一、引 言
 
　　企業(yè)信息化指的是信息技術在企業(yè)各個運作流程中的有機應用，這些流程包括物流、資金流、信息流、技術流、客戶流等。我國企業(yè)信息化已經歷了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)，標志著數(shù)據庫和網絡的應用;第三階段是企業(yè)資源計劃(ERP)的實施，它意味著企業(yè)業(yè)務流程的重組和自動化。隨著科學決策在企業(yè)的廣泛應用以及企業(yè)適應能力和靈敏度的提高，數(shù)據挖掘和企業(yè)智能將是今后企業(yè)信息化建設的重點。數(shù)據挖掘是一個新興的技術領域。它匯聚了數(shù)據庫、人工智能、統(tǒng)計學、可視化、并行計算等不同學科。近年來受到各界的廣泛關注。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構化，使得企業(yè)決策單位無法有效利用現(xiàn)存的信息，甚至使決策行為產生混亂與誤用。妥善地運用數(shù)據挖掘技術，從巨量的數(shù)據庫中發(fā)掘出不同的信息與知識供決策支持所用，必能產生企業(yè)的競爭優(yōu)勢。但是，許多企業(yè)在信息化進程中對數(shù)據挖掘還存在一定的認識誤區(qū)，對其角色定位還不甚清晰，這直接影響了數(shù)據挖掘技術的應用效果。
 
　　二、數(shù)據挖掘在企業(yè)信息化中的應用現(xiàn)狀
 
　　數(shù)據挖掘在企業(yè)中的應用方式目前主要集中在市場推廣方面。如客戶特征、購物關聯(lián)分析及客戶關系管理。世界范圍內具有刨新性的公司都開始采用數(shù)據挖掘技術來判斷哪些是他們最有價值的客戶.并重新制定產品推廣策略，即把產品推廣給最需要的人，以用最小的花費得到最好的銷售。在客戶特征方面.數(shù)據挖掘可以從現(xiàn)有客戶數(shù)據中找出他們的特征.再利用這些特征到潛在客戶數(shù)據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，以降低成本，提高行銷的成功率;購物關聯(lián)分析主要是用來幫助零售業(yè)者了解客戶的消費行為，利用數(shù)據挖掘，零售業(yè)者可以更有效地決定進貨量或庫存量，或是如何擺設貨品，同時也可以用來評估促銷活動的成效;在客戶關系管理中，利用數(shù)據挖掘可以由原客戶后來卻轉成競爭對手的客戶群中。分析其特征，再根據分析結果到現(xiàn)有客戶資料中找出可能轉向的客戶，然后設計一些方法預防客戶流失。此外，數(shù)據挖掘還可以對銷售數(shù)據進行深層次的分析，采掘隱含在數(shù)據中的有用信息，發(fā)現(xiàn)和把握新的市場機會，為企業(yè)的管理決策提供科學的依據。
 
　　可見，數(shù)據挖掘主要用于企業(yè)的決策支持、客戶關系管理、市場分析、營銷策略和趨勢預測等方面，它可以提供比較可靠的依據，使企業(yè)的決策走向科學化，而不再單純依賴經驗，應用的行業(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)據挖掘的方向走，但由于剛起步，許多企業(yè)對數(shù)據挖掘的認識還存在誤區(qū)，對它的角色定位還不夠準確。
 
　　三、企業(yè)信息化進程中對數(shù)據挖掘的認識誤區(qū)
 
　　1.數(shù)據挖掘可以解決企業(yè)中所有的商業(yè)信息問題
 
　　事實上，數(shù)據挖掘并非能解決企業(yè)中所有的商業(yè)信息問題，數(shù)據挖掘僅是一個工具，在挖掘信息之前仍然需要了解企業(yè)的業(yè)務，理解企業(yè)的數(shù)據，弄清分析方法。數(shù)據挖掘只是幫助企業(yè)更深入、更容易地分析數(shù)據，它無法告訴你某個模型對企業(yè)的實際價值。因此，提及數(shù)據挖掘，企業(yè)應首先考慮用數(shù)據挖掘解決什么樣的商業(yè)問題，是進行客戶群體劃分、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)據挖掘，數(shù)據挖掘工具只是其中的一個方面，沒有哪一種數(shù)據挖掘的工具可以應付所有的要求，所以，進行數(shù)據挖掘首先要考慮的是，準確地定義所要解決的商業(yè)問題。
 
　　2.不需要對數(shù)據進行準備和了解，就能得到好的數(shù)據挖掘結果
 
　　與傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析相比。數(shù)據挖掘的確不用專門進行實驗設計和調查設計。不用為確定的目的準備大量的數(shù)據，因為在進行數(shù)據挖掘之前已有數(shù)據庫，其目的也是不確定的。作為一種先進的數(shù)據信息處理技術，數(shù)據挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據分析的本質區(qū)別在于它是數(shù)據關系的一個探索過程.而且多數(shù)情況下是在沒有任何假設和前提的條件下完成的。就現(xiàn)實來看。經過幾年的信息化建設，許多大中型企業(yè)已經建立了比較完善的客戶關系管理(CRM)、ERP、OA等基礎信息化系統(tǒng)，這種大集中系統(tǒng)已為數(shù)據挖掘準備了較為成熟的條件。但直接從數(shù)據庫中截取的數(shù)據往往是冗余的、缺失的、有噪聲的，從而直接影響數(shù)據挖掘的效果。輸入數(shù)據庫中的異常數(shù)據、不相關的字段或互相沖突的字段、數(shù)據的編碼方式等，都會對數(shù)據挖掘輸出結果的質量產生影響。數(shù)據挖掘最后成功與失敗，是否有經濟效益。數(shù)據準備起到了至關重要的作用。從原始數(shù)據轉化為挖掘信息的流程如圖1所示。
 
　　
 
　　圖1 數(shù)據轉化為信息的流程圖
 
　　由圖1可見，在進行數(shù)據挖掘之前，必須要做煩瑣但卻十分重要的數(shù)據清洗和預處理工作，包括去掉冗余、彌補缺失值、消除噪聲等，進而集成、存儲數(shù)據，以充分了解數(shù)據，保證數(shù)據挖掘結果的價值。