数据挖掘，企业洞察先机的“慧眼”

　数据挖掘，企业洞察先机的“慧眼”

李峻

编者按：朋友在某大型国企任战略规划部经理，经常听他大吐苦水，不是今天领导让他上报若干新产品的市场前景分析，就是明天要提交竞争对手的产品、市场及销售策略。其实，利用数据仓库、数据挖掘技术，这些问题就可以轻松解决...

有朋友在某大型国企任战略规划部经理，经常听他大吐苦水，不是今天领导让他上报若干新产品的市场前景分析，就是明天要提交竞争对手的产品、市场及销售策略，而他则不得不奔波于内部不同部门进行沟通交流、搜集资料，在堆积如山的卷宗和计算机的众多窗口之间来回切换，朋友在感慨信息资源高度丰富的同时也对如何快速有效地整合资源、提取信息困惑不已。

赛迪数据有限公司副总裁 李峻博士

李峻博士现任北京赛迪数据有限公司副总裁、中国信息化推进联盟副秘书长，有七年政府和企业信息化管理、规划以及实施咨询经验，曾参与多项区域与城市管理信息系统的规划、设计、开发，包括广东省信息化建设综合示范市—南海市的信息系统开发设计、中国核工业集团公司总部的信息化规划设计。

海量数据令人“望洋兴叹”

知识经济时代，数据、信息成为重要的经济资源，随着信息资源总量的日益膨胀，企业面对堆积如山的数据往往无可奈何，无法充分发掘出应有的经济价值。相对企业内部众多的人事、财务、生产、销售等信息而言，企业外部的信息也纷繁复杂，主要涉及宏观政策环境、市场需求动向和竞争对手情报等三大块内容。

宏观政策环境包括国际产业经济动态、国家宏观经济政策、产业结构调整方向、区域性优惠发展措施、国家质量评估体系等。

市场需求动向包括特定产品的市场需求、各企业产品的产品销售量、市场占有率、客户需求及消费信息变化趋势等。

竞争对手情报包括竞争对手的生产经营战略、专业人才储备、组织结构体系、重大营销活动、新产品研发计划、产品结构调整等。

所有内部和外部数据的表现形式多种多样，包括报告、报表、图形、声音、视频、演示文稿等，这些数据在企业内部飞速累积，信息资料在变得越来越多的同时，信息的浓度却越来越低，这导致了企业对于有用信息的消化吸收也变得越来越慢、越来越难。让企业决策层感到头疼的问题不是信息太少，而是“信息过剩”。商场如战场，市场响应速度是企业核心竞争力的重要指标之一，在日新月异的海量数据里迅速提取有价值信息并尽快做出反应，成为许多企业的“致胜秘笈”。

凭借数据挖掘“洞察先机”

通俗地讲，数据挖掘就是对海量数据进行精加工；严格地说，数据挖掘是一种技术，从大量的数据中抽取出潜在的、不为人知的有价值信息、模式和趋势，然后以易于理解的可视化形式表达出来，其目的是为了提高市场决策能力、检测异常模式、控制可预见风险、在经验模型基础上预言未来趋势等。数据挖掘技术在商业领域已经不是一个新名词，最早成功应用于高投入、高风险、高回报的金融领域，正在不断向电信、保险、零售等客户资源信息密集的行业拓展。美国财富杂志500强之一的第一数据公司（First Data Corp.）就在为第一国家银行(First National Bank)、美国在线交易(Ameritrade holding Co.) 、奥马哈保险公司 (Mutual of Omaha Co.)等著名的金融证券和保险公司提供数据挖掘的产品服务，这些企业在风险控制、挖掘客户、降低成本方面的年收益数以亿计。

目前，商业数据挖掘的应用重点集中在对企业内部信息资源的加工处理，指导企业运营的战术策略的实施。具体地说，就是在以客户需求为价值源泉、进销存为价值链的各环节进行数据增值分析，并将分析结果迅速向链条的上一环节传递，调整链条上游的执行达到改善下游环节执行结果的目的，最终形成以客户终端需求为导向的价值增值。

部分企业资源计划软件中集成了对计划、生产、产品销售进行数据挖掘的模块，能够提供商业智能的分析结果；另外，客户需求的价值链终端是另一个数据挖掘技术应用的重点，客户关系管理的目的就是创造、挽留客户并不断升级对客户的服务，以保证企业利润的持续增长。“以客户为中心”的数据挖掘内容涵盖了客户需求分析、客户忠诚度分析、客户等级评估分析等三部分，有些还包括产品销售。

客户需求分析包括：消费习惯、消费频度、产品类型、服务方式、交易历史记录、需求变化趋势等因素分析。

客户忠诚度分析包括：客户服务持续时间、交易总数、客户满意程度、客户地理位置分布、客户消费心理等因素分析。

客户等级评估分析包括：客户消费规模、消费行为、客户履约情况、客户信用度等因素分析。

产品销售分析包括：区域市场、渠道市场、季节销售等因素分析。

然而，数据挖掘不仅仅用于客户关系管理，ERP更不能够完全覆盖数据挖掘的整个内涵。企业数据挖掘的内容不仅包括企业的内部信息资源，更包括大量的企业外部信息资源。商业数据挖掘的下一个应用热点将建立在两类信息资源充分整合的基础上。

“竞争情报分析”成新热点

相对于内部信息资源而言，企业外部的宏观政策环境、市场需求动向和竞争对手情报等信息资源左右着企业战略决策与宏观发展规划，也直接决定企业市场战术策略的实施，所以对信息资源的整合利用以及竞争情报分析将成为企业级数据挖掘应用的重点。

以IBM为例，为了导正企业战略决策方向，IBM于1993年提出三项竞争策略：立即加强对竞争对手的研究、建立一个协调统一的竞争情报运行机制以及将可操作的竞争情报运用于公司战略、市场计划及销售策略。其新的竞争策略通过研究市场格局和竞争对手的状况、合理定位并改善自身的产品和服务两个途径有效地提升了企业核心竞争力，采用的竞争情报运行机制及竞争情报规划能够把全公司的竞争情报力量集中于主要的竞争对手和主要威胁, 不断地优化现有的情报资源。现在IBM打造的“硬件、软件、服务”巨人的全新企业形象以及产品服务市场高速增长的商业利润都成为业界的典范。

随着企业市场竞争的日益加剧，企业竞争情报已经不限于原有意义上的数据采集、整理、分类、发布的概念，“在线”需求逐步超越“离线”需求，“受动式服务”正为“主动式、自助式”服务所取代，数据挖掘技术已经成为“信息分析”这个企业竞争情报系统中核心模块的技术支撑。“数据在线服务”和“竞争情报个性化服务”将成为企业级数据挖掘应用的新热点需求，也将成为知识经济下新兴的数据服务模式。

本文原载于中国计算机报