1引言
　　数据仓库主要是由数据抽取、数据仓库和数据仓库日常维护系统三个部分组成。其中数据仓库存储元数据和用于决策分析相关的数据。元数据是数据仓库的核心，它是描述数据的数据，用于存储数据模型和定义数据结构、转换规则、仓库结构、控制信息等。数据仓库日常维护包括数据的安全、归纳、备份、恢复等工作，而这些工作就需要利用数据库管理系统(DBMS)的功能。应用层是建立在数据仓库基础之上的，它主要由联机分析处理(OLAP，Online Analytical Protess)应用分析和数据挖掘两部分组成[2]。决策者主要是利用决策支持工具，从数据仓库中获取准确科学的信息，进而做出科学性的决策。
　　2 CRM数据仓库项目概述
　　CRM是指通过有效地管理客户信息资源，为客户提供满意的产品和服务，同时与客户建立起长期、稳定、相互信任的密切关系，为企业吸引新客户，锁定老客户，提供效益和竞争优势。它是企业“以产品为中心模式”向“以客户为中心模式”转移的必然结果。企业CRM的价值主要是在于以客户为中心，所以，企业在实施CRM的过程中除了利用先进的信通信技术将客户信息传递给企业之外，还需要对客户信息进行分析、处理。
　　最近几年来，被广泛地应用在企业CRM中的数据仓库，也取得了一定地效果。但是，传统的CRM数据仓库大都是基于C/S构架的，其在实际运用过程中存在着一定的弊端。但随着数据仓库技术及Web技术的飞速发展，将二种技术进行结合已成为可能，那就是基于Web的数据仓库技术。基于Web的数据仓库技术为解决传统C/S模式的企业CRM数据仓库的问题提供了解决方案。
　　3基于WEB的企业CRM数据仓库的设计
　　3.1基于WEB的企业CRM数据仓库的设计
　　企业CRM数据仓库逻辑上设计分为如下的层次：文件存储区、临时存储区、数据清洗区、基础数据区、星型数据区、数据中心。
　　文件存储区：
　　文件存储区主要存放原销售系统等多个源系统通过FTP上传的数据文件。各系统每天按时传送相关数据，作为CRM数据仓库的数据来源。
　　临时存储区：
　　临时存储区主要存储各数据文件导人的临时数据。每个数据文件在临时存储区对应一个结构相同的数据结构
　　数据清洗区：
　　根据需要，对临时存储区的数据进行清洗，并存放到数据清洗区。
　　基础数据区：
　　存放统一格式的各系统基础数据。
　　星型数据区：
　　为了CRM能实现目的，对客户信息进行多角度多层次的分析，这就需要在客户关系管理中引入维、事实、层次等概念。
　　维是与某一事件相关因素在关系模型中的抽象，举例来说，在客户购买商品这一事件中就包含了客户、时间、地理、商品等维度;层次是人们观察数据细致程度的体现，如从时间维上来看就可以分为年、季度、月、日等层次;而事实是不同维度在某一取值下的交叉点，是对某一事件的度量，例如“某某顾客于某一时问某个地区购买了某件商品”这个事件，就是分别选取了顾客维、时间维、地理维、商品维中的某个值，而这些维度取值的空间交叉点就是对这一事件的度量，如销售额、数量等。
　　有了维、事实、层次等概念就能够为客户数据建立CRM数据仓库模型了。为了能够更好地使用关系表来表达客户多维信息，这里主要划分了两类表：维表和事实表，前者是用来存储维的层次、成员类别等维的描述数据，而后者是用来存储指向各个维的外关键字和一些相应的测量数据，也就是CRM中的事实。
　　这个模型主要是由一个事实表及多个维表组成，事实表用于存放客户的事实数据，表中的信息有多个维度，每个维度对应于一个维表，维表包括相应维度的描述信息，事实表和维表之间通过主/外键相联系。
　　3.2数据仓库物理设计
　　(1)表空间设计。其中tee为temp(临时区)，clear(清洗区)，extract(转换区)。Basic为基础区，star为星型区，ods为数据中心。Teeidx为tee区的索引存放表空间。basicidx为基础区索引存放表空间，star为星型区的索引存放表空间。这样设计主要为了把逻辑意义的区分开，也为性能考虑可以在表名前加前缀作为区分表所在的区。其中数据库中所有的业务表全部放在一个用户下，便于在各个区之间进行加载转换。
　　(2)归档设计。由于数据在数据仓库中频繁加载删除和插入等操作，假如是选用归档模式会使数据库产生大量日志。如果归档将严重影响性能，而且数据仓库对数据恢复的要求不高。因此就决定采用非归档模式。
　　(3)安全性设计。数据库中所有的业务表全部放在一个用户下，以方便在各个区之间加载转换。再建一个用户用于展现，对所有的业务表只有只读权限。
　　(4)备份恢复。这里采用每2天一次冷备份和一周一次逻辑备份。可以接受恢复两天前的数据，然后通过etl重新从源数据库中获取最新数据。
　　(5)参数设计。由于数据仓库经常删除、插入，很少更新的特点，相对一般业务系统，加大块的大小，增加preused和减少prefree。



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