客户信息的信息管理

科学的客户信息管理是凝聚客户、促进企业业务发展的重要保障。客户信息是一切交易的源泉。由于客户信息自身的特点，进行科学的客户信息管理是信息加工、信息挖掘、信息提取和再利用的需要。通过客户信息管理，可以实现客户信息利用的最大化和最优化。 网络营销中的客户信息管理是对客户信息进行收集、抽取、迁移、存储、集成、分析和实现的全过程。具体内容如下：

a客户信息的收集。客户信息的收集是客户信息管理的出发点和落脚点。客户信息的收集可以广泛地利用各种渠道和手段，最为有效的是网络营销所提供的大量信息。但也不能忽视传统的方式(例如电话咨询和面对面交谈)发挥的作用，他们可以作为因特网的有效补充，保证客户信息的全面性。

b客户信息的抽取和迁移。客户信息的抽取和迁移也是在进行客户信息的收集，但其不是直接面对客户，而是利用已有的信息进行一定的加工。因为各种行业所需的客户信息是千差万别，所以各个企业都占有大量的为本企业所用的客户信息。为了实现信息使用的高效率，有必要在各个行业之间推行一套客户信息的使用标准，最大限度地取得信息的一致性。

信息的抽取机制是建立在不同行业的客户信息基础之上。它使用信息过滤和信息模糊检索技术，在其他企业的客户信息数据库中取得所需的客户信息。它强调两个企业之间客户信息数据的相似性，从共性出发，实现信息的抽取。信息的迁移机制是从客户信息的整体角度考虑，在不同企业之间实现客户信息的共享。信息在迁移过程中忽视细微的差别，重视整体的一致性，花费较少的精力取得较大的效果。

c客户信息的存储和集成。客户信息的存储和处理技术是客户信息管理的核心技术，数据仓库技术在其中占有重要地位。因为客户信息是十分巨大的数据，为了能够实现数据使用的便捷高效，需要对使用的数据库进行慎重选择。建议采用大型的关系型数据库管理系统，并带有对并行处理、决策查询优化的组件。客户信息在存储过程中应考虑冗余问题，避免浪费大量有效的空间。客户信息的集成是指客户信息数据按照时间或空间的序列保存，并进行一定层次的划分后存储在数据库中。用户在查询、统计中都使用集成后的数据，可以提高运行效率。

d客户信息数据库的设计。客户信息数据库是以家庭或个人为单位的计算机信息处理数据库。针对不同的行业有不同的数据单元，而且客户信息数据库的更新频率较高，数据处理量逐步增大。

索引的使用原则。使用索引可以提高按索引查询的速度，但是会降低插入、删除、更新 *** 作的性能。因选择合适的填充因子，针对客户信息数据库更新频繁的特点，亦选用较小的填充因子，在数据页之间留下较多的自由空间，减少页分割和重新组织的工作。

数据的一致性和完整性。为了保证数据库的一致性和完整性，可以设计表间关联。这样关于父表和子表的 *** 作将占用系统的开销；为了提高系统的响应时间，有必要保证合理的冗余水平。

数据库性能的调整。在计算机硬件配置和网络设计确定的情况下，影响到系统性能的因素是数据库性能和客户端程序设计。数据库的逻辑设计去掉了所有冗余数据，提高了系统的吞吐速度。而对于表之间的关联查询，其性能会降低，同时也提高了客户端的编程难度。因此物理设计对于两者应折衷考虑。

数据类型的选择。数据类型的合理选择对于数据库的性能和 *** 作具有很大的影响。在该数据库中应注意避开使用Text和Image字段，日期型字段的优点是有众多的日期函数支持，但其作为查询条件时服务器的性能会降低。

e客户信息的分析和实现。客户信息的分析是客户信息数据库的落脚点，是直接为企业开展其他一系列工作服务的。客户信息的分析是指从大量的数据中提取有用的信息，该信息主要可以分为直接信息和间接信息。直接信息是可以从数据中直接取得，价值量较小，使用范围较小。而间接信息是经过加工获得的较有价值的信息。分析过程主要包括基本信息分析、统计分析、趋势分析、关联分析等。基本信息分析是利用客户的基本情况信息，分析本企业或产品的主要客户的特点，包括年龄、性别、职业、工资状况、学历、地理位置等等。统计分析是利用所有的信息进行统计，分析企业或产品的销售额、利润额、成本量等经济指标，也包括大客户分析和业务流量分析。趋势分析是利用本企业的信息和同行业其他企业的信息，并结合国民经济的整体运行状况，对长期和短期的业务状况进行预测。关联分析是利用客户信息对产品信息、市场信息、企业信息进行分析，综合评价企业的运行状况和产品的供需比例。 网络营销中客户信息管理的实施主要是指客户信息数据库的实现。在当前环境下，客户信息数据库技术中数据仓库技术是企业使用的主流，该技术的实现也表明了当代客户信息管理系统的走向。以数据仓库系统为核心技术的数据仓库型客户信息管理系统的广泛应用，为在技术实施以客户为中心的个性化服务提供了可能，又极大影响了企业业务流程的转变，使机构向“扁平化”方向发展。

数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理活动中的决策制定过程。面向主题是指数据仓库内的信息按照企业重点关心的数据(即主题)进行组织，为按主题进行决策的信息过程提供信息；集成是指数据仓库内的信息不是从各个业务系统简单抽取来得，而经过系统加工、汇总和整理，保证数据仓库内的信息是整个企业的全面信息；随时间变化数据仓库内的信息并不是关于企业当时或某一时刻的信息，而系统记录了企业从过去某个时刻到目前各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测；稳定是指一旦某个数据进入数据仓库，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的插入和查询 *** 作，但修改和删除 *** 作比较少。

数据仓库的特点可以描述为主题突出的集成性的信息管理系统。它由源数据、仓库管理和分析工具组成。数据仓库的数据来源于多个数据源，包括本企业的内部数据，也有来自外部的相关数据。网络营销中源数据主要从开展网络营销的实践中获得，包括企业所关注的关于客户的各类信息。仓库管理是根据信息需求的要求进行数据建模，从数据源到数据仓库的数据抽取、处理和转换，确定数据存储的物理结构等。这一阶段是进行客户信息管理的基础，因为大量的源数据经过仓库管理进行了初步的处理。分析工具指完成决策所需的各种信息检索方法、联机分析方法和数据挖掘方法。这一阶段是针对企业的客户群服务的，它直接与客户发生联系，因为企业的产品企划就是在这里完成。数据仓库型客户信息系统继承了以往信息管理系统的一切手法，并以其强大的数据检索和分析功能，为企业提供了综合性的及时信息服务手段，成为客户信息管理系统发展的主流。

客户信息管理在各个方面的运用，已经显示出了强大的生命力。特别是在当今企业以网络营销为支撑来开展业务的情况下，由于网络信息的复杂性和多样性，开展信息管理迫在眉睫。客户信息管理已经也必将会成为企业生存取胜的重要一环。

寻址还要寄存，函数实现不了。建议你增加1列序号（便于还原表格原来的顺序），再根据客户名称为主和订单时间为辅进行排序，相同客户在一起了，就一目了然。这时用函数判断就好判断和计算时间了。

用VBA能够实现，但也比较复杂。

1分布式数据库是数据库的一种，是数据库技术和网络技术的结合产物。

2各有优点和缺点分布式数据库分为逻辑上分部物理上分布及逻辑上分布物理上集中两种。

是的,分布式数据文件便于数据库的管理维护。

分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都有DBMS的一份完整拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的大型数据库。

这种组织数据库的方法克服了物理中心数据库组织的弱点。

1、首先，降低了数据传送代价，因为大多数的对数据库的访问 *** 作都是针对局部数据库的，而不是对其他位置的数据库访问；

2、其次，系统的可靠性提高了很多，因为当网络出现故障时，仍然允许对局部数据库的 *** 作，而且一个位置的故障不影响其他位置的处理工作，只有当访问出现故障位置的数据时，在某种程度上才受影响；

3、便于系统的扩充，增加一个新的局部数据库，或在某个位置扩充一台适当的小型计算机，都很容易实现。然而有些功能要付出更高的代价;

例如，为了调配在几个位置上的活动，事务管理的性能比在中心数据库时花费更高，而且甚至抵消许多其他的优点。

分布式数据库系统主要特点：

1多数处理就地完成；

2各地的计算机由数据通信网络相联系。

3克服了中心数据库的弱点：降低了数据传输代价；

4 提高了系统的可靠性，局部系统发生故障，其他部分还可继续工作；

5各个数据库的位置是透明的，方便系统的扩充；

6为了协调整个系统的事务活动，事务管理的性能花费高；

数据分片

类型：

（1）水平分片：按一定的条件把全局关系的所有元组划分成若干不相交的子集，每个子集为关系的一个片段。

（2）垂直分片：把一个全局关系的属性集分成若干子集，并在这些子集上作投影运算，每个投影称为垂直分片。

（3）导出分片：又称为导出水平分片，即水平分片的条件不是本关系属性的条件，而是其他关系属性的条件。

（4）混合分片：以上三种方法的混合。可以先水平分片再垂直分片，或先垂直分片再水平分片，或其他形式，但他们的结果是不相同的。

条件：

（1）完备性条件：必须把全局关系的所有数据映射到片段中，决不允许有属于全局关系的数据却不属于它的任何一个片段。

（2）可重构条件：必须保证能够由同一个全局关系的各个片段来重建该全局关系。对于水平分片可用并 *** 作重构全局关系；对于垂直分片可用联接 *** 作重构全局关系。

（3）不相交条件：要求一个全局关系被分割后所得的各个数据片段互不重叠（对垂直分片的主键除外）。

数据分配方式

（1）集中式：所有数据片段都安排在同一个场地上。

（2）分割式：所有数据只有一份，它被分割成若干逻辑片段，每个逻辑片段被指派在一个特定的场地上。

（4）全复制式：数据在每个场地重复存储。也就是每个场地上都有一个完整的数据副本。

（5）混合式：这是一种介乎于分割式和全复制式之间的分配方式。

目前分布式数据库分配的设计，越来越多的采用寻找最优解的算法，比如遗传算法、退火机制等

其实早期得互联网公司曾经不仅是Oracle   客户，还都是大客户，最典型的代表有两个，一个是亚马逊，一个是阿里巴巴，后来两者都纷纷去掉了O，可见并不是什么ZZ因素，一定有一些原因，我们一起来逐步拨开看看：

 1Oracle数据库到底是为什么设计的？ 

Oracle数据库的理论源于1970年的一个论文，   "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks"   在这个论文中，提出了一个数据库的经典模型，也就是今天所谓的关系行数据库 Relational Database   这个论文，在当时验证了关系模型的一些优势。后来IBM基于这个论文开发了一个东西，叫SQL语言。   但是很奇怪的是，IBM没有更快的基于SQL语言去开发一个数据库，而Oracle在1979年第一个开发了商业级支持SQL语言的数据库产品。   当时，数据库主要处理的一个核心问题，就是几个特点ACID，鉴于篇幅，我们无法论述其中的意思，但是其中最有意思的就是一致性的C。什么意思呢，就是以银行交易为例，你如果在取钱的一瞬间查询余额有500，这个时候你取款，但是你恰好也告诉你家人在同一时间查询，如果查询到有500，他们也同时取款，会不会都成功呢？这个一致性的问题，对于银行要求是强一致性，也就是不能有半点差错。

2 互联网时代需要的数据库是什么？  

到了互联网时代，情况突然变了。比如我们都喜欢的知乎，微博这些信息流的App。   如果我发帖的瞬间，同时可能有很多人都在发帖，如果我们的App在全世界都在用，瞬间的用量峰值可能会因为某个热点事件突然变得很高，这个和上世纪80年代的企业级应用完全不同，即便是银行，我们还是可以保证当时的峰值大概有多少，因为营业点和ATM机的数量也是有限的，那时候你无法在手机上直接处理任何一笔交易。但是互联网的到来改变了一切，这个峰值不仅难以预估，而且可能和平时的平均值差别巨大。这样为了确保一个峰值，就去购买峰值所需的Oracle的License数量可能特别大。（Oracle是按照一个类似CPU数量或者用户数量来确定价格，你可以简单理解为用的峰值越高，你需要买的license越贵），这是一笔巨大的花费不说，而且还有另外一个问题。

3 互联网时代的应用需求不同。 

在我之前的一个回答里面写道了,   亚马逊工程师在优化自身的数据库的时候， 他们发现“：”   大约70%的 *** 作是键值类型的，其中只使用主键，只返回一行。大约20%的用户会返回一组行，但仍然只对单个表进行 *** 作。“这是一个伟大的发现——70%的 *** 作竟然都没有使用关系数据库的核心功能！为什么会这样呢？因为互联网时代的应用发生了变化。我举个例子，你如果设计一个类似亚马逊的电商网站的购物车，你允许客户把自己想买的东西放在里面。但是你设想一下，如果突然某个畅销的产品被卖家下架了，但是这个产品被很多的客户放在购物车里，你回想一下，银行交易需要确保的那种强一致性，在这里有必要么？如果你想强一致性，就需要这个商品下架的时候，清空每一个曾经加入购物车的这个商品。这样任何一个修改产品的 *** 作，都可能有无数个关联的交易在那里等着更新，可能商品的目录更新这个事情，就会变得巨慢无比，而且毫无意义。为什么说毫无意义呢，比如我在9点购物车放了一部手机，到10点商家卖光了，把这个产品下架了，这个时候如果商家只是在自己店面的页面更新，但是你的购物车并不实时更新，即使最差的情况是什么呢，就是10点的同时，你提交了一个购买的请求，这个购买的请求是需要保持一致性的，这个时候商家会返回一个失败，因为这个商品不存在。你再刷新一看，哦，卖光了。。。你的用户体验丝毫不受影响。再比如互联网的微博，如果我发一个微博就发上去，更新的时候，我不需要强一致性更新，那么可能和我距离近的朋友第一时间看到了，距离远的朋友可能稍晚一些看到了，有关系么？基本没什么影响，这些叫做分布式处理的方式在互联网应用非常普遍。

4 互联网时代有了更多选择

一方面开源数据库逐步成熟，MySQL，   Postgre这些后期之辈，陆续成熟且有越来越多的程序员能够熟练掌握，并且利用开源实现接近商业数据库的能力；另外一个方面，云厂商的出现让这个门槛更低，你不敢保证MySQL使用达到商业数据库的可靠性，你可以借助云厂商的产品，比如亚马逊云计算的托管数据库Aurora（兼容MySQL），这里非广告，只是告诉大家这种云厂商的产品让你用开源，性能和商业数据库接近，并且价格低廉，且无需运维或者很少运维成本，这样的情况下，中小互联网厂商就更多采用云厂商的托管开源数据库，自然不用Oracle这么昂贵的产品。

5   数据发生了变化

前面讲到微博这种信息流的数据格式很明显和银行交易类的关系格式有重大区别。其实互联网时代，日志，物联网等产生了更多奇怪的数据格式，比如时序数据，一个物联网的温度计，可能每一毫秒钟发一个温度信息，你如果拿关系数据库去存，可能很快就爆表了。。。但是物联网就是这样，而且这种数据几乎从不更改，就是按照时间序列一直存。比如股票交易所的大盘数据也是类似，这种特殊数据格式带来的需求在过去可能用关系数据库凑合一下就可以了，但是今天，越来越多的不同类型格式需求，就需要按需设计和采用不同的数据库。这些数据库因为有云的托管，你也不太需要运维，这样采用的成本也不高，比如亚马逊aws的Timestream数据库，官方号称两百万次写入1KB的数据，价格才一美金，于是，越来越多的企业开始按需去采用专门构建的数据库，而且大量采用云上托管，这些都不是Oracle数据库可以做的。

所以，各方面的综合因素，导致今天的Oracle跟不上时代，也就逐步被慢慢取代了。前几天，看到Gartner的全球数据库市场排名，亚马逊AWS取代了Oracle在全球数据库厂商的位置，一个时代就这样慢慢的被改变了，不知道我当时在Oracle   10g某个Package里面的代码是否还在？  

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