案例：某商業(yè)銀行擁有約15萬信用卡用戶。為了增加持卡者的數量并提高現有卡用戶的贏利水平，該銀行決定通過一系列的營銷活動來刺激、激勵現有的信用卡用戶，集中力量來提高其贏利能力。為了幫助營銷人員加深對客戶的了解，該銀行決定實施一個分析型CRM系統(tǒng)來增強其商業(yè)智能。該系統(tǒng)將回答哪些客戶產生了80%的交易量、平均透支額排名前N位的客戶、交易最活躍的客戶及找出最好的商戶等等諸如此類的商業(yè)問題；并能根據營銷活動的要求方便快速地抽取出客戶名單。

　　由于系統(tǒng)需要存儲所有信用卡用戶5年的交易數據，多達1000多萬條記錄。IT人員認為如果選用Oracle作為數據庫，支撐這樣大的表需要采用高性能服務器和Oracle的Range分區(qū)機制才能保證性能，而且還需要耗費DBA的大量工作。為了保證查詢的性能，同時降低硬件的成本，該行使用了NCR的S28部門級服務器和Teradata海量并行數據庫來構建該系統(tǒng)。

　　系統(tǒng)實施后，達到了銀行業(yè)務人員和IT人員的預期。業(yè)務人員很容易就找出了最有價值的客戶和商戶，并可以根據客戶的任何屬性和交易類指標對客戶進行分組。系統(tǒng)能根據營銷人員的要求抓取適當的客戶名單并傳送到Call Center用于特定的商業(yè)營銷，如交叉銷售和增量銷售等。通過對促銷客戶進行跟蹤，業(yè)務人員還開始對每次營銷活動的成本和產出進行評估。IT人員曾經很擔心千萬條記錄的交易表與客戶和商戶表的連接需要消耗很長時間，但是數據庫獨特的并行處理性能使最復雜的關聯(lián)查詢在2分鐘內即可完成。同時，數據庫的自我管理機制使得數據分配完全自動，避免了繁重的數據重組工作量。

　　以下給出系統(tǒng)是如何實現這些商業(yè)問題并幫助業(yè)務人員增進對其客戶的了解。

數據庫：bankpdata