数据仓库，简单地说，就是为了保证数据查询和分析的效率，按照主题将所有的数据分门别类进行存储，需要的时候，按主题提取数据并做进一步的分析处理。
国外应用情况
为了实现从产品导向往客户导向的转变，目前电信企业纷纷建立自己的客户关系管理系统，以实现企业营销、销售和客户服务等职能的组织架构和流程的一整套管理体系。从全球来看，美国几乎每一个较大的电信运营商都正在建立或已经在利用数据仓库实现其客户关系管理。
例如，以数据仓库为核心的客户关系管理系统提供的客户信息以及营销分析，已成为AT&T决策的重要营销依据。
电信企业数据仓库的构建
要构建电信企业的数据仓库，必须首先找准定位，然后做好需求设计。
数据仓库在电信企业的定位
目前，电信企业数据仓库的应用一般是集中在经营分析和营销决策支撑两方面。
一方面数据仓库从营业、计费账务、渠道、客服中心等生产、管理系统获取市场经营的所有有关信息，经过整合、清洗等环节，按主题存储，形成企业内部有关市场经营的统一数据平台，通过查询、报表、多维分析等方式提供给数据分析用户和营销决策人员;同时，数据仓库根据客户交互系统的需求，经过分析或挖掘，将客户异常消费、流失客户预警、营销活动目标客户等信息反馈到各客户接触系统，供营销经理、营业员、客服人员对相应客户提供针对性营销、服务。
数据仓库与其他生产管理系统之间的关系见图1。
图1 数据仓库与其他生产管理系统的关系
数据仓库的需求设计
电信企业数据仓库项目的成功与否，很大程度上依赖于它的需求设计，数据仓库是应用导向的系统，它立足于商业应用，而非单纯的技术。
所以应该强调的是，数据仓库不应该简单的从软、硬件设备、分析工具出发，而应该在科学、有效设计其功能的基础上，根据企业现有条件，配置软、硬件设备、分析工具甚至数据挖掘工具，开发各类应用。
数据仓库的需求设计立足于企业的数据分析需求，围绕市场经营管理、营销决策和执行的数据分析支撑工作来展开。需求设计主要完成三方面工作；一是分析主题的设计；二是分析维度和维度值的确定；三是分析指标的确定。
各类分析对象的分析主题可以设计如下：
·业务或产品的分析的主题包括各类业务或产品发展状况分析、发展变化趋势分析、影响因素分析以及发展预测等分析内容;
·客户分析主题包括客户价值分析、客户流失分析、客户忠诚度分析、客户信用度分析等内容;
·竞争分析基于网间的话务信息来设计，包括竞争对手用户发展情况、本企业用户使用竞争对手产品情况和竞争对手用户使用本企业产品情况等内容。
·营销活动分析则根据营销活动的三大目的—获取客户、提高ARPU、客户保持以及营销活动的三个环节—营销策划、营销执行和营销评估来设计相应分析内容。一般包括营销机会判断、预期效果评估、营销效果评估、营销方案调整等内容。
数据仓库的维度可以分为时间/空间维度;业务维度、客户维度、用户终端维度、营销活动维度、运营商维度六大类。
数据分析指标可分为基本指标和衍生指标两大类。
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