分析型CRM业务架构

分析型CRM系统，对于有海量CRM相关数据统计、分析的行业企业来说，更为适用。分析型CRM系统通过不同的业务、数据架构，通过多重的数据分析、数据挖掘技术集成，实现对数据信息的深层次、全方位管，那么分析型CRM业务架构如何支撑这种高强度的数据分析挖掘工作呢？

分析型CRM业务架构

分析型CRM业务架构分为三个部分：数据中心、应用层、业务操作层，如下图所示：

数据中心

分析型CRM系统通过数据中心完成数据的ETL过程，实现从原始数据到数据仓库的转化、处理。从技术层面，数据中心要具有可扩展配置、ODS(Operational Data Store)、ETL等功能。

应用层

应用层实现CRM系统在数据基础上的各种功能与操作应用，实现相关业务需求。从技术层面，应用层具有OLTP(联机事务分析，不在本篇讨论范围之内)、OLAP(联机分析处理)、DW(数据仓库)、DM(数据挖掘)、BI(商务智能)等功能。

业务操作层

业务操作层实现人机交互，包括管理者、销售市场人员、客户服务人员、联系人、IT管理者等。

分析型CRM业务架构是一个开放式的框架，在数据中心的基础上与所有的关联系统能够无缝互联，实时或者定时交换业务数据。

从系统的角度，可以认为分析型CRM系统是决策支持系统的一种。

通过分析型CRM系统辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式，进行半结构化或非结构化决策支持与优化。

分析型CRM系统数据仓库是体系结构设计环境的核心，是决策支持系统(DSS)处理的基础。数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。在数据仓库中，一组以公共键码联系起来具有某种关联的数据表，就属于一个主题。比如客户主题，包括：账户资料、交易信息、资产信息、活动拜访、投诉建议、客服记录、联系人、权限管理、行业研究(机构)等；活动主题，包括：活动定义、参与对象、过程跟踪、结果统计等。

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