CRM系統：基于WEB 方式的企業CRM數據倉庫的設計
基于WEB 方式的企業CRM數據倉庫的設計
閔 銳 米新江
(廊坊師范學院,河北廊坊065000)
【摘 要】 闡述了企業建立CRM數據倉庫的必要性,對傳統數據倉庫技術的不足和基于Web 的數據倉庫技術進
行了討論,并給出了基于Web 的企業CRM數據倉庫的設計方案,最后實現了基于Web 的企業CRM數據倉庫。
【關鍵詞】 SFA;CRM;數據倉庫;數據挖掘
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
〔中圖分類號〕TP393 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1674 - 3229 (2009) 02 - 0035 - 02
1 引言
數據倉庫由數據抽取、數據倉庫和數據倉庫日
常維護系統組成。其中數據倉庫存儲元數據和用于
決策分析相關的數據。元數據是數據倉庫的核心,
它是描述數據的數據,用于存儲數據模型和定義數
據結構、轉換規則、倉庫結構、控制信息等。數據倉
庫日常維護包括數據的安全、歸納、備份、恢復等工
作,這些工作需要利用數據庫管理系統(DBMS) 的功
能。應用層是建立在數據倉庫基礎之上的,它主要
由聯機分析處理(OLAP ,Online Analytical Process) 應
用分析和數據挖掘兩部分組成[2 ] 。決策者利用決策
支持工具,從數據倉庫中獲取準確科學的信息,進而
做出科學性的決策。
2 CRM數據倉庫項目概述
客戶關系管理(CRM) 是指通過有效地管理客戶
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。企業CRM的價值在于以客戶為中心,因
此企業在實施CRM 的過程中除了利用先進的信通
信技術將客戶信息傳遞給企業之外,還需要對客戶
信息進行分析、處理。
近幾年來,數據倉庫被廣泛地應用到了企業
CRM中,并取得了一定地效果。但是,傳統的CRM
數據倉庫大都是基于CPS 構架的,其在實際運用過
程中存在著一定的弊端。隨著數據倉庫技術及Web
技術的飛速發展,將二種技術進行結合已成為可能,
那就是基于Web 的數據倉庫技術。基于Web 的數
據倉庫技術為解決傳統CPS 模式的企業CRM 數據
倉庫的問題提供了解決方案。
3 基于WEB 的企業CRM數據倉庫的設計
3. 1 基于WEB 的企業CRM數據倉庫的設計
企業CRM數據倉庫邏輯上設計分為如下的層
次:文件存儲區、臨時存儲區、數據清洗區、基礎數據
區、星型數據區、數據中心。
文件存儲區:
文件存儲區主要存放原銷售系統等多個源系統
通過FTP 上傳的數據文件。各系統每天按時傳送
相關數據,作為CRM數據倉庫的數據來源。
臨時存儲區:
臨時存儲區主要存儲各數據文件導入的臨時數
據。每個數據文件在臨時存儲區對應一個結構相同
的數據結構
數據清洗區:
根據需要,對臨時存儲區的數據進行清洗,并存
放到數據清洗區。
基礎數據區:
存放統一格式的各系統基礎數據。
星型數據區:
為了實現CRM的目的,對客戶信息進行多角度
多層次的分析,需要在CRM中引入維、事實、層次等
概念。
維是與某一事件相關因素在關系模型中的抽象,
例如客戶購買商品這一事件中就包含了客戶、時間、
地理、商品等維度;層次是人們觀察數據細致程度的
體現,如從時間維上來看就可以分為年、季度、月、日
等層次;事實是不同維度在某一取值下的交叉點,是
對某一事件的度量,例如“某某顧客于某一時間某個
地區購買了某件商品”這個事件,就是分別選取了顧
客維、時間維、地理維、商品維中的某個值,而這些維
度取值的空間交叉點就是對這一事件的度量,如銷售
額、數量等.
有了維、事實、層次等概念就可以為客戶數據建
立CRM數據倉庫模型了。為了能夠使用關系表來
表達客戶多維信息,這里劃分了兩類表:維表和事實
表,前者用來存儲維的層次、成員類別等維的描述數
據,后者用來存儲指向各個維的外關鍵字和一些相
應的測量數據,即CRM中的事實。在此基礎上就可
以得到CRM數據倉庫的星型模型如圖2 :
此模型由一個事實表及多個維表組成,事實表
用于存放客戶的事實數據,表中的信息有多個維度,
每個維度對應于一個維表,維表包括相應維度的描
述信息,事實表和維表之間通過主P外鍵相聯系。
3. 2 數據倉庫物理設計
(1) 表空間設計。其中tce 為temp (臨時區) ,
clear (清洗區) , extract (轉換區) 。Basic 為基礎區,
star 為星型區,ods 為數據中心。Tceidx 為tce 區的索
引存放表空間。basicidx 為基礎區索引存放表空間,
star 為星型區的索引存放表空間。這樣設計主要為
了把邏輯意義的區分開,也為性能考慮可以在表名
前加前綴作為區分表所在的區。其中數據庫中所有
的業務表全部放在一個用戶下,以方便在各個區之
間加載轉換。
(2) 歸檔設計。由于數據在數據倉庫中頻繁加
載刪除和插入等操作,如果選用歸檔模式會使數據
庫產生大量日志。如果歸檔將嚴重影響性能,而且
數據倉庫對數據恢復的要求不高。所以決定采用非
歸檔模式。
(3) 安全性設計。數據庫中所有的業務表全部
放在一個用戶下,以方便在各個區之間加載轉換。
再建一個用戶用于展現,對所有的業務表只有只讀
權限。
(4) 備份恢復。這里采用每2 天一次冷備份和
一周一次邏輯備份。可以接受恢復兩天前的數據,
然后通過etl 重新從源數據庫中獲取最新數據。
(5) 參數設計。由于數據倉庫經常刪除、插入,
很少更新的特點,相對一般業務系統,加大塊的大
小,增加preused 和減少prefree 。
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