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數據倉庫下企業營銷管理論文
1課題研究背景、目的及意義
在企業營銷領域，幾乎每隔數十年就會有新思想和新方法出現。目前以客戶為中心的營銷方式正逐步代替以產品為中心的營銷，注重于滿足客戶需求，追求更新、更優的產品;企業營銷管理將從過去注重于業務量的增加轉向于注重質量的提升;企業營銷目標逐步從降低營銷成本、提高營銷效率轉到開拓新業務、提高客戶忠實度。信息化時代帶給了企業全然不同的商業環境。一方面，企業的外部環境發生了變化;另一方面，企業內部積累了海量的數據信息，而傳統技術是無法消化與整理這些信息的。營銷管理系統不僅需要收集海量的客戶信息，為企業營銷指引方向，而且要整合企業內部各類資源，把企業由生產推動銷售機制轉向以客戶需求拉動生產的機制。基于這類市場環境，本研究在企業營銷中引入20世紀90年代中后期國際上興起的數據倉庫技術、聯機分析處理技術等。擬開發一套較為完善的企業營銷管理系統，除了實現基礎日常營銷信息管理功能之外，還加入了數據倉庫技術和OLAP技術的建設，可讓營銷管理人員、工作人員從多角度、多層次管理分析數據，讓營銷管理者了解最新的營銷狀況和未來營銷發展趨勢，了解影響營銷效果的關鍵因素，為管理人員提供數據支持，提高企業營銷管理的技術水準。
2研究現狀分析
2．1企業營銷管理發展現狀
目前，市場經濟是以客戶為導向的，要求企業做到準確詳實地掌握客戶需求，了解客戶特性。在達到該目標的過程之中，企業的營銷管理系統起著重要的作用。首先，企業營銷管理系統需要整理分析海量的目標客戶數據，以了解目標客戶的需要;其次，現代企業需要進行市場細分與定位，以掌握目標客戶群的特性、了解不同客戶群的差異性需求。除此之外，現代信息存儲傳播方式大量增加，各類交流方式混在一起，需要確保信息溝通中宣傳的內容一致;為了保證有效營銷，企業工作人員需要了解企業的目標客戶群體、本企業的銷售策略以及本企業的營銷與競爭優勢所在。上述這些工作，在營銷管理系統的幫助之下會簡單化�，F代企業已逐步認識到了上述趨勢，企業營銷管理系統也有了一定的發展，不過在以營銷管理系統為導向、全面整合數據信息與企業資源方面，還有待進一步提高。國際上，從20世紀60年代中期起，開始著手研究管理系統技術在企業營銷管理中的應用。1966年，美國著名的市場學家K．Philp特別強調了管理系統技術在企業營銷決策領域中的重要作用;1976年，D．F．Cox與Ｒ．E．Good提出企業營銷管理系統的核心概念;隨后，D．C．Little等人研發了BＲANAID，C．Ｒ．Ander-son等人研制了PIMS，都曾在企業中得到了較為廣泛的應用。不過他們都局限于影響企業決策問題中某些方面的管理系統。20世紀90年代初，研究者開始著手開發解決企業決策的市場營銷管理系統，不過到目前為止，企業營銷管理系統的應用還局限在市場分析方面。國內對于企業營銷決策支持方面的研究開展得比較晚，目前研究成果也不多見。即使有所研究與應用，也僅僅是面向企業營銷決策支持系統中的某一個方面，還缺乏對于整體框架的全面認識與研究。
2．2數據倉庫發展現狀
20世紀90年代初期，數據倉庫的概念由美國著名信息工程科學家———WiliamInmnon博士首次提出［1］:“數據倉庫通常是針對主題的、集成的、隨時間改變的、但數據本身相對穩定的數據集合，主要功能是為決策過程提供信息支持�！逼渲校黝}是指管理人員實現數據管理時候重點關心的內容。數據倉庫平臺根據主題來組織信息，存儲模型目前有星型模型、雪花型模型以及混合模型，數據間關系一般是多維的(注:存在一維為時間維)，數據倉庫結合OLAP的數據處理功能，實現數據的多維分析，最終為用戶提供方便而快捷的多角度信息查詢與分析，使得用戶可及時掌握所在領域的階段狀況與發展趨勢。數據倉庫的應用主要為大規模決策支持環境，技術一般基于多維數據庫管理系統(MDBMS)，MDBMS引入表分級、嵌套表、高級索引等技術來實現，為OLAP技術搭建了更好的分析平臺。與傳統數據庫的區別在于，數據倉庫內部不僅是簡單的數據累積，它首先從海量外部事務數據源中抽取數據信息，期間應用集成管理器實現抽取數據的清理、轉換與格式統一，然后得到基礎數據倉庫，內部數據存儲結構相對較復雜。之后與各類分析工具(如OLAP工具)相結合，實現對數據信息的分析處理，最后依據需要輸出計算得到的信息。目前，數據庫技術基礎已成熟，不過其體系結構部分還有待提升。現今市場上，實現的數據倉庫產品一般為通用平臺而設計建設，面向特定領域的專用產品還比較少，數據倉庫技術仍處于發展階段。雖然數據倉庫技術還有待于進一步提升，不過其經濟價值已得到了證實。國際著名數據庫專業人員聯合斯坦福大學教授等發布了一份面向數據倉庫的權威報告，其中探討了數據倉庫的目前現狀與發展趨勢，許多大型數據庫公司諸如IBM公司、Oracle公司等都相繼推出了各有特色的數據倉庫產品。調查結果顯示，現今財富500強之中已高達90%的企業已建或者正在搭建企業數據倉庫。由于數據倉庫技術可產生的巨大經濟利益，也帶動了中國相關領域的發展。目前已有部分科研機構、企事業單位投入了大量的人力物力搭建數據倉庫平臺，不過現階段我國還處于起步階段，數據倉庫的商業應用集中于金融、營銷、生產等領域。某些涉足營銷、生產等領域的大型企業也依托國內外先進技術，創建了數據倉庫平臺，從而跟蹤分析市場信息，分類預測客戶行為的未來發展趨勢［2－5］。目前，數據倉庫技術發展基礎已奠定，一個成功的數據倉庫所需要的成熟管理技術、完善的網絡技術、資深管理人員以及OLAP技術與管理模型等都已具備，仍欠缺的是:完善的系統理論及技術、多維數據存儲時數據結構的確定［6－7］;數據挖掘模型的建立、數據挖掘算法的取舍等方面。
2．3聯機分析處理
(OLAP)現狀數據倉庫為存放數據的平臺，也是數據分析和數據決策的支持。20世紀60年代初期，關系型數據庫模型由數據庫之父E．F．Codd提出，聯機事務處理(OLTP)的概念被帶動發展。1993年，為了應對更海量的信息，實現更專業的信息分析，聯機分析處理(OLAP)的概念被提出。E．F．Codd曾總結聯機分析處理的12條準則，包括:多維數據分析準則;客戶/服務器結構準則;多用戶支持準則;己知的報表性能準則等。OLTP分析中以二維表的形式存放數據，無法實現復雜的信息查詢分析。OLAP基于數據倉庫，可實現對海量數據信息的多維度、多方位(如鉆取、切片、切塊、旋轉等)復雜數據存取，實現多維數據分析，突破了以前的二維表表格展示方法，可以實現更加深入的數據分析與數據觀察，用直觀易懂的圖標形式來展示數據查詢結果，從而為決策人員提供決策信息支持。二者對比如表1所示。近年來，OLAP技術被廣泛應用，國際上許多公司都已開發出了較完善的OLAP產品［8］，實現了OLAP技術的進一步發展及應用。其中，小部分公司負責制定OLAP技術標準、發布OLAP技術公告，大部分廠商主要負責生產OLAP產品，具體有:IBM生產的OLAPServer、SAS生產的MDDB以及Oracle生產的ExpressServer等等。OLAP技術發展已趨于成熟，且在多維度數據模型的建立以及查詢優化方法等方面都取得了較好的研究成果。目前，OLAP的總體發展趨勢是與其它技術(諸如Web技術、數據挖掘技術等)相融合。國內OLAP技術起步相對較晚，伴隨著數據倉庫的搭建及其技術的不斷完善，OLAP技術的發展迫在眉睫。不過，由于OLAP技術尚且較新，其核心技術還有待于進一步完善。
3結語
3．1對市場營銷及企業營銷管理系統的狀況進行了概述�，F代市場營銷是一個社會或企業的管理過程，市場營銷管理系統的根本目標是使顧客滿意，且最大化企業的利潤。以互聯網為基礎的信息技術，目前已是世界經濟發展的關鍵因素與倍增器，一個企業要生存發展，在營銷方面需要具備個性化的營銷技能與一種能夠把網絡、信息技術與企業內部資源整合一致的能力。
3．2介紹了數據倉庫技術的定義、體系結構、特點及其商業價值，分析了其與傳統數據庫的區別和聯系;詳細介紹了企業營銷管理系統中數據倉庫的設計及構建過程。
3．3構建數據倉庫的目的是為決策者提供最終決策的信息支持，在完成了數據倉庫的建模及信息導入之后，需對信息進行深入分析，從而提供決策支持。本文簡要論述了OLAP技術的特點、基本核心，深入分析了OLAP技術的多維分析及分類技術，引入了多維表達式方法，舉例展示了其查詢檢索過程。
以前研究人員的工作重點主要放在營銷理念及營銷管理系統的搭建之上，而數據倉庫技術、OLAP技術以及MDX工具在企業營銷管理中的使用則較少涉及，課題針對該情況，構建了基于數據倉庫的企業營銷管理系統，整合網絡、信息技術及企業內部資源，解決“信息泛濫危機”，讓營銷管理人員、工作人員從多角度、多層次管理分析數據，讓營銷管理者了解最新的營銷狀況和未來營銷發展趨勢，了解影響營銷效果的關鍵因素，為管理人員提供數據支持，提高企業營銷管理的技術水準。
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