数据仓库烟草营销管理范文

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中国是世界上烟草消费量最大的国家，面对庞大的卷烟销售市场，信息化建设在推动烟草行业更快更好地发展上起到了重要的作用。各省级局都建立了相关的管理信息系统，如烟草销售业务系统、客户关系管理系统及烟草专卖管理系统等，各系统使用传统数据库组织和管理大量数据。它们可以各自完成日常的业务处理需要，但因为彼此之间的数据不一致，没有形成一个全面、集成的数据环境，所以传统数据库无法支持决策分析活动。为了适应烟草市场的需求及在市场竞争中占据有利地位，开发基于数据仓库技术的烟草营销管理系统是可行的解决方案，利用数据挖掘技术可以发现隐藏在这些大量数据背后具有决策意义的有价值的信息，使之为管理决策和经营战略发展服务。

1烟草营销管理系统数据仓库体系结构

数据获取层：负责数据的收集。数据源可以是业务处理系统中获取的数据，如订单信息、客户基本信息、计划信息、价格信息、产品信息等，也可以是其他外部数据源。

数据存储和管理层：负责数据的抽取、清理、转换和加载，存储加工处理后的面向主题的综合性数据。业务数据往往被存放在缺乏统一设计和管理的异构环境中，所以当数据来自多个数据源时，可能会出现不一致的数据定义、不同的数据编码、同一个数据中不一致的条目值等问题。即使数据来自单一的数据源，也可能存在数据的完整性问题。为了获得有效数据，必须对抽取的数据进行不同程度的整合和清理，数据的清理必须严格按元数据的定义进行。数据清理完成后还需要做一些数据转换工作，例如，客户收入需要按照数值范围分高、中、低档。所选择的数据表达方式会影响数据挖掘的结果。最后将经过清理和转换的数据加载到合适的数据仓库事实表中，同时更新元数据仓库中的元数据，以反映刚完成的数据加载活动。

数据展现层：将查询、报表生成和分析集成在的客户模块中，实现数据查询、OLAP分析和数据挖掘结果的展现。

2烟草营销管理系统功能

利用数据仓库技术建立烟草行业数据中心，可以将分散在不同的部门或不同的应用系统中的大量数据进行集成和统一管理，使系统具有数据存储功能，为数据的分析奠定基础。综合运用报表、查询、OLAP分析、统计学、数据挖掘等技术，使系统具有强大的数据查询功能，同时建立了方便快捷、灵活的决策分析系统，它包括以下分析子系统：

①销售业务分析子系统。通过数据统计工具，查询和分析商品购进、订单采集、订单配送、商品库存等信息，分析订单采集和执行的效率。对各个营销区域零售户的销售数量、销售额、产品结构、赢利状况等指标进行定期纵向和横向比较，以便及时发现市场变化的特征，并进行分析及评估，以对下阶段的营销工作进行调整。

②市场分析子系统。通过对市场容量、市场需求、卷烟供应情况、未来的价格走势以及消费者的偏好和购买模式的分析，为制定采购计划和销售计划提供参考依据。

③客户分析子系统。通过对零售客户的增减、经营变化、类别变动、经营者的个人情况等分析，进行零售客户分类评价，整合客户资源，以便调整服务内容，提高服务水平。

④品牌分析子系统。对卷烟品牌的销售现状、市场的接受程度、发展的趋势、推广的策略等进行分析。

⑤采购分析子系统。分析营销部提供的零售客户需求信息、销售实绩和销售趋势、零售客户变化趋势等，以市场为导向、以消费者需求为中心选择卷烟产品，为采购计划的制定提供依据。

⑥库存分析子系统。对库存卷烟从时间、地域、厂家、品牌、类别、批次等多个角度进行分析，提供卷烟的库存上下限、最佳库存量、库存周期、库存成本、合理的库房位置和卷烟存放、到期卷烟预警等信息。

⑦财务分析子系统。对行业的经济运行状况进行统计分析，为领导决策提供参考。

这些子系统提供丰富、深入、详尽、有价值的决策信息，为企业决策提供强有力的支持，从而提高企业决策的质量和效率。

3联机分析处理（OLAP）在烟草营销中的应用

OLAP是介于客户与数据仓库之间的数据分析处理系统，它对以多维形式组织起来的数据采取切片、切块、旋转、钻取等操作，使用户能从多个角度、多个侧面地观察数据仓库中的数据，如按产品维度、时间维度和地区维度等。同时可使用联机分析和可视化工具对这些数据迅速地进行评价，从而深入地了解包含在数据中的信息和内涵。OLAP一般采取由数据仓库、OLAP服务器与客户端组成的三层客户/服务器体系结构，其中OLAP服务器从数据仓库或数据集市中获取数据，根据客户的需要对多维数据集进行分析，且将分析的结果以可视化的方式传递给客户端。

在烟草营销系统中，根据各省、市、县卷烟销售公司和烟厂的历史销售数据，可对烟草系统的财务、客户、专卖、销售、库存、网点建设等几个主题进行不同角度的分析，并将结果以报表或图形等形式展现给用户。例如，卷烟销售多维数据集按品牌切片操作，便可得到关于某种品牌在不同地区、不同时间中的销售情况。

4数据挖掘在烟草营销中的应用

数据挖掘是一个从大量数据中挖掘出未知的、有价值的知识或信息的过程，这些知识表示为概念、规则、规律和模式等形式，对预测趋势和决策行为起着重要的作用。

数据挖掘为烟草营销提供的主要决策功能有：对决策主题进行分析、挖掘，从大量数据或选定样本中寻找预测性信息、发现变量之间的关联、共性和差异性，实现销售预测、库存决策分析、购进决策分析、销售或库存异动分析、品牌分析、财务状况分析、供应商分析、客户分析、专卖状况分析以及各种指标的结构分析、趋势分析、相关性分析、波动分析等，并建立预警机制。

5结束语

随着烟草行业信息化的快速发展，企业希望通过信息化建设进一步降低成本、提高管理水平，优化资源配置和利用，进一步提高其竞争力，辅助生产和经营决策。通过数据仓库、联机分析处理（OLAP）等先进的信息处理技术，建立分析模型，可以挖掘数据内部有价值的信息，指导企业生产决策。