淺析數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)信息服務(wù)中的應(yīng)用

劉光金

【摘 要】 數(shù)據(jù)挖掘又被稱為數(shù)據(jù)庫中的信息發(fā)現(xiàn)，是目前信息技術(shù)領(lǐng)域中的一項(xiàng)熱門研究。數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)信息服務(wù)中發(fā)揮著日益重要的作用。本文分析了數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)信息服務(wù)中的作用，以及應(yīng)用領(lǐng)域，深入探討數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)信息服務(wù)中應(yīng)用存在的問題和應(yīng)對(duì)。

【關(guān)鍵詞】 數(shù)據(jù)挖掘 企業(yè)信息服務(wù) 應(yīng)用領(lǐng)域 應(yīng)用現(xiàn)狀

隨著中國市場經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展和社會(huì)信息化進(jìn)城的不斷深入，國內(nèi)企業(yè)正在面臨日益激烈的國際競爭，如何從海量數(shù)據(jù)中獲取有用的知識(shí)應(yīng)用于企業(yè)決策中至關(guān)重要。文章分析了數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)信息服務(wù)中應(yīng)用的領(lǐng)域和現(xiàn)狀，并對(duì)企業(yè)管理者提出相應(yīng)對(duì)策。

1 企業(yè)信息服務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘就是從大數(shù)據(jù)庫中獲取知識(shí)，大數(shù)據(jù)時(shí)代由于數(shù)據(jù)量大且要求處理速度快，但價(jià)值密度低的特點(diǎn)，因此需要數(shù)據(jù)挖掘從大量的的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取潛在有用的信息和知識(shí)。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)伴隨著社會(huì)需求應(yīng)運(yùn)而生，反復(fù)使用多種數(shù)據(jù)挖掘算法從觀測數(shù)據(jù)中確定模型，能夠指導(dǎo)企業(yè)的技術(shù)決策和經(jīng)營決策，預(yù)測客戶的行為來幫助企業(yè)決策者適時(shí)的調(diào)整市場策略，從而做出正確的決策，來有效的規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

隨著信息時(shí)代的告訴發(fā)展，越來越多的企業(yè)認(rèn)識(shí)到，企業(yè)要想在殘酷的競爭中取勝，利用先進(jìn)的信息技術(shù)分析當(dāng)前和歷史的與企業(yè)業(yè)務(wù)相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，自動(dòng)獲取其中有用的信息至關(guān)重要，能夠使企業(yè)的決策者及時(shí)的掌握企業(yè)的運(yùn)行情況和發(fā)展趨勢，并對(duì)制定生產(chǎn)計(jì)劃和長遠(yuǎn)規(guī)劃提供理論指導(dǎo)，擴(kuò)大產(chǎn)品和市場。而如何從海量數(shù)據(jù)挖掘出不同的信息與知識(shí)出來作為決策支持之用顯得尤為重要，必將成為企業(yè)的競爭優(yōu)勢。

數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)信息服務(wù)中起到至關(guān)重要的作用，它能夠通過對(duì)企業(yè)中的商業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，發(fā)現(xiàn)蘊(yùn)藏在大數(shù)據(jù)中的商業(yè)知識(shí)，挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系，將原本看似無關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理篩選，從中提取出潛在有價(jià)值的信息。

企業(yè)信息化實(shí)質(zhì)上就是企業(yè)利用一些現(xiàn)代信息技術(shù)，通過信息資源的開發(fā)和利用，從中發(fā)現(xiàn)有利用價(jià)值的信息，為經(jīng)營管理者決策服務(wù)，提高經(jīng)營管理和決策的效率和水平，進(jìn)而提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益和競爭力的過程。數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)在企業(yè)信息服務(wù)應(yīng)用的建立過程中需要考慮的因素很多，主要是考慮處理數(shù)據(jù)的類型、系統(tǒng)的硬件平臺(tái)、兼容性、擴(kuò)充性、價(jià)格和服務(wù)等，要注意與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的結(jié)合、可伸縮性、可視性以及圖形用戶接口等方面的評(píng)價(jià)等。

2 數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)信息服務(wù)中的應(yīng)用領(lǐng)域

數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)信息服務(wù)中的應(yīng)用是一個(gè)將信息轉(zhuǎn)化為企業(yè)商業(yè)知識(shí)的過程，其應(yīng)用主要包括企業(yè)客戶關(guān)系管理、市場營銷、市場預(yù)測等方面。

一是數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用。具體就是將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到具體的企業(yè)問題上，描述和預(yù)測客戶行為，優(yōu)化企業(yè)客戶關(guān)系管理流程，實(shí)現(xiàn)有效的客戶關(guān)系管理。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以應(yīng)用道企業(yè)管理客戶整個(gè)生命中周期的各個(gè)階段，包括爭取新的客戶、讓已有客戶創(chuàng)造更多利潤、保住有價(jià)值的客戶等。具體包括客戶分類、客戶保持、獲取新客戶、交叉營銷、客戶分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展為企業(yè)客戶關(guān)系管理提供良好的平臺(tái)和技術(shù)支持，增強(qiáng)企業(yè)的開發(fā)、創(chuàng)新和營銷能力，推動(dòng)企業(yè)整體信息服務(wù)能力和企業(yè)綜合競爭力。

二是數(shù)據(jù)挖掘在市場營銷中的應(yīng)用。具體就是通過收集、加工和處理涉及消費(fèi)者行為的大量信息，確定所研究的消費(fèi)群體或個(gè)體的興趣、消費(fèi)習(xí)慣和需求，根據(jù)消費(fèi)者過往的消費(fèi)行為來預(yù)測今后的消費(fèi)傾向，對(duì)所研究消費(fèi)群體進(jìn)行特定的定向營銷服務(wù)，提高營銷業(yè)績。以零售業(yè)為例，目前零售業(yè)普遍使用的條形碼技術(shù)，可以搜集到大量的用戶購買信息，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，了解客戶購物行為的一些特征，促進(jìn)銷售量。利用條形碼技術(shù)，有助于識(shí)別客戶的購買行為，發(fā)掘客戶購買模式和趨勢，設(shè)計(jì)更好的分銷策略，減少商業(yè)成本，實(shí)現(xiàn)利潤最大化。

三是數(shù)據(jù)挖掘在市場預(yù)測中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘在市場預(yù)測中應(yīng)用數(shù)據(jù)，能夠預(yù)測企業(yè)的未來發(fā)展趨勢和行為，使得商務(wù)活動(dòng)具有前瞻性。以金融投資業(yè)為例，數(shù)據(jù)挖掘主要可以應(yīng)用到投資評(píng)估和股票交易市場的預(yù)測等。由于金融投資風(fēng)險(xiǎn)較大，管理者可以通過對(duì)客戶償還能力和信用分析，從而減少放貸的盲目性。同時(shí)可以分析各種投資方向的有關(guān)數(shù)據(jù)，找到數(shù)據(jù)對(duì)象這件的關(guān)系，制定相應(yīng)的金融政策，選擇最佳的投資方向。

3 數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)信息服務(wù)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)信息服務(wù)中屬于一個(gè)飛速發(fā)展的領(lǐng)域，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的研究方興未艾，應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，能夠帶來巨大的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。但是作為一個(gè)新興的技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘也面臨著巨大的挑戰(zhàn)和很多急需解決的問題。

目前我國許多行業(yè)或多或少都使用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，但實(shí)際應(yīng)用中并非都盡如人意。主要是企業(yè)管理者對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)存在誤解且數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自身也存在很多局限。首先，企業(yè)管理者對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)過于依賴，他們希望數(shù)據(jù)挖掘出來的信息可以直接用在管理決策中，直接解決問題，認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘無所不能。然而卻忽略了結(jié)合實(shí)際病愈專業(yè)知識(shí)相結(jié)合。企業(yè)管理者容易只是把數(shù)據(jù)挖掘理解成為一種管理工具，希望它使一種類似于信息管理系統(tǒng)的東西，進(jìn)入界面，點(diǎn)幾個(gè)按鈕就能有預(yù)測結(jié)果展現(xiàn)。而忽略了應(yīng)該根據(jù)市場的變化及時(shí)靈活的改變策略。其次，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自身也存在局限性。在數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)建立的過程中，軟件自身就存在缺陷，有時(shí)并不能建立最佳的預(yù)測模型，可能與實(shí)際要求偏差較大，預(yù)警能力并不完善，也給數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)信息服務(wù)中的實(shí)際應(yīng)用帶來不利影響。

針對(duì)上述問題，企業(yè)在信息服務(wù)中運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更應(yīng)該注意，數(shù)據(jù)挖掘并不是萬能的，它能夠提供一些潛在的有用價(jià)值信息，但由于起自身缺陷并不能提供完美的預(yù)測模式，更應(yīng)與企業(yè)實(shí)際過程相結(jié)合，結(jié)合專業(yè)知識(shí)，做出正確的經(jīng)營管理決策，提高企業(yè)管理能力和決策效率。

數(shù)據(jù)挖掘在現(xiàn)代企業(yè)信息服務(wù)中應(yīng)用廣泛，可以應(yīng)用到企業(yè)客戶關(guān)系管理、市場營銷、市場預(yù)測各個(gè)方案，提高企業(yè)管理能力和決策效率，但是由于企業(yè)管理者對(duì)數(shù)據(jù)挖掘認(rèn)識(shí)片面，且數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)自身存在局限性，企業(yè)管理者在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘時(shí)更應(yīng)聯(lián)系實(shí)際和專業(yè)知識(shí)。

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