CRM系統(tǒng)：基于WEB 方式的企業(yè)CRM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)
基于WEB 方式的企業(yè)CRM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)
閔 銳 米新江
(廊坊師范學(xué)院,河北廊坊065000)
【摘 要】 闡述了企業(yè)建立CRM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的必要性,對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的不足和基于Web 的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)進(jìn)
行了討論,并給出了基于Web 的企業(yè)CRM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)方案,最后實(shí)現(xiàn)了基于Web 的企業(yè)CRM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。
【關(guān)鍵詞】 SFA;CRM;數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù);數(shù)據(jù)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(hào)〕TP393 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1674 - 3229 (2009) 02 - 0035 - 02
1 引言
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)由數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)日
常維護(hù)系統(tǒng)組成。其中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)和用于
決策分析相關(guān)的數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的核心,
它是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù),用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)模型和定義數(shù)
據(jù)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換規(guī)則、倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)、控制信息等。數(shù)據(jù)倉(cāng)
庫(kù)日常維護(hù)包括數(shù)據(jù)的安全、歸納、備份、恢復(fù)等工
作,這些工作需要利用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(DBMS) 的功
能。應(yīng)用層是建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)之上的,它主要
由聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP ,Online Analytical Process) 應(yīng)
用分析和數(shù)據(jù)挖掘兩部分組成[2 ] 。決策者利用決策
支持工具,從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中獲取準(zhǔn)確科學(xué)的信息,進(jìn)而
做出科學(xué)性的決策。
2 CRM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目概述
客戶關(guān)系管理(CRM) 是指通過(guò)有效地管理客戶
信息資源,提供客戶滿意的產(chǎn)品和服務(wù),與客戶建立
起長(zhǎng)期、穩(wěn)定、相互信任的密切關(guān)系,為企業(yè)吸引新
客戶,鎖定老客戶,提供效益和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。它是企業(yè)
“以產(chǎn)品為中心模式”向“以客戶為中心模式”轉(zhuǎn)移的
必然結(jié)果。企業(yè)CRM的價(jià)值在于以客戶為中心,因
此企業(yè)在實(shí)施CRM 的過(guò)程中除了利用先進(jìn)的信通
信技術(shù)將客戶信息傳遞給企業(yè)之外,還需要對(duì)客戶
信息進(jìn)行分析、處理。
近幾年來(lái),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)被廣泛地應(yīng)用到了企業(yè)
CRM中,并取得了一定地效果。但是,傳統(tǒng)的CRM
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)大都是基于CPS 構(gòu)架的,其在實(shí)際運(yùn)用過(guò)
程中存在著一定的弊端。隨著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)及Web
技術(shù)的飛速發(fā)展,將二種技術(shù)進(jìn)行結(jié)合已成為可能,
那就是基于Web 的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)。基于Web 的數(shù)
據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)為解決傳統(tǒng)CPS 模式的企業(yè)CRM 數(shù)據(jù)
倉(cāng)庫(kù)的問(wèn)題提供了解決方案。
3 基于WEB 的企業(yè)CRM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)
3. 1 基于WEB 的企業(yè)CRM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)
企業(yè)CRM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)邏輯上設(shè)計(jì)分為如下的層
次:文件存儲(chǔ)區(qū)、臨時(shí)存儲(chǔ)區(qū)、數(shù)據(jù)清洗區(qū)、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)
區(qū)、星型數(shù)據(jù)區(qū)、數(shù)據(jù)中心。
文件存儲(chǔ)區(qū):
文件存儲(chǔ)區(qū)主要存放原銷售系統(tǒng)等多個(gè)源系統(tǒng)
通過(guò)FTP 上傳的數(shù)據(jù)文件。各系統(tǒng)每天按時(shí)傳送
相關(guān)數(shù)據(jù),作為CRM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)源。
臨時(shí)存儲(chǔ)區(qū):
臨時(shí)存儲(chǔ)區(qū)主要存儲(chǔ)各數(shù)據(jù)文件導(dǎo)入的臨時(shí)數(shù)
據(jù)。每個(gè)數(shù)據(jù)文件在臨時(shí)存儲(chǔ)區(qū)對(duì)應(yīng)一個(gè)結(jié)構(gòu)相同
的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)清洗區(qū):
根據(jù)需要,對(duì)臨時(shí)存儲(chǔ)區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,并存
放到數(shù)據(jù)清洗區(qū)。
基礎(chǔ)數(shù)據(jù)區(qū):
存放統(tǒng)一格式的各系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
星型數(shù)據(jù)區(qū):
為了實(shí)現(xiàn)CRM的目的,對(duì)客戶信息進(jìn)行多角度
多層次的分析,需要在CRM中引入維、事實(shí)、層次等
概念。
維是與某一事件相關(guān)因素在關(guān)系模型中的抽象,
例如客戶購(gòu)買商品這一事件中就包含了客戶、時(shí)間、
地理、商品等維度;層次是人們觀察數(shù)據(jù)細(xì)致程度的
體現(xiàn),如從時(shí)間維上來(lái)看就可以分為年、季度、月、日
等層次;事實(shí)是不同維度在某一取值下的交叉點(diǎn),是
對(duì)某一事件的度量,例如“某某顧客于某一時(shí)間某個(gè)
地區(qū)購(gòu)買了某件商品”這個(gè)事件,就是分別選取了顧
客維、時(shí)間維、地理維、商品維中的某個(gè)值,而這些維
度取值的空間交叉點(diǎn)就是對(duì)這一事件的度量,如銷售
額、數(shù)量等.
有了維、事實(shí)、層次等概念就可以為客戶數(shù)據(jù)建
立CRM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型了。為了能夠使用關(guān)系表來(lái)
表達(dá)客戶多維信息,這里劃分了兩類表:維表和事實(shí)
表,前者用來(lái)存儲(chǔ)維的層次、成員類別等維的描述數(shù)
據(jù),后者用來(lái)存儲(chǔ)指向各個(gè)維的外關(guān)鍵字和一些相
應(yīng)的測(cè)量數(shù)據(jù),即CRM中的事實(shí)。在此基礎(chǔ)上就可
以得到CRM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的星型模型如圖2 :
此模型由一個(gè)事實(shí)表及多個(gè)維表組成,事實(shí)表
用于存放客戶的事實(shí)數(shù)據(jù),表中的信息有多個(gè)維度,
每個(gè)維度對(duì)應(yīng)于一個(gè)維表,維表包括相應(yīng)維度的描
述信息,事實(shí)表和維表之間通過(guò)主P外鍵相聯(lián)系。
3. 2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)物理設(shè)計(jì)
(1) 表空間設(shè)計(jì)。其中tce 為temp (臨時(shí)區(qū)) ,
clear (清洗區(qū)) , extract (轉(zhuǎn)換區(qū)) 。Basic 為基礎(chǔ)區(qū),
star 為星型區(qū),ods 為數(shù)據(jù)中心。Tceidx 為tce 區(qū)的索
引存放表空間。basicidx 為基礎(chǔ)區(qū)索引存放表空間,
star 為星型區(qū)的索引存放表空間。這樣設(shè)計(jì)主要為
了把邏輯意義的區(qū)分開,也為性能考慮可以在表名
前加前綴作為區(qū)分表所在的區(qū)。其中數(shù)據(jù)庫(kù)中所有
的業(yè)務(wù)表全部放在一個(gè)用戶下,以方便在各個(gè)區(qū)之
間加載轉(zhuǎn)換。
(2) 歸檔設(shè)計(jì)。由于數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中頻繁加
載刪除和插入等操作,如果選用歸檔模式會(huì)使數(shù)據(jù)
庫(kù)產(chǎn)生大量日志。如果歸檔將嚴(yán)重影響性能,而且
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)恢復(fù)的要求不高。所以決定采用非
歸檔模式。
(3) 安全性設(shè)計(jì)。數(shù)據(jù)庫(kù)中所有的業(yè)務(wù)表全部
放在一個(gè)用戶下,以方便在各個(gè)區(qū)之間加載轉(zhuǎn)換。
再建一個(gè)用戶用于展現(xiàn),對(duì)所有的業(yè)務(wù)表只有只讀
權(quán)限。
(4) 備份恢復(fù)。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(fù)兩天前的數(shù)據(jù),
然后通過(guò)etl 重新從源數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取最新數(shù)據(jù)。
(5) 參數(shù)設(shè)計(jì)。由于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)經(jīng)常刪除、插入,
很少更新的特點(diǎn),相對(duì)一般業(yè)務(wù)系統(tǒng),加大塊的大
小,增加preused 和減少prefree 。
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強(qiáng)力推薦：
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