利用數據挖掘技術提升企業核心競爭力

   
    摘要：文章闡述了數據挖掘技術的概念與基本任務，分析了企業核心競爭力的知識特徵，並詳細地論述了利用數據挖掘技術提升企業核心競爭力的方法和途徑。
 
    關鍵詞：數據挖掘；
核心競爭力；
信息；
知識管理
 
    隨着信息技術的迅速發展，信息化的推進使企業在日常經營過程中積累了大量已成為企業重要經濟資源的數據，如何準確、高效地從這些豐富的數據中篩選出對企業經營決策有用的信息已成為眾多企業迫切需要解決的問題，同時這也是學術界的研究熱點之一。
 
    正如諾貝爾獎獲得者Arno Penzias博士指出的，數據挖掘變得越來越重要，這項技術使得企業能獲得任何有關其顧客的信息與知識，任何企業如果不投資這項技術，則很有可能失去未來的市場。利用數據挖掘技術可以幫助企業實施科學有效的知識管理，提升企業的核心競爭力，促進企業科學、快速與可持續發展。
 
    一、數據挖掘技術與核心競爭力
 
    （一）數據挖掘技術
 
    數據挖掘（Data Mining，簡稱DM）的概念是1995年在美國計算機學會ACM會議上首次被提出的，它融合了數據庫技術、人工智能、模式識別、機器學習、信息學、統計學和數據可視化等多個領域的理論和技術。
 
    數據挖掘是根據數據的微觀特徵，發現其表徵的、帶有普遍性的、較高層次概念的有效信息，是數據優勢成為有效信息優勢的基礎工程。數據挖掘一方面將數據轉化為信息和知識並在此基礎上做出正確決策；
另一方面提供一種機制，將知識融入到運營系統中進行正確的運作。數據挖掘工具是用户對數據倉庫進行信息查詢的軟件工具，它是人們用於在數據倉庫和商務智能推理過程中支持決策、解決問題或創造競爭優勢而挖掘有價值信息時所必需的工具。數據挖掘工具支持OLAP的概念。數據挖掘工具包括查詢與報表工具、智能代理、多維分析工具和統計工具。
 
    （二）企業核心競爭力
 
    核心競爭力這一概念來自於普拉哈拉德和哈默1990年在《哈佛商業評論》發表的一篇文章中提出的“公司的核心競爭力”概念，隨後核心競爭力成為世界企業界和管理學界的研究熱點並受到越來越多企業的重視。
 
    關於核心競爭力的定義，公認的比較權威的看法是來自於普拉哈拉德和哈默的説法：“核心競爭力是組織中積累性學識，特別是關於如何協調不同的生產技能和有機結合多種技術的知識”。核心競爭力的實質是藴涵在企業核心產品內部的知識和能力的集合。
 
    現代市場競爭是基於核心競爭力的競爭。核心能力是企業知識，是企業關於產品、市場、內外管理的知識。企業的經營能否成功已經不再取決於企業的產品、市場的結構，而是取決於企業的行為反應能力。因此，企業戰略的目標就在於識別和開發競爭對手難以模仿的核心競爭力，只有具備了這種核心競爭力，企業才能很快適應迅速變化的市場環境，不斷滿足顧客的需求，才能在顧客心目中真正紮根，使得顧客將該企業與競爭對手區別開來。
 
    二、數據挖掘的基本任務
 
    數據挖掘的任務通常可以分為兩類：描述和預測。描述性挖掘任務主要是刻畫數據庫中數據的一般特性，找出存在的規則。其中具體包括概念描述、關聯分析、分類分析與預測、聚類分類、孤立點分析、偏差檢測和序列演變分析等。預測性挖掘任務主要是在當前數據上進行推斷，以進行預測，相對決策者的直覺較客觀得多。對於描述和預測目前應用較多的算法主要有關聯規則、聚類、神經網絡算法、遺傳算法、迴歸、粗糙與模糊集方法等。
 
    三、利用數據挖掘技術提升企業核心競爭力的途徑
 
    擁有先進獲取信息的技術並對所蒐集到的信息利用數據挖掘技術進行分析有助於企業在關鍵領域建立獨特競爭優勢。數據挖掘以其強大的關聯、分類、預測等功能，對企業在運營過程中產生的信息數據進行有效的整合處理，為企業的經營決策提供了科學依據。數據挖掘技術的應用提高了企業獲取信息的能力，為企業正確決策提供了有力保障，大幅度提升其核心競爭力。數據挖掘技術主要從以下幾個方面提升企業的核心競爭力。
 
    （一）分析企業內部經營信息
 
    企業內部經營信息主要包括與企業經營管理有關的戰略、組織結構、生產方式、學習方式、人力資源、內部人際關係以及組織建立方式等。企業通過內部經營信息的整合來分析企業的優勢和劣勢，有助於企業制定有針對性的戰略，有效地利用自身資源發揮自身優勢，同時避免企業的劣勢或採取積極的態度改進企業劣勢，揚長避短。利用數據挖掘技術、數據倉庫技術和聯機分析技術，管理者能充分利用企業數據倉庫中的海量數據進行有效分析，並根據分析結果找出企業經營過程中出現的各種問題，並根據這些信息採取相應的行動，以適應不斷變化的市場需求從而提高企業的核心競爭力。
 
    （二）挖掘企業外部環境信息
 
    企業外部環境是企業瞭解國家經濟和社會運行狀況的重要依據，可用來檢查企業內部管理的情況。數據挖掘技術通過對企業外部環境信息包括政治、經濟、政策、科技、市場、競爭對手、供求信息、消費者等與企業發展有關信息的收集、整理、分析和處理，掌握那些對企業發展有重大或潛在重大影響的外部環境信息，協助企業經營決策和戰略決策的制定，有助於企業及時抓住市場機遇，調整管理方法和策略，促進企業健康、持續地發展。
 
    （三）挖掘企業客户關係管理中的知識，改善客户關係管理
 
    客户關係管理（CRM）是一種旨在改善企業與客户之間關係的新型管理方法，它是企業通過更富有意義的交流和溝通，理解並影響客户行為，最終實現提高客户獲取、客户保留、客户忠誠和客户創利的目的。CRM中的數據挖掘是利用數據挖掘理論和技術創建描述和預測客户行為的模型，以實現企業有效的客户關係管理。通過數據挖掘技術可以對CRM與客户互動產生的信息進行分析處理，產生商業智能以支持企業戰略戰術的決策，包括客户服務支持、客户市場細分、客户變動分析、信用風險得分、客户生命週期價值模型等。也可以利用企業的營銷中心、新聞組、BBS及呼叫中心等收集、存儲和加工客户數據，並運用數據挖掘技術對這些客户數據進行分析和處理，以確定特定消費羣體或個體的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，改善客户關係管理。利用數據挖掘技術來分析客户的數據，找出客户的購買模式不斷地滿足客户的需求，把客户當作企業重要資源來進行管理。
 
    （四）挖掘企業間的知識，實行企業的供應鏈管理
 
    供應鏈管理是一種跨企業的協作，覆蓋了從原材料到最終產品的全部過程，其目的是將原材料供應商、產品製造者和最終客户緊密聯繫起來以消除或減少整個供應鏈中不必要的活動和成本。利用數據挖掘技術對企業間數據庫中的信息進行分析，可以使管理者隨時掌握生產與庫存情況，將需求計劃、預測、物料需求、採購處理、庫存分配、訂貨、運輸、收貨、票據和支付等有關的信息統一起來，形成一條完整的供應鏈並對其進行有效的管理。這樣不僅可以降低整個供應鏈中不必要的活動和成本，而且可以通過把產品和服務更快地傳送到客户手中來創造價值。
 
    （五）分析企業銷售數據庫中的信息
 
    企業在銷售中積累了大量的數據，例如，顧客購買歷史記錄、貨物進出、消費與服務記錄等。利用數據挖掘技術對這些數據進行處理、分析和推斷，可以發現那些隱藏在數據中的信息，包括識別顧客購買行為，發現顧客購買模式和趨勢等，提高貨品銷量比率，設計更好的貨品運輸與分銷策略，從而減少商業成本。例如，商場營銷主管通過了解顧客購物行為的一些特徵，利用數據挖掘技術通過對顧客購買貨物的數據分析，可以得到關於顧客購買趨向和興趣的信息，從而為商業決策提供了可靠的依據，對提升企業競爭力與產品銷售量大有幫助。
 
    （六）進行信用風險分析和**行為識別
 
    利用數據挖掘技術可以對企業數據倉庫中的海量數據進行分析和處理，以發現那些有失公允的交易行為、虛假的經營數據和會計報表。對客户的信用風險進行分析，對可能發生的**危機進行預測，進而分析出企業發生**的原因、動機、機會、方式方法和手段，並評價**危機的嚴重性、發生的可能性及控制危機的成本。準確、及時地對各種信用風險和**危機進行監視、評價、預警和管理，做好防範工作以提高企業的競爭能力。
 
    （七）提供優質的產品和服務
 
    利用數據挖掘技術對企業數據倉庫中的大量數據進行處理、分析和推斷，可以發現那些隱藏在數據中的模式、關聯、規則和趨勢，利用這些模式、關聯、規則和趨勢可以幫助企業創造出獨有的新產品和服務，避免與同類企業在成本等方面的競爭。
 
    （八）控制危機
 
    企業危機發生時，管理者可以利用先進的數據挖掘技術進行控制，同時向客户、社區、新聞界發佈有關的危機管理信息，並在各種媒體尤其是公司的網站上公佈企業的詳細風險防禦和危機管理計劃，使全體員工能夠及時獲取危機管理信息及危機最新的進展情況。企業的高層管理人員、公關人員、危機管理人員和全體員工能即時有準備地應付任何複雜情況和危急形勢的壓力，對出現的危機及時做出反應，採取有效的措施使危機的損失降到最低。
 
    （九）有很強的前瞻性功能
 
    採用數據挖掘技術，有助於企業彙總現有的績效數據，判斷今後的發展趨勢和形態，利用情景分析功能規劃未來的發展戰略。這些前瞻性的功能將有利於用户認真地審視他們的歷史業務信息，創建出可以利用的前瞻性模型，解決橫向與特定行業中的業務難題，便於企業達成特定的業務目標，實現收益最大化，制定最優的價格政策，提高運營效率，最為重要的是獲得靈活性和競爭的差異性。
 
    四、結束語
 
    數據挖掘技術的應用提高了企業獲取信息的能力，為企業做出正確的決策提供了有力的保障。因此，利用數據挖掘技術有利於企業核心競爭力的提高，企業管理者應當充分利用數據挖掘技術，獲取企業的內外部信息資源，使企業獲得良好的競爭優勢以實現其可持續發展。
 
    參考文獻：
 
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    （作者單位：湖南財經高等專科學校）