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  • 談數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)信息化中的認(rèn)識(shí)誤區(qū)

    2014-11-20 16:15:20 大云網(wǎng)  點(diǎn)擊量: 評(píng)論 (0)
     一、引 言  企業(yè)信息化指的是信息技術(shù)在企業(yè)各個(gè)運(yùn)作流程中的有機(jī)應(yīng)用,這些流程包括物流、資金流、信息流、技術(shù)流、客戶流等。我國(guó)企業(yè)信息化已經(jīng)歷了3個(gè)發(fā)展階段:第一階段是辦公自動(dòng)化(OA),涌現(xiàn)和積累了
     一、引 言
     
      企業(yè)信息化指的是信息技術(shù)在企業(yè)各個(gè)運(yùn)作流程中的有機(jī)應(yīng)用,這些流程包括物流、資金流、信息流、技術(shù)流、客戶流等。我國(guó)企業(yè)信息化已經(jīng)歷了3個(gè)發(fā)展階段:第一階段是辦公自動(dòng)化(OA),涌現(xiàn)和積累了大量的電子文檔;第二階段是建立了管理信息系統(tǒng)(MIS),標(biāo)志著數(shù)據(jù)庫(kù)和網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用;第三階段是企業(yè)資源計(jì)劃(ERP)的實(shí)施,它意味著企業(yè)業(yè)務(wù)流程的重組和自動(dòng)化。隨著科學(xué)決策在企業(yè)的廣泛應(yīng)用以及企業(yè)適應(yīng)能力和靈敏度的提高,數(shù)據(jù)挖掘和企業(yè)智能將是今后企業(yè)信息化建設(shè)的重點(diǎn)。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)新興的技術(shù)領(lǐng)域。它匯聚了數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)、可視化、并行計(jì)算等不同學(xué)科。近年來(lái)受到各界的廣泛關(guān)注。現(xiàn)代的企業(yè)日常搜集了大量資料.包括市場(chǎng)、客戶、供貨商、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手以及未來(lái)趨勢(shì)等重要信息。但是信息的超載與無(wú)結(jié)構(gòu)化,使得企業(yè)決策單位無(wú)法有效利用現(xiàn)存的信息,甚至使決策行為產(chǎn)生混亂與誤用。妥善地運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),從巨量的數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)掘出不同的信息與知識(shí)供決策支持所用,必能產(chǎn)生企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。但是,許多企業(yè)在信息化進(jìn)程中對(duì)數(shù)據(jù)挖掘還存在一定的認(rèn)識(shí)誤區(qū),對(duì)其角色定位還不甚清晰,這直接影響了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用效果。
     
      二、數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)信息化中的應(yīng)用現(xiàn)狀
     
      數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)中的應(yīng)用方式目前主要集中在市場(chǎng)推廣方面。如客戶特征、購(gòu)物關(guān)聯(lián)分析及客戶關(guān)系管理。世界范圍內(nèi)具有刨新性的公司都開(kāi)始采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)判斷哪些是他們最有價(jià)值的客戶.并重新制定產(chǎn)品推廣策略,即把產(chǎn)品推廣給最需要的人,以用最小的花費(fèi)得到最好的銷售。在客戶特征方面.數(shù)據(jù)挖掘可以從現(xiàn)有客戶數(shù)據(jù)中找出他們的特征.再利用這些特征到潛在客戶數(shù)據(jù)庫(kù)里去篩選出可能成為客戶的名單,行銷人員就可以只針對(duì)這些名單寄發(fā)廣告數(shù)據(jù),以降低成本,提高行銷的成功率;購(gòu)物關(guān)聯(lián)分析主要是用來(lái)幫助零售業(yè)者了解客戶的消費(fèi)行為,利用數(shù)據(jù)挖掘,零售業(yè)者可以更有效地決定進(jìn)貨量或庫(kù)存量,或是如何擺設(shè)貨品,同時(shí)也可以用來(lái)評(píng)估促銷活動(dòng)的成效;在客戶關(guān)系管理中,利用數(shù)據(jù)挖掘可以由原客戶后來(lái)卻轉(zhuǎn)成競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的客戶群中。分析其特征,再根據(jù)分析結(jié)果到現(xiàn)有客戶資料中找出可能轉(zhuǎn)向的客戶,然后設(shè)計(jì)一些方法預(yù)防客戶流失。此外,數(shù)據(jù)挖掘還可以對(duì)銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的分析,采掘隱含在數(shù)據(jù)中的有用信息,發(fā)現(xiàn)和把握新的市場(chǎng)機(jī)會(huì),為企業(yè)的管理決策提供科學(xué)的依據(jù)。
     
      可見(jiàn),數(shù)據(jù)挖掘主要用于企業(yè)的決策支持、客戶關(guān)系管理、市場(chǎng)分析、營(yíng)銷策略和趨勢(shì)預(yù)測(cè)等方面,它可以提供比較可靠的依據(jù),使企業(yè)的決策走向科學(xué)化,而不再單純依賴經(jīng)驗(yàn),應(yīng)用的行業(yè)包括金融業(yè)、電信業(yè)、零售商、直效行銷、制造業(yè)、醫(yī)療保健及制藥業(yè)等。在我國(guó),許多企業(yè)如電信公司、銀行等開(kāi)始向數(shù)據(jù)挖掘的方向走,但由于剛起步,許多企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的認(rèn)識(shí)還存在誤區(qū),對(duì)它的角色定位還不夠準(zhǔn)確。
     
      三、企業(yè)信息化進(jìn)程中對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的認(rèn)識(shí)誤區(qū)
     
      1.數(shù)據(jù)挖掘可以解決企業(yè)中所有的商業(yè)信息問(wèn)題
     
      事實(shí)上,數(shù)據(jù)挖掘并非能解決企業(yè)中所有的商業(yè)信息問(wèn)題,數(shù)據(jù)挖掘僅是一個(gè)工具,在挖掘信息之前仍然需要了解企業(yè)的業(yè)務(wù),理解企業(yè)的數(shù)據(jù),弄清分析方法。數(shù)據(jù)挖掘只是幫助企業(yè)更深入、更容易地分析數(shù)據(jù),它無(wú)法告訴你某個(gè)模型對(duì)企業(yè)的實(shí)際價(jià)值。因此,提及數(shù)據(jù)挖掘,企業(yè)應(yīng)首先考慮用數(shù)據(jù)挖掘解決什么樣的商業(yè)問(wèn)題,是進(jìn)行客戶群體劃分、背景分析、交叉銷售,還是客戶流失性分析、客戶信用記分、欺詐發(fā)現(xiàn)等。不同的商業(yè)問(wèn)題,需要用不同的方法去解決,要想真正作好數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)挖掘工具只是其中的一個(gè)方面,沒(méi)有哪一種數(shù)據(jù)挖掘的工具可以應(yīng)付所有的要求,所以,進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘首先要考慮的是,準(zhǔn)確地定義所要解決的商業(yè)問(wèn)題。
     
      2.不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)備和了解,就能得到好的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果
     
      與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析相比。數(shù)據(jù)挖掘的確不用專門進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和調(diào)查設(shè)計(jì)。不用為確定的目的準(zhǔn)備大量的數(shù)據(jù),因?yàn)樵谶M(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘之前已有數(shù)據(jù)庫(kù),其目的也是不確定的。作為一種先進(jìn)的數(shù)據(jù)信息處理技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)區(qū)別在于它是數(shù)據(jù)關(guān)系的一個(gè)探索過(guò)程.而且多數(shù)情況下是在沒(méi)有任何假設(shè)和前提的條件下完成的。就現(xiàn)實(shí)來(lái)看。經(jīng)過(guò)幾年的信息化建設(shè),許多大中型企業(yè)已經(jīng)建立了比較完善的客戶關(guān)系管理(CRM)、ERP、OA等基礎(chǔ)信息化系統(tǒng),這種大集中系統(tǒng)已為數(shù)據(jù)挖掘準(zhǔn)備了較為成熟的條件。但直接從數(shù)據(jù)庫(kù)中截取的數(shù)據(jù)往往是冗余的、缺失的、有噪聲的,從而直接影響數(shù)據(jù)挖掘的效果。輸入數(shù)據(jù)庫(kù)中的異常數(shù)據(jù)、不相關(guān)的字段或互相沖突的字段、數(shù)據(jù)的編碼方式等,都會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘輸出結(jié)果的質(zhì)量產(chǎn)生影響。數(shù)據(jù)挖掘最后成功與失敗,是否有經(jīng)濟(jì)效益。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備起到了至關(guān)重要的作用。從原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為挖掘信息的流程如圖1所示。
     
      
     
      圖1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息的流程圖
     
      由圖1可見(jiàn),在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘之前,必須要做煩瑣但卻十分重要的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理工作,包括去掉冗余、彌補(bǔ)缺失值、消除噪聲等,進(jìn)而集成、存儲(chǔ)數(shù)據(jù),以充分了解數(shù)據(jù),保證數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的價(jià)值。
     
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    責(zé)任編輯:葉雨田

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