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铺设网络、购买硬件、安装管理软件、建立系统，这些都不是信息化的本质，信息资源的开发利用、信息挖掘才是企业信息化的主线。
- 本报特约撰稿 许丽萍
尽管从时令上说如今已是阳春三月，但是，不少企业仍然感觉寒意阵阵。受全球金融危机的影响，企业的订单被取消、销售额下降成为企业管理者最为头疼的问题。在这种经济形势下，企业的IT部署和采购也自然地缓了下来。那么，IT部门能做些什么？
“练好内功、内部挖潜”，业内专家给CIO们提出了如此建议，“具体而言，就是把现有软件用好。在此之上，还可以通过数据的分析给管理者提供一些决策信息。”
很显然，数据的分析已经成为企业信息化发展到一定程度之后共同的需求。因为铺设网络、购买硬件、安装管理软件、建立系统这些都不是本质，信息资源开发利用、信息挖掘才是企业信息化的主线。而实际上，目前也有一些商业智能软件供应商正以“上商务智能软件帮助企业过冬”作为新的卖点。
低效的IT系统屡见不鲜
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，不少企业的信息化建设如火如荼开展起来，尤其是像制造和零售业等，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，虽然有了多套IT系统，但能够真正深入使用并产生效益的并不多，而且往往还耗费了企业大量的财力、人力和时间成本。
“现在公司OA系统似乎只是收发文件、发个邮件而已，大部分功能闲置，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系统寄予了很大的希望，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25%左右的功能，它与具有统计、汇总功能的Excel表没有多大差别。”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。
英国贝恩管理咨询公司不久前的一份调研报告也指出，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%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、有力提高竞争力。
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的通病，使得用户企业陷入信息化建设的困局。
数据挖掘提升IT系统价值
目前多数用户单位都很重视诸如信息发布、内部通信、文件处理、档案管理等初级沟通、联系和应用功能，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”。而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，否则那仅是一个整合的通信系统而已。
时下不少企业既上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、良莠难辨。企业决策层的困惑在于，一是面对堆积如山的数据往往无可奈何，管理者根本不知如何解决具体问题; 二是海量数据没有整理，信息系统难于有效处理、深加工。那些已有多年信息化历史的企业，其经营决策面临的最大挑战往往不是缺少数据，而是数据太多，面对这些只是静态、孤立、无多大参考意义的信息数据“初级品”，如何通过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。
事实上，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“制胜秘籍”。而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。
那么，如何解决这种普遍存在的问题？部署商务智能软件或者在企业所部署的系统软件中内置一种高度自动化的智能工具，从而整合现有的业务系统，以充分挖掘数据、分析数据，为企业决策提供支持，成为经营决策者的共同需求。此时，数据挖掘(Data Mining，简称DM)就应运而生，而基于数据仓库的数据挖掘和展现就是这样一种解决方案。
数据挖掘，本质上是一种决策支持过程，主要基于人工智能、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地提取隐含在其中却非常有用的信息、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，做出归纳性的推理，从而帮助企业决策层调整市场策略，做出正确经营决策，减少经营风险。
目前DM在很多行业都有较好的应用，在国外DM已广泛应用于金融、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育等各个企事业单位。
选型时也要考察数据挖掘能力
从某种程度上说，数据挖掘是改善企业管理水平、提高竞争效率的基石，也是评判一个软件系统好坏、软件选型的关键依据。如今，不仅商业智能软件把数据挖掘能力作为一个卖点，连很多其他管理软件也把数据挖掘(DM)技术列为其核心功能之一。然而，许多企业在软件选型时往往很重视系统的性能、价格、服务与知名度等，却对隐藏在系统深处的数据挖掘功能和作用未加以重视。有些尽管对此有一定的了解，却也没有认真甄别其优劣，并未把数据挖掘和数据分析能力作为一个重点进行考虑，以为无足轻重，结果错失了提升企业管理水平的契机。
以CRM为例，一个优秀的CRM系统应能将数据挖掘技术与现有技术很好地结合起来，将特殊领域的商业逻辑与数据仓库技术集成起来，使数据挖掘的分析效果和效益尽可能达到峰值。
比如，一个普通的CRM系统通常能够回答“发生了什么事”，却无法回答“为什么发生”，而一个好的CRM系统则不仅可以回答“为什么会发生这种事”，而且还可以通过一些关联分析预言“将要发生什么事”，而最终还要告诉你“(用户)想要什么事发生”。
再比如，一个优秀酒店CRM系统能对客人信息充分有效管理并深度挖掘。如果某个客人是酒店的老主顾，那么该CRM系统就会提示酒店提供个性化服务，清楚告知酒店经理这位客人的习惯和喜好，如是否吸烟、是否喜欢大床、喜欢什么样的早餐以及习惯住哪个楼层，甚至从事什么工作、有什么商务需求等。当客人再次光临时，不用客人自己提出来，酒店CRM系统就会自动提供客人所喜欢的房间和服务等相关信息，大大提升酒店管理水平和效率。
沃尔玛“啤酒和尿布”的经典案例不少媒体都曾报道过，这是数据挖掘功能的一个典型应用: 沃尔玛通过其建立的SCM供应链数据仓库，按周期统计产品的销售信息，经过科学建模后提炼决策数据。结果发现，每逢周末，位于某地区的沃尔玛连锁超市啤酒和尿布的销量很大。之后该店打破常规，将啤酒和尿布的货架放在了一起，使得啤酒和尿布的销量进一步增长。
不管是OA、CRM还是ERP、SCM，其数据挖掘的流程大概有以下几个方面内容: 数据清洗(去除噪音数据和不统一数据); 数据整合(多个数据源的数据汇总到一起); 数据筛选(根据当前要分析的主题从数据库中选取与主题相关的数据); 数据转换(整理、转换数据使它们便于使用诸如“汇总”、“聚合”等挖掘算法的形式); 数据挖掘(这是核心的步骤，使用智能化方法来抽取出隐含的模式、规则); 模式评估(对新发现的“知识”进行验证评估来检验此模式是不是可行); 知识表示(将挖掘出来的模式使用可视化的形式显现给用户)。
数据挖掘在CRM中的应用
以CRM为例，一个优秀的CRM系统应具有如下广泛、强大的数据挖掘功能:
了解销售全局。可通过系统内设置的分类信息功能模块，提供按商品种类、销售数量、商店地点、价格和日期等分类的信息，并可了解每天的运营和营收情况，做到销售的每一点增长、库存的变化以及通过促销而提高的销售额都可掌握。
准确地对产品定价。价格是现代企业营销战略中的重要工具，价格制定的好坏往往会影响到企业的经营状况。系统通过对客户进行细分，从而自动从数据中识别各个产品的销售量、客户群变化的情况，提供产品报价参考模式图。
可有效对商品进行分组布局。通过系统内置的商品分组模块，可分析顾客的购买习惯、购买者在商店里所穿行的路线、购买时间和地点，掌握不同商品购买概率; 通过对商品销售品种的活跃性分析和关联性分析，并应用主成分分析方法，建立商品设置的最佳结构和最佳布局。
进行市场趋势分析。利用系统的数据挖掘工具和统计模型对数据仓库的数据进行研究，以分析顾客的购买习惯、广告成功率和其他战略性信息; 利用数据仓库，通过检索数据库中近年来的销售数据进行分析和数据挖掘，以预测出季节性、月销售量，以及对商品品种和库存的趋势进行分析，并预测可能要流失的客户，从而有针对性地提出合适的推广活动，进行客户挽留，并发现最可能购买新产品的客户。
精准商品促销。基于已有的海量数据，通过对顾客购买偏好的分析，确定商品促销的目标客户，以此来设计各种商品促销的方案，并可通过商品购买关联分析，采用交叉销售和向上销售的方法，挖掘客户的购买力，实现准确的商品促销。
降低库存成本。通过系统内的数据挖掘系统将企业销售数据和库存数据集中起来，通过数据分析，以决定对哪些商品种类和数量进行增减，确保精确的库存。
事实上，数据挖掘功能已经受到了越来越多的企业的重视，很多CIO在选型时也已开始考虑软件这方面的功能。那么，如何验证软件的这一能力？
专业人士建议，企业在系统选型时可进行多方面测试，比如现场录入一些数据，甚至包括企业准备实行的新编码，上线运行检验，了解该系统数据挖掘功能如何、实效多大，并与企业实际情况结合，评估CRM系统的优劣，最终决定选购对象。
目前不少软件厂商推出免费试用一年的服务承诺，企业用户将有更多的机会对软件系统进行全面检验。
除了常规功能测试外，企业要着重对系统的数据挖掘能力进行测试，通过一段时期运行后，判断其是否真的能将隐藏在系统内庞大的杂乱无章的数据进行有效处理、再加工和整合，从中挖掘出潜在的运行规律，开发出有价值的数据、商机，给公司决策层提供有益支持。这样的软件系统才是真正有价值的优秀协同管理平台系统。
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