Прогнозирование времени задержки выполнения запроса пользователя на обслуживание по региону «Европа, Центральная Азия»

Постановка проблемы: OSS важны в повседневном бизнесе операторов связи, располагающих масштабными сетями, но их интеграция и поддержка и дальше будет вызывать ряд проблем из-за неоднородности ключевых факторов. Тренд взаимопроникновения OSS/BSS вызовет кастомизацию новых модулей возникшего альянса под конкретные потребности заказчика, часть которого составит обработка клиентских заявок; выявление возможных факторов, влияющих на скорость их обработки, позволит снизить процент задержки CSR, апробировать получившуюся модель к изменившемуся сегменту рынку с переиспользованием накопленных знаний. Информационной базой исследования является сгенерированный с усечением избыточных факторов и дублирующихся значений блок данных по обработанным вендором заявкам по RECA за 2012-2013 год. Результаты: ряд моделей логистической регрессии и деревьев решений, оценка их устойчивости на основании взаимосвязей ключевой группы факторов; приближенная к условиям реальной жизни модель прогнозирования скорости обработки CSR в RECA, представленная несколькими вариациями наборов факторов; апробация разработанной модели к генеральной совокупности данных; рекомендации по снижению задержки CSR на уровне бизнес процессов и человеческого фактора. Практическая значимость: возможность предсказать вероятность задержки CSR исходя из факторов информационной базы исследования, учет изменения их значимости и состава; выявление «узких мест» в функционировании системы, выдача рекомендаций по ее оптимальному улучшению; введение в модель предсказания задержки CSR новых факторов с учетом меняющихся условий среды; переиспользование исследования высшим руководством для распределения нагрузки и разработки плана действий по операционной поддержке систем. Ключевые слова: OSS, время задержки обработки клиентской заявки, системы операционной поддержки, CSR, приоритет заявки, прогнозирование, описательная статистика, логистическая регрессия, деревья решений, устойчивость и прогностическая сила моделей