基于數據挖掘技術的企業(yè)信息化建設

[摘要] 數據挖掘作為一種系統(tǒng)地檢查和理解大量數據的工具，能有效地幫助企業(yè)從不斷積累與更新的數據中提取有價值的信息。因此，數據挖掘被引入到企業(yè)信息化研究領域，并日益受到重視。本文從數據挖掘技術特點入手，分析了數據挖掘在企業(yè)信息化中的應用。

[關鍵詞] 數據挖掘 信息化 電子商務

一、概述

上世紀80年代末，隨著個人計算機的普及，計算機逐步進入我國企業(yè)，從基本的文字處理到簡單的工資管理軟件的應用，逐漸到日常管理工作，企業(yè)在自覺與不自覺中踏上了信息化建設的征途，到了信息時代的今天，各企業(yè)紛紛建立向已的信息化系統(tǒng)，以提高企業(yè)生產效率．確保企業(yè)的競爭，ERP(企業(yè)資源計劃)、CRM(客戶關系管理系統(tǒng))、SCM(供應鏈管理系統(tǒng)) 等多種系統(tǒng)在不少企業(yè)已經發(fā)揮出重要的作用。這些系統(tǒng)一般都具有各自的數據庫，信息量也是驚人的。隨著Intemet的普及，電子商務已成為企業(yè)發(fā)展的趨勢。它以lnternet為商務媒介，非常有效地把有價值的信息和需要這些信息的人聯系起來，實現B2B、B2C等模式，形成了價值增值鏈和增值網．推動企業(yè)的進一步發(fā)展。由此企業(yè)的數據量將變得更加龐大。數據量增長速度呈現指數上升，開發(fā)應用變得越來越復雜和耗費力；使得數據庫變得越來越難于訪問、管理和用于決策支持。原有的決策支持系統(tǒng)(DSs)和領導執(zhí)行系統(tǒng)(EIs)已不能滿足需要，這時出現數據挖掘技術，它能夠去粗存精、去偽存真，從海量的數據信息中提取知識和有用信息的技術。

數據挖掘是一種新興的信息處理技術，它通過對企業(yè)中的商業(yè)數據進行分析處理，可以發(fā)現蘊藏在數據中的商業(yè)知識，挖掘數據的內在聯系規(guī)則和模式，輔助企業(yè)進行商業(yè)決策數據挖掘已廣泛應用于電信，金融，零售與批發(fā)等各企事業(yè)單位。數據挖掘一方面將數據轉化為信息和知識，在此基礎上做出正確的決策；另一方面提供一種機制，將知識融入到運營系統(tǒng)中，進行正確的運作。

二、數據挖掘所采用的主要技術

數據挖掘主要采用的技術和方法包括決策樹、神經網絡技術、遺傳算法、粗糙與模糊集方法。

1.決策樹

這一方法需要建立分類向導模型，并使模型看起來像樹狀。把問題分成若干子問題，按規(guī)則分配到樹的不同結點，然后對樹進行分析。決策樹常用于分類和預測。

2.神經網絡技術

被稱為有學習能力的商業(yè)智能系統(tǒng)。 它具有和人類大腦相似的功能，經過對神經網絡系統(tǒng) 進行一段時間的訓練以后，該系統(tǒng)可以在沒有人干預的情況下進行模擬識別，以解決特定領域中的問題。很多公司都將銷售信息保存在大型的數據倉庫中，然后應用神經網絡軟件分析并找出最好的銷售模式。

3.遺傳算法

模擬進行化，適者生存的過程，逐漸產生出優(yōu)化的問題解決方案。它通過選擇、交叉和變異等進化概念，產生出解決問題的新方法和策略。選擇是指挑選出好的解決方案，交叉是將各個好的方案中的部分進行組合連接，而變異則是隨機的改變解決方案的某些部分，這樣當提供了一系列可能的解決方案。

4.智能代理

是將計算機和網絡中許多重復的工作獨立出來，自動的適應人們的愛好和習慣，按照人們的要求完成工作、融合了許多現代的軟件技術。它的典型應用是在Web上為清費商品進行篩選或監(jiān)測拍賣，在競價時提醒用戶。另外一種有名的采用代理技術的電子商務應用是合作篩選，即將用戶采購同其他消費者的購買習慣相比較進行推薦，它被Amazon所采用。

三、數據挖掘在企業(yè)信息化的應用流程

從應用流程圖一，數據挖掘在企業(yè)信息處理中的應用是一個將信息轉化為企業(yè)商業(yè)知識的過程。首先，明確數據挖掘的對象，確定企業(yè)的商業(yè)主題，如：分析企業(yè)客戶特征，產品市場需求等。其次，圍繞商業(yè)主題收集數據源，并對數據進行清理、轉換，集成等技術處理，裝載進入數據倉庫并選取合適的數據挖掘算法，構建數據挖掘模型，從目標數據庫中提取有價值的商業(yè)知識，包括商業(yè)規(guī)則、模式模型和報表等對結果進行分析和驗證，調整數據挖掘模型，從而保證結果的可靠性和實用性。再次，將商業(yè)知識集成到企業(yè)信息化平臺，融合專家知識與領域規(guī)則，利用友好的人機界面為企業(yè)的商業(yè)活動提供決策支持、商業(yè)評估等功能。可見，數據挖掘技術具有高技術性，并且與企業(yè)業(yè)務密切相關，所以需要企業(yè)各個方面與數據挖掘技術專家緊密合作。首先，需要企業(yè)管理層、決策層認知，數據挖掘不僅是一項新興的技術，也是一個在資金、技術上高投入的過程。然后，從技術層面上應用數據挖掘技術，并不斷優(yōu)化改進，為企業(yè)運營提供高效、優(yōu)質的服務。

四、數據挖掘在企業(yè)信息化中的應用

由于企業(yè)業(yè)務操作流程的自動化，產生了大量的業(yè)務數據，這樣為數據挖掘的應用提供了豐富的數據資源數據挖掘的應用將大大提高企業(yè)獲取分析信息的能力，有利于促進企業(yè)開拓市場，優(yōu)化企業(yè)資源，提高企業(yè)的運營效率和管理質量，充分發(fā)揮企業(yè)的競爭力。體現了企業(yè)以產品為中心向用戶和服務為中心轉變的現代經營管理理念數據挖掘主要用于企業(yè)的決策支持，客戶管理，市場分析營銷策略和趨勢預測等方面。

1.數據挖掘在客戶關系管理中的應用

利用數據挖掘來分析客戶的數據，找出客戶的購買模式，不斷地滿足客戶的需求，把客戶當作企業(yè)重要資源來進行管理，是成功應用客戶關系管理搞好企業(yè)經營管理工作的關鍵。

有統(tǒng)計表明，企業(yè)爭取—個新客戶的成本是保留一個老客戶成本的7倍～l0倍。而流失一個老客戶的損失，只有爭取l0個新客戶才能彌補。可見保持現有的客戶、提高他們對企業(yè)的忠誠度對企業(yè)來講至關重要。對于客戶保持，企業(yè)可通過數據挖掘對客戶數據庫中大量的客戶歷史交易記錄、客戶統(tǒng)計信息及其他相關資料進行分析和處理，有針對性地對流失客戶群進行深入研究，分析其特征，研究哪些要素會導致客戶流失，并由此建立流失客戶模型，識別導致客戶流失的模式。然后根據分析結果到現有客戶資料中找出可能轉移的客戶，并結合流失客戶模型，分析模型和結果，預測哪些客戶會離開，并建立潛在離開者模型，以便使企業(yè)制訂一些可以誘使這些潛在離開者留下來的最適宜的計劃和方案，改善客戶關系，爭取保持客戶并提高收益。也有些企業(yè)利用神經網絡根據客戶的消費行為與交易記錄對客戶的忠誠度進行計算和排隊，在此基礎上排出流失率的等級，針對不同客戶采用不同的客戶保持策略。在客戶保持中首先建立模型用來預測和識別潛在的流失者，然后通過數據挖掘識別潛在的流失者中的“黃金客戶”，最后利用聚類分析等方法對“黃金客戶”中的潛在流失者的數據進行分析挖掘，識別其行為模式，從而有針對性地對客戶采取相應的措施。

2.數據挖掘在企業(yè)營銷策略中的應用

數據挖掘技術在企業(yè)市場營銷中得到了比較普遍的應用，它是以市場營銷學的市場細分原理為基礎，其基本假定是“消費者過去的行為是其今后消費傾向的最好說明”。通過收集、加工和處理涉及消費者消費行為的大量信息，確定特定消費群體或個體的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，進而推斷出相應消費群體或個體下一步的消費行為，然后以此為基礎，對所識別出來的消費群體進行特定內容的定向營銷，這與傳統(tǒng)的不區(qū)分消費者對象特征的大規(guī)模營銷手段相比，大大節(jié)省了營銷成本，提高了營銷效果，從而為企業(yè)帶來更多的利潤。這些來自各種渠道的數據信息被組合，應用超級計算機、并行處理、神經元網絡、模型化算法和其他信息處理技術手段進行處理，從中得到商家用于向特定消費群體或個體進行定向營銷的決策信息。

五、結束語

企業(yè)的信息系統(tǒng)中積累了大量的數據，充分利用這些數據制定正確的決策對企業(yè)的發(fā)展尤為重要。數據挖掘是企業(yè)信息化的靈魂所在。從數據中尋找知識和思想、發(fā)現決策依據、發(fā)現業(yè)務發(fā)展的趨勢，利用數據挖掘揭示已知的事實，預測未知的結果，幫助企業(yè)分析出完成任務所需的關鍵因素，以達到增加收入、降低成本，使企業(yè)處于更有利的競爭位置。這些正是數據挖掘對企業(yè)的直接貢獻，也是企業(yè)信息化的重要體現。

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