建立CRM数据库的几个原则(数据仓库在crm中的作用有)

这涉及到CRM如何与企业现有的系统进行连接。事实上，在目前的企业中，普遍有两种做法：一是将CRM与SFA（salesforceautomation，自动销售软件）相结合；一是将CRM与数据仓库相结合。不过，对于成熟的企业而言，他们往往采用两种结合的办法

即利用SFA软件包来管理销售周期，然后将其中的数据传给决策支持数据库，作为售前及售后销售数据和长期客户数据管理。同时，他们也往往会将这些销售数据和其它数据（如外部统计、账单、市场研究数据等）相结合，从而建立丰富的客户资料库。

因需求而定，没有具体的限制的

不过作为系统，首先几个权限控制的表肯定是要的。仓库管理系统，那么仓库的货物表，还有就是存取记录表肯定也是要的，还有就是跟这些仓库的物品相关的部门跟人员的表也是要的。

电子商务客户关系管理是指企业通过对客户进行全面、深入的分析和管理，从而提供更加个性化和高质量的服务，从而提升客户满意度和企业竞争力。利用数据仓库进行客户关系管理的步骤如下：

1 明确业务需求：首先需要明确电子商务客户关系管理的具体业务需求和目标。例如，企业希望了解客户的购买行为和偏好，或者想要使用客户反馈数据来改进产品和服务等。

2 设计数据仓库结构：在明确业务需求后，需要设计数据仓库的结构和内容，包括收集和整合哪些数据，如何进行处理和存储等。

3 数据清洗和预处理：提取和整合各种来源的客户数据，对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性、完整性和一致性。

4 数据集成和转换：将不同格式和来源的数据进行集成和转换，使其符合数据仓库的结构和要求，方便后续的查询和分析。

5 数据质量控制：对数据进行质量控制，包括数据去重、数据验证、异常数据处理等，保证数据的准确性和可信度。

6 数据分析和应用：利用数据挖掘和分析技术，对数据进行挖掘和分析，并使用可视化工具将分析结果呈现给用户，提供有用的业务洞察和决策支持。

7 定期维护和更新：定期对数据仓库进行维护和更新，包括数据清理、数据更新、性能优化等，确保数据仓库的稳定性和准确性。

需要注意的是，电子商务客户关系管理涉及到大量的客户数据，因此需要遵守相关隐私保护法规和标准，确保客户信息的安全性和保密性。同时，在实施过程中也需要注重对人员培训和技术支持，提高企业员工利用数据仓库进行客户管理的能力和水平。

为什么要建立数据仓库：因为传统的事物型数据库不能满足信息分析的需求。

拓展：

数据仓库的特点：

1、数据仓库是用于支持决策的，帮助人对数据进行分析处理，这一点它有别于 *** 作型数据库。

2、数据仓库是多个异构数据源的有效集成，集成够按照主题进行重组,为了方便分析，它包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

1、背景资料

工厂需建立一个管理数据库存储以下信息：

工厂信息包括工厂代号，工厂名，厂长名及工厂运营开销。

一个厂内有多个车间，每个车间有车间号、车间主任姓名、地址，电话及每个月的车间运营开销。

一个车间有多个工人，每个工人有职工号、姓名、年龄、性别，工种及月工资。

一个车间生产多种产品，产品有产品号、产品名、规格，制造成本和销售价格。

一个车间生产多个零件，一个零件也可能由多个车间制造。零件有零件号、零件名，制造成本和销售价格。

一个产品由多个零件组成，一个零件也可装配出多种产品。

产品与零件均存入仓库中。

厂内有多个仓库，仓库有仓库号，仓库主任姓名、电话及仓库的运营成本。

1、系统功能的基本要求：

应完成的主要功能：（1）各种各样的管理功能，如工厂信息的管理功能，包括录入、修改、查询、输出工厂的信息；车间信息的管理功能，包括录入、修改、查询、输出车间的信息；还有工人，零件，产品，仓库等的信息管理功能。(2) 工厂的利润统计，包括月利润和年利润统计。

二、基本要求

（1）完成问题陈述中所提到的所有需求功能

（3）文档中至少要包括：ER模型图、系统功能图、数据字典、表关系的详细说明。

（4）用户界面设计：采用窗口式，色彩要柔和，界面要友好， *** 作要简单。

三、文档格式1、概述包括项目背景、编写目的、软件定义、开发环境等内容。

2、需求分析

问题陈述、需完成的功能。以数据流图和数据字典表达。

3、概念设计

将上述需求发行成果抽象为ER模型图

4、逻辑设计

把ER模型图转换为关系表。

描述每一个基本表关系。并进行规范化。定义视图、定义索引、主关键字、定义权限

一、帐物相符，先进先出 衡量一个人工作的成绩（成就）方法可以有很多方面，但衡量一个仓管员，仅这一点（帐物相符与不符）就可以决断出你的优劣。某某人缘好，勤奋，有效率，但都不能掩盖由于库存不准确所带来的后果。做仓库，库存数据是我们的生命线，仓库是一个中转部门，或者说是一个服务部门，他和一个公司整体的数据运作都有着密切的关联。也可以说，库存数据是一个公司所有运作数据的基数，如果数据基数有误或偏差太大，后果及危害是不可估量的，它可能误导计划部门调配，延误生产的正常进行，耽搁出机的时间，由此影响产品的销售、信誉及公司的形象。 公司对库存数据的要求的准确率是达到A类100％；B类95％；C类93％。

我们说的帐物相符，就是ERP系统内的库存数据和仓库实物数量相符。这就要求我们在工作中不能只侧重实物的进出，还要时刻对帐务进行处理。列举几个容易造成帐物不符的 *** 作： 1．收货（入库）时未复查报检数量及合格品数量的匹配性，糊里糊涂收货； 2．物料发放时马虎大意，点错数量，多发，少发，错发，漏发； 3．入库时实物未有明确标识，未按指定位置存放，造成帐面有数据而找不到实物； 4．数据录入时发生错误，多做，少做，漏做等

对于仓库物料来说，频繁地进出物料，频繁地帐务更新，稍不留神就容易造成帐物不符，但是只要有足够的责任心，认真的工作态度，就一定能将错误率降到最低，保证A类100％是能做到的。当然，任何事情都没有绝对的，我们允许偶尔的帐实差异，但应及时发现，及时找出错误原因，在没有给计划及安装造成误导的情况下，尽快纠错。 先进先出是仓管员务必做到的另一个规则。针对物料质量，保质期、保修期、资金占用等方面的要求，仓库作为一个物料的中转地应尽量缩短库存时间。供应商，公司技术变更，客户等各方 *** 作无一不要求物料（产品）的先进先出。 先进先出对于仓管员来说就是先发先入库的物料，再发后入库的物料。 

二、做好统筹，日事日毕 对于一个仓管员来说，日常主要的工作就是物料进出。物料到货，交检合格后要入库，什么时候入，什么时候要入完，在入库的物料中有没有缺件、急件需要出，出多少；根据需求备料，什么时候要备完等……都需要有一个良好的计划。 所以在收到单后第一时间要搞清楚它的性质，如果不急，可按顺序来进行发料，如果某一张单特急，必须要按轻重缓急程序来做。 做事要养成一个良好的习惯，做一件结一件，做完一张单，结一张单，清爽明了。帐和物一定要同步走。做完一张单，确认物料数据无偏差，签上自己的名字，养成了良好的习惯，会使我们的工作井井有条，遇事不乱方寸

日事日毕对于仓库来说，十分重要。 我们一直倡导和要求当天的事当天完成。不管你是哪个岗位，不管有多少困难，如果做不到日事日毕，将会由此影响一系列后续工作的进行。仓库是一个服务部门，今天的料备不出，明天就无法正常生产；今天的来货入不完，不仅影响现场，还会形成恶性循环；今天帐务没有处理完，就会给计划提供错误的信息，比如实物已无帐面却有库存或帐面无的东西而实物已到。日事日毕有可能需要增加工作时间。当然，我们不提倡加班，不提倡打时间战，所以这就要求我们要提高工作效率

三、端正态度，提高效率 仓管员日复一日和货物打交道，单调，枯燥；货物重，数量种类多，烦；仓库存在意义是服务，上对供应商下对生产，受人安排，按计划行事，不开心…… 我一直信奉一句话：要么不做，做就要做好。好是什么，对于一个仓管员来说，好是自己做出来，别人评价的。自己一天到晚心浮气燥，自我感觉飘飘然，结果不仅不被大家认可，反而给部门工作，相关部门工作造成麻烦拖后腿，这本身就是一个心态问题。 态度决定一切，我们无法选择我们的父母，但可以选择自己的职业（工作）。三百六十行，行行有人干；三百六十行，行行出状元。既然我们不是做总统的料，既然没有满腹经纶，做不了思想家，既然现在没有足够的本钱去做一个老板，既然现阶段还没有找到更好的职业，那么就要清楚且理性的告诉自己，我是一个仓管员，只有彻底给自己一个准确的定位，工作才会踏实，才会出成绩，才会被大家认可。

SQL语句集锦

--语 句 功 能

--数据 *** 作

SELECT --从数据库表中检索数据行和列

INSERT --向数据库表添加新数据行

DELETE --从数据库表中删除数据行

UPDATE --更新数据库表中的数据

--数据定义

CREATE TABLE --创建一个数据库表

DROP TABLE --从数据库中删除表

ALTER TABLE --修改数据库表结构

CREATE VIEW --创建一个视图

DROP VIEW --从数据库中删除视图

CREATE INDEX --为数据库表创建一个索引

DROP INDEX --从数据库中删除索引

CREATE PROCEDURE --创建一个存储过程

DROP PROCEDURE --从数据库中删除存储过程

CREATE TRIGGER --创建一个触发器

DROP TRIGGER --从数据库中删除触发器

CREATE SCHEMA --向数据库添加一个新模式

DROP SCHEMA --从数据库中删除一个模式

CREATE DOMAIN --创建一个数据值域

ALTER DOMAIN --改变域定义

DROP DOMAIN --从数据库中删除一个域

--数据控制

GRANT --授予用户访问权限

DENY --拒绝用户访问

REVOKE --解除用户访问权限

--事务控制

COMMIT --结束当前事务

ROLLBACK --中止当前事务

SET TRANSACTION --定义当前事务数据访问特征

--程序化SQL

DECLARE --为查询设定游标

EXPLAN --为查询描述数据访问计划

OPEN --检索查询结果打开一个游标

FETCH --检索一行查询结果

CLOSE --关闭游标

PREPARE --为动态执行准备SQL 语句

EXECUTE --动态地执行SQL 语句

DESCRIBE这个好象不可以吧

如果没有 databasename 的话 JDBC就不知道要连到哪个目的地

跟ODBC一样 没有数据源是不可以的

或者你换一个数据库 用 oracle 应该可以吧

oracle不需要建数据库 直接建一个表空间 然后建表就行了

--描述准备好的查询

数据仓库实施需注意的四大问题

在实施数据仓库的过程中，还面临着很多影响数据仓库项目成败的关键因素，而这些因素实际上并不完全是技术层面的。这也是为什么数据仓库项目失败比例很高的主要原因。只有在项目中很好的解决这些问题，才能保证数据仓库项目的最终成功。下面分别介绍这些需要关注的问题：

1采用何种实施方法

企业级数据仓库的实现通常有两种途径：一种是从建造某个部门特定的数据集市开始，逐步扩充数据仓库所包含的主题和范围，最后形成一个能够完全反应企业全貌的企业级数据仓库；另外一种则是从一开始就从企业的整体来考虑数据仓库的主题和实施。前一种方法是各个击破，投资少、周期短且易于见到成果，但由于该设计开始时是以特定的部门级主题为框架的，向其他的主题和部门扩充往往非常困难。而后一种方法恰恰相反：投资大、周期长，但是易于扩展。

以哪种方法进行实施，主要取决于各个行业和客户的实际情况。如电信和银行业，采用第二种方法比较可行，这是因为这两个行业业务发展变化快，为了能够适应将来的变化，整个数据仓库架构必须是可扩展的和易于维护的。如果只是基于部门级的需求去设计，将来肯定无法适应变化。如果重新设计，势必造成前期投入的浪费。对其他一些行业，如制造业和零售业，本着“急用先行”的原则，可以先从某一局部入手，慢慢扩展为数据仓库。

从技术上讲，以部门需求作为主要考虑因素建立的系统，它的数据量不会太大，会影响对将来数据膨胀风险的正确估计，当数据集市扩展到企业范围的时候，由于原有技术无法支撑新的数据规模，会造成数据装载和数据分析速度的降低，甚至达到不可用的地步。另外，企业级的数据仓库会涉及更多的额业务系统，只有充分研究各业务系统，才能了解如何对不同格式、不同标准、不同接口的数据进行集成。如果没有这方面的准备，当扩展到企业层面时，会面临很多技术问题，难以解决，而不得不对原有系统进行修改或重建。

当然，对于第二种方法，也不是说把摊子铺的越大越好。合理的做法是“统筹规划，分步实施”。根据业务需求，把业务的主要方面都涵盖进去，确定彼此之间的联系；对于次要的需求，可以预留一些接口，以备将来细化。否则，如果整个调研周期拖得太长，等进入实施阶段，业务又发生变化，不得不重新修改设计，同样会造成浪费。所以，先搭建好一个易于扩展且稳定的架构，在此基础上逐步实施，是一个兼顾长远发展与合理投入的最佳方式。

此外，分步实施还可以减少风险：前一阶段的经验教训可以为下一阶段提供有益的借鉴，从而使得数据仓库的建设不断完善，不断发展。

2从业务需求出发，结合先进的实现技术

和其他的应用系统相比，数据仓库对于需求分析和系统设计等前期工作要求更高，其重要性也更加突出。可以说，分析和设计阶段决定了数据仓库最终的失败。因为需求不明确、设计不合理造成的根本性缺陷是以后实施阶段所无法弥补的。因此在分析和设计阶段，对相关的业务部门和技术部门要进行详细的调研，在用户和开发人员之间的迭代和反馈是必须和重要的，它决定了数据仓库最终的成功与否。

由于数据仓库是面向业务分析的，所以最主要的需求应该从业务部门获取和收集，因为数据仓库最终是要服务于业务部门的。需求抓的不准，导致将来将无法解决业务部门的问题，这个数据仓库项目就是失败的，技术再先进也没有用。这是衡量数据仓库成败与否的唯一尺度。

实施的过程中，最好能够把行业专家的经验，与企业现有的需求进行整合，以期得到一个更加全面的需求范围，有利于适应将来业务的变化和扩展。

从技术的角度来讲，必须建立一个可伸缩、可扩展、高性能的数据仓库平台，才能为将来不断的完善、不断发展打下一个良好的基础；同时，由于数据仓库项目要涉及多个业务系统，数据量非常庞大，所以本身的投入也是很大的，在保证系统高效稳定的前提下，尽量降低成本是非常重要的。

3如何进行主题规划

正如前面所讲，建立数据仓库需要长远的规划，我们建议企业“自底向上”地建立数据仓库，并不意味着不需要在设计阶段的长远规划。采用逐步积累的方式建立数据仓库，其最大的问题是已有的主题是否有助于形成企业级的主题，数据加载模块时候能够重用等。数据仓库的长远规划，并不仅仅是技术部门的事情，应当把数据仓库的构建作为企业发展战略的一个重要组成部分。

数据仓库设计的第一步是主题的确定，从现在的情况看，主题的范围太大实现不了，太小没有意义，应该选择相对独立而且技术上可行的一些业务。例如客户分析、产品分析、收入分析和市场分析等。因为这些分析与企业当前的业务运行联系最紧密，通过它们，可以了解：

·哪个企业拥有哪些不同类型的客户？

·哪些是给我最大收益的客户？如何提升他们的价值？

·如何掌握新的竞争形势下客户的需求与行为？

·哪些业务最受欢迎，利润最高？

·业务的分布如何？

·快速成长的新的收入来源有哪些？

·应收账款、欠费情况如何？

·与其他同行竞争对手的结算金额占整个收入的比例？

·我的客户是否打算选择其他竞争对手？

·运营成本和收益？

·哪些市场活动是有成效的，收益多少？

在完成第一阶段的实施后，可以开始第二阶段的实施。第二阶段主要是从市场营销、资源管理、网络管理、客户服务等部分入手；第三阶段可继续扩展到财务、绩效等更高层次的、全局性的财务、运营情况分析。这时候，所有的重要信息都已连成一体，CEO可以了解有关成本、利润、市场营销还有客户发展趋势等多方面的企业宏观层面的决策信息，它们为定制战略决策提供了充分的依据。决策的制定再也不是单凭经验和感觉了。从而大大的提高了决策的质量，规避了风险。减少了决策失误造成的巨大损失。这也正是数据仓库高投资回报率的重要体现。

当然，在进行主体规划的时候，必须重点强调的是：技术框架和系统设计必须从整个企业的角度来考虑，即使刚开始实施的时候是面向某个部门的。以电信企业为例，在进行“客户”主题设计的时候，就必须考虑到同一用户还有可能是长途电话、移动电话的用户。因此在设计时如果同时考虑固定电话用户，就不仅要解决不同系统的互联问题，在不同系统中用户数据的集成也将是一个巨大的挑战。

4领导层的参与和支持

数据仓库是面向业务主题的分析型应用。它既需要业务部门的全力配合，又需要先进可靠的技术手段及良好的项目管理过程来实现。它涉及众多的业务部门、系统开发部门、系统运维支撑部门等。在设计和实施阶段需要不同部门的沟通和协作，是一个负责的系统工程。只有领导层从战略的高度上认识到它的重要性，在项目实施过程中给与大力支持和配合，协调各部门资源，保证他们可以及时到位，全职投入才能取得项目的成功。所以数据仓库项目又通常被称为“一把手”工程。从这一点上看，建立一个企业级的数据仓库，主要的障碍不在于技术，而是不同部门之间组织、协调的问题。而高层领导的大力推动和支持，无疑是解决这一问题的最有效的途径。

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