CRM系統:數據倉庫在酒店CRM 系統中的應用研究

［摘要］在酒店客戶關系管理系統中，要實現對大量客戶數據的有效分析和利用，需要建立一個面向分析的多維數據倉庫模型，實 現從多個角度顯示和分析客戶數據，為進行數據挖掘提供基礎。本文中根據酒店CRM 系統的需求，設計了數據倉庫的事實表和各 維度表，并采用星型和雪花型相結合的多維數據模式構建了酒店CRM 系統的數據倉庫模型。 ［關鍵詞］CRM 數據倉庫星型模式雪花型模式 引言 近幾年，隨著我國國民經濟的迅速增長，酒店數量不斷增加、客源 更加豐富多樣化、市場更加廣闊多渠道，酒店業面臨著日趨激烈的競爭 環境和不斷攀升的客戶期望。要想在競爭中取得優勢，必須積極尋求擴 大酒店銷售、改進服務質量、降低管理成本、改善客戶關系和提升客戶 滿意度的有效的信息化手段來增強酒店的核心競爭力。 酒店的管理者已經逐漸認識到酒店的所有活動都應該以客戶為中 心，需要依靠現代化的輔助手段隨時對客戶進行分析，掌握客戶的動態 變化趨勢。傳統的酒店管理信息系統往往是以財務管理為設計主線，僅 能夠對酒店一段時間的盈利狀況或客房占用情況做出分析，而忽略了 對決定酒店盈利高低的關鍵因素———客戶的注意，因此將CRM系統應 用到酒店行業中對于酒店的管理者而言是一個很好的解決方案。 1. 酒店CRM 系統 客戶關系管理（Customer Relationship Management，CRM）的基本思 想是“以客戶為中心”，其定義可以簡單概括為：利用軟件、硬件和網絡 技術，為企業建立一個客戶信息收集、管理、分析和利用的信息系統。 適合于酒店的CRM系統可以有效地幫助酒店正確識別客戶價值、 改善客戶關系、提高客戶滿意度、降低管理成本，從而使酒店在競爭中 取得優勢。目前，國內多數酒店已經建立了簡單的信息管理系統，員工 利用該系統可以處理一些簡單、瑣碎、重復性的工作，如在前臺接待部 門，可執行入住登記、收銀、查詢、結帳、報表生成等多種功能。CRM系 統可以建立在酒店原有的管理信息系統的基礎上，使客戶信息在酒店 前臺、客房服務、餐飲、娛樂、會議、財務等各個部門充分共享，并提取客 戶信息，重點實現對客戶信息的整理和分析，并用于支持酒店決策，將 酒店的客戶資源轉化成酒店收益。 酒店CRM系統最主要的任務是實現對大量客戶數據的收集、整 理、分析和有效利用。作為一個面向客戶的信息管理系統，對數據有特 殊的需求。如果直接以酒店的管理信息系統數據庫為基礎，在大量無用 數據的干擾下，將使得客戶數據的提取與操作異常困難；另一方面，操 作型環境數據表是根據操作的實際需要決定，表之間的關聯錯綜復雜， 在分析時需要建立與大量數據表之間的連接，降低了分析的時間性能， 不適應數據分析的需要。所以建立一個為CRM系統提供服務的數據倉 庫是必需的，數據倉庫中完備的、經過組織的大量數據為進行客戶分析 提供了良好的基礎。 2. 數據倉庫 2.1 數據倉庫簡介 數據倉庫(DataWarehouse)是計算機和數據庫技術應用到一定階段 的必然產物。隨著計算機應用的不斷深入，企業的運營環境逐漸轉化為 以數據庫為中心，在企業的數據庫中往往存儲著大量信息數據，企業的 業務人員希望能夠快速地、交互地、方便有效地從大量雜亂無章的數據 中獲取有意義的信息，而決策者則希望能夠利用現有數據來指導決策 和發掘競爭優勢。但是，傳統數據庫不能實現上述要求，于是必須將用 于事務處理的數據環境和用于數據分析的數據環境分開，也就是使原 來由單一數據庫為中心的數據環境發展為以操作型關系數據庫為中心 的數據處理系統和以數據倉庫為中心的數據分析系統。 數據倉庫的概念是在1991 年由美國著名信息工程學家WilliamH.I. 博士提出的，將其定義為：“數據倉庫是在企業管理和決策中面向主題 的、集成的、與時間無關的、不可修改的數據集合”。數據倉庫也是一個 數據庫，大部分都是基于關系型數據庫管理系統的設計，它精簡并整合 了來自于異地、異構的數據源或數據庫（如CRM數據庫、ERP 數據庫等） 的原始數據，為有關部門或企業進行全局范圍的戰略決策和長期趨勢 分析提供了有效的支持。 數據倉庫系統由數據處理、數據倉庫管理和分析工具三部分組成， 其結構如圖1 所示： 圖1 數據倉庫結構示圖 ⑴數據處理 數據倉庫有多個數據源，包括企業內部數據（生產、技術、財務、設 備、銷售等）、市場調查與分析及各種文檔之類的外部數據。這些原始的 “粗數據”有很多信息是并不需要的，因此要對它們進行抽取、加載、轉 換和清洗等必要的處理。其中數據抽取是指從數據源中提取出對數據 分析有用的數據；數據轉換是指當數據來源不同而造成數據格式不統 一時要將數據轉換成統一的數據格式；數據清洗是指消除加載到數據 倉庫中的原始數據中錯誤的、無效的、不一致的地方。 ⑵數據倉庫管理 數據倉庫本身的內容包括數據、元數據及自身日志等。其中元數據 是描述數據倉庫特性的數據，主要用它創建、維護、管理和使用數據倉 庫。 數據倉庫管理的主要任務包括批處理作業管理，數據安全管理，數 據沖突解決，數據質量核查，管理數據倉庫元數據的更新，數據刪除與 復制，備份與恢復等，從而為保證數據倉庫的正常運轉提供基本的管理 環境。 ⑶分析工具 數據倉庫的分析工具包括用于完成實際決策問題所需要的各種查 詢檢索工具、基于多維數據庫的OLAP 分析工具、數據挖掘工具等。 數據倉庫應用是一個典型的C/S 結構，其客戶端的工作包括客戶 交互、格式化查詢及結果和報表生成等。服務器端完成各種輔助的SQL 查詢、復雜的計算和各種綜合功能等。目前普遍采用的形式是三層結 構，即在客戶與服務之間增加一個多維數據分析服務器。 基于多維數據庫的在線分析工具———OLAP 可以幫助高級用戶從 精細、多維、復雜的角度分析數據，但它與數據挖掘工具不同。OLAP 工 具是一種數據訪問工具，是對歷史數據進行統計并有效地向系統用戶 顯示。它只是提供“事實數據”，即回答是什么的問題，對今后的預測則 完全由用戶靠自己的“人腦”判斷。使用OLAP 工具，首先要建立OLAP 分析數據庫，對數據倉庫中的數據進行預處理，比如將月份統計值（總 和、平均、最低、最高等）以記錄的方式先存放在OLAP 數據庫中，當用 戶切換視圖時可以利用這些現存的數據提高系統的反應速度。OLAP 工 具能加強和規范決策支持的服務工作，集中和簡化原客戶端和數據挖 掘的部分工作，降低系統數據傳輸量，提高工作效率。目前，支持OLAP的 數據庫有多維數據庫和多關系數據庫（即支持多維特性的關系數據庫）， 雖然兩種數據庫采用不同的數據庫模式，但目的都是為了將預處理的 結果以合理的方式儲存，以供OLAP 工具使用。 2.2 數據倉庫的多維數據模型 數據倉庫中，可以對數據進行多維化處理，構成多維數據模型，它 是數據分析時用戶的數據視圖，是面向分析的數據模型。多維數據模型 包括事實、維和粒度。其中，事實是分析的目標數據；維是事實信息的屬 性，也是考察數據的角度，每一個維都有一個表與之相關聯，稱為維表， 它進一步描述維的屬性；粒度是維劃分的單位，也就是明細的程度，可 以用超立方體結構來表示事實、維和粒度的關系。所以在數據倉庫系統 中的統計分析就統一歸結為:從不同的角度(維)、不同的層次(粒度)來觀 察分析數據(事實)。 多維數據模型有以下兩種基本模式： ⑴星型模式：星型模式是最常見的數據倉庫實現模式，由一個不含 冗余數據的大規模中心表（事實表）和一組小的附屬表（維度表）構成。 其中，維度表只與事實表發生聯系，而各個維度表之間沒有直接關系， 事實表中包含了所有維度表的外鍵，這些外鍵指向各維度表的首鍵。 在星型數據關系模型中，事實表的每個維度都有深度的索引，用戶 查詢時先用體積小的多的維度去過濾很大的事實表，首先獲得較小的 相關數據集，從而減少數據查詢的數量，提高查詢速度。 ⑵雪花型模式：雪花型模式是對星型模式的擴展，每個維度表都可 以向外連接到多個詳細類別表，即子維度表，詳細類別表在有關維度上 對事實表進行詳細描述，達到縮小事實表、提高查詢效率的目的。 由于采用標準化和較低的粒度，雪花模式在執行查詢時需要更多 的連接操作，所以可能降低瀏覽的性能。 3. 酒店CRM 數據倉庫的建立 3.1 數據倉庫的數據源 數據倉庫是面向主題的，酒店CRM系統要實現的目標是通過對酒 店的客戶關系進行分析來評價酒店的客戶滿意度、衡量客戶價值和細 分客戶群。酒店CRM系統數據倉庫的數據源主要包括酒店各個部門收 集到的各方面的客戶信息數據，酒店硬件設施統計數據，另外還有社會 調查、外部信息等外部數據。將這些數據源中符合分析需要的客戶信息 數據（包括客戶資料數據、消費數據、活動數據等）從客戶關系管理數據 庫中提取出來，經過清洗與轉化，并存入數據倉庫，就得到了CRM分析 的基礎數據集。在此基礎上對數據進行標準化、抽象化、規范化分類和 分析，為酒店的管理層提供及時的決策支持，為各個業務部門提供有效 的反饋數據。 3.2 數據倉庫中各表的設計 ⑴事實表的設計 事實表反映的是分析的目標，酒店CRM系統主要針對酒店的客戶 關系進行分析，因此建立客戶關系事實表，該表包括客戶號（Customer_ ID）、客戶住宿關鍵字（Load_ID）、客戶消費關鍵字（Expense_ID）、 客戶滿意度關鍵字（Satisfaction_ID）等字段。 ⑵維度表的設計 在酒店CRM系統中共有四個主維度，即直接與事實發生聯系的維 度，分別是客戶信息維度（Customer）、客戶消費維度（Expense）、客戶住 宿維度(Load)和客戶滿意維度(Satisfaction)。另外還有五個子維度，分別 是客戶通訊維度（Address）、客戶資料維度（Resource）、酒店服務維度 （Service）、酒店客房維度（Room）和時間維度（Time）。五個子維度表分別 與相應的主維度表相連， 3.3 酒店CRM數據倉庫模型的設計 本系統中采用星型和雪花型相結合的模式構建的酒店CRM的數 據倉庫模型，四個主維度表直接與事實表相聯系，五個子維度表