付 沙 薛 娟 楊 波

摘要:文章闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念與基本任務(wù),分析了企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的知識(shí)特征,并詳細(xì)地論述了利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的方法和途徑。

關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;核心競(jìng)爭(zhēng)力;信息;知識(shí)管理

隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展,信息化的推進(jìn)使企業(yè)在日常經(jīng)營(yíng)過(guò)程中積累了大量已成為企業(yè)重要經(jīng)濟(jì)資源的數(shù)據(jù),如何準(zhǔn)確、高效地從這些豐富的數(shù)據(jù)中篩選出對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策有用的信息已成為眾多企業(yè)迫切需要解決的問(wèn)題,同時(shí)這也是學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)之一。

正如諾貝爾獎(jiǎng)獲得者Arno Penzias博士指出的,數(shù)據(jù)挖掘變得越來(lái)越重要,這項(xiàng)技術(shù)使得企業(yè)能獲得任何有關(guān)其顧客的信息與知識(shí),任何企業(yè)如果不投資這項(xiàng)技術(shù),則很有可能失去未來(lái)的市場(chǎng)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)實(shí)施科學(xué)有效的知識(shí)管理,提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力,促進(jìn)企業(yè)科學(xué)、快速與可持續(xù)發(fā)展。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與核心競(jìng)爭(zhēng)力

(一)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining,簡(jiǎn)稱(chēng)DM)的概念是1995年在美國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)ACM會(huì)議上首次被提出的,它融合了數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、人工智能、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)可視化等多個(gè)領(lǐng)域的理論和技術(shù)。

數(shù)據(jù)挖掘是根據(jù)數(shù)據(jù)的微觀特征,發(fā)現(xiàn)其表征的、帶有普遍性的、較高層次概念的有效信息,是數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)成為有效信息優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)工程。數(shù)據(jù)挖掘一方面將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息和知識(shí)并在此基礎(chǔ)上做出正確決策;另一方面提供一種機(jī)制,將知識(shí)融入到運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)中進(jìn)行正確的運(yùn)作。數(shù)據(jù)挖掘工具是用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行信息查詢(xún)的軟件工具,它是人們用于在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商務(wù)智能推理過(guò)程中支持決策、解決問(wèn)題或創(chuàng)造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)而挖掘有價(jià)值信息時(shí)所必需的工具。數(shù)據(jù)挖掘工具支持OLAP的概念。數(shù)據(jù)挖掘工具包括查詢(xún)與報(bào)表工具、智能代理、多維分析工具和統(tǒng)計(jì)工具。

(二)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力

核心競(jìng)爭(zhēng)力這一概念來(lái)自于普拉哈拉德和哈默1990年在《哈佛商業(yè)評(píng)論》發(fā)表的一篇文章中提出的“公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力”概念,隨后核心競(jìng)爭(zhēng)力成為世界企業(yè)界和管理學(xué)界的研究熱點(diǎn)并受到越來(lái)越多企業(yè)的重視。

關(guān)于核心競(jìng)爭(zhēng)力的定義,公認(rèn)的比較權(quán)威的看法是來(lái)自于普拉哈拉德和哈默的說(shuō)法:“核心競(jìng)爭(zhēng)力是組織中積累性學(xué)識(shí),特別是關(guān)于如何協(xié)調(diào)不同的生產(chǎn)技能和有機(jī)結(jié)合多種技術(shù)的知識(shí)”。核心競(jìng)爭(zhēng)力的實(shí)質(zhì)是蘊(yùn)涵在企業(yè)核心產(chǎn)品內(nèi)部的知識(shí)和能力的集合。

現(xiàn)代市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)是基于核心競(jìng)爭(zhēng)力的競(jìng)爭(zhēng)。核心能力是企業(yè)知識(shí),是企業(yè)關(guān)于產(chǎn)品、市場(chǎng)、內(nèi)外管理的知識(shí)。企業(yè)的經(jīng)營(yíng)能否成功已經(jīng)不再取決于企業(yè)的產(chǎn)品、市場(chǎng)的結(jié)構(gòu),而是取決于企業(yè)的行為反應(yīng)能力。因此,企業(yè)戰(zhàn)略的目標(biāo)就在于識(shí)別和開(kāi)發(fā)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手難以模仿的核心競(jìng)爭(zhēng)力,只有具備了這種核心競(jìng)爭(zhēng)力,企業(yè)才能很快適應(yīng)迅速變化的市場(chǎng)環(huán)境,不斷滿(mǎn)足顧客的需求,才能在顧客心目中真正扎根,使得顧客將該企業(yè)與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手區(qū)別開(kāi)來(lái)。

二、數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)

數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)通?？梢苑譃閮深?lèi):描述和預(yù)測(cè)。描述性挖掘任務(wù)主要是刻畫(huà)數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的一般特性,找出存在的規(guī)則。其中具體包括概念描述、關(guān)聯(lián)分析、分類(lèi)分析與預(yù)測(cè)、聚類(lèi)分類(lèi)、孤立點(diǎn)分析、偏差檢測(cè)和序列演變分析等。預(yù)測(cè)性挖掘任務(wù)主要是在當(dāng)前數(shù)據(jù)上進(jìn)行推斷,以進(jìn)行預(yù)測(cè),相對(duì)決策者的直覺(jué)較客觀得多。對(duì)于描述和預(yù)測(cè)目前應(yīng)用較多的算法主要有關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類(lèi)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳算法、回歸、粗糙與模糊集方法等。

三、利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的途徑

擁有先進(jìn)獲取信息的技術(shù)并對(duì)所搜集到的信息利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分析有助于企業(yè)在關(guān)鍵領(lǐng)域建立獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)挖掘以其強(qiáng)大的關(guān)聯(lián)、分類(lèi)、預(yù)測(cè)等功能,對(duì)企業(yè)在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合處理,為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策提供了科學(xué)依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用提高了企業(yè)獲取信息的能力,為企業(yè)正確決策提供了有力保障,大幅度提升其核心競(jìng)爭(zhēng)力。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要從以下幾個(gè)方面提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

(一)分析企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營(yíng)信息

企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營(yíng)信息主要包括與企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理有關(guān)的戰(zhàn)略、組織結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)方式、學(xué)習(xí)方式、人力資源、內(nèi)部人際關(guān)系以及組織建立方式等。企業(yè)通過(guò)內(nèi)部經(jīng)營(yíng)信息的整合來(lái)分析企業(yè)的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì),有助于企業(yè)制定有針對(duì)性的戰(zhàn)略,有效地利用自身資源發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì),同時(shí)避免企業(yè)的劣勢(shì)或采取積極的態(tài)度改進(jìn)企業(yè)劣勢(shì),揚(yáng)長(zhǎng)避短。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)和聯(lián)機(jī)分析技術(shù),管理者能充分利用企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析,并根據(jù)分析結(jié)果找出企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中出現(xiàn)的各種問(wèn)題,并根據(jù)這些信息采取相應(yīng)的行動(dòng),以適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)需求從而提高企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

(二)挖掘企業(yè)外部環(huán)境信息

企業(yè)外部環(huán)境是企業(yè)了解國(guó)家經(jīng)濟(jì)和社會(huì)運(yùn)行狀況的重要依據(jù),可用來(lái)檢查企業(yè)內(nèi)部管理的情況。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過(guò)對(duì)企業(yè)外部環(huán)境信息包括政治、經(jīng)濟(jì)、政策、科技、市場(chǎng)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、供求信息、消費(fèi)者等與企業(yè)發(fā)展有關(guān)信息的收集、整理、分析和處理,掌握那些對(duì)企業(yè)發(fā)展有重大或潛在重大影響的外部環(huán)境信息,協(xié)助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策和戰(zhàn)略決策的制定,有助于企業(yè)及時(shí)抓住市場(chǎng)機(jī)遇,調(diào)整管理方法和策略,促進(jìn)企業(yè)健康、持續(xù)地發(fā)展。

(三)挖掘企業(yè)客戶(hù)關(guān)系管理中的知識(shí),改善客戶(hù)關(guān)系管理

客戶(hù)關(guān)系管理(CRM)是一種旨在改善企業(yè)與客戶(hù)之間關(guān)系的新型管理方法,它是企業(yè)通過(guò)更富有意義的交流和溝通,理解并影響客戶(hù)行為,最終實(shí)現(xiàn)提高客戶(hù)獲取、客戶(hù)保留、客戶(hù)忠誠(chéng)和客戶(hù)創(chuàng)利的目的。CRM中的數(shù)據(jù)挖掘是利用數(shù)據(jù)挖掘理論和技術(shù)創(chuàng)建描述和預(yù)測(cè)客戶(hù)行為的模型,以實(shí)現(xiàn)企業(yè)有效的客戶(hù)關(guān)系管理。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)CRM與客戶(hù)互動(dòng)產(chǎn)生的信息進(jìn)行分析處理,產(chǎn)生商業(yè)智能以支持企業(yè)戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)的決策,包括客戶(hù)服務(wù)支持、客戶(hù)市場(chǎng)細(xì)分、客戶(hù)變動(dòng)分析、信用風(fēng)險(xiǎn)得分、客戶(hù)生命周期價(jià)值模型等。也可以利用企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)中心、新聞組、BBS及呼叫中心等收集、存儲(chǔ)和加工客戶(hù)數(shù)據(jù),并運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)這些客戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,以確定特定消費(fèi)群體或個(gè)體的興趣、消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)傾向和消費(fèi)需求,改善客戶(hù)關(guān)系管理。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)分析客戶(hù)的數(shù)據(jù),找出客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)模式不斷地滿(mǎn)足客戶(hù)的需求,把客戶(hù)當(dāng)作企業(yè)重要資源來(lái)進(jìn)行管理。

(四)挖掘企業(yè)間的知識(shí),實(shí)行企業(yè)的供應(yīng)鏈管理

供應(yīng)鏈管理是一種跨企業(yè)的協(xié)作,覆蓋了從原材料到最終產(chǎn)品的全部過(guò)程,其目的是將原材料供應(yīng)商、產(chǎn)品制造者和最終客戶(hù)緊密聯(lián)系起來(lái)以消除或減少整個(gè)供應(yīng)鏈中不必要的活動(dòng)和成本。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)企業(yè)間數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行分析,可以使管理者隨時(shí)掌握生產(chǎn)與庫(kù)存情況,將需求計(jì)劃、預(yù)測(cè)、物料需求、采購(gòu)處理、庫(kù)存分配、訂貨、運(yùn)輸、收貨、票據(jù)和支付等有關(guān)的信息統(tǒng)一起來(lái),形成一條完整的供應(yīng)鏈并對(duì)其進(jìn)行有效的管理。這樣不僅可以降低整個(gè)供應(yīng)鏈中不必要的活動(dòng)和成本,而且可以通過(guò)把產(chǎn)品和服務(wù)更快地傳送到客戶(hù)手中來(lái)創(chuàng)造價(jià)值。

(五)分析企業(yè)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息

企業(yè)在銷(xiāo)售中積累了大量的數(shù)據(jù),例如,顧客購(gòu)買(mǎi)歷史記錄、貨物進(jìn)出、消費(fèi)與服務(wù)記錄等。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析和推斷,可以發(fā)現(xiàn)那些隱藏在數(shù)據(jù)中的信息,包括識(shí)別顧客購(gòu)買(mǎi)行為,發(fā)現(xiàn)顧客購(gòu)買(mǎi)模式和趨勢(shì)等,提高貨品銷(xiāo)量比率,設(shè)計(jì)更好的貨品運(yùn)輸與分銷(xiāo)策略,從而減少商業(yè)成本。例如,商場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)主管通過(guò)了解顧客購(gòu)物行為的一些特征,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過(guò)對(duì)顧客購(gòu)買(mǎi)貨物的數(shù)據(jù)分析,可以得到關(guān)于顧客購(gòu)買(mǎi)趨向和興趣的信息,從而為商業(yè)決策提供了可靠的依據(jù),對(duì)提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力與產(chǎn)品銷(xiāo)售量大有幫助。

(六)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)分析和欺詐行為識(shí)別

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,以發(fā)現(xiàn)那些有失公允的交易行為、虛假的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)和會(huì)計(jì)報(bào)表。對(duì)客戶(hù)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析,對(duì)可能發(fā)生的欺詐危機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè),進(jìn)而分析出企業(yè)發(fā)生欺詐的原因、動(dòng)機(jī)、機(jī)會(huì)、方式方法和手段,并評(píng)價(jià)欺詐危機(jī)的嚴(yán)重性、發(fā)生的可能性及控制危機(jī)的成本。準(zhǔn)確、及時(shí)地對(duì)各種信用風(fēng)險(xiǎn)和欺詐危機(jī)進(jìn)行監(jiān)視、評(píng)價(jià)、預(yù)警和管理,做好防范工作以提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力。

(七)提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析和推斷,可以發(fā)現(xiàn)那些隱藏在數(shù)據(jù)中的模式、關(guān)聯(lián)、規(guī)則和趨勢(shì),利用這些模式、關(guān)聯(lián)、規(guī)則和趨勢(shì)可以幫助企業(yè)創(chuàng)造出獨(dú)有的新產(chǎn)品和服務(wù),避免與同類(lèi)企業(yè)在成本等方面的競(jìng)爭(zhēng)。

(八)控制危機(jī)

企業(yè)危機(jī)發(fā)生時(shí),管理者可以利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行控制,同時(shí)向客戶(hù)、社區(qū)、新聞界發(fā)布有關(guān)的危機(jī)管理信息,并在各種媒體尤其是公司的網(wǎng)站上公布企業(yè)的詳細(xì)風(fēng)險(xiǎn)防御和危機(jī)管理計(jì)劃,使全體員工能夠及時(shí)獲取危機(jī)管理信息及危機(jī)最新的進(jìn)展情況。企業(yè)的高層管理人員、公關(guān)人員、危機(jī)管理人員和全體員工能即時(shí)有準(zhǔn)備地應(yīng)付任何復(fù)雜情況和危急形勢(shì)的壓力,對(duì)出現(xiàn)的危機(jī)及時(shí)做出反應(yīng),采取有效的措施使危機(jī)的損失降到最低。

(九)有很強(qiáng)的前瞻性功能

采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),有助于企業(yè)匯總現(xiàn)有的績(jī)效數(shù)據(jù),判斷今后的發(fā)展趨勢(shì)和形態(tài),利用情景分析功能規(guī)劃未來(lái)的發(fā)展戰(zhàn)略。這些前瞻性的功能將有利于用戶(hù)認(rèn)真地審視他們的歷史業(yè)務(wù)信息,創(chuàng)建出可以利用的前瞻性模型,解決橫向與特定行業(yè)中的業(yè)務(wù)難題,便于企業(yè)達(dá)成特定的業(yè)務(wù)目標(biāo),實(shí)現(xiàn)收益最大化,制定最優(yōu)的價(jià)格政策,提高運(yùn)營(yíng)效率,最為重要的是獲得靈活性和競(jìng)爭(zhēng)的差異性。

四、結(jié)束語(yǔ)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用提高了企業(yè)獲取信息的能力,為企業(yè)做出正確的決策提供了有力的保障。因此,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有利于企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的提高,企業(yè)管理者應(yīng)當(dāng)充分利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),獲取企業(yè)的內(nèi)外部信息資源,使企業(yè)獲得良好的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)以實(shí)現(xiàn)其可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻(xiàn):

1、段迎江.數(shù)據(jù)挖掘與企業(yè)信息化建設(shè)[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào),2008(12).

2、孫華梅.數(shù)據(jù)挖掘及其在企業(yè)管理中的應(yīng)用[J].商業(yè)研究,2008(5).

3、徐君,張凱.基于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的提升[J].軟科學(xué),2008(10).

4、斯蒂芬·哈格,梅芙·卡明斯等著;嚴(yán)建援等譯.信息時(shí)代的管理信息系統(tǒng)[M].機(jī)械工業(yè)出版社,2005(9).

5、譚汝聰.數(shù)據(jù)挖掘與企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力[J].中國(guó)管理信息化,2007(10).

(作者單位:湖南財(cái)經(jīng)高等專(zhuān)科學(xué)校)