Современные телекоммуникационные системы на базе IP сохраняют разнообразную информацию о каждом телефонном разговоре и предоставляют ее для последующего анализа и обработки в виде так называемых «записей с детализацией звонка» (Call Detail Records, CDR). Как правило, массивы данных сохраняются в виде файлов со значениями, разделяемыми запятой (Comma-Separated Value, CSV), или в базах данных, таких как Microsoft Access. В зависимости от типа телефонной системы, файлы могут содержать сведения об участниках разговора, дате и времени его начала, длительности, а также другую информацию.

ДЕТАЛИЗИРОВАННЫЕ ЗАПИСИ О ЗВОНКЕ

Такую детальную информацию можно использовать для расчетов стоимости всего телефонного трафика, распределения затрат между различными отделами, проектными группами и сотрудниками, выполнявшими личные звонки, а также для статистической оценки телефонного общения персонала компании. Дальнейшее хранение и обработка данных о телефонных разговорах осуществляется в базе данных. При считывании детализированных записей о вызове отдельные пункты могут игнорироваться, в частности, могут быть отфильтрованы определенные номера, например, номера членов производственного совета или некоммерческих учреждений (психологическая помощь и т.д.).

Однако запись, хранение и обработка данных — достаточно деликатная тема, ведь в наше время их защита и безопасность приобретают все большее значение. Скандальные случаи, когда крупные концерны использовали записи телефонных соединений для контроля над членами правления, производственного совета и другими сотрудниками, повышают актуальность соблюдения юридических норм в отношении информации о телефонных разговорах.

ПРАВОВЫЕ АСПЕКТЫ

Интересы предприятий, стремящихся записывать и обрабатывать телефонные разговоры, и работников, считающих правомерной защиту своих личных данных, расходятся все сильнее. Под персональными данными следует понимать всю информацию, которая может использоваться для того, чтобы получить сведения о деловой и частной сфере человека, в том числе и о его телефонном общении. Помимо личных связей, особого внимания требует защита контактов между сотрудниками и членами производственного совета. Чтобы иметь возможность воспользоваться полученным сведениям и не нарушать конфиденциальность данных, в федеральном законе «О защите персональных данных» ( по состоянию на 26.08.06, http://www.bfdi.bund.de) оговариваются мероприятия по обес-печению анонимности такой информации (анонимизации) и применению псевдонимов (псевдонимизация).

ПСЕВДОНИМИЗАЦИЯ

Под псевдонимизацией подразумевается замена имени или какого-либо другого идентификационного признака участников разговора на псевдоним. Для этого может использоваться случайно сгенерированная числовая или буквенная комбинация. В результате идентификация личности оказывается невозможна или, по крайней мере, существенно затруднена. Такой метод применяется во всех видах анализа, где, несмотря на правила защиты персональных данных, необходимо сохранить связь между телефонными разговорами и их участниками. Псевдонимизация гарантирует, что настоящее имя человека и сведения о его разговорах будут известны только тем, кто имеет на это право. Информацию о связи между псевдонимом и реальной личностью можно хранить отдельно от сведений о вызовах во избежание доступа неуполномоченных лиц.

АНОНИМИЗАЦИЯ

При анонимизации личные сведения значительно изменяются, и восстановить связь между данными и определенным человеком невозможно. Один из вариантов — объединение нескольких человек в группу: это может быть отдел на предприятии, проектная группа или любое другое сообщество. Сведения о разговорах каждого отдельного участника относятся ко всей группе, таким образом можно анализировать телефонное общение всех ее членов, не раскрывая персональную информацию. Однако в количественном отношении группа должна быть достаточно велика — тем самым обеспечивается необходимая степень анонимности.

ВОПЛОЩЕНИЕ НА ПРАКТИКЕ

В телефонных системах такие меры не предусмотрены, поскольку телефонные данные в файлах CDR сохраняются без дальнейшей обработки. Поэтому анонимизация и псевдонимизация применяются лишь при переносе в базы данных сведений из файлов CDR. Особое внимание следует уделить тому, чтобы после сохранения анонимной информации файлы CDR удалялись или архивировались за пределами зоны доступа неуполномоченных лиц (см. Рисунок 1).

Рисунок 1. Алгоритм процесса записи, сохранения и обработки данных о телефонии VoIP.

Анонимизация и псевдонимизация основываются на файлах CDR, они могут применяться независимо от того, какая система установлена на предприятии, однако структура и отдельные детали файлов CDR не всегда одинаковы. Поэтому необходимо проверить, имеется ли подходящее приложение, позволяющее обрабатывать данные о вызовах, полученные от конкретной телефонной системы. Производители телекоммуникационных систем на базе IP или их партнеры предлагают такие решения сами.

Приложения для обработки данных телекоммуникационных систем используют различные способы для реализации описанных мер. Если для какой-то телефонной станции такого приложения не существует или имеющиеся продукты не предоставляют требуемый объем функций, к примеру, по защите данных, то такое решение, скорее всего, придется разрабатывать самостоятельно.

УЧЕТ СТОИМОСТИ РАЗГОВОРОВ

Для учета стоимости разговоров, осуществляемых сотрудниками, необходимо провести грань между частными и деловыми разговорами. В телекоммуникационных системах на базе IP, как правило, можно задать определенный согласованный префикс для маркировки частных разговоров или выделить каждому человеку линию основного аппарата, выбор которой сигнализирует о личном звонке. Если заинтересованности в учете личных разговоров сотрудников нет, такие данные сохранять не следует.

Чтобы подсчитать общую стоимость всех личных разговоров, сначала требуется выполнить псевдонимизацию. Псевдоним соотносится с реальным человеком лишь в случае, если речь идет о выставлении персонального счета и требуется подсчитать индивидуальные расходы каждого человека. Помимо традиционного счета, о затратах на личные разговоры можно проинформировать с помощью специального приложения Web с защищенным доступом. При этом псевдоним может выступать в качестве идентификатора отдельных сотрудников.

ТЕЛЕФОННАЯ СТАТИСТИКА

Телефонные данные пригодны и для статистических целей. Поскольку при статистической оценке с целью определения эффективности деятельности отделов или рабочих групп анализ телефонного общения отдельного сотрудника представляет ограниченный интерес, а кроме того, ущемляет его права, сведения о разговорах следует анонимизировать. Необходимо различать исходящие, входящие и внутренние вызовы и осуществлять анализ за установленные интервалы времени, поскольку телефонное общение варьируется в течение рабочего дня (см. Рисунок 2).

Самая простая форма анализа представляет собой определение количества входящих и исходящих телефонных вызовов в пределах группы. Благодаря этому определяется период максимальной и минимальной нагрузки на телефонную систему. Для принятых и не принятых вызовов возможно отдельное рассмотрение. Кроме того, аналитические инструменты способны определять среднюю продолжительность разговоров. Для такой статистики подойдет распределение звонков по продолжительности, к примеру, «меньше минуты» для коротких разговоров или «более пяти минут» для долгих. По сравнению с посекундным анализом, такой подход существенно облегчает восприятие.

Еще одна форма статистической оценки позволяет определить среднее время ответа на входящие звонки (см. Рисунок 3), а также частоту переадресации вызовов по внутренним линиям. Анализ должен позволять проводить различие между причинами переадресации, к примеру, вызываемый сотрудник не берет трубку или линия занята. Так можно обнаружить узкие места, то есть те моменты времени, когда звонки приходится переадресовывать, если вызываемый абонент недоступен из-за высокой загруженности его линии. Дополнительно можно оценить, куда переадресуются входящие звонки. В результате анализируется взаимодействие между проектными группами или отделами. Поскольку анонимизация не затрагивает внешние номера, их легко распределить по кодам и получить статистику распределения звонков от деловых партнеров или клиентов.

Фабиан Бер — студент факультета прикладной информатики. Олаф Тенти — преподаватель особых задач в специализированном высшем профессиональном училище Южной Вестфалии.


© AWi Verlag


Рисунок 2. Пример статистической обработки сведений о вызовах: отображение телефонной загрузки в определенные часы показывает среднее количество входящих и исходящих вызовов.

Рисунок 3. Пример статистической обработки сведений о вызовах: анализ продолжительности входящих вызовов отображает среднестатистическое время ответа на входящие звонки.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF