1引言
数据仓库由数据抽取、数据仓库和数据仓库日常维护系统组成。其中数据仓库存储元数据和用于决策分析相关的数据。元数据是数据仓库的核心，它是描述数据的数据，用于存储数据模型和定义数据结构、转换规则、仓库结构、控制信息等。数据仓库日常维护包括数据的安全、归纳、备份、恢复等工作，这些工作需要利用数据库管理系统(DBMS)的功能。应用层是建立在数据仓库基础之上的，它主要由联机分析处理(OLAP，OnlineAnalyticalProtess)应用分析和数据挖掘两部分组成[2]。决策者利用决策支持工具，从数据仓库中获取准确科学的信息，进而做出科学性的决策。
2CRM数据仓库项目概述
客户关系管理软件是指通过有效地管理客户信息资源，提供客户满意的产品和服务，与客户建立起长期、稳定、相互信任的密切关系，为企业吸引新客户，锁定老客户，提供效益和竞争优势。它是企业“以产品为中心模式”向“以客户为中心模式”转移的必然结果。企业CRM的价值在于以客户为中心，因此企业在实施CRM的过程中除了利用先进的信通信技术将客户信息传递给企业之外，还需要对客户信息进行分析、处理。
近几年来，数据仓库被广泛地应用到了企业CRM中，并取得了一定地效果。但是，传统的CRM数据仓库大都是基于C／S构架的，其在实际运用过程中存在着一定的弊端。随着数据仓库技术及Web技术的飞速发展，将二种技术进行结合已成为可能，那就是基于
Web的数据仓库技术。基于Web的数据仓库技术为解决传统C／S模式的企业CRM数据仓库的问题提供了解决方案。
3基于WEB的企业CRM数据仓库的设计
3.1基于WEB的企业CRM数据仓库的设计
企业客户关系管理软件数据仓库逻辑上设计分为如下的层次：文件存储区、临时存储区、数据清洗区、基础数据区、星型数据区、数据中心。
文件存储区：
文件存储区主要存放原销售系统等多个源系统通过FTP上传的数据文件。各系统每天按时传送相关数据，作为CRM数据仓库的数据来源。
临时存储区：
临时存储区主要存储各数据文件导人的临时数据。每个数据文件在临时存储区对应一个结构相同的数据结构
数据清洗区：
根据需要，对临时存储区的数据进行清洗，并存放到数据清洗区。
基础数据区：
存放统一格式的各系统基础数据。
星型数据区：
为了实现客户关系管理软件的目的，对客户信息进行多角度多层次的分析，需要在CRM中引入维、事实、层次等概念。
维是与某一事件相关因素在关系模型中的抽象，例如客户购买商品这一事件中就包含了客户、时间、地理、商品等维度；层次是人们观察数据细致程度的体现，如从时间维上来看就可以分为年、季度、月、日等层次；事实是不同维度在某一取值下的交叉点，是对某一事件的度量，例如“某某顾客于某一时问某个地区购买了某件商品”这个事件，就是分别选取了顾客维、时间维、地理维、商品维中的某个值，而这些维度取值的空间交叉点就是对这一事件的度量，如销售额、数量等。CRM中事实的多维表达如图1所示。
图lCRM中事实的多维表达
有了维、事实、层次等概念就可以为客户数据建立客户关系管理软件数据仓库模型了。为了能够使用关系表来表达客户多维信息，这里划分了两类表：维表和事实表，前者用来存储维的层次、成员类别等维的描述数据，后者用来存储指向各个维的外关键字和一些相应的测量数据，即CRM中的事实。在此基础上就可以得到CRM数据仓库的星型模型如图2：
图2CRM数据仓厍的星型模型
此模型由一个事实表及多个维表组成，事实表用于存放客户的事实数据，表中的信息有多个维度，每个维度对应于一个维表，维表包括相应维度的描述信息，事实表和维表之间通过主／外键相联系。
3.2数据仓库物理设计
(1)表空间设计。其中tee为temp(临时区)，clear(清洗区)，extract(转换区)。Basic为基础区，star为星型区，ods为数据中心。Teeidx为tee区的索引存放表空间。basicidx为基础区索引存放表空间，star为星型区的索引存放表空间。这样设计主要为了把逻辑意义的区分开，也为性能考虑可以在表名前加前缀作为区分表所在的区。其中数据库中所有的业务表全部放在一个用户下，以方便在各个区之间加载转换。
(2)归档设计。由于数据在数据仓库中频繁加载删除和插入等操作，如果选用归档模式会使数据库产生大量日志。如果归档将严重影响性能，而且数据仓库对数据恢复的要求不高。所以决定采用非归档模式。
(3)安全性设计。数据库中所有的业务表全部放在一个用户下，以方便在各个区之间加载转换。再建一个用户用于展现，对所有的业务表只有只读权限。
(4)备份恢复。这里采用每2天一次冷备份和一周一次逻辑备份。可以接受恢复两天前的数据，然后通过etl重新从源数据库中获取最新数据。
(5)参数设计。由于数据仓库经常删除、插入，很少更新的特点，相对一般业务系统，加大块的大小，增加preused和减少prefree。
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