数据仓库与数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)系统中的应用

1 引 言

    随着数据库技术、网络技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库中存储的数据量急剧增大。然而，如何有效地使用这些数据却成为一个问题，因为往往是数据丰富而知识缺乏，人们目前所使用的数据库技术无法将隐藏在数据背后的重要信息挖掘出来利用，所以如何迅速、准确、有效且适量地提供用户所需的信息，发现信息之间潜在的联系，支持管理决策就是数据挖掘和数据仓库要解决的课题，同时也是CRM系统产生的必要条件和最终目的。

2 数据仓库与数据挖掘的概念

    2.1 数据仓库

    目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-olatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次加以理解：首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。整个数据仓库系统是一个包含4个层次的体系结构，具体如下：

    数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等。
    数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心，数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析，针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。
    OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。
    前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

    2.2 数据挖掘技术

    数据挖掘是从海量的数据中提取或挖掘知识，是指从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的模式的高级处理过程。数据挖掘可分为有向和无向两大类。有向数据挖掘的任务是用一个或几个数据项来解释、估计或预测某个特定的数据项，即目标数据项，这类似于从自变量来得到因变量。无向数据挖掘并不定义目标数据项，它只是试图在数据中找到有用的规律、关系或模式。通常做法是用无向数据挖掘来识别数据中的规律，然后用有向数据挖掘来解释这些规律。

3 数据仓库与数据挖掘技术在CRM系统中的应用

    3.1 数据仓库——企业实施CRM的基础

    数据仓库是企业CRM的中央存储系统。数据仓库体系结构属于基础设施的建设，只有稳固的数据仓库基础设施才能支撑灵活多样的数据仓库应用。

    客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是指企业用CRM软件提供的科学的分析工具和方法来分析企业销售市场与客户之间的关系。CRM软件是选择在企业销售市场中有价值客户及其关系的一种商业策略，分析这些客户的销售动态。CRM要求以“客户为中心”、“一切为客户着想”的商业哲学和企业文化来支持有效的市场营销与服务流程。如果企业拥有正确的领导、策略和企业文化，CRM应用将为企业实现有效的客户关系管理。

    企业在长期的运营过程中，积累了大量的数据。但这些分散在各个业务系统中的数据是面向业务的，不是面向决策的。因此，首先必须对这些分散的数据进行抽取、清洁、转换和加载，形成企业数据仓库，并根据不同的主题，产生相应的数据集市，如一般客户分析数据集市，大客户分析数据集市等，这种多数据集市的建设有利于分析不同客户的行为特点。近年来，各企业客户需求逐渐趋向多元化，如果不对客户信息进行收集、整理、分析和归类，客户经理就无法知道谁是能为企业创造利润的高、中端优质客户，竞争的关键就在于怎样发现优质客户和如何避免优质客户的流失；其次，通过OLAP、数据挖掘方法对这些数据进行深入分析，并以企业管理人员容易理解的方式展示出来。

    在CRM系统中，系统结构采用B/S框架结构，数据库集中，客户端采用浏览器访问，访问的浏览器采用IE6以上。通过CRM系统将数据仓库中客户每天的销售记录作为数据源，运用科学的分析方法可以对客户进行分析。单体分析：分析某一客户的相关信息，分析的内容为该客户的销售数量、金额、收益，并与企业的平均销售数量、金额、收益作比较。群体分析：客户某一群体的销售数量、金额、收益。市场分析；便于领导及时、直观、准确地了解市场的发展及变化情况，以便宏观调控。通过将客户记录作为数据仓库中的数据源，经营决策者利用CRM提供的模块功能，就能够分析市场，以及抓住客户销售心理，从而正确指导销售，提升企业市场竞争力，最终赢得客户和市场，“与客户共创成功”。