淺析數據挖掘在企業信息服務中的應用

劉光金

【摘 要】 數據挖掘又被稱為數據庫中的信息發現，是目前信息技術領域中的一項熱門研究。數據挖掘在企業信息服務中發揮著日益重要的作用。本文分析了數據挖掘在企業信息服務中的作用，以及應用領域，深入探討數據挖掘在企業信息服務中應用存在的問題和應對。

【關鍵詞】 數據挖掘 企業信息服務 應用領域 應用現狀

隨著中國市場經濟的飛速發展和社會信息化進城的不斷深入，國內企業正在面臨日益激烈的國際競爭，如何從海量數據中獲取有用的知識應用于企業決策中至關重要。文章分析了數據挖掘在企業信息服務中應用的領域和現狀，并對企業管理者提出相應對策。

1 企業信息服務中的數據挖掘

數據挖掘就是從大數據庫中獲取知識，大數據時代由于數據量大且要求處理速度快，但價值密度低的特點，因此需要數據挖掘從大量的的實際應用數據中提取潛在有用的信息和知識。

數據挖掘技術伴隨著社會需求應運而生，反復使用多種數據挖掘算法從觀測數據中確定模型，能夠指導企業的技術決策和經營決策，預測客戶的行為來幫助企業決策者適時的調整市場策略，從而做出正確的決策，來有效的規避風險。

隨著信息時代的告訴發展，越來越多的企業認識到，企業要想在殘酷的競爭中取勝，利用先進的信息技術分析當前和歷史的與企業業務相關的所有數據，自動獲取其中有用的信息至關重要，能夠使企業的決策者及時的掌握企業的運行情況和發展趨勢，并對制定生產計劃和長遠規劃提供理論指導，擴大產品和市場。而如何從海量數據挖掘出不同的信息與知識出來作為決策支持之用顯得尤為重要，必將成為企業的競爭優勢。

數據挖掘在企業信息服務中起到至關重要的作用，它能夠通過對企業中的商業數據進行分析處理，發現蘊藏在大數據中的商業知識，挖掘數據的內在聯系，將原本看似無關聯的數據進行處理篩選，從中提取出潛在有價值的信息。

企業信息化實質上就是企業利用一些現代信息技術，通過信息資源的開發和利用，從中發現有利用價值的信息，為經營管理者決策服務，提高經營管理和決策的效率和水平，進而提高企業經濟效益和競爭力的過程。數據挖掘系統在企業信息服務應用的建立過程中需要考慮的因素很多，主要是考慮處理數據的類型、系統的硬件平臺、兼容性、擴充性、價格和服務等，要注意與數據庫系統的結合、可伸縮性、可視性以及圖形用戶接口等方面的評價等。

2 數據挖掘在企業信息服務中的應用領域

數據挖掘在企業信息服務中的應用是一個將信息轉化為企業商業知識的過程，其應用主要包括企業客戶關系管理、市場營銷、市場預測等方面。

一是數據挖掘在企業客戶關系管理中的應用。具體就是將數據挖掘技術應用到具體的企業問題上，描述和預測客戶行為，優化企業客戶關系管理流程，實現有效的客戶關系管理。數據挖掘技術可以應用道企業管理客戶整個生命中周期的各個階段，包括爭取新的客戶、讓已有客戶創造更多利潤、保住有價值的客戶等。具體包括客戶分類、客戶保持、獲取新客戶、交叉營銷、客戶分析和風險評估。數據挖掘技術的發展為企業客戶關系管理提供良好的平臺和技術支持，增強企業的開發、創新和營銷能力，推動企業整體信息服務能力和企業綜合競爭力。

二是數據挖掘在市場營銷中的應用。具體就是通過收集、加工和處理涉及消費者行為的大量信息，確定所研究的消費群體或個體的興趣、消費習慣和需求，根據消費者過往的消費行為來預測今后的消費傾向，對所研究消費群體進行特定的定向營銷服務，提高營銷業績。以零售業為例，目前零售業普遍使用的條形碼技術，可以搜集到大量的用戶購買信息，通過對這些數據的分析，了解客戶購物行為的一些特征，促進銷售量。利用條形碼技術，有助于識別客戶的購買行為，發掘客戶購買模式和趨勢，設計更好的分銷策略，減少商業成本，實現利潤最大化。

三是數據挖掘在市場預測中的應用。數據挖掘在市場預測中應用數據，能夠預測企業的未來發展趨勢和行為，使得商務活動具有前瞻性。以金融投資業為例，數據挖掘主要可以應用到投資評估和股票交易市場的預測等。由于金融投資風險較大，管理者可以通過對客戶償還能力和信用分析，從而減少放貸的盲目性。同時可以分析各種投資方向的有關數據，找到數據對象這件的關系，制定相應的金融政策，選擇最佳的投資方向。

3 數據挖掘在企業信息服務中的應用現狀

數據挖掘在企業信息服務中屬于一個飛速發展的領域，對數據挖掘的研究方興未艾，應用領域非常廣泛，能夠帶來巨大的社會效益和經濟效益。但是作為一個新興的技術，數據挖掘也面臨著巨大的挑戰和很多急需解決的問題。

目前我國許多行業或多或少都使用了數據挖掘技術，但實際應用中并非都盡如人意。主要是企業管理者對數據挖掘技術存在誤解且數據挖掘技術自身也存在很多局限。首先，企業管理者對數據挖掘技術過于依賴，他們希望數據挖掘出來的信息可以直接用在管理決策中，直接解決問題，認為數據挖掘無所不能。然而卻忽略了結合實際病愈專業知識相結合。企業管理者容易只是把數據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的東西，進入界面，點幾個按鈕就能有預測結果展現。而忽略了應該根據市場的變化及時靈活的改變策略。其次，數據挖掘技術自身也存在局限性。在數據挖掘系統建立的過程中，軟件自身就存在缺陷，有時并不能建立最佳的預測模型，可能與實際要求偏差較大，預警能力并不完善，也給數據挖掘技術在企業信息服務中的實際應用帶來不利影響。

針對上述問題，企業在信息服務中運用數據挖掘技術更應該注意，數據挖掘并不是萬能的，它能夠提供一些潛在的有用價值信息，但由于起自身缺陷并不能提供完美的預測模式，更應與企業實際過程相結合，結合專業知識，做出正確的經營管理決策，提高企業管理能力和決策效率。

數據挖掘在現代企業信息服務中應用廣泛，可以應用到企業客戶關系管理、市場營銷、市場預測各個方案，提高企業管理能力和決策效率，但是由于企業管理者對數據挖掘認識片面，且數據挖掘系統自身存在局限性，企業管理者在應用數據挖掘時更應聯系實際和專業知識。

參考文獻：

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