大数据时代下企业如何挖掘和提升数据的价值

李闻

摘要：随着移动互联网、云计算、物联网等技术的快速发展和普及，数据对于企业的发展變得越来越重要。因此在现代企业制度下，数据不再是业务决策的副产品，它是推动业务和实现决策的关键资产，其价值十分重要。文章在大数据时代的背景下叙述企业如何挖掘数据，并对如何提升数据的价值展开了详细的探讨。

关键词：大数据时代;数据价值;数据挖掘

数据是信息化时代的重要特征。在当今这个信息化的时代，数据的数量在逐渐增多，越来越多的数据需要进行处理。因此，大数据时代下，企业对于数据的挖掘以及提升数据的价值迫在眉睫。各个领域若想利用数据的优势，对于挖掘数据以及提升数据价值的分析是其必经之路。企业在这个信息化的时代，重点关注的是数据给企业带来的发展，重点分析的是数据给企业带来的商业价值，并没有意识到对数据的整理与具体应用。网络的发展为企业的宣传提供了新的途径，因此，企业对于互联网上的信息化越来越重视，对于数据的挖掘以及提升其价值的要求越来越高。为了提高企业的业务数据质量、业务水平以及企业整体的发展，原有的数据分析手段和传统的数据处理方式已经成为了企业的阻碍。因此，企业在数据挖掘方面发生改变，企业对于数据挖掘最本质的手段是利用信息技术在互联网上挖掘大量数据，运用大量的数据进行详细的分析，解决用户的问题，深度挖掘企业的潜在业务能力。在信息化的时代，通过挖掘数据分析业务，提高业务在市场上的价值，推动企业的经营发展，保证企业发展的稳定性。

一、大数据时代下的数据挖掘相关概念

（一）数据挖掘概念

信息化时代，数据不断增长，数据对于各个领域的企业极为重要，对于数据的研究和利用也越来越深入。数据挖掘则是在信息化的时代，利用大量的数据，对数据进行分析和处理，从数据当中获得有意义或是有价值信息的过程。因此，数据挖掘是企业获取重要信息的有效途径。在当今信息化的时代下，数据涉及范围以及应用领域都较为广泛。信息的挖掘来源于起初的统计分析，数据挖掘主要利用互联网的信息时代，借鉴起初的统计抽样估计和假设猜想等方法，吸纳了现代科技的信息化、可视化以及先进化等特点，为企业的发展指明方向。从企业的数据挖掘技术来看，数据挖掘技术主要是从大量的信息当中提取数据进行分析处理并使数据模型化，使数据分析清晰化，为企业提供相关的信息，企业依照这些信息采取商业决策。随着数据挖掘的不断发展，其已经逐渐发展到文本挖掘、图像挖掘等领域，包括了文本、图像、预测分析以及大量数据整合等信息挖掘的相关技术。

（二）数据挖掘的特点

为了保证企业更好的发展，利用大量信息从而提取数据，利用数据从中获得有利的信息，因此数据挖掘成为了各企业的商业手段之一。通俗来讲就是将日常中的信息进行整合，从大量信息中提取有利的数据，为企业的业务发展指明方向。也就是企业为大众提供业务时，大众向企业反馈业务的优缺点，企业将经验吸取的过程自动化生成数据，从而不断地完善业务，为用户提供更好的服务。与往常统计的不同，企业的自动化过程需要大量的数据为基础。因此，数据的挖掘对于企业的自动化过程来说相当重要。数据挖掘主要是利用网络调查、统计分析等手段来发现数据，从而获取有利信息的一种智能方法。数据挖掘的主要任务是信息分类分析以及检测预测等。信息化时代的网络上含有的信息量是巨大的。因此，数据挖掘出的信息量巨大，对于企业来说是一个很繁忙的工序，为了使巨大信息量简便化，在数据挖掘出信息后需要将其分类，巨大的信息量将其分类后会使在分析过程变得简便许多。数据的预测则是将分类后的信息进行总结归纳，从而进行商业上的预测分析。数据挖掘可以将其模型化以及结构化，从中挖掘出有利信息并将其之间的结构关系清晰化。从海量的信息中进行数据挖掘也可以进行知识推理。数据挖掘技术可以为企业的业务优化以及企业的发展提供决策上的支持。

（三）数据挖掘的过程

数据挖掘是从大量的信息网中提取有利的信息，从而为企业的决策提供帮助。数据挖掘技术还发展了自身的优势，为企业提供关联分析。数据挖掘技术其实是一个过程，只有将数据挖掘技术与企业的业务及其经验进行紧密的联合，在技术实施过程中不断磨合，才可以从中获取有利信息。因此，在数据挖掘的过程中，需要考虑到数据挖掘的方法、种类以及企业业务的接口等多方面的因素。

数据挖掘的过程主要分为五个步骤来进行：首先进行数据的选择，在大量的信息网中选取与企业业务相关的信息;其次是数据处理，在选取大量信息后将其进行整合分类，从中获得数据，对这些数据再进行整理，从中获取有用的信息;再次是数据的转化，从有用的数据中提取其中典型的特征进行分析，从中获得更加准确的数据;然后是数据的模式化，将准确数据构建成模型，使数据之间结构清晰化;最后是分析数据并进行业务改进，将模型化的数据进行详细的分析，采取有力的改进措施，不断完善企业的业务服务。

二、大数据时代下的数据挖掘方法分析

数据挖掘的本质是人工智能技术，数据挖掘主要依靠技术从而实现数据的开发和利用。数据挖掘所反映出的信息对于企业的发展来说有很大的帮助，例如可以帮助企业在短时间内做出正确的决策，为企业的业务服务提高效率以及准确性，同时也提高了企业在市场上的竞争力，推动经济的发展。数据挖掘的主要核心是分析，数据整合之后主要是通过分析数据的方法来解决企业各种不同的问题。

（一）聚类分析法

聚类分析法主要是将海量的信息整合在一起，与数据对象为类别进行数据分类，使凌乱的数据模式化，将海量信息整合成整齐有序的数据，并从整合后的数据中获取有利信息进行利用，完善企业业务。聚类分析法的缺点是不能以数据的属性进行分类，因此聚类分析法主要在统计以及识别等方面运用。

（二）互联网分析法

互联网分析法主要是通过网络获得大量信息进行分析，互联网的分析法主要建立在从网络获取数据模型的基础上。在如今网络发达的大数据时代下，互联网分析法可以随时通过网络进行信息获取，从而根据需求进行数据分类。因此互联网分析法是目前数据挖掘最常用的数据挖掘方法之一。

（三）关联性分析法

数据挖掘技术所反馈的信息有时只是表面所反映出的信息，因此数据挖掘具有一定的隐蔽性。潜在的信息很难通过普遍的数据分析方法进行挖掘与利用。因此，潜在的数据只能通过关联性分析法来完成潜在数据的获取。关联性分析法的使用主要是带有目的性的来进行。关联性分析法通常分析出的不仅仅是数据表面所反映出来的信息，而企业通常想要获取的是数据潜在的信息。因此，关联性分析法主要适用于精准度较高的管理企业。

（四）特征性分析法

网络的发展为信息的获取提供了多种渠道，因此数据资源十分丰富，并且在网络上得到了广泛的普及。如何从网络上海量的信息当中进行关于特性的数据分析成为了数据挖掘整理分析的主要内容，因此网络分析法也是特征性分析法的一个。数据挖掘中很多分析方法都是通过网络途径来进行数据的分类，从中寻找数据中存在的普遍规律，从而进行数据特征性的分析，为企业的发展提供决策。

三、大数据时代下企业数据挖掘的应用

数据需要经过挖掘和分析才能反映出其价值。为了保证企业的长久发展，推动企业的发展，就需要利用数据挖掘技术，为企业的决策提供依据。

数据挖掘技术从海量信息中整合分析再到最后的结果是企业进行数据分析的整个过程。对数据挖掘技术分析出的结果进行分类，详细的分析可以为大众提供更好的服务，保证企业进一步的发展。对数据进行分析预测是数据挖掘的重要步骤，是对数据挖掘更好的应用。预测分析是对数据挖掘的一个估算，保证数据挖掘最后的结果有一定的准确性。数据的预测是一种极为复杂的计算过程。但数据的预测结果会为企业最终的决策提供参考。数据挖掘中最重要的特征是数据本身的应用性。在大多数企业中，数据是以大量的信息为基础来进行的。因此数据会涉及到企业各个部门。这便要求企业必须重视对于数据信息的收集，为数据分析提供资源。数据的结果需要大量的信息来验证，为保证数据结果的准确性，信息必须进行大量的收集，并充分利用数据的特性来进行详细的分析。

四、大数据时代下数据价值提升的方法分析

在当前这个大数据的时代下，有关数据的信息随处可见。网络和智能手机的运用加快了信息的传播速度，同时网络时代的到来为企业也带来了信息传播上的困难。由于信息量巨大，导致企业业务的宣传埋没在巨大的信息量中。各个企业花费高额的广告费来进行宣传，网络上信息量巨大有可能直接导致企业宣传失败。因此，在大数据的时代下，需要提升数据的价值来保证企业的宣传。

（一）信息数据的清晰化

视觉对于大众来说是非常重要的。大众往往对产品感兴趣首先是通过视觉接触。因此，为了推动企业发展，提高大众对于企业产品的兴趣，首先要做到企业产品信息数据的清晰化。让信息清晰化主要从两方面来进行，一是数据所要表达的内容需要准确有趣。因此，为了使大众能够快速抓住产品所想表达的内容，需要将所有的重点集合在一起，相当于书的目录便于大众能够快速准确的进行浏览。二是信息的关键点。大众在获取信息的时候很难记住大量的信息内容。为了重点突出信息的关键点，企业应该纯粹的传达数据所体现出的信息。为了让内容重点突出，应该对信息进行排序。依照金字塔的规则对重点突出的内容进行排序，从而使大众能够快速抓取信息重点。

（二）信息的情感化

企业的发展需要大众的推动。大众在转发、咨询、购买企业产品这些举动都是在情感的推动下所进行的。因此，企业在信息的传达上需要情感化。不同的产品服务可以配不同的情感。情感是信息最直接的表达，情感的表达所呈现的效果是再多华丽的语言也达不到的。信息的表达是每个企业都能做到的，而真正拉开产品内容质量距离的是情感的表达、创新的内容。因此，企业为提升数据的价值，便需要将数据反映出的信息情感化，从而进一步推动企业产品的发展。

（三）提升数据价值的方法

数据的存在有一定的价值。数据并不是凭空而来的，数据是由企业内发展的业务产生。数据在不同的领域具有不同的属性，对于企业来说数据具有的金融属性便是它的价值。提升数据价值的基础是利用数据的变现能力，其是指将技术转变为生产力。企業需要了解高深的数据处理技术，根据实际情况解决客户的问题，并将其进一步的提炼，逐渐发展成业务，为客户提供更好数据服务。同时，数据产生于企业的业务。若想提升数据价值，最重要的还是回归于企业业务的服务。回归企业业务本身最基本的是数据的挖掘，接着将挖掘的数据与实际应用联系起来，打通数据与业务之间的直接联系。最关键的步骤是数据的流转，数据的流转将客户使用企业业务的数据重新流动到业务上。流回的过程是经过数据的加工处理接着返回业务形成新的数据，最终使其成为一个循环系统，将数据进行挖掘、加工、流转形成新的数据，可以使原有数据的价值得到提升。

五、结语

信息化的时代使人类与信息的接触越来越多，大量的信息可以使企业进行相关的数据分析，从而进行科学研究，商业决策等。信息化的时代导致数据整合困难，因此，数据的分析方法显得尤为重要。在信息化的时代对于如何提升数据的价值相关研究也十分重要。在如今这个大数据时代下，数据的挖掘可以帮助企业进行准确的多媒体分析以及企业发展方向的分析等，保证企业的运营发展。大数据时代下对于挖掘数据进行价值的提升将会成为企业运营发展的主要能量之一。

参考文献：

[1]李文艳.大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].数字技术与应用，2016（05）.

[2]王慧瑶.浅谈大数据时代的关联规则研究[J].电子科技技术，2016（03）.

[3]孙勤红，沈凤仙.大数据时代的数据挖掘及应用[J].电子技术与软件工程，2016（06）.

（作者单位：中交第二航务工程局有限公司）