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CRM數據質(zhì)量管理方案研究

2010/08/23

　　導讀:為了能夠讓CRM系統向企業(yè)決策，客戶(hù)管理等業(yè)務(wù)提供更準確的數據支持，詳細講述了在整個(gè)項目生命周期中，如何從數據庫層面和業(yè)務(wù)層面，雙向對數據質(zhì)量進(jìn)行有效的管理和控制，從而降低臟數據對企業(yè)決策造成的影響。

　　在企業(yè)部署CRM系統后，往往希望借助這一系統的商業(yè)智能優(yōu)勢，通過(guò)對數據的分析處理，來(lái)獲取隱含在數據中的更有商業(yè)價(jià)值的知識，以此來(lái)指導企業(yè)開(kāi)展下一階段的工作。文章首先分析了當前大多數企業(yè)所面臨的數據質(zhì)量低下的現狀，并對造成這一現象的原因加以分類(lèi)，然后以筆者曾經(jīng)參與設計的某企業(yè)CRM項目為例，從整個(gè)項目的生命周期開(kāi)始，對各個(gè)階段所要解決的問(wèn)題加以解釋?zhuān)⒔o出解決方案。最后，從宏觀(guān)上給出一套對普遍企業(yè)適用的，能夠顯著(zhù)提高數據質(zhì)量的管理方案。

1.CRM系統中數據質(zhì)量問(wèn)題分析

　　CRM(Customer Relationship Management)也稱(chēng)為客戶(hù)關(guān)系管理系統，其主要功能是通過(guò)對大量的客戶(hù)資料進(jìn)行深入的分析，來(lái)實(shí)現縮短銷(xiāo)售周期，降低銷(xiāo)售成本，提高客戶(hù)忠誠度和保有率等商業(yè)目標。然而決定一個(gè)CRM系統成敗的關(guān)鍵，往往就是數據質(zhì)量的優(yōu)劣。

　　劣質(zhì)的數據來(lái)源不一，通過(guò)分析，其原因主要有以下幾種：

　　①缺乏驗證程序。很多系統沒(méi)有在初期就對用戶(hù)的輸入等過(guò)程提供完整的驗證程序，導致誤輸入等因素對數據質(zhì)量造成一定影響。

　　②數據格式有效但不正確。往往有些看似有效的數據，但卻是錯誤的。

　　③系統更新。在原系統發(fā)生結構性變化時(shí)，如果管理員新增加了一個(gè)字段或下拉值，但是沒(méi)有及時(shí)通知相關(guān)的系統工程師，就會(huì )導致一線(xiàn)員工繼續使用舊的字段或下拉值去匹配新的信息類(lèi)型。

　　④系統接口過(guò)多。

　　⑤缺乏參照完整性檢查。

　　⑥不匹配的規則和定義。

　　⑦維度漸變。隨著(zhù)時(shí)間的推移而可能發(fā)生改變的維度，也在某種程度上影響著(zhù)數據質(zhì)量。

　　由此可見(jiàn)，數據質(zhì)量受到來(lái)自多方面的影響，并且隨著(zhù)公司業(yè)務(wù)集成到網(wǎng)站中，并允許客戶(hù)和經(jīng)銷(xiāo)商直接操作數據，而更加與日俱增，因此制定一套行之有效的管理方案迫在眉睫。

2.數據質(zhì)量管理方案

　　DEMING W.E在其質(zhì)量管理的十四要點(diǎn)中指出：“質(zhì)量不能僅依賴(lài)于產(chǎn)品的檢驗，檢驗不能創(chuàng )造價(jià)值，只能將次品挑出來(lái)。”根據實(shí)際工作情況來(lái)看，往往當我們檢查出臟數據時(shí)，它已經(jīng)大量的存在于數據庫中了，檢查的成本高而效益低。要采用事前預防的方法，從一開(kāi)始就將質(zhì)量融入到數據中，以降低臟數據的發(fā)生率。

　　在實(shí)際項目中，將數據質(zhì)量的控制在宏觀(guān)上劃分為了三個(gè)階段。

　　由于第三階段屬于數據挖掘范疇，是在建立了準確，完整的數據庫基礎上實(shí)現的，暫不屬于本文討論的范疇，所以我們重點(diǎn)關(guān)注第一階段和第二階段的實(shí)施。

　　2.1 數據質(zhì)量規劃階段

　　完整的信息架構在數據質(zhì)量管理中占據著(zhù)重要的位置，這個(gè)架構一定是針對業(yè)務(wù)規則建立的，且能夠靈活應對將來(lái)可能出現的業(yè)務(wù)規則或數據流變更。

　　信息，簡(jiǎn)要的說(shuō)就是數據和知識。信息架構的工作在本質(zhì)上就是將一些數據轉化為我們可以直觀(guān)的理解的知識，或者將我們獲得的知識轉化為數據，一邊可以傳遞，再利用。它應當是兼具兩者的設計過(guò)程。大體上應該包含三件工作：

　　①架構設計：首先我們要確定系統中信息的單元的大小，并決定這些單元之間的關(guān)系。

　　②組織方式：將這些組件組合成有意義的，具有特色的類(lèi)別。也稱(chēng)為邏輯分類(lèi)。

　　③標記：將上一步得到的分類(lèi)用一個(gè)唯一的標簽來(lái)命名。

　　設計過(guò)程的初期要通過(guò)有引導性的客戶(hù)調研工作理解用戶(hù)需求，尋找分類(lèi)的趨勢，完成信息架構UML圖的初稿，這里應該進(jìn)行至少兩次的分別從上到下和從下到上的梳理過(guò)程。之后就是情景模擬的測試過(guò)程，并且要讓用戶(hù)也參與進(jìn)來(lái)，否則這個(gè)測試過(guò)程就失去了其本身的意義。企業(yè)的信息化過(guò)程中要引入數據質(zhì)量管理平臺，以管理企業(yè)數據流，并成為企業(yè)各個(gè)子系統數據交互的中心，同時(shí)在各個(gè)層次上對數據質(zhì)量進(jìn)行監控和管理，以建立統一的企業(yè)數據模型，形成企業(yè)統一的視圖。

　　信息的安全性管理不但包括我們熟知的密碼管理，用戶(hù)權限分配，服務(wù)器端防火墻的設置等網(wǎng)絡(luò )安全工作，還應特別注意外部數據的來(lái)源，是否為可信數據，數據質(zhì)量是否符合系統的標準，此處要對導入程序做嚴格的檢查，寧肯放棄一部分數據也不能導入潛在的臟數據或無(wú)效數據。

　　2.2 數據質(zhì)量控制階段

　　設計質(zhì)量，即我們上面所說(shuō)的質(zhì)量規劃階段，其目的是要收集質(zhì)量需求并將它們轉換為一套標準來(lái)執行。接下來(lái)的執行過(guò)程中，就存在著(zhù)數據質(zhì)量控制的問(wèn)題。上面一節已經(jīng)講過(guò)當前常用的評價(jià)數據質(zhì)量的觀(guān)察點(diǎn)，在本項目中，宏觀(guān)上從三個(gè)方面來(lái)看：可信性、及時(shí)性、可用性。

　　檢測數據可信性的一系列規則都是要基于依賴(lài)性和現實(shí)世界的一致性的。他們可以用于定義數據的語(yǔ)義約束;區分靜態(tài)，暫時(shí)的，或是動(dòng)態(tài)的約束;并且可以指定屬性、原則、關(guān)系或是整個(gè)數據庫。所有這些類(lèi)型的約束都是在假設數據的某些性質(zhì)不依時(shí)間的變化而變化為基礎上提出的，以便提供一個(gè)穩定的數據集用來(lái)與其他數據作對比。

　　測量數據的質(zhì)量，特別是可信性、及時(shí)性、可解釋性和有效性的潛在方法。

　　驗證生產(chǎn)數據的可信度要制訂即包括單變量特征也包括多變量特征的檢查規則。對于某些字段，它有可能同時(shí)存在多種約束條件，這些檢查的規則要在數據結構確立后就明確。此外，這里還應重點(diǎn)考慮的一項工作是重復數據的檢查。

　　結合項目中的實(shí)際情況來(lái)說(shuō)，重復數據可以歸為兩類(lèi)，一類(lèi)是在數據庫中已經(jīng)存在重復的記錄，所以要將這些冗余的數據清除，或是歸檔。另一類(lèi)是根據業(yè)務(wù)規則需要清洗，但并不違反數據庫的邏輯規則。如某些呼叫中心規定一個(gè)時(shí)間段內不能跟同一客戶(hù)聯(lián)系超過(guò)2次。這就要求數據庫操作人員在獲取客戶(hù)名單時(shí)，要做2次查重，以滿(mǎn)足上述條件。

　　另一個(gè)重要因素就是數據流的控制。往往一些企業(yè)的CRM系統的數據流的來(lái)源和去向較為復雜。任何環(huán)節發(fā)現了臟數據先不要急于去做數據清洗，應該順著(zhù)數據流去尋找源頭，在確定從根本上修復了程序后再開(kāi)始數據清洗工作。

　　總的來(lái)說(shuō)，數據質(zhì)量是一種通過(guò)度量和改善數據綜合特征從而優(yōu)化數據價(jià)值的過(guò)程，質(zhì)量標準要客觀(guān)的附加在主觀(guān)的方法和建議之上，從而保證生產(chǎn)數據的質(zhì)量。由法國等4國研究機構聯(lián)合立項的研究項目對在元數據層中嵌入質(zhì)量管理模型已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展。不僅如此，關(guān)于數據倉庫的質(zhì)量管理問(wèn)題也在對數據抽取，裝載，存儲等關(guān)鍵步驟進(jìn)行研究。可見(jiàn)，數據質(zhì)量問(wèn)題正在受到各行各業(yè)廣泛的關(guān)注。

3.小結

　　概括的說(shuō)，在項目的整個(gè)生命周期內，應該有這樣一套完整的管理方案：

　　①啟動(dòng)數據質(zhì)量管理計劃。該計劃要建立并保持數據定義和業(yè)務(wù)規則的一致性，并且只有一個(gè)版本，這樣還可以節省未來(lái)開(kāi)發(fā)新程序和尋找相關(guān)數據的時(shí)間。

　　②制定項目計劃。這一計劃中要清晰的定義適用范圍，制定目標，估算投資回報率，差值分析，預估以及監控實(shí)施效果。為了實(shí)現上述的目標，開(kāi)發(fā)團隊需要做相應的數據挖掘工作事先評估現狀，確立修復方案并建立方案監測數據的一致性。

　　③再次審視業(yè)務(wù)流程和數據架構。

　　④評估數據質(zhì)量。在重新審視信息流和數據結構之后，企業(yè)需要對重點(diǎn)業(yè)務(wù)區域的數據質(zhì)量進(jìn)行全面的評估。目的是找出數據普遍存在的缺陷，建立測試模型來(lái)檢測他們是如何進(jìn)入數據倉庫或其他系統的，制定清洗規則或給出合理的修復方案。

　　⑤改善業(yè)務(wù)流程。如前所述，防止臟數據的出現涉及到轉變管理態(tài)度，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程等諸多因素。

　　⑥堅持不懈的監測數據。如果沒(méi)有持續的數據質(zhì)量的監控，那我們之前做的所有工作都有可能付之東流。

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