客戶資料管理軟件引入商務智能后的信息組織流租

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　　在客戶資料管理軟件中引入商務智能后的信息組織流租

　　1 數(shù)據(jù)的收集

　　客戶資料管理軟件的基本數(shù)據(jù)按其來源可分為客戶數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)和內部數(shù)據(jù)這三類?？蛻魯?shù)據(jù)是客戶資料管理軟件的核心，這些數(shù)據(jù)可通過客戶資料管理軟件運營系統(tǒng)來收集，客戶資料管理軟件運營系統(tǒng)通過多種渠道與客戶互動，通過市場營銷、銷售和服務等業(yè)務流程的管理，泛普軟件-客戶資源管理系統(tǒng)能夠將客戶的各種背景信息、偏好、行為習慣、交易數(shù)據(jù)、信用狀況等信息收集并整合在一起;而內部數(shù)據(jù)指的是企業(yè)內部產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如產(chǎn)品、財務及訂單等等多方面數(shù)據(jù)，這就要求客戶資料管理軟件還要與ERP、SCM及財務等系統(tǒng)間實現(xiàn)信息共享，以獲取全面的內部數(shù)據(jù);外部數(shù)據(jù)是指在企業(yè)以外產(chǎn)生但與企業(yè)業(yè)務相關的各種數(shù)據(jù)，例如，反映市場、競爭企業(yè)情況的數(shù)據(jù)，它是經(jīng)營決策時評估企業(yè)環(huán)境的依據(jù)。數(shù)據(jù)是分析的基礎，對數(shù)據(jù)的收集必須要做到全面、及時、準確。

　　2 數(shù)據(jù)的存儲、組織與管理

　　收集來的數(shù)據(jù)來自于不同部門、不同時期，而各種數(shù)據(jù)又被存放在分散的異構環(huán)境中，不易于查詢訪間，而且還有大量的歷史數(shù)據(jù)處于脫機狀態(tài)，形同虛設，使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術對數(shù)據(jù)進行存儲、組織和管理，顯然已無法滿足客戶資料管理軟件分析的需要。而在客戶資料管理軟件中引入商務智能，只需通過建立數(shù)據(jù)倉庫即可整理和歸并各種形式的數(shù)據(jù)，建立一個專門為分析統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘和決策支持應用服務的數(shù)據(jù)中心。 通過商務智能提供的ET以Extract Transform Load，數(shù)據(jù)析取、轉換和載入)平臺，客戶資料管理軟件數(shù)據(jù)倉庫可以完成對數(shù)據(jù)的抽取、清洗、整合和裝載工作(這同時也是數(shù)據(jù)向信息轉變的過程)。

　　在此過程中，收集來的各種面向應用的數(shù)據(jù)重新按照面向分析的方式進行組織，泛普軟件建立了一個面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合。通過元數(shù)據(jù)管理，使數(shù)據(jù)倉庫中的信息形成完整、一致、層次分明的語義體系，為面向語用的、實時的知識發(fā)現(xiàn)莫定基礎。雖然數(shù)據(jù)倉庫與元數(shù)據(jù)管理是客戶資料管理軟件分析的基礎，加上許多基本報表也是由此生成的，但是它更大的用處是作為進一步分析的信息源。

　　3 使用各種分析工具

　　一旦建立了數(shù)據(jù)倉庫與元數(shù)據(jù)管理，即可利用各種分析工具對數(shù)據(jù)進行分析以獲得實施客戶戰(zhàn)略所需的信息和知識。目前使用的分析工具主要三種，即聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘工具等。聯(lián)機分析處理是對多維數(shù)據(jù)進行分析的技術，客戶資源管理系統(tǒng)提供從多視角分析途徑獲取用戶所需的輔助決策的分析數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)挖掘技術是從信息中抽取隱含的、以前未知的、具有潛在應用價值的信息技術，它能從大量的信息中發(fā)現(xiàn)隱藏于其后的規(guī)律或信息間的關系。

　　此外，雖然神經(jīng)元網(wǎng)絡、數(shù)學編程、高級解釋和可視化工具等高級分析技術在其它領域還缺乏根基，但是它們目前在客戶資料管理軟件數(shù)據(jù)分析中的應用已漸漸趨于成熟。這些工具通常采用機器自動識別的方式，無需更多的人工干預，這些工具的使用，從而大大提升從數(shù)據(jù)、信息到知識的飛躍 。