CRM系统：基于WEB 方式的企业CRM数据仓库的设计

基于WEB 方式的企业CRM数据仓库的设计 闵　锐　米新江 (廊坊师范学院,河北廊坊065000) 【摘　要】　阐述了企业建立CRM数据仓库的必要性,对传统数据仓库技术的不足和基于Web 的数据仓库技术进 行了讨论,并给出了基于Web 的企业CRM数据仓库的设计方案,最后实现了基于Web 的企业CRM数据仓库。 【关键词】　SFA;CRM;数据仓库;数据挖掘 Online Enterprise CRM Data Warehouses Design MIN rui 　MI Xin2jiang 【Abstract】　This paper interprets the necessity of building the enterprise CRM data warehouse. It also interprets the shortcoming of the traditional data warehouse and discusses the technology of online data warehouse. This paper provides the enterprise CRM data warehouse design solution and finalizes the online enterprise CRM data warehouse design. 【Key words】　SFA; CRM; data warehouse ; data mining 〔中图分类号〕TP393 　　　　〔文献标识码〕A 　　　　〔文章编号〕1674 - 3229 (2009) 02 - 0035 - 02 1 　引言 数据仓库由数据抽取、数据仓库和数据仓库日 常维护系统组成。其中数据仓库存储元数据和用于 决策分析相关的数据。元数据是数据仓库的核心, 它是描述数据的数据,用于存储数据模型和定义数 据结构、转换规则、仓库结构、控制信息等。数据仓 库日常维护包括数据的安全、归纳、备份、恢复等工 作,这些工作需要利用数据库管理系统(DBMS) 的功 能。应用层是建立在数据仓库基础之上的,它主要 由联机分析处理(OLAP ,Online Analytical Process) 应 用分析和数据挖掘两部分组成[2 ] 。决策者利用决策 支持工具,从数据仓库中获取准确科学的信息,进而 做出科学性的决策。 2 　CRM数据仓库项目概述 客户关系管理(CRM) 是指通过有效地管理客户 信息资源,提供客户满意的产品和服务,与客户建立 起长期、稳定、相互信任的密切关系,为企业吸引新 客户,锁定老客户,提供效益和竞争优势。它是企业 “以产品为中心模式”向“以客户为中心模式”转移的 必然结果。企业CRM的价值在于以客户为中心,因 此企业在实施CRM 的过程中除了利用先进的信通 信技术将客户信息传递给企业之外,还需要对客户 信息进行分析、处理。 近几年来,数据仓库被广泛地应用到了企业 CRM中,并取得了一定地效果。但是,传统的CRM 数据仓库大都是基于CPS 构架的,其在实际运用过 程中存在着一定的弊端。随着数据仓库技术及Web 技术的飞速发展,将二种技术进行结合已成为可能, 那就是基于Web 的数据仓库技术。基于Web 的数 据仓库技术为解决传统CPS 模式的企业CRM 数据 仓库的问题提供了解决方案。 3 　基于WEB 的企业CRM数据仓库的设计 3. 1 　基于WEB 的企业CRM数据仓库的设计 企业CRM数据仓库逻辑上设计分为如下的层 次:文件存储区、临时存储区、数据清洗区、基础数据 区、星型数据区、数据中心。 文件存储区: 文件存储区主要存放原销售系统等多个源系统 通过FTP 上传的数据文件。各系统每天按时传送 相关数据,作为CRM数据仓库的数据来源。 临时存储区: 临时存储区主要存储各数据文件导入的临时数 据。每个数据文件在临时存储区对应一个结构相同 的数据结构 数据清洗区: 根据需要,对临时存储区的数据进行清洗,并存 放到数据清洗区。 基础数据区: 存放统一格式的各系统基础数据。 星型数据区: 为了实现CRM的目的,对客户信息进行多角度 多层次的分析,需要在CRM中引入维、事实、层次等 概念。 维是与某一事件相关因素在关系模型中的抽象, 例如客户购买商品这一事件中就包含了客户、时间、 地理、商品等维度;层次是人们观察数据细致程度的 体现,如从时间维上来看就可以分为年、季度、月、日 等层次;事实是不同维度在某一取值下的交叉点,是 对某一事件的度量,例如“某某顾客于某一时间某个 地区购买了某件商品”这个事件,就是分别选取了顾 客维、时间维、地理维、商品维中的某个值,而这些维 度取值的空间交叉点就是对这一事件的度量,如销售 额、数量等. 有了维、事实、层次等概念就可以为客户数据建 立CRM数据仓库模型了。为了能够使用关系表来 表达客户多维信息,这里划分了两类表:维表和事实 表,前者用来存储维的层次、成员类别等维的描述数 据,后者用来存储指向各个维的外关键字和一些相 应的测量数据,即CRM中的事实。在此基础上就可 以得到CRM数据仓库的星型模型如图2 : 此模型由一个事实表及多个维表组成,事实表 用于存放客户的事实数据,表中的信息有多个维度, 每个维度对应于一个维表,维表包括相应维度的描 述信息,事实表和维表之间通过主P外键相联系。 3. 2 　数据仓库物理设计 (1) 表空间设计。其中tce 为temp (临时区) , clear (清洗区) , extract (转换区) 。Basic 为基础区, star 为星型区,ods 为数据中心。Tceidx 为tce 区的索 引存放表空间。basicidx 为基础区索引存放表空间, star 为星型区的索引存放表空间。这样设计主要为 了把逻辑意义的区分开,也为性能考虑可以在表名 前加前缀作为区分表所在的区。其中数据库中所有 的业务表全部放在一个用户下,以方便在各个区之 间加载转换。 (2) 归档设计。由于数据在数据仓库中频繁加 载删除和插入等操作,如果选用归档模式会使数据 库产生大量日志。如果归档将严重影响性能,而且 数据仓库对数据恢复的要求不高。所以决定采用非 归档模式。 (3) 安全性设计。数据库中所有的业务表全部 放在一个用户下,以方便在各个区之间加载转换。 再建一个用户用于展现,对所有的业务表只有只读 权限。 (4) 备份恢复。这里采用每2 天一次冷备份和 一周一次逻辑备份。可以接受恢复两天前的数据, 然后通过etl 重新从源数据库中获取最新数据。 (5) 参数设计。由于数据仓库经常删除、插入, 很少更新的特点,相对一般业务系统,加大块的大 小,增加preused 和减少prefree 。 [参考文献] [1 ]韩明华,高功彪. 基于数据仓库的企业CRM 综合决策支 持系统研究[J ] . 情报杂志,2004 , (12) :96 - 98. [2 ]彭木根. 数据仓库技术与实现[M] . 北京:电子工业出版 社,2002 :5 - 13. [3 ]李智,王正肖. 基于决策支持的客户关系管理研究[J ] . 计 算机工程与应用,2003 , (8) :228 - 231. [4 ]方红萍,陈和平. 基于数据仓库的OLAP 系统的设计与实 现[J ] . 武汉科技大学学报(自然科学版) ,2004 , (3) :69 - 71. 强力推荐： 天柏客户关系管理系统 天柏客户关系管理系统（CRM）是一款集专业性、实用性、易用性为一体的纯B/S架构的CRM系统，它基于以客户为中心的协同管理思想和营销理念，围绕客户生命周期的整个过程，针对不同价值的客户实施以客户满意为目标的营销策略，通过企业级协同，有效的“发现、保持和留住客户”，从而达到留住客户、提高销售，实现企业利润最大化的目的。通过对客户进行7P的深入分析，即客户概况分析(Profiling)、客户忠诚度分析(Persistency)、客户利润分析(Profitability)、客户性能分析(Performance)、客户未来分析(Prospecting)、客户产品分析(Product)、客户促销分析(Promotion)以及改善与管理企业销售、营销、客户服务和支持等与客户关系有关的业务流程并提高各个环节的自动化程度，从而帮助企业达到缩短销售周期、降低销售成本、扩大销售量、增加收入与盈利、抢占更多市场份额、寻求新的市场机会和销售渠道，最终从根本上提升企业的核心竞争力，使得企业在当前激烈的竞争环境中立于不败之地。 关键词：CRM,CRM系统,CRM软件,客户关系管理,客户管理软件,客户管理系统,客户关系管理软件,客户关系管理系统