受益于多年來(lái)的完善的信息化建設(shè),包括在ERP系統(tǒng)、倉(cāng)庫(kù)管理、客戶(hù)關(guān)系管理、人事系統(tǒng)等多個(gè)系統(tǒng)的支持下,企業(yè)積累了海量數(shù)據(jù),在信息的豐富度方面達(dá)到了前所未有的速度、厚度、細(xì)度和準(zhǔn)確度。也即是現(xiàn)在比較時(shí)新的“大數(shù)據(jù)時(shí)代”,此時(shí)的數(shù)據(jù)分析,已經(jīng)有了充足的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),關(guān)鍵是如何對(duì)已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行精益化的處理,并將分析結(jié)果運(yùn)用于企業(yè)運(yùn)營(yíng)中。
一、大數(shù)據(jù)時(shí)代呼喚深度挖掘與精細(xì)管理
1.大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)特征。當(dāng)今天下的互聯(lián)網(wǎng)重鎮(zhèn)不外乎哈佛、牛津、耶魯、新加坡國(guó)立等世界頂級(jí)的一流大學(xué),有一位教授在這結(jié)互聯(lián)網(wǎng)重鎮(zhèn)都曾有過(guò)任教經(jīng)歷,他就是維克托·邁爾·舍恩伯格,他第一次將大數(shù)據(jù)時(shí)代以其獨(dú)特的視角擺在世人的面前。大數(shù)據(jù)時(shí)代所帶來(lái)的信息風(fēng)暴已經(jīng)來(lái)襲,大數(shù)據(jù)時(shí)代所帶來(lái)的信息風(fēng)暴已經(jīng)開(kāi)始沖擊我們的時(shí)代并正在改變著我們的生活、工作、學(xué)習(xí)以及思維方式,大數(shù)據(jù)時(shí)代開(kāi)啟了一個(gè)嶄新的屬于信息的時(shí)代,并且,大數(shù)據(jù)時(shí)代終將促成我們這個(gè)世界的轉(zhuǎn)型與巨變。大數(shù)據(jù)時(shí)代所帶來(lái)的不僅僅是思維的變革,還將帶給世人商業(yè)變革與管理變革。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的最大的特征就是數(shù)據(jù)量已經(jīng)達(dá)到了令人無(wú)法想像的巨大程度,據(jù)統(tǒng)計(jì),人類(lèi)有史以來(lái)的全部數(shù)據(jù)之中的百分之九十以上均為近兩年內(nèi)由人類(lèi)產(chǎn)生的。由此可見(jiàn),大數(shù)據(jù)時(shí)代真的來(lái)臨了!大數(shù)據(jù)時(shí)代不僅存在著數(shù)據(jù)量極為巨大的特征,而且還存在著巨大的數(shù)據(jù)量之中所包含的信息量巨大的特征。這些海量的數(shù)據(jù)必然給處理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)帶來(lái)極大的困難。但是,一旦掌握了處理與分析海量數(shù)據(jù)的手段與方法,你將獲得在大數(shù)據(jù)時(shí)代的海洋中扮演一個(gè)海上騎鯨客的自由。
2.大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)涵。大數(shù)據(jù)時(shí)代是近兩年來(lái)的一場(chǎng)極具顛覆性的數(shù)據(jù)革命,大數(shù)據(jù)時(shí)代所帶來(lái)的數(shù)據(jù)革命不僅將會(huì)對(duì)人們的生產(chǎn)生活帶來(lái)巨大的影響,而且還將對(duì)企業(yè)的決策、企業(yè)的組織、企業(yè)的業(yè)務(wù)流程等產(chǎn)生至關(guān)重要的影響,甚至大數(shù)據(jù)時(shí)代還將在某種程度上對(duì)于國(guó)家的治理模式產(chǎn)生非凡的影響。在大數(shù)據(jù)時(shí)代之中,人與人之間的界限已經(jīng)完全模糊到?jīng)]有國(guó)界,甚至于完全沒(méi)有任何疆界。值得指出的是,在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代,最為寶貴的資產(chǎn)已經(jīng)從其他種種轉(zhuǎn)變成了數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)才是這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代的最為寶貴的財(cái)富。然而這些海量的“寶貴財(cái)富”卻猶如一座藏寶之山一樣,被層層包裹著,這就需要人們利用工具將這座藏寶之山打開(kāi),而開(kāi)山的工具就是一一數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘在英文中的本意為數(shù)據(jù)勘探,這生動(dòng)而形象地形容了人們從海量數(shù)據(jù)之中探索其內(nèi)在規(guī)律的艱辛的過(guò)程。
數(shù)據(jù)挖掘即指通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,并且通過(guò)數(shù)理模型對(duì)企業(yè)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行整理與分析,以試圖幫助企業(yè)了解其不同的客戶(hù)或不同的市場(chǎng)劃分,借以得出消費(fèi)者的喜好及其行為方式的一種從海量數(shù)據(jù)中找出企業(yè)所需的方法。海量數(shù)據(jù)之中隱藏著企業(yè)所需的某種規(guī)律性的東西,經(jīng)過(guò)建模以后就可以利用模型自動(dòng)地從海量數(shù)據(jù)中找到這種關(guān)聯(lián)性。數(shù)據(jù)挖掘通常會(huì)用到統(tǒng)計(jì)分析的一些具體方法以及聯(lián)機(jī)分析與處理系統(tǒng)、情報(bào)檢索系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)、專(zhuān)家系統(tǒng)及模式識(shí)別系統(tǒng)等科學(xué)方法。
3.大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)精細(xì)管理的含義。自2012年大數(shù)據(jù)時(shí)代徹底扎根落地,僅僅過(guò)了一年時(shí)間即已遍地開(kāi)花,多家專(zhuān)業(yè)級(jí)的互聯(lián)網(wǎng)機(jī)構(gòu)的預(yù)測(cè)顯示,2012年的大數(shù)據(jù)市場(chǎng)增速即高達(dá)40%, 2013年還將翻上一番。僅就我國(guó)的大數(shù)據(jù)發(fā)展前景來(lái)看,我國(guó)的工業(yè)信息化、信息產(chǎn)業(yè)化、城鎮(zhèn)信息化、農(nóng)業(yè)信息化、教育信息化、軍事信息化等其發(fā)展的過(guò)程中必將產(chǎn)生數(shù)量龐大的數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)的市場(chǎng)可謂灸手可熱,這為我國(guó)的數(shù)據(jù)精細(xì)管理提供了跨越式的發(fā)展?jié)摿Α?/span>
大數(shù)據(jù)的精細(xì)管理永無(wú)止境,其原因在于隨著大數(shù)據(jù)的作業(yè)模型的不斷改進(jìn)與擬合,對(duì)大數(shù)據(jù)的研判、分析、處理與應(yīng)用也在不斷進(jìn)步。以我國(guó)的目前的狀況而言,我們并不缺少大數(shù)據(jù),缺少的是對(duì)于大數(shù)據(jù)的真正的精細(xì)管理。大數(shù)據(jù)的精細(xì)管理工具首先要從數(shù)據(jù)采集工作開(kāi)始,數(shù)據(jù)的采集越詳細(xì),所得到的資料越完備,這樣在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理時(shí)才能夠得到更多的有用的信息。我國(guó)目前許多大型互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)都十分重視基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集,因?yàn),基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集對(duì)于未來(lái)的數(shù)據(jù)精細(xì)管理至關(guān)重要,對(duì)于后續(xù)的強(qiáng)化的數(shù)據(jù)分析舉足輕重。下面試舉一例,說(shuō)明大數(shù)據(jù)的精細(xì)管理對(duì)于企業(yè)的重要價(jià)值。例如:原來(lái)做庫(kù)存周轉(zhuǎn)分析時(shí),一般每月做一次產(chǎn)品大歲愁的周轉(zhuǎn)分析,F(xiàn)在,借助信息系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù),已能夠細(xì)至每一天、每一種物料、每一次進(jìn)出庫(kù)、每一個(gè)批次的數(shù)據(jù),系統(tǒng)是否就可以結(jié)合次日的生產(chǎn)銷(xiāo)售計(jì)劃計(jì)算出即時(shí)的細(xì)到每一個(gè)庫(kù)存量單位的存貨周轉(zhuǎn)率。這種精細(xì)的分析就賦予了數(shù)據(jù)新的意義和作用。
4.大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)精細(xì)管理的意義。大數(shù)據(jù)時(shí)代無(wú)論是數(shù)據(jù)挖掘還是對(duì)于數(shù)據(jù)的精細(xì)管理都有著任何其他工作所無(wú)法替代的非凡的意義,因?yàn)橥赋鰧?duì)于大數(shù)據(jù)的分析,我們可以針對(duì)現(xiàn)有的企業(yè)決策提供以強(qiáng)大數(shù)據(jù)支持的決策意見(jiàn)與建議。目前,幾乎所有的世界五百?gòu)?qiáng)的企業(yè)中管理建議的提出無(wú)不需要數(shù)據(jù)做為其理論依據(jù),即便是我國(guó)國(guó)內(nèi)的中小企業(yè)在分析問(wèn)題、解決問(wèn)題時(shí)也已經(jīng)開(kāi)始傾向于數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà),不掌握大量數(shù)據(jù)是無(wú)法提出科學(xué)合理的建議的。此外,數(shù)據(jù)量積累到了一定程度,數(shù)據(jù)自己是會(huì)說(shuō)話(huà)的,這時(shí),通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的在線(xiàn)分析與處理之后就可以從這些海量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)企業(yè)所需要的商機(jī)。海量的交易數(shù)據(jù)中隱藏著客戶(hù)的喜好與市場(chǎng)細(xì)分化的細(xì)微的差異性以及市場(chǎng)未來(lái)的可能的發(fā)展趨勢(shì),這些對(duì)于企業(yè)的生存發(fā)展都具有著極其重要的意義,哪個(gè)企業(yè)更加了解市場(chǎng),哪個(gè)企業(yè)更加接近市場(chǎng),哪個(gè)企業(yè)就將從競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。我國(guó)的傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理思維方式僅漢關(guān)注于靜態(tài)程序所預(yù)先提供給企業(yè)的幾項(xiàng)固定的內(nèi)置功能,這些預(yù)先內(nèi)置的功能所能夠帶給企業(yè)的幫助十分有限,企業(yè)必須還必須依靠海量數(shù)據(jù)的分析以更好地為客戶(hù)服務(wù),更好地占領(lǐng)差異化市場(chǎng),更好地完善企業(yè)內(nèi)部的各項(xiàng)工作。
二、數(shù)據(jù)深度挖掘初探
基于大數(shù)據(jù)的深度挖掘源于企業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)資源開(kāi)發(fā)的迫切需求,任何擁有大量寶貴數(shù)據(jù)資源的企業(yè)都希望從其所擁有的寶貴數(shù)據(jù)資源之中提煉出有益的信息與線(xiàn)索。深度數(shù)據(jù)挖掘通常包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作、數(shù)據(jù)挖掘工作以及結(jié)果表達(dá)與解釋工作。數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的所使用的主要手段包括關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析、分類(lèi)分析、異常分析、特異群組分析以及演變態(tài)勢(shì)分析等。
運(yùn)用某一數(shù)據(jù)中的差異性建立分類(lèi)模型,比如建立企業(yè)客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)數(shù)量的分類(lèi)時(shí)可以將客戶(hù)按照數(shù)量劃分為大宗VIP客戶(hù)、大客戶(hù)、中客戶(hù)、小客戶(hù)、散戶(hù)。分歲愁的作用十分明顯,就在于能夠在細(xì)分化的狀態(tài)下找到更有價(jià)值的客戶(hù)群體并對(duì)其實(shí)施行之有效的針對(duì)性營(yíng)銷(xiāo)。在進(jìn)行正式的分類(lèi)之前可以先進(jìn)行一個(gè)估計(jì)的過(guò)程,可以使用估計(jì)的數(shù)值對(duì)于目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)分類(lèi),然后再根據(jù)閾值進(jìn)行修正,直到閾值達(dá)到盡善盡美的程度為止。
預(yù)測(cè)是數(shù)據(jù)深度挖掘的不可或缺的手段之一,預(yù)測(cè)亦是較之分類(lèi)等更為高級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用過(guò)程。因?yàn)轭A(yù)測(cè)不僅要對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì),還要對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)判。這就需要對(duì)大數(shù)據(jù)集及其所代表的現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行建模與抽象,以模擬的手段得到大數(shù)據(jù)的基本模型,這一基本模型必須進(jìn)行信度與效度的檢驗(yàn),并應(yīng)排除各種能夠推翻模型的可能。建模只是模擬數(shù)據(jù)的產(chǎn)生過(guò)程,通過(guò)這一過(guò)程即可對(duì)于未來(lái)的趨勢(shì)進(jìn)行較為精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。雖然過(guò)去大數(shù)據(jù)只能代表過(guò)去,但是由于我們已經(jīng)模擬了其產(chǎn)生的基本機(jī)制這就使得預(yù)測(cè)未來(lái)成為可能。過(guò)去與現(xiàn)在的數(shù)據(jù)之所以彌足珍貴是因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)之中已經(jīng)在孕育著未來(lái)。預(yù)測(cè)是如此的復(fù)雜,以至于據(jù)目前的不完全統(tǒng)計(jì),各種預(yù)測(cè)模型已經(jīng)多達(dá)百余種,即使是最常用的也在數(shù)十種。由于現(xiàn)實(shí)的情況十分復(fù)雜,因此,這里需要指出的是,雖然預(yù)測(cè)技術(shù)已經(jīng)取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展,但是,科學(xué)來(lái)說(shuō),任何預(yù)測(cè)都無(wú)法替代現(xiàn)實(shí)。而且任何既有的預(yù)測(cè)模型都不如為既有數(shù)據(jù)量身定造出來(lái)的模型更符合當(dāng)前的業(yè)務(wù)。目前已知的可以運(yùn)用于企業(yè)級(jí)應(yīng)用的預(yù)測(cè)模型包括:多元回歸、非線(xiàn)性回歸、趨勢(shì)分析、AR模型、MA模型、序列、灰度、指測(cè)等等預(yù)測(cè)模型。矩陣實(shí)驗(yàn)室、SPSS, SAS等專(zhuān)業(yè)級(jí)統(tǒng)計(jì)應(yīng)用軟件包為深度數(shù)據(jù)挖掘提供了便利。
三、數(shù)據(jù)精細(xì)管理淺析
如果說(shuō)對(duì)于大數(shù)據(jù)的深度挖掘賦予了企業(yè)非凡的洞察力的話(huà),那么精細(xì)的大數(shù)據(jù)管理則為企業(yè)提供了可持續(xù)發(fā)展的數(shù)據(jù)管理方面的保障。我們通常會(huì)定義大于百T的數(shù)據(jù)量為大數(shù)據(jù),如此龐大的數(shù)據(jù)量以目前的科技發(fā)展水平不太可能出現(xiàn)于尋常百姓之家,甚至某些中小企業(yè)數(shù)十年的數(shù)據(jù)量也達(dá)不到這種水平,因此,大數(shù)據(jù)的精細(xì)管理目前僅限于大型企業(yè),尤其是互聯(lián)網(wǎng)或其他高科技企業(yè)。無(wú)論是以利潤(rùn)為中心,或是以客戶(hù)為中心,大數(shù)據(jù)的精細(xì)管理都可以轉(zhuǎn)換為企業(yè)發(fā)展的一種潛移默化的推動(dòng)力量。大數(shù)據(jù)精細(xì)管理為管理工作提供了“有據(jù)可依”的監(jiān)察與管理基礎(chǔ),同時(shí)大數(shù)據(jù)精細(xì)管理也為差異化競(jìng)爭(zhēng)提供了原始理論的強(qiáng)而有力的支撐,從數(shù)據(jù)挖掘的角度來(lái)看,大數(shù)據(jù)的精細(xì)管理也為數(shù)據(jù)挖掘的順暢進(jìn)行提供了強(qiáng)勁的“數(shù)據(jù)樞紐”的作用。
隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨緩態(tài)勢(shì)在我國(guó)企業(yè)中的全面顯現(xiàn),我國(guó)的越來(lái)越多的大型企業(yè)開(kāi)始出現(xiàn)了“銷(xiāo)售增量不增收”的尷尬局面,雖然大的經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)此責(zé)無(wú)旁貸,但是,我們也應(yīng)該看到大型企業(yè)由于大數(shù)據(jù)的精細(xì)管理存在著嚴(yán)重問(wèn)題而導(dǎo)致的企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)缺乏方向性、缺乏針對(duì)性,企業(yè)的多種經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)缺乏導(dǎo)向性、缺乏向心性等方面的問(wèn)題。
四、結(jié)語(yǔ)
大數(shù)據(jù)時(shí)代的概念的出現(xiàn)截止目前為止雖不過(guò)才短短數(shù)年的時(shí)間,但是由其引發(fā)的數(shù)據(jù)時(shí)代的挖掘與管理革命已經(jīng)發(fā)展得如火如茶。這不僅反映了我國(guó)的大型企業(yè)的數(shù)據(jù)觸角已經(jīng)十分靈敏,也從一個(gè)側(cè)面印證了大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)的精細(xì)管理的劃時(shí)代的意義。
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本文標(biāo)題:芻議大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘與精細(xì)管理