CRM與數據倉庫管理方案分析(ppt 201頁)

CRM與數據倉庫管理方案分析目錄：
1 數據倉庫概述
1.1 數據倉庫的產生
1.2 數據倉庫概念及特征
1.3 數據倉庫的內容
1.3 數據倉庫係統的體係結構
2 客戶關係管理中的數據倉庫
2.1 客戶關係管理需要數據倉庫
2.2 客戶關係管理中數據倉庫的作用
2.3客戶關係管理數據倉庫的係統結構
3 客戶關係管理數據倉庫的實施
4 客戶關係管理數據倉庫試驗
4.1 客戶關係管理數據倉庫設計試驗
4.2 客戶關係管理數據倉庫使用試驗

CRM與數據倉庫管理方案分析內容提要：
數據倉庫與CRM有著難以割舍的密切關係，客戶關係管理的很多工作都是以數據倉庫為基礎展開的。從某種意義上說，數據倉庫是客戶關係管理的靈魂。利用數據倉庫，企業可以對客戶行為的分析與預測，從而製定準確的市場策略、發現企業的重點客戶和評價市場性能，並通過銷售和服務等部門與客戶交流，實現企業利潤的提高。對於客戶量大、市場策略對企業影響較大的企業來說，必須在客戶關係管理係統中包含數據倉庫。
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事務處理和分析處理的性能特性不同。
所有聯機事務處理強調的是數據更新處理性能和係統的可靠性，並不關心數據查詢的方便與快捷。在事務處理環境中，用戶的行為特點是數據的存取操作頻率高而每次操作處理的時間短。
在分析處理環境中，用戶的行為模式與此完全不同，強調的是數據處理和分析的能力。在傳統數據庫係統基礎上的DSS應用程序可能需要連續幾個小時，從而消耗大量的係統資源。
聯機分析和事務處理對係統的要求不同，同一個數據庫在理論上難以做到兩全，將具有如此不同處理性能的兩種應用放在同一個環境中運行顯然是不適當的。
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數據集成問題。
DSS需要集成的數據。全麵而正確的數據是有效的分析和決策的首要前提，相關數據收集得越完整，得到的結果就越可靠。當前絕大多數企業內數據的真正狀況是分散而非集成的。
造成這種分散的原因有多種，主要有事務處理應用分散、“蜘蛛網”問題、數據不一致問題、外部數據和非結構化數據。

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