如何從數據中“擠出”效益
——寫在數據挖掘技術應用論壇之前
徐揚 2002/11/20
為了解產品、市場及銷售信息，人們不得不在堆積如山的卷宗和電腦的眾多窗口之間來回切換。面對高度豐富的信息資源，有效提取信息已經成了當務之急。于是，數據挖掘技術的重要性很快顯示出來。
李峻認為，數據挖掘的目的，是為了提高企業(yè)的市場決策能力。
如何才能從紛繁復雜的信息資源中做有效提�。坑浾攉@悉，北京賽迪數據有限公司（下稱賽迪數據）馬上就要主辦一系列數據挖掘技術應用論壇，于是帶著問題來到賽迪數據。
對海量信息“精”加工
賽迪數據看來，所謂數據挖掘就是要對海量數據進行精加工，并從大量的數據中抽取出潛在的信息、模式和趨勢，然后以易于理解的可視化形式表達出來。
要明白賽迪數據如何進行有效的信息提取，首先要理解什么是數據挖掘。賽迪數據副總裁李峻博士解釋說，數據挖掘是對海量數據進行的精加工。數據挖掘是一種技術，它能從大量的數據中抽取出潛在的信息、模式和趨勢，然后以易于理解的可視化形式表達出來，其目的是為了提高企業(yè)的市場決策能力、檢測異常模式、控制可預見風險、在經驗模型基礎上預言未來趨勢等。
數據挖掘技術有什么用？李峻博士舉了一個簡單的例子：一個小賣店，出售沙灘褲和其他日用品。通過數據挖掘技術對小賣店內部數據的處理，小賣店能清晰地了解，購買了沙灘褲的顧客，購買另一件商品的幾率會有多大；該顧客接下來最有可能繼續(xù)購買的商品，是太陽鏡還是體恤衫。這樣，小賣店對自己的經營就能有清楚認識。
用于大企業(yè)，數據挖掘技術的效果會更明顯。比如證券公司，證券公司歷來都對客戶的交易有詳細的記錄，通過對這些記錄的分析，證券公司能進一步了解客戶最感興趣的板塊。如果一位客戶的大部分投資都放在高新技術板塊，而不是傳統企業(yè)，那么證券公司就能有針對性地對他進行推銷，如類似的科技股或者績優(yōu)股，而客戶也傾向于接受證券公司的銷售。通過這種有針對性的銷售，很多老客戶就可能保留下來。
幫企業(yè)搶占制高點
一個作數據挖掘的企業(yè)，必須積累大量的數據資源和技術，與業(yè)內客戶有著廣泛的聯系，而且，還要具有做數據決策支持必勝的信心。這樣，它才能真正指導合作伙伴搶占制高點。
賽迪數據做數據挖掘技術，是因為早早就發(fā)現這樣一個趨勢。以金融領域為例，金融數據大集中是金融行業(yè)當前最重要的趨勢，企業(yè)要把分散在各個營業(yè)部、分支機構的客戶信息資源、交易行為的相關信息和數據集中起來，從而降低經營中的風險。這樣的工作早已展開，金融CRM（客戶關系管理）就是較為成熟的商業(yè)模式。
而數據大集中后的下一步，就是賽迪數據現在做的數據挖掘技術。CRM針對的是結構化數據，主要處理企業(yè)內部沉淀的數據。而對一家企業(yè)而言，每天會碰到大量外部環(huán)境的數據，例如宏觀政策環(huán)境。如果能指導企業(yè)，從戰(zhàn)略上意識到有可能出現這樣的變化，就能搶先占領市場的制高點。賽迪數據做的工作，就是對這種企業(yè)外部的、非結構化數據進行處理�，F在公司力推的產品——企業(yè)競爭情報系統（CIS），就是一種從企業(yè)接觸到的海量數據中，特別是非結構化數據中，做出分類和分析，深入挖掘，從而對企業(yè)進行戰(zhàn)略規(guī)劃上的指導。
賽迪網
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