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以数据挖掘能力看软件选型

发表时间:2009/7/28  特约撰稿人: 吴勇毅 来源:万方数据
铺设网络、购买硬件、安装管理软件、建立系统不是企业信息化的本质,信息资源开发利用、信息数据挖掘处理才是一条至关重要的主线。选择一款数据挖掘能力强大的协同管理平台系统,将为力图构建数字化办公环境的企业带来出众的执行力与高效率。
IT系统“鸡肋”现象

    这些年,为了改善营销管理水平、深度开拓市场、提高竞争效率,不少企业信息化建设如火如荼开展着,尤其是像制造业和零售业等行业,大部分已先后部署了OA、CRM、HR、ERP等系统,然而对多数用户企业而言,却感慨颇多,虽然有了一套IT系统,但能够真正深入使用,并产生效益的并不多,甚者还耗费了企业大量的财力、人力和时间成本。

    “现在公司0A系统似乎只是收发文件、发个邮件而已,大部分功能闲置,更多是成了摆设,被员工甚至老总弃用。就如鸡肋,用之无味,弃之可惜。”厦门一家房地产公司某主管说。

    “起初公司对这套CRM系统寄予了很大的憧憬,以为它可以顺利解决我们企业在开拓市场、客服流程、营销管理方面的问题与症状,但结果它成了一个摆设!实际应用过程中我们只利用了该系统中25%左右的功能,其与具有统计、汇总功能的EXCEL表件没有多大差别。”在一年前就实施了CRM的泉州一家知名医药零售连锁公司的信息部负责人向业界诉苦说。

    近一段时间,英国贝恩管理咨询公司一份调研报告指出,中国企业使用管理软件不满意率高达65%,在国内300多家企业所实施的软件系统中,大约有55%的项目没有达到用户企业的预期目标——充分改善企业营销管理水平、有力提高竞争效率。

    可以说,高成功实施率、低效使用率是目前国内企业信息化建设一个通病,这一矛盾使得用户企业陷入信息化建设的困局。

系统缺乏深度数据挖掘

    目前多数企业级用户单位只重视诸如信息发布、内部通讯、文件处理、档案管理等初级沟通、联系和应用,却忽略了一个非常重要的东西,那就是对于软件系统中的信息再处理,或者叫“对系统信息的深加工”。一个管理软件如果要发挥更大的作用,就不能仅局限在简单、初级的信息沟通上面,否则那仅仅是一个整合通讯系统而已。

    时下不少企业既用OA、CRM,也上ERP系统,使企业信息数据海量式剧增,而且繁杂无章,良芜难辨。企业决策层的困惑在于两大方面:一是面对堆积如山的数据往往无可奈何,企业找不到解决的方法,或是不知如何解决;二是海量数据无边无际,系统性能并不好,尤其是数据库差强人意,信息系统难于有效处理、深加工。

    目前大部分企业经营决策面临的最大挑战不是缺少数据,而是数据太多,面对这些只是静态、孤立、无多大参考意义的“初级品”状态的信息数据,如何通过系统功能来有效利用和整合,发掘有价值的数据,给公司决策层提供支持,已成为摆在企业面前的难题。可以说,在日新月异的海量数据里迅速提取有价值信息并尽快做出反应,已成为企业的“致胜秘笈”。

    面对浩如烟海的客户及企业市场、销售和服务信息,如果没有一个具有高度商业智能的数据分析和处理系统是不可想象的。因此大规模的信息化建设结束后,如何用好企业的数据,使其为业务及决策服务是CIO的主要工作之一。如何解决这种普遍存在的问题?企业所用的系统软件,应内置一种高度自动化的智能工具,能够完全整合现有的业务系统,充分挖掘数据、分析数据,为企业决策提供支持。

    可否充分有效地发挥系统内的数据挖掘功能和作用,关系到系统的价值大小、信息化的成败,此时,数据挖掘(Data Mining,简称DM)就应运而生,针对数据仓库的挖掘和展现就是一种优秀的解决方案。

    数据挖掘,是一种决策支持过程。主要基于AI、机器学习、统计学等技术,利用各种分析工具,从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中高度自动化提取隐含在其中的、但却非常有用的信息、模式(规则)和趋势,并对数据进行标准化、抽象化、规范化分类、分析,从中挖掘出潜在的模式,作出归纳性的推理,从而帮助企业决策层调整市场策略,作出正确经营决策,减少经营风险。

    目前,DM在很多行业都有有较好的应用。在国外,DM已广泛应用于银行金融、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位。

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