分析型CRM中数据仓库的设计与实现

1999 年8 月6 日 朗 科技 (中 ) 公司 ， 讯 国 商业通讯 统部在京 系
举办了以 “ 营造完美电信呼叫中心”为主题的研讨会， 介绍了其全 2000 年3 月27 日Oracle 公司首次在全球举行电子商务大巡展 活动， 在活动 l: Oracle 公司 介绍了其Inter et 平台产品Oracle 8i 和 n CRM解决方案。至此 ，CRM进人中国， 关于CRM的研究和应用得 到迅速发展。而 2002 年由于受到全球 IT 预算紧缩的影响，加上 CRM高失败率的过度宣传， CRM 市场步人了 “ 低谷” 但同时CRM ， 市 场也开始逐步走向理性和成熟。CRM和ERP 一样， 实践和应用才 是它的关键。国内企业在这方面的需求越来越强烈. 一些企业已着
更好地配置资源， 改进产品和服务， 牢牢抓住最有价值的客户， 取 得最大的收益。一般在客户分析中， 公司所关心的主要内容是: 获
取新客户、保持优质客户、提升客户价值。数据仓库的创建应始终 围绕以上三方向。 6 、 〔 L 策略 下 为了支持分析要求，任何 CRM都存在 ETL 处理。设计精选抽 取、 转换和装载ETL (Extract , Transform, Load) 过程是为了用一致 的、规则的、综合的和经过总结的数据充实数据仓库。作为商务应 用和数据仓库之间的桥梁，精选抽取、转换和装载 ETL 从交易数据 精选原数据，把它转变为有用的数据再装进数据仓库，制定这个过 程的策略称之为 En 策略，完成这个过程的工具就是 ETL 工具。没 有一个好的数据从础，数据挖掘的实施就等于空谈， ETL 过程是提 高数据挖掘结果质R 的重要步骤。 t 6.1 抽取。由于数据仓库来源于不同的系统下的不同的数据库， 数据抽取工作要涉及到多个分布的数据源。如何在异构的数据源中
科技动态
分析型 CRM 中数据仓库的设计与实现
费江波
宁波 涂料有限 司 315000 黑鸟 公
十分乐现。使用分析型CRM 可以帮助企业建立起庞大的数据仓序， 在数据仓库中， 进行数据挖撅正逐渐 成为CRM 中最核心最重要的部分。教据仓岸与分析型CRM 有着难以刻舍的关系，要使用分析型 CRM , 首先需要建立数据仓库， 本文将针对分析型CRM 中 数据仓序的设计与实现进行研究。
由于我们在电子技术、电子商务发展方面， 起步晚，底子薄， 目前为止我国的计算机网站、互联网等，主要是美国产品或美国模 式的中国版。先学别人的东西是我们迅速赶超别人不可逾越的阶段， 但是我们的学习必须有所选择。在美国的网络 “ 泡沫”靠风险投资 “ 滋润”得以生存或发展时， 在网络盈利艰难 “ 泡沫”时刻可能破灭 时，在有些网站已经产生财务危机，甚至倒闭、破产时， 我们还把 简单模仿美国电子商务发展模式当作自己的高新技术发展范本，就 显得盲目了。我们应该探索适合我国国情的， 与我国管理文化相适 应的中国化的电子商务发展模式。只有这样，我国企业的电子商务 发展与利用才有生命力，我们的企业才能借电子商务之 “ 东风” ，实
现 自己的飞跃 。
参考 文献:
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美琪 电 . 子商务 概论 (第二版 北京:清 》. 华大学出 版社脚oz
z 李琪等. 电子商务概论， 北京:人民邮电出版社.2以 刀
函
集企业 需求。概念模型设计的关键是建立面向 不同主题的信息包图，
而创建信息包图要根据需求分析和数据流程图定义关键性能指标、 维度和类别。 2、 数据仓岸的逻辑设计 逻辑模型设计是面向企业全局及其应用的， 数据仓库逻辑模M .是数 据仓库系统的核心墓础模型，在搭建企业级数据仓库时， 需要充分 f 解和分析各部门业务处理系统和应用， 在此基础上进行有效的重 组和整合，为分析应用提供单一的、整合的数据基础， 保证全企业 不同的部门从不同的视角都可以使用统一的数据实现各自的分析需 求。逻辑模型设计主要是指数据仓库数据的逻辑表现形式。逻辑模 型设计采用多维分析处理技术，因为多维分析处理技术清晰地反映 概念杖型中各种实体间的逻辑关系。 数据仓库基于多维数据模型， 该模V.将数据看作数据立方体形 式。数据立方体是由维和事实定义，允许以多维对数据建模和观察。 维是关于一个组织想要记录的透视或实体。维来自 维表，维表必须 已经存在于数据仓库中。多维数据模型是围绕中心主题组织的，该 主题用事实表表示。事实是数值度量的. 事实表包括事实的名称或 度量，以及每个相关维表的关键字。最流行的数据仓库数据模型是 多维数据模型，这种模型可以以星型模式、 雪花模式、 或事实星座 模式形式存在。 3、 数据仓库的物理设计 多维数据仓库的物理模型设计是在逻辑设计的基础上 进行的， 在进行物理模型设计时，主要是将数据仓库的逻辑模型转换为在数 据库中的物理表结构。在物理模型设计时，可以采用 ERWin 等辅助 设计工具。 4 , 数据仓库的实现 4.1数据拉度。由于数据仓库的使用对象不尽相同，数据仓库 的设计需要考虑其数据单兀的细节程度，即粒度。细节程度越高， 粒度级就越低，反之亦然。通常， 数据分析人员使用的数据粒度较 低，而高层管理人员所使用的数据粒度较高。在设计数据仓库时， 必须定义在开始进行分析时的数据粒度，应考虑要进行的分析类型; 可接受的集合的最低层次; 能存储的数据量等因素。如果定义的粒 度不合适，可能会达不到创建数据仓库的目 的。计划在数据仓库中 进行的分析类型将直接影响数据仓库的粒度。如果打算使用数据仓 库对每天的概要信息进行分析， 就不能将粒度的层次定义 为周。数 据仓库通常可在同一个模型中具有多个层次的粒度。在数据仓库中， 可以具有今年创建的数据层次和以前创建的数据层次， 这是以数据 仓库中所需的最低集合级别为基础的。如果发现用户需要数据仓库 中的事务数据， 但这些数据只能在当年使用， 则几年过后，这些数 据就叮能以月或季度为单位进行汇总。另外， 定义数据仓库的粒度 还盂要分析数据仓库可用的磁盘空间量，分析时必须根据需求和信 息占用数据库中的空间量来进行。目前， 磁盘的价格非常便宜，所 以应尽可能根据信息需求定义粒度的层次。 4.2 元数据。在数据仓库中，元数据是定义仓库对象的数据， 必须依据数据仓库的数据名和定义创建元数据。其他元数据包括对 提取数据添加的时间标签、提取数据的源、被数据清理或集成处理 添加的字段等。与数据仓库中的其他数据相比，元数据扮演很不相 同的角色。例如， 元数据用作目录，帮助决策支持系统分析者对数 据仓库的内容定位; 当数据由操作环境到数据仓库环境转换时，作 为数据映射指南; 也是当前细节数据与稍加综合的数据之间、稍加 综合的数据与高度综合的数据之间进行汇总算法的指南。元数据应 当持久存放管理 ( 即存放在磁盘上) 。 5 分析数据仓库的创建 不同领域的数据库的特点因所关心的事务不同而异， 但相同点 是其目 标都是根据客户的需求提供给他们满意的产品 /服务，由于不
CRM 的技术类型主要有三种 : 运营型 CRM; 操作型 CRM 和分 析f CRM。其中分析型CRM可对客户数据进行捕捉、存储、提取、 处理、 解释并产生相应报告。它使用了数据挖掘技术， 通过使用数 据分析和数据建模技术来发现数据之间的趋势和关系，可以娜解客
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网的与顾客交流的良 好界面，规范化的数据交换与个性化的数据交 换相结合，是企业内 部智能管理系统的外向延伸，是企业的更为广 泛的智能化触角. 这种良好强大的信息交流界面，使个性化需求更 容易表达， 使企业更易进行以顾客为中心的低成本的弹性生产，由
信、保险等行业的CRM 实例都是建立在数据仓库为核心的基础上 的。使用 CRM可以帮助企业建立起庞大的数据仓库，在数据仓库 中，进行数据挖掘正逐渐成为CRM 中最核心最重要的部分。 三、数据仓库的设计与实现 构造数据仓库涉及数据清理和数据集成，可以看作是数据挖掘 的一个重要预处理步骤。在数据仓库的设计中， 数据模v 的设计至 关重要，它是数据仓库设计的最核心部分。企业数据仓库的建模方 法尚无统一规范，但大多数为三级数据建模方式: 概念模型设计、 逻辑模型设计和物理模0?设计。 1、 数据仓库的概念设计 概念模型设计是对商务的一个整体概括性描述，目的在于为数 据仓库建立系统结构，并为其它各层提供单一的综合性观测点，收
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数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据 集合，支持管理部门的决策过程。数据仓库与CRM有着难以割舍的 关系，数据仓库是CRM的灵魂。一方面， 通过数据仓库对客户行为 分析与预测，企业可以制定准确的市场策略、发现企业的重点客户 和评价市场性能; 另一方面， CRM也是提高数据仓库项目投资回报 率的一个途径。CRM 充分利用数据仓库的分析结果制定市场策略、 产生市场机会，并通过销售和服务等部门与客户交流， 认识客户潜 在的消费能力，以提高企业的利润。 一、CRM 的研究和应用现状 CRM起源于20 世纪80 年代初提出的接触管理 (Contact M anagement ) ，即专门 收集整理客户与公司联系的所有信息。CRM的概
此也就必然形成企业由大规模批 量化生产向突出顾客个性满足的个 性化生产方向的转变。在电子商务逐步成为企业重要的管理 、经营
济，向共同经济、多相多功能兼容的网线合作经济过渡， 形成多相 兼容的高效率的统一网络、经济网线经营新局面，只是时间问题。 任何企业的电子商务技术开发，无论是硬件开发还是软件开发，如 果不适应这一趋势， 都将面临被迅速淘汰的巨大风险，都将面临走 人歧途的风险。需要指出的是，虽然目前这一问题还没有得到人们 的充分认识， 统一网络、经济网线还没有大规模地取代现有电子商 务技术，但是， 这是一个已经有成功范例的基本趋势，是不可抗拒
的发展规律。
工具的新条件下， 不同规模、 不同产业组合的企业的竞争优势与劣 势会产生新的变化， 企业竟争将更 趋于立体化， 企业发展将更加多 元化，企业经营弹性将成为其应付这种新的具有迅变特性的环境的 基本前提。适应这一变化导向，企业的以功能为中心的小组将成为 企业的核心模块或基本单位。根据环境对企业的要求，由具有多种 组合形式的小组构造出适宜的企业组织形式，并通过这些组织形式 的不断调鹅，保持企业的活力和竞争优势，将成为企业在新条件下 生存、发展的主要途径。 2.电于商务的信息、智能化发展导向对企业员工的素质要求更