（計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)論文）銀行crm數(shù)據(jù)倉庫的研究與設(shè)計.pdf

摘要 自上世紀(jì)9 0 年代開始 國外的商業(yè)銀行就開始應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫相 關(guān)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對銀行卡業(yè)務(wù)分析 利潤分析 客戶分析等 并在實(shí)施后 取得了很好的利潤回報 尤其在客戶分析上 國外銀行通過實(shí)施以客 戶為中心的經(jīng)營理念和運(yùn)用數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)技術(shù)而建立的客戶關(guān)系管 理 c r m c u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n t 系統(tǒng) 使國內(nèi)的商業(yè)銀行 特別是中小型商業(yè)銀行 在激烈的競爭環(huán)境中將不再具有國內(nèi)客戶資 源優(yōu)勢 本文首先深入分析了目前國內(nèi)商業(yè)銀行面臨的激烈競爭局面和 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在國內(nèi)外商業(yè)銀行的實(shí)施動態(tài) 討論了數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)技 術(shù)現(xiàn)狀發(fā)展?fàn)顩r和前景 在充分理解銀行業(yè)相關(guān)領(lǐng)域知識 分析國內(nèi) 某銀行的業(yè)務(wù)現(xiàn)狀和發(fā)展目標(biāo)的基礎(chǔ)上 論文設(shè)計了用于該銀行 c r m 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫 針對目前該銀行處理數(shù)據(jù)量較大的問題 該 系統(tǒng)采用的是分布式數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和三層體系結(jié)構(gòu) 其次 本文圍繞該銀行c 蹦系統(tǒng)是用于客戶分析這一目的 建 立了數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型 數(shù)據(jù)模型設(shè)計確認(rèn)了該數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的四 個主題客戶 賬戶 交易 產(chǎn)品及其數(shù)據(jù)粒度 并圍繞這四個主題進(jìn) 行深入的分析 設(shè)計了相應(yīng)的事實(shí)表 維表 索引策略 存儲結(jié)構(gòu) 存儲策略等 最后 本文對本數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)構(gòu)建過程的關(guān)鍵技術(shù)e t l e x 仃a a t r a n s f o r m a t i o n l o a d i n g 作了重點(diǎn)研究 針對該銀行源數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中 數(shù)據(jù)量大且有部分異構(gòu)數(shù)據(jù)的問題 提出了該數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽 取方案 數(shù)據(jù)接口 數(shù)據(jù)映射關(guān)系和數(shù)據(jù)清洗加載的解決方案 并對 該數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的e t l 做了部分實(shí)現(xiàn) 關(guān)鍵字?jǐn)?shù)據(jù)倉庫 客戶關(guān)系管理 數(shù)據(jù)模型 e t l a b s t r c a t s i n c e19 9 0 s o v e r s e ac o m m e r c i a lb a n k sh a v ea p p l i e dt h er e l a t e d t e c h n o l o g yo fd a t aw a r e h o u s et oa n a l y s et h ep e r f o r m a n c ee v a l u a t i o n p r o f i t a b i l i t ya n a l y s i sa n dc u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n t c r m e t c a n dt h e yh a v eg o te f f e c t i v ep r o f i tm a n a g e m e n tb yd ot h i s i nt h ec r m t h ef o r e i g nb a n k i n gc o r p o r a t i o n sh a v ee s t a b l i s h e dt h ei d e ao f c u s t o m e r s f i r s t a n d w i d e l ya p p l i e d t h et e c h n o l o g yo fd a t aw a r e h o u s e t h e s e p r a c t i c e sm a k et h ed o m e s t i cc o m m e r c i a lb a n k s e s p e c i a l l yt h es m a l la n d m i d d l eo n e s d on o th a v et h es u p e r i o r i t yo fc u s t o m e rr e s o u r c ei nt h e e n v i r o n m e n to f k e e nc o m p e t i t i o n f i r s t l y t h i st h e s i sa n a l y s e sd e e p l yt h es i t u a t i o no fs t e e pc o m p e t i t i o n w h i c hd o m e s t i cc o m m e r c i a lb a n k sa r ef a c i n ga tp r e s e n ta n dt h ep r a c t i s i n g s t a t eo ft h ed a t aw a r e h o u s et e c h n o l o g yi nt h ed o m e s t i ca n df o r e i g n c o m m e r c i a lb a n k s a n di td i s c u s s e st h ed a t aw a r e h o u s er e l a t e d t e c h n o l o g ya n dt h e i rd e v e l o p m e n ta n dp r o s p e c t b a s e do nw i d e l y m a s t e r i n gt h ek n o w l e d g eo fb a n k sa n da n a l y s i s o rt h es e r v i c ea n d d e v e l o p m e n tt a r g e t so f ad o m e s t i cc o m m e r c i a lb a n k t h i st h e s i sd e s i g n sa d a t aw a r e h o u s ef o rt h ec r m s y s t e mo ft h i sb a n k t h e r ea r el a r g ea m o u n t o fd a t ai nt h ed a t a b a s e s ot h es y s t e mu s e sd i s t r i b u t i o n a la n dt h e t h r e e 1 e v e ls t r u c t u r e s e c o n d l mb a s e do nt h eo b j e c t i v eo fc r ms y s t e mf o rt h ec u s t o m e r s a n a l y s i so fb a n k t h et h e s i sd e s i g n st h ed a t am o d e lo ft h i sd a t aw a r e h o u s e s y s t e m t h et h e s i sc o n f i r m sf o u rs u b j e c t sa n dd a t ag r a n u l a r i t yo ft h i s s y s t e m i n c l u d i n gt h ec u s t o m e r t h ea c c o u n t t h et r a n s a c t i o n t h ep r o d u c t a f t e r a n a l y z i n gt h e s es u b j e c t s t h et h e s i sd e s i g n st h ef a c tt a b l e d i m e n s i o n t a b l e s l n d e xs t r a t e g y m e m o r ys t r u c t u r e m e m o r ys t r a t e g ye t c f i n a l l y t h et h e s i ss t r e s s e st h er e s e a r c ho fe t l w h i c hi st h ek e y t e c h n o l o g yo ft h i sd a t aw a r e h o u s es y s t e m b e c a u s et h e r ea r el a r g e a m o u n to fd a t aa n ds o m eh e t e r o g e n e o u sd a t ai nt h eb a n k i tp r o p o s e st h e s y s t e md a t ae x t r a c ts t r a t e g y d a t ai n t e r f a c e d a t am a p p i n gr e l a t i o n s t h e d a t ac l e a na n dl o a da n ds oo n a n dr e a l i z e sp a r t so fe t l p r o c e s s k e yw o r d sd a t aw a r e h o u s e c i 蝴 d a t am o d e l e t l 原創(chuàng)性聲明 本人聲明 所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究 工作及取得的研究成果 盡我所知 除了論文中特別加以標(biāo)注和致謝 的地方外 論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果 也不 包含為獲得中南大學(xué)或其他單位的學(xué)位或證書而使用過的材料 與我 共同工作的同志對本研究所作的貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明 作者簽名 2 益立日期 上業(yè)l 年 月監(jiān)日 學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書 本人了解中南大學(xué)有關(guān)保留 使用學(xué)位論文的規(guī)定 即 學(xué)校 有權(quán)保留學(xué)位論文并根據(jù)國家或湖南省有關(guān)部門規(guī)定送交學(xué)位論文 允許學(xué)位論文被查閱和借閱 學(xué)?？梢怨紝W(xué)位論文的全部或部分內(nèi) 容 可以采用復(fù)印 縮印或其它手段保存學(xué)位論文 同時授權(quán)中國科 學(xué)技術(shù)信息研究所將本學(xué)位論文收錄到 中國學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 并通過網(wǎng)絡(luò)向社會公眾提供信息服務(wù) 作者魏絲立新簽名掣吼叢年上月叢日 碩士學(xué)位論文 第一章緒論 1 1 課題的研究背景 第一章緒論 在2 0 0 1 年中國加入w t o 之后的五年過渡期內(nèi) 我國銀行業(yè)將逐步對外開 放 這五年中 在華外資銀行營業(yè)性機(jī)構(gòu)從1 9 0 家增加到3 1 2 家 剔除機(jī)構(gòu)合并 等因素凈增1 2 2 家 由此可見 中國銀行業(yè)目前不但面臨著激烈的內(nèi)部競爭 還面臨的國外銀行業(yè)的前所未有的競爭壓力 外資銀行進(jìn)入中國市場后 往往采 用差異化服務(wù)策略 即利用標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品 先進(jìn)的管理和服務(wù) 領(lǐng)先的信息技術(shù) 爭取本地的黃金客戶 進(jìn)而擴(kuò)張市場 面對金融市場開發(fā)帶來的各種挑戰(zhàn) 我國的商業(yè)銀行正處在一個非常重要的 轉(zhuǎn)折期 目前 國內(nèi)大部分商業(yè)銀行已經(jīng)開發(fā)出了較為完善的會計系統(tǒng) 儲蓄系 統(tǒng) 國際借宿系統(tǒng) 資金系統(tǒng) 信貸系統(tǒng) 信用卡系統(tǒng)以及辦公自動化系統(tǒng)等 使得其經(jīng)營管理手段有了很大的提供 但是 國內(nèi)的銀行在市場結(jié)構(gòu) 業(yè)務(wù)范圍 和經(jīng)營理念上與國際先進(jìn)金融企業(yè)的差距還比較大 另外 國內(nèi)有一個強(qiáng)大的分 析型應(yīng)用系統(tǒng)的銀行也很少 該系統(tǒng)對內(nèi)能幫助金融企業(yè)加強(qiáng)風(fēng)險管理和績效考 核 對外能夠加強(qiáng)客戶關(guān)系管理 增加贏利 因此 在信息技術(shù)上 要求國內(nèi)商 業(yè)銀行盡快加強(qiáng)分析型應(yīng)用系統(tǒng)的建設(shè) 幫助銀行加強(qiáng)經(jīng)營管理與決策分析 了 解客戶的需求與信用風(fēng)險 開發(fā)新的產(chǎn)品和服務(wù) 利用現(xiàn)有渠道對客戶進(jìn)行交叉 鞘售 銀行每時每刻都在搜集和處理大量的信息 是一個具有信息優(yōu)勢的部門 這 些信息包括公司和個人的資料 票據(jù)信息 賬戶信息 貸款信息以及國內(nèi)外企業(yè) 行業(yè) 產(chǎn)業(yè) 產(chǎn)品信息等 如果利用這些寶貴的信息資源和獲取有益的知識 以 更好的為客戶服務(wù) 提高銀行經(jīng)營管理水平 已經(jīng)是一個迫在眉睫的問題 著名 的數(shù)據(jù)倉庫專家r m p hk i m b a l l 寫道 我們花了二十多年的時間將數(shù)據(jù)放入數(shù)據(jù) 庫 如今是該將它們拿出來的時候了一 2 1 另外 銀行的各種數(shù)據(jù)不能有效結(jié)合 形成了很多 信息孤島 使金融機(jī)構(gòu)很難將各種各樣的客戶信息統(tǒng)一起來 領(lǐng) 導(dǎo)決策層也很難搞清楚數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的整體運(yùn)作情況 不能有效的提供決策幫助 數(shù)據(jù)倉庫及相關(guān)技術(shù)就是這樣一種平臺 它能夠?yàn)楦鱾€行業(yè)的競爭提供準(zhǔn)確 的 有效的分析型數(shù)據(jù)平臺 以支持管理層的決策 c r m c u s t o m e rr c l a f i o n s h i p m a n a g e m e n t 等 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在許多行業(yè)有較廣泛的應(yīng)用 如 電信業(yè) 銀 行業(yè) 證券業(yè) 稅務(wù)領(lǐng)域 保險業(yè) 圖書館等 特別是金融銀行業(yè) 面對著日益 激烈的競爭 國內(nèi)外商業(yè)銀行和金融企業(yè)都應(yīng)用了數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)來優(yōu)化銀行的決 碩士學(xué)位論文 第一章緒論 策支持 貸款風(fēng)險控制和客戶關(guān)系管理等 數(shù)據(jù)倉庫是金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)c r m 的核 心技術(shù) 也是金融競爭優(yōu)勢的來源 1 2 國內(nèi)外銀行實(shí)施數(shù)據(jù)倉庫的動態(tài) 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在銀行業(yè)的應(yīng)用已經(jīng)越來越廣泛 世界上的大銀行都認(rèn)識到數(shù) 據(jù)倉庫對于自己決策系統(tǒng)的重要性 比如銀行卡信用卡分析系統(tǒng) 利潤貢獻(xiàn)度分 析系統(tǒng)和客戶關(guān)系管理系統(tǒng) 它們在服務(wù)提升 產(chǎn)品提供 成本管理 價格策略 和營銷費(fèi)用上發(fā)揮了重要的作用 目前 國外和國內(nèi)的部分銀行基本上正在或已 經(jīng)建立了自己的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng) 以應(yīng)對客戶的增加和日益激烈的競爭 通過對數(shù) 據(jù)的分析和加工來很快的做出正確的決策 但是 與國外銀行相比 國內(nèi)的各大 商業(yè)銀行在這方面起步較晚 而且 中國商業(yè)銀行擁有更龐大的客戶群 更廣泛 的營業(yè)網(wǎng)絡(luò) 到目前為止 雖然他們都在逐步建立了基于自己的數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉 庫 然而 這些數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)依然是錯綜復(fù)雜的互不關(guān)聯(lián) 不能準(zhǔn)確而快速 的提供信息給決策層d j 1 2 1 國外銀行業(yè)的現(xiàn)狀 國外銀行非常重視數(shù)據(jù)倉庫 因此 在這方面起步早 投入大 在技術(shù)上和 應(yīng)用的范圍和效果上都取得了非常大的進(jìn)步 據(jù)美國t h e t o w e rg r o u p 咨詢公司 的有關(guān)調(diào)查資料 1 9 9 8 年全球5 0 0 家大銀行中 已經(jīng)有近9 0 家建立了數(shù)據(jù)倉庫 1 9 9 9 年全球金融機(jī)構(gòu)用于數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)的投資高達(dá)5 4 億美元 其中僅歐美地區(qū) 就占了八成 4 1 到2 0 0 2 年 估計前5 0 0 強(qiáng)的銀行中 正在籌備 在建或已經(jīng)建 成數(shù)據(jù)倉庫的銀行至少超過了3 0 0 家 這其中包括了著名的美國花旗銀行 美洲 銀行 匯豐銀行 英國的b a r c l a y s 銀行 加拿大皇家銀行等 在客戶關(guān)系管理上 目前全球前二十大銀行中 大部分都已經(jīng)采取了數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)作為該管理系統(tǒng)的 平臺 平均的獲利率超過1 5 f 5 j 6 英國b a r c l a y s 是全球最早實(shí)施基于資產(chǎn)負(fù)債管理數(shù)據(jù)倉庫的銀行 對每個事 業(yè)部資金的分配以信用 市場 企業(yè)和經(jīng)營風(fēng)險為考慮因素 壞賬勾銷顯著下降 陰 加拿大皇家銀行通過實(shí)施數(shù)據(jù)倉庫 大幅度提供了客戶細(xì)分的準(zhǔn)確性 在目 標(biāo)客戶行銷活動中 r s p 儲蓄有1 1 的提高 實(shí)現(xiàn)了以價值為基礎(chǔ)的客戶分析 增加了近2 0 的高利潤貢獻(xiàn)客戶 從而使得該銀行在過去的三年中 每年市場營 銷帶來的收入都有兩位數(shù)字的增長 目前 加拿大皇家銀行完全可以依靠數(shù)據(jù)的 強(qiáng)大功能對客戶進(jìn)行細(xì)分 以客戶的分布來細(xì)分市場 管理上已經(jīng)非常扁平化 2 碩十學(xué)位論文 第一章緒論 美國美洲銀行在1 9 9 8 年與國民銀行合并后成為世界上最大的零售銀行 其 機(jī)構(gòu)分布在全球4 5 個國家 總資產(chǎn)世界排名第四位 作為如此大的銀行巨鱷 每天需要處理的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量巨大 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)也積累了海量的數(shù)據(jù) 美洲銀 行于1 9 8 6 年就開始投資建立數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng) 由開始數(shù)據(jù)庫的容量2 0 g 逐步擴(kuò)展 成3 4 t b 的龐大系統(tǒng) 這套系統(tǒng)在1 9 9 4 年的洛杉礬大地震后充分顯示了其價值 銀行根據(jù)郵政編碼進(jìn)入到每個區(qū)以了解地震破壞的區(qū)域和程度 由此在短期內(nèi)確 定了損失 在信用卡業(yè)務(wù)的拓展方面 該數(shù)據(jù)倉庫也起了很大的作用 對該數(shù)據(jù) 倉庫中的客戶信息的分析 一方面 識別出哪些是優(yōu)質(zhì)客戶 對這些客戶提供更 好的服務(wù) 另一方面 對那些信用差的客戶 防止其呆帳行為 以降低風(fēng)險 另 外 在一次促銷活動 通過分析系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)找出那些使用了美洲銀行的服務(wù)但 沒有使用信用卡服務(wù)的2 5 萬個經(jīng)常有信用卡消費(fèi) 收入固定 信用度較好的客 戶 給予一些優(yōu)惠等來吸引他們 在這次促銷活動吸引了其中的2 3 即大約6 萬個高高貢獻(xiàn)度的信用卡客戶 1 2 2 國內(nèi)銀行業(yè)的現(xiàn)狀和不足 與國外銀行相比 中國的商業(yè)銀行擁有更龐大的客戶群體 更廣泛的營業(yè)網(wǎng) 絡(luò) 但是國內(nèi)的商業(yè)銀行是從上世紀(jì)末才開始逐漸開展數(shù)據(jù)倉庫項引3 引 1 9 9 8 年 招商銀行通過與s y b a s e 公司等合作 聯(lián)合開發(fā)了招商銀行數(shù)據(jù)倉 庫系統(tǒng) 包括人事 儲蓄 會計等系統(tǒng) 成為國內(nèi)銀行業(yè)界第一個成功可用的數(shù) 據(jù)倉庫系統(tǒng) 2 0 0 1 年 中國工商銀行正是啟用了數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)工程 通過建立領(lǐng)先的綜 合業(yè)務(wù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)中心和構(gòu)造功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)倉庫 形成了先進(jìn)的金融信息技術(shù) 平臺 開創(chuàng)了經(jīng)營管理信息化的新局面 臺灣地區(qū)的信托商業(yè)銀行也利用數(shù)據(jù)倉庫管理信用卡業(yè)務(wù) 采用了基于活動 的成本核算 以進(jìn)一步了解每位客戶的利潤貢獻(xiàn)度 大大節(jié)省了營銷成本 從而 成為臺灣地區(qū)最大的發(fā)卡銀行和信用卡業(yè)務(wù)獲利最高的銀行 其他國有銀行和私營銀行也逐步開始建立基于本行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫 系統(tǒng) 如中國銀行 中國農(nóng)業(yè)銀行 中國建設(shè)銀行等 雖然己經(jīng)在信用卡管理 報表生成 客戶關(guān)系管理等方面取得了一些成績 但是仍存在著構(gòu)建方法不夠科 學(xué) 模型不清晰 應(yīng)用開發(fā)不足的等普遍問題 3 碩士學(xué)位論文 第一章緒論 1 3 數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)技術(shù)研究 1 3 1 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 1 數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn) 要準(zhǔn)確的給數(shù)據(jù)倉庫下一個定義比較困難 我們可以簡單的理解為數(shù)據(jù)倉庫 就是存放數(shù)據(jù)的地方 但這種理解比較膚淺 沒有把數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫區(qū)別開來 更沒有突出數(shù)據(jù)倉庫的本質(zhì)特征 目前普遍采用的定義是權(quán)威的數(shù)據(jù)倉庫之父 w h i n m o n 給出的 數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的 集成的 時變的 非易失的數(shù) 據(jù)集 支持管理部門的決策過程 2 1 這個定義概括了數(shù)據(jù)倉庫的四個主要特征 道出了數(shù)據(jù)倉庫與其他存儲系統(tǒng) 如關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) 事務(wù)處理系統(tǒng) 文件系統(tǒng) 等 的區(qū)別 同時指出了數(shù)據(jù)倉庫是為支持管理部門的決策服務(wù)的 而不是普通 的數(shù)據(jù)存儲 1 面向主題 s u b j e c t o r i e n t e d 操作型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)組織面向事務(wù)處理任務(wù) 各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間各自分離 而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題域進(jìn)行組織 主題是一個抽象的概念 是 指用戶使用數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行決策時所關(guān)心的重點(diǎn)方面 一個主題通常與多個操作型 信息系統(tǒng)相關(guān) 2 集成的 i n t e g r a t e d 對源數(shù)據(jù)的集成是數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)中最關(guān)鍵 也是最復(fù)雜的一步 數(shù)據(jù)倉庫中 存儲的數(shù)據(jù)是從各國分散子系統(tǒng)中提取出來的 但并不是原有數(shù)據(jù)的簡單拷貝 而是經(jīng)過統(tǒng)一綜合 由于源數(shù)據(jù)不適合用來分析 在進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫之前必須經(jīng)過 綜合 計算 拋棄等方法分析處理不需要的數(shù)據(jù)項 并增加一些可能涉及的外部 數(shù)據(jù) 以此來消除不一致和錯誤之處 以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量 否則 用那些不準(zhǔn)確 或不正確的數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)果就不能做出科學(xué)的決策 2 非易失 n o n v o l a t i l e 數(shù)據(jù)不可更新是從數(shù)據(jù)的事業(yè)方式上來看的 數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)倉庫后 最終 用戶只能通過分析工具進(jìn)行查詢和分析而不能修改 即數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)對最終用 戶而言是只讀的 4 時變的 t i m e v a i l a n t 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)的不可更新是針對應(yīng)用而言 即用戶分析處理時不更新數(shù)據(jù) 但不是說 數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫以后就永遠(yuǎn)不變 這些數(shù)據(jù)會隨時間變化而定期更 新 每隔一段固定的時間間隔 將抽取運(yùn)行數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù) 經(jīng)過轉(zhuǎn)換 后集成到數(shù)據(jù)倉庫中 隨著時間的變化 數(shù)據(jù)以更高的綜合層次被不斷綜合 以 4 碩十學(xué)位論文第一章緒論 適應(yīng)趨勢分析的要求 當(dāng)數(shù)據(jù)超過數(shù)據(jù)倉庫的存儲期限 或?qū)Ψ治鰺o用時 就從 數(shù)據(jù)倉庫中刪除這些數(shù)據(jù) 2 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別 作為數(shù)據(jù)存儲的工具 數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫是一樣的 都可用于保存數(shù)據(jù) 數(shù) 據(jù)庫技術(shù)已經(jīng)發(fā)展了幾十年 并應(yīng)用到了各個行業(yè)中 已經(jīng)是一種較成熟的技術(shù) 而數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)則是一種新發(fā)展的技術(shù) 但是數(shù)據(jù)庫關(guān)注的是事務(wù)處理的及時 性 完整性與正確性 在數(shù)據(jù)的分析處理方面存在缺乏集成性 主題不明確等缺 點(diǎn)1 9 1 1 0 1 數(shù)據(jù)庫由于其自身條件所限 不能作為大規(guī)模數(shù)據(jù)綜合分析平臺 企業(yè) 的決策追徹需要一種新的技術(shù)來提供支持 這種新的技術(shù)就是數(shù)據(jù)倉庫 它們之 間主要有以下幾點(diǎn)區(qū)別 1 系統(tǒng)任務(wù)不同 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要區(qū)別體現(xiàn)在o l t p o n l i n et r a n s a c t i o n p r o c e s s i n g 和o l a p o n l i n ea n a l y t i c a lp r o c e s s i n g 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的主要任務(wù)是聯(lián) 機(jī)事務(wù)處理 o l t p 例如 日常生活中的成績查詢 購買火車票 預(yù)定飛機(jī)票 等 而數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要任務(wù)則是基于o l a p 技術(shù)的數(shù)據(jù)分析 支持復(fù)雜的 分析操作 其主要目的是提供決策支持 2 設(shè)計的面向性不同 數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計 而數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的設(shè)計 3 數(shù)據(jù)內(nèi)容不同 數(shù)據(jù)庫一般存儲數(shù)據(jù)量相對小 需要在線交易的數(shù)據(jù) 但這些數(shù)據(jù)不能用于 決策 而且數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是被數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)淘汰的 過時 的海量歷史數(shù)據(jù) o l a p 系統(tǒng)提供對這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總 聚集以及在不同粒度級別上進(jìn)行分析 的能力 4 設(shè)計的指導(dǎo)方法不同 數(shù)據(jù)庫設(shè)計采用范式理論來指導(dǎo) 目的是盡量避免數(shù)據(jù)冗余 數(shù)據(jù)倉庫在設(shè) 計時則允許存在數(shù)據(jù)冗余 甚至存在較大的冗余 可以不遵守范式理論 5 目的不同 數(shù)據(jù)庫是為常規(guī)的數(shù)據(jù)管理而設(shè)計的 以提供實(shí)時的數(shù)據(jù)檢索和存儲服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫則是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計 企業(yè)管理層提供決策支持 其基本概念是維表 和事實(shí)表 6 訪問模式不同 對數(shù)據(jù)庫的訪問主要是原子事務(wù)組成 并且需要對其進(jìn)行并發(fā)控制和恢復(fù)操 作 對數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的訪問則絕大部分是只讀訪問 多體現(xiàn)維復(fù)雜的查詢 不要 考慮并發(fā)控制 5 碩十學(xué)位論文 第一章緒論 因此 數(shù)據(jù)倉庫的出現(xiàn) 并不是要取代數(shù)據(jù)庫 它們是兩種目的不同 并行 發(fā)展的數(shù)據(jù)處理技術(shù) 3 o l a p 技術(shù) 聯(lián)機(jī)分析處理 o n l i n ea n a l y t i c a lp r o c e s s i n g o l a p 是由關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技 術(shù)的創(chuàng)始者e e c o d d 在1 9 9 3 年提出的 針對o l t p 已經(jīng)不能滿足用戶對數(shù)據(jù)庫 查詢分析的需求 他提出了多維數(shù)據(jù)庫和多維分析的概念 從而描述了信息處理 技術(shù)的一個新領(lǐng)域 1 3 1 o l a p 是一種軟件技術(shù) 它使分析人員 經(jīng)理和主管人員 能夠通過快速的 一致的和交互式的訪問來獲取并理解各種可能的信息視圖的數(shù) 據(jù) 這些信息由原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換而來 用來反映一個企業(yè)實(shí)際的維度 其主要特征 有 建模功能 存儲功能 獨(dú)立性 快速性 交互性和展示功能 o l a p 與數(shù)據(jù)倉庫有著密切的聯(lián)系 但是二者又是兩個不同的概念 o l a p 是使用客戶端應(yīng)用程序?qū)?shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析的一種技術(shù) 通過這種技 術(shù) 分析人員能夠從多種角度對從原始數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察和分析 以實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)深入 的了解并從中獲取潛在規(guī)律 o l a p 的核心是 維 的概念 因此o l a p 也可以說是一種多維數(shù)據(jù)分析的 工具 進(jìn)行o l a p 分析的前提是必須建好數(shù)據(jù)倉庫 也就是說 o l a p 分析是在 數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上進(jìn)行的 利用o l a p 復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢 數(shù)據(jù)對比 數(shù)據(jù)抽取 等能力可以對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度 深層次的分析 可以在不同的粒度 上對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 得到不同形式的知識和結(jié)果 并將結(jié)果以直觀的形式提供給 決策層 從而實(shí)現(xiàn)對決策的支持 1 4 1 為了滿足決策支持或者在多維環(huán)境下特定 的查詢和報表需求 o l a p 的分析工具是以變量 維 維的層次 維成員 多維 數(shù)組 數(shù)據(jù)單元等基本概念來展開的 1 o l a p 分析的基本操作 o l a p 分析主要是指采用切片 切塊 旋轉(zhuǎn) 鉆取 等基本操作手段 對以 多維形式組織的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入研究 從而使客戶達(dá)到從多個角度 多個細(xì)節(jié)分析 數(shù)據(jù)的目的 2 o l a p 的實(shí)現(xiàn)技術(shù) o l a p 系統(tǒng)按照其存儲器的數(shù)據(jù)存儲格式可以分為關(guān)系o l a p r e l a t i o n a l o l a p 簡稱r o l 廿 多維o l a p m u l t i d i m e n s i o n a lo l a p 簡稱m o l a p 和混合型o l a p h y b r i do l a p 簡稱h o l a p 三種類型 r o l a p r o l a p 基本數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)均存放于r d b m s 中 r o l a p 將多 維數(shù)據(jù)庫的多維結(jié)構(gòu)劃分為兩類表 一類是事實(shí)表 用來存儲數(shù)據(jù)和維關(guān)鍵字 另一類是維表 即對每個維至少使用一個表來存放維的層次 成員類別等維的描 述信息 維表和事實(shí)表通過主關(guān)鍵字和外關(guān)鍵字聯(lián)系在一起 形成了 星型模式 6 碩士學(xué)位論文 第一章緒論 對于層次復(fù)雜的維 為避免冗余數(shù)據(jù)占用過大的存儲空間 可以使用多個表來描 述 這種星型模式的擴(kuò)展稱為 雪花模式 r o l a p 的最大好處是可以實(shí)時地從 源數(shù)據(jù)中獲得最新數(shù)據(jù)更新 以保持?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)時性 缺陷則在于運(yùn)算效率比較低 用戶等待響應(yīng)時間比較長 m o l a p m o l a p 基本數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)均存放于多維數(shù)據(jù)庫中 多維數(shù)據(jù) 在存儲中將形成 數(shù)據(jù)立方體 c u b e 的結(jié)構(gòu) 此結(jié)構(gòu)在得到高度優(yōu)化后 可以 最大程度地提高查詢性能 隨著源數(shù)據(jù)的更改 m o l a p 存儲中的對象必須定期 處理以合并這些更改 兩次處理之間的時間將構(gòu)成滯后時間 在此期間 o l a p 對象中的數(shù)據(jù)可能無法與當(dāng)前源數(shù)據(jù)相匹配 維護(hù)人員可以對m o l a p 存儲中 的對象進(jìn)行不中斷的增量更新 m o l a p 的優(yōu)勢在于由于經(jīng)過了數(shù)據(jù)多維預(yù)處 理 分析中數(shù)據(jù)運(yùn)算效率高 主要的缺陷在于數(shù)據(jù)更新有一定延滯 h o l a p h o l a p 基本數(shù)據(jù)存放于r d b m s 中 聚合數(shù)據(jù)存放于多維數(shù)據(jù)庫 中 用戶可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求 選擇哪些模型采用r o l a p 哪些采用 m o l a p 一般來說 會將非常用或需要靈活定義的分析使用r o l a p 方式 而 常用 常規(guī)模型采用m o l a p 實(shí)現(xiàn) 4 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的發(fā)展前景 隨著數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的發(fā)展 其在各個企業(yè)的應(yīng)用了十多年 譬如 電信業(yè) 銀行業(yè) 證券業(yè) 稅務(wù)領(lǐng)域 保險業(yè) 圖書館等 成功和失敗的示例都比較多 總體來說 目前的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)已經(jīng)發(fā)展得較為成熟 如華爾街6 0 的銀行 保 險 證券等公司采用了數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險管理 c r m 等 其中包括著名的 摩根 花期銀行 加拿大蒙特利爾銀行 加黃銀行等 1 7 l 1 電信業(yè) 目前 中國加入w t o 后 國外的電信企業(yè)將逐步進(jìn)入我國市場 使得我國 電信行業(yè)的競爭正在一步步邁向國際化和市場化 也使得我國電信業(yè)的競爭日趨 白熱化 這就需要我國的電信運(yùn)營商通過更好的產(chǎn)品和更完善的服務(wù)來贏取更多 的客戶和最終的勝利 在這種形式下 我國電信行業(yè)的老大中國電信做出重大決 策 決定利用最近十年發(fā)展起來的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)及基于此技術(shù)的商業(yè)智能 深層 次 多角度的挖掘 分析當(dāng)前和歷史的生產(chǎn)數(shù)據(jù) 客戶信息 競爭對手的信息等 相關(guān)環(huán)境的多種數(shù)據(jù) 發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在的聯(lián)系 從而得到寶貴的決策支持信息 并對 企業(yè)未來的生產(chǎn)計劃和長遠(yuǎn)規(guī)劃提供指導(dǎo) 2 銀行業(yè) 通過實(shí)施先進(jìn)的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù) 銀行能夠?qū)θ袠I(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中存儲和管 理 合理地對信息進(jìn)行詳細(xì)分類 準(zhǔn)確收集和分析信息 確保管理層隨時掌握銀 行的經(jīng)營風(fēng)險 情況和目標(biāo)等 銀行可以通過對數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析 衡 7 碩士學(xué)位論文 第一章緒論 量各類客戶需求 滿意度 潛在價值 信用度和風(fēng)險度等指標(biāo) 以識別客戶群體 實(shí)施差別服務(wù)的策略提供技術(shù)支持 在國內(nèi) 我國的商業(yè)銀行也在逐步實(shí)施數(shù)據(jù) 倉庫技術(shù)來應(yīng)對不斷激烈的競爭 1 3 2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 隨著數(shù)據(jù)庫的廣泛應(yīng)用 人們陷入了 數(shù)據(jù)豐富 知識貧乏 的尷尬處境中 因此人們急需一種新技術(shù)和自動工具可以幫助我們科學(xué)地進(jìn)行決策 數(shù)據(jù)挖掘技 術(shù)就是這樣一類技術(shù) 數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的 不完全的 有噪聲的 模糊的 隨機(jī)的應(yīng)用數(shù)據(jù)中 提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識的過程 l 引 從廣 義上來看 數(shù)據(jù)分析分為驗(yàn)證型分析 v e r i f i c a t i o n d r i v e nd a t aa n a l y s i s 和挖掘 型分析 d i s c o v e r y d r i v e nd a t am i n i n g 其中 多維查詢和o l a p 屬于驗(yàn)證型 范疇 它們可以很方便地觀察系統(tǒng)的實(shí)際情況 以確定某種假設(shè)是否成立 數(shù)據(jù) 挖掘則是在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)未知的知識 屬于挖掘型分析 數(shù)據(jù)挖掘是許多學(xué)科 的交叉 運(yùn)用了統(tǒng)計學(xué) 計算機(jī) 數(shù)學(xué)等學(xué)科的技術(shù) 其任務(wù)主要是關(guān)聯(lián)分析 聚類分析 分類 預(yù)測 時序模式和偏差分析掣1 9 1 1 數(shù)據(jù)挖掘過程 在很多領(lǐng)域 人們把數(shù)據(jù)挖掘作為k d d k n o w l e d g ed i s c o v e r yi nd a t a b a s e 過程中對數(shù)據(jù)真正應(yīng)用算法抽取知識的那一部分 k d d 過程是一個復(fù)雜的過程 其步驟如下 研究問題域 選擇目標(biāo)數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)預(yù)處理 數(shù)據(jù)挖掘 模式解釋與 評價 應(yīng)用等 捌 但是在商業(yè)領(lǐng)域中 數(shù)據(jù)挖掘是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù) 數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取 轉(zhuǎn)換 分析和其他模型化處理 從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性 信息 這個概念其實(shí)包括了整個知識挖掘過程 因此 雖然數(shù)據(jù)挖掘是整個知識 挖掘過程中的一個重要步驟 但在本論文中后面提到的數(shù)據(jù)挖掘即指的知識挖掘 過程 2 數(shù)據(jù)挖掘方法 數(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)展的過程中 各種挖掘方法也在不斷的涌現(xiàn)出來并不斷成 熟 主要有決策樹 關(guān)聯(lián)分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粗糙集 遺傳算法 模糊集 概率論 與數(shù)里統(tǒng)計等 1 決策樹 是指利用信息論中的信息增益尋找數(shù)據(jù)庫中具有最大信息量 的屬性字段 建立決策樹的一個結(jié)點(diǎn) 再根據(jù)該屬性字段的不同取值建立樹的分 支 每個分支子集中重復(fù)建立樹的下層結(jié)點(diǎn)和分支的過程 決策樹對于多峰分布 類型的問題尤為有用 利用決策樹采用分級的形式 能夠把一個復(fù)雜的多類別分 類問題轉(zhuǎn)化為若干簡單的分類問題來解決 2 關(guān)聯(lián)規(guī)則 碩士學(xué)位論文 第一章緒論 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘即在當(dāng)前記錄的各個特征間尋找內(nèi)在的聯(lián)系 它的典型應(yīng)用就 是購物籃分析 即在某個商店的銷售使用數(shù)據(jù)中分析該商店的 大部分顧客會在 一次購物中同時購買什么商品 以便對商品促銷 布局等提供幫助 3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人的頭腦 通過一個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)和應(yīng)用所學(xué)知識來生成 分類和預(yù)測的模式 它是一種最復(fù)雜的分類和回歸算法 這種方法在數(shù)據(jù)是不定 型的且沒有任何明顯模式的情況下很有效 3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀 目前 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各個行業(yè)的應(yīng)用十分廣泛 如電信 銀行 保險 交 通 零售等領(lǐng)域 數(shù)據(jù)挖掘能夠解決以下一些典型的商業(yè)問題 數(shù)據(jù)庫營銷 客 戶群體分析 背景分析 交叉銷售 客戶流失性分析 客戶信用記分 欺詐發(fā)現(xiàn) 竺 2 1 1 可o 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在國內(nèi)外金融領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用 銀行等金融需要搜集和處理大 量數(shù)據(jù) 對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 發(fā)現(xiàn)其數(shù)據(jù)模式和特征 然后挖掘出某個客戶 消費(fèi)群體和組織的金融或商業(yè)興趣 并且能夠觀察整個金融市場的變化趨勢 2 2 1 如 世界著名的金融信息服務(wù)公司r e u t e r e s 它利用的數(shù)據(jù)大都是外部的數(shù)據(jù) 這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量就是公司生存的關(guān)鍵所在 必須從數(shù)據(jù)中檢測出錯誤的成分 r e u t e r e s 用s p s s 的數(shù)據(jù)挖掘工具s p s s c l e m e n t i n e 建立數(shù)據(jù)挖掘模型 極大地 提高了錯誤的檢測 保證了信息的正確和權(quán)威性 1 3 3c r m 相關(guān)內(nèi)容 客戶是企業(yè)最重要的資源 對以服務(wù)為主要 產(chǎn)品一的銀行來說尤其如此 在當(dāng)今激烈競爭的市場環(huán)境中 能否了解客戶的實(shí)際需求 并提供量身定制的個 性化服務(wù) 已成為決定銀行成功與否的關(guān)鍵因素 銀行建立c r m 系統(tǒng)的目的是 從客戶需求出發(fā) 及時準(zhǔn)確地制定市場決策 不斷維護(hù)和拓展客戶群 同時優(yōu)化 銀行內(nèi)部的資源 提高銀行的運(yùn)作效率 挖掘更多的創(chuàng)收機(jī)遇 從而實(shí)現(xiàn)收益的 持續(xù)增長 1 c 蹦概述 客戶關(guān)系管理 c u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n t c r m 最初起源于2 0 世紀(jì)8 0 年代初提出的 接觸管理 c o n t a c tm a n a g e m e n t 即專門收集整理客戶 與公司聯(lián)系的所有信息 2 3 1 c r m 的產(chǎn)生是在1 9 9 0 年前后 由國際上比較權(quán)威的 研究組織g a r t n e rg r o u p 正是提出c r m 的概念 客戶關(guān)系管理 c r m 是為了 代表增進(jìn)盈利 收入和客戶滿意度而設(shè)計 企業(yè)范圍的商業(yè)戰(zhàn)略 經(jīng)過近2 0 年的發(fā)展 c r m 日趨成熟 最終形成了一套完整的管理理論體系 并發(fā)展成為 9 碩七學(xué)位論文 第一章緒論 兩種c r m 類型 運(yùn)營型c r m 和分析型c r m 1 運(yùn)營型c r m o p e r a t i o n a lc r m 運(yùn)營型c r m 在企業(yè)成功方面起著重要的作用 它要求所有業(yè)務(wù)流程的流線 化和自動化 包括由多渠道的客戶 接觸點(diǎn) 的整合 前臺和后臺運(yùn)營之間的平 滑連接和整合 2 分析型c r m a n a l y t i c a lc r m 分析型c r m 主要是分析運(yùn)營型c r m 種獲取的各種數(shù)據(jù) 進(jìn)而為企業(yè)的經(jīng) 營 決策提供可靠的量化依據(jù) 這時的分析需要用到許多先進(jìn)的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù) 分析工具 如數(shù)據(jù)倉庫 o l a p 分析和數(shù)據(jù)挖掘等 在銀行業(yè)中分析型c r m 應(yīng) 用得較多 2 商業(yè)銀行實(shí)施c r m 的目的 隨著市場競爭的日益激烈 消費(fèi)者對產(chǎn)品選擇的科技越來越大 一個公司在 研究和拓展產(chǎn)品的物質(zhì)市場時 必須研究和拓展產(chǎn)品在客戶心中的市場 因此 c r m 是許多企業(yè)提高核心競爭的法寶 目前c r m 在各個行業(yè)的應(yīng)用非常廣泛 如金融行業(yè) 電信行業(yè) 零售行業(yè) 保險行業(yè) 醫(yī)藥行業(yè) 旅游行業(yè)等 雖然企 業(yè)實(shí)施c r m 時也有一些失敗的經(jīng)歷 但是在各行各業(yè)的應(yīng)用c r m 之后取得效 果還是比較明顯的 特別是銀行業(yè) 競爭尤其激烈 目前 全球有幾百家銀行 我國四大國有商 業(yè)銀行 其他私營銀行就有幾十家 要想在如此多的競爭者中取勝 更快更好的 做出正確的決策而吸引更多的客戶顯得極為重要 銀行實(shí)施c r m 就是在這種情 形下產(chǎn)生和發(fā)展起來的 銀行c r m 的優(yōu)勢主要有以下四點(diǎn) 1 挖掘客戶的潛在價值 銀行通過長期的營運(yùn) 積累了相當(dāng)豐富的客戶信息資源 但這些信息都是處 于相當(dāng)獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫或表中 形成了一個個 信息孤島 不通過特定技術(shù)對它 們進(jìn)行處理 很難發(fā)現(xiàn)它們之間的內(nèi)在聯(lián)系 這些信息被綜合處理之后能比較準(zhǔn) 確的反映出客戶的購買力 收入 服務(wù)歷史 生活方式等 通過分析可能預(yù)知客 戶將來的行為等 比如 國外某銀行有這樣一個案例 在一次 2 使銀行更了解客戶的真正需求 客戶的需求是企業(yè)經(jīng)營的核心 只有了解了客戶的需求 才能做出令客戶滿 意的產(chǎn)品 從而在競爭中吸引更多客戶 銀行客戶需要的是方便 快捷的服務(wù)和 服務(wù)人員禮貌 周到的服務(wù) 如何真正把握客戶的需求 如何向客戶提供一對一 的優(yōu)質(zhì)服務(wù) 提供客戶的滿意程度 增加競爭力 就是客戶關(guān)系管理的目標(biāo) 3 能對盈利客戶進(jìn)行針對性營銷 在各個行業(yè) 銀行業(yè)也不例外 存在著一個著名的 a 定律 占客戶群2 0 1 0 碩士學(xué)位論文 第一章緒論 的客戶實(shí)現(xiàn)利潤往往占到總利潤的8 0 以上 這2 0 的客戶就是企業(yè)的黃金客 戶 c r m 要做的就是根據(jù)對客戶的成本利潤分析 來找出這一部分客戶 并對 市場進(jìn)行細(xì)分 針對不同的客戶實(shí)施不同的策略 4 提高客戶忠誠度 有調(diào)查表明 要爭取一個新客戶比保持現(xiàn)有客戶需要多幾倍的成本 銀行實(shí) 施c r a m 對于留著老客戶 提高客戶的忠誠度 使之不投向自己的競爭對手有 較大的幫助 銀行擁有客戶的各種資料 可以通過建立c r m 體系來了解每個老 客戶 從而根據(jù)客戶的需求提供服務(wù) 3 客戶滿意度和忠誠度 客戶滿意和客戶忠誠是兩個相關(guān)的概念 它們之間相互促進(jìn)補(bǔ)充 只有滿意 的客戶才會對企業(yè) 忠誠 同時 客戶滿意是以客戶 忠誠一為支點(diǎn) 客戶的 非常滿意并不意味著就會忠誠 大多數(shù)客戶滿意只是比較之后的感覺 可能是沒 有投訴或感覺不好的地方 但并不一定就要忠誠 只有一個高度滿意的客戶才會 對企業(yè)忠誠更久 而一般滿意的客戶一旦發(fā)現(xiàn)更好的產(chǎn)品 就會很容易的選擇其 他供應(yīng)商 科特勒的研究指出 企業(yè)可能流失8 0 極不滿意的客戶 4 0 有些不 滿意的客戶 2 0 一般不滿意的客戶和1 0 一般滿意的客戶 公司只會流失1 的高度滿意的客戶 9 5 的不滿意客戶不會投訴 僅僅是停止購買1 2 4 1 因此 要 使客戶有高滿意度是有一定困難的 客戶滿意是指一個產(chǎn)品的可感知效果與客戶的期望值相比較后 所形成的愉 悅或失望感覺狀態(tài) 企業(yè)可以通過一些連續(xù)性或非連續(xù)性調(diào)查 獲取客戶對特定 產(chǎn)品和服務(wù)的滿意度 未滿足需求 再次購買率和推薦率等指標(biāo)的評價 這種調(diào) 查能夠?qū)ζ髽I(yè)當(dāng)前服務(wù)的質(zhì)量進(jìn)行量化的評估 并通過因素重要性推導(dǎo)模型判斷 服務(wù)中急需改進(jìn)的因素 以此來改善產(chǎn)品質(zhì)量 服務(wù)態(tài)度和維護(hù)擴(kuò)大現(xiàn)有客戶群 基礎(chǔ) 保留一個老客戶的成本只有開發(fā)一個新客戶成本的六分之一 因此 保留老 客戶成為許多企業(yè)的重要目標(biāo) 保留老客戶的時間越長 獲得的利潤久越高 有 研究表明 在許多企業(yè)客戶的忠誠度提高5 將帶來2 5 8 5 的收益增長 現(xiàn) 代社會中 企業(yè)競爭力在市場主要體現(xiàn)為品牌競爭力 然而 企業(yè)要提供品牌競 爭力 關(guān)鍵在于提高客戶的品牌忠誠度 企業(yè)應(yīng)該通過各種途徑 如和客戶建立 長期的關(guān)系 加強(qiáng)和客戶之間的溝通 優(yōu)化客戶關(guān)系 以熟知客戶的需求 并確 ?？蛻舻囊筘灤谄髽I(yè)經(jīng)營過程中 4 國內(nèi)外商業(yè)銀行實(shí)施c r m 現(xiàn)狀 從上個世紀(jì)9 0 年代開始 國外的商業(yè)銀行就逐步把數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)應(yīng)用到 c r m 中 最早把c r m 引入銀行業(yè)的是花旗銀行 花旗銀行善于運(yùn)用新技術(shù)搶 碩士學(xué)位論文 第一章緒論 占市場和潛在客戶 這也是花旗銀行在日益激烈的銀行業(yè)競爭中取勝的一個法 寶 c r m 的實(shí)施使花旗銀行從 以產(chǎn)品為中心 的模式轉(zhuǎn)移到 以客戶為中心一 的模式 銀行關(guān)注的焦點(diǎn)從內(nèi)部運(yùn)作轉(zhuǎn)移到客戶關(guān)系上來 運(yùn)用系統(tǒng) 花旗銀能 準(zhǔn)確地說出誰是他們盈利來源最多的客戶 并能在1 0 分鐘內(nèi)講清楚重要的銀行 客戶使用了多少種銀行產(chǎn)品 這無疑使花旗在同業(yè)中顯得鶴立雞群 另外 英國 巴克利銀行 加拿大皇家銀行 美國美洲銀行 荷蘭皇家銀行 日本三菱銀行等 一些國際銀行巨頭都建立了完善的數(shù)據(jù)倉庫來支持自己的決策 并從中獲取了比 建立數(shù)據(jù)倉庫的前期投資更為豐富的利潤回報 2 5 1 相對于國外商業(yè)銀行較早建立了以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)的c r m 系統(tǒng) 我國商業(yè) 銀行在這方面的起步較晚 2 0 0 6 年我國銀行業(yè)已對外完全開放 國外銀行的進(jìn) 入使得我國的商業(yè)銀行面臨的競爭也將變得更為激烈 現(xiàn)在國內(nèi)幾大商業(yè)銀行都 在著手調(diào)研 準(zhǔn)備或者嘗試實(shí)施各種基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的c r m 解決方案 中國 工商銀行進(jìn)行了以個人客戶關(guān)系管理 p c r m 和個人業(yè)績價值管理 p v m s 為主題的應(yīng)用試點(diǎn) 中國銀行則全面規(guī)劃了信用卡系統(tǒng) 其中很重要的一個子系 統(tǒng)就是基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的銷售和客戶服務(wù)系統(tǒng) 2 6 1 中國農(nóng)業(yè)銀行已經(jīng)在廣東 分行進(jìn)行經(jīng)營分析系統(tǒng)的建設(shè) 基于數(shù)據(jù)倉庫的c r m 在商業(yè)銀行的應(yīng)用雖然有很多成功的案例 但是許多 國內(nèi)外的商業(yè)銀行c r m 系統(tǒng)實(shí)施的效果總體上并不理想 有些甚至以失敗而告 終 英國顧問公司b u t l e rg r o u p 的一份報告指出 使用c r m 的失敗率高達(dá)7 0 g a r t n e r 的調(diào)查研究表明 在所有c r m 項目中大約5 5 沒有達(dá)到軟件用戶的預(yù) 期目標(biāo) 2 7 1 因此 商業(yè)銀行要利用c r m 數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)盈利 還有許多工作要做 其實(shí)施也將是一個長期的過程 1 4 課題來源及研究意義 本人是在導(dǎo)師的安排下前往北京長信通信息技術(shù)有限公司實(shí)習(xí)的 參與了該 公司項目組在某銀行科技部的核心系統(tǒng)維護(hù)和其他相關(guān)項目的開發(fā) 包括該銀行 核心系統(tǒng)維護(hù) c r m 數(shù)據(jù)倉庫項目 貴賓卡積分系統(tǒng)項目和第二期記賬式國債 項目的開發(fā)工作 在充分理解該銀行業(yè)務(wù)特點(diǎn)和現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上 本論文對該銀行 數(shù)據(jù)倉庫項目開發(fā)進(jìn)行了深入研究和設(shè)計 在目前全球化競爭日益激烈的環(huán)境下 一個企業(yè)要在競爭中取勝的關(guān)鍵是它 能否根據(jù)各種不同用戶的需求做出快速而準(zhǔn)確的決策并提供優(yōu)秀的服務(wù)和產(chǎn)品 在金融銀行業(yè)尤其如此 銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中積累了大量的各種數(shù)據(jù) 這其中包括 具有隱藏有潛在價值的客戶信息 但缺乏一種機(jī)制來發(fā)現(xiàn)這些信息的利用價值 通過對客戶及相關(guān)信息進(jìn)行處理 將會發(fā)掘優(yōu)質(zhì)客戶 控制各種風(fēng)險和推出針對 1 2 碩士學(xué)位論文 第一章緒論 性的服務(wù)等 由于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是針對業(yè)務(wù)處理的o l t p 系統(tǒng) 這些數(shù)據(jù)并不 能直接用來分析 這就需要建立一個o l a p 的平臺來為以上決策提供支持 這 就是數(shù)據(jù)倉庫 對于該銀行 為應(yīng)對國內(nèi)外金融業(yè)的激烈競爭 建立基于本行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的 全行統(tǒng)一的 數(shù)據(jù)一致的 能夠?qū)υ敿?xì)歷史交易數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析的數(shù)據(jù)倉庫系 統(tǒng)顯得尤為重要 1 5 論文的研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu) 本文在分析了目前數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r和國內(nèi)外商業(yè)銀行實(shí)旋數(shù)據(jù)倉 庫的背景下 深入討論的數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)技術(shù) 數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn) o u 心 數(shù)據(jù)挖 掘的過程 方法和應(yīng)用現(xiàn)狀 c r m 客戶關(guān)系管理 銀行實(shí)施c r m 的目的 客戶滿意度忠誠度 銀行業(yè)c r m 的現(xiàn)狀等 并結(jié)合某銀行的業(yè)務(wù)狀況和發(fā)展目 標(biāo) 針對該銀行提出了自己的解決方案 給出了該商業(yè)銀行數(shù)據(jù)倉庫的總體設(shè)計 概念模型 邏輯模型及物理模型的設(shè)計和數(shù)據(jù)倉庫關(guān)鍵技術(shù)叫t l 的設(shè)計和部 分實(shí)現(xiàn) 本論文包括五章 其組織結(jié)構(gòu)如下 第一章緒論主要概述了本課題的研究背景 數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)技術(shù)及其在國內(nèi)外 商業(yè)銀行的實(shí)施現(xiàn)狀及論文的研究意義 第二章根據(jù)目前該銀行的業(yè)務(wù)發(fā)展需要 給出了基于其業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的 c r m 數(shù)據(jù)倉庫總體設(shè)計方案 第三章進(jìn)行了該系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型的設(shè)計 包括概念模型 邏輯模型和物理模型 的設(shè)計 第四章討論了數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵技術(shù)一一e t l 技術(shù) 給出了該數(shù)