主要是分析从运营型CRM和其他业务系统中获得的各种客户数据，为企业涉及客户的经营、决策提供可靠的量化依据。这种分析需要用到多种先进的数据管理和数据分析工具，如数据仓库、OLAP分析和数据挖掘等。
操作型客户关系管理系统（OperationalCRM）
即所谓的前端办公室应用，包括销售自动化、营销自动化和服务自动化等，实现前端办公和后端办公的无缝集成。
协作型客户关系管理系统（CCRM）
主要由呼叫中心、客户多渠道联系中心、帮助台以及自主服务帮助导航等组成，为收集客户信息和与客户进行交互服务提供多种渠道，提高企业与客户的沟通能力。协作型CRM需要企业与客户的共同参与。
4.ECIF和CRM的区别：
如果企业有了ECIF，那么ECIF就是CRM的技术数据，CRM提供用户界面、计算、分析、营销管理等。
如果企业没有有ECIF，那么CRM就需要自己整合一些渠道的客户信息。
CRM和ECIF的定位不同，ECIF是CRM的基石，如果没有ECIF，不能很好地进行CRM
ECIF作为（企业）银行客户信息系统的整合（集合）；主要为交易或及时查询使用；注重实效（实时生效），CRM是客户关系管理系统；注重分析；挖掘客户价值；可以作为客户营销分析使用（T1/T2)。由于客户信息对于银行业务的每个子系统均可能使用到；如何提供将是整个建设的关键
5.OCRM和ACRM的区别：
CRM分OCRM和ACRM,前者是操作型的交易系统，后者是分析系统，两者的目的在于发掘客户的价值，对客户更有效地展开营销。
1.ECIF系统定位
1）解决银行客户信息重复采集、共享性差，利用率低，操作风险高等问题，ECIF将整合现有分布在各个应用系统中的客户信息，提供集中、统一、共享和权威的单一客户视图，为企业后台服务系统（客户营销、客户对账单寄送服务）提供实时的、完整的、一致的客户信息。
2）制定和实现全行统一的客户信息数据标准，以及这些数据标准与现有应用系统间的对照关系和同步策略，也为今后新的系统建设提供统一标准。
3）业务条线化管理要求客户信息的采集要按照业务流程直通式采集，减少重复录入的工作量，减低操作风险
4）全面支持跨渠道、跨部门、跨地区的客户联动营销
5）全面支持客户在不同渠道的服务体验要一致，这是由市场竞争所要求的客户服务水平要精细化决定的
6）为内部精细化管理提供支持
7）支持后台管理分析系统（信用风险分析系统、客户/产品的考核系统、分析型客户关系管理系统）对客户信息利用的要求
8）为外部监管披露等提供整合的、准确的客户信息。（青海农信交流时客户提到了他们要想监管部门报送客户信息，其中包括客户号，现在他们存在的问题是核心系统、理财系统、信贷系统里的客户号都不一致，建立ECIF后，ECIF会生成一个客户号，银行可以以此为报送标准，统一对外报送口径）
2.ECIF成因
客户唯一性识别难
客户信息的跨渠道共享难
客户信息整合、存储、更新机制复杂
客户信息的质量差，利用率低
客户信息重复采集，无目的采集严重
问题存在的原因：客户数据没有与业务流程紧密结合，业务流程中涉及的多个系统没有无缝衔接起来。
ECIF一般采用T1的方式整合不同系统，展现客户信息全貌，属于银行后台的管理应用。
1.整合客户信息的范围
ECIF系统主要业务功能是整合客户的各类信息，并对部分信息进行分析加工。从客户视角出发，客户信息涵盖客户的基本信息、账户信息、签约信息、客户关系信息、以及客户在银行的利润贡献。
客户基本信息
ECIF集中存放并展现全行客户的基本信息，包括个人客户、企业客户、金融机构客户以及客户群的虚拟客户。涵盖了客户的通用、财务、风险及特征等信息。
客户账户信息
账户信息指客户在银行的所有账户情况，可能分散在各应用产品中。ECIF抽取、转换和整合（ETL）的过程需要对原系统的账户信息按照一定维度进行加工。前端可以分层展现，也可以利用报表工具用文字或图表等方式展现客户某类产品的历史余额变化。
客户关系信息
客户签约产品信息
客户签约产品信息的内容主要包括客户额度合约、贷款合约、抵质押合约、保证合约、客户签约产品列表等。
分析信息
按照一定的业务分析模型分析客户对银行的利润贡献度，如内部资金价格转移、成本分摊计算客户对银行利息收入、利息支出、中间业务净收入、净利润等指标。
事件信息
贷款申请，信用卡申请
接触信息
客户沟通信息、回访信息、调查信息、投诉记录信息等。
资源信息
抵质押物、担保信息
风险信息
参与人五级分类信息；授信额度信息；授信余额信息；信用评级信息；黑名单信息等。
2.客户信息的挖掘
在客户信息整合的基础上，利用挖掘工具对客户进行VIP筛选。从大量客户信息中细分出普通客户、普通VIP客户、黄金VIP客户等，并为VIP客户提供差异化服务。
ECIF系统在采用OFSA套件的金融数据模型（OFDM）基础上实现。系统采用多层、可扩展框架结构，整体包括数据导入(ETL)、数据管理和数据存取层三大部分。
架构图
1.数据导入
主要采用ETL工具，通过数据抽取、转换、并最后加载到OFSA基础数据库OFDM。具体分为如下几个区域。
临时区域：加载数据的临时存储，并完成ETL工作中的各种复杂计算和转换工作。例如各种账户和数据的平均余额计算、VIP客户识别等工作。
OFDM区域：OFDM为ECIF数据存储模型存储区，为满足银行的各种分析和展现需求提供数据基础。
为满足ETL大批量数据处理的高性能、高吞吐量需求，整个ETL流程贯穿了大批量、并行处理的思路。利用了数据库中的并行处理技术、外部表技术、合并语句批量、并行更新技术、多表插入技术、直接插入技术、批量并行加载技术、分区交换技术、表空间迁移等技术。
非分区表的并行处理：非分区表在执行并行查询语句时，根据该表的并行度(DOP)定义或者根据语句的并行处理提示(/*PARALLEL()*/)，自动从并行处理缓冲池中分配相应数量的并行进程进行并行操作，并行处理协调器自动将各并行子进程处理的结果合并返回给客户，并释放并行子进程返回到缓冲池中。
分区级的并行处理：在对分区表进行处理时，自动为每个分区分配一个进程，达到并行处理的目的。分区之间可并行处理，自动根据资源使用情况和数据分布情况，自动在分区内部进行并行处理，提高大批量数据处理的吞吐量。
应用机群（RAC）节点间的并行处理：在RAC结构中，不仅单节点内可充分利用SMP服务器的多CPU、大内存的处理能力进行并行处理，而且当单节点不能满足处理需求时，RAC通过INSTANCE_GROUPS、PARALLEL_INSTANCE_GROUP等参数的设置，可将大作业分配到多个节点进行并行处理，充分利用硬件资源，提高量处理的速度和吞吐量。
2.数据管理
OFDM数据库模型涉及的数据表主要有以下6类。
金融工具表：OFDM中存在多个金融工具表，用于记录金融产品账户级信息，包括存款、借款、信用卡等。
交易信息表：存放基础数据表的细节交易数据，如存贷款的明细交易层数据、中间业务的交易数据。
客户信息表：主要用于对客户关系的分析应用，能够提供各类客户关系及盈利能力分析报告。
OFDM基础数据表：OFDM基础数据表是用于存放OFSA系统的参数表，如利率曲线表、汇率曲线表、树结构定义等。
码表：支持上述各表的标准化代码表，如客户经理码表、行业码表等。
3.数据存取
基于商业智能工具所提供的强大展示能力，ECIF可以集中存放并展示全行各类客户的信息。通过ECIF系统，用户可查看客户的信息全貌，包括其历史信息。对于未保留历史的客户基本信息用特殊颜色或特殊字体标示，查询结果数据都可以用饼状图、曲线图、趋势图等图表形式灵活展现。
ECIF系统属于分析型客户关系管理（CRM）系统，其核心功能包括：客户单一视图展现、经营分析和辅助决策分析、数据挖掘和预测。银行实施分析型CRM项目建设，关键在于掌握客户信息，只有具备完整的客户信息，才能全面启动客户关系管理工作。
1.与其他系统CIF的关系
ECIF与其他系统的CIF有三种方式：一以ECIF为唯一客户数据源，各业务系统不保留客户数据，适用于新系统采或者自主开发系统。二以ECIF为唯一客户数据源，各业务系统同时保留客户数据副本。三保留各自客户数据源适用于已有系统或者套装软件。
三种方式
基于以上三种方式，并且考虑大ECIF系统与其他系统CIF的平衡关系，要实现各个系统价值最大化，并且使现有应用系统的可操作性强。所以在系统建设完成初期，现有各个源系统仍保留各自已有的CIF，ECIF系统产生全行统一、一致的客户标识，保证客户标识的唯一性，并建立客户标识与其它系统中客户标识一对多的映射关系。各业务系统仍通过自身的客户标识来访问ECIF中的客户信息，以减少对各系统的改动。各系统需要通过企业服务总线(ESB)或直连的方式实现对ECIF数据进行访问。建立一个完善的数据更新机制，避免ECIF和源系统之间的循环更新。未来，新系统不建立自己的CIF，直接使用ECIF。
2.客户信息模型
概念模型
按用户的观点来对客户数据和信息建模。
用于银行信息的概念，表现从现实世界中抽象出来的事物以及它们之间的联系。
这类模型强调其语义表达能力，概念简单、清晰，易于用户理解。
逻辑模型
通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图。有实体、属性、关系概念。
每个主题都是由多个表来实现的，表之间依靠主题的公共码键联系在一起，形成一个完整的主题。
物理模型
只有表和字段、主键、外键的概念。
物理实现层面的东西，定义数据类型，存放方式等。
建模流程：
建模流程
基本原则：
同一客户名下的信用卡与活期存款帐户之间可以建立起关联关系。
ECIF模型支持联机交易和实时集成，而不仅批量整合需要。例：客户身份唯一性校验；客户信息实时更新；多渠道客户信息查询。
ECIF数据模型具备一定业务前瞻性。客户签约服务（渠道/服务）；客户细分、客户价值评估（家庭/客户群）；地址标准化（五级/七级地址标准化）；客户关联关系实体化（联系人、高管）。
ECIF数据模型充分考虑可扩展性：将数据模型按照客户类型划分，以唯一主键关联，具有一定的灵活性。模型扩展。客户模型的调整是独立于外围系统的，是以ECIF为主的整合。模型建立和扩展都将是基于可迭代的框架之下的。在设计之初时明确主题原则，未来的扩展将以此主题为基础；每个基础表将继承所属主题的基本要素；依靠基本要素建立和其它主题之间的关联关系；而特性要素则根据实际需要进行修改定制，以符合业务需要。
3.客户识别归并
客户识别归并按精度划分，对于高等精度及以下的客户生成相似客户列表，对相似客户列表里的客户采用人工归并。
精度划分列表如下：
精度
个人客户/企业客户
最高精度
证件类型证件号码客户名称
组织机构代码客户名称
高精度
证件类型证件号码相同的客户
组织机构代码完全相同（非空）
中等精度
证件号码客户名称相同的客户
注册登记号、营业执照号、贷款卡号完全相同（非空）
低等精度
证件号码、客户名称相同的客户
开户许可证号、税务登记号（国、地税）、客户全称完全相同（非空）