【文章內(nèi)容簡介】 構(gòu) 數(shù)據(jù)集市：通常地 ， 數(shù)據(jù)集市用于存儲(chǔ)供某一特定子域 、 部門或特定類型的用戶使用的一組特殊數(shù)據(jù) 。 這些數(shù)據(jù)被優(yōu)化為能快速地訪問和提供分析報(bào)表 ， 所以其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)必然是高度概括化和索引化的 。 在客戶集成視圖架構(gòu)中 ， 數(shù)據(jù)集市的功能可能被擴(kuò)展為包含那些沒有加入到客戶數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)中 ， 支持客戶關(guān)系營銷體系和客戶分析數(shù)據(jù)架構(gòu)的營銷應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元 。 為了分離和組織那些支持特殊功能和工具的客戶數(shù)據(jù)格式 ， 在客戶集成視圖架構(gòu)中 ，數(shù)據(jù)集市是經(jīng)常使用的 。 雖然客戶關(guān)系營銷體系中的活動(dòng)管理工具可被映射成已有的客戶數(shù)據(jù)倉庫 ， 但為了得到良好的性能并容納大量的數(shù)據(jù) ， 通常需要建立一個(gè)特殊的數(shù)據(jù)集市 ， 用針對(duì)這種工具的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)模型存放客戶數(shù)據(jù) 。 通常 ， 數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉庫流向數(shù)據(jù)集市 。 但是 ， 在客戶集成視圖架構(gòu)中 ， 營銷活動(dòng)列表 、 客戶得分等數(shù)據(jù)常常從營銷活動(dòng)數(shù)據(jù)集市或者分析數(shù)據(jù)集市中同時(shí)流向數(shù)據(jù)倉庫和渠道應(yīng)用 。 客戶集成視圖架構(gòu)設(shè)計(jì)師有責(zé)任標(biāo)準(zhǔn)化并管理這些數(shù)據(jù)流以及支持它們的過程 。 參考資料，不具有傾向性 客戶統(tǒng)一 √ √ √ 客戶屬性數(shù)據(jù) √ √ √ √ √ 客戶交易數(shù)據(jù) √ √ √ √ 客戶分析數(shù)據(jù) √ √ √ 下面列出數(shù)據(jù)模型架構(gòu)中的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)中的各種存儲(chǔ)設(shè)施之間的映射矩陣，該矩陣涵蓋了規(guī)劃客戶集成視圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的所有可能合理的選擇。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu) 注意：對(duì)的類型的選擇將影響對(duì)應(yīng)該存放在中的數(shù)據(jù)類型的選擇，反之亦然。 參考資料，不具有傾向性 數(shù)據(jù)模型架構(gòu) 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu) 數(shù)據(jù)操作架構(gòu) 數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu) 數(shù)據(jù)分析架構(gòu) 數(shù)據(jù)源架構(gòu) 數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu) 小結(jié) 參考資料，不具有傾向性 數(shù)據(jù)傳遞架構(gòu)保障了有效地管理和控制客戶數(shù)據(jù)在各數(shù)據(jù)源以及客戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)間的傳輸和處理 。 數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu) 它包括了兩部分主要功能 ， 實(shí)時(shí)傳輸和批量傳輸： 實(shí)時(shí)傳輸 – 提供了實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)的跨多個(gè)數(shù)據(jù)源的客戶數(shù)據(jù)信息的集成能力 ， 通常表現(xiàn)為的中間件工具 。 批量傳輸 – 提供了將各數(shù)據(jù)源以及客戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中的客戶信息在離線狀態(tài)或后臺(tái)批量處理 、 傳遞和集成的能力 。 標(biāo)準(zhǔn)的組件包括： 提取 轉(zhuǎn)換 加載 數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu) 實(shí)施傳輸可被進(jìn)一步細(xì)分為實(shí)時(shí)抽取和實(shí)時(shí)復(fù)制 。 批量傳輸亦可被進(jìn)一步細(xì)分為批量抽取是批量復(fù)制 ， 所謂復(fù)制 ， 是指將數(shù)據(jù)從來源地復(fù)制到目的地 ， 其中不經(jīng)過任何格式和內(nèi)容的轉(zhuǎn)換 ， 比如表的簡單拷貝 。 通常 ， 這和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)中提到的第一類是對(duì)應(yīng)的 。 參考資料，不具有傾向性 數(shù)據(jù)類型 傳輸類型 操作型數(shù)據(jù) 分析型數(shù)據(jù) 實(shí)時(shí)傳輸 批量傳輸 準(zhǔn)實(shí)時(shí)的跨渠道客戶信息集成 準(zhǔn)實(shí)時(shí)地提供客戶分析信息 批量的跨渠道集成 批量的提供客戶分析信息 初步實(shí)現(xiàn) 數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu)分階段實(shí)現(xiàn)的一般演化步驟：可以從兩個(gè)維度對(duì)系統(tǒng)的類型進(jìn)行劃分。第一個(gè)維度是傳輸類型，包括實(shí)時(shí)傳輸和批量傳輸；第二個(gè)維度是數(shù)據(jù)類型，包括操作型數(shù)據(jù)（客戶屬性、交易數(shù)據(jù)）和分析型數(shù)據(jù)。將兩個(gè)維度結(jié)合起來，可將系統(tǒng)分為四種主要類型，如下表所示。一般來說，首先實(shí)現(xiàn)支持分析型數(shù)據(jù)批量傳遞的系統(tǒng)，再逐步擴(kuò)展到支持其它類型。 系統(tǒng)劃分及演化 可能的系統(tǒng)演化方式 可能的系統(tǒng)演化方式 可能的系統(tǒng)演化方式 兩個(gè)渠道 兩個(gè)渠道 所有渠道 所有渠道 數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu) 參考資料，不具有傾向性 數(shù)據(jù)模型架構(gòu) 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu) 數(shù)據(jù)操作架構(gòu) 數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu) 數(shù)據(jù)分析架構(gòu) 數(shù)據(jù)源架構(gòu) 數(shù)據(jù)分析架構(gòu) 小結(jié) 參考資料，不具有傾向性 在客戶集成視圖架構(gòu)中 ， 數(shù)據(jù)分析架構(gòu)的功能是抽取出客戶屬性 、 交易等信息及其歷史記錄 ， 并使用數(shù)據(jù)挖掘的手段 （ 包括建模 、 細(xì)分人群 ， 客戶評(píng)估等 ） 進(jìn)行分析 。 分析訪問工具提供了各種報(bào)表 ， 分析功能和多維顯示能力 ， 可以很容易的獲取對(duì)客戶完整的洞察力 。 它包括如下功能： 查詢和報(bào)表 – 報(bào)表應(yīng)用部分把常用的報(bào)表進(jìn)行預(yù)定義 ， 可以隨時(shí)獲得 。 查詢功能可以通過友好的用戶界面和直觀的圖像化工具幫助用戶設(shè)計(jì)建立特殊的查詢程序 ， 不直接使用語句便從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中調(diào)用信息 ， 并以列表或圖表的形式表現(xiàn)出來 。 – 應(yīng)用提供了快捷和靈活的數(shù)據(jù)視圖 ， 可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析 、 鉆取等操作 。 數(shù)據(jù)挖掘 – 利用智能統(tǒng)計(jì)技術(shù)來分析數(shù)據(jù) ， 并建立客戶數(shù)據(jù)模型 ， 進(jìn)行客戶人群細(xì)分 、 客戶評(píng)估等 ， 為業(yè)務(wù)策略的調(diào)整提供依據(jù) ， 并指導(dǎo)將來的業(yè)務(wù)操作 。 數(shù)據(jù)分析分析架構(gòu) 在客戶集成架構(gòu)中，數(shù)據(jù)分析架構(gòu)不僅要支持向終端用戶提供分析報(bào)表，還需要具有將客戶分析數(shù)據(jù)提供給各個(gè)渠道和應(yīng)用系統(tǒng)的能力。 數(shù)據(jù)分析架構(gòu) 參考資料，不具有傾向性 數(shù)據(jù)模型架構(gòu) 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu) 數(shù)據(jù)操作架構(gòu) 數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu) 數(shù)據(jù)分析架構(gòu) 數(shù)據(jù)源架構(gòu) 數(shù)據(jù)操作架構(gòu) 小結(jié) 參考資料，不具有傾向性 在數(shù)據(jù)操作架構(gòu)中，將分析如下問題： 客戶識(shí)別 – 如數(shù)據(jù)模型架構(gòu)中所述 ， 需要建立在整個(gè)企業(yè)中唯一的客戶標(biāo)識(shí) 。 這只是實(shí)現(xiàn)客戶識(shí)別的第一步 。 客戶識(shí)別系統(tǒng)還需要解決企業(yè)中各個(gè)子系統(tǒng)專用客戶標(biāo)識(shí)之間的映射問題 ， 以及基于不完全的信息來判斷客戶是否是新客戶 ， 并將那些被判定為老客戶的客戶同他們?cè)械目蛻魳?biāo)識(shí)聯(lián)系起來的問題 。 操作訪問 – 確定數(shù)據(jù)模型存儲(chǔ)架構(gòu)和各個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的關(guān)系 ， 以業(yè)務(wù)需求為依據(jù) ， 規(guī)劃客戶集成視圖架構(gòu)中的數(shù)據(jù)存取邏輯和數(shù)據(jù)同步邏輯 。 分析訪問 – 確定數(shù)據(jù)分析架構(gòu)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)的關(guān)系 ， 以業(yè)務(wù)需求為依據(jù) ， 規(guī)劃客戶集成視圖架構(gòu)中的數(shù)據(jù)抽取分析發(fā)布訪問邏輯和客戶分析數(shù)據(jù)的同步邏輯 。 分析訪問和操作訪問在規(guī)劃中有重疊。 數(shù)據(jù)操作架構(gòu) 參考資料，不具有傾向性 數(shù)據(jù)操作架構(gòu) 如數(shù)據(jù)模型架構(gòu)中所述 ， 需要建立在整個(gè)企業(yè)中唯一的客戶標(biāo)識(shí) 。 這只是實(shí)現(xiàn)客戶識(shí)別的第一步 。 客戶識(shí)別系統(tǒng)還需要解決企業(yè)中各個(gè)子系統(tǒng)專用客戶標(biāo)識(shí)之間的映射問題 ， 以及基于來自于各個(gè)渠道的不完全的信息來判斷客戶是否是新客戶 ， 并將那些被判定為老客戶的客戶同他們?cè)械目蛻魳?biāo)識(shí)聯(lián)系起來的問題 。 客戶識(shí)別 客戶識(shí)別系統(tǒng)包含以下三個(gè)最基本的功能： 整理并轉(zhuǎn)換客戶記錄 增強(qiáng)補(bǔ)充客戶記錄 核查并匹配客戶記錄 下面將通過概念性實(shí)例來說明客戶識(shí)別系統(tǒng)提供的功能及其若干典型流程。 參考資料，不具有傾向性 潛在客戶 () 呼叫中心 () 應(yīng)收帳款 () 通過姓名、地址等屬性來識(shí)別用戶 并授予該用戶一個(gè)唯一的 企業(yè)客戶數(shù)據(jù)庫 () 客戶匹配流程是指當(dāng)客戶第一次被引入到中時(shí)，為客戶指定一個(gè)在整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)獨(dú)一無二的，并在客戶更改狀態(tài)時(shí)繼續(xù)使用這個(gè)。 訂購系統(tǒng) () 數(shù)據(jù)操作架構(gòu) 參考資料，不具有傾向性 企業(yè) 客戶數(shù)據(jù)庫 某一數(shù)據(jù)源中的客戶 客戶姓名 客戶地址 生日 . 更新屬性 . 使用存在的 . 創(chuàng)建新的 舉例： (潛在客戶數(shù)據(jù)源 )