Самый часто задаваемый вопрос, который возникает у профессионалов обработки данных – это вопрос о разнице между средствами data mining и средствами OLAP (On-Line Analytical Processing) – средствами оперативной аналитической обработки
В последнее время термины Customer Relationship Management (CRM), Online Analytical Processing (OLAP), Data Mining, хранилище данных прочно вошли в употребление в кругах специалистов по информационным технологиям. Однако ввиду недостатка информации, отсутствует четкое понимание различия между этими технологиями.
Многие не понимают, как эти технологии соотносятся друг с другом, поэтому есть необходимость разъяснить, в чем их отличие, и как они взаимосвязаны.
CRM является не столько технологией или продуктом, сколько идеологией ведения бизнеса, направленной на повышение эффективности взаимодействия с клиентами с целью предложения каждому клиенту уникального продукта или услуги. Технологии OLAP и data mining помогают более эффективно осуществлять взаимоотношения с клиентами, поскольку предоставляют возможность эффективного анализа данных о клиентах. Хранилища данных являются источником корпоративных данных о клиентах.
CRM помогает компаниям улучшить прибыльность ее контактов с клиентами, делая эти контакты более дружественными путем учета индивидуальных особенностей каждого клиента. Для того чтобы идеология CRM заработала, компания должна суметь сопоставить данные о существующих и потенциальных (а, возможно, и об ушедших) клиентах с данными о продуктах и услугах, с тем, чтобы предложить каждому клиенту уникальный продукт, способный удовлетворить его потребности, другими словами, грамотно строить взаимоотношения с клиентами.
До последнего времени большинство программного обеспечения класса CRM было направлено на организацию информации о клиентах. Такое программное обеспечение основано на использовании базы данных, хранящей данные о взаимодействии клиента с компаний. База данных о клиентах предоставляет данные таким приложениям как автоматизация продаж или автоматизация поддержки клиентов. Данный класс приложений CRM принято называть operational CRM (оперативный CRM).
По мере развития статистических алгоритмов и их применения в коммерческой сфере, на рынке появился особый класс инструментов - data mining, который стал использоваться для анализа информации о клиентах с целью поиска полезных закономерностей и прогнозирования. Использование технологии data mining при построении взаимоотношений с клиентом позволяет более правильно сегментировать клиентскую базу за счет проведения более глубокого анализа свойств клиентов. Приложения CRM, использующие технологию data mining, относятся к классу analytical CRM.
Технология OLAP, так же как и data mining используется в приложениях класса analytical CRM. Однако в то время как технология data mining используется, в основном, для построения прогнозов, технология OLAP лишь позволяет взглянуть на данные с различных сторон, в основном, предоставляя возможность анализа агрегированных данных. Впрочем, это нисколько не умаляет достоинств данной технологии.
OLAP и data mining гармонично дополняют друг друга. В начале процесса анализа аналитик может использовать OLAP для того, чтобы понять какой характер имеют данные и чтобы решить, какую технологию анализа применить дальше. Один из способов использования технологии data mining - это выявление важных величин и диапазонов, которые впоследствии можно применить при разработке базы данных для приложений OLAP.
Подведем итоги. Хорошая система CRM начинается с хорошего хранилища данных. Аналитические возможности технологий data mining и OLAP повышают пользу данных о клиентах, хранящихся в корпоративном хранилище данных, позволяя компании более эффективно взаимодействовать со своими клиентами [8].
