CN116227943A - 客户自主分析方法、装置以及介质 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及客户自主分析方法、装置以及介质。一种业务数据的客户自主分析方法，包括：由第一分析功能接收客户的数据分析请求，该请求包含自主分析服务字段、要使用的第二分析功能的地址以及客户ID；由第一分析功能识别请求中的自主分析服务字段的值；在值表示请求是客户自主分析请求的情况下，由第一分析功能确认由客户ID表示的客户是否为已签约客户，并且在是已签约客户的情况下，由第一分析功能获取客户的签约信息；由第一分析功能查询与签约信息对应的服务网元；由第一分析功能从网元收集与客户相关的运营商数据，并根据地址将收集到的运营商数据发送给第二分析功能；由第一分析功能从第二分析功能接收分析结果，并基于分析结果进行决策。

Description

客户自主分析方法、装置以及介质
技术领域
本公开总体上涉及客户自主分析方法、装置以及介质。
背景技术
5G网络可以提供切片等各类服务，同时标准也引入了NWDAF网元架构，支持智能化分析，如切片SLA(Service Level Agreement，服务等级协议)保障、用户轨迹、故障分析等，为用户提供了智能化分析。
据目前了解，部分重要的诸如企业、政府之类的客户确实需要NWDAF分析功能，但明确表示不愿意业务数据被运营商分析，希望自己开展模型训练和智能分析，运营商做好配合。
为了解决现有技术中存在的一个或多个问题，提出了本公开。
发明内容
在下文中给出了关于本公开的简要概述，以便提供关于本公开的一些方面的基本理解。但是，应当理解，这个概述并不是关于本公开的穷举性概述。它并不是意图用来确定本公开的关键性部分或重要部分，也不是意图用来限定本公开的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出关于本公开的某些概念，以此作为稍后给出的更详细描述的前序。
根据本公开的一个方面，提供一种业务数据的客户自主分析方法，包括：由第一分析功能通过网络功能或应用功能接收客户的数据分析请求，该数据分析请求包含自主分析服务字段、要使用的第二分析功能的地址以及客户ID；由第一分析功能识别数据分析请求中的自主分析服务字段的值；在所述值表示所述数据分析请求是客户自主分析请求的情况下，由第一分析功能确认由客户ID表示的客户是否为已签约客户，并且在所述客户是已签约客户的情况下，由第一分析功能获取所述客户的签约信息；由第一分析功能查询与所述签约信息对应的为所述客户提供服务的网元；由第一分析功能从所述网元收集与所述客户相关的运营商数据，并根据所述地址将收集到的运营商数据发送给第二分析功能；由第一分析功能从第二分析功能接收数据分析结果，并基于数据分析结果进行决策。
根据本公开的另一个方面，提供业务数据的客户自主分析装置，包括：存储器，其上存储有指令；以及处理器，被配置为执行存储在所述存储器上的指令，以执行如上所述的方法。
根据本公开的又一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行根据本公开的上述方面所述的方法。
附图说明
构成说明书的一部分的附图描述了本公开的实施例，并且连同说明书一起用于解释本公开的原理。
参照附图，根据下面的详细描述，可以更清楚地理解本公开，其中：
图1是示出现有技术中的普通公众用户请求进行数据分析的方法的示意图。
图2示出了根据本公开的一个实施例的分析功能解耦的示意图。
图3示出了根据本公开的一个具体实施例的业务数据的客户自主分析方法的流程示意图。
图4示出了根据本公开一个实施例的自主分析服务字段的示例。
图5示出了根据本公开一个实施例的客户与运营商签约并注册开通服务的过程的示意图。
图6示出了根据本公开一个实施例的客户签约信息的使用方式示例。
图7示出了根据本公开另一实施例的客户签约信息的使用方式示例。
图8是示出根据本公开的一个实施例的第一分析功能和第二分析功能的示例的示意图。
图9示出了根据本公开的一个实施例的客户的分析功能列表、模型类型和地址的示例。
图10示出了可以实现根据本公开的实施例的计算设备的示例性配置。
具体实施方式
参考附图进行以下详细描述，并且提供以下详细描述以帮助全面理解本公开的各种示例实施例。以下描述包括各种细节以帮助理解，但是这些细节仅被认为是示例，而不是为了限制本公开，本公开是由随附权利要求及其等同内容限定的。在以下描述中使用的词语和短语仅用于能够清楚一致地理解本公开。另外，为了清楚和简洁起见，可能省略了对公知的结构、功能和配置的描述。本领域普通技术人员将认识到，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以对本文描述的示例进行各种改变和修改。
当前3GPP NWDAF架构中，可以为客户提供十几种智能分析。但该架构机制没有区分普通公众用户和诸如企业和政府之类的客户(以下称为客户)，导致客户对数据分析安全性的担忧。
图1是示出现有技术中的普通公众用户请求进行数据分析的方法的示意图。普通公众用户请求进行数据分析的方法流程如下：
1.NF(网络功能)或AF(应用功能)向推理NWDAF(Network Data AnalyticsFunction，网络数据分析功能)发送数据分析请求，携带分析ID(Analytics ID)。
2.辅助推理NWDAF向NRF(Network Repository Function，网络存储库功能)查询Analytics ID对应的模型地址，并收集所使用到的数据。
3.访问分析数据所使用的训练NWDAF地址，并进行数据分析，分析结束后返回辅助推理NWDAF进行决策。如图1所示，该训练NWDAF是由运营商训练的。
从上述流程可知，在现有技术中，用于进行数据分析的训练NWDAF是由运营商训练和管理的，因此这会导致客户对数据分析安全性的担忧。
为了解除客户的担忧，本公开提出使客户能够自主进行业务数据分析。
本公开中的“客户”是指诸如企业、商业、行业、协会、学校、事业单位、任何组织、团体以及政府之类的任何实体。以下描述以及附图中提及的术语企业或行业可以等同于如上所述的任何实体。
在一个实施例中，本公开提出将分析功能解耦，分为辅助推理分析功能(即，第一分析功能)和客户分析功能(即，第二分析功能)。
图2示出了根据本公开的一个实施例的分析功能解耦的示意图。图2中的辅助推理NWDAF是第一分析功能的一个示例，训练模型NWDAF是第二分析功能的一个示例。
通过将分析功能解耦，可以由客户自主建立第二分析功能，并通过第二分析功能对客户自己的业务数据以及由运营商提供的数据进行自主分析，从而能够保护客户的隐私，解除客户对数据分析安全性的担忧。
根据本公开的一个实施例，提出了一种业务数据的客户自主分析方法，包括：由第一分析功能通过网络功能(NF)或应用功能(AF)接收客户的数据分析请求，该数据分析请求包含自主分析服务字段、要使用的第二分析功能的地址以及客户标识符(客户ID)；由第一分析功能识别数据分析请求中的自主分析服务字段的值；在所述值表示所述数据分析请求是客户自主分析请求的情况下，由第一分析功能确认由客户ID表示的客户是否为已签约客户，并且在客户是已签约客户的情况下，由第一分析功能获取客户的签约信息；由第一分析功能查询与签约信息对应的为该客户提供服务的网元；由第一分析功能从所述网元收集与所述客户相关的运营商数据，并根据所述地址将收集到的运营商数据发送给第二分析功能；由第一分析功能从第二分析功能接收数据分析结果，并基于数据分析结果进行决策。
在本公开中，例如，第一分析功能可以是5G网络中的运营商的网络数据分析功能(NWDAF)，第二分析功能可以是由客户自主建立的用于进行自主分析的NWDAF或类似的AI***。第二分析功能可以是使用固定模型进行分析的功能，也可以是使用能够进行智能分析的通过训练获得的训练模型的功能。
一个客户可以拥有多个第二分析功能，不同的客户可以拥有不同的第二分析功能。在一个实施例中，不同的客户也可以共用某个第二分析功能。第二分析功能的地址可以用于定位到要使用的第二分析功能。
在本公开中，功能可以是例如软件、固件以及硬件中的任一个的模块，也可以是网络中的网元。
在一个实施例中，第二分析功能可以基于由运营商提供的运营商数据和客户自己的业务数据进行分析以获得数据分析结果。由于用于分析客户自己的业务数据的第二分析功能是由客户自主建立的功能，因此能够更加有效地保护客户的数据隐私。
在一个实施例中，在自主分析服务字段的值表示数据分析请求是客户自主分析请求的情况下，由第一分析功能确认由客户ID表示的客户是否为已签约客户的步骤可以包括：由第一分析功能向统一数据管理功能(Unified Data Management，UDM)发出查询请求，以确认由客户ID表示的客户是否为已签约客户。已签约客户是指与运营商签约并被注册为能够对业务数据进行自主分析的客户。
在一个实施例中，在自主分析服务字段的值表示数据分析请求是客户自主分析请求的情况下，由第一分析功能确认由客户ID表示的客户是否为已签约客户的步骤可以包括：由第一分析功能参考事先存储在第一分析功能中的客户的签约信息，以确认由客户ID表示的客户是否为已签约客户。由于事先将客户的签约信息存储在第一分析功能中，因此第一分析功能可以不必向其他功能发出查询请求，仅参考存储在第一分析功能本身中的签约信息，就可以确认客户是否为已签约客户。
在一个实施例中，签约信息可以包括已签约客户的客户ID。
在一个实施例中，第一分析功能可以从网络存储库功能查询与签约信息对应的为所述客户提供服务的网元。网元可以包括AMF(接入和移动性管理功能)和SMF(会话管理功能)等。通过查询为客户提供服务的网元，可以由第一分析功能从这些网元收集与对应的客户相关的运营商数据，从而可以将这些运营商数据提供给第二分析功能以辅助第二分析功能进行数据分析。
在一个实施例中，第二分析功能可以位于客户自己的设备处。即，第二分析功能可以与运营商的设备完全分离。在一个实施例中，第二分析功能可以位于网络运营商的设备中，但是在逻辑上与网络运营商的其他功能分离并且独立。无论第二分析功能是否位于网络运营商的设备中，由于它在逻辑上与网络运营商的其他功能是分离并且独立的，因此能够解除客户对于自己的业务数据的安全性的担忧。
在一个实施例中，第二分析功能可以包含已经由客户自主地基于运营商数据和客户的业务数据训练的智能模型。由于基于运营商数据和客户的业务数据对智能模型进行了训练，因此第二分析功能中的智能模型能够更加准确或高效或智能地对数据进行自主分析。
在一个实施例中，一个第二分析功能可以包含多个智能模型，并且数据分析请求还可以包含要使用的第二分析功能中的智能模型的地址。在此情况下，根据要使用的第二分析功能的地址将收集到的运营商数据发送给第二分析功能的步骤可以包括：将智能模型的地址发送给第二分析功能，以由第二分析功能中的由智能模型的地址表示的智能模型进行数据分析。在此情况下，由于数据分析请求还包含要使用的第二分析功能中的智能模型的地址，因此可以由特定的第二分析功能中的特定的智能模型来进行数据分析，由此可以通过不同类型的分析功能中的不同类型的智能模型来提高数据分析的针对性和专业性。
在一个实施例中，第二分析功能可以是网络数据分析功能或人工智能***或任何类似的功能。
图3示出了根据本公开的一个具体实施例的业务数据的客户自主分析方法的流程示意图。以下结合图3对本公开的该具体实施例的客户自主分析方法进行描述。
图3所示的流程示例主要包括如下步骤：
①NF或AF向推理NWDAF(其为第一分析功能的一个示例)发送数据分析请求，该请求携带自主分析服务字段1、分析数据所使用的行业NWDAF(即，企业NWDAF或客户行业NWDAF，其为第二分析功能的一个示例)的地址信息以及客户ID。
②辅助推理NWDAF识别自主分析服务字段，即，识别该字段的字段值1。
③在一个实施例中，辅助推理NWDAF可以向UDM查询确认该客户是否为签约客户，并获取签约信息。如果该客户为签约客户，执行下一步，如果确认失败，终止流程，返回拒绝服务通知。
在另一实施例中，如果签约时采用NWDAF存储模式，即，已经将签约信息存储在辅助推理NWDAF中，那么可以不访问UDM，辅助推理NWDAF可以直接通过查询本地信息来进行判断。
④辅助推理NWDAF向NRF查询与签约信息对应的网元信息，例如为企业(即，客户)提供服务的AMF和/或SMA等网元，并开始从这些网元收集运营商数据。
⑤数据收集结束后，根据企业NWDAF地址访问对应的企业NWDAF，并且企业NWDAF基于收集的运营商数据和企业(即，客户)自己的业务数据进行综合数据分析，分析结束后返回给辅助推理NWDAF以进行决策。
为了实现上述方法，客户需要向运营商注册并开通自主分析服务。为此，需要为客户增加自主分析服务字段。图4示出了根据本公开一个实施例的自主分析服务字段的示例。如图4所示，0代表普通用户(即，前述普通公众用户)请求的数据分析，1代表签约的客户请求的自主分析。
客户需要与运营商签约并注册开通服务。图5示出了根据本公开一个实施例的客户与运营商签约并注册开通服务的过程的示意图。在一个实施例中，客户可以通过NEF(Network Exposure Function，网络开放功能)、行业门户、开通***等注册开通自主分析服务。在一个实施例中，运营商可以将与客户关联的客户ID、DNN(数据网络名称)、切片ID等存储在UDM中。
图6示出了根据本公开一个实施例的客户签约信息的使用方式示例。图7示出了根据本公开另一实施例的客户签约信息的使用方式示例。
如图6所示，在一个实施例中，辅助推理NWDAF在接收到数据分析请求后，可以识别自主分析服务字段的字段值为1，并向UDM发起查询请求，比对客户ID，确认该客户为签约客户，随即触发自主分析服务。
如图7所示，在另一实施例中，在注册流程后，UDM可以把关联的客户ID、DNN、切片ID下发给辅助推理NWDAF。在后续流程中，根据自主分析服务字段和客户ID，辅助推理NWDAF接收到数据分析请求后就可通过查询存储在自身中的客户信息来直接确认客户身份以及知晓签约信息。
如图2所示，在本公开中将常规NWDAF功能的解耦，分为辅助推理的NWDAF以及训练NWDAF，其中训练NWDAF负责根据客户业务数据集开展模型训练和数据分析。
图8是示出根据本公开的一个实施例的第一分析功能和第二分析功能的示例的示意图。
如图8所示，运营商的训练NWDAF(其为第一分析功能的一个示例)使用运营商收集到的数据，并可以根据分析ID(Analyt ics ID)进行不同模型的训练，并且将训练好的模型以及对应的Analyt ics ID注册到NRF。客户NWDAF(其为第二分析功能的一个示例，在图8中被示出为企业自主训练NWDAF)可获取客户的诸如业务APP、UE、后台数据之类的业务数据，并结合运营商数据进行训练，以满足客户的特定需求。
客户在请求数据分析时，可以在请求中携带客户模型的地址，以便于正确路由到客户NWDAF，从而开展自主分析。在一个实施例中，一个第二分析功能中可能包含多个分析模型或智能模型，在此情况下，可以通过客户模型的地址确定所要使用的分析模型或智能模型。
在一个实施例中，客户在请求数据分析时，还可以在请求中携带训练模型类型，以更明确地指定数据分析的类型。图9示出了根据本公开的一个实施例的客户的第二分析功能(作为示例，被示出为NWDAF)列表以及对应的模型类型和地址的示例。尽管未示出，但是一个客户可以具有多个第二分析功能，并且每个第二分析功能可以具有多个模型。此外，可以通过第二分析功能的地址来定位到特定的第二分析功能，并且可以通过模型的地址来定位到特定的第二分析功能中的特定模型。
本公开的方法与现有技术相比，主要优势在于：
1.现有技术为5G用户提供了模型训练推理和智能分析。但仅限于运营商侧提供。对于数据和分析训练安全敏感的高价值客户，不愿意在运营商侧分析。本公开可以避免客户的安全顾虑。
2.本专利方法中的数据分析和模型训练掌握企业客户手中，运营商仅提供配合，有效规避了企业对于数据和数据分析安全的担忧，拓展了5G智能分析的应用范围和场景，满足了客户需求，使得NWDAF的应用更容易落地。
3.现有国际标准和行业标准没有考虑重点企业客户的自主分析需求，没有提供对应的技术方案。
4.本公开的技术提供了一种支持客户自主分析的方法，包括相应的自主分析服务注册开通、数据模型训练、字段定义和自主服务流程。弥补了标准化的缺陷。
以下描述一个特定实施例。A客户与运营商签约，要求提供自主分析服务，进行自主服务时从客户使用的AMF等网元中获取数据，数据分析模型使用A客户所训练的模型M，地址为M_address。
步骤简述：
NF或AF向辅助推理NWDAF发送数据分析请求，携带自主分析服务字段1、M_address以及客户ID。
辅助推理NWDAF识别自主分析服务字段的字段值1。
辅助推理NWDAF向UDM查询确认该客户A是否为签约用户，获取签约信息。
辅助推理NWDAF向NRF查询与签约信息对应的网元信息，并开始进行数据收集。
数据收集结束后，访问M_address，用模型M进行数据分析，分析结束后返回辅助推理NWDAF进行决策。
在本公开中，在一个实施例中，提供了一种支持客户自主开展智能分析的方法，包括相应的自主分析服务注册开通、数据模型训练、字段定义和自主服务流程。在自主分析服务注册开通中，UDM新增自分析服务字段，标识出提供自服务和运营商服务两种选择。运营商NWDAF(辅助推理NWDAF)可以通过UDM查询或事先存储获得客户自主分析的需求和权限，按照自主需求获取相关数据并路由到客户自建的自主分析的诸如NWDAF或类似AI***之类的分析功能。
本公开可用于运营商满足重要客户，为该客户其提供一种自主智能分析等能力，规避客户对数据分析隐私的担忧。
本专利提供一种企业客户自主智能分析的机制。通过运营商配合，客户可以充分发挥其后台业务数据资源优势，自重开展数据智能分析，规避隐私泄漏的担忧。
实现中，客户通过门户或开通***等，申请注册开通自主智能分析服务，签约触发条件。客户上线后，判断是否触发自主智能分析服务，辅助推理NWDAF获取客户事件对应的相关NF数据，然后路由至已签约的客户的用于进行自主服务的诸如NWDAF或类似智能***之类的分析功能。该***综合运营商提供的数据和客户自己的业务数据，开展自主智能分析。
图10示出了能够实现根据本公开的实施例的计算设备1200的示例性配置。
计算设备1200是能够应用本公开的上述方面的硬件设备的实例。计算设备1200可以是被配置为执行处理和/或计算的任何机器。计算设备1200可以是但不限制于工作站、服务器、台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、个人数据助手(PDA)、智能电话、车载计算机或以上组合。
如图10所示，计算设备1200可以包括可以经由一个或多个接口与总线1202连接或通信的一个或多个元件。总线1202可以包括但不限于，工业标准架构(Industry StandardArchitecture，ISA)总线、微通道架构(Micro Channel Architecture，MCA)总线、增强ISA(EISA)总线、视频电子标准协会(VESA)局部总线、以及外设组件互连(PCI)总线等。计算设备1200可以包括例如一个或多个处理器1204、一个或多个输入设备1206以及一个或多个输出设备1208。一个或多个处理器1204可以是任何种类的处理器，并且可以包括但不限于一个或多个通用处理器或专用处理器(诸如专用处理芯片)。处理器1204例如可以被配置为实现上述业务数据的客户自主分析方法。输入设备1206可以是能够向计算设备输入信息的任何类型的输入设备，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、麦克风和/或远程控制器。输出设备1208可以是能够呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。
计算设备1200还可以包括或被连接至非暂态存储设备1214，该非暂态存储设备1214可以是任何非暂态的并且可以实现数据存储的存储设备，并且可以包括但不限于盘驱动器、光存储设备、固态存储器、软盘、柔性盘、硬盘、磁带或任何其他磁性介质、压缩盘或任何其他光学介质、缓存存储器和/或任何其他存储芯片或模块、和/或计算机可以从其中读取数据、指令和/或代码的其他任何介质。计算设备1200还可以包括随机存取存储器(RAM)1210和只读存储器(ROM)1212。ROM 1212可以以非易失性方式存储待执行的程序、实用程序或进程。RAM 1210可提供易失性数据存储，并存储与计算设备1200的操作相关的指令。计算设备1200还可包括耦接至数据链路1218的网络/总线接口1216。网络/总线接口1216可以是能够启用与外部装置和/或网络通信的任何种类的设备或***，并且可以包括但不限于调制解调器、网络卡、红外线通信设备、无线通信设备和/或芯片集(诸如蓝牙TM设备、802.11设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设施等)。
本公开可以被实现为装置、***、集成电路和非瞬时性计算机可读介质上的计算机程序的任何组合。可以将一个或多个处理器实现为执行本公开中描述的部分或全部功能的集成电路(IC)、专用集成电路(ASIC)或大规模集成电路(LSI)、***LSI，超级LSI或超LSI组件。
本公开包括软件、应用程序、计算机程序或算法的使用。可以将软件、应用程序、计算机程序或算法存储在非瞬时性计算机可读介质上，以使诸如一个或多个处理器的计算机执行上述步骤和附图中描述的步骤。例如，一个或多个存储器以可执行指令存储软件或算法，并且一个或多个处理器可以关联执行该软件或算法的一组指令，以根据本公开中描述的实施例提供各种功能。
软件和计算机程序(也可以称为程序、软件应用程序、应用程序、组件或代码)包括用于可编程处理器的机器指令，并且可以以高级过程性语言、面向对象编程语言、功能性编程语言、逻辑编程语言或汇编语言或机器语言来实现。术语“计算机可读介质”是指用于向可编程数据处理器提供机器指令或数据的任何计算机程序产品、装置或设备，例如磁盘、光盘、固态存储设备、存储器和可编程逻辑设备(PLD)，包括将机器指令作为计算机可读信号来接收的计算机可读介质。
举例来说，计算机可读介质可以包括动态随机存取存储器(DRAM)、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦只读存储器(EEPROM)、紧凑盘只读存储器(CD-ROM)或其他光盘存储设备、磁盘存储设备或其他磁性存储设备，或可以用于以指令或数据结构的形式携带或存储所需的计算机可读程序代码以及能够被通用或专用计算机或通用或专用处理器访问的任何其它介质。如本文中所使用的，磁盘或盘包括紧凑盘(CD)、激光盘、光盘、数字多功能盘(DVD)、软盘和蓝光盘，其中磁盘通常以磁性方式复制数据，而盘则通过激光以光学方式复制数据。上述的组合也包括在计算机可读介质的范围内。
提供本公开的主题作为用于执行本公开中描述的特征的装置、***、方法和程序的示例。但是，除了上述特征之外，还可以预期其他特征或变型。可以预期的是，可以用可能代替任何上述实现的技术的任何新出现的技术来完成本公开的部件和功能的实现。
另外，以上描述提供了示例，而不限制权利要求中阐述的范围、适用性或配置。在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以对所讨论的元件的功能和布置进行改变。各种实施例可以适当地省略、替代或添加各种过程或部件。例如，关于某些实施例描述的特征可以在其他实施例中被结合。
另外，在本公开的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性和顺序。
类似地，虽然在附图中以特定次序描绘了操作，但是这不应该被理解为要求以所示的特定次序或者以顺序次序执行这样的操作，或者要求执行所有图示的操作以实现所希望的结果。在某些情况下，多任务处理和并行处理可以是有利的。

Claims (11)

1.一种业务数据的客户自主分析方法，包括：
由第一分析功能通过网络功能或应用功能接收客户的数据分析请求，该数据分析请求包含自主分析服务字段、要使用的第二分析功能的地址以及客户ID；
由第一分析功能识别数据分析请求中的自主分析服务字段的值；
在所述值表示所述数据分析请求是客户自主分析请求的情况下，由第一分析功能确认由客户ID表示的客户是否为已签约客户，并且在所述客户是已签约客户的情况下，由第一分析功能获取所述客户的签约信息；
由第一分析功能查询与所述签约信息对应的为所述客户提供服务的网元；
由第一分析功能从所述网元收集与所述客户相关的运营商数据，并根据所述地址将收集到的运营商数据发送给第二分析功能；以及
由第一分析功能从第二分析功能接收数据分析结果，并基于数据分析结果进行决策。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，
第二分析功能是由所述客户自主建立的分析功能，以及
第二分析功能基于所述运营商数据和所述客户的业务数据进行分析以获得所述数据分析结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述值表示所述数据分析请求是客户自主分析请求的情况下，由第一分析功能确认由客户ID表示的客户是否为已签约客户包括：
由第一分析功能向统一数据管理功能发出查询请求，以确认由客户ID表示的客户是否为已签约客户。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述值表示所述数据分析请求是客户自主分析请求的情况下，由第一分析功能确认由客户ID表示的客户是否为已签约客户包括：
由第一分析功能参考事先存储在第一分析功能中的客户的签约信息，以确认由客户ID表示的客户是否为已签约客户。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，第一分析功能从网络存储库功能查询与所述签约信息对应的为所述客户提供服务的网元。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，
第二分析功能位于所述客户自己的设备处，或者
第二分析功能位于网络运营商的设备中，但是在逻辑上与网络运营商的其他功能分离并且独立。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，第二分析功能包含已经由所述客户自主地基于运营商数据和客户的业务数据训练的智能模型。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，第二分析功能包含多个所述智能模型，并且所述数据分析请求还包含要使用的第二分析功能中的智能模型的地址，以及
根据所述地址将收集到的运营商数据发送给第二分析功能包括：
将智能模型的地址发送给第二分析功能，以由第二分析功能中的由智能模型的地址表示的智能模型进行数据分析。
9.根据权利要求7所述的方法，其中，第二分析功能是网络数据分析功能或人工智能***。
10.一种业务数据的客户自主分析装置，包括：
存储器，其上存储有指令；以及
处理器，被配置为执行存储在所述存储器上的指令，以执行根据权利要求1至9中的任一项所述的方法。
11.一种计算机可读存储介质，包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行根据权利要求1至9中的任意一项所述的方法。
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