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管理软件之谈CRM的系统数据质量管理

12年01月10日 13:21【转载】作者:Grey  责任编辑:王瑶

导读:CRM(Customer Relationship Management)也称为客户关系管理系统,其主要功能是通过对大量的客户资料进行深入的分析,来实现缩短销售周期,降低销售成本,提高客户忠诚度和保有率等商业目标。

关键词: CRM

如图1所示,验证生产数据的可信度要制订即包括单变量特征也包括多变量特征的检查规则。对于某些字段,它有可能同时存在多种约束条件,这些检查的规则要在数据结构确立后就明确。此外,这里还应重点考虑的一项工作是重复数据的检查。

结合项目中的实际情况来说,重复数据可以归为两类,一类是在数据库中已经存在重复的记录,所以要将这些冗余的数据清除,或是归档。另一类是根据业务规则需要清洗,但并不违反数据库的逻辑规则。如某些呼叫中心规定一个时间段内不能跟同一客户联系超过2次。这就要求数据库操作人员在获取客户名单时,要做2次查重,以满足上述条件。

另一个重要因素就是数据流的控制。往往一些企业的CRM系统的数据流的来源和去向较为复杂。任何环节发现了脏数据先不要急于去做数据清洗,应该顺着数据流去寻找源头,在确定从根本上修复了程序后再开始数据清洗工作。

总的来说,数据质量是一种通过度量和改善数据综合特征从而优化数据价值的过程,质量标准要客观的附加在主观的方法和建议之上,从而保证生产数据的质量。由法国等4国研究机构联合立项的研究项目对在元数据层中嵌入质量管理模型已经取得了一定的进展。不仅如此,关于数据仓库的质量管理问题也在对数据抽取,装载,存储等关键步骤进行研究。可见,数据质量问题正在受到各行各业广泛的关注。

3 小 结

概括的说,在项目的整个生命周期内,应该有这样一套完整的管理方案:

①启动数据质量管理计划。该计划要建立并保持数据定义和业务规则的一致性,并且只有一个版本,这样还可以节省未来开发新程序和寻找相关数据的时间。

②制定项目计划。这一计划中要清晰的定义适用范围,制定目标,估算投资回报率,差值分析,预估以及监控实施效果。为了实现上述的目标,开发团队需要做相应的数据挖掘工作事先评估现状,确立修复方案并建立方案监测数据的一致性。

③再次审视业务流程和数据架构。

④评估数据质量。在重新审视信息流和数据结构之后,企业需要对重点业务区域的数据质量进行全面的评估。目的是找出数据普遍存在的缺陷,建立测试模型来检测他们是如何进入数据仓库或其他系统的,制定清洗规则或给出合理的修复方案。

⑤改善业务流程。如前所述,防止脏数据的出现涉及到转变管理态度,优化业务流程等诸多因素。

⑥坚持不懈的监测数据。如果没有持续的数据质量的监控,那我们之前做的所有工作都有可能付之东流。