數據挖掘下的企業信息化建設分析

2015-04-28 20:58:08 大云網　點擊量：評論 (0)

摘要數據挖掘是指從大量繁雜的數據中獲取隱含其中信息的技術，此項技術的使用可以促使企業在數據的積累與更新中得到價值更高的信息，所以，將數據挖掘技術引入企業的信息化建設中已經成為目前企業發展的大趨

摘要數據挖掘是指從大量繁雜的數據中獲取隱含其中信息的技術，此項技術的使用可以促使企業在數據的積累與更新中得到價值更高的信息，所以，將數據挖掘技術引入企業的信息化建設中已經成為目前企業發展的大趨勢，逐漸受到各大企業的關注，本文就數據挖掘的相關內容作簡要的闡述并提出如何將數據挖掘引入到企業信息化建設中。

【關鍵詞】數據挖掘企業信息化建設

自上世紀80年代以來，計算機的普及程度驚人，在企業的管理與公文的處理中發揮著重要的作用，企業在計算機時代已經逐漸進入了全民計算機時代，信息化建設工作越發完善，時至今日，企業為了提高自身的管理能力、提高競爭力，各類數據管理系統成為其日常工作不可或缺的部分。但隨著電子商務的發展，在Internet的媒介作用原有的數據管理技術已經無法滿足人們的需要。數據挖掘技術作為一種新的處理信息的工具，可以幫助企業管理者發現大量數據中隱藏的商機，一方面將已有數據所隱藏的信息顯現出來，一方面將獲得的有用信息再次融進企業的運營系統中，促進企業的運作。

1 數據挖掘技術概要

數據挖掘技術所采用的主要技術包括四種，分別是決策樹、遺傳算法、神經網絡技術和智能代理方法。

決策樹法是一種在分類向導模型的引導下，使模型呈現出樹的形狀，也就是說將問題分成若干個小的問題，再按照一定的規則將其分配到不同的節點上，在對樹進行分解。

遺傳算法是一種以適者生存理念為指導的算法，旨在求得最優解。通過選擇、交叉和變異的方法找到解決問題的最佳辦法，交叉是指將所有的好的方案中的優異的因素進行重組形成更好的解決方案，變異法則是隨機的對解決問題的方案加以調整，是解決方案趨于多樣化。

神經網絡技術是一種具有學習能力的商業系統，與大腦相類似，經過一段時間的培訓之后系統可以在沒有人為操作的狀態下完成模擬信息的識別進而實現特定問題的分析與處理，許多企業應用神經網絡技術的方式是將大量的銷售信息存入數據庫中，再利用神經網絡技術的軟件分析功能分析出最佳的銷售方案。

智能代理方法是經計算機中的重復性的內容羅列出來，自動的適應人們的工作習慣然后按照人類的要求融合多種軟件完成相應的任務。應用的典型范例是WEB上監測競價商品的價格并對客戶進行實時提示。

2 企業信息化建設中數據挖據的應用流程

數據挖掘技術在企業的信息化建設中所擔任的角色是實現數據信息到商業知識的轉化。首先需要明確數據挖掘技術的處理對象，明白商業活動的主題；其次，需要對商業的主題進行分析，并搜集與之相關的數據利用各種技術對數據進行整理分析，并載入適合的數據挖據的算法中，建立模型，再從模型中提取出有用的商業信息，再根據分析所得結果調整算法，以數據和信息的可靠性為依據對結果進行判斷；再次，將獲得的商業知識融合到企業的信息平臺，利用人機界面對企業的決策活動予以支持。另外值得注意的是，由于數據挖據技術屬于高層次的技術，又關系到企業的業務機密，因此，需要極為專業的技術人才專業管理。