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时间:2019-03-27
《CRM系统数据质量管理方案研究案列范本【管理战略精品资料】》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、经典资料,WORD文档,可编辑修改,欢迎下载交流经典资料,WORD文档,可编辑修改,欢迎下载交流经典资料,WORD文档,可编辑修改,欢迎下载交流CRM系统数据质量管理方案研究 在企业部署CRM系统后,往往希望借助这一系统的商业智能优势,通过对数据的分析处理,来获取隐含在数据中的更有商业价值的知识,以此来指导企业开展下一阶段的工作。文章首先分析了当前大多数企业所面临的数据质量低下的现状,并对造成这一现象的原因加以分类,然后以笔者曾经参与设计的某企业CRM项目为例,从整个项目的生命周期开始,对各个阶段所要解决的问题加以解释,并
2、给出解决方案。最后,从宏观上给出一套对普遍企业适用的,能够显著提高数据质量的管理方案。 1CRM系统中数据质量问题分析 CRM(CustomerRelationshipManagement)也称为客户关系管理系统,其主要功能是通过对大量的客户资料进行深入的分析,来实现缩短销售周期,降低销售成本,提高客户忠诚度和保有率等商业目标。然而决定一个CRM系统成败的关键,往往就是数据质量的优劣。 劣质的数据来源不一,通过分析,其原因主要有以下几种: ①缺乏验证程序。很多系统没有在初期就对用户的输入等过程提供完整的验证程序,导致
3、误输入等因素对数据质量造成一定影响。经典资料,WORD文档,可编辑修改,欢迎下载交流经典资料,WORD文档,可编辑修改,欢迎下载交流 ②数据格式有效但不正确。往往有些看似有效的数据,但却是错误的。 ③系统更新。在原系统发生结构性变化时,如果管理员新增加了一个字段或下拉值,但是没有及时通知相关的系统工程师,就会导致一线员工继续使用旧的字段或下拉值去匹配新的信息类型。 ④系统接口过多。 ⑤缺乏参照完整性检查。 ⑥不匹配的规则和定义。 ⑦维度渐变。随着时间的推移而可能发生改变的维度,也在某种程度上影响着数据质量。 由
4、此可见,数据质量受到来自多方面的影响,并且随着公司业务集成到网站中,并允许客户和经销商直接操作数据,而更加与日俱增,因此制定一套行之有效的管理方案迫在眉睫。 2数据质量管理方案 DEMINGW.E在其质量管理的十四要点中指出:“质量不能仅依赖于产品的检验,检验不能创造价值,只能将次品挑出来。”根据实际工作情况来看,往往当我们检查出脏数据时,它已经大量的存在于数据库中了,检查的成本高而效益低。要采用事前预防的方法,从一开始就将质量融入到数据中,以降低脏数据的发生率。 在实际项目中,将数据质量的控制在宏观上划分为了三个阶段
5、,参见表1: 表1数据质量管理方案规划经典资料,WORD文档,可编辑修改,欢迎下载交流经典资料,WORD文档,可编辑修改,欢迎下载交流 由于第三阶段属于数据挖掘范畴,是在建立了准确,完整的数据库基础上实现的,暂不属于本文讨论的范畴,所以我们重点关注第一阶段和第二阶段的实施。 2.1数据质量规划阶段 完整的信息架构在数据质量管理中占据着重要的位置,这个架构一定是针对业务规则建立的,且能够灵活应对将来可能出现的业务规则或数据流变更。 信息,简要的说就是数据和知识。信息架构的工作在本质上就是将一些数据转化为我们可以直观的
6、理解的知识,或者将我们获得的知识转化为数据,一边可以传递,再利用。它应当是兼具两者的设计过程。大体上应该包含三件工作: ①架构设计:首先我们要确定系统中信息的单元的大小,并决定这些单元之间的关系。 ②组织方式:将这些组件组合成有意义的,具有特色的类别。也称为逻辑分类。 ③标记:将上一步得到的分类用一个唯一的标签来命名。 设计过程的初期要通过有引导性的客户调研工作理解用户需求,寻找分类的趋势,完成信息架构UML图的初稿,这里应该进行至少两次的分别从上到下和从下到上的梳理过程。之后就是情景模拟的测试过程,并且要让用户也参
7、与进来,否则这个测试过程就失去了其本身的意义。企业的信息化过程中要引入数据质量管理平台,以管理企业数据流,并成为企业各个子系统数据交互的中心,同时在各个层次上对数据质量进行监控和管理,以建立统一的企业数据模型,形成企业统一的视图。经典资料,WORD文档,可编辑修改,欢迎下载交流经典资料,WORD文档,可编辑修改,欢迎下载交流 信息的安全性管理不但包括我们熟知的密码管理,用户权限分配,服务器端防火墙的设置等网络安全工作,还应特别注意外部数据的来源,是否为可信数据,数据质量是否符合系统的标准,此处要对导入程序做严格的检查,宁肯
8、放弃一部分数据也不能导入潜在的脏数据或无效数据。 2.2数据质量控制阶段 设计质量,即我们上面所说的质量规划阶段,其目的是要收集质量需求并将它们转换为一套标准来执行。接下来的执行过程中,就存在着数据质量控制的问题。上面一节已经讲过当前常用的评价数据质量的观察点,在本项目中,宏观上从三个
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