开放系统融合crm前、后端

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1、开放系统融合CRM前、后端

2、第1...布鲁斯特先生毕业于马萨诸塞科技大学计算机科学专业，并在该校完成了他以高性能并行处理为主的硕士及博士研究课题。除此之外，他还在哈佛商学院及麻省理工学院Sloan管理学院完成了MBA课程及论文。布鲁斯特先生曾发表过大量关于高端数据管理技术的文章，他是1999年出版的《为决策支持建立数据仓库》的著作人之一。企业竞争的重要性决定了实施CRM的重要性。有些企业尝试用一些简单的规则和传统的数据库来实现客户关系管理，这种方法由于不能准确地掌握客户的需求，导致向客户提供服务的成本增加。数据仓库在CRM中处于什么样的地位？数据仓库和CRM的发展趋

3、势是怎样的？实施CRM的难点在哪？带着这些问题，记者走访了NCR公司数据仓库事业部CTO史蒂芬·布鲁斯特先生。数据仓库会越来越大在信息爆炸的时代，数据管理是很重要的一项工作。传统的商用数据库基本是针对OLTP应用而开发的，不适合做决策支持，而数据仓库是专门针对决策支持应用而设计的。随着企业对信息的价值越来越看重，数据量也越来越多。企业业务的发展，导致信息量的成倍增长。银行、电信、航空都是有大数据量管理要求的市场。因此，数据仓库将趋于越来越大，这就对数据仓库的可扩展性提出了很高的要求。数据仓库系统的可扩展性包括硬件平台的可扩展和软件平台的可扩展。NCR在大型数据仓库市

4、场的地位是毋庸置疑的。对于NCR来说，10TB已是很小的数据仓库了，NCR已经在考虑做1000TB（PB级）的数据仓库。而NCR的Teradata数据仓库系统可以采用现场升级的方式，新增加的节点通过其BY（内部高速互联网）与原系统联接，不需要改变数据仓库原来的设计，就可以无限制地扩展。后端和前端走向融合布鲁斯特先生认为，数据仓库是实施CRM的核心技术，也是企业竞争优势的。因为只有数据仓库能够提供客户的一致视图（SingleVieer）。比如，银行只要运作得好，则其利润在4%左右，但银行不仅要运作得好，还要做客户关系管理。从全球来看，如果CRM做得好，则银行利润在10

5、%到15%左右。CRM为银行带来了很多机会。CRM基本分为两大类型。一类是基于数据仓库技术的分析型CRM，另一类是操作型CRM或接触点CRM。CRM的决策过程属于分析型系统，CRM的实施操作部分，如通过网站、CallCenter等接触点与客户互动，属于操作型CRM。BroadVision公司基于系统就属于接触点CRM。NCR则专注于分析型CRM。分析型CRM帮助人们了解客户的喜好、利润贡献度、市场行为等，而CRM的价值最终要落实到对客户的营销活动中。客户与企业的互动，就需要把分析型CRM与接触点CRM结合在一起。如网站的客户先通过BroadVision的系统，客户要

6、了解什么信息，BroadVision系统就把客户的要求传递给数据仓库，通过数据仓库来拿这些信息，然后返回客户界面，再到客户。BroadVision的eCRM管理接触点，适应于通过解决方案应该是把接触点的操作型CRM和分析型的后台的数据仓库相结合。而后端和前端走向融合的关键点在于系统是开放的，只有开放的系统才能把各自的优点结合起来。去年底，NCR与BroadVision签订了一项金额高达1700万美元的合约，共同出资设立全球性的高级个性化专家中心（CentersofExpertiseforAdvancedPersonalization），为客户建立量身定做的CRM应用

7、。NCR的Teradata负责提供数据库和行销活动的规划、目标和规则；BroadVision的解决方案则提供屏幕的个性化的视图，并管理客户和企业互动的顺序。客户的信息由BroadVision系统传递到NCR数据仓库，以供分析和决策。布鲁斯特先生说，NCR与BroadVision的结盟，代表了CRM发展的方向。数据质量是实施CRM的难点CRM的实施不是一个产品和技术，而是企业流程的改变。CRM的实施过程是一个改变业务模式的过程，即以业务为主改变为以客户为主。布鲁斯特先生认为，实施CRM的难点是数据的质量问题。数据仓库本身并不产生数据，数据仓库中的数据来自于许多不同的数

8、据源和接触点。对于一个企业来说，大量的数据分散在不同的OLTP系统中，因此客户的信息也分散在不同的系统中。分散的数据同时带来了数据不清洁的问题。同一个客户的信息在不同系统中的数据可能不一致，而且有些数据可能是不真实的。如果数据的质量不好，放到数据仓库，就不知道分析的结果是对或错。ETL（数据的抽取、转换和装载）工具能对原始数据进行清洗、过滤和转换工作。用ETL工具可以把信息整合成一个单一的视角。比如，有的系统“1”代表“男”、“0”代表“女”，ETL工具可以把这些原始的数据转换成统一的视图，装载在数据仓库中。然而，如果原始数据就把客户的性别弄错了，转换也就没用。