数据挖掘下的企业信息化建设分析

2015-04-20 18:31胡国仁张云峰
电子技术与软件工程 2015年6期
关键词:企业信息化数据挖掘建设

胡国仁 张云峰

摘 要 数据挖掘是指从大量繁杂的数据中获取隐含其中信息的技术,此项技术的使用可以促使企业在数据的积累与更新中得到价值更高的信息,所以,将数据挖掘技术引入企业的信息化建设中已经成为目前企业发展的大趋势,逐渐受到各大企业的关注,本文就数据挖掘的相关内容作简要的阐述并提出如何将数据挖掘引入到企业信息化建设中。

【关键词】数据挖掘 企业信息化 建设

自上世纪80年代以来,计算机的普及程度惊人,在企业的管理与公文的处理中发挥着重要的作用,企业在计算机时代已经逐渐进入了全民计算机时代,信息化建设工作越发完善,时至今日,企业为了提高自身的管理能力、提高竞争力,各类数据管理系统成为其日常工作不可或缺的部分。但随着电子商务的发展,在Internet的媒介作用原有的数据管理技术已经无法满足人们的需要。数据挖掘技术作为一种新的处理信息的工具,可以帮助企业管理者发现大量数据中隐藏的商机,一方面将已有数据所隐藏的信息显现出来,一方面将获得的有用信息再次融进企业的运营系统中,促进企业的运作。

1 数据挖掘技术概要

数据挖掘技术所采用的主要技术包括四种,分别是决策树、遗传算法、神经网络技术和智能代理方法。

决策树法是一种在分类向导模型的引导下,使模型呈现出树的形状,也就是说将问题分成若干个小的问题,再按照一定的规则将其分配到不同的节点上,在对树进行分解。

遗传算法是一种以适者生存理念为指导的算法,旨在求得最优解。通过选择、交叉和变异的方法找到解决问题的最佳办法,交叉是指将所有的好的方案中的优异的因素进行重组形成更好的解决方案,变异法则是随机的对解决问题的方案加以调整,是解决方案趋于多样化。

神经网络技术是一种具有学习能力的商业系统,与大脑相类似,经过一段时间的培训之后系统可以在没有人为操作的状态下完成模拟信息的识别进而实现特定问题的分析与处理,许多企业应用神经网络技术的方式是将大量的销售信息存入数据库中,再利用神经网络技术的软件分析功能分析出最佳的销售方案。

智能代理方法是经计算机中的重复性的内容罗列出来,自动的适应人们的工作习惯然后按照人类的要求融合多种软件完成相应的任务。应用的典型范例是WEB上监测竞价商品的价格并对客户进行实时提示。

2 企业信息化建设中数据挖据的应用流程

数据挖掘技术在企业的信息化建设中所担任的角色是实现数据信息到商业知识的转化。首先需要明确数据挖掘技术的处理对象,明白商业活动的主题;其次,需要对商业的主题进行分析,并搜集与之相关的数据利用各种技术对数据进行整理分析,并载入适合的数据挖据的算法中,建立模型,再从模型中提取出有用的商业信息,再根据分析所得结果调整算法,以数据和信息的可靠性为依据对结果进行判断;再次,将获得的商业知识融合到企业的信息平台,利用人机界面对企业的决策活动予以支持。另外值得注意的是,由于数据挖据技术属于高层次的技术,又关系到企业的业务机密,因此,需要极为专业的技术人才专业管理。

3 如何实现数据挖掘在企业的信息化建设中的应用

在企业进行业务的操作过程中往往会产生大量需要处理的数据,这就为数据挖掘的应用提出了要求,数据挖掘的运用使企业的大量的数据得到了梳理,分析信息的能力提高,在企业今后的市场开拓记忆日常的运行中发挥了重要的作用,促进企业的竞争力的提高,那么,数据挖据具体在企业的信息化建设中如何应用呢,下文将予以介绍。

3.1 利用数据挖掘技术实现客户信息的有效管理

具体来说就是通过对客户信息进行分析,为客户建立一个合适的购物模式,以满足客户的需求为重,这是处理好企业与客户之间的关系的关键。有相关数据显示,企业在获得一个新的客户过程中所花费的成本比维系一个老客户的成本高出6倍-9倍之多,一个老客户的流失是以10 个新客户的获得为代价的,由此可见,对于企业来说老客户的维护工作至关重要。通过数据挖掘技术可以得到老客户的大量的信息,并对其交易记录、统计信息进行分析后,可以有目的性的对流失的客户进行分析,找出客户流失的原因并为新客户的建立提供模型和经验,有效地对意向客户和流失客户进行判断,起到企业与客户的关系的改善的作用。

3.2 利用数据挖掘技术进行市场营销的分析与管理

在市场营销中,数据挖掘的作用在于可以促进市场的分工,以“客户过去的消费行为可以说明今后的消费倾向”为假设,然后对客户的信息进行分析,确定某一群体客户的消费兴趣,消费的趋向于需要,进而对消费者的下一次或者下一步的消费行为作出判断,然后再以此为基础,将识别出来的客户作为一个消费群体,以此制定营销计划,这与传统的不以消费者的实际需求为参考而进行大规模营销的手段相比较,在成本的节约方面贡献极大,可以带给企业更多的利润。在市场营销中的应用上,各种数据挖掘算法都得到了广泛的应用,每种不同的操作手段都可以引导商家做出满足消费者需求的决策与判断。

4 结束语

总而言之,企业在经营过程中往往会累积大量的信息,这些数据中有很大一部分可以帮助企业的领导者做出正确的抉择,而要完成这一工作,数据挖掘技术的使用是关键,不仅能够从中发掘出新的思想、新的思路和业务的新的发展趋势还可以根据已然判断未然,促进企业的信息化建设。

参考文献

[1]李海华,吴中元.我国企业信息化的问题与对策研究[J].商场现代化,2012(01).

[2]黄华卿,张维,熊熊.数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中的应用分析[J].哈尔滨商业大学学报(社会科学版),2012(03).

作者简介

胡国仁 (1982-),男,江西省宜春市人。研究生学历。现为中船重工财务有限责任公司工程师。主要研究方向为企业信息化、大数据。

张云峰(1982-),男,河北省正定县人。研究生学历。现为北华航天工业学院讲师。方向为计算机应用、数据库、数据挖掘。

作者单位

中船重工财务有限责任公司 北京市 100097

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