市场业务的拓展是支撑系统业务发展的驱动力，把握需求、制定目标，规范需求、细化标准，是完成统计工作的要素。业务部门提出的需求申请，是由市场部门业务管理人员，针对业务特点或将要开展实施的新业务，通过文字或表格描述体现的。这类需求特点，通常比较紧急而且描述简单。那么，支撑部门统计分析人员需要依据流程规范来设定标准，并完成后续工作。

　　● 阶段一，需求确认与审核。需求申请的确认需要业务支撑部门协同需求提出部门共同完成，对所提需求申请可行性进行沟通。对业务需求进行统计分析所需要的统计数据，一般都能由电信业务支撑系统提供。但有些专业性比较强的、具有决策性质的统计数据（如判断市场发展方向）则很难实现。那么，这类需求需要结合BSS电信业务支撑系统功能特点，对需求进行评审并反馈需求评审结果，进一步完善需求申请。需求确定之后，首先需要明确需求申请和统计分析的终目标，其次要明确需求限定条件和把握准方案制定规则，这将为后续的工作打下了良好基础。

　　● 阶段二，精确分析与准确定位。这一阶段是决定提取统计数据难易程度的关键。以电信固话业务为例，只要做好以下几方面的统计分类，实现数据共享，规范提取数据标准，合理区别分类，可以相对容易地实现统计分析结果。

　　统计基础分类一般包括产品分类，客户类型分类，通话类型分类，账目类型分类等。基础分类与电信业务实现过程相对应，有助于理解业务概念，关联业务数据。因此分类准确、合理，将直接影响到统计数据的使用效果。

　　此外，需要特别强调的是还要制定基于基础分类之上的汇总数据分类，包括用户数汇总分类，通话时长汇总分类，通话费汇总分类，业务受理数量分类，渠道受理分类等指标概念。这些数据在电信业务支撑系统中有相应的体现，如对应的设备量报表、通话量报表、应收报表等。但是电信业务支撑系统本身报表数据，需要统计人员进行规范处理完善。通过统计程序提取这些数据，将汇总数据集中存放，统一规范标识值，形成规范的元数据。新提取的统计数据也要按元数据定义规范和统一保存，按统计分析的分类指标的维度汇总到元数据集中。形成统一标识规范定义概念的共享数据源。

　　经过长期积累的元数据集，一般可以完成较大部分的统计需求，完全可以直接获得同期比、隔月比等参照数据，如果开发设计完成运营分析系统，进而推算得到发展趋势数据，也是可能实现的。这些归纳整理工作，虽然对提取新定义的元数据有些复杂，而且增加了定义描述设置，但是经过一定时期后，需要增加新元数据指标的工作会逐渐减少，已经积累获得的元数据集，可以充分得到多重利用和共享，满足各类统计分析报表的需求。

　　● 阶段三，测试验证必不可少。在提取过程中，统计数据总是在不断得修正和完善。测试数据是检验统计数据有效性的关键手段。电信业务的特殊性决定了大部分的统计数据之间都相互关联。如通话费可以根据时长，按费率计算得出和进行比照，设备量数据可以和前台营业受理数据进行参照等。通过不同方法测试统计数据，不但能发现提取程序中的错误，及时得以修正，而且能够保证统计数据的准确度。

　　● 阶段四，归纳总结阶段。归档汇总工作可以总结不足、积累经验。完成统计数据的上报工作后，还要确保后续存档工作规范、有调理。资料备份和存档可以作为查阅分析数据的有效数据源，同时也提供了查阅统计是否规范的依据。

　　电信业务支撑系统割接之前，应当做好统计分析指标割接的设计规划。系统融合以及系统整合是电信多元业务实现的前提条件，像“亲情1+”，“宽带产品捆绑”等典型合单业务，突出体现了跨服务产品、跨结算平台的特征，如此变化多样的电信服务业务，必然需要一个强有力的综合电信业务支撑系统来保证。电信支撑系统上线过程中，除了确保原有功能的实现，还应确保各项统计数据的准确性，以及统计规范、标准的一致性。因此能否顺利割接分析数据，将直接真实反映电信业务支撑系统的割接效果。那么，在割接中需要严格遵循以下设计思路：

　　留同存异，指标分类整理。电信业务支撑系统割接，在结构设计以及业务描述指标命名上有较大区别，这要求统计分析人员结合新割接支撑系统的特点，参照元数据归类指标概念，重新规划整理新系统基础分类表。在保证元数据分类概念的延续性的同时，要合理配置新电信业务支撑系统的元数据概念指标，新增加的业务描述概念，元数据指标要单独分类，明确定义指标规范。通过整理统计指标分类标识，使新旧系统统计规范标准一致，确保分类概念在新电信业务支撑系统中前后统一。

　　整合设计，合理布局。新系统割接是整合统计程序的好时机，将原来单独设计的统计提取分析数据的程序，经过统一整合集中处理，能使统计程序执行效率获得较大提高，例如在市场分析人员经常使用的ARPU（单机话费收入）统计数据提取程序设计中，通常使用支撑系统应收报表数据汇总获得，数据在提取过程中，如果仅仅按ARPU指标概念确定的规范，设定统计程序条件，提取元数据，则客户类型分类将不会被考虑作为分析维度指标。但是业务分析人员通常也需要单独提取，不同客户类型对应的ARPU指标值，作为区分客户属性群体的分析数据。我们可以在设计ARPU指标数据提取程序条件时，适时地加入客户类型，产品类型，账目类型等元数据分析维度条件，使得整合后统计程序提取的元数据，可以同时满足提供多个不同需求申请需要的统计表数据，实现了元数据中分类数据共享。

　　该统计分析的设计方法简单实用，适用于需求频繁变动、业务逻辑复杂的电信业务统计分析工作。实践中要求统计人员对电信业务和技术有深入的理解，能够准确定位需求申请和描述限制条件。当元数据基础规范的指标分类条理清晰、井然有序的时候，统计分析工作也变得清晰容易了。