客户集成视图架构与案例分析

客户集成视图架构与案例分析客户集成视图架构与案例分析参考资料，不具有倾向性客户集成视图架构与案例分析客户集成视图架构与案例分析 本文将介绍客户集成视图一户式的根本架构和应用案例。本文的组本文将介绍客户集成视图一户式的根本架构和应用案例。本文的组织结构如下所示：织结构如下所示：客户集成视图架构客户集成视图架构数据源架构数据源架构数据模型架构数据模型架构数据存储架构数据存储架构数据操作架构数据操作架构数据传输架构数据传输架构数据分析架构数据分析架构客户集成视图案例客户集成视图案例参考资料，不具有倾向性客户集成视图架构客户集成视图架构客户集成视图架构客户集成视图架构客户集成视图案例客户集成视图案例参考资料，不具有倾向性客户集成视图架构客户集成视图架构客户集成视图架构可以被划分为如下子架构：客户集成视图架构可以被划分为如下子架构：数据源架构数据源架构 该架构包括客户集成视图架构中数据来源的途径、方式、内容等。该架构包括客户集成视图架构中数据来源的途径、方式、内容等。数数据据模模型型架架构构 在在该该架架构构中中，将将以以业业务务需需求求和和数数据据源源架架构构为为依依据据，对对所所有有与与客客户户集集成成视视图图架架构构相相关关的的数数据据进进行行分分析析，最最终终形形成成架架构构清清晰晰的的数数据据逻逻辑辑模模型型，并并对对模模型型中中的的数数据据实实体体进进行行明明确确的分类和利用分析。的分类和利用分析。数数据据存存储储架架构构 在在该该架架构构中中，将将分分析析各各种种可可能能的的数数据据存存储储方方式式如如数数据据仓仓库库、ODS、LDAP、Data Marts等等的的特特点点，并并以以业业务务需需求求为为依依据据，为为数数据据模模型型架架构构中中的的各各类类数数据据实实体体选选择择合合理理的的分布式存储方式。分布式存储方式。数数据据操操作作架架构构 将将以以数数据据模模型型架架构构和和存存储储架架构构为为根根底底，明明确确数数据据的的各各种种更更改改者者、访访问问者者、更更改访问流程和传输逻辑；明确重复数据的同步逻辑。改访问流程和传输逻辑；明确重复数据的同步逻辑。数数据据传传输输架架构构 在在该该架架构构中中，将将分分析析各各种种可可能能的的数数据据传传输输方方式式的的特特点点，并并以以业业务务需需求求为为依依据据，结合存储架构和操作架构，确定各种数据在存储和存储之间以及存储和应用之间的传输方式。结合存储架构和操作架构，确定各种数据在存储和存储之间以及存储和应用之间的传输方式。数数据据分分析析架架构构-该该架架构构与与数数据据仓仓库库相相关关，将将确确定定被被分分析析的的数数据据、如如何何分分析析数数据据以以及及如如何何使使用用经经过分析的数据。过分析的数据。参考资料，不具有倾向性右图为上述架构的示意图。其中，数据模型架构没有在图中表示出来，这是因为数据模型确实定是从需求分析到系统构建过程中的一个中间步骤，当系统被实现后，数据模型将被实例化为右图中的数据存储架构。数据操作架构包含了操作访问层、分析访问层和客户识别等子系统。需要注意的是，在操作访问层和分析访问层中，数据的流动都可能是双向的。在下面的章节中，将逐一介绍客户集成视图的各个子架构在下面的章节中，将逐一介绍客户集成视图的各个子架构客户集成视图架构客户集成视图架构参考资料，不具有倾向性数据源架构数据源架构数据模型架构数据模型架构数据存储架构数据存储架构数据传输架构数据传输架构数据分析架构数据分析架构数据操作架构数据操作架构数据源架构数据源架构小结小结参考资料，不具有倾向性客户集成视图的数据源可包括以下各种类型：客户业务渠道应用系统呼叫中心基于互联网的销售和客户支持自助效劳/销售系统无线、移动客户交互后台处理系统企业的遗留信息系统ERP系统外部数据源应用系统应具有相应的功能来记录必要的信息，以满足客户识别架构中定义的业务规那么。如在客户识别架构中需要客户的地址或 ，便应通过相应的交流渠道要求客户提供相应的数据。数据源储存各种应用系统运行时产生的数据，包括为客户提供效劳和沟通渠道的业务系统以及内部管理系统等。客户集成视图的建设及其数据源的扩展是一个逐渐完善的过程，其最终目是建成一个跨系统、跨机构、包含各种内部和外部信息并为各种内部和外部系统提供支持和效劳的、在整个企业范围内统一的客户集成视图。数据源架构数据源架构数数据据源源架架构构参考资料，不具有倾向性数据模型架构数据模型架构数据存储架构数据存储架构数据传输架构数据传输架构数据分析架构数据分析架构数据操作架构数据操作架构数据源架构数据源架构数据模型架构数据模型架构小结小结参考资料，不具有倾向性通常，客户集成视图关注如下四类数据：通常，客户集成视图关注如下四类数据：客户统一客户统一ID 在整个企业中用于标识客户的唯一在整个企业中用于标识客户的唯一ID号。号。客户属性数据客户属性数据 客户的各种属性，如姓名、客户的各种属性，如姓名、住址等等。、住址等等。客客户户交交易易数数据据 企企业业和和客客户户通通过过各各种种渠渠道道进进行行接接触触，如如用用客客户户通通过过各各种种渠渠道道购购置置企企业业的的产产品品，客客户户通通过过企企业业的的客客户户效效劳劳中中心心请请求求支支持持，客客户户通通过过企企业业的的网网站站浏浏览览信信息息等等。企企业业的的信信息息系系统统对对上上述述接接触触产产生生的的数据进行整理，将得到客户交易数据。换言之，客户交易数据是客户与企业进行接触的历史记录。数据进行整理，将得到客户交易数据。换言之，客户交易数据是客户与企业进行接触的历史记录。客客户户分分析析数数据据 企企业业中中的的数数据据仓仓库库等等系系统统对对客客户户的的属属性性数数据据和和交交易易数数据据进进行行分分析析和和挖挖掘掘，将将得得到到客客户户分分析析数数据据。企企业业中中的的营营销销人人员员、销销售售人人员员和和客客户户支支持持人人员员以以及及企企业业的的管管理理者者和和决决策策者者都都将将使使用用该该数数据据，所所以以，对对于于客客户户分分析析数数据据而而言言，其其流流动动是是多多向向的的，除除了了从从各各个个应应用用系系统统和和客客户户集集成成视视图图的的各各个个存存储储单单位位中中取取得得数数据据作作为为分分析析的的根根底底以以及及分分析析后后的的数数据据通通过过某某种种特特定定的的工工具具和和界界面面呈呈现现给给企企业业的的管管理理者者外外，某某些些客客户户分分析析数数据据还还将将被被直直接接提提供供给给各各个个应应用用系系统统，供供其其在在业业务务流流程程中中和和与与客客户户接接触触时时使使用用，以以提提高高企企业业的的业务效率和客户支持效劳质量。业务效率和客户支持效劳质量。上述四类数据的前三类可归纳为操作型数据操作型数据，最后一类是分析型数据分析型数据。在具体的应用中，需要根据企业的需求将上述四类数据细化成具体的客户集成视图数据逻辑模型，在下面的章节中，将描述获得数据逻辑模型的一般过程和一个数据逻辑模型的实例。数据模型架构数据模型架构参考资料，不具有倾向性确认业务目确认业务目标及各项业标及各项业务目标的优务目标的优先级先级设计数据实设计数据实体体设计逻辑的设计逻辑的数据模型数据模型确认业务需求确认业务需求 数据类型列表数据需求矩阵业务目标列表市场营销方面客户支持方面产品销售方面 确定的优先级的业务目标市场营销活动详细目录实体关系图(ERD)数据实体描述数据元素描述业务目标-业务需求映射矩阵市场营销筹划-业务需求映射矩阵客户、业务性能衡量标准分析数据的分析数据的使用情况和使用情况和价值价值分析客户需求并最终形成客户集成视图的数据模型的过程如下：分析客户需求并最终形成客户集成视图的数据模型的过程如下：本阶段的交付成果本阶段的交付成果确定数据分类确定数据需求举行专题讨论会与客户交流确定业务目标的优先级(核心、高、中、低)为如下系统确定数据逻辑模型：:数据仓库客户分析记录(CAR)客户ODS 确定用于支持业务目标的业务需求确定衡量上述支持的标准确定数据实体及其属性分析数据的使用和数据的价值业务定义所有者使用度量根据数据的价值确定其优先级采取的主要措施采取的主要措施高层的数据实体及其属性数据使用详情确定了优先级的数据需求数据模型架构数据模型架构参考资料，不具有倾向性数据模型架构数据模型架构下下面面是是一一个个客客户户集集成成视视图图的的概概念念性性数数据据模模型型例例如如，其其中中详详细细的的各各类类数据实体可分别归入客户集成视图关注的四种数据类型。数据实体可分别归入客户集成视图关注的四种数据类型。ContactTypeContactChannelPreferencesContactChannelsEnrollmentProgramsDemographicsCustomer InformationContact Methods/PreferencesCustomerEnrollmentCustomer ClassificationCustomer NeedsPsychographicsIndividual ConsumerIndividual BusinessSmall BusinessSegmentationPurchase IntentionsCustomer TypeCustomer ProductsProductOwnershipProductsCompetitorProductsCampaignsCore CustomerCore Customer Individual ConsumerIndividual at a BusinessBasic InfoBusiness InformationHousehold InformationContact History接触类型接触类型接触渠道接触渠道偏好偏好lContactChannels接触渠道接触渠道登记程序登记程序消费者统计消费者统计用户信息用户信息接触方法及偏好接触方法及偏好用户登记用户登记用户分类用户分类用户需求用户需求消费心态消费心态分类分类购买倾向购买倾向客户类型客户类型 用户产品用户产品产品所有者产品所有者产品产品竞争对手的竞争对手的产品产品策划策划核心用户核心用户核心用户核心用户 基本信息基本信息业务信息业务信息 家庭信息家庭信息 接触历史接触历史参考资料，不具有倾向性核心客户核心客户可能是个人消费者，也可能是某个与公司有商务关系的个人可能是个人消费者，也可能是某个与公司有商务关系的个人将支持某商业实体将来的开展将支持某商业实体将来的开展 客户分类客户分类单个客户可能有一种以上的客户类型单个客户可能有一种以上的客户类型 客户类型将决定针对该客户收集的信息的种类客户类型将决定针对该客户收集的信息的种类客户类型确实定途径多种多样，可以通过与客户的交互来确定客户的类型，也可以通过业客户类型确实定途径多种多样，可以通过与客户的交互来确定客户的类型，也可以通过业务规那么来确定客户的类型务规那么来确定客户的类型采纳多种多样的客户分割模型将支持多种多样的客户分类采纳多种多样的客户分割模型将支持多种多样的客户分类增加在不修改数据模型的条件下参加新的客户分割模型的灵活性增加在不修改数据模型的条件下参加新的客户分割模型的灵活性“客户的定义：客户的定义：“客户是指主动和公司接触过或者公司主动接触过的个人。对于公司来说，此人客户是指主动和公司接触过或者公司主动接触过的个人。对于公司来说，此人必须是可以被唯一确实认的。此人可能购置过，也可能没有购置过公司的产品。此人可能是一个消费必须是可以被唯一确实认的。此人可能购置过，也可能没有购置过公司的产品。此人可能是一个消费者，也可能是与公司有商务关系的个人。者，也可能是与公司有商务关系的个人。数据模型架构数据模型架构参考资料，不具有倾向性客户信息客户信息 根据客户的类型，只有特定的客户属性将被使用根据客户的类型，只有特定的客户属性将被使用客户信息变更的历史记录将通过使用高效的加盖时间戳的方法被保存下来客户信息变更的历史记录将通过使用高效的加盖时间戳的方法被保存下来 接触方法和偏好接触方法和偏好管理所有关于客户联系方法的信息，比方电子邮件、地址和管理所有关于客户联系方法的信息，比方电子邮件、地址和 号码号码允许记录一个客户在一种联系方法下的多条信息比方允许记录一个客户的多个电子邮件地址允许记录一个客户在一种联系方法下的多条信息比方允许记录一个客户的多个电子邮件地址允许客户定义每种联系方法的有效性级别允许客户定义每种联系方法的有效性级别使系统具有在不改变数据模型的条件下增加客户的联系方法及其对方法的偏好的灵活性使系统具有在不改变数据模型的条件下增加客户的联系方法及其对方法的偏好的灵活性对客户的注册程序和偏好进行集中存储，以保证其数据集成性对客户的注册程序和偏好进行集中存储，以保证其数据集成性客户接触概要信息，包含：客户接触概要信息，包含：首次接触首次接触最后一次接触最后一次接触在过去一年中的总共接触次数在过去一年中的总共接触次数营销、销售、客户支持等单一部门统计的关于客户接触的概要信息营销、销售、客户支持等单一部门统计的关于客户接触的概要信息客户接触概要信息将用于驱动客户体验客户接触概要信息将用于驱动客户体验数据模型架构数据模型架构参考资料，不具有倾向性客户需求客户需求支持对客户的购置倾向进行捕捉支持对客户的购置倾向进行捕捉循序对客户的消费心理进行收集，包括态度和偏好循序对客户的消费心理进行收集，包括态度和偏好可通过向某些外部数据供给商购置来获得关于消费者购置倾向和消费心理的统计数据可通过向某些外部数据供给商购置来获得关于消费者购置倾向和消费心理的统计数据客户的产品客户的产品支持在销售时捕获关于客户产品所有权关系的信息支持在销售时捕获关于客户产品所有权关系的信息有能力识别已经购置过公司的产品但是尚未注册的用户有能力识别已经购置过公司的产品但是尚未注册的用户支持在用户注册时捕获关于用户产品所有权的额外信息支持在用户注册时捕获关于用户产品所有权的额外信息指向产品所有者的连接，以获取关于产品的详细信息指向产品所有者的连接，以获取关于产品的详细信息允许捕捉客户拥有的其他产品的信息允许捕捉客户拥有的其他产品的信息支持基于购置日期、生产日期或者安装日期的产品担保开始日期支持基于购置日期、生产日期或者安装日期的产品担保开始日期利用业务规那么确定产品担保开始日期利用业务规那么确定产品担保开始日期数据模型架构数据模型架构参考资料，不具有倾向性数据模型架构数据模型架构数据存储架构数据存储架构数据传输架构数据传输架构数据分析架构数据分析架构数据操作架构数据操作架构数据源架构数据源架构数据存储架构数据存储架构小结小结参考资料，不具有倾向性在数据存储架构中，将首先介绍各种可能用于存储客户集成视图中各种数据实体的设在数据存储架构中，将首先介绍各种可能用于存储客户集成视图中各种数据实体的设施，再讨论数据模型架构中各类数据实体与各种设施间的对应关系。这些存储设施包施，再讨论数据模型架构中各类数据实体与各种设施间的对应关系。这些存储设施包括：括：OLTP 在线交易型数据库LDAP 轻型目录访问协议ODS 操作型数据库DW 数据仓库Data Marts 数据集市数据存储架构数据存储架构参考资料，不具有倾向性OLTP指各个应用系统运行所需的数据库，如CTAIS、金税各自的数据库。数据存储架构数据存储架构LDAP的优势：的优势：可以在任何计算机平台上，用很容易获得的而且数目不断增加的可以在任何计算机平台上，用很容易获得的而且数目不断增加的LDAP的客的客户端程序访问户端程序访问LDAP目录。而且也很容易定制应用程序为它加上目录。而且也很容易定制应用程序为它加上LDAP的支的支持。持。大多数的大多数的LDAP效劳器安装起来很简单，也容易维护和优化效劳器安装起来很简单，也容易维护和优化为读密集型的操作进行专门的优化为读密集型的操作进行专门的优化考虑使用考虑使用LDAP的条件：的条件：需要在任何平台上都能读取数据。需要在任何平台上都能读取数据。每一个单独的记录项每一天都只有很少的改变每一个单独的记录项每一天都只有很少的改变 可以把数据存在平面数据库可以把数据存在平面数据库flat database而不是关系型数据库中而不是关系型数据库中参考资料，不具有倾向性用于客户集成视图的ODS有如下几种类型：ODS 类型类型 复杂性复杂性ODS数据内容数据内容 特点特点从渠道应用程序中复制的表经过筛选的客户特性和客户交易信息集成的客户特性和客户交易信息，可用于分析来源于数据仓库的客户分析信息，将被提供给应用系统闭环的、集成的客户特性、分析和交易信息简单稍复杂复杂稍简单复杂 客户数据的快照，供简单的查询和分析 只能进行非跨系统的客户识别 不可重复的过程 缺乏历史数据 跨系统链接和匹配的客户特性数据跨系统链接和匹配的客户特性数据和客户交易数据和客户交易数据 受限制的离线使用只可用于活动受限制的离线使用只可用于活动管理管理 跨系统链接和匹配的客户特性数据和客户交易数据 可供分析的客户特性数据和客户交易数据 增强的离线使用可用于活动管理和数据调查 将后端系统批处理生成的客户分析将后端系统批处理生成的客户分析数据提供给应用系统使用数据提供给应用系统使用 有限的应用系统数据用法捕捉能力有限的应用系统数据用法捕捉能力 360跨越整个企业的客户集成视图 客户数据在应用系统和分析系统之间自由流动 数据的所有权不再清晰数据存储架构数据存储架构参考资料，不具有倾向性数数据据仓仓库库：客客户户数数据据仓仓库库不不仅仅要要支支持持数数据据仓仓库库的的传传统统功功能能，即即向向终终端端用用户户提提供供分析报表，还需要具有将客户分析数据提供给各个渠道和应用系统的能力。分析报表，还需要具有将客户分析数据提供给各个渠道和应用系统的能力。同同传传统统的的数数据据仓仓库库一一样样，客客户户数数据据仓仓库库通通常常包包含含来来自自整整个个企企业业中中各各个个子子系系统统的的数数据据信信息息，包包括括客客户户交交易易数数据据，呼呼入入呼呼出出的的通通信信数数据据，以以及及产产品品所所有有权权和和保保证证书书数数据据。这这些些客客户户数数据据通通常常粒粒度度较较小小，且且长长期期保保存存以以便便满满足足生生成成历历史史报报表表的的需需求求。用用于于支支持持客客户户集集成成视视图图的的客客户户数数据据仓仓库库必必须须被被物物理理地地优优化化以以便便处处理理大大量量的的数据和大量客户、应用的并发访问。数据和大量客户、应用的并发访问。被被称称为为“家家族族视视图图的的子子域域通通常常在在数数据据传传输输架架构构和和客客户户识识别别系系统统将将在在数数据据操操作作架架构构中中详详细细介介绍绍中中被被定定义义。家家族族视视图图将将允允许许定定义义客客户户间间的的复复杂杂关关系系，供供客客户分析系统及其它应用系统使用。户分析系统及其它应用系统使用。数据存储架构数据存储架构参考资料，不具有倾向性数据存储架构数据存储架构数数据据集集市市：通通常常地地，数数据据集集市市用用于于存存储储供供某某一一特特定定子子域域、部部门门或或特特定定类类型型的的用用户户使使用用的的一一组组特特殊殊数数据据。这这些些数数据据被被优优化化为为能能快快速速地地访访问问和和提提供供分分析析报报表表，所所以以其其数数据据结结构构必必然然是是高高度度概概括括化化和和索索引引化化的的。在在客客户户集集成成视视图图架架构构中中，数数据据集集市市的的功功能能可可能能被被扩扩展展为为包包含含那那些些没没有有参参加加到到客客户户数数据据仓仓库库架架构构中中，支支持持客客户户关关系系营营销销体体系系和和客客户户分析数据架构的营销应用系统的数据存储单元。分析数据架构的营销应用系统的数据存储单元。为为了了别别离离和和组组织织那那些些支支持持特特殊殊CRM功功能能和和工工具具的的客客户户数数据据格格式式，在在客客户户集集成成视视图图架架构构中中，数数据据集集市市是是经经常常使使用用的的。虽虽然然客客户户关关系系营营销销体体系系中中的的活活动动管管理理工工具具可可被被映映射射成成已已有有的的客客户户数数据据仓仓库库，但但为为了了得得到到良良好好的的性性能能并并容容纳纳大大量量的的数数据据，通通常常需需要要建建立立一个特殊的数据集市，用针对这种工具的标准数据模型存放客户数据。一个特殊的数据集市，用针对这种工具的标准数据模型存放客户数据。通通常常，数数据据从从数数据据仓仓库库流流向向数数据据集集市市。但但是是，在在客客户户集集成成视视图图架架构构中中，营营销销活活动动列列表表、客客户户得得分分等等数数据据常常常常从从营营销销活活动动数数据据集集市市或或者者分分析析数数据据集集市市中中同同时时流流向向数数据据仓仓库库和和渠渠道道应应用用。客客户户集集成成视视图图架架构构设设计计师师有有责责任任标标准准化化并并管管理理这这些些数数据据流流以以及及支支持持它们的过程。它们的过程。参考资料，不具有倾向性ODSLDAPDWDMOLTP客户统一ID客户属性数据客户交易数据客户分析数据下面列出数据模型架构中的数据类型和数据存储架构中的各种存储设施之间的映射下面列出数据模型架构中的数据类型和数据存储架构中的各种存储设施之间的映射矩阵，该矩阵涵盖了规划客户集成视图数据存储的所有可能合理的选择。矩阵，该矩阵涵盖了规划客户集成视图数据存储的所有可能合理的选择。数据存储架构数据存储架构注意：注意：对ODS的类型的选择将影响对应该存放在ODS中的数据类型的选择，反之亦然。参考资料，不具有倾向性数据模型架构数据模型架构数据存储架构数据存储架构数据操作架构数据操作架构数据传输架构数据传输架构数据分析架构数据分析架构数据源架构数据源架构数据传输架构数据传输架构小结小结参考资料，不具有倾向性数据传递架构保障了有效地管理和控制客户数据在各数据源以及客户数据存储间的传输和处理。数据传输架构数据传输架构它包括了两局部主要功能，实时传输和批量传输：实时传输 提供了实时或准实时的跨多个数据源的客户数据信息的集成能力，通常表现为EAI的中间件工具。批量传输 提供了将各数据源以及客户数据存储中的客户信息在离线状态或后台批量处理、传递和集成的能力。标准的组件包括：提取转换加载 数据传输架构数据传输架构实实施施传传输输可可被被进进一一步步细细分分为为实实时时抽抽取取和和实实时时复复制制。批批量量传传输输亦亦可可被被进进一一步步细细分分为为批批量量抽抽取取是是批批量量复复制制，所所谓谓复复制制，是是指指将将数数据据从从来来源源地地复复制制到到目目的的地地，其其中中不不经经过过任任何何格格式式和和内内容容的转换，比方表的简单拷贝。通常，这和数据存储架构中提到的第一类的转换，比方表的简单拷贝。通常，这和数据存储架构中提到的第一类ODS是对应的。是对应的。参考资料，不具有倾向性数据类型传输类型 操作型数据操作型数据分析型数据分析型数据实时传输实时传输批量传输批量传输准实时的跨渠道客户信息集成准实时的跨渠道客户信息集成准实时地提供客户分析信息准实时地提供客户分析信息批量的跨渠道集成批量的跨渠道集成批量的提供客户分析信息批量的提供客户分析信息初步实现初步实现 数据传输架构分阶段实现的一般演化步骤：可以从两个维度对系统的类型进行划分。第一数据传输架构分阶段实现的一般演化步骤：可以从两个维度对系统的类型进行划分。第一个维度是传输类型，包括实时传输和批量传输；第二个维度是数据类型，包括操作型数据个维度是传输类型，包括实时传输和批量传输；第二个维度是数据类型，包括操作型数据客户属性、交易数据和分析型数据。将两个维度结合起来，可将系统分为四种主要类客户属性、交易数据和分析型数据。将两个维度结合起来，可将系统分为四种主要类型，如下表所示。一般来说，首先实现支持分析型数据批量传递的系统，再逐步扩展到支型，如下表所示。一般来说，首先实现支持分析型数据批量传递的系统，再逐步扩展到支持其它类型。持其它类型。-系统划分及演化系统划分及演化-可能的系统可能的系统演化方式演化方式可能的系统演化可能的系统演化方式方式可能的系统可能的系统演化方式演化方式两个渠道两个渠道所有渠道所有渠道数据传输架构数据传输架构参考资料，不具有倾向性数据模型架构数据模型架构数据存储架构数据存储架构数据操作架构数据操作架构数据传输架构数据传输架构数据分析架构数据分析架构数据源架构数据源架构数据分析架构数据分析架构小结小结参考资料，不具有倾向性在客户集成视图架构中，数据分析架构的功能是抽取出客户属性、交易等信息及其历史记录，并使用数据挖掘的手段包括建模、细分人群，客户评估等进行分析。分析访问工具提供了各种报表，分析功能和多维显示能力，可以很容易的获取对客户完整的洞察力。它包括如下功能：查询和报表 报表应用局部把常用的报表进行预定义，可以随时获得。查询功能可以通过友好的用户界面和直观的图像化工具帮助用户设计建立特殊的查询程序，不直接使用SQL语句便从数据存储中调用信息，并以列表或图表的形式表现出来。OLAP OLAP 应用提供了快捷和灵活的数据视图，可以进行数据的关联分析、钻取等操作。数据挖掘 利用智能统计技术来分析数据，并建立客户数据模型，进行客户人群细分、客户评估等，为业务策略的调整提供依据，并指导将来的业务操作。数据分析分析架构在客户集成架构中，数据分析架构不仅要支持向终端用户提供分析报表，还需要具有将客户分析数据提供给各个渠道和应用系统的能力。数据分析架构数据分析架构参考资料，不具有倾向性数据模型架构数据模型架构数据存储架构数据存储架构数据操作架构数据操作架构数据传输架构数据传输架构数据分析架构数据分析架构数据源架构数据源架构数据操作架构数据操作架构小结小结参考资料，不具有倾向性在数据操作架构中，将分析如下问题：在数据操作架构中，将分析如下问题：客客户户识识别别 如数据模型架构中所述，需要建立在整个企业中唯一的客户标识。这只是实现客户识别的第一步。客户识别系统还需要解决企业中各个子系统专用客户标识之间的映射问题，以及基于不完全的信息来判断客户是否是新客户，并将那些被判定为老客户的客户同他们原有的客户标识联系起来的问题。操操作作访访问问 确定数据模型/存储架构和各个应用系统的关系，以业务需求为依据，规划客户集成视图架构中的数据存取逻辑和数据同步逻辑。分分析析访访问问 确定数据分析架构和数据存储架构的关系，以业务需求为依据，规划客户集成视图架构中的数据抽取-分析-发布/访问逻辑和客户分析数据的同步逻辑。分析访问和操作访问在规划中有重叠。数据操作架构数据操作架构参考资料，不具有倾向性数据操作架构数据操作架构如数据模型架构中所述，需要建立在整个企业中唯一的客户标识。这只是实现客户识别的第一步。客户识别系统还需要解决企业中各个子系统专用客户标识之间的映射问题，以及基于来自于各个渠道的不完全的信息来判断客户是否是新客户，并将那些被判定为老客户的客户同他们原有的客户标识联系起来的问题。客户识别客户识别客户识别系统包含以下三个最根本的功能：整理并转换客户记录 增强补充客户记录 核查并匹配客户记录下面将通过概念性实例来说明客户识别系统提供的功能及其假设干典型流程。参考资料，不具有倾向性潜在客户潜在客户(Prospect_ID)呼叫中心呼叫中心(CID)应收帐款应收帐款(Account_ID)通过姓名、地址等属性来识别用户通过姓名、地址等属性来识别用户并授予该用户一个唯一的并授予该用户一个唯一的DW ID企业客户数据库企业客户数据库(Universal_CID)客户匹配流程是指当客户第一次被引入到客户匹配流程是指当客户第一次被引入到DW中时，为客户指定一个在整个企业范围内独一无中时，为客户指定一个在整个企业范围内独一无二的二的ID，并在客户更改状态时继续使用这个，并在客户更改状态时继续使用这个ID。订购系统订购系统(Purchase_ID)数据操作架构数据操作架构参考资料，不具有倾向性企业企业客户数据库客户数据库某一数据源中的客户某一数据源中的客户ID客户姓名客户姓名客户地址客户地址SSN生日生日1.检查该客户的某些检查该客户的某些2.属性域是否能和企业属性域是否能和企业3.客户数据库中的某项客户数据库中的某项4.的对应属性相匹配的对应属性相匹配4.更新属性更新属性2.使用存在的使用存在的ID3.创立新的创立新的ID举例：举例：(潜在客户数据源潜在客户数据源)Account_IDThomas Banwart4456 N.Main Street448-90-1234其它信息其它信息许多工具允许定制的客户匹配规那么许多工具允许定制的客户匹配规那么1.使用输入的客户记录同企业客户数据库中的记录相比较，确定该客户是否已经存在。一种常用的方法是给客户记录中的每个域赋予一定的权重，并建立基于可信度的匹配规那么。2.将输入的客户记录同一个已有的客户唯一D联系起来。3.将输入的客户记录同一个新创立的客户唯一ID联系起来。4.将新的纪录插入到主表和交叉引用表中，或者更新主表和交叉引用表中的已有记录。数据操作架构数据操作架构参考资料，不具有倾向性潜在客户潜在客户(Prospect_ID)呼叫中心呼叫中心(CID)应收帐目应收帐目(Account_ID)个性化程序个性化程序一旦客户匹配流程将一个唯一的客户一旦客户匹配流程将一个唯一的客户ID指定给了该客户，企业客户数据库中的交叉引用表就必指定给了该客户，企业客户数据库中的交叉引用表就必须被更新。交叉引用表的作用是将各个渠道应用中同一客户的纪录联系起来。须被更新。交叉引用表的作用是将各个渠道应用中同一客户的纪录联系起来。Lead_IDEntity_IDLegalEntity_IDEntity_IDAccount_IDEntity_ID订购系统订购系统(Purchase_ID)Application_IDEntity_ID企业客户数据库中的交叉引用表企业客户数据库中的交叉引用表数据源数据源数据操作架构数据操作架构参考资料，不具有倾向性数据模型架构数据模型架构数据存储架构数据存储架构数据操作架构数据操作架构数据传输架构数据传输架构数据分析架构数据分析架构数据源架构数据源架构小结小结小结小结参考资料，不具有倾向性客户集成视图架构的一种常见的、可能的高层的物理设计示意图如下：客户数据仓库/数据集市客户索引ODS数据挖掘应用查询&报表应用OLAP应用商业活动管理应用CRM 应用效劳(效劳渠道)客户效劳销售网站VRU内部数据外部数据客户交互客户交互系统系统数据分析架构数据分析架构数据交互数据交互架构架构CRM集成架构集成架构数据提炼数据提炼架构架构提取转换加载客户索引构建应用集成小结小结参考资料，不具有倾向性客户集成视图案例客户集成视图案例客户集成视图架构客户集成视图架构客户集成视图案例客户集成视图案例参考资料，不具有倾向性客户集成视图案例客户集成视图案例对某个客户集成视图设计场景，在完成对上述各个子架构的分析之后，可以得到一个初步的总体架构设计方法。在本节中，将提供一个描述客户集成视图总体架构设计方法的途径。首先，定义一些概念和符号。概念、符号含义OLTP(1),OLTP(2),OLTP(N)架构中规划的N个OLTP数据库，分别与N个渠道应用相对应LDAP(1),LDAP(2),LDAP(N)架构中规划的N个LDAP存储/查询系统ODS(1),ODS(2),ODS(N)系统中规划的N个ODS数据库DW(1),DW(2),DW(N)系统中规划的N个数据仓库系统DM(1),DM(2),DM(N)系统中规划的N个数据集市系统ES(1),ES(2),ES(N)系统中规划的N个操作终端，一般附属于渠道应用、数据仓库、内部业务等系统实时抽取实时复制批量抽取批量复制此局部属于具体设计，可跳过参考资料，不具有倾向性客户集成视图案例客户集成视图案例数据实体数据实体-存储设施映射表存储设施映射表 在数据存储架构中，曾提到过类似的表，本节中提到的表是其细化后的结果。该表的结构如下所示：操作型数据分析型数据客户统一ID客户属性数据客户交易数据客户分析数据OLTP(1)A1OLTP(2)A2.ES(N-1)A3ES(N)该行应填入细化后的各种数据实体，使用“数据模型架构一章中的方法得到 注意：表中每个填有An的单元格，均说明其所在列对应的数据实体，将存放在其所在行对应的存储设备中。所以可以将An记录为一个二元组数据实体，存储设备，该二元组作为在数据传输策略设计过程中考虑的最小单元，将作为数据传输矩阵的行列值出现在下面的表中。同一个数据实体可以同时存放在不同的存储设备中，此时，需要引入称之为“同步的传输操作。此局部属于具体设计，可跳过参考资料，不具有倾向性A1A2A(k-1)AkA1A2.A(k-1)Ak数据传输矩阵如以下图所示，在该表中，数据传输矩阵如以下图所示，在该表中，A1、A2和和Ak等是数据实体，存储设施二元组，正如在前文等是数据实体，存储设施二元组，正如在前文中提到的那样，它们是数据传输策略考察的根本单元，数据传输策略便在这些根本单元之间制定。假设表中提到的那样，它们是数据传输策略考察的根本单元，数据传输策略便在这些根本单元之间制定。假设表中的某一单元格填有表示传输类型的符号中的某一单元格填有表示传输类型的符号 ，那么说明数据将按指定的方式从该单元格所在的，那么说明数据将按指定的方式从该单元格所在的行对应的二元组传输到该单元格所在的列对应的二元组。行对应的二元组传输到该单元格所在的列对应的二元组。客户集成视图案例客户集成视图案例此局部属于具体设计，可跳过参考资料，不具有倾向性一个健康保险公司期望通过在不同的客户渠道上提供一致的效劳来到达在提高客户一个健康保险公司期望通过在不同的客户渠道上提供一致的效劳来到达在提高客户效劳质量的同时降低公司的效劳本钱的目标。效劳质量的同时降低公司的效劳本钱的目标。客户交互系统客户交互系统客户数据仓库/数据集市客户索引ODS数据挖掘应用查询&报表应用OLAP应用商业活动管理应用数据分析应用程序数据分析应用程序数据分析架构数据分析架构数据交互架构数据交互架构CRM 应用效劳应用效劳(效劳渠道效劳渠道)呼叫中心销售网站VRUCRM 集成架构集成架构内部数据外部数据数据提炼架构数据提炼架构抽取转换加载元数据当前状况当前状况 健健康康保保险险公公司司实实现现了了客客户户效效劳劳中中心心优优化化，从从而而降降低低了了平平均效劳时间，提高了客户满意度。均效劳时间，提高了客户满意度。公公司司希希望望通通过过将将效效劳劳功功能能扩扩展展到到网网站站上上来来进进一一步步降降低低其其效劳本钱。效劳本钱。业务需求业务需求呼叫中心和网站的客户效劳流程必须保持一致性呼叫中心和网站的客户效劳流程必须保持一致性不不同同渠渠道道的的客客户户数数据据属属性性和和交交易易数数据据需需要要跨跨渠渠道道共共享享数据需要被实时共享数据需要被实时共享数据需要被传递给客户交互系统数据需要被传递给客户交互系统解决方案解决方案准实时的跨渠道集成准实时的跨渠道集成(网站和呼叫中心网站和呼叫中心)建立多渠道的建立多渠道的CRM集成架构集成架构建立一个多渠道的数据交互架构建立一个多渠道的数据交互架构 建立一个实时的数据提炼机制建立一个实时的数据提炼机制客户集成视图案例客户集成视图案例1参考资料，不具有倾向性客户集成视图案例客户集成视图案例1该案例的数据实体数据实体-存储设施映射表存储设施映射表网站OLTP数据库呼叫中心OLTP数据库网站的注册、客户信息收集界面网站交易界面呼叫中心数据界面ODSDW客户统一ID及客户ID交叉映射表A1网站中的客户ID，网站中获取/使用的客户属性A2A3网站中的产生/使用的客户交易数据 A4A5呼叫中心客户ID，呼叫中心获取/使用的客户属性 A6A7呼叫中心获取/使用的客户交易数据 A8A9多渠道集成客户属性数据A10多渠道集成的客户交易数据A11经过抽取整理的客户属性、交易数据，将用于分析A12客户信息分析/挖掘的结果A13此局部属于具体设计，可跳过参考资料，不具有倾向性客户集成视图案例客户集成视图案例1该案例的数据传输矩阵数据传输矩阵A1A2A3A4A5A6A7A8A9A10A11A12A13A1A2A3A4A5A6A7A8A9A10A11A12A13此局部属于具体设计，可跳过参考资料，不具有倾向性ODSLDAPDWDMOLTP客户统一ID客户属性数据客户交易数据客户分析数据该案例的数据类型数据类型-存储设施映射表存储设施映射表客户集成视图案例客户集成视图案例1参考资料，不具有倾向性客户集成视图案例客户集成视图案例1数据类型传输类型 操作型数据操作型数据分析型数据分析型数据实时传输实时传输批量传输批量传输准实时的跨渠道客户信息集成准实时的跨渠道客户信息集成准实时地提供客户分析信息准实时地提供客户分析信息批量的跨渠道集成批量的跨渠道集成批量的提供客户分析信息批量的提供客户分析信息该案例的当前演化阶段：当前演化阶段：-系统划分及演化系统划分及演化-已实现已实现 两个渠道两个渠道参考资料，不具有倾向性当前状况当前状况 一个耐用品制造商已经实现了各个客户渠道的客户数据一个耐用品制造商已经实现了各个客户渠道的客户数据和客户交易数据的集成。和客户交易数据的集成。期望通过预见可能的摩擦和发起提高客户忠诚度的活动期望通过预见可能的摩擦和发起提高客户忠诚度的活动来提高其客户保持力。来提高其客户保持力。通过一个批量地分析客户洞察力的解决方案来获取客户通过一个批量地分析客户洞察力的解决方案来获取客户洞察和分析数据。洞察和分析数据。公司希望利用其客户洞察分析能力来提高其市场份额。公司希望利用其客户洞察分析能力来提高其市场份额。业务需求业务需求通过进行高效的交叉销售其它产品来增加公司的利通过进行高效的交叉销售其它产品来增加公司的利润。润。使用从渠道应用中获取的客户数据属性和交易数据使用从渠道应用中获取的客户数据属性和交易数据来驱动分析模型。来驱动分析模型。客户洞察分析数据可以使用批量传输的方式提供给应客户洞察分析数据可以使用批量传输的方式提供给应用。用。数据必须被提供给客户交互程序数据必须被提供给客户交互程序解决方案解决方案扩展批量产生客户洞察分析数据的机制扩展批量产生客户洞察分析数据的机制扩展数据分析架构以便进行交叉销售分析扩展数据分析架构以便进行交叉销售分析扩展数据交互架构以便参加新的规那么扩展数据交互架构以便参加新的规那么扩展扩展CRM集成架构以便执行新的规那么集成架构以便执行新的规那么一个耐用品供给商期望通过扩展自己的分析一个耐用品供给商期望通过扩展自己的分析/洞察能力来开展其客户根底洞察能力来开展其客户根底客户交互系统客户交互系统客户数据仓库/数据集市客户索引ODS数据挖掘应用查询&报表应用OLAP应用商业活动管理应用数据分析应用程序数据分析应用程序数据分析架构数据分析架构数据交互架构数据交互架构CRM 应用效劳应用效劳(效劳渠道效劳渠道)呼叫中心销售网站VRUCRM 集成架构集成架构内部数据外部数据数据提炼架构数据提炼架构抽取转换加载元数据客户集成视图案例客户集成视图案例2参考资料，不具有倾向性客户集成视图案例客户集成视图案例2该案例的数据实体数据实体-存储设施映射表存储设施映射表渠道1 OLTP数据库渠道2 OLTP数据库渠道1 终端界面渠道2 终端界面ODSDW客户统一ID及客户ID交叉映射表A1渠道1中的客户ID，渠道1中获取/使用的客户属性A2A3渠道1的产生/使用的客户交易数据 A4A5渠道2中的客户ID，渠道2获取/使用的客户属性 A6A7渠道2获取/使用的客户交易数据 A8A9多渠道集成客户属性数据A10多渠道集成的客户交易数据A11经过抽取整理的客户属性、交易数据，将用于分析A12客户信息分析/挖掘的结果A13A14A15A16此局部属于具体设计，可跳过参考资料，不具有倾向性客户集成视图案例客户集成视图案例2该案例的数据传输矩阵数据传输矩阵A1A2A3A4A5A6A7A8A9A10A11A12A13A14A15A16A1A2A3A4A5A6A7A8A9A10A11A12A13A14A15A16此局部属于具体设计，可跳过参考资料，不具有倾向性ODSLDAPDWDMOLTP客户统一ID客户属性数据客户交易数据客户分析数据该案例的数据类型数据类型-存储设施映射表存储设施映射表客户集成视图案例客户集成视图案例2参考资料，不具有倾向性客户集成视图案例客户集成视图案例2数据类型传输类型 操作型数据操作型数据分析型数据分析型数据实时传输实时传输批量传输批量传输准实时的跨渠道客户信息集成准实时的跨渠道客户信息集成准实时地提供客户分析信息准实时地提供客户分析信息批量的跨渠道集成批量的跨渠道集成批量的提供客户分析信息批量的提供客户分析信息已实现已实现 该案例的当前演化阶段：当前演化阶段：-系统划分及演化系统划分及演化-已实现已实现 假设干渠道假设干渠道