分析型CRM数据仓库

| 从Datawarehouse提取数据以用于分析CRM应用程序是否有益,还是应在不需要Datawarehouse的情况下从源系统中提取数据?     
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        对于CRM,最好从数据仓库中获取数据。在使用各种ETL工具根据商务需求开发数据转换的地方,使用这种转换,您可以集成CRM分析来分析大量数据。     
        我想答案将取决于几个因素 您需要什么数据, 该数据的粒度,以及 提取的难易程度 如果您需要访问多个源系统的数据,则必须在它们之间进行该数据的联接。从DWH获取数据的一大优势是,它们倾向于从多个源系统获取数据,并且在这些源系统之间建立了良好的连接,并且始终在其上应用了业务规则。 数据仓库应具有最低的粒度数据,但有时出于实用的原因,可能已决定对数据进行部分汇总,因此您可能没有合适的粒度。 DWH的最大优点是它是一个类似维的模型结构(对于任何一个球星模式都如此),因此只要前两个是正确的,我总是会从DWH中获取数据。 克/升!     
        分享我对从数据仓库而不是直接从CRM系统中提取业务案例的想法是- 与像CRM这样的单一系统相比,DWH在各种系统上可以为企业级决策和分析提供更多的指标。因此,如果您想进一步分析CRM数据,则可以轻松合并来自其他系统的信息,以执行来自DWH的更好的分析/ BI。 如果您希望在整个系统中实现一致性,以单一视图查看客户数据。例如,您可以从CRM中获取管道和销售信息,然后在另一个系统中为同一客户执行收入计算。您可能希望将两个详细信息集放在同一位置,并且将相同的客户记录链接到两个度量。然后,您可能希望将来自外部源的风险(信用信息)添加到DWH中的相同记录中。它在报告和临时请求方面带来了真正的可扩展性。 删除非核心工作,并从BI和报告中分离CRM生产系统(不谈论特定的CRM报告)。这在操作方面和说服力方面都具有各种优势。您可以在Google上搜索更多有关此主题的信息。 目前,这些只是我要指出的要点。稍后,我将尝试添加更多想法。 附注:我很高兴得到纠正:-)     

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