数据仓库下企业营销管理论文
1课题研究背景、目的及意义
在企业营销领域，几乎每隔数十年就会有新思想和新方法出现。目前以客户为中心的营销方式正逐步代替以产品为中心的营销，注重于满足客户需求，追求更新、更优的产品;企业营销管理将从过去注重于业务量的增加转向于注重质量的提升;企业营销目标逐步从降低营销成本、提高营销效率转到开拓新业务、提高客户忠实度。信息化时代带给了企业全然不同的商业环境。一方面，企业的外部环境发生了变化;另一方面，企业内部积累了海量的数据信息，而传统技术是无法消化与整理这些信息的。营销管理系统不仅需要收集海量的客户信息，为企业营销指引方向，而且要整合企业内部各类资源，把企业由生产推动销售机制转向以客户需求拉动生产的机制。基于这类市场环境，本研究在企业营销中引入20世纪90年代中后期国际上兴起的数据仓库技术、联机分析处理技术等。拟开发一套较为完善的企业营销管理系统，除了实现基础日常营销信息管理功能之外，还加入了数据仓库技术和OLAP技术的建设，可让营销管理人员、工作人员从多角度、多层次管理分析数据，让营销管理者了解最新的营销状况和未来营销发展趋势，了解影响营销效果的关键因素，为管理人员提供数据支持，提高企业营销管理的技术水准。
2研究现状分析
2．1企业营销管理发展现状
目前，市场经济是以客户为导向的，要求企业做到准确详实地掌握客户需求，了解客户特性。在达到该目标的过程之中，企业的营销管理系统起着重要的作用。首先，企业营销管理系统需要整理分析海量的目标客户数据，以了解目标客户的需要;其次，现代企业需要进行市场细分与定位，以掌握目标客户群的特性、了解不同客户群的差异性需求。除此之外，现代信息存储传播方式大量增加，各类交流方式混在一起，需要确保信息沟通中宣传的内容一致;为了保证有效营销，企业工作人员需要了解企业的目标客户群体、本企业的销售策略以及本企业的营销与竞争优势所在。上述这些工作，在营销管理系统的帮助之下会简单化。现代企业已逐步认识到了上述趋势，企业营销管理系统也有了一定的发展，不过在以营销管理系统为导向、全面整合数据信息与企业资源方面，还有待进一步提高。国际上，从20世纪60年代中期起，开始着手研究管理系统技术在企业营销管理中的应用。1966年，美国著名的市场学家K．Philp特别强调了管理系统技术在企业营销决策领域中的重要作用;1976年，D．F．Cox与Ｒ．E．Good提出企业营销管理系统的核心概念;随后，D．C．Little等人研发了BＲANAID，C．Ｒ．Ander-son等人研制了PIMS，都曾在企业中得到了较为广泛的应用。不过他们都局限于影响企业决策问题中某些方面的管理系统。20世纪90年代初，研究者开始着手开发解决企业决策的市场营销管理系统，不过到目前为止，企业营销管理系统的应用还局限在市场分析方面。国内对于企业营销决策支持方面的研究开展得比较晚，目前研究成果也不多见。即使有所研究与应用，也仅仅是面向企业营销决策支持系统中的某一个方面，还缺乏对于整体框架的全面认识与研究。
2．2数据仓库发展现状
20世纪90年代初期，数据仓库的概念由美国著名信息工程科学家———WiliamInmnon博士首次提出［1］:“数据仓库通常是针对主题的、集成的、随时间改变的、但数据本身相对稳定的数据集合，主要功能是为决策过程提供信息支持。”其中，主题是指管理人员实现数据管理时候重点关心的内容。数据仓库平台根据主题来组织信息，存储模型目前有星型模型、雪花型模型以及混合模型，数据间关系一般是多维的(注:存在一维为时间维)，数据仓库结合OLAP的数据处理功能，实现数据的多维分析，最终为用户提供方便而快捷的多角度信息查询与分析，使得用户可及时掌握所在领域的阶段状况与发展趋势。数据仓库的应用主要为大规模决策支持环境，技术一般基于多维数据库管理系统(MDBMS)，MDBMS引入表分级、嵌套表、高级索引等技术来实现，为OLAP技术搭建了更好的分析平台。与传统数据库的区别在于，数据仓库内部不仅是简单的数据累积，它首先从海量外部事务数据源中抽取数据信息，期间应用集成管理器实现抽取数据的清理、转换与格式统一，然后得到基础数据仓库，内部数据存储结构相对较复杂。之后与各类分析工具(如OLAP工具)相结合，实现对数据信息的分析处理，最后依据需要输出计算得到的信息。目前，数据库技术基础已成熟，不过其体系结构部分还有待提升。现今市场上，实现的数据仓库产品一般为通用平台而设计建设，面向特定领域的专用产品还比较少，数据仓库技术仍处于发展阶段。虽然数据仓库技术还有待于进一步提升，不过其经济价值已得到了证实。国际著名数据库专业人员联合斯坦福大学教授等发布了一份面向数据仓库的权威报告，其中探讨了数据仓库的目前现状与发展趋势，许多大型数据库公司诸如IBM公司、Oracle公司等都相继推出了各有特色的数据仓库产品。调查结果显示，现今财富500强之中已高达90%的企业已建或者正在搭建企业数据仓库。由于数据仓库技术可产生的巨大经济利益，也带动了中国相关领域的发展。目前已有部分科研机构、企事业单位投入了大量的人力物力搭建数据仓库平台，不过现阶段我国还处于起步阶段，数据仓库的商业应用集中于金融、营销、生产等领域。某些涉足营销、生产等领域的大型企业也依托国内外先进技术，创建了数据仓库平台，从而跟踪分析市场信息，分类预测客户行为的未来发展趋势［2－5］。目前，数据仓库技术发展基础已奠定，一个成功的数据仓库所需要的成熟管理技术、完善的网络技术、资深管理人员以及OLAP技术与管理模型等都已具备，仍欠缺的是:完善的系统理论及技术、多维数据存储时数据结构的确定［6－7］;数据挖掘模型的建立、数据挖掘算法的取舍等方面。
2．3联机分析处理
(OLAP)现状数据仓库为存放数据的平台，也是数据分析和数据决策的支持。20世纪60年代初期，关系型数据库模型由数据库之父E．F．Codd提出，联机事务处理(OLTP)的概念被带动发展。1993年，为了应对更海量的信息，实现更专业的信息分析，联机分析处理(OLAP)的概念被提出。E．F．Codd曾总结联机分析处理的12条准则，包括:多维数据分析准则;客户/服务器结构准则;多用户支持准则;己知的报表性能准则等。OLTP分析中以二维表的形式存放数据，无法实现复杂的信息查询分析。OLAP基于数据仓库，可实现对海量数据信息的多维度、多方位(如钻取、切片、切块、旋转等)复杂数据存取，实现多维数据分析，突破了以前的二维表表格展示方法，可以实现更加深入的数据分析与数据观察，用直观易懂的图标形式来展示数据查询结果，从而为决策人员提供决策信息支持。二者对比如表1所示。近年来，OLAP技术被广泛应用，国际上许多公司都已开发出了较完善的OLAP产品［8］，实现了OLAP技术的进一步发展及应用。其中，小部分公司负责制定OLAP技术标准、发布OLAP技术公告，大部分厂商主要负责生产OLAP产品，具体有:IBM生产的'OLAPServer、SAS生产的MDDB以及Oracle生产的ExpressServer等等。OLAP技术发展已趋于成熟，且在多维度数据模型的建立以及查询优化方法等方面都取得了较好的研究成果。目前，OLAP的总体发展趋势是与其它技术(诸如Web技术、数据挖掘技术等)相融合。国内OLAP技术起步相对较晚，伴随着数据仓库的搭建及其技术的不断完善，OLAP技术的发展迫在眉睫。不过，由于OLAP技术尚且较新，其核心技术还有待于进一步完善。
3结语
3．1对市场营销及企业营销管理系统的状况进行了概述。现代市场营销是一个社会或企业的管理过程，市场营销管理系统的根本目标是使顾客满意，且最大化企业的利润。以互联网为基础的信息技术，目前已是世界经济发展的关键因素与倍增器，一个企业要生存发展，在营销方面需要具备个性化的营销技能与一种能够把网络、信息技术与企业内部资源整合一致的能力。
3．2介绍了数据仓库技术的定义、体系结构、特点及其商业价值，分析了其与传统数据库的区别和联系;详细介绍了企业营销管理系统中数据仓库的设计及构建过程。
3．3构建数据仓库的目的是为决策者提供最终决策的信息支持，在完成了数据仓库的建模及信息导入之后，需对信息进行深入分析，从而提供决策支持。本文简要论述了OLAP技术的特点、基本核心，深入分析了OLAP技术的多维分析及分类技术，引入了多维表达式方法，举例展示了其查询检索过程。
以前研究人员的工作重点主要放在营销理念及营销管理系统的搭建之上，而数据仓库技术、OLAP技术以及MDX工具在企业营销管理中的使用则较少涉及，课题针对该情况，构建了基于数据仓库的企业营销管理系统，整合网络、信息技术及企业内部资源，解决“信息泛滥危机”，让营销管理人员、工作人员从多角度、多层次管理分析数据，让营销管理者了解最新的营销状况和未来营销发展趋势，了解影响营销效果的关键因素，为管理人员提供数据支持，提高企业营销管理的技术水准。
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