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数据挖掘“三点式”手册(第1页)

时间:2016-10-08 10:21:41 来源:品牌建设 阅读量: 作者:豪禾品牌咨询
作为IBM公司中国区全球商业智能解决方案的资深顾问,郑晓军在与目标用户接触时,曾被问到:"我现在要对客户进行分类,是否应该采用数据挖掘?"郑晓军反问对方:"你想要做什么样的客户划分?如果只是按照传统的客户社会背景划分,那就大没有必要动用数据挖掘;如果想根据客户的行为模式划分,你才用得上数据挖掘。"

这个场景目前在不少中国企业中都会再现。一方面,他们已经开始认识到数据挖掘的意义,对此持积极进取的心态。另外一个方面,他们对于采用数据挖掘应该具备什么样的基础,在实施的过程中应该注意什么问题,怎样才能获得理想的投资回报,却不甚明了。

数据挖掘是高层次的商业智能应用,不是一拍脑子就能上的项目。企业至少应该弄清楚以下三点:起点、难点、重点。

起点:建立数据仓库

企业需要具备什么信息技术基础才能应用数据挖掘技术?较为理想的起点就是建立一个数据仓库。

这个数据仓库里面应保存着所有客户的数据,并且还应有相应的市场竞争对手的相关数据。。数据挖掘的数据应该来自于数据仓库。所用的数据库可以是各种市场上的数据库:IBM、Oracle、Sybase、NCR等等。

有的企业走入了一个误区:在数据仓库还没有建设起来之前,就直接上数据挖掘应用。企业在花了大量人力物力财力之后,却发现这个项目怎么这么难做。结果很有可能放弃,使项目中途夭折。

造成这种结果是因为只看到了数据挖掘的诱人前景,而低估了准备数据的难度。数据挖掘前期的工作量很大,几乎80%的工作都是在准备数据。必须把数据整合、抽取、清洗、转换、装载,在所有数据准备就绪的情况下,来进行数据挖掘,才能有效。

在数据挖掘中有一句至理名言是"垃圾进来,垃圾出去",指的是进来的数据质量不佳,最后的结果一定不理想。数据的质量一方面靠供应商提供的模型来保障,另一方面靠企业自身。如果给出的最初数据不对,模型再好,最后做出的预测也肯定是错的。

企业级数据仓库的建立在国内刚刚起步,主要集中在IT基础建设比较完善的金融电信行业。对大多数企业来说,一开始就建立整个企业的庞大数据库,显然不太现实。

企业可以根据具体的情况,由总部先定下一些规范性文件,授权和指导不同分支机构在此规则之上运作。每个分支机构根据不同的特点分别建立小一点的数据库,但必须互相交流,确保今后可以把不同的数据库整合起来。如此一来,最后企业级数据仓库的建立就水到渠成了。

难点:和业务目标紧密结合

数据挖掘本身并不产生价值,实施了数据挖掘的结果才有价值。如果没有和业务的核心应用紧密相连,促进业务,那么引入数据挖掘就毫无意义。

怎么让数据挖掘与业务目标真正结合?企业需要思考一系列问题:为什么要上数据挖掘?面临什么紧迫的业务挑战?要解决什么主要的业务问题?业务在哪些方面有改进的余地?现在做得不太好的差距何在?这些差距可以通过发现什么规律得到解决?所需要的信息哪些是可以得到的?

不同的行业侧重解决不同的业务问题,有各自的业务痛苦点,比如电信客户的流失最厉害,而银行客户的信贷风险最突出。不同厂商的产品和解决方案也各有长短,在选型的时候要从自身的需求出发,看哪个产品可以带来更好的技术支持,能够帮助解决主要的业务问题。综合考虑以上问题,确立现实的业务目标,在这种思路指导下,才能保证数据挖掘得到最大的投资回报。

数据挖掘项目不同于一般硬件平台的搭建,成功不是IT部门单独能做到的,需要业务部门的参与。数据挖掘要解决的是业务方面的问题,比如银行对客户的分析:哪些是能带来最大利润度的?哪些是流失风险最高的?由此推出针对性的产品套餐服务、市场推广和销售策略。这些都来自于业务部门,而不是技术部门。技术部门是从技术角度提供支持,负责挑选成熟产品,帮助控制实施风险。技术部门和业务部门的密切配合,需要高层领导的重视、介入、规划和主导。

借助数据挖掘实现业务目标,确定可量化的指标也是很有必要的。要明确系统建立后,能达到什么效益,清楚地定出各个阶段不同的KPI(核心绩效指标)来衡量项目是否成功。当达到一个指标时,会激励大家向下一个阶段努力,帮助推进项目的整体进程。

数据挖掘为了服务于业务部门的需求,在做二次应用开发的时候,应该让内部所有的使用者都参与其中,一起去设计。这样建起来的系统才会让他们感觉能为自己所用,用户界面友好,才会时常使用,运转越来越好。如果设计不好,比较难用,使用者就不会愿意使用,达不到促进业务的目的。

数据挖掘是一套整体解决方案,除了技术因素,咨询服务也是很重要的环节。用户在选型规划的时候,除了选择有成熟的产品、领先技术的厂商外,还要看他是否有丰富的实施经验、行业应用经验、项目管理经验,最好在销售产品的同时也能提供商业咨询服务。厂商的这种知识传递能避免用户少走很多弯路。

重点:培养真正消化技术的实施队伍

郑晓军介绍了数据挖掘项目组的具体构成:业务类的市场分析人员;IT的分析人员;数据工程组(负责把数据抽取出来,准备数据,如果有了数据仓库,数据工程组就会相对轻闲一些);业务的用户(他们要参与,要看某个工具是否有用);项目管理员、负责人。

项目组成员所要具备的技能,分为四个方面:了解数据源,了解数据准备过程,了解算法,了解业务。其中数据准备和了解数据源是相关的,了解业务和算法之间的关系最重要。

显然,数据挖掘项目组的成员来自于各个部门,对人员素质的要求是很高的。他们要能够掌握相应的技术匹配和支持服务,才能最大限度地自主应用数据挖掘于业务中。企业内部必须培养一支专门的、真正消化技术的实施队伍,否则是不可能获得成功的。

根据SAS公司的经验,数据挖掘项目是双向互动的过程。在构建实施的过程中,一方面厂商要能把成熟的产品技术、丰富的实践经验、和实用的方法论传递给用户。另一方面用户本身也要消化、应用它。不应用的话,是不会带来任何效益的。

数据挖掘在国外蓬勃发展,很大程度是由于客户成熟度的提高。企业自身将此提高到战略层的高度来重视,而不仅仅是作为IT项目的投入,从业务部门到技术部门都全方位地重视,同时形成相配合相支持的实施队伍。

美林证券公司从1992年就开始建立数据仓库进行数据挖掘了。数据挖掘队伍由开始时只有30余人,几年间扩大成为数百人。同时国外也有一些失败案例,都是因为把数据挖掘当成硬件投入的项目进行管理,忽略了知识的传递、积累,忽略了在方法论指导下的应用。

国内过去一些IT项目失败的主要原因,就在于用户过分依赖厂商,企业自身没有形成一支懂技术、懂业务、懂管理、素质全面的、综合的核心团队。而目前国内凤毛麟角的数据挖掘成功案例,也进一步证明了培养真正消化技术的实施队伍的重要性。

品牌形象设计如宝钢历任领导都非常重视数据仓库项目,每一任领导都亲自参与数据仓库项目的规划。几年来,企业自己已经培养了上千人掌握SAS核心技术的队伍,并且将应用真正深入到了业务中,充分发掘出了数据挖掘的作用。

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