CRM系统中维度建模的应用研究
摘要
近年来，啤酒工业利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅提高，大量的数据库被用于管理、办公、科学研究和工程开发。如何高效地利用信息资源，保留现有客户，开拓新市场，提高企业的核心竞争力，成为啤酒工业信息化建设的核心问题。
本文主要通过对实施南通大富豪啤酒工业分析型CRM系统的经验总结，对基于数据仓库、面向啤酒工业的分析型CRM系统的设计和实现进行研究和总结。
针对啤酒工业的特点，在维度设计中，采用了分裂为微型维度的方法设计了大型变化客户维，有效地解决了大型维度的历史信息记录和查询优化的问题；在分析模型设计中，提出了改进的五度客户分割法，科学地分割了客户，为实现对客户提供个性化服务奠定了基础。在OLAP数据存储上，设计和实现了MOLAP和ROLAP相结合的方法，兼顾了高效的数据存储和快速的查询响应的优点。同时，对数据挖掘技术在啤酒工业的应用进行了展望，并对顾客满意度测试模型进行了研究。
Recently, as the ability that beer industry utilizes the information technology to product and collect data is improved by a wide margin, lots of databases are used in the management, official working, and scientific research and project development. As a result, How to utilize infonnation resources, keep existing customer, open up the new market effectively and improve the key competitiveness of enterprises, is becoming the core problem of industrial information construction of beer.
This paper is, mainly through the summary of the experience which implements the industrial analytical CRM system of beer of nantong dafuhao, to research and summarize the design and implementation of the analytical CRM system of beer industry, which is based on data warehouse.
In dimensional modeling, design the large-scale change customer dimension by splitting it into some mini dimensions degree. It has solved the problem of recording historical information and optimizing inquiry about large-scale change customer dimension effectively; in analysis modeling, propose a improved method of splitting customer into five degrees, cut apart the customer scientifically and establish the foundation for realizing to the personalized service. In OLAP data store, design and realize the method combined MOLAP with ROLAP. It has given consideration to the advantage that the high-efficient data store and fast inquiry respond. Meanwhile, look forward to the application of data mining technology in beer industry and research the testing modeling of contentment by customer.
本文主要通过对实施南通大富豪啤酒工业分析型CRM系统的经验总结，对基于数据仓库、面向啤酒工业的分析型CRM系统的设计和实现进行研究和总结。
针对啤酒工业的特点，在维度设计中，采用了分裂为微型维度的方法设计了大型变化客户维，有效地解决了大型维度的历史信息记录和查询优化的问题；在分析模型设计中，提出了改进的五度客户分割法，科学地分割了客户，为实现对客户提供个性化服务奠定了基础。在OLAP数据存储上，设计和实现了MOLAP和ROLAP相结合的方法，兼顾了高效的数据存储和快速的查询响应的优点。同时，对数据挖掘技术在啤酒工业的应用进行了展望，并对顾客满意度测试模型进行了研究。
Recently, as the ability that beer industry utilizes the information technology to product and collect data is improved by a wide margin, lots of databases are used in the management, official working, and scientific research and project development. As a result, How to utilize infonnation resources, keep existing customer, open up the new market effectively and improve the key competitiveness of enterprises, is becoming the core problem of industrial information construction of beer.
This paper is, mainly through the summary of the experience which implements the industrial analytical CRM system of beer of nantong dafuhao, to research and summarize the design and implementation of the analytical CRM system of beer industry, which is based on data warehouse.
In dimensional modeling, design the large-scale change customer dimension by splitting it into some mini dimensions degree. It has solved the problem of recording historical information and optimizing inquiry about large-scale change customer dimension effectively; in analysis modeling, propose a improved method of splitting customer into five degrees, cut apart the customer scientifically and establish the foundation for realizing to the personalized service. In OLAP data store, design and realize the method combined MOLAP with ROLAP. It has given consideration to the advantage that the high-efficient data store and fast inquiry respond. Meanwhile, look forward to the application of data mining technology in beer industry and research the testing modeling of contentment by customer.
引文
1．中国啤酒工业发展研究报告，中国酿酒工业协会、国家信息中心发展研究部，2005
2．王茁，顾洁．三位一体的商务智能—管理、技术与应用[M]，北京：电子工业出版社，2004
3．Raghu Ramakri shnan，Johanes Gehrke．数据库管理系统(第2版)[M]，北京：清华大学出版社，2002
4. W.H. Inmon, HackathornRD. Using the Data Warehouse[M], NewYork: John Wiley and Sons Inc., 1994,
5. Ralph Kimball, Margy Ross. The Data Warehouse Toolkit Second Edition The Complete Guide to Dimensional Modeling [M], New York: Wiley Computer, 2002
6. W.H. Inmon. Building the Data Warehouse. Second Edition. NewYork: John Wiley and Sons Inc., 2000
7. William A. Giovinazzo, Object-Oriented Data Warehouse Design: Building a Star Schema[M], Prentice Hall, Inc 2000
8．杨彬彬，郑晓薇．基于数据仓库技术的CRM决策支持系统模型设计[J]，计算机工程与设计，2004，07
9. Hackathorn RD. Data Warehousing Energizes Your Enterprise [J]. Datamation, 1995, 41 (2)
10. OrrK. Understanding Data Warehousing [J].AmericanProgrammer, 1995, 8(5)
11. W.H. Inmon. Building the Data Warehous [M].Boston: QED Technical Publication Group, 1992
12．罗纳德．s．史威福特．客户关系管理——加速利润和优势提升[M]，北京：中国经济出版社，2001
13．徐永红，多维数据模型与OLAP实现[J]，中国金融电脑，2004，11
14．林宇．数据仓库原理与实践[M]，北京：人民邮电出版社，2002
15．Eric Sperley．企业数据仓库规划建立与实现[M]，北京：人民邮电出版社，2000
16．邢显黎，刘德喜．大型数据仓库体系结构研究[J]，襄樊学院学报，2004，05
17．初佃辉，马海鹰．基于数据仓库的CRM系统应用研究[J]，齐齐哈尔大学学报，2004，02
18. StrehloK. Data Warehousing: Avoid Planned Obsolescence [M]. Datamation, 1996, 42(3)
19．杨光，张雷，艾波．OLAP技术及其发展[J]，计算机工程，1998，10
20．Cay S．Horstmann，Gary Cornell．Core Java 2 Volume 1 fundamentals[M]，北京：机械工业出版社，2003
21．W．H．Inmon，Claudia Imhoff，Rvan sousa．企业信息工厂[M]，北京：电子工业出版社，2004
22．吴培虎，宋瀚涛．证券CRM系统中的数据仓库及其设计[J]，微机发展，2004，09
23．潘锦，李英．基于ODS构建商业系统的即时OLAP应用[J]，贵阳金筑大学学报，2004，02
24．Lou Agosta．数据仓库技术指南[M]，北京：人民邮电出版社，2000
25．王霓虹，刘美玲．ODS数据仓库新技术的研究与应用[J]，信息技术，2004，11
26．段云峰，吴唯宁等著，数据仓库及其在电信领域中的应用[M]，北京：电子工业出版社，2003
27．徐卫华，黄立平．OLAP在供电行业的应用与研究[J]，现代电力，2004，04
28．AdriaansP, ZantingeD. Data mining[M]. England: Addison Wesley Longman, 1996
29．帕翠珊．B．希伯尔德，罗尼．T．马萨克．客户关系管理理念与实例[M]，北京：机械工业出版社，2005
30．施福来，王海艳．CRM软件系统的结构和功能分析[J]，计算机世界网．2001
31．常恩翔，董逸生．数据仓库在超市中的应用研究[J]，电脑知识与技术，2004，32
32．甘利人，企业信息化建设与管理[M]，北京：北京大学出版社，2001
33．肖枫，王国军．数据仓库技术和OLAP的研究[J]，企业技术开发，2004，08
34．汪荣鑫．数理统计[M]，西安：西安交通大学出版社，2002
35．朱国锋，杨赞．顾客满意度指数研究的现状及展望[J]．浙江交通职业技术学院学报，2003，4(1)
36．张新安．上海顾客满意度指数模型，方法与实证研究[J]．上海：上海交通大学，2000
37．刘宇．顾客满意度测评[M]，北京：社会科学文献出版社，2003
38．Ralph Kimball．数据仓库工具：维度建模的完全指南(第2版)[M]．北京：电子工业出版社，2003
39．杨永恒．客户关系管理．东北财经大学出版社，2002
40．R．Groth著．侯迪，宋擒豹译．数据挖掘一构筑企业竞争优势．西安交通大学出版社，2001
41．严健修．顾客自动上门的秘诀．中国纺织出版社，2002
42．王广宇．客户关系管理方法论．清华大学出版社，2004
43．(美)弗兰克·贝特格著文涛译．赢得客户的心．哈尔滨出版社，2004
44．吕廷杰、尹涛、王琦．客户关系管理与主题分析．人民邮电出版社，2002
2．王茁，顾洁．三位一体的商务智能—管理、技术与应用[M]，北京：电子工业出版社，2004
3．Raghu Ramakri shnan，Johanes Gehrke．数据库管理系统(第2版)[M]，北京：清华大学出版社，2002
4. W.H. Inmon, HackathornRD. Using the Data Warehouse[M], NewYork: John Wiley and Sons Inc., 1994,
5. Ralph Kimball, Margy Ross. The Data Warehouse Toolkit Second Edition The Complete Guide to Dimensional Modeling [M], New York: Wiley Computer, 2002
6. W.H. Inmon. Building the Data Warehouse. Second Edition. NewYork: John Wiley and Sons Inc., 2000
7. William A. Giovinazzo, Object-Oriented Data Warehouse Design: Building a Star Schema[M], Prentice Hall, Inc 2000
8．杨彬彬，郑晓薇．基于数据仓库技术的CRM决策支持系统模型设计[J]，计算机工程与设计，2004，07
9. Hackathorn RD. Data Warehousing Energizes Your Enterprise [J]. Datamation, 1995, 41 (2)
10. OrrK. Understanding Data Warehousing [J].AmericanProgrammer, 1995, 8(5)
11. W.H. Inmon. Building the Data Warehous [M].Boston: QED Technical Publication Group, 1992
12．罗纳德．s．史威福特．客户关系管理——加速利润和优势提升[M]，北京：中国经济出版社，2001
13．徐永红，多维数据模型与OLAP实现[J]，中国金融电脑，2004，11
14．林宇．数据仓库原理与实践[M]，北京：人民邮电出版社，2002
15．Eric Sperley．企业数据仓库规划建立与实现[M]，北京：人民邮电出版社，2000
16．邢显黎，刘德喜．大型数据仓库体系结构研究[J]，襄樊学院学报，2004，05
17．初佃辉，马海鹰．基于数据仓库的CRM系统应用研究[J]，齐齐哈尔大学学报，2004，02
18. StrehloK. Data Warehousing: Avoid Planned Obsolescence [M]. Datamation, 1996, 42(3)
19．杨光，张雷，艾波．OLAP技术及其发展[J]，计算机工程，1998，10
20．Cay S．Horstmann，Gary Cornell．Core Java 2 Volume 1 fundamentals[M]，北京：机械工业出版社，2003
21．W．H．Inmon，Claudia Imhoff，Rvan sousa．企业信息工厂[M]，北京：电子工业出版社，2004
22．吴培虎，宋瀚涛．证券CRM系统中的数据仓库及其设计[J]，微机发展，2004，09
23．潘锦，李英．基于ODS构建商业系统的即时OLAP应用[J]，贵阳金筑大学学报，2004，02
24．Lou Agosta．数据仓库技术指南[M]，北京：人民邮电出版社，2000
25．王霓虹，刘美玲．ODS数据仓库新技术的研究与应用[J]，信息技术，2004，11
26．段云峰，吴唯宁等著，数据仓库及其在电信领域中的应用[M]，北京：电子工业出版社，2003
27．徐卫华，黄立平．OLAP在供电行业的应用与研究[J]，现代电力，2004，04
28．AdriaansP, ZantingeD. Data mining[M]. England: Addison Wesley Longman, 1996
29．帕翠珊．B．希伯尔德，罗尼．T．马萨克．客户关系管理理念与实例[M]，北京：机械工业出版社，2005
30．施福来，王海艳．CRM软件系统的结构和功能分析[J]，计算机世界网．2001
31．常恩翔，董逸生．数据仓库在超市中的应用研究[J]，电脑知识与技术，2004，32
32．甘利人，企业信息化建设与管理[M]，北京：北京大学出版社，2001
33．肖枫，王国军．数据仓库技术和OLAP的研究[J]，企业技术开发，2004，08
34．汪荣鑫．数理统计[M]，西安：西安交通大学出版社，2002
35．朱国锋，杨赞．顾客满意度指数研究的现状及展望[J]．浙江交通职业技术学院学报，2003，4(1)
36．张新安．上海顾客满意度指数模型，方法与实证研究[J]．上海：上海交通大学，2000
37．刘宇．顾客满意度测评[M]，北京：社会科学文献出版社，2003
38．Ralph Kimball．数据仓库工具：维度建模的完全指南(第2版)[M]．北京：电子工业出版社，2003
39．杨永恒．客户关系管理．东北财经大学出版社，2002
40．R．Groth著．侯迪，宋擒豹译．数据挖掘一构筑企业竞争优势．西安交通大学出版社，2001
41．严健修．顾客自动上门的秘诀．中国纺织出版社，2002
42．王广宇．客户关系管理方法论．清华大学出版社，2004
43．(美)弗兰克·贝特格著文涛译．赢得客户的心．哈尔滨出版社，2004
44．吕廷杰、尹涛、王琦．客户关系管理与主题分析．人民邮电出版社，2002
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