数据仓库是客户关系管理的灵魂。在客户关系管理中，数据仓库技术能够把分散在企业内外的顾客数据信息和作业数据库集成起来，实现企业与客户之间高效的、双向的沟通。从而保持与客户长久的甚至是终身的关系，进而为企业创造长期的利润。为此，中小企业构建适合自身特点的数据仓库系统，是其有效实施客户关系管理的重要途径。
1 数据仓库的概念和特征
20世纪80年代中期。美国著名信息专家William H.Inmon在《建立数据仓库》一书中提出“数据仓库”的概念：数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合。一个完整的数据仓库包括3个要素：数据、技术和应用。数据仓库主要具有以下特征：①面向主题。主题是用户进行决策分析时所关注的业务的重点方面。数据仓库是关注决策者的数据建模与分析，进而提供特定主题的简明视图。②数据集成。数据仓库中的数据从独立的多源数据库中通过加工、汇总和整理精华抽取的，以确保数据仓库中的数据是关于企业的一致性的全局信息。③信息稳定。一般情况下，一旦某数据进入数据仓库，就将会被长期保存，修改和删除操作很少。只是定期地进行加载和刷新。④反映历史数据。数据仓库系统地记录了企业从过去某阶段到目前的各个阶段信息，利用这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
2 中小企业在数据仓库应用过程中的需求特点
与应用主流数据仓库构架的大型企业客户关系管理系统相比，中小企业具有以下需求特点：
(1)中小企业机构设置简单，部门少，远没有大型企业复杂。数据量也小，因此设定部门级数据集市的实际价值不大。
(2)中小企业规模有限，现金流少，筹融资渠道狭窄，融资能力弱，这就决定了面向中小企业的数据仓库的构建成本和使用成本必须要低。
(3)中小企业的业务人员业务分工不明确，常常需要进行跨数据集市之间的数据分析，而主流数据仓库实现跨数据集市数据分析的技术非常复杂，中小企业需要的是简单易用的跨数据集市数据分析的技术。
(4)中小企业的业务灵活，企业的业务发生变化快，要求数据仓库能适应业务变化且整体投资不会迅速增加，其管理的复杂性也会大大增加。
3 中小企业客户关系管理数据仓库的构建
根据中小企业在数据仓库应用过程中的需求特点，建立数据仓库可以解决依据主题进行数据挖掘的问题，提高访问速度。本文采用基于主题来构建数据仓库。
3.1 构建数据仓库过程
(1)确定中小企业数据仓库的主题以及主题涉及的相关业务过程。
(2)建立中小企业数据仓库维度模型。
(3)生成数据仓库：设计接口、数据的抽取、转换和加载等。
(4)应用开发和维护：数据仓库的前端查询报表、数据管理以及优化和维护等。
3.2 数据仓库的主题
数据仓库的主题确定关系到企业数据仓库实施的成败以及目标和任务的评估，客户关系管理数据仓库按照企业业务分域一般应确立客户、营销、客户服务3个核心决策主题。
(1)客户主题。客户主题包含与客户相关的基本信息，如客户的自然属性(姓名、年龄、职业等)、分类信息(现有客户、潜在客户、大客户等)、重要属性信息(信用度、忠诚度、消费层次等)。
(2)营销主题。营销主题包含销售机会、营销渠道、促销活动等相关信息。
(3)客户服务主题。客户服务主题包含与客户服务相关的部门信息、流程信息、分类信息、互动成本、解决投诉的时间、客户满意率或不满意率等。
3.3 中小企业数据仓库维度建模
根据中小企业客户关系管理数据仓库的主题确定了相关的业务过程，定义合适的颗粒度。选取对应的维度，形成完整的维度模型。
维度模型组织数据的方式简单、直观，而且能够保持较高性能的数据访问。维度模型由多个多维数据模式构成，包括若干事实表和一组维表，多维模型有星形模式和雪花模式。
在星形模型中，事实表处于中间，多个维表分布于四周，并与实施表进行连接。位于星形模型中心的实体是用户主要关心的基本实体和检索的中心，为数据仓库的查询提供数据支持。雪花模型是对星形模型维度表的进一步细化。将某些维度表变为事实表，以方便不同级别用户的查询，同时可以将源数据通过规范化的联系进行综合，尽量减少数据存储量，提高了检索功能。
图1 中小企业客户关系管理数据仓库维度模型
