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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)知識(shí)管理中的應(yīng)用
[摘要] 隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)的到來(lái)，知識(shí)作為一種重要的經(jīng)濟(jì)資源可以提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，知識(shí)管理作為一種經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略模式越來(lái)越受到企業(yè)的重視。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)庫(kù)和信息決策領(lǐng)域的一個(gè)理論前沿，是知識(shí)發(fā)現(xiàn)的核心部分，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從企業(yè)海量的數(shù)據(jù)和信息中挖掘出有效的知識(shí)，幫助企業(yè)實(shí)施科學(xué)有效的知識(shí)管理，從而提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)企業(yè)科學(xué)、快速與持續(xù)發(fā)展。
[關(guān)鍵詞] 數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)管理知識(shí)知識(shí)管理系統(tǒng)
近年來(lái)，知識(shí)管理飛速發(fā)展，學(xué)者對(duì)知識(shí)管理的研究越來(lái)越深入，知識(shí)管理在企業(yè)中的實(shí)踐也越來(lái)越廣泛。企業(yè)可以廣泛搜集到組織所掌握的技術(shù)訣竅、業(yè)務(wù)資料和長(zhǎng)期實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)等數(shù)據(jù)資料。但如何對(duì)這些數(shù)據(jù)資料進(jìn)行科學(xué)地分析、處理，從而發(fā)掘出對(duì)管理和決策有價(jià)值的信息和知識(shí)，卻是企業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地解決這一問(wèn)題，并且被廣泛應(yīng)用于企業(yè)知識(shí)管理中。企業(yè)要在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中獲勝，必須對(duì)組織中的知識(shí)進(jìn)行整理或收集，形成企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)能力的知識(shí)資本，從而提高企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的常用方法
數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)或模式的過(guò)程，這個(gè)過(guò)程的目標(biāo)是通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的分類(lèi)從而發(fā)現(xiàn)新的信息。數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）指的是從大量數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的、先前未知的、對(duì)決策有潛在價(jià)值的信息和知識(shí)的過(guò)程。
企業(yè)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的一般過(guò)程為：?jiǎn)栴}定義、發(fā)現(xiàn)信息、制訂實(shí)施計(jì)劃、采取行動(dòng)及監(jiān)測(cè)效果等步驟。數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中常采用以下幾種方法：
1.分類(lèi)（有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)）。數(shù)據(jù)挖掘中的分類(lèi)（或有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)）方法在商務(wù)領(lǐng)域普遍存在。人們可以對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，一旦數(shù)據(jù)被分類(lèi)，就可以概括這些不同組的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)分類(lèi)的基本技術(shù)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、決策樹(shù)、貝葉斯信任網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)分析等方法。
2.聚類(lèi)研究（無(wú)指導(dǎo)的學(xué)習(xí)）。聚類(lèi)是一種對(duì)具有共同趨勢(shì)和模式的數(shù)據(jù)元組進(jìn)行分組的方法。聚類(lèi)又稱(chēng)分段，是將數(shù)據(jù)集劃分成若干個(gè)不同組的過(guò)程。聚類(lèi)技術(shù)試圖找出數(shù)據(jù)集中共性和差異，并將具有共性的元組聚合在相應(yīng)的類(lèi)或段中。
3.可視化。可視化即以圖形方式表示數(shù)據(jù)，以圖形方式表示的數(shù)據(jù)易于理解�？梢暬夹g(shù)可以很容易地表示例外情況，例外是其值不在期望范圍的數(shù)據(jù)。
4.關(guān)聯(lián)（貨籃子）分析。關(guān)聯(lián)（或貨籃子，簡(jiǎn)稱(chēng)MB）分析可以發(fā)現(xiàn)給定數(shù)據(jù)集中的頻繁模式，常被用作從產(chǎn)品目錄或零售商店的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)（無(wú)論是有形銷(xiāo)售還是在線銷(xiāo)售）中導(dǎo)出產(chǎn)品和關(guān)聯(lián)的商用信息。
5.Web頁(yè)挖掘。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，web上的信息無(wú)比豐富，web頁(yè)挖掘可以對(duì)web頁(yè)上的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提煉出有價(jià)值的信息。
6.異常性分析。從繁多的數(shù)據(jù)中挖掘出與其他數(shù)據(jù)顯著不同的數(shù)據(jù)。
二、企業(yè)中數(shù)據(jù)、知識(shí)、信息、知識(shí)管理和信息管理的關(guān)系
企業(yè)中數(shù)據(jù)指的是各種未經(jīng)處理的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)等，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理就可以得到一些對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)有利的信息。企業(yè)中的知識(shí)和信息共同構(gòu)成企業(yè)知識(shí)的來(lái)源，知識(shí)不是數(shù)據(jù)和信息的簡(jiǎn)單積累，知識(shí)是一種包括了人員的經(jīng)驗(yàn)、價(jià)值觀、關(guān)聯(lián)關(guān)系，以及專(zhuān)家見(jiàn)解等要素的動(dòng)態(tài)集合。數(shù)據(jù)是形成信息的基礎(chǔ)或組成部分，處理過(guò)的數(shù)據(jù)可以形成信息。信息是知識(shí)的重要組成部分，信息經(jīng)過(guò)加工處理可以變成知識(shí)。
知識(shí)管理是指對(duì)知識(shí)的創(chuàng)新、獲取、加工、存儲(chǔ)、傳播和應(yīng)用的管理，知識(shí)管理的研究存在兩大研究主題：企業(yè)知識(shí)管理和圖書(shū)館知識(shí)管理。企業(yè)知識(shí)管理的內(nèi)容包括：企業(yè)智力資源管理、知識(shí)產(chǎn)權(quán)資源管理、市場(chǎng)資源管理、組織設(shè)計(jì)管理、文化管理、信息化管理。信息管理是為實(shí)現(xiàn)組織目標(biāo)，滿(mǎn)足組織需求，解決組織環(huán)境問(wèn)題而對(duì)信息資源進(jìn)行開(kāi)發(fā)、規(guī)劃、控制、集成、利用的一種戰(zhàn)略管理。信息管理是知識(shí)管理的基礎(chǔ)，知識(shí)管理是信息管理的延伸與發(fā)展。
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