以帮助企业快速发现和解决数据质量问题，提高数据的准确性和一致性。
4. 实施数据质量培训计划：企业应该为员工提供相关的数据质量培训，培养他们识别和纠正数据质量问题的能力。
这样可以让员工意识到数据质量的重要性，并且能够主动地参与到数据质量管理中来。
5. 建立数据质量监控机制：企业应该建立数据质量的监控机制，定期检查和评估数据的质量指标。
这些指标可以包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面。
同时，企业应该建立数据质量报告机制，及时向决策者和相关人员提供数据质量情况的反馈。
6. 加强数据安全和隐私保护：数据质量不仅包括数据的准确性和一致性，还包括数据的安全和隐私保护。
企业应该加强对数据的安全保护，采用适当的技术和措施来保护数据的安全性和隐私性。
同时，企业需要遵守相关的法律法规，确保数据的合法使用。
7. 持续优化数据质量管理：数据质量管理是一个持续的过程，企业应该不断优化和改进数据质量管理的方法和流程。
通过不断的反馈和改进，提高数据质量的管理和控制能力，进一步提升数据质量。
总之，提升数据质量对于企业的发展非常重要。
通过制定标准、建立团队、采用工具、实施培训、监控和评估、加强安全和隐私保护以及持续优化等措施，可以帮助企业快速提升数据质量，提高业务决策的准确性和效率。
常见数据库优化方案
常见数据库优化方案数据库作为企业和组织中非常重要的信息管理工具，承载着大量的数据和业务操作。
为了提高数据库的性能和效率，我们需要进行优化。
以下是常见的数据库优化方案：一、合理设计数据库结构数据库的结构设计是数据库性能优化的基础。
优化数据库结构包括以下几个方面：1. 数据库范式设计：合理运用数据库范式，减少数据冗余，提高数据库的存储效率和数据更新的速度。
2. 合理选择字段类型和长度：根据实际需求选择合适的字段类型和长度，避免存储过长的数据造成空间浪费，同时尽量减少字段数量，提高查询效率。
3. 设计索引：在经常用于查询的字段上创建索引，加快查询速度。
但过多的索引会影响更新数据的性能，因此需要权衡。
二、优化SQL查询语句SQL查询是数据库最常用的操作之一，通过优化SQL查询语句可以提高数据库的性能。
以下是一些常用的SQL查询优化方案：1. 避免使用SELECT *：只选择需要的字段，避免不必要的数据传输，提高查询速度。
2. 使用JOIN代替子查询：子查询比较耗费资源，可以使用JOIN将多个表连接起来查询。
3. 使用索引列进行查询：根据索引列进行查询可以提高查询效率。
4. 避免使用模糊查询：%like%这种模糊查询对数据库性能有较大影响，建议使用全文索引或其他高效的方式代替。
5. 分页查询优化：对于大数据量的分页查询，可以使用数据分段加载或者使用主键分页等方式提高查询效率。
三、优化数据库配置数据库的配置也会对数据库的运行性能产生一定的影响，以下是一些常见的数据库配置优化方案：1. 内存配置：根据实际情况合理设置数据库使用的内存大小，避免过大或者过小导致性能下降。
2. 缓存配置：设置适合的缓存大小，提高热点数据的读写速度。
3. 日志配置：选择合适的日志级别，避免过多的日志记录造成性能下降。
4. 网络配置：优化数据库与应用服务器之间的网络带宽和延迟，提高数据传输速度。
四、定期维护和监控数据库的维护和监控是保持数据库性能稳定和高效的重要手段。
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3.3—优化触发反馈流程
问题解决或者形成优化建议后，会通过深度运营平台及时向客服部 门反馈
29
3.4—保障支撑-和深度运营平台结合
湖南移动深度运营平台已经上线，实现运营监控、产品管理、客户管理支撑等 功能
我们把端到端日常优化机制和深度运营平台结合，固化日常优化机制
30
3.4—保障支撑-数据业务日常优化流程
KQI监控体 系建立
KQI监控 指标分解
KQI监测
深度运营平台
...... 18
2.1—建立16项数据业务KQI指标监控体系
方案设计和准备阶段
• 方案设计 • 工作计划 • 问卷设计 • 客户数据提取舆情监
调研执行阶段
• 活跃客户焦点小组 • 客户外呼 • 专家体验 • 内部访谈舆情监
活跃客户焦点小组
张家界 86 47
全省 8002 693336
4.2—实际效果分析-降低了数据业务客户流失率
手机报 付费用 户流失 率平均 降低了 约10%
2008年6月份和10月份手机报付费用户流失率
27% 15%
42% 31%
24% 13%
27% 17%
33% 23%
37% 29%
27% 18%
43% 31%
对体验卡KQI进行监测，发现指标异常
27
3.2—体验卡优化触发
通过对体验卡KQI进行监测，迅速发现了问题并触发优化
问题
投诉：不断接到有关 体验卡响应时间过慢 的投诉
主要问题：通过体验 卡开展新业务营销的 过程中，因短信回复 速度慢等原因，影响 客户新业务体验感知
组织核查
//10.154.50.52:47000 ITF_CCOSVC ITF_CCDSVC
如何查证？
可能原因？
如何处理？
二次确认
总的查询方法， 每一步查询什 么内容，查询 什么系统
产生投诉可能 的原因？将原 因分类
对每一类原因 提出处理方案， 或现在常用的 处理方案
使用类 第三方类 服务质量类 营销类 终端问题类 支撑类 网络类 平台类 计费类
信息反馈
支撑保障
深度运营平台
23
3.1—手机报体验层优化需求截屏
把手机报KQI异常指标分解到体验层，提出优化需求
24
3.1—手机报网络层优化需求截屏
把手机报KQI异常指标分解到网络层和平台层，由于手机报平台不在湖 南，所以平台层监测指标目前为空，这里就不显示截屏了，网络层主要 是彩信下发成功率
服
信
解
息
释
传
口
递
径
31
3.4—保障支撑-虚拟团队
日常优化虚拟团队 监督协调岗
……
客
信手
。手
网
业
市
服 中 心 接 口
息 分
机
解
报
和
负
传 递
责
。机 。邮
箱 。负 。责
络 部 接 口
务 支 撑 接 口
场 部 接 口
人
人人
。人
人
人
人
深度运营平台
32
目录
1
背景思路
2
成果内容
3
效果分析
4
工作展望
33
4.1—项目的实施打通了各部门之间的流程
“CK蝶变”理论 构建端到端数据业务日常
优化机制
中国移动通信集团湖南有限公司 2008年12月
目录
1
背景思路
2
成果内容
3
效果分析
4
工作展望
思考……
请问：毛毛虫怎么变成美丽的蝴蝶？
同样，数据业务也需要“蜕变”才能变成“美丽的蝴蝶”
2
数据业务常态化优化机制丞待建立
中国移动集团副总裁 鲁向东
…各省公司针对部分业务开展了优化工作，但
备注：现有值和合理区间都是用客户容忍值，5 分满分，1分为最差
21
目录
1
背景思路
2
成果内容
CK-Ⅰ CK-Ⅱ CK-Ⅲ
3
效果分析
4
工作展望
22
CK-Ⅲ优化触发
CK-Ⅲ
根据监测情况，定期输出数据业务优化需求 在深度运营平台中设计信息反馈流程，将处理结果及时传递到相
关部门进行处理，并将处理进度和结果及时向一线客服传递
以一类产品为例
优化需求
解决处理
技术不可行或者不 经济，产品不优化
集
业
团
优 化 信
优 化 需 求
数据部 领导审 核
务 优 化 和
抄送对 应部门
市 场
支
优 化 进
信 息 反 馈
息
分
信 领导
撑
度
分
析
类
传
递
息 传 递
网 管
跟 踪
完
成
数
优
据
化
优化进度反馈
业务负责人负责 信息分解和传 递人负责
处理结果反馈
优
客
化
通过固化在深度运营平台上的数据业务日常优化机制，实现了部门 之间顺畅流程，从而使得各部门形成合力促进数据业务健康发展
数数数据据据部部部
深度运营平台
网络部
网络部
客服部门
34
4.2—实际效果分析-客户投诉处理流程得到规范
项运运目营之前前
客服部门查证手段少 部门之间互相流转多 压力传递给分公司 分公司处理手段单一
客户投诉
客服部门
业
网 络 部
数 据 部
务 支 撑 中心分公司赔偿客户项目之后
深度运营平台处理 数据部协调和监控 分公司承担执行功能 流程得到规范
客户投诉
数
深度运营平台
据
部 协 调 和
客 服 部
网 络 部
支 撑 中 心
监
控 数据部
分公司执行 35
4.2—实际效果分析-降低了数据业务客户投诉
通过投诉导航准确判断客户投诉问题，在此基础上，对客户投诉 信息进行穿越
客户投 诉导航
客户投诉 穿越
深度运营平台
11
1.1—“CK蝶变”对客户投诉进行穿越
前台
客户投诉信息 客户体验质量
功能 终端 操作 资费
体验层 基于产品定位
的产品质量 功能
不基于产品定 位的产品质量
操作
资费
后台
业务平台层 不基于网络与 平台的功能质
判别末级节点
否
向客户解释
根据投诉排除条件，判别是否是投
诉
客户是否接受
是 填写受理记录，以 建议或咨询单结束
否
根据末级节点判别条件，判别属于 哪个末级节点，并选择相应节点
末级节点1
末级节点2
...
填写受理要素，形 成投诉工单
准确填写受理要素，形成投诉工单 13
1.2—投诉导航举例—没有收到手机报
问题顺序 问题类型
基本要素
问题选项
1
选择题 手机是否支持彩信功能
2
选择题 手机参数是否设置正确
3
选择题 网络覆盖是否正常
4
选择题 定购时间是否在24小时内
5
选择题 手机内存是否已满
6
选择题 手机WAP业务是否能正常使用
根据客服代表填写的“投诉排除条件”和“末 级节点判别条件”，系统自动生成
7
选择题 客户状态是否正常
这些都是针对部分业务、部分环节的优化，还 停留在点的突破上，并且是阶段性的，深度运 营工作的主动性、体系化、持续化以及多部门 协同性作业还不够…
—在2008年中国移动增值业务 工作会议上的讲话
3
数据业务运营现实问题
该怎么办？
客户投诉解 决周期长， 未形成产品 闭环管理
数据业务多 而杂，质量 提升难度大
由于客服信息量大、容易获取，所以我们把客服信息作为信息 输入的主要来源，实现数据业务关键质量穿越 数据业务KQI穿越
客
服
信
优
信
息
化
息
评
触
输
估
发
入
深度运营平台
9
目录
1
背景思路
2
成果内容
CK-Ⅰ CK-Ⅱ CK-Ⅲ
3
效果分析
4
工作展望
10
CK-Ⅰ信息输入
CK-Ⅰ
KQI体系前移，对信息输入的重要来源客户投诉信息进行穿越， 实现客户投诉信息分类，与后续的端到端KQI体系完美对接
//10.154.50.34:47000 ITF_SBHSVC ITF_CCHSVC
//10.154.50.48:47000 ITF_CCOSVC
优化触发
原因：经过平台接口连 续几天的监测和分析， 发现 10.154.90.11这 台主机经常出现占用 BOSS接口不释放的情况
效果：经过相关负责人 处理，体验卡短信回复 速度降到50秒以下
25
3.1—手机报优化触发
我们通过深度运营平台对手机报业务进行监测，组织核查，并触发优化
问题
部分客户投诉反映有 时收不到新闻早晚报
部分客户反映早晚报 接收时间不合理，有 时到下午才收到早报 ，严重影响客户对业 务的感知
组织核查
客服人员输入客户手机号 码，查询客户手机报接收 成功率明细
量 终端
基于网络与平 台的功能质量
应用平台
计费平台
网络层 网络质量 网络传输
12
1.2—投诉导航实现了对客户投诉的准确判断
10086前台听取客户陈述并 作简单询问
流程说明