1 引言

    近幾年，我國工程機械行業(yè)發(fā)展迅猛，產(chǎn)銷量屢創(chuàng)新高。在這一過程中，企業(yè)間產(chǎn)品的差異逐步減小，高質(zhì)量的客戶服務(wù)成為企業(yè)競爭的優(yōu)勢，整個工程機械行業(yè)正在由“以產(chǎn)品為中心”逐步向“以客戶為中心”轉(zhuǎn)變。國外許多工程機械營銷企業(yè)已經(jīng)引入了客戶關(guān)系管理(Customer Relationship Management，CRM)系統(tǒng)來協(xié)助管理客戶信息。在大環(huán)境的影響下，國內(nèi)工程機械企業(yè)也紛紛加大了對客戶關(guān)系管理信息化建設(shè)的投入和重視。

    在工程機械營銷領(lǐng)域?qū)嵤〤RM有以下意義：提升銷售業(yè)績；提升營銷管理水平；提升客戶服務(wù)水平；提升產(chǎn)品競爭力；提升企業(yè)渠道管理水平；提升企業(yè)風險防范能力；提升企業(yè)形象等。

    在客戶關(guān)系管理中，如何在眾多信息來源中發(fā)掘潛在客戶，并抓住客戶，同時與以前的客戶又如何保持發(fā)展？如何分析更傾向于購買某些類型車輛的客戶特征？這就需要使用有效的工具和分析技術(shù)，將這些隱藏在大量數(shù)據(jù)中的潛在信息和知識進行充分的挖掘和利用，從而提高企業(yè)CRM的運行效率。基于商業(yè)智能技術(shù)的CRM系統(tǒng)為解決這一問題提供了方案，它從企業(yè)不同的源系統(tǒng)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進行清理，然后經(jīng)過抽取(Extraction)、轉(zhuǎn)換(Transformation)和裝載(Load)。即ETL過程，合并到一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個全局視圖。在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、聯(lián)機在線分析(On Line Analytical Processing，OLAP)工具等，進行分析和處理。這時，信息變?yōu)檩o助決策的知識，最后將知識呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供支持。

    通過上述內(nèi)容可以看出，數(shù)據(jù)倉庫是商業(yè)智能的基礎(chǔ)，實質(zhì)上來講，數(shù)據(jù)倉庫就是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營管理中的決策制定過程。因此，數(shù)據(jù)倉庫建模的好壞，對于能否為多維分析和數(shù)據(jù)挖掘等分析工具提供所需要的、整齊一致的數(shù)據(jù)起著決定性的作用。

    本研究以工程機械出口行業(yè)為背景，對面向客戶價值分析主題的數(shù)據(jù)倉庫建模進行研究，為該行業(yè)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)的研究開發(fā)提供一定的理論指導。

2 商業(yè)智能數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)成

    商業(yè)智能領(lǐng)域?qū)��?shù)據(jù)倉庫的共識是，數(shù)據(jù)倉庫維度模型是提供信息給用戶的首選結(jié)構(gòu)。維度模型是由一個中心事實表(或者多個事實表)和與其相關(guān)的維度構(gòu)成的。事實表位于中心，而所有維度表環(huán)繞在其周圍，類似于星形結(jié)構(gòu)。從關(guān)系數(shù)據(jù)庫建模的角度看，維度模型是由一個規(guī)范化的事實表和反規(guī)范化的一些維度表組成的。

    2.1 事實表

    每個事實表都包括與特定業(yè)務(wù)主題相關(guān)的度量，事實表中的一條記錄代表一個度量，一個度量事件也總是產(chǎn)生一條事實表記錄。事實表中的鍵由業(yè)務(wù)主題中涉及到的每個維度表的外鍵子集組成。其中，事實表包含信息的詳細程度稱為粒度。在設(shè)計事實表的時候，通常以原始數(shù)據(jù)來源中可能的最低細節(jié)級別進行設(shè)計——通常稱為原子級別。原子事實表中提供完整的靈活性，以便數(shù)據(jù)累積跨越到任何維度所需的任何摘要級別。

    2.2 維度表

    在數(shù)據(jù)倉庫維度模型中，維度表用來描述業(yè)務(wù)的對象，如雇員、訂單、顧客等。它體現(xiàn)了數(shù)據(jù)倉庫的維度概念，維度通過數(shù)據(jù)倉庫中的維度表實現(xiàn)，每個維度表聯(lián)系著所有參與其中的業(yè)務(wù)過程。

3 客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫維度建模的過程

    構(gòu)建維度模型是一個具有很高的重復(fù)性和動態(tài)性的過程，需經(jīng)過一系列的步驟。圖1所示為維度建模過程的流程圖。建模過程為位于左邊的部分，從上到下瀏覽。每個過程的輸入和可交付物位于右邊。

圖1 維度模型建模過程

    3.1 建模準備階段

    對數(shù)據(jù)倉庫維度建模過程來說，準備工作包括：確定維度建模過程的角色和參與者；決定數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)策略；評審需求文檔；設(shè)置建模環(huán)境；以及確定命名規(guī)定等。

    在數(shù)據(jù)建模過程中，建模人員需要深入挖掘源系統(tǒng)數(shù)據(jù)的底層知識，熟悉源系統(tǒng)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容、關(guān)系以及派生規(guī)則；此外還需要驗證數(shù)據(jù)的異常性，確定這些數(shù)據(jù)處于可用狀態(tài)或者其缺陷易于管理；還需要了解采取何種方式將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成維度模型形式。

    3.2 高級維度模型設(shè)計階段

    高級維度模型設(shè)計階段要在維度模型的基本結(jié)構(gòu)和內(nèi)容方面建立堅實的基礎(chǔ)。創(chuàng)建高級維度模型分為4個步驟：選擇業(yè)務(wù)主題；申明粒度；選擇維度；標明事實。

    3.2.1 步驟一：選擇業(yè)務(wù)主題

    在這4個建模步驟中，首先要做的是選擇建模的業(yè)務(wù)主題。選擇建模業(yè)務(wù)主題的過程是一個業(yè)務(wù)決策的過程。并且通常發(fā)生在收集高級業(yè)務(wù)需求和綜合得出分析主題之后。該過程的目標是確定主題的優(yōu)先級，并且選出最高優(yōu)先級的業(yè)務(wù)過程。本研究確定的業(yè)務(wù)主題為依托工程機械出口行業(yè)，進行面向客戶(該客戶為廣義客戶概念，包括最終客戶、代理商和企業(yè)員工)價值的產(chǎn)品銷售分析，主要圍繞以下幾方面：最終客戶貢獻價值的等級劃分、代理商貢獻價值的等級劃分、業(yè)務(wù)地區(qū)區(qū)域銷售和地區(qū)年度增長的分析、業(yè)務(wù)部門銷售業(yè)績和年度增長的分析、不同業(yè)務(wù)類型的銷售對比分析、不同型號工程機械的產(chǎn)品銷售業(yè)績分析。

    3.2.2 步驟二：申明粒度

    創(chuàng)建高級維度模型的第二步是決定粒度，即事實數(shù)據(jù)的詳細程度。選擇的粒度需要滿足客戶關(guān)系管理系統(tǒng)商業(yè)智能分析的業(yè)務(wù)需求，并且基于源系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)進行選擇。圍繞第一步確定的業(yè)務(wù)主題，結(jié)合源系統(tǒng)數(shù)據(jù)，選擇定義維度模型的粒度為銷售合同訂單產(chǎn)品記錄級別。

    3.2.3 步驟三：選擇維度

    在確定維度模型的粒度后。根據(jù)業(yè)務(wù)主題可以初步確定幾個重要的維度。根據(jù)源系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和主題域，該維度模型初步包含以下幾個方面的維度：最終客戶、代理商、業(yè)務(wù)部門、地區(qū)、產(chǎn)品、業(yè)務(wù)類別。

    3.2.4 步驟四：標識事實

    事實通常和聲明的粒度直接相關(guān)。對許多面向事務(wù)的業(yè)務(wù)過程來說，只有一些基本的事實，如度量業(yè)務(wù)過程性能的數(shù)量和銷售額。根據(jù)步驟二所確定的數(shù)據(jù)粒度，本研究中事實表設(shè)計的業(yè)務(wù)度量包括以下方面：產(chǎn)品數(shù)量、產(chǎn)品單價、銷售總價。

    在完成以上4個步驟后，可以初步形成初始高級維度模型，如圖2所示。在完成這個高級維度模型后，接下來的任務(wù)便是填充屬性和層次結(jié)構(gòu)、標識和確認數(shù)據(jù)源，以及定義名稱。

圖2 初始高級維度模型

    3.3 開發(fā)詳細維度模型

    詳細維度模型的開發(fā)過程是標識維度和事實表屬性的過程。屬性列表是業(yè)務(wù)所需的所有相關(guān)屬性組成的一組列表，建模最終標識出的維度中，很大一部分屬性都來自于源系統(tǒng)。在標識完成維度和事實表的屬性后，需要進一步填充維度模型中遺漏的信息以及根據(jù)業(yè)務(wù)需求進行測試。這一過程的實質(zhì)是逐表、逐列地定義商業(yè)智能數(shù)據(jù)倉庫的內(nèi)容。按照上述操作描述，在初始高級維度模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)確定的業(yè)務(wù)主題。標識事實表和維度表屬性，最終構(gòu)建出詳細的維度模型，如圖3所示。

圖3 詳細維度模型

    3.4 評審和確認模型

    詳細維度模型構(gòu)建完成后，還需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求測試模型。在確認模型足夠穩(wěn)定后，下一個過程便是評審和確定階段。這一過程涉及與一系列的相關(guān)用戶一起評審模型。評審和確認模型的過程中，維度模型根據(jù)得到的反饋信息進行最后的修正。

    經(jīng)過以上過程建立數(shù)據(jù)倉庫維度模型后，下一步可以使用相應(yīng)的ETL工具對源系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行抽取ETL操作，填充到確認的維度模型中，搭建起符合業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)倉庫，為隨后的聯(lián)機在線分析、數(shù)據(jù)挖掘等做好準備。

4 結(jié)束語

    在整個工程機械行業(yè)由“以產(chǎn)品為中心”逐步向“以客戶為中心”轉(zhuǎn)變的背景下，基于商業(yè)智能的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)逐漸成為企業(yè)對客戶信息進行有效管理的主流工具。它在滿足客戶個性化需求，提高客戶忠誠度和保有率，實現(xiàn)縮短銷售周期，擴展市場，全面提升企業(yè)的贏利能力和競爭力等方面起著積極的作用。

    本文重點對商業(yè)智能組成中起底層支撐作用的數(shù)據(jù)倉庫維度模型構(gòu)建進行了面向客戶價值分析主題的研究，對客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)倉庫維度建模過程的需求分析、高級維度模型設(shè)計、詳細維度模型開發(fā)、維度模型評審和確認每一步進行了相應(yīng)的規(guī)定描述。按照這些規(guī)定構(gòu)建的維度模型能盡可能簡潔清晰地向用戶展示需要的信息，高效地返回查詢結(jié)果給用戶，提供相關(guān)信息以便精確地跟蹤潛在的業(yè)務(wù)過程。

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本文標題：工程機械出口行業(yè)客戶關(guān)系管理CRM/ERP數(shù)據(jù)倉庫建模研究

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