數(shù)據(jù)倉庫是客戶關(guān)系管理的靈魂。在客戶關(guān)系管理中,數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)能夠把分散在企業(yè)內(nèi)外的顧客數(shù)據(jù)信息和作業(yè)數(shù)據(jù)庫集成起來,實現(xiàn)企業(yè)與客戶之間高效的、雙向的溝通。從而保持與客戶長久的甚至是終身的關(guān)系,進而為企業(yè)創(chuàng)造長期的利潤。為此,中小企業(yè)構(gòu)建適合自身特點的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),是其有效實施客戶關(guān)系管理的重要途徑。
1 數(shù)據(jù)倉庫的概念和特征
20世紀80年代中期。美國著名信息專家William H.Inmon在《建立數(shù)據(jù)倉庫》一書中提出“數(shù)據(jù)倉庫”的概念:數(shù)據(jù)倉庫是支持管理決策過程的、面向主題的、集成的、隨時間而變的、持久的數(shù)據(jù)集合。一個完整的數(shù)據(jù)倉庫包括3個要素:數(shù)據(jù)、技術(shù)和應用。數(shù)據(jù)倉庫主要具有以下特征:①面向主題。主題是用戶進行決策分析時所關(guān)注的業(yè)務的重點方面。數(shù)據(jù)倉庫是關(guān)注決策者的數(shù)據(jù)建模與分析,進而提供特定主題的簡明視圖。②數(shù)據(jù)集成。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)從獨立的多源數(shù)據(jù)庫中通過加工、匯總和整理精華抽取的,以確保數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是關(guān)于企業(yè)的一致性的全局信息。③信息穩(wěn)定。一般情況下,一旦某數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫,就將會被長期保存,修改和刪除操作很少。只是定期地進行加載和刷新。④反映歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)地記錄了企業(yè)從過去某階段到目前的各個階段信息,利用這些信息,可以對企業(yè)的發(fā)展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。
2 中小企業(yè)在數(shù)據(jù)倉庫應用過程中的需求特點
與應用主流數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)架的大型企業(yè)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)相比,中小企業(yè)具有以下需求特點:
(1)中小企業(yè)機構(gòu)設置簡單,部門少,遠沒有大型企業(yè)復雜。數(shù)據(jù)量也小,因此設定部門級數(shù)據(jù)集市的實際價值不大。
(2)中小企業(yè)規(guī)模有限,現(xiàn)金流少,籌融資渠道狹窄,融資能力弱,這就決定了面向中小企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建成本和使用成本必須要低。
(3)中小企業(yè)的業(yè)務人員業(yè)務分工不明確,常常需要進行跨數(shù)據(jù)集市之間的數(shù)據(jù)分析,而主流數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)跨數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)分析的技術(shù)非常復雜,中小企業(yè)需要的是簡單易用的跨數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)分析的技術(shù)。
(4)中小企業(yè)的業(yè)務靈活,企業(yè)的業(yè)務發(fā)生變化快,要求數(shù)據(jù)倉庫能適應業(yè)務變化且整體投資不會迅速增加,其管理的復雜性也會大大增加。
3 中小企業(yè)客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建
根據(jù)中小企業(yè)在數(shù)據(jù)倉庫應用過程中的需求特點,建立數(shù)據(jù)倉庫可以解決依據(jù)主題進行數(shù)據(jù)挖掘的問題,提高訪問速度。本文采用基于主題來構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫。
3.1 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫過程
(1)確定中小企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的主題以及主題涉及的相關(guān)業(yè)務過程。
(2)建立中小企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫維度模型。
(3)生成數(shù)據(jù)倉庫:設計接口、數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載等。
(4)應用開發(fā)和維護:數(shù)據(jù)倉庫的前端查詢報表、數(shù)據(jù)管理以及優(yōu)化和維護等。
3.2 數(shù)據(jù)倉庫的主題
數(shù)據(jù)倉庫的主題確定關(guān)系到企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫實施的成敗以及目標和任務的評估,客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫按照企業(yè)業(yè)務分域一般應確立客戶、營銷、客戶服務3個核心決策主題。
(1)客戶主題。客戶主題包含與客戶相關(guān)的基本信息,如客戶的自然屬性(姓名、年齡、職業(yè)等)、分類信息(現(xiàn)有客戶、潛在客戶、大客戶等)、重要屬性信息(信用度、忠誠度、消費層次等)。
(2)營銷主題。營銷主題包含銷售機會、營銷渠道、促銷活動等相關(guān)信息。
(3)客戶服務主題。客戶服務主題包含與客戶服務相關(guān)的部門信息、流程信息、分類信息、互動成本、解決投訴的時間、客戶滿意率或不滿意率等。
3.3 中小企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫維度建模
根據(jù)中小企業(yè)客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫的主題確定了相關(guān)的業(yè)務過程,定義合適的顆粒度。選取對應的維度,形成完整的維度模型。
維度模型組織數(shù)據(jù)的方式簡單、直觀,而且能夠保持較高性能的數(shù)據(jù)訪問。維度模型由多個多維數(shù)據(jù)模式構(gòu)成,包括若干事實表和一組維表,多維模型有星形模式和雪花模式。
在星形模型中,事實表處于中間,多個維表分布于四周,并與實施表進行連接。位于星形模型中心的實體是用戶主要關(guān)心的基本實體和檢索的中心,為數(shù)據(jù)倉庫的查詢提供數(shù)據(jù)支持。雪花模型是對星形模型維度表的進一步細化。將某些維度表變?yōu)槭聦嵄恚苑奖悴煌墑e用戶的查詢,同時可以將源數(shù)據(jù)通過規(guī)范化的聯(lián)系進行綜合,盡量減少數(shù)據(jù)存儲量,提高了檢索功能。
圖1 中小企業(yè)客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫維度模型
3.4 生成數(shù)據(jù)倉庫
通常,企業(yè)的數(shù)據(jù)源分布在企業(yè)不同部門、各子系統(tǒng)和節(jié)點中,利用ETL(Extraction Transformation Loading)工具能夠?qū)⒎植加诟魈幍臉I(yè)務系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載到數(shù)據(jù)倉庫。由于現(xiàn)有業(yè)務數(shù)據(jù)源很多,只有保證數(shù)據(jù)的一致性,真正理解數(shù)據(jù)的業(yè)務含義,跨越多平臺、多系統(tǒng)整合數(shù)據(jù),才能盡最大可能提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。適應企業(yè)業(yè)務需求不斷變化的特性,是ETL技術(shù)處理的關(guān)鍵。
3.4.1 數(shù)據(jù)抽取
數(shù)據(jù)抽取就是從外部異構(gòu)數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù),業(yè)務人員和設計人員需要分析討論制定最后的抽取策略。將選中的各種業(yè)務處理系統(tǒng)及不同網(wǎng)點的分散數(shù)據(jù)和一些外部數(shù)據(jù)抽取到DW(Data Warehouse)開發(fā)平臺。以備后面的數(shù)據(jù)處理使用,這一步對應著概念數(shù)據(jù)模型(CDM)。它是為ETL的數(shù)據(jù)獲取步驟服務的數(shù)據(jù)模型。
數(shù)據(jù)抽取可以分為數(shù)據(jù)全量抽取和數(shù)據(jù)增量抽取。全量抽取主要通過ETL工具將數(shù)據(jù)源端的指定數(shù)據(jù)字段的全部數(shù)據(jù)都抽取出來,放入數(shù)據(jù)臨時存儲區(qū),然后進行加工轉(zhuǎn)換,再裝載到目標數(shù)據(jù)庫中。全量抽取完成后,后續(xù)的抽取過程只需要抽取自上次抽取源表中新增或被修改的數(shù)據(jù),稱為增量抽取。
3.4.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和清洗
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是根據(jù)敬據(jù)倉庫系統(tǒng)模型的要求真正將源數(shù)據(jù)變?yōu)槟繕藬?shù)據(jù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),它包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)匯總計算、數(shù)據(jù)拼接等,以保證來自不同系統(tǒng)、不同格式的數(shù)據(jù)的一致性和完整性,并按業(yè)務要求裝入目標表。
由于元數(shù)據(jù)庫存在的數(shù)據(jù)格式錯誤、數(shù)據(jù)不完整性、數(shù)據(jù)不一致性問題不能滿足目標數(shù)據(jù)庫的要求,所以進行數(shù)據(jù)清洗是必要的。數(shù)據(jù)清洗就是將錯誤的、不一致的數(shù)據(jù)在進入數(shù)據(jù)倉庫之前進行更正或者刪除,以免影響決策的正確性。我們必須針對系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)通過試抽取,將有問題的記錄先剔除出來,根據(jù)實際情況調(diào)整相應的清洗工作。
3.4.3 數(shù)據(jù)加載
經(jīng)過轉(zhuǎn)換和清洗的數(shù)據(jù)需要加載到數(shù)據(jù)倉庫中,有兩種數(shù)據(jù)裝載方式可供使用:一種方式是應用開發(fā)軟件PowerBuilder在源數(shù)據(jù)庫中預覽數(shù)據(jù)后,將數(shù)據(jù)利用Save Row As保存;再利用PowerBuilder的數(shù)據(jù)Import命令,將源數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)倉庫的表中。另一種方式是利用Sybase軟件提供的存儲過程(Procedure)功能,通過編寫存儲過程代碼,來實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫中表數(shù)據(jù)的加載。除了加載表外。加載任務還包括:管理數(shù)據(jù)行、建立表索引和表約束、匯總表,以及對表進行檢索、連接、排序和合計等操作。
4 結(jié)語
隨著CRM(客戶關(guān)系管理)在中小企業(yè)經(jīng)營過程中的應用與發(fā)展,企業(yè)生產(chǎn)、銷售和經(jīng)營管理數(shù)據(jù)等相關(guān)信息不斷增加。數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)成為中小企業(yè)(當然也是大型企業(yè))組織、管理信息最有效方式。基于數(shù)據(jù)倉庫的CRM,具有數(shù)據(jù)挖掘和在線分析OLAP(On-Line Transaction Processing)、報表等分析功能。可幫助中小企業(yè)提高市場決策能力、完善經(jīng)營計劃,從而使中小企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢。
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