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數據倉庫下企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理論文
1課題研究背景、目的及意義
在企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，幾乎每隔數十年就會(huì )有新思想和新方法出現。目前以客戶(hù)為中心的營(yíng)銷(xiāo)方式正逐步代替以產(chǎn)品為中心的營(yíng)銷(xiāo)，注重于滿(mǎn)足客戶(hù)需求，追求更新、更優(yōu)的產(chǎn)品;企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理將從過(guò)去注重于業(yè)務(wù)量的增加轉向于注重質(zhì)量的提升;企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)目標逐步從降低營(yíng)銷(xiāo)成本、提高營(yíng)銷(xiāo)效率轉到開(kāi)拓新業(yè)務(wù)、提高客戶(hù)忠實(shí)度。信息化時(shí)代帶給了企業(yè)全然不同的商業(yè)環(huán)境。一方面，企業(yè)的外部環(huán)境發(fā)生了變化;另一方面，企業(yè)內部積累了海量的數據信息，而傳統技術(shù)是無(wú)法消化與整理這些信息的。營(yíng)銷(xiāo)管理系統不僅需要收集海量的客戶(hù)信息，為企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)指引方向，而且要整合企業(yè)內部各類(lèi)資源，把企業(yè)由生產(chǎn)推動(dòng)銷(xiāo)售機制轉向以客戶(hù)需求拉動(dòng)生產(chǎn)的機制�；谶@類(lèi)市場(chǎng)環(huán)境，本研究在企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)中引入20世紀90年代中后期國際上興起的數據倉庫技術(shù)、聯(lián)機分析處理技術(shù)等。擬開(kāi)發(fā)一套較為完善的企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理系統，除了實(shí)現基礎日常營(yíng)銷(xiāo)信息管理功能之外，還加入了數據倉庫技術(shù)和OLAP技術(shù)的建設，可讓營(yíng)銷(xiāo)管理人員、工作人員從多角度、多層次管理分析數據，讓營(yíng)銷(xiāo)管理者了解最新的營(yíng)銷(xiāo)狀況和未來(lái)營(yíng)銷(xiāo)發(fā)展趨勢，了解影響營(yíng)銷(xiāo)效果的關(guān)鍵因素，為管理人員提供數據支持，提高企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理的技術(shù)水準。
2研究現狀分析
2．1企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理發(fā)展現狀
目前，市場(chǎng)經(jīng)濟是以客戶(hù)為導向的，要求企業(yè)做到準確詳實(shí)地掌握客戶(hù)需求，了解客戶(hù)特性。在達到該目標的過(guò)程之中，企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)管理系統起著(zhù)重要的作用。首先，企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理系統需要整理分析海量的目標客戶(hù)數據，以了解目標客戶(hù)的需要;其次，現代企業(yè)需要進(jìn)行市場(chǎng)細分與定位，以掌握目標客戶(hù)群的特性、了解不同客戶(hù)群的差異性需求。除此之外，現代信息存儲傳播方式大量增加，各類(lèi)交流方式混在一起，需要確保信息溝通中宣傳的內容一致;為了保證有效營(yíng)銷(xiāo)，企業(yè)工作人員需要了解企業(yè)的目標客戶(hù)群體、本企業(yè)的銷(xiāo)售策略以及本企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)與競爭優(yōu)勢所在。上述這些工作，在營(yíng)銷(xiāo)管理系統的幫助之下會(huì )簡(jiǎn)單化�，F代企業(yè)已逐步認識到了上述趨勢，企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理系統也有了一定的發(fā)展，不過(guò)在以營(yíng)銷(xiāo)管理系統為導向、全面整合數據信息與企業(yè)資源方面，還有待進(jìn)一步提高。國際上，從20世紀60年代中期起，開(kāi)始著(zhù)手研究管理系統技術(shù)在企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理中的應用。1966年，美國著(zhù)名的市場(chǎng)學(xué)家K．Philp特別強調了管理系統技術(shù)在企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)決策領(lǐng)域中的重要作用;1976年，D．F．Cox與Ｒ．E．Good提出企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理系統的核心概念;隨后，D．C．Little等人研發(fā)了BＲANAID，C．Ｒ．Ander-son等人研制了PIMS，都曾在企業(yè)中得到了較為廣泛的應用。不過(guò)他們都局限于影響企業(yè)決策問(wèn)題中某些方面的管理系統。20世紀90年代初，研究者開(kāi)始著(zhù)手開(kāi)發(fā)解決企業(yè)決策的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)管理系統，不過(guò)到目前為止，企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理系統的應用還局限在市場(chǎng)分析方面。國內對于企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)決策支持方面的研究開(kāi)展得比較晚，目前研究成果也不多見(jiàn)。即使有所研究與應用，也僅僅是面向企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)決策支持系統中的某一個(gè)方面，還缺乏對于整體框架的全面認識與研究。
2．2數據倉庫發(fā)展現狀
20世紀90年代初期，數據倉庫的概念由美國著(zhù)名信息工程科學(xué)家———WiliamInmnon博士首次提出［1］:“數據倉庫通常是針對主題的、集成的、隨時(shí)間改變的、但數據本身相對穩定的數據集合，主要功能是為決策過(guò)程提供信息支持�！逼渲�，主題是指管理人員實(shí)現數據管理時(shí)候重點(diǎn)關(guān)心的內容。數據倉庫平臺根據主題來(lái)組織信息，存儲模型目前有星型模型、雪花型模型以及混合模型，數據間關(guān)系一般是多維的(注:存在一維為時(shí)間維)，數據倉庫結合OLAP的數據處理功能，實(shí)現數據的多維分析，最終為用戶(hù)提供方便而快捷的多角度信息查詢(xún)與分析，使得用戶(hù)可及時(shí)掌握所在領(lǐng)域的階段狀況與發(fā)展趨勢。數據倉庫的應用主要為大規模決策支持環(huán)境，技術(shù)一般基于多維數據庫管理系統(MDBMS)，MDBMS引入表分級、嵌套表、高級索引等技術(shù)來(lái)實(shí)現，為OLAP技術(shù)搭建了更好的分析平臺。與傳統數據庫的區別在于，數據倉庫內部不僅是簡(jiǎn)單的數據累積，它首先從海量外部事務(wù)數據源中抽取數據信息，期間應用集成管理器實(shí)現抽取數據的清理、轉換與格式統一，然后得到基礎數據倉庫，內部數據存儲結構相對較復雜。之后與各類(lèi)分析工具(如OLAP工具)相結合，實(shí)現對數據信息的分析處理，最后依據需要輸出計算得到的信息。目前，數據庫技術(shù)基礎已成熟，不過(guò)其體系結構部分還有待提升�，F今市場(chǎng)上，實(shí)現的數據倉庫產(chǎn)品一般為通用平臺而設計建設，面向特定領(lǐng)域的專(zhuān)用產(chǎn)品還比較少，數據倉庫技術(shù)仍處于發(fā)展階段。雖然數據倉庫技術(shù)還有待于進(jìn)一步提升，不過(guò)其經(jīng)濟價(jià)值已得到了證實(shí)。國際著(zhù)名數據庫專(zhuān)業(yè)人員聯(lián)合斯坦福大學(xué)教授等發(fā)布了一份面向數據倉庫的權威報告，其中探討了數據倉庫的目前現狀與發(fā)展趨勢，許多大型數據庫公司諸如IBM公司、Oracle公司等都相繼推出了各有特色的數據倉庫產(chǎn)品。調查結果顯示，現今財富500強之中已高達90%的企業(yè)已建或者正在搭建企業(yè)數據倉庫。由于數據倉庫技術(shù)可產(chǎn)生的巨大經(jīng)濟利益，也帶動(dòng)了中國相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展。目前已有部分科研機構、企事業(yè)單位投入了大量的人力物力搭建數據倉庫平臺，不過(guò)現階段我國還處于起步階段，數據倉庫的商業(yè)應用集中于金融、營(yíng)銷(xiāo)、生產(chǎn)等領(lǐng)域。某些涉足營(yíng)銷(xiāo)、生產(chǎn)等領(lǐng)域的大型企業(yè)也依托國內外先進(jìn)技術(shù)，創(chuàng )建了數據倉庫平臺，從而跟蹤分析市場(chǎng)信息，分類(lèi)預測客戶(hù)行為的未來(lái)發(fā)展趨勢［2－5］。目前，數據倉庫技術(shù)發(fā)展基礎已奠定，一個(gè)成功的數據倉庫所需要的成熟管理技術(shù)、完善的網(wǎng)絡(luò )技術(shù)、資深管理人員以及OLAP技術(shù)與管理模型等都已具備，仍欠缺的是:完善的系統理論及技術(shù)、多維數據存儲時(shí)數據結構的確定［6－7］;數據挖掘模型的建立、數據挖掘算法的取舍等方面。
2．3聯(lián)機分析處理
(OLAP)現狀數據倉庫為存放數據的平臺，也是數據分析和數據決策的支持。20世紀60年代初期，關(guān)系型數據庫模型由數據庫之父E．F．Codd提出，聯(lián)機事務(wù)處理(OLTP)的概念被帶動(dòng)發(fā)展。1993年，為了應對更海量的信息，實(shí)現更專(zhuān)業(yè)的信息分析，聯(lián)機分析處理(OLAP)的概念被提出。E．F．Codd曾總結聯(lián)機分析處理的12條準則，包括:多維數據分析準則;客戶(hù)/服務(wù)器結構準則;多用戶(hù)支持準則;己知的報表性能準則等。OLTP分析中以二維表的形式存放數據，無(wú)法實(shí)現復雜的信息查詢(xún)分析。OLAP基于數據倉庫，可實(shí)現對海量數據信息的多維度、多方位(如鉆取、切片、切塊、旋轉等)復雜數據存取，實(shí)現多維數據分析，突破了以前的二維表表格展示方法，可以實(shí)現更加深入的數據分析與數據觀(guān)察，用直觀(guān)易懂的圖標形式來(lái)展示數據查詢(xún)結果，從而為決策人員提供決策信息支持。二者對比如表1所示。近年來(lái)，OLAP技術(shù)被廣泛應用，國際上許多公司都已開(kāi)發(fā)出了較完善的OLAP產(chǎn)品［8］，實(shí)現了OLAP技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展及應用。其中，小部分公司負責制定OLAP技術(shù)標準、發(fā)布OLAP技術(shù)公告，大部分廠(chǎng)商主要負責生產(chǎn)OLAP產(chǎn)品，具體有:IBM生產(chǎn)的OLAPServer、SAS生產(chǎn)的MDDB以及Oracle生產(chǎn)的ExpressServer等等。OLAP技術(shù)發(fā)展已趨于成熟，且在多維度數據模型的建立以及查詢(xún)優(yōu)化方法等方面都取得了較好的研究成果。目前，OLAP的總體發(fā)展趨勢是與其它技術(shù)(諸如Web技術(shù)、數據挖掘技術(shù)等)相融合。國內OLAP技術(shù)起步相對較晚，伴隨著(zhù)數據倉庫的搭建及其技術(shù)的不斷完善，OLAP技術(shù)的發(fā)展迫在眉睫。不過(guò)，由于OLAP技術(shù)尚且較新，其核心技術(shù)還有待于進(jìn)一步完善。
3結語(yǔ)
3．1對市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)及企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理系統的狀況進(jìn)行了概述�，F代市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)是一個(gè)社會(huì )或企業(yè)的管理過(guò)程，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)管理系統的根本目標是使顧客滿(mǎn)意，且最大化企業(yè)的利潤。以互聯(lián)網(wǎng)為基礎的信息技術(shù)，目前已是世界經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵因素與倍增器，一個(gè)企業(yè)要生存發(fā)展，在營(yíng)銷(xiāo)方面需要具備個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)技能與一種能夠把網(wǎng)絡(luò )、信息技術(shù)與企業(yè)內部資源整合一致的能力。
3．2介紹了數據倉庫技術(shù)的定義、體系結構、特點(diǎn)及其商業(yè)價(jià)值，分析了其與傳統數據庫的區別和聯(lián)系;詳細介紹了企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理系統中數據倉庫的設計及構建過(guò)程。
3．3構建數據倉庫的目的是為決策者提供最終決策的信息支持，在完成了數據倉庫的建模及信息導入之后，需對信息進(jìn)行深入分析，從而提供決策支持。本文簡(jiǎn)要論述了OLAP技術(shù)的特點(diǎn)、基本核心，深入分析了OLAP技術(shù)的多維分析及分類(lèi)技術(shù)，引入了多維表達式方法，舉例展示了其查詢(xún)檢索過(guò)程。
以前研究人員的工作重點(diǎn)主要放在營(yíng)銷(xiāo)理念及營(yíng)銷(xiāo)管理系統的搭建之上，而數據倉庫技術(shù)、OLAP技術(shù)以及MDX工具在企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理中的使用則較少涉及，課題針對該情況，構建了基于數據倉庫的企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理系統，整合網(wǎng)絡(luò )、信息技術(shù)及企業(yè)內部資源，解決“信息泛濫危機”，讓營(yíng)銷(xiāo)管理人員、工作人員從多角度、多層次管理分析數據，讓營(yíng)銷(xiāo)管理者了解最新的營(yíng)銷(xiāo)狀況和未來(lái)營(yíng)銷(xiāo)發(fā)展趨勢，了解影響營(yíng)銷(xiāo)效果的關(guān)鍵因素，為管理人員提供數據支持，提高企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)管理的技術(shù)水準。
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