數據倉庫技術在ＣＲＭ中的應用研究

數據倉庫技術在ＣＲＭ中的應用研究

摘要: 文章針對客戶關系管理正日漸成為企業追求利益所關注和研究的熱點，介紹了CRM 和數據倉庫技術，及數據倉庫在CRM 系統中的重要地位，并設計CRM 中的數據倉庫，為企業引入CRM 系統時構建數據倉庫提供了參考依據�！　　￡P鍵詞：CRM；數據倉庫；數據分析
　　
　　一、客戶關系管理( Cus tomer Relationship ManagementCRM)
　　
　　1. CRM的發展背景。隨著科學技術的飛速發展和日益激烈的市場競爭, 人們越來越強烈地感覺到客戶資源將是企業獲勝最重要的資源之一, 為此, 客戶關系管理系統CRM(Customer Relationship Management, 簡稱CRM) 在這種市場的需要和企業盈利目標的渴求下便繼ERP 之后應運而生, 并成為近年來市場的熱點和大買點。它已幫助許多企業獲得了應有的回報, 贏取了客戶、贏取了時間、贏取了效益。
　　CRM在國外的發展已有至少十幾年的歷史。近年來,隨著網上訂購成為熱點, 又要求企業能夠提供網上即時報價和網上交流環境。在這樣的情況下, 許多企業發現, 分散的客戶信息很大程度上阻礙了為客戶提供整體的服務。
　　CRM在這樣的背景下作為整體解決方案融合客戶信息, 并被證明可以有效地提高公司的整體運營效率。
　　2. CRM的定義 客戶關系管理(Customer RelationshipManagement, CRM) 是指通過有效的管理客戶信息資源, 提供客戶滿意的產品和服務, 與客戶建立起長期、穩定、相互信任的密切關系, 為企業吸引新客戶, 鎖定老客戶, 提供效益和競爭優勢。它是企業“以產品為中心模式”向“以客戶為中心模式”轉移的必然結果, 其目標是一方面通過提供更快捷、更周到的優質服務吸引和保持更多的客戶, 另一方面是通過對業務流程的全面管理降低企業的成本。CRM既是一種概念, 也是一套管理軟件和技術。
　　3. CRM的核心 CRM以數據庫為中心, 以現代信息技術為手段, 對業務和工作流程進行重組, 以實現向客戶需求為中心的經營模式的轉變。CRM的核心內容是通過不斷地改善與管理企業銷售、營銷、客戶服務和支持與客戶關系有關的業務流程, 提高各個環節的自動化程度, 從而縮短銷售周期, 降低銷售成本, 擴大銷售量, 搶占更多市場份額, 尋求新的市場機會, 最終達到從根本上提升企業核心競爭力的目的。
　　
　　二、數據倉庫技術
　　
　　1. 數據倉庫。數據倉庫是一種面向數據應用的數據管理技術, 它以關系數據庫管理系統(RDBMS) 為基礎, 數據在從操作型數據庫進入數據倉庫之前必須經過清理、集成、選擇、變換, 從而使數據倉庫能夠提供集成的、歷史化的數據管理功能, 并支持綜合性的數據分析, 特別是戰略分析。
　　按照業界公認的數據倉庫創始人Bill Inmon 的觀點,數據倉庫可定義為: 是一種面向主題的、集成的、非易失的, 隨時間變化的用來支持管理人員決策的數據集合。
　　2. 數據倉庫技術是CRM的基礎。企業實施CRM需要涉及大量詳細的客戶資料和交易數據, 而處理和存儲這些與客戶相關的海量數據就需要用到數據倉庫技術, 因此數據倉庫技術是做好CRM的基礎。
　　首先, 數據倉庫海量的數據存儲能力可以更好地適應CRM的源數據量的激增, 而且其中央存儲庫可以通過可擴展硬件, 來滿足數據量和計算量的進一步增加。此外為了方便數據挖掘, 中央存儲庫的設計可以保留一定的冗余數據和并不嚴格遵循實體關系模型和數據庫設計范式。
　　其次, CRM數據倉庫中存儲的數據是從各個分散的源數據庫系統中提取出來的, 而且是經過統一集成的。
　　再次, CRM數據倉庫反映了歷史的變化, 其中包括了客戶的當前數據和歷史數據, 而且隨時間變化不斷更新,每隔一段固定的時間后, 源數據庫中的數據就會被抽取到數據倉庫中, 隨著時間的積累, 數據以更高的層次被綜合,以滿足更高層次的分析需要。
　　可見, 數據倉庫在CRM中體現了它的關鍵作用, 數據倉庫把信息訪問的基礎從一種非結構化或發展中的環境改變成一種結構化的或規劃良好的環境, 這種新環境提供了企業所需的關鍵信息。同時, 為提高決策準確性, 需用數據倉庫技術解決數據的不清潔問題, 并將數據轉換為決策分析所需的類型。因此CRM必須與數據倉庫聯系在一起才能較為全面、正確地了解客戶。
　　
　　三、CRM系統中的數據倉庫設計
　　
　　1. 數據倉庫設計的一般步驟。由于數據倉庫系統的原始需求不明確, 且不斷變化與增加, 同時數據倉庫是在現有數據庫系統基礎上進行開發, 著眼于有效地抽取、綜合、集成和挖掘己有數據庫的數據庫資源, 因此, 采用以數據驅動的原型法來進行數據倉庫的開發。一般可以分為以下幾個步驟( 如圖1) : ( 1) 概念模型設計; ( 2) 技術準備工作;( 3) 邏輯模型設計; ( 4) 物理模型設計; ( 5) 數據倉庫生成;( 6) 數據倉庫運行與維護。
　　2. CRM數據倉庫設計。
　　( 1) 概念模型設計。數據倉庫概念模型設計首先應該通過對原有數據庫系統的設計文檔以及在數據字典中的數據庫關系模式, 獲得對原有數據庫系統的一個完整而深刻的理解。①界定系統的邊界。在設計CRM數據倉庫的起始階段, 作為設計人員, 首先應該了解下面的一些需求( a) 決策類型: 是統計分析、關聯分析、還是回歸預測等( b) 決策者感興趣的是什么問題; ( c) 這些問題需要什么信息來回答; ( d) 要得到這些信息需要包含原有數據庫系統的哪些部分的數據。從建立CRM數據倉庫的初衷看來, 決策者要進行的CRM分析主要有: 客戶特征分析、客戶行為分析、客戶信任程度分析、交易分析。要進行以上的分析,所需數據應包括: 客戶固定信息、產品銷售信息、客戶接觸信息( 客戶服務信息) 。于是我們可以將系統的邊界定為包含客服子系統、產品銷售子系統的集合。②確定主要的主題域。根據以上的系統邊界劃分的基礎上, 確定CRM數據倉庫的三個基本主題: 客戶、產品、客服。
　　( 2) 技術準備工作。這一階段的工作包括: 技術評估,技術環境準備。工作成果是技術評估報告、軟硬件配置方案、系統總體設計方案。
　　( 3) 邏輯模型設計。邏輯模型設計是指: 在數據倉庫中如何將一個主題描述出來。它是對概念模型設計的細化。一般來說, 數據倉庫都是在現有的關系型數據庫基礎上發展來的。所以數據倉庫中的數據仍然是以數據表格的形式進行組織的。邏輯模型就是要把不同主題和維的信息映射到數據倉庫的具體的表中。
　　邏輯模型設計包括如下內容: 分析主題域, 確定當前要裝載的主題; 確定粒度層次劃分; 確定數據分割策略; 關系模式定義; 記錄系統定義。
　　邏輯模型設計的成果是, 對每個當前要裝載的主題的
邏輯實現進行定義, 并將相關內容記錄在數據倉庫的元數據中, 包括: 適當的粒度劃分; 合理的數據分割策略; 適當的表劃分; 定義合適的數據來源等。
　　( 4) 物理模型設計。數據倉庫的物理模型就是邏輯模型在數據倉庫中的實現模式。為了確定數據倉庫的物理模型, 設計人員必須做這樣幾個方面的工作: ①確定數據的存儲結構。一個數據庫管理系統往往都提供多種存儲結構供設計人員選用, 不同的存儲結構有不同的實現方式, 各有各的適用范圍和優缺點。由于目前數據倉庫是以傳統的數據庫技術作為存儲數據和管理資源的基本手段, 每個主題在數據倉庫中都是由一組關系表實現的, 因此確定數據的存儲結構主要是確定面向主題的數據表和對表的分割、適當引入冗余、細分數據等。②確定數據存放位置。同一個主題的數據并不要求存放在相同的介質上。在物理設計時, 常常要按數據的重要程度、使用頻率以及對響應時間的要求進行分類, 并將不同類的數據分別存儲在不同的存儲設備中。重要程度高、經常存取并對響應時間要求高的數據就存放在高速存儲設備上, 如硬盤; 存取頻率低或對存取響應時間要求低的數據則可以放在低速存儲設備上。③確定存儲分配。確定存儲分配主要是對數據庫管理系統提供的一些存儲分配的參數進行處理, 如塊的尺寸、緩沖區的大小和個數等, 一般要在對服務器和系統軟件進行實際調試后確定出來。
　　( 5) 數據倉庫生成。這一階段的工作是接口編程, 數據裝入。工作成果是數據己經裝入到數據倉庫中, 可以建立數據倉庫的應用。
　　
　　四、結論
　　
　　本文在介紹了CRM和數據倉庫技術的基礎上, 提出了CRM數據倉庫的初步設計方法, 而數據倉庫建立之后,不僅要能夠運行, 還要對數據倉庫進行管理和維護, 并要進行系統優化, 以使CRM系統能夠真正發揮其強大的客戶關系管理的功能。完整CRM方案還需要將營銷自動化、銷售跟蹤、呼叫中心、ERP 及其它系統緊密集成起來, 因而還有許多問題有待進一步探討與研究。
　　
　　參考文獻:
　　1．袁鋒偉，歐燕群．數據倉庫在客戶關系管理中的應用．南華大學學報，2004，18 （ 2）：95-96．
　　2．錢琪，宋執環．數據倉庫技術在CRM 中的應用．計算機應用研究，2003， （ 8）：121-122．
　　3．劉玉梅，王燕，陳澎．客戶關系管理系統數據倉庫的建立．信息技術，2003，27 （ 1）：20-21．

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