CRM系統(tǒng):數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在酒店CRM 系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

［摘要］在酒店客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)中，要實(shí)現(xiàn)對(duì)大量客戶(hù)數(shù)據(jù)的有效分析和利用，需要建立一個(gè)面向分析的多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，實(shí) 現(xiàn)從多個(gè)角度顯示和分析客戶(hù)數(shù)據(jù)，為進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘提供基礎(chǔ)。本文中根據(jù)酒店CRM 系統(tǒng)的需求，設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的事實(shí)表和各 維度表，并采用星型和雪花型相結(jié)合的多維數(shù)據(jù)模式構(gòu)建了酒店CRM 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型。 ［關(guān)鍵詞］CRM 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)星型模式雪花型模式 引言 近幾年，隨著我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的迅速增長(zhǎng)，酒店數(shù)量不斷增加、客源 更加豐富多樣化、市場(chǎng)更加廣闊多渠道，酒店業(yè)面臨著日趨激烈的競(jìng)爭(zhēng) 環(huán)境和不斷攀升的客戶(hù)期望。要想在競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)，必須積極尋求擴(kuò) 大酒店銷(xiāo)售、改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量、降低管理成本、改善客戶(hù)關(guān)系和提升客戶(hù) 滿(mǎn)意度的有效的信息化手段來(lái)增強(qiáng)酒店的核心競(jìng)爭(zhēng)力。 酒店的管理者已經(jīng)逐漸認(rèn)識(shí)到酒店的所有活動(dòng)都應(yīng)該以客戶(hù)為中 心，需要依靠現(xiàn)代化的輔助手段隨時(shí)對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分析，掌握客戶(hù)的動(dòng)態(tài) 變化趨勢(shì)。傳統(tǒng)的酒店管理信息系統(tǒng)往往是以財(cái)務(wù)管理為設(shè)計(jì)主線，僅 能夠?qū)频暌欢螘r(shí)間的盈利狀況或客房占用情況做出分析，而忽略了 對(duì)決定酒店盈利高低的關(guān)鍵因素———客戶(hù)的注意，因此將CRM系統(tǒng)應(yīng) 用到酒店行業(yè)中對(duì)于酒店的管理者而言是一個(gè)很好的解決方案。 1. 酒店CRM 系統(tǒng) 客戶(hù)關(guān)系管理（Customer Relationship Management，CRM）的基本思 想是“以客戶(hù)為中心”，其定義可以簡(jiǎn)單概括為：利用軟件、硬件和網(wǎng)絡(luò) 技術(shù)，為企業(yè)建立一個(gè)客戶(hù)信息收集、管理、分析和利用的信息系統(tǒng)。 適合于酒店的CRM系統(tǒng)可以有效地幫助酒店正確識(shí)別客戶(hù)價(jià)值、 改善客戶(hù)關(guān)系、提高客戶(hù)滿(mǎn)意度、降低管理成本，從而使酒店在競(jìng)爭(zhēng)中 取得優(yōu)勢(shì)。目前，國(guó)內(nèi)多數(shù)酒店已經(jīng)建立了簡(jiǎn)單的信息管理系統(tǒng)，員工 利用該系統(tǒng)可以處理一些簡(jiǎn)單、瑣碎、重復(fù)性的工作，如在前臺(tái)接待部 門(mén)，可執(zhí)行入住登記、收銀、查詢(xún)、結(jié)帳、報(bào)表生成等多種功能。CRM系 統(tǒng)可以建立在酒店原有的管理信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，使客戶(hù)信息在酒店 前臺(tái)、客房服務(wù)、餐飲、娛樂(lè)、會(huì)議、財(cái)務(wù)等各個(gè)部門(mén)充分共享，并提取客 戶(hù)信息，重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶(hù)信息的整理和分析，并用于支持酒店決策，將 酒店的客戶(hù)資源轉(zhuǎn)化成酒店收益。 酒店CRM系統(tǒng)最主要的任務(wù)是實(shí)現(xiàn)對(duì)大量客戶(hù)數(shù)據(jù)的收集、整 理、分析和有效利用。作為一個(gè)面向客戶(hù)的信息管理系統(tǒng)，對(duì)數(shù)據(jù)有特 殊的需求。如果直接以酒店的管理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，在大量無(wú)用 數(shù)據(jù)的干擾下，將使得客戶(hù)數(shù)據(jù)的提取與操作異常困難；另一方面，操 作型環(huán)境數(shù)據(jù)表是根據(jù)操作的實(shí)際需要決定，表之間的關(guān)聯(lián)錯(cuò)綜復(fù)雜， 在分析時(shí)需要建立與大量數(shù)據(jù)表之間的連接，降低了分析的時(shí)間性能， 不適應(yīng)數(shù)據(jù)分析的需要。所以建立一個(gè)為CRM系統(tǒng)提供服務(wù)的數(shù)據(jù)倉(cāng) 庫(kù)是必需的，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中完備的、經(jīng)過(guò)組織的大量數(shù)據(jù)為進(jìn)行客戶(hù)分析 提供了良好的基礎(chǔ)。 2. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 2.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)簡(jiǎn)介 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DataWarehouse)是計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)應(yīng)用到一定階段 的必然產(chǎn)物。隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用的不斷深入，企業(yè)的運(yùn)營(yíng)環(huán)境逐漸轉(zhuǎn)化為 以數(shù)據(jù)庫(kù)為中心，在企業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)中往往存儲(chǔ)著大量信息數(shù)據(jù)，企業(yè)的 業(yè)務(wù)人員希望能夠快速地、交互地、方便有效地從大量雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù) 中獲取有意義的信息，而決策者則希望能夠利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)來(lái)指導(dǎo)決策 和發(fā)掘競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。但是，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)不能實(shí)現(xiàn)上述要求，于是必須將用 于事務(wù)處理的數(shù)據(jù)環(huán)境和用于數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)環(huán)境分開(kāi)，也就是使原 來(lái)由單一數(shù)據(jù)庫(kù)為中心的數(shù)據(jù)環(huán)境發(fā)展為以操作型關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)為中心 的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為中心的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念是在1991 年由美國(guó)著名信息工程學(xué)家WilliamH.I. 博士提出的，將其定義為：“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是在企業(yè)管理和決策中面向主題 的、集成的、與時(shí)間無(wú)關(guān)的、不可修改的數(shù)據(jù)集合”。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)也是一個(gè) 數(shù)據(jù)庫(kù)，大部分都是基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，它精簡(jiǎn)并整合 了來(lái)自于異地、異構(gòu)的數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)庫(kù)（如CRM數(shù)據(jù)庫(kù)、ERP 數(shù)據(jù)庫(kù)等） 的原始數(shù)據(jù)，為有關(guān)部門(mén)或企業(yè)進(jìn)行全局范圍的戰(zhàn)略決策和長(zhǎng)期趨勢(shì) 分析提供了有效的支持。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)由數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理和分析工具三部分組成， 其結(jié)構(gòu)如圖1 所示： 圖1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)示圖 ⑴數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有多個(gè)數(shù)據(jù)源，包括企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)（生產(chǎn)、技術(shù)、財(cái)務(wù)、設(shè) 備、銷(xiāo)售等）、市場(chǎng)調(diào)查與分析及各種文檔之類(lèi)的外部數(shù)據(jù)。這些原始的 “粗?jǐn)?shù)據(jù)”有很多信息是并不需要的，因此要對(duì)它們進(jìn)行抽取、加載、轉(zhuǎn) 換和清洗等必要的處理。其中數(shù)據(jù)抽取是指從數(shù)據(jù)源中提取出對(duì)數(shù)據(jù) 分析有用的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是指當(dāng)數(shù)據(jù)來(lái)源不同而造成數(shù)據(jù)格式不統(tǒng) 一時(shí)要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式；數(shù)據(jù)清洗是指消除加載到數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫(kù)中的原始數(shù)據(jù)中錯(cuò)誤的、無(wú)效的、不一致的地方。 ⑵數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)本身的內(nèi)容包括數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)及自身日志等。其中元數(shù)據(jù) 是描述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)特性的數(shù)據(jù)，主要用它創(chuàng)建、維護(hù)、管理和使用數(shù)據(jù)倉(cāng) 庫(kù)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理的主要任務(wù)包括批處理作業(yè)管理，數(shù)據(jù)安全管理，數(shù) 據(jù)沖突解決，數(shù)據(jù)質(zhì)量核查，管理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)元數(shù)據(jù)的更新，數(shù)據(jù)刪除與 復(fù)制，備份與恢復(fù)等，從而為保證數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)提供基本的管理 環(huán)境。 ⑶分析工具 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的分析工具包括用于完成實(shí)際決策問(wèn)題所需要的各種查 詢(xún)檢索工具、基于多維數(shù)據(jù)庫(kù)的OLAP 分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具等。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用是一個(gè)典型的C/S 結(jié)構(gòu)，其客戶(hù)端的工作包括客戶(hù) 交互、格式化查詢(xún)及結(jié)果和報(bào)表生成等。服務(wù)器端完成各種輔助的SQL 查詢(xún)、復(fù)雜的計(jì)算和各種綜合功能等。目前普遍采用的形式是三層結(jié) 構(gòu)，即在客戶(hù)與服務(wù)之間增加一個(gè)多維數(shù)據(jù)分析服務(wù)器。 基于多維數(shù)據(jù)庫(kù)的在線分析工具———OLAP 可以幫助高級(jí)用戶(hù)從 精細(xì)、多維、復(fù)雜的角度分析數(shù)據(jù)，但它與數(shù)據(jù)挖掘工具不同。OLAP 工 具是一種數(shù)據(jù)訪問(wèn)工具，是對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并有效地向系統(tǒng)用戶(hù) 顯示。它只是提供“事實(shí)數(shù)據(jù)”，即回答是什么的問(wèn)題，對(duì)今后的預(yù)測(cè)則 完全由用戶(hù)靠自己的“人腦”判斷。使用OLAP 工具，首先要建立OLAP 分析數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，比如將月份統(tǒng)計(jì)值（總 和、平均、最低、最高等）以記錄的方式先存放在OLAP 數(shù)據(jù)庫(kù)中，當(dāng)用 戶(hù)切換視圖時(shí)可以利用這些現(xiàn)存的數(shù)據(jù)提高系統(tǒng)的反應(yīng)速度。OLAP 工 具能加強(qiáng)和規(guī)范決策支持的服務(wù)工作，集中和簡(jiǎn)化原客戶(hù)端和數(shù)據(jù)挖 掘的部分工作，降低系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸量，提高工作效率。目前，支持OLAP的 數(shù)據(jù)庫(kù)有多維數(shù)據(jù)庫(kù)和多關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)（即支持多維特性的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)）， 雖然兩種數(shù)據(jù)庫(kù)采用不同的數(shù)據(jù)庫(kù)模式，但目的都是為了將預(yù)處理的 結(jié)果以合理的方式儲(chǔ)存，以供OLAP 工具使用。 2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的多維數(shù)據(jù)模型 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維化處理，構(gòu)成多維數(shù)據(jù)模型，它 是數(shù)據(jù)分析時(shí)用戶(hù)的數(shù)據(jù)視圖，是面向分析的數(shù)據(jù)模型。多維數(shù)據(jù)模型 包括事實(shí)、維和粒度。其中，事實(shí)是分析的目標(biāo)數(shù)據(jù)；維是事實(shí)信息的屬 性，也是考察數(shù)據(jù)的角度，每一個(gè)維都有一個(gè)表與之相關(guān)聯(lián)，稱(chēng)為維表， 它進(jìn)一步描述維的屬性；粒度是維劃分的單位，也就是明細(xì)的程度，可 以用超立方體結(jié)構(gòu)來(lái)表示事實(shí)、維和粒度的關(guān)系。所以在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng) 中的統(tǒng)計(jì)分析就統(tǒng)一歸結(jié)為:從不同的角度(維)、不同的層次(粒度)來(lái)觀 察分析數(shù)據(jù)(事實(shí))。 多維數(shù)據(jù)模型有以下兩種基本模式： ⑴星型模式：星型模式是最常見(jiàn)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)模式，由一個(gè)不含 冗余數(shù)據(jù)的大規(guī)模中心表（事實(shí)表）和一組小的附屬表（維度表）構(gòu)成。 其中，維度表只與事實(shí)表發(fā)生聯(lián)系，而各個(gè)維度表之間沒(méi)有直接關(guān)系， 事實(shí)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(shù)據(jù)關(guān)系模型中，事實(shí)表的每個(gè)維度都有深度的索引，用戶(hù) 查詢(xún)時(shí)先用體積小的多的維度去過(guò)濾很大的事實(shí)表，首先獲得較小的 相關(guān)數(shù)據(jù)集，從而減少數(shù)據(jù)查詢(xún)的數(shù)量，提高查詢(xún)速度。 ⑵雪花型模式：雪花型模式是對(duì)星型模式的擴(kuò)展，每個(gè)維度表都可 以向外連接到多個(gè)詳細(xì)類(lèi)別表，即子維度表，詳細(xì)類(lèi)別表在有關(guān)維度上 對(duì)事實(shí)表進(jìn)行詳細(xì)描述，達(dá)到縮小事實(shí)表、提高查詢(xún)效率的目的。 由于采用標(biāo)準(zhǔn)化和較低的粒度，雪花模式在執(zhí)行查詢(xún)時(shí)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(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立 3.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)源 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的，酒店CRM系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是通過(guò)對(duì)酒 店的客戶(hù)關(guān)系進(jìn)行分析來(lái)評(píng)價(jià)酒店的客戶(hù)滿(mǎn)意度、衡量客戶(hù)價(jià)值和細(xì) 分客戶(hù)群。酒店CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)源主要包括酒店各個(gè)部門(mén)收 集到的各方面的客戶(hù)信息數(shù)據(jù)，酒店硬件設(shè)施統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，另外還有社會(huì) 調(diào)查、外部信息等外部數(shù)據(jù)。將這些數(shù)據(jù)源中符合分析需要的客戶(hù)信息 數(shù)據(jù)（包括客戶(hù)資料數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)、活動(dòng)數(shù)據(jù)等）從客戶(hù)關(guān)系管理數(shù)據(jù) 庫(kù)中提取出來(lái)，經(jīng)過(guò)清洗與轉(zhuǎn)化，并存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，就得到了CRM分析 的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集。在此基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、抽象化、規(guī)范化分類(lèi)和 分析，為酒店的管理層提供及時(shí)的決策支持，為各個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)提供有效 的反饋數(shù)據(jù)。 3.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中各表的設(shè)計(jì) ⑴事實(shí)表的設(shè)計(jì) 事實(shí)表反映的是分析的目標(biāo)，酒店CRM系統(tǒng)主要針對(duì)酒店的客戶(hù) 關(guān)系進(jìn)行分析，因此建立客戶(hù)關(guān)系事實(shí)表，該表包括客戶(hù)號(hào)（Customer_ ID）、客戶(hù)住宿關(guān)鍵字（Load_ID）、客戶(hù)消費(fèi)關(guān)鍵字（Expense_ID）、 客戶(hù)滿(mǎn)意度關(guān)鍵字（Satisfaction_ID）等字段。 ⑵維度表的設(shè)計(jì) 在酒店CRM系統(tǒng)中共有四個(gè)主維度，即直接與事實(shí)發(fā)生聯(lián)系的維 度，分別是客戶(hù)信息維度（Customer）、客戶(hù)消費(fèi)維度（Expense）、客戶(hù)住 宿維度(Load)和客戶(hù)滿(mǎn)意維度(Satisfaction)。另外還有五個(gè)子維度，分別 是客戶(hù)通訊維度（Address）、客戶(hù)資料維度（Resource）、酒店服務(wù)維度 （Service）、酒店客房維度（Room）和時(shí)間維度（Time）。五個(gè)子維度表分別 與相應(yīng)的主維度表相連， 3.3 酒店CRM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型的設(shè)計(jì) 本系統(tǒng)中采用星型和雪花型相結(jié)合的模式構(gòu)建的酒店CRM的數(shù) 據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，四個(gè)主維度表直接與事實(shí)表相聯(lián)系，五個(gè)子維度表