一、引 言
 
　　企業(yè)信息化指的是信息技術(shù)在企業(yè)各個運(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。我國企業(yè)信息化已經(jīng)歷了3個發(fā)展階段：第一階段是辦公自動化(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)挖掘是一個新興的技術(shù)領(lǐng)域。它匯聚了數(shù)據(jù)庫、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、客戶、供貨商、競爭對手以及未來趨勢等重要信息。但是信息的超載與無結(jié)構(gòu)化，使得企業(yè)決策單位無法有效利用現(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)庫中發(fā)掘出不同的信息與知識供決策支持所用，必能產(chǎn)生企業(yè)的競爭優(yōu)勢。但是，許多企業(yè)在信息化進(jìn)程中對數(shù)據(jù)挖掘還存在一定的認(rèn)識誤區(qū)，對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推廣方面。如客戶特征、購物關(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始采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來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)庫里去篩選出可能成為客戶的名單，行銷人員就可以只針對這些名單寄發(fā)廣告數(shù)據(jù)，以降低成本，提高行銷的成功率;購物關(guān)聯(lián)分析主要是用來幫助零售業(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)貨量或庫存量，或是如何擺設(shè)貨品，同時也可以用來評估促銷活動的成效;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卻轉(zhuǎn)成競爭對手的客戶群中。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)和把握新的市場機(jī)會，為企業(yè)的管理決策提供科學(xué)的依據(jù)。
 
　　可見，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、市場分析、營銷策略和趨勢預(yù)測等方面，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，許多企業(yè)如電信公司、銀行等開始向數(shù)據(jù)挖掘的方向走，但由于剛起步，許多企業(yè)對數(shù)據(jù)挖掘的認(rèn)識還存在誤區(qū)，對它的角色定位還不夠準(zhǔn)確。
 
　　三、企業(yè)信息化進(jìn)程中對數(shù)據(jù)挖掘的認(rèn)識誤區(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)信息問題，數(shù)據(jù)挖掘僅是一個工具，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)，它無法告訴你某個模型對企業(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方面，沒有哪一種數(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)問題。
 
　　2.不需要對數(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，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)系的一個探索過程.而且多數(shù)情況下是在沒有任何假設(shè)和前提的條件下完成的。就現(xiàn)實(shí)來看。經(jīng)過幾年的信息化建設(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，都會對數(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，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。