【文章內容簡介】 。例如按地區(qū)和分支機構的銷售總額經常被提問，聚合和在聚合表中存儲這些特定的信息就很有意義。訪問這些匯總信息比每次在報告生成過程中由數據庫計算和匯總數據要快得多。 除原始的詳細數據外， IWS 還包含很多月匯總的信息。這些數據可以在一個特定的數據倉庫實施中需要時被使用或被客戶化。 對過時數據的聚合是控制數據倉庫所需要的磁盤容量的一個有效方法。當數據變得陳舊，它對商業(yè)的價值就會降低。存儲大量的詳細的事務數據也不很現實，聚合這些過舊的數據很有好處。例如，超過 5 年的收據可以以月進行聚合，而超過 10 年的數據可以以季度進行聚合。 反饋數據 反饋數據指商業(yè)人員進行績效分析的結果的數據。例如，為了建立一個預算表，必須對現有數據應用一套規(guī)則從而通過前端工具推斷出未來的預算 表。這些數據，如果有價值，可能會被存儲到數據倉庫中以作將來分析之用。 IWS 包含幾個這樣的反饋表如查詢的結果用以確定市場活動的目標客戶，但是這更大程度上是客戶化過程的需求。 外部數據 外部數據來自企業(yè)外部的組織提供的數據，可能包括市場研究人員，行業(yè)分析家或提供經濟和人口學統計的政府機構。這類數據被存儲在獨立的一組表中，然后與其他數據集成。保持外部數據獨立需要謹慎，因為無法保證它們能象企業(yè)自己的數據一樣總是以相同的格式，相同的規(guī)則或相同的粒度訪問。另外，經常有這種可能，外部數據來源不再存在，從而這些數據 將無法再得到。 面向特定工具的表 面向特定工具的表是一些管理工具所要求的，例如一些前端報表工具，要求數據或元數據以“客戶化”的格式存儲。這些表作為實施過程中所選用技術的外圍工具而使用，并不是 IWS基礎架構的部分。 跨平臺支持 IWS 所包含的數據庫結構可以部署到任何主流的關系型數據庫引擎，包括（ IBM DB2,Oracle,帶并行服務器擴展的 Informix 數據庫 ,微軟 SQL Server，或者 Sybase Adaptive Server Enterprise(ASE)與 Adaptive Server IQ Multiplex）。 IWS 提供的數據倉庫設計工具可以自動的轉換數據庫設計從而在各種關系型數據庫引擎上運行。這個轉換進程在數據定義語言（ DDL）、數據類型、命名限制等方面處理各種不同的語法。 根據不同的目標數據庫引擎，數據庫結構可能需要一些額外的優(yōu)化以充分利用特定數據庫管理系統的性能特征。如果一個數據庫有特別的索引技術，優(yōu)化的存儲結構等，數據庫結構必須結合到作為客戶化進程的部分的設計中去。 維設計 數據庫設計采用維模型設計方法，與在操作型數據庫設計中普遍使用的 3NF（第三范式）方法相 反。以下是采用這種方法的諸多原因： ? 維數據庫設計面向商業(yè)人員，因此數據以商業(yè)人員容易理解的方式組織。這使用戶能夠自主的指導自己的分析，從而減少 IT 部門的工作量。 ? 維設計方法同時提供更快的處理速度，因為任何一個查詢都要求盡量少的表連接。在3NF 方法中，一個簡單的查詢可能牽涉到 10 個以上的表連接，大大加重了數據管理系統的負荷。通過顯著減少表連接數，維設計方法可以顯著提高數據庫效率。 如圖 5 所示，一個使用 3NF 方法設計的數據倉庫限制了商業(yè)人員只能分析以數據集市方式發(fā)布的信息，而不允許查詢直接訪問中心數據倉庫。 為商業(yè)人員提供對中心 3NF 方式的數據倉庫的直接訪問會以失敗而告終，因為訪問和響應太慢，而且數據結構對商業(yè)人員來說太難理解。 3NF設計方法的兩個主要缺陷是： ? 需要時間來為商業(yè)人員建立數據集市 — 通常是 36 個月。這不僅需要 IT 部門的額外工作，而且意味著最終用戶只能等待他們的報表。 ? 限制了企業(yè)級的查詢。如果商業(yè)人員僅能訪問一個個分離的、獨立的數據集市，用戶不可能執(zhí)行涵蓋企業(yè)整個業(yè)務的企業(yè)級的查詢。 圖 6 顯示了 IWS 所采用的維模型設計方法。這個方法允許用戶直接訪問數據倉庫，盡管仍然可以在需要的時候建立數據 集市。維設計方法實際上并不妨礙和排除數據集市，而是方便地擴展了可選方式。 另外，使用維模型建立數據集市遠比使用 3NF 方法快得多。這是由于數據集市與數據倉庫都使用維模型方法。而在 3NF 環(huán)境下建立一個數據集市，數據必須首先轉化為維的形式。 應用組件 分析型 CRM 一個數據倉庫主要的好處之一是使企業(yè)充分認識企業(yè)與其客戶的關系。理解客戶為何保持與企業(yè)聯系或者為何離開企業(yè)而與競爭對手打交道，這些信息可能深埋在企業(yè)的數據庫中，只有通過數據倉庫才能獲得。 一個有效的分析型 CRM 戰(zhàn)略可以幫助 企業(yè)理解他們客戶的需求，從而使企業(yè)的產品適合這些需求。使用分析型 CRM 應用，企業(yè)可以增加現有客戶的業(yè)務量，同時也可以證明企業(yè)通過提供增值產品與服務帶來新的客戶的能力。 IWS 的核心模型提供了一個全面滿足分析型 CRM應用需求的基礎： ? 商業(yè)活動管理分析 ? 客戶特征 ? 客戶關懷（聯系）分析 ? 客戶忠誠度 ? 銷售分析 每個特定行業(yè)的 IWS 垂直子模型擴展了應用的能力與范圍，提供行業(yè)特定的商業(yè)績效與利潤分析能力。 客戶特征分析 當市場變的更加細分，客戶分類正成為市場戰(zhàn)略中越來越重要的因素?？蛻籼卣骰试S企業(yè)將整個客 戶群細分為許多個更細的分類。特征化與客戶分類有助于在一對一的市場上建立真正的客戶關系。 商業(yè)活動分析 準確定位商業(yè)活動和推廣計劃所針對的客戶并且分析他們對該活動或計劃的反應是將市場行為轉為客戶化行為的關鍵。大多數企業(yè)通過不同的媒介對多種不同的產品進行多種不同方式的推廣活動。這個應用進一步提高企業(yè)對整個過程的理解與認識 —— 從確定目標客戶到分析客戶反應。 商業(yè)活動分析允許你對某客戶群或單個客戶對各種活動的反應進行評測，對不同媒介的效果進行評估并且對活動的成本 效益進行分析。 銷售分析 銷 售分析應用允許從各個角度對銷售進行分析，包括渠道、出口、或企業(yè)單位，產品、產品目錄或產品組，地區(qū)或季節(jié)。該應用為企業(yè)提供一個對銷售結果的綜合觀察并使銷售主管能夠通過銷售數據分析潛在的趨勢和模式。 忠誠度分析 客戶忠誠度對任何企業(yè)的收益都很關鍵。然而，不幸的是很少有企業(yè)利用工具來理解客戶流失的原因或者以一種結構化的方式來衡量客戶的忠誠度。這個應用正是為改變這種情況而設計。 忠誠度分析應用允許你從各個角度衡量客戶忠誠度，包括關系持續(xù)時間、購買服務與產品的范圍以及客戶的人口統計學與地理學特征。 就其本身而言，忠誠度分析應用衡量客戶忠誠度并促進企業(yè)制定計劃以保持客戶。與整個 IWS 套件中的其他應用相結合，客戶的忠誠度可以通過他們的價值體現、聯系歷史、所屬分類以及影響忠誠度的交易事件進行評估。 客戶關懷分析 客戶通過各種方式與企業(yè)打交道。他們可能打電話要求產品支持，通過填寫 Web 頁面上的表格提出建議或者向銷售部門了解更多信息?？蛻絷P懷分析應用對客戶行為以及各部門的客戶處理記錄提供有價值的深入分析?？蛻魸M意度可以通過客戶與企業(yè)之間的聯系歷史來確定。分析客戶的聯系記錄是維持和培育用戶關系與在未 來保持客戶忠誠度的基本要素。 商業(yè)績效管理 IWS 商業(yè)績效分析模型與應用組件針對每個垂直行業(yè)，并且基于各行業(yè)重要的核心事件進行設計。 商業(yè)績效分析應用為企業(yè)銷售和市場總監(jiān)以及企業(yè)戰(zhàn)略制定者提供所需的商業(yè)智能信息。存儲在 IWS 垂直子模型中的基于各行業(yè)核心事件的詳細數據成為提供該解決方案的動力引擎，而且當其與 IWS 套件中相關應用相結合，將大大革新企業(yè)管理業(yè)務與保持客戶滿意的方式。 對任何企業(yè)而言，利潤率分析是商業(yè)績效分析的關鍵。理解利潤率對決定價格、折扣獎勵、資源分配與發(fā)展戰(zhàn)略至關重要。 然而利潤率是一個多面性的概念。它必須置于企業(yè)、渠道、產品、產品分類、商標、客戶與客戶分類之中來考慮。而且大多數企業(yè)也希望衡量毛利潤、凈利潤與差額。 另外，許多行業(yè)都有行業(yè)通用的獨特的利潤率衡量方法，企業(yè)通過它跟蹤企業(yè)績效并與競爭對手進行比較。 下面就 Sybase IWS 支持的特定行業(yè)的績效分析做一簡單介紹。 零售銀行業(yè) 分析一個銀行的商業(yè)績效需要對客戶行為的全面理解，包括他們如何使用銀行提供的不同服務。這個績效分析應用提供了對客戶行為與客戶使用產品與服務的模式的分析。它大大改進了銀行 對其產品性能，分支機構與 ATM使用的分析，并使銀行可以根據分析信息制定有效的衍生銷售與交叉銷售戰(zhàn)略。 信用卡 分析信用卡商業(yè)績效需要對客戶行為的理解，包括購買模式、卡的使用情況與潛在的風險。針對信用卡企業(yè)的商業(yè)績效分析應用可以為借貸方提供本行業(yè)特有的信用卡業(yè)務交易級數據的分析信息。 保險（人壽、財產和傷亡） 商業(yè)績效分析應用深入挖掘行業(yè)特有的典型的保險企業(yè)的交易級數據。分析一個保險公司的商業(yè)績效需要對關鍵事件的理解，包括報價、新業(yè)務、更新、險單與取消保險。 這個應用提供各種分析報告， 主要集中于渠道業(yè)績、忠誠度、接受報價與拒絕報價的關系以及客戶取消保險的范圍與特征。該應用還提供推進有效衍生銷售與交叉銷售戰(zhàn)略所需的信息。 電信 分析電信公司的商業(yè)績效的關鍵在于對網絡通訊業(yè)務的理解并且能夠將這些業(yè)務與產品和客戶聯系起來。該應用將呼叫明細作為核心的事務級數據，可以分析業(yè)務量、呼叫地、呼叫頻率、呼叫時長、呼叫業(yè)務的季節(jié)和周期性趨勢以及未完成呼叫的原因與影響范圍。這些信息使企業(yè)可以理解客戶行為包括各類運營中出現的問題如客戶抱怨。 另外，該應用可以分析不同類型的呼叫事件，而且呼叫業(yè)務 可以與其他對象相關聯，例如一個特定的交換機或者一個特定的推廣活動。同時該應用還允許企業(yè)分析與產品、服務和客戶利潤相關的綜合的帳務信息。 醫(yī)療護理 分析醫(yī)療護理需要理解病人的護理歷史與流程，并且能夠對病人就診、服藥、器械、護理類型等做綜合交叉分析。全面了解病人的病史使醫(yī)療企業(yè)的經營更加有效。例如可以對特定的危險群體采取一些有針對性的預防措施。 這個應用支持對醫(yī)療過程數據的分析，包括病人就診、護理流程、使用的器械、危險人群與計劃類型。 IWS 方法學 IWS 方法學專門為建立數據倉庫而設計。 它涵蓋了建立與部署數據倉庫的所有方面，可以劃分為幾個特定的階段和步驟。要求必須執(zhí)行每個步驟以生成一個成功的數據倉庫。這個方法學的結構如圖 8 所示： 進化的方法 IWS 方法論可以被歸類為一種進化的方法。下面的話指出進化的設計原理： 在我們將局部組合起來之前，必須有一個描述整體的邏輯框架 翔 .凱利 —— 《數據倉庫：通往大規(guī)模客戶化之路》（ Data Warehouse:The Route to Mass Customization）的作者 我們將這種進化的設計原理應用到數據倉庫， 在進行任何一步具體的實施之前，必須提供一個完整的描述數據倉庫的設計。這個理念指明了 IWS 數據結構的價值以及對它的根本性的需求，因為 IWS 正是為完整的描述數據倉庫而設計。 按照這種理念，有三種方法可以用來實施數據倉庫： ? 設計一個面向小項目的模型，首先實施這個小的項目然后希望重用這些模型。這更象是一個數據集市的方法，而不是實施數據倉庫的方法。這種理論要求首先部署一個小的數據集市以解決特定的商業(yè)問題，然后在解決接下來的商業(yè)問題時重用這個系統。結果是在首次部署時可能非常迅速，然而這種方法缺乏靈活性，而且第一個數據集 市的架構未必是其他數據集市的最佳設計，所以之后的問題會接踵而至。 ? 從頭開始設計企業(yè)模型。這是部署數據倉庫的傳統方法，數據倉庫模型為企業(yè)的商業(yè)目標而設計。然而在實際中，這個方法往往導致分析癱瘓。出現這種現象是由于需要花費大量的時間去努力調整一個模型以精確的描述一個業(yè)務。設計這種企業(yè)模型需要 1218個月，從商業(yè)的角度來看，這無法讓人接受。 ? 購買一個企業(yè)模型然后對其進行客戶化。這是 IWS 所采用的方法。企業(yè)模型已經建好但是需要客戶化以確保這個模型準確描述業(yè)務。這個方法擁有前面兩種方法的優(yōu)點：快速部署和一個完整的 集成的設計。 方法學階段重點 IWS 方法學的四個階段包括：準備、計劃、建設、運行。關于數據倉庫運行和調優(yōu)的討論不在本書論述范圍之內。在這里，關注一些與數據倉庫的準備、計劃與部署相關的重要任務對讀者尤為有益。有關 IWS 方法學及其相關的項目任務與描述可以在隨產品附送的技術文檔《 IWS 系統集成指南》（ IWS System Integration39。s Guid）中找到。以下就其中關鍵的步驟作一簡要的介紹。 準備 — 執(zhí)行準備就緒測試 部署數據倉庫的第一步就是執(zhí)行準備就緒測試，以評估數據倉庫的實施 是否能有效適應商業(yè)戰(zhàn)略的需求，并且提供一份實施計劃概要。準備就緒測試應該對各方面做一檢查，如現有數據源的狀態(tài)與質量、 IT 部門的技能與經驗、商務部門的分析需求。 準備就緒測試對建立一個成功的數據倉庫至關重要。其主要目標是確立實施該解決方案的潛在風險。在項目起始就辯別與確認風險并采取回避或減輕風險的戰(zhàn)略可以顯著降低項目的整體風險。詳述這些戰(zhàn)略的文檔在項目的整個生命周期都有不斷更新。 計劃 — 開發(fā)藍圖