基于數據挖掘技術的企業信息化建設

　　數據挖掘是一種新的信息處理技術，其主要特點是對企業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，提取輔助經營決策的關鍵性數據，在企業信息化建設中應用前景廣闊。
　　
　　1　數據挖掘技術的概念
　　
　　數據挖掘，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含其中、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘具有聚類、關聯規則和序列模式的發現等功能，其基本思想是從數據中抽取有價值的信息，其目的是幫助決策者尋找數據間潛在的關聯，發現被忽略的要素，而這些信息對企業預測趨勢和決策行為卻十分重要。
　　
　　2　數據挖掘技術在企業信息化建設中的重要性
　　
　　數據挖掘的最直接的作用是提升企業核心競爭力。
　　
　　2.1　挖掘企業內部信息。在企業內部，各部門普遍存在“信息孤島”現象。管理者可以利用數據挖掘技術對不同部門產生的海量數據進行分析，并根據分析結果找出企業管理過程中出現的各種問題。
　　
　　2.2　搜集外部環境各種重要信息。數據挖掘技術通過對企業外部環境信息包括政治、經濟、政策、科技、金融等各種市場、競爭對手、供求信息、消費者等與企業發展有關信息的收集、整理、分析和處理，掌握那些對企業發展有重大或潛在重大影響的外部環境信息，使企業抓住市場機遇，及時調整管理方法和策略，促使企業健康、持續發展。
　　
　　2.3　整合內、外部信息，提取有價值的信息。數據挖掘技術通過對內、外部信息的合并挖掘，找出兩者之間模糊的但是可信的信息，減少信息不對稱性的影響，從而綜合地分析和處理搜集到的內、外部重要信息，提取有價值的知識。增強企業管理功能，提高企業現代化管理的效率。
　　
　　2.4　控制危機。企業危機發生時，管理者可利用先進的數據挖掘技術進行控制，向客戶、社區、新聞界發布有關危機的管理信息，并在各種媒體尤其是公司網站上公布企業的詳細風險防御和危機管理計劃，使企業全體員工能夠及時獲取危機管理信息及危機最新的進展情況，及時有準備地應付任何復雜情況和危急形勢的壓力，對出現的危機及時作出反應，采取有效的措施使危機的損失降到最低。
　　
　　3　數據挖掘技術在企業信息化建設中的具體應用
　　
　　數據挖掘技術本身并不直接為企業創造價值，要將數據挖掘所發現的信息與知識轉變為企業的競爭優勢，將其放在企業經營決策的大循環中加以考慮。此循環包括：確定目標、選擇數據集、數據挖掘、知識應用、計劃執行、結果反饋等主要步驟。
　　
　　3.1　數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用。隨著商業數據量的增大，數據挖掘將成為理解客戶的關鍵技術。有利于深化企業對客戶的管理，跟蹤市場活動，預測客戶的消費趨勢，開發滿足客戶需要的個性化產品。客戶評價模型可對客戶進行識別和評價，分析客戶行為對企業收益的影響，使企業與客戶的關系及企業利潤得到最優。而客戶評價的數據是對客戶信息進行分析的前提條件。通過運用數據挖掘等技術對客戶的基本信息進行分析處理，挖掘潛在的信息，定位和發現潛在用戶和用戶的潛在需求，并用以檢驗、修正和指導后期的生產和銷售。
　　
　　3.2　數據挖掘技術在企業決策中的應用。隨著市場競爭的加劇，決策的正確與否將關系企業的生死存亡。現代企業面臨的決策環境越來越復雜，影響決策的因素也越來越多。不能總局限于傳統的決策方式，必須依賴現代企業信息化的建設技術。而數據挖掘技術在現代企業信息化建設中有著舉足輕重的作用，可提供企業決策所需要的高層次知識。
　　
　　3.3　數據挖掘技術在企業資源計劃中的應用。企業資源計劃的實施，將促進企業管理的集約化與現代化、企業資源的重組與優化。基于數據挖掘技術實時、全面、準確地掌握企業資源信息，有利于優化組合生產要素，實現物流、資金流和信息流的高度統一。通過對Web數據挖掘，快速提取商業信息，使企業準確地把握市場動態，極大地提高企業對市場變化的響應能力和創新能力。促進資源管理和調度的系統性、宏觀性和動態性，提高企業對市場的應變能力。從而形成以客戶和市場為導向的資源管理機制，提高企業的經濟效益和市場競爭能力。
　　從數據中尋找知識、挖掘財富、發現決策依據。是數據挖掘對企業的直接貢獻，也是企業信息化的重要體現。為更好地發揮數據挖掘的效力，需要企業管理者的了解、支持以及專業數據挖掘人員的共同努力，把數據挖掘融入企業的經營決策當中，實現信息共享，達到規范管理、增強企業核心競爭力的作用，保障企業信息化走可持續發展道