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福彩3d试机号分析汇总:分析型CRM業務架構

3d和尾走势图500期 www.jlwmq.icu 分析型CRM系統,對于有海量CRM相關數據統計、分析的行業企業來說,更為適用。分析型CRM系統通過不同的業務、數據架構,通過多重的數據分析、數據挖掘技術集成,實現對數據信息的深層次、全方位管,那么分析型CRM業務架構如何支撐這種高強度的數據分析挖掘工作呢?

分析型CRM業務架構

分析型CRM業務架構分為三個部分:數據中心、應用層、業務操作層,如下圖所示:

分析型CRM業務架構

數據中心

分析型CRM系統通過數據中心完成數據的ETL過程,實現從原始數據到數據倉庫的轉化、處理。從技術層面,數據中心要具有可擴展配置、ODS(Operational Data Store)、ETL等功能。

應用層

應用層實現CRM系統在數據基礎上的各種功能與操作應用,實現相關業務需求。從技術層面,應用層具有OLTP(聯機事務分析,不在本篇討論范圍之內)、OLAP(聯機分析處理)、DW(數據倉庫)、DM(數據挖掘)、BI(商務智能)等功能。

業務操作層

業務操作層實現人機交互,包括管理者、銷售市場人員、客戶服務人員、聯系人、IT管理者等。

分析型CRM業務架構是一個開放式的框架,在數據中心的基礎上與所有的關聯系統能夠無縫互聯,實時或者定時交換業務數據。

從系統的角度,可以認為分析型CRM系統是決策支持系統的一種。

通過分析型CRM系統輔助決策者通過數據、模型和知識,以人機交互方式,進行半結構化或非結構化決策支持與優化。

分析型CRM系統數據倉庫是體系結構設計環境的核心,是決策支持系統(DSS)處理的基礎。數據倉庫是一個面向主題的、集成的、非易失的且隨時間變化的數據集合,用來支持管理人員的決策。在數據倉庫中,一組以公共鍵碼聯系起來具有某種關聯的數據表,就屬于一個主題。比如客戶主題,包括:賬戶資料、交易信息、資產信息、活動拜訪、投訴建議、客服記錄、聯系人、權限管理、行業研究(機構)等;活動主題,包括:活動定義、參與對象、過程跟蹤、結果統計等。

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