在企業部署CRM系統后，往往希望借助這一系統的商業智能優勢，通過對數據的分析處理，來獲取隱含在數據中的更有商業價值的知識，以此來指導企業開展下一階段的工作。文章首先分析了當前大多數企業所面臨的數據質量低下的現狀，并對造成這一現象的原因加以分類，然后以筆者曾經參與設計的某企業CRM項目為例，從整個項目的生命周期開始，對各個階段所要解決的問題加以解釋，并給出解決方案。最后，從宏觀上給出一套對普遍企業適用的，能夠顯著提高數據質量的管理方案。

　　1 CRM系統中數據質量問題分析

　　CRM(Customer Relationship Management)也稱為客戶關系管理系統，其主要功能是通過對大量的客戶資料進行深入的分析，來實現縮短銷售周期，降低銷售成本，提高客戶忠誠度和保有率等商業目標。然而決定一個CRM系統成敗的關鍵，往往就是數據質量的優劣。

　　劣質的數據來源不一，通過分析，其原因主要有以下幾種：

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

　　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。在原系統發生結構性變化時，如果管理員新增加了一個字段或下拉值，但是沒有及時通知相關的系統工程師，就會導致一線員工繼續使用舊的字段或下拉值去匹配新的信息類型。

　　④系統接口過多。

　　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。隨著時間的推移而可能發生改變的維度，也在某種程度上影響著數據質量。

　　由此可見，數據質量受到來自多方面的影響，并且隨著公司業務集成到網站中，并允許客戶和經銷商直接操作數據，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 數據質量管理方案

　　DEMING W.E在其質量管理的十四要點中指出：“質量不能僅依賴于產品的檢驗，檢驗不能創造價值，只能將次品挑出來。”根據實際工作情況來看，往往當我們檢查出臟數據時，它已經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，從一開始就將質量融入到數據中，以降低臟數據的發生率。

　　在實際項目中，將數據質量的控制在宏觀上劃分為了三個階段，參見表1：

　　表1 數據質量管理方案規劃

　　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現的，暫不屬于本文討論的范疇，所以我們重點關注第一階段和第二階段的實施。


【轉載自IT專家網】http://esoft.ctocio.com.cn/69/12236569.shtml
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