大數據時代下企業如何挖掘和提升數據的價值

李聞

摘要：隨著移動互聯網、云計算、物聯網等技術的快速發展和普及，數據對于企業的發展變得越來越重要。因此在現代企業制度下，數據不再是業務決策的副產品，它是推動業務和實現決策的關鍵資產，其價值十分重要。文章在大數據時代的背景下敘述企業如何挖掘數據，并對如何提升數據的價值展開了詳細的探討。

關鍵詞：大數據時代;數據價值;數據挖掘

數據是信息化時代的重要特征。在當今這個信息化的時代，數據的數量在逐漸增多，越來越多的數據需要進行處理。因此，大數據時代下，企業對于數據的挖掘以及提升數據的價值迫在眉睫。各個領域若想利用數據的優勢，對于挖掘數據以及提升數據價值的分析是其必經之路。企業在這個信息化的時代，重點關注的是數據給企業帶來的發展，重點分析的是數據給企業帶來的商業價值，并沒有意識到對數據的整理與具體應用。網絡的發展為企業的宣傳提供了新的途徑，因此，企業對于互聯網上的信息化越來越重視，對于數據的挖掘以及提升其價值的要求越來越高。為了提高企業的業務數據質量、業務水平以及企業整體的發展，原有的數據分析手段和傳統的數據處理方式已經成為了企業的阻礙。因此，企業在數據挖掘方面發生改變，企業對于數據挖掘最本質的手段是利用信息技術在互聯網上挖掘大量數據，運用大量的數據進行詳細的分析，解決用戶的問題，深度挖掘企業的潛在業務能力。在信息化的時代，通過挖掘數據分析業務，提高業務在市場上的價值，推動企業的經營發展，保證企業發展的穩定性。

一、大數據時代下的數據挖掘相關概念

（一）數據挖掘概念

信息化時代，數據不斷增長，數據對于各個領域的企業極為重要，對于數據的研究和利用也越來越深入。數據挖掘則是在信息化的時代，利用大量的數據，對數據進行分析和處理，從數據當中獲得有意義或是有價值信息的過程。因此，數據挖掘是企業獲取重要信息的有效途徑。在當今信息化的時代下，數據涉及范圍以及應用領域都較為廣泛。信息的挖掘來源于起初的統計分析，數據挖掘主要利用互聯網的信息時代，借鑒起初的統計抽樣估計和假設猜想等方法，吸納了現代科技的信息化、可視化以及先進化等特點，為企業的發展指明方向。從企業的數據挖掘技術來看，數據挖掘技術主要是從大量的信息當中提取數據進行分析處理并使數據模型化，使數據分析清晰化，為企業提供相關的信息，企業依照這些信息采取商業決策。隨著數據挖掘的不斷發展，其已經逐漸發展到文本挖掘、圖像挖掘等領域，包括了文本、圖像、預測分析以及大量數據整合等信息挖掘的相關技術。

（二）數據挖掘的特點

為了保證企業更好的發展，利用大量信息從而提取數據，利用數據從中獲得有利的信息，因此數據挖掘成為了各企業的商業手段之一。通俗來講就是將日常中的信息進行整合，從大量信息中提取有利的數據，為企業的業務發展指明方向。也就是企業為大眾提供業務時，大眾向企業反饋業務的優缺點，企業將經驗吸取的過程自動化生成數據，從而不斷地完善業務，為用戶提供更好的服務。與往常統計的不同，企業的自動化過程需要大量的數據為基礎。因此，數據的挖掘對于企業的自動化過程來說相當重要。數據挖掘主要是利用網絡調查、統計分析等手段來發現數據，從而獲取有利信息的一種智能方法。數據挖掘的主要任務是信息分類分析以及檢測預測等。信息化時代的網絡上含有的信息量是巨大的。因此，數據挖掘出的信息量巨大，對于企業來說是一個很繁忙的工序，為了使巨大信息量簡便化，在數據挖掘出信息后需要將其分類，巨大的信息量將其分類后會使在分析過程變得簡便許多。數據的預測則是將分類后的信息進行總結歸納，從而進行商業上的預測分析。數據挖掘可以將其模型化以及結構化，從中挖掘出有利信息并將其之間的結構關系清晰化。從海量的信息中進行數據挖掘也可以進行知識推理。數據挖掘技術可以為企業的業務優化以及企業的發展提供決策上的支持。

（三）數據挖掘的過程

數據挖掘是從大量的信息網中提取有利的信息，從而為企業的決策提供幫助。數據挖掘技術還發展了自身的優勢，為企業提供關聯分析。數據挖掘技術其實是一個過程，只有將數據挖掘技術與企業的業務及其經驗進行緊密的聯合，在技術實施過程中不斷磨合，才可以從中獲取有利信息。因此，在數據挖掘的過程中，需要考慮到數據挖掘的方法、種類以及企業業務的接口等多方面的因素。

數據挖掘的過程主要分為五個步驟來進行：首先進行數據的選擇，在大量的信息網中選取與企業業務相關的信息;其次是數據處理，在選取大量信息后將其進行整合分類，從中獲得數據，對這些數據再進行整理，從中獲取有用的信息;再次是數據的轉化，從有用的數據中提取其中典型的特征進行分析，從中獲得更加準確的數據;然后是數據的模式化，將準確數據構建成模型，使數據之間結構清晰化;最后是分析數據并進行業務改進，將模型化的數據進行詳細的分析，采取有力的改進措施，不斷完善企業的業務服務。

二、大數據時代下的數據挖掘方法分析

數據挖掘的本質是人工智能技術，數據挖掘主要依靠技術從而實現數據的開發和利用。數據挖掘所反映出的信息對于企業的發展來說有很大的幫助，例如可以幫助企業在短時間內做出正確的決策，為企業的業務服務提高效率以及準確性，同時也提高了企業在市場上的競爭力，推動經濟的發展。數據挖掘的主要核心是分析，數據整合之后主要是通過分析數據的方法來解決企業各種不同的問題。

（一）聚類分析法

聚類分析法主要是將海量的信息整合在一起，與數據對象為類別進行數據分類，使凌亂的數據模式化，將海量信息整合成整齊有序的數據，并從整合后的數據中獲取有利信息進行利用，完善企業業務。聚類分析法的缺點是不能以數據的屬性進行分類，因此聚類分析法主要在統計以及識別等方面運用。

（二）互聯網分析法

互聯網分析法主要是通過網絡獲得大量信息進行分析，互聯網的分析法主要建立在從網絡獲取數據模型的基礎上。在如今網絡發達的大數據時代下，互聯網分析法可以隨時通過網絡進行信息獲取，從而根據需求進行數據分類。因此互聯網分析法是目前數據挖掘最常用的數據挖掘方法之一。

（三）關聯性分析法

數據挖掘技術所反饋的信息有時只是表面所反映出的信息，因此數據挖掘具有一定的隱蔽性。潛在的信息很難通過普遍的數據分析方法進行挖掘與利用。因此，潛在的數據只能通過關聯性分析法來完成潛在數據的獲取。關聯性分析法的使用主要是帶有目的性的來進行。關聯性分析法通常分析出的不僅僅是數據表面所反映出來的信息，而企業通常想要獲取的是數據潛在的信息。因此，關聯性分析法主要適用于精準度較高的管理企業。

（四）特征性分析法

網絡的發展為信息的獲取提供了多種渠道，因此數據資源十分豐富，并且在網絡上得到了廣泛的普及。如何從網絡上海量的信息當中進行關于特性的數據分析成為了數據挖掘整理分析的主要內容，因此網絡分析法也是特征性分析法的一個。數據挖掘中很多分析方法都是通過網絡途徑來進行數據的分類，從中尋找數據中存在的普遍規律，從而進行數據特征性的分析，為企業的發展提供決策。

三、大數據時代下企業數據挖掘的應用

數據需要經過挖掘和分析才能反映出其價值。為了保證企業的長久發展，推動企業的發展，就需要利用數據挖掘技術，為企業的決策提供依據。

數據挖掘技術從海量信息中整合分析再到最后的結果是企業進行數據分析的整個過程。對數據挖掘技術分析出的結果進行分類，詳細的分析可以為大眾提供更好的服務，保證企業進一步的發展。對數據進行分析預測是數據挖掘的重要步驟，是對數據挖掘更好的應用。預測分析是對數據挖掘的一個估算，保證數據挖掘最后的結果有一定的準確性。數據的預測是一種極為復雜的計算過程。但數據的預測結果會為企業最終的決策提供參考。數據挖掘中最重要的特征是數據本身的應用性。在大多數企業中，數據是以大量的信息為基礎來進行的。因此數據會涉及到企業各個部門。這便要求企業必須重視對于數據信息的收集，為數據分析提供資源。數據的結果需要大量的信息來驗證，為保證數據結果的準確性，信息必須進行大量的收集，并充分利用數據的特性來進行詳細的分析。

四、大數據時代下數據價值提升的方法分析

在當前這個大數據的時代下，有關數據的信息隨處可見。網絡和智能手機的運用加快了信息的傳播速度，同時網絡時代的到來為企業也帶來了信息傳播上的困難。由于信息量巨大，導致企業業務的宣傳埋沒在巨大的信息量中。各個企業花費高額的廣告費來進行宣傳，網絡上信息量巨大有可能直接導致企業宣傳失敗。因此，在大數據的時代下，需要提升數據的價值來保證企業的宣傳。

（一）信息數據的清晰化

視覺對于大眾來說是非常重要的。大眾往往對產品感興趣首先是通過視覺接觸。因此，為了推動企業發展，提高大眾對于企業產品的興趣，首先要做到企業產品信息數據的清晰化。讓信息清晰化主要從兩方面來進行，一是數據所要表達的內容需要準確有趣。因此，為了使大眾能夠快速抓住產品所想表達的內容，需要將所有的重點集合在一起，相當于書的目錄便于大眾能夠快速準確的進行瀏覽。二是信息的關鍵點。大眾在獲取信息的時候很難記住大量的信息內容。為了重點突出信息的關鍵點，企業應該純粹的傳達數據所體現出的信息。為了讓內容重點突出，應該對信息進行排序。依照金字塔的規則對重點突出的內容進行排序，從而使大眾能夠快速抓取信息重點。

（二）信息的情感化

企業的發展需要大眾的推動。大眾在轉發、咨詢、購買企業產品這些舉動都是在情感的推動下所進行的。因此，企業在信息的傳達上需要情感化。不同的產品服務可以配不同的情感。情感是信息最直接的表達，情感的表達所呈現的效果是再多華麗的語言也達不到的。信息的表達是每個企業都能做到的，而真正拉開產品內容質量距離的是情感的表達、創新的內容。因此，企業為提升數據的價值，便需要將數據反映出的信息情感化，從而進一步推動企業產品的發展。

（三）提升數據價值的方法

數據的存在有一定的價值。數據并不是憑空而來的，數據是由企業內發展的業務產生。數據在不同的領域具有不同的屬性，對于企業來說數據具有的金融屬性便是它的價值。提升數據價值的基礎是利用數據的變現能力，其是指將技術轉變為生產力。企業需要了解高深的數據處理技術，根據實際情況解決客戶的問題，并將其進一步的提煉，逐漸發展成業務，為客戶提供更好數據服務。同時，數據產生于企業的業務。若想提升數據價值，最重要的還是回歸于企業業務的服務。回歸企業業務本身最基本的是數據的挖掘，接著將挖掘的數據與實際應用聯系起來，打通數據與業務之間的直接聯系。最關鍵的步驟是數據的流轉，數據的流轉將客戶使用企業業務的數據重新流動到業務上。流回的過程是經過數據的加工處理接著返回業務形成新的數據，最終使其成為一個循環系統，將數據進行挖掘、加工、流轉形成新的數據，可以使原有數據的價值得到提升。

五、結語

信息化的時代使人類與信息的接觸越來越多，大量的信息可以使企業進行相關的數據分析，從而進行科學研究，商業決策等。信息化的時代導致數據整合困難，因此，數據的分析方法顯得尤為重要。在信息化的時代對于如何提升數據的價值相關研究也十分重要。在如今這個大數據時代下，數據的挖掘可以幫助企業進行準確的多媒體分析以及企業發展方向的分析等，保證企業的運營發展。大數據時代下對于挖掘數據進行價值的提升將會成為企業運營發展的主要能量之一。

參考文獻：

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（作者單位：中交第二航務工程局有限公司）