精品文档---下载后可任意编辑CRM 系统中数据仓库的维度建模及应用的开题报告开题报告：CRM 系统中数据仓库的维度建模与应用一、讨论背景及意义随着企业的进展和市场竞争日益激烈，CRM 系统（客户关系管理系统）的应用越来越广泛。在 CRM 系统中，客户数据的收集与管理显得尤为重要，而数据仓库（Data Warehouse）的建设，则是数据管理的一个关键步骤。数据仓库是一个面对主题、集成、稳定且具有历史数据的数据集合，它可以支持企业进行数据分析、决策支持和业务智能等各项工作。在 CRM 系统中，数据仓库的建设可以支持企业对客户数据进行全面、深化的分析，从而优化客户关系管理的效果，提高企业的盈利能力。数据仓库的维度建模，是数据仓库建设中的核心和基础。它的主要目标是将企业的业务过程中所有重要的因素都作为维度进行建模，以便快速地提供需要的指标（Measure）。一个好的维度建模可以支撑数据仓库的数据挖掘和分析，帮助企业更好的了解客户，更精细的管理客户关系。二、讨论内容和关键问题本文将从 CRM 系统数据仓库的维度建模入手，讨论以下问题：1.CRM 系统中客户数据的特征和分类，分析客户数据需求2.数据仓库的概念和基本架构3.数据仓库的维度建模，包括维度的定义、维度的建模过程、数据仓库的星型模型和雪花模型4.维度建模在 CRM 系统中的应用，包括客户分析和讨论、客户关系管理和市场营销等方面的应用五、讨论计划和方法本文采纳文献调研和实证讨论相结合的方法，分以下步骤展开：1.调研现有的相关文献和数据仓库维度建模的理论框架2.结合 CRM 系统的实践案例，分析 CRM 系统中客户数据的特征和需求，以及数据仓库的应用3.提出数据仓库的维度建模方法，详细阐述维度的定义和建模过程4.结合实例，分析维度建模在 CRM 系统中的应用5.总结并提出结论，进一步优化 CRM 系统数据仓库维度建模的框架六、可能的预期结果通过对 CRM 系统数据仓库的维度建模和应用的讨论，本文的讨论结果有以下几个方面的预期成果：精品文档---下载后可任意编辑1.探究维度建模与客户数据需求的关系，为 CRM 系统中的客户数据收集和管理提供更加科学的理论支撑2.明确数据仓库维度建模的理论框架与技术路线，为企业的 CRM 系统建设提供法律规范和标准3.丰富维度分析在 CRM 系统中的应用，突破 CRM 的传统应用模式，为企业提高客户管理质量和精细化管理水平提供更多，更好的思路和方法。以上是本文的开题报告，我们将在后续的...
