如何从数据中“挤出”效益
——写在数据挖掘技术应用论坛之前
徐扬 2002/11/20
为了解产品、市场及销售信息，人们不得不在堆积如山的卷宗和电脑的众多窗口之间来回切换。面对高度丰富的信息资源，有效提取信息已经成了当务之急。于是，数据挖掘技术的重要性很快显示出来。
李峻认为，数据挖掘的目的，是为了提高企业的市场决策能力。
如何才能从纷繁复杂的信息资源中做有效提取？记者获悉，北京赛迪数据有限公司（下称赛迪数据）马上就要主办一系列数据挖掘技术应用论坛，于是带着问题来到赛迪数据。
对海量信息“精”加工
赛迪数据看来，所谓数据挖掘就是要对海量数据进行精加工，并从大量的数据中抽取出潜在的信息、模式和趋势，然后以易于理解的可视化形式表达出来。
要明白赛迪数据如何进行有效的信息提取，首先要理解什么是数据挖掘。赛迪数据副总裁李峻博士解释说，数据挖掘是对海量数据进行的精加工。数据挖掘是一种技术，它能从大量的数据中抽取出潜在的信息、模式和趋势，然后以易于理解的可视化形式表达出来，其目的是为了提高企业的市场决策能力、检测异常模式、控制可预见风险、在经验模型基础上预言未来趋势等。
数据挖掘技术有什么用？李峻博士举了一个简单的例子：一个小卖店，出售沙滩裤和其他日用品。通过数据挖掘技术对小卖店内部数据的处理，小卖店能清晰地了解，购买了沙滩裤的顾客，购买另一件商品的几率会有多大；该顾客接下来最有可能继续购买的商品，是太阳镜还是体恤衫。这样，小卖店对自己的经营就能有清楚认识。
用于大企业，数据挖掘技术的效果会更明显。比如证券公司，证券公司历来都对客户的交易有详细的记录，通过对这些记录的分析，证券公司能进一步了解客户最感兴趣的板块。如果一位客户的大部分投资都放在高新技术板块，而不是传统企业，那么证券公司就能有针对性地对他进行推销，如类似的科技股或者绩优股，而客户也倾向于接受证券公司的销售。通过这种有针对性的销售，很多老客户就可能保留下来。
帮企业抢占制高点
一个作数据挖掘的企业，必须积累大量的数据资源和技术，与业内客户有着广泛的联系，而且，还要具有做数据决策支持必胜的信心。这样，它才能真正指导合作伙伴抢占制高点。
赛迪数据做数据挖掘技术，是因为早早就发现这样一个趋势。以金融领域为例，金融数据大集中是金融行业当前最重要的趋势，企业要把分散在各个营业部、分支机构的客户信息资源、交易行为的相关信息和数据集中起来，从而降低经营中的风险。这样的工作早已展开，金融CRM（客户关系管理）就是较为成熟的商业模式。
而数据大集中后的下一步，就是赛迪数据现在做的数据挖掘技术。CRM针对的是结构化数据，主要处理企业内部沉淀的数据。而对一家企业而言，每天会碰到大量外部环境的数据，例如宏观政策环境。如果能指导企业，从战略上意识到有可能出现这样的变化，就能抢先占领市场的制高点。赛迪数据做的工作，就是对这种企业外部的、非结构化数据进行处理。现在公司力推的产品——企业竞争情报系统（CIS），就是一种从企业接触到的海量数据中，特别是非结构化数据中，做出分类和分析，深入挖掘，从而对企业进行战略规划上的指导。
赛迪网
中国信息化(industry.ccidnet.com)
相关链接: