大規模定制企業ＣＲＭ系統中數據倉庫的應用設計

[摘要] 構建數據倉庫是客戶關系管理系統中的基礎，針對大規模定制企業的企業特性，本文先提出了大規模定制企業客戶關系管理系統，以及數據倉庫在大規模定制企業中具備的職能，主要闡述了大規模定制企業中數據倉庫的建立。

[關鍵詞] 大規模定制 客戶關系管理 數據倉庫 模型設計

一、大規模定制客戶智能數據倉庫技術

1.數據的抽取。由于數據倉庫是一個獨立的數據環境，它需要通過抽取過程將數據從聯機事務處理系統、外部數據源、脫機的數據存儲介質中導入到數據倉庫。數據抽取在技術上主要涉及互連、復制、增量、轉換、調度和監控等幾個方面。

2.數據的存儲和管理。數據倉庫遇到的第一個問題是對大量數據的存儲和管理。這里所涉及的數據量比傳統事務處理大得多，且隨時間的推移而累積。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別于傳統數據庫的特性，同時也決定了其對外部數據表現形式。要決定采用什么產品和技術來建立數據倉庫核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。從當今的技術發展來看，面向決策支持擴充的并行關系數據庫將是數據倉庫的核心。

3.數據的表現。實際的應用中，客戶需要通過對數據的統計來驗證他們對某些事物的假設，以進行決策。與數理統計相似，數據挖掘與數據倉庫也沒有直接的聯系，而且這個概念在現實中有些含混。數據挖掘強調的不僅僅是驗證人們對數據特性的假設，而且它更要主動地尋找并發現蘊藏在數據之中的規律。市場上許多數據挖掘工具并不是真正尋找出數據的規律，而是驗證盡可能多的假設，最后由人來判斷其合理性。因此，在當前的數據倉庫應用中，有效地利用數理統計就已經能夠獲得可觀的效益。

二、客戶數據倉庫模型設計

1.數據結構圖。星型和雪花結構是在數據倉庫中最為廣泛的數據結構，它們的主要優點是能提供多維的模式，并能實現對數據的快速查詢和連接。星型結構是非范式、以查詢為中心的模型，這種模型的最大優點是能夠提供所謂的星連接，通過一步連接就可以獲取大部分所需要的信息，并能很快得到輸出結果，這種模型里信息可分為兩大類：事實表和維表。

2.概念模型設計。概念模型設計是建立數據倉庫的第一步，是主客觀之間的一個橋梁，是客觀世界到機器世界的一個中間層次。描述概念模型最常用的方法是E-R圖法，運用E-R圖可以清晰的表示客戶、訂單和產品之間的關系。

3.數據結構圖。星型和雪花結構是在數據倉庫中應用最為廣泛的數據結構，它們的主要優點是能夠提供多為的模式，并能實現對數據的快速查詢和連接。星型結構勢非范式的，以查詢為中心的模型，這種模型的最大優點是能夠提供所謂的星連接，通過一步連接就可以獲取大部分所需要的信息，并能很快得到輸出結果，這種模型里信息可分為兩大類：事實表和維表。

4.邏輯數據模型設計。邏輯模型式通用化的數據模型，它的典型產品是實體關系圖，用于描述現實世界中實體和實體間的關系。

(1)客戶數據。少量的客戶數據不足以提供有關客戶偏好和消費的真實、實時的信息。從客戶數據的來源來看，客戶數據有一部分可以從企業現有的操作型系統獲取，如ERP，SCM，HR系統但這對有效的客戶智能實現是遠遠不夠的。大多客戶知識的發現需要集成至少5年甚至更長時間的客戶數據。因此，能對客戶智能起到全面支持作用的數據環境必須包括集成的客戶數據和該客戶的歷史數據。

(2)產品數據。產品數據包括下面幾個方面：產品類別信息：包括類別ID和名稱；產品價格信息：產品ID，單價等；產品材料信息：材料ID，名稱；供應商信息：供應商ID，名稱，供應價，供應日期。

(3)訂單信息數據。訂單信息包括下面幾個方面：訂單固有信息：包括訂單ID，日期等；客戶信息：包括客戶ID，名稱等；產品信息：包括產品名稱，設計屬性等。

5.數據倉庫的物理設計

(1)表空間設計。表空間設計主要是為了把邏輯意義的區分開，也為性能考慮，所以可以在表名前加前綴作為區分表所在的區。

(2)歸檔設計。由于數據在數據倉庫中的頻繁加載、刪除，以及插入的操作，如果選用歸檔模式會使數據倉庫產生大量日志。如果歸檔將嚴重影響性能，而且數據倉庫對數據恢復的要求不高，所以采用非歸檔模式。

(3)安全性設計。數據庫中所有法人用任務表全部放在一個用戶下，以方便在各個區之間加載轉換，再建一個用戶用于展現，對所有的業務表只有只讀權限。

(4)參數設計。由于數據倉庫經常刪除、插入，很少更新的特點，相對一般業務系統，加大塊的大小，增加preused和減少prefree。

(5)備份恢復。這里采用每2天一次冷備份和一周一次邏輯備份。可以接受恢復兩天前的數據，然后通過ETL重新從源數據庫中獲取最新數據。

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