银行分析型CRM系统设计与实现

　　1.1选题的背景及意义

银行业作为我国国民经济发展中重要的支柱性产业之一，具有和一般的行业不同的特点，它是由国家法律进行确立、保障的行业。近年来，在全球经济一体化加速发展的大背景下，世界经济已经朝着市场最大化与金融最大化的方向发展，在这种状况下，银行业的创新不断加速，使得行业竞争空前激烈，激烈的行业竞争让商业银行不得不审视自身的发展模式，开始寻求更有利于占有市场的新模式。对商业银行而言，它们始终追求综合利益与客户价值的最大化，而面对当前国内外金融市场的严峻竞争形势，商业银行如何通过建立一种竞争战略架构，不断培育自身的竞争力，使其不断开发新的功能、获得新的核心能力就显得尤为重要了。银行的竞争战略，是银行在当今市场条件中获得生存与发展的最基本条件，对商业银行来讲，更多的地体现在对客户关系的管理中，它是与商业银行所要达成的价值目标、客户目标、成本目标相结合的。

在我国当前五大国有商业银行中，刚刚成立的邮政储蓄银行在竞争力方面与其它几大商业银行相比，具有明显的劣势，特别是在客户关系管理方面，限于邮储银行体制的刚刚改革，使得它与同行之间产生了较为显著的差距。面临着同城各银行的压力和挑战，邮储银行必须加快分析型客户关系管理的建设，通过分析型客户关系管理系统(ACRM)对大量和零散的客户信息进行分析，找出各种数据之间的关联性，并设计和衡量客户的需求、赢利能力，信用度、风险度、满意度和忠诚度等指标，从而为优质客户提供满意的服务，为银行管理层提供准确及时的决策支持。本文以此为背景，以广东邮储银行为研究对象，在该公司各业务进行信息化的基础上，借助数据仓库技术，为其建立一套有助于提升客户关系管理的数据分析系统，来实现该邮储银行整体竞争力的提升。

本课题的研究，具有以下几方面重要的意义：一是通过本文的研究，对于完善国内有关数据仓库及联机分析处理在银行业的应用理论具有积极的意义，能够填补这一行业应用的理论空白；二是借助数据仓库技术对银行业的经营数据进行分析，对于解除以往管理人员繁重的数据分析工作，提升对客户关系数据的分析决策水平，具有一定的现实意义。三是银行分析型CRM系统的设计及实施，对于试图国内银行业来讲，能够为其提供一套完整的基于数据仓库的客户关系分析解决方案，有利于提升整体行业的管理水平。

　　1.2国内外研究综述

　　1.2.1国内外有关CRM系统的研究

CRM(CustomerRelationshipManagement，客户关系管理)是指通过持续不断地和客户进行接触、沟通，来了解和影响客户的行为，满足客户的需求：在适当的时间、通过正确的渠道、对合适的客户，提供合适的产晶，从而提高客户保持率和企业的赢利能力。它是一种成熟和高效的市场营销活动。围绕从客户端到客户端的服务闭环，体现的不仅是客户关系管理的服务理念，还隐含着一切以客户为中心的服务理念，它从了解客户需求开始，然后是怎样达到客户满意，最后又回至客户需求，周而复始形成一个服务封闭环。它要求银行摒弃以自我为中心的机制和服务流程，真正做到银行前后台之间、上下级之闻、横向部门之闻的协调配合。一切以客户为中心，实现联动营销，把过去以产品营销为中心，提升到现在以客户营销为中心。银行先要了解客户的需求，然后在适当的时机把适当的产品销售给客户，赢得客户的满意和忠诚，提高客户的贡献度，实现银行价值最大化。

客户关系管理系统一般有三个组成部分，可以分为协作型、操作型、分析型三种类型，分别实现三部分的功能：协作型CRM实现接入功能，操作型CRM实现流程管理功能，分析型CRM实现客户分析功能。其中分析型CRM是整个客户关系管理系统的核心内容。

国外领先的软件开发商如甲骨文、PeopleSoft、SAP和SiebelSystem公司等开发了整合式的解决方案，这些成熟的系统易于管理与整合。同时，由于CRM系统与企业客观情况联系紧密，CRM解决方案要适合不同的企业、不同的客户群、不同的管理体系，因此CRM是一对一的产品。国内市场中还有用友、金蝶等ERP厂商，CRM作为其业务拓展的一部分，可以利用已有的客户资源挖掘关联机会，形成企业新的业务增长点。国内CRM市场已经从单纯的概念炒作阶段、理念推广阶段逐渐发展为部分企业试探性的实施阶段，有为数不少的国内企业先后尝试实施了大型CRM系统的部分模块。

随着CRM的发展，CRM应用和技术又分为中高端和低端。中高端应用一般采用BIS分层架构，使系统具有更好的可扩展性和可维护性。整个系统可以分为四层结构：Client(客户端)－Presentation(表现层)－Application(应用服务层)－Database(数据服务层)，这四层分别由Browser－WebServer－ApplicationServer－DatabaseServer构成。采用的多层软件架构确保了系统的扩展性和适用性。一般支持MicrosoftSQLServer、Oracle等多种后台数据库系统。同时，基于这种多层结构，应用智能负载均衡与集群等技术实现系统服务能力的扩展。

　　1.2.2国内外有关数据仓库等技术的研究

银行分析型CRM系统是基于数据仓库及OLAP技术，属于商业智能的范畴，商业智能及其相关的技术在国内外市场上都拥有不小的应用范围，针对数据仓库的各类分析工具也花样繁多，以下就国内外有关商业智能及OLAP技术的研究进行综述。

1.2.2.1国外综述

国外对于商业智能的研究开始于20世纪90年代，经过近20年的发展，国外商业智能应用取得了突飞猛进的发展，由此带来的各种领域的应用为世界经济的发展作出了突出的贡献。

X的IDC公司将商业智能定义为一系列软件或工具的集合，主要包括有、OLAP工具、数据挖掘工具、数据仓库产品、信息系统等。IDC公司具体认为，终端用户查询与报告工具是最为初级的针对部分原始数据的访问工具，它无法为专业决策人员提供帮助；欧洲一些国家对于OLAP与商业智能化的结合表现出非常浓厚的兴趣，一些专业的商业智能产品公司以用户需求为根本，不断提出新的理念。德国的Eroy公司提出一种以用户洞察力与商业智能进行结合的产品理念，这种理念能够将用户对于一些商业智能化产品的部署更加方便和标准，该理念主要是以数据挖掘和OLAP技术为根本，支持用户在企业信息中通过商业智能平台完成对各种信息的跟踪与管理，并通过这种商业智能平台实现与因特网、企业网之间的集成，而且用户可以在此方便地提出想要解决的问题，这就使得最终用户能够根据实际情况作出精准的判断，非常有利于决策。

X学者E.F.Codd早在上世纪60年代末期就对数据库模型进行了发展，他所提出的关系数据模型是OLAP发展的根本，这种模型的数据不是以文件的形式进行捆绑，而是以关系表的形式来提供，该关系模型的提出，将数据库的存储量有了极大的提高，随之而来的用户需求也逐步提升，特别是进入20世纪90年代后，人们对数据的需求不再满足于一张或几张数据表的关联查询，而更多地是需求对庞大的数据库记录进行数据综合分析，这使得关系型数据库无法满足需求。因此在1993年，E.F.Codd进一步对数据库模型进行发展，提出了联机分析处理技术，该技术的提出引起了学术界强烈的反向。OLAP专门用来处理复杂的数据分析，主要用于支持决策层的决策分析，它以相当直观的方式为决策层提供数据结果，为企业的经营需求奠定了基础。

X著名科学家Thomsen（2004）在其著作《OLAP解决方案：创建多维信息系统》一书中对提出了基于决策支持系统的OLAP的设计与实现，同时指出联机分析处理(OLAP)是商业智能创建过程中最为重要的技术，作者在书中对于数据仓库、商业智能、联机分析处理、决策支持、决策处理等概念做了详细的解释。此外，Thomsen还对商业决策的不同阶段进行了解析，明确了商业智能的具体研究内容，他认为决策必然是存在目标的，没有目标的决策是完全相同的，那么在进行判断商业决策是否为最优的过程中，需要使用一定的决策分析工具，这些工具可以是一些算法和模拟工具；决策是否能够达到预定的目标，这需要通过进行预测来展示决策的正确性，而预测所需要的工具主要是数据挖掘与统计，在所有的预测中，都存在两个描述与一个假设，预测的算法可以是回归、关联规则、神经元网络等。

德国著名学者Detsuhe(2009)在其著作《数据仓库的构建》一书中指出数据仓库实际上是一个面向稳定的、集成的、主题性的数据集合，这是数据仓库区别于传统数据库的重要特征之一，数据仓库里所有的数据都经过了系统的深层次加工和处理，使得数据完全转变为与企业保持一致的有效数据信息。同时作者还指出了数据仓库的主要作用之一是提供数据为企业决策分析使用，这便为商业智能操作提供了便利，凡是进入数据仓库的数据，都将为决策支持提供永久性的帮助。由于数据仓库的数据往往包含有大量的历史数据，企业决策者能够根据这些数据对企业的历史进行总结，并由此对企业发展的趋势作出定量预判，这就构成了商业智能的基础。

1.2.2.2国外综述

与国外相比，国内学者对于商业智能及联机分析处理的研究起步较晚，开始于新世纪初，相应地对于此方面的应用也较为有限。截止到目前为止，国内基于OLAP的商业智能应用才刚刚起步，一些企业开始在数据仓库方面加大建设力度，如部分国内连锁超市据此对各分店的销售与采购数据、顾客购买行为等主要方面进行数据分析等。实际上，国内对于这两方面的研究基本是在国外理论的基础上结合我国国情进行的实践应用研究，比较有代表性的研究成果如下：

学者张健（2004）在《基于多维数据集的商务智能技术的研究与应用》一文中指出随着市场竞争的不断加剧，企业利用信息技术实现对管理的提升已经成为能够在市场立足的关键，借助信息技术实现对企业各类数据的挖掘与分析，则能够更好地帮助企业决策者作出商业决策，这就使得越来越多的企业倾向于智能化的商务决策。但是商务智能的主要方案需要以企业的数据分析为基础，但在实际管理过程中，大多数的商务决策方案都无法很好的实现对企业及相关消费者的信息分析，从而无法实现为企业的商务智能提供帮助。鉴于在商务智能方面的不足，作者在文中提出了改进的商务智能应用架构，在该架构中，充分将分析服务与报告服务进行结合，不但能够实现对企业的具体应用进行策略制定，而且能够提供增值的可扩展性。文章重点研究了基于多维数据集的分析服务和分析报告有机结合的商务智能应用架构，并在对应用架构进行总体设计的基础上，对其中的多维分析平台、分析报告服务器等组成的特征集和逻辑结构进行了详细设计；最后文中以ADOMD．NET多维数据提供者和XMLforAnalysis规范为基础，在.NET平台下实现了对多维数据源的访问与操作。

学者薛红等人(2007)在《基于DW+OLAP+DM的超市销售决策支持系统》一文中指出在连锁超市面对日益竞争的市场时，开始意识到将巨量的业务信息数据转化为商业决策信息的重要性。文章以某连锁超市的销售信息为例，通过数据仓库、数据挖掘和联机分析处理技术，对该连锁超市的销售决策支持系统进行了分析与研究。首先根据连锁超市的已经存在的销售业务系统对信息数据进行清洗与整理，然后将其抽取到数据仓库中，再按照超市的销售业务需求，在数据仓库中使用OLAP技术和数据挖掘算法获取相关的决策支持信息。按照这样的思路，文中使用开发平台AnalysisServices作为数据仓库服务器，以及VB6.0作为客户端应用程序作为开发工具，利用ADOMD的多维表达式实现对多维数据集的访问和查询，最终完成系统的具体开发。

学者宋旭东在《企业集团数据仓库系统关键技术研究》一文中指出企业集团信息化的过程是一个不断积累数据的过程，这些数据主要包含有生产、销售、采购、财务等多个方面，企业如何借助这些大量的数据为集团的大量业务提供决策帮助已经成为当前的难点问题。文中认为利用数据仓库能够较好地解决这一问题，首先提出了统一视图模型的数据仓库系统ETL体系结构，并根据ETL的任务调度问题，确立数据仓库中总体ETL执行时间最短作为任务目标，建立了ETL任务调度模型，并使用基于同层划分的遗传算法进行了模型求解。同时，通过在OLAP系统开发过程中应用模型驱动体系架构开发方法，把OLAP设计从逻辑层提升到概念层，并在概念层实现OLAP的PIM建模，然后通过PIM到PSM模型以及及PSM模型到SQL代码转换进一步实现OLAP开发。最后对企业集团的数据挖掘进行了研究，提出了基于抽样的决策树分类改进算法，主要将该算法应用到企业生产成本关键工序的数据挖掘上，实现对关键工序的挖掘。

　　1.3研究主要内容和研究方法

　　1.3.1研究主要内容

银行分析型客户关系管理系统是建立在整个银行业电子商务系统之上的子系统，该系统通过生产系统获得客户数据，并对数据进行分析预测，最终对决策和管理提供可靠的支持。本文针对本系统的设计与实现主要完成以下几章内容：

第一章绪论。在阐述课题选题的背景与意义基础上，对国内外有关CRM系统及数据仓库的应用现状进行了阐述，最后指出课题研究的主要内容和采用的研究方法

第二章基础理论。根据开发本系统所需要的技术及理论，分别进行分析，主要包括数据仓库的概念、特点，OLAP的特征、结构等。

第三章银行分析型CRM系统的需求分析。结合银行业的客户关系业务的基本需求，在分析有关业务信息系统的基础上，对本系统的主要需求进行了分析描述，

第四章银行分析型CRM系统的设计。通过对银行分析型CRM系统需求认知的基础上，明确系统实现的标准，并进行总体设计、数据结构设计、OLAP设计等。

第五章银行分析型CRM系统的实现，在具备一定软硬件开发环境的基础上，对OLAP分析、ETL以及分析应用平台进行了具体的实现。

第六章结论与展望，总结全文，指出在研究过程中存在的不足点，同时指出下一步的工作。

　　1.3.2研究方法

本课题的研究过程中，采取的研究方法有如下几种：

一是文献研究法：在进行系统设计之前，通过研究国内外大量文献，深化了对数据仓库、OLAP以及数据挖掘等技术在实际应用方面的认识，并对系统设计的重要意义重新进行了定位。

二是案例研究法：本文以邮储银行客户关系管理为实例，通过对有利于客户关系分析的数据展开研究，借助有关计算机开发语言和技术平台，对业务流程整合和各个模块信息传递衔接等过程进行了深刻的分析。

三是定性与定量分析法：本文对银行CRM系统需求分析的过程中，通过以往定量的数据及定性的分析说明，挖掘出对客户关系系统的深层次需求，为系统的进一步设计奠定基础。