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데이터베이스 마케팅
-인터넷 마케팅을 위한 자료의 구체화
고객 관계 관리
-고객관계 관리란?
-고객 라이프 사이클과 고객 평생 가치
-고객관계 관리의 단계
CRM 구현을 위한 방법론
-데이터웨어 하우스
-OLAP(Online Analytical Processing)
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데이터(meta data)
메타 데이터는 데이터 웨어하우스에 있는 데이터에 대한 모든 정보를 말한다.
데이터 웨어하우스를 구축하고 나서 중요한 것은 사용자의 요구사항이 끊임없이 바뀐다는 것이다. 이 요구사항이 바뀔 때 추출 도구, 모델링 도구
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데이터(meta data)
메타 데이터는 데이터 웨어하우스에 있는 데이터에 대한 모든 정보를 말한다.
데이터 웨어하우스를 구축하고 나서 중요한 것은 사용자의 요구사항이 끊임없이 바뀐다는 것이다. 이 요구사항이 바뀔 때 추출 도구, 모델링 도구
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비즈니스, 정보의 시각적/구조적 표현 데이터 모델링 소개
E-R모델링 vs. 다차원 모델링
데이터 웨어하우스 모델링 vs. 데이터 마트 모델링
고객관계(CRM) 데이터모델링
모델 Repository구성 및 모델 유지/관리
모델링 Roles & Responsibilities
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데이터마이닝
Ⅰ. 데이터마이닝의 기본개념
1. 데이터마이닝의 기본개념
2. 데이터웨어하우스
3. OLAP
Ⅱ. 데이터의 종류
1. 거래데이터
2. 고객 프로파일링 데이터
3. 설문데이터
4. 관찰데이터
5. 텍스트 데이터
Ⅲ. 데이터마이닝
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데이터 베이스 마케팅 시스템
본사의 주전산기는 이러한 DB를 데이터로 변환하여 추출한다. 이처럼 변환된 데이터들은 데이터 웨어하우스에 전사 통합 고객 DB에 고객 정보와 활동 이력정보로 분류되어 보관되고, 데이터 마트로 옮겨진다.
(3)
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데이터 웨어하우스(Data Warehouse)의 구축과 중앙정부 및 민간업체와의 정보연계를 들 수 있다.
(1) 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)의 구축
기존의 단위업무시스템은 각각 독립적으로 구축되어 시스템 통합이 어렵고, 데이터의 일관성이 부족하며
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summary) 데이터를 저장할 수 있다. 즉, 거래 데이터가 별 필요도 없는 복잡한 관련 데이터를 끌고 오지 않게 잘 정리한다면, 저렴한 비용의 소규모 데이터 마트로도 백엔드 시스템을 구축할 수 있다. 그러나 현실적으로 데이터 웨어하우스나 데
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SAS의 현위치
첨단 분석 및 데이터 웨어하우징 툴 분야 매출 1위
전 세계 CRM 분석 에플리케이션 매출 2위
조회/보고/분석, 데이터 웨어하우스 관리
및 서비스 운영 분석 분야 모두 상위 5위권 Ⅰ. 서론
SAS 소개
Ⅱ. 본론
1. SAS의
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1. CRM의 토대구축
CRM의 개념 및 추진 시 유의점
‘기업이 과연 고객의 로열티를 돈으로 살 수 있을까?’
전세계 기업들은 고객의 정보를 획득하여 데이터베이스 마케팅에 주력하기 위해 ‘고객 데이터 웨어하우스’를 구축하는 데 수백만
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