• Czym sÄ… hurtownie danych?
• Jak je zaprojektować, aby wykorzystać maksimum ich możliwoÅ›ci?
• Jak wydajnie zarzÄ…dzać relacjami z klientem?

Zastanawiasz się, jak zmaksymalizować zyski czerpane z właściwego zarządzania relacjami z klientem? Jest to pytanie, które spędza sen z oczu każdemu przedsiębiorcy. Jedną z możliwości jest wykorzystanie odpowiednio zaprojektowanej hurtowni danych. Projekt takiej bazy danych, uwzględniającej potrzeby klienta, wymaga nowych technik i metodologii. Jakich?

Na to pytanie odpowiada Chris Todman w książce, którą trzymasz w rękach. Wiodący konsultant w dziedzinie hurtowni danych przedstawi Ci kompletną metodologię, pozwalającą na zaprojektowanie, wytworzenie i wdrożenie hurtowni danych pod kątem zarządzania relacjami z klientem. Najpierw przeczytasz o kilku zagadnieniach teoretycznych, związanych z relacjami z klientem oraz hurtowniami danych. Potem zapoznasz się z typowymi problemami, aby w rozdziale piątym przejść do omówienia modelu koncepcyjnego. Dowiesz się, jak obsługiwać okoliczności, identyfikować zmiany w danych oraz modelować metodą kropki. Kolejne omawiane zagadnienia to model logiczny i sposoby rozwiązywania problemów wydajnościowych. W rozdziale poświęconym implementacji fizycznej zobaczysz, jak kontrolować poprawność danych, zarządzać kopiami zapasowymi oraz aplikacjami CRM. Ponadto nauczysz się zarządzać projektem, przejrzysz możliwości dostępnego oprogramowania oraz zdobędziesz wiedzę o perspektywach rozwoju. To wszystko znajdziesz w tej długo oczekiwanej książce, poświęconej hurtowniom danych.

• ZarzÄ…dzanie relacjami z klientem
• Wartość marki
• ZarzÄ…dzanie kampaniami
• Marketing personalizowany
• Budowanie hurtowni danych — komponent ekstrakcji oraz integracji danych
• Baza danych hurtowni — opis encji
• Problemy przy wykorzystywaniu relacyjnych baz danych
• Problemy z obróbkÄ… czasu w hurtowniach danych
• Wybór modelu koncepcyjnego
• Modelowanie metodÄ… kropki
• Modelowanie logiczne — schemat, wybór rozwiÄ…zania, ograniczenia
• Implementacja fizyczna
• ZarzÄ…dzanie kopiami zapasowymi
• Aplikacje CRM
• ZarzÄ…dzanie projektem
• Oprogramowanie
• PrzyszÅ‚ość hurtowni danych

Sprawdź, jak zmaksymalizować zyski poprzez właściwe zarządzanie relacjami z klientem!

Osoby które kupowały "Projektowanie hurtowni danych. Wspomaganie zarządzania relacjami z klientami", wybierały także:

• Windows Media Center. Domowe centrum rozrywki 66,67 zÅ‚, (8,00 zÅ‚ -88%)
• Przywództwo w Å›wiecie VUCA. Jak być skutecznym liderem w niepewnym Å›rodowisku 58,64 zÅ‚, (12,90 zÅ‚ -78%)
• Mapa Agile & Scrum. Jak si 57,69 zÅ‚, (15,00 zÅ‚ -74%)
• Sztuka podst 53,46 zÅ‚, (13,90 zÅ‚ -74%)
• Lean dla bystrzaków. Wydanie II 49,62 zÅ‚, (12,90 zÅ‚ -74%)

Spis treści

Projektowanie hurtowni danych. Wspomaganie zarządzania relacjami z klientami -- spis treści

Wprowadzenie (7)

Podziękowania (11)

1. ZarzÄ…dzanie relacjami z klientem (13)

• Wymiar biznesowy (13)
  
• Cele biznesowe (15)
  
• Strategia biznesowa (16)
  
• Wartość marki (17)
  
• ZarzÄ…dzanie relacjami z klientem (18)
  
• Podsumowanie (30)

2. Wprowadzenie do hurtowni danych (31)

• Wprowadzenie (31)
  
• Czym jest hurtownia danych? (37)
  
• Analiza wymiarów (38)
  
• Budowanie hurtowni danych (41)
  
• Problemy zwiÄ…zane z zastosowaniem relacyjnych baz danych (58)
  
• Podsumowanie (59)

3. Problemy projektowe do rozwiÄ…zania (61)

• Wielowymiarowe modele danych (61)
  
• Jak wspierać CRM? (69)
  
• Podsumowanie (79)

4. Problemy z obróbką czasu w hurtowniach danych (81)

• Rola czasu (81)
  
• Problemy zwiÄ…zane z czasem (84)
  
• Rejestrowanie zmian (90)
  
• RozwiÄ…zania problemów z czasem w hurtowniach danych pierwszej generacji (94)
  
• Odmienne podejÅ›cia (107)
  
• Konkluzje z przeglÄ…du metod pierwszej generacji (109)

5. Model koncepcyjny (111)

• Wymagania modelu koncepcyjnego (111)
  
• Identyfikowanie zmian w danych (118)
  
• Modelowanie metodÄ… kropki (119)
  
• Warsztaty modelowania metodÄ… kropki (124)
  
• Podsumowanie (147)

6. Model logiczny (149)

• Modelowanie logiczne (150)
  
• Implementacja retrospekcji (150)
  
• Zastosowanie wymiaru czasu (157)
  
• Schemat logiczny (161)
  
• Problemy wydajnoÅ›ciowe (163)
  
• Wybór rozwiÄ…zania (165)
  
• CzÄ™stotliwość przechwytywania zmian danych (166)
  
• Ograniczenia (167)
  
• Weryfikacja i podsumowanie modelu logicznego (171)

7. Implementacja fizyczna (173)

• Architektura hurtowni danych (173)
  
• Aplikacje CRM (193)
  
• Kopia zapasowa danych (193)
  
• Archiwizacja (194)
  
• Ekstrakcja i Å‚adowanie (194)
  
• Podsumowanie (197)

8. Uzasadnienie biznesowe (199)

• PodejÅ›cie przyrostowe (199)
  
• Wdrożenie (205)
  
• Podsumowanie (207)

9. ZarzÄ…dzanie projektem (209)

• Wprowadzenie (209)
  
• Co jest dostarczane? (212)
  
• Jakie należy zdefiniować zaÅ‚ożenia i ryzyka? (213)
  
• Jakiego zespoÅ‚u potrzebujemy? (215)
  
• Podsumowanie (226)

10. Oprogramowanie (227)

• Ekstrakcja, przeksztaÅ‚canie i Å‚adowanie (228)
  
• OLAP (230)
  
• NarzÄ™dzia zapytaÅ„ (232)
  
• Wydobywanie danych (234)
  
• ZarzÄ…dzanie kampaniami (238)
  
• Personalizacja (240)
  
• NarzÄ™dzia metadanych (241)
  
• Sortowanie (242)

11. Przyszłość (245)

• Temporalne bazy danych (rozszerzenia temporalne) (246)
  
• Rozszerzenia OLAP dla SQL (246)
  
• Aktywne wsparcie decyzji (247)
  
• Dane zewnÄ™trzne (247)
  
• Dane niestrukturalizowane (248)
  
• Agenci wyszukiwania (248)
  
• Aplikacje obsÅ‚ugujÄ…ce DSS (249)

A. Temporalna klasyfikacja danych Klubu Winiarza (251)

B. Model kropki dla Klubu Winiarza (255)

C. Model logiczny dla Klubu Winiarza (269)

D. Atrybuty klienta (275)

• Atrybuty finansowe (281)
  
• Atrybuty zatrudnienia (282)
  
• Atrybuty zainteresowaÅ„ i hobby (283)

E. Odnośniki (287)

Skorowidz (289)