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基于數據倉庫的空調營銷系統應用研究

2014-09-02 02:39:11張梅
中國科技縱橫 2014年15期
關鍵詞:數據挖掘

張梅

【摘 要】 將先進的IT技術引入銷售行業,為企業進行客戶資源分析、風險分析,根據市場的變化隨時制定營銷策略,提高自身產品的競爭力。本文主要闡述如何將數據倉庫技術、聯機分析處理(OLAP)技術應用到空調營銷系統中,從而對銷售積累的歷史數據的進行分析,對市場的需求狀況進行預測等,為高層決策者提供有效可行的決策支持。

【關鍵詞】 空調銷售 數據倉庫 數據挖掘 聯機分析處理

1 引言

近年來各大空調生產商之間的競爭日益加劇,如何在受天氣、房地產發展趨緩的不利影響下,及時調整營銷策略,為企業贏得更多的利潤,這促使廠商采用科學的管理方法,分析未來市場發展趨勢,有針對性的做出決策分析,提升自身的競爭力。當然,當前空調生產廠商也正積極的進行信息化建設,在生產及銷售方面開發研究出各種管理信息系統,如空調生產管理系統、空調銷售業務系統等,這些為實際的生產及業務交易提供了便利,有效的完成了各自的業務需要。但是由于空調生產及銷售行業的特點,每個系統的數據庫均存儲和管理大量的數據,市場業務人員面對這些冗余數據并不能為企業高層提供有效的、準確的決策信息,從而這些數據也就失去了展現它強大功能的機會。因此,為了適應空調銷售市場的需求及在市場競爭中占據有力地位,采用數據倉庫對已有的信息資源進行決策支持是產商開發銷售系統的必然選擇。

2 系統的體系結構

目前空調銷售系統提供了完成空調營銷工作的各項業務處理能力,并能夠提供許多規定的報表,如部門銷售統計、客戶訂購情況等,這些僅能滿足業務員開展日常工作的需要,但滿足不了管理者決策分析的需要,它不能提供業務發展趨勢、預警監控功能。基于數據倉庫的空調營銷系統是采用快速原型法進行構建,因為數據倉庫系統涉及比較少的業務流程,更多的任務是在數據的處理和數據應用結果的表現上,用戶不需要知道現在有那些數據,只需要知道這些數據能轉變成想要的結果。原型可在設計和實現的過程中被檢測、修改,從而不斷完善,直到整個系統的性能滿足用戶需求為止。本系統采用原型迭代法來改進系統的原型,系統分析功能主要采用分析報表來實現。

(1)數據獲取:從外部數據源獲取數據,保存到數據倉庫,即主要負責數據的收集。數據來源可以從業務處理系統中獲取,也可以從其他外部數據源獲取

(2)數據存儲與管理:空調營銷管理系統的核心是從分布的、異構的各類數據源中搜集數據,將來自各個業務系統的數據,按一定的方法抽取可利用的數據,再經過提取、轉換和加載,把符合規范的綜合性數據存儲到數據倉庫。

(3)數據訪問:數據倉庫的使用是針對各種終端用戶的,可通過桌面系統工具來查詢可用于管理決策的信息,如可將財務分析子系統中的查詢結果以報表的形式展現給管理者,也可將品牌分析子系統的查詢結果通過Bea Weblogic服務器發布到web網頁上,客戶通過IE瀏覽器查看分析結果。

3 空調營銷管理系統功能

利用數據倉庫技術建立空調銷售行業數據庫,將分散在不同的部門或應用系統中的數據進行統一管理,為進行數據分析奠定基礎。綜合運用查詢、OLAP分析、數據挖掘、報表等技術,使系統具有強大的數據查詢功能和方便快捷的決策分析功能。它主要包括以下幾個子系統:

(1)銷售管理分析子系統。對商品訂購、配送、庫存等信息進行采集分析,按銷售區域對銷售數量、銷售狀況及財務狀況進行比較,從而及時發現市場變化,調整銷售方案。

(2)庫存分析子系統。按品牌、型號、時間、地域等多個角度對庫存空調進行分析,提供空調的最佳庫存量、庫存成本、庫存周期等信息。

(3)客戶分析子系統。對零售商的增減、經營的類別、經營者的狀況等進行分析評價,從而整合客戶資源,調整服務內容,提高服務水平。

(4)品牌分析子系統。對品牌的銷售狀況、消費者認可度、發展的趨勢、推廣的策略等進行分析。

(5)財務管理分析子系統。對行業的經營狀況進行統計分析,為領導決策提供參考依據。

4 聯機分析處理(OLAP)在空調營銷中的應用

OLAP是數據倉庫技術的自然延伸和繼續,是實現數據倉庫的根本目的——輸出數據過程的最終也是最精彩部分。OLAP一般采取三層C/S(客戶機/服務器)模式,其結構包括:數據倉庫服務器、OLAP服務器和客戶端。客戶端是最上層,負責按用戶查詢的要求進行輸入和將OLAP分析結果進行圖形化輸出。OLAP服務器是整個系統的核心部分,它集成了數據獲取匯總處理和系統業務邏輯處理等功能,并對多維數據集進行分析,且將最終的分析結果以可視化的方式表達出來。聯機分析處理是一種多維度數據分析工具,多維分析系統是空調銷售營銷分析系統的核心,旨在向銷售決策人員提供銷售的整體經營管理信息。多維分析對銷售中心的經營管理、經營決策和生產經營指標進行計算,生成管理決策依據,如供應商分析、銷量分析、客戶分析等。其中客戶分析包括客戶規模、客戶信譽、潛在客戶源分析等。在OLAP中,原始數據被高度抽象成各種數據立方體表示的模型,并對模型執行有關的操作,最終把結果反饋給用戶。

5 結語

隨著目前空調市場競爭的日益激烈,越來越多的企業選擇利用數據倉庫技術把業務系統中的分散、異構的銷售數據轉換成輔助決策信息。本文針對空調營銷主題構建了一個實用的數據倉庫管理系統,從空調營銷管理系統的體系結構、系統功能及聯機分析處理在系統中的應用進行了分析設計。通過該系統,企業決策者可以方便的獲取企業的銷售狀態,從而制定科學有效的銷售策略。

參考文獻:

[1]廖開際.數據倉庫與數據挖掘.北京大學出版社,2008.

[2]何玉潔,張俊超.數據倉庫與OLAP實踐教程.北京:清華大學出版社,2008.

[3]樓偉進,孔繁勝.數據倉庫與知識發現.計算機工程與應用,2010.endprint

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