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數(shù)據(jù)挖掘技術在業(yè)務流程重組中的應用
1 引言
業(yè)務流程重組(Business Process Reengineering,簡稱BPR)是重新設計生產(chǎn)過程以提高生產(chǎn)效益,促進企業(yè)資源計劃(Ente印riseResourceplanning,簡稱ERP)系統(tǒng)在企業(yè)中運行的一項方法。如何行之有效的實施BPR以及怎樣實施,是當今許多管理者熱切關注的問題。Intemet的普及和信息技術的發(fā)展,各種數(shù)據(jù)劇增,數(shù)據(jù)挖掘技術能夠從大量的數(shù)據(jù)中提取、組合人們需求的數(shù)據(jù)來指導生產(chǎn)、預測生產(chǎn)目標以及給決策者提供決策,成為有效查找、搜索和利用數(shù)據(jù)的技術之一。在BPR中運用數(shù)據(jù)挖掘技術能夠幫助管理者發(fā)現(xiàn)那些隱含的對實施生產(chǎn)有價值的數(shù)據(jù),從而對企業(yè)業(yè)務流程分析和重組提供支持。
2 數(shù)據(jù)挖掘技術(DataMining,簡稱DM)
數(shù)據(jù)挖掘就是從數(shù)據(jù)庫中抽取隱含的具有潛在用途信息的過程。利用數(shù)據(jù)挖掘技術,企業(yè)能夠從數(shù)據(jù)倉庫的大量信息中獲得對生產(chǎn)經(jīng)營有用的數(shù)據(jù),預測生產(chǎn)前景和生產(chǎn)的具體活動,幫助生產(chǎn)決策者制定具有前瞻性的合理決定。數(shù)據(jù)挖掘技術已經(jīng)在零售與批發(fā)、制造、保險、軟件開發(fā)、股票市場、運輸?shù)壬鐣a(chǎn)的許多領域得到應用并取得了一定的經(jīng)濟效益。例如利用DM的購物籃分析可以幫助零售商制定營銷策略如協(xié)助貨架布置、促銷活動時間、促銷商品組合以及了解滯銷和暢銷商品狀況等。
常用的DM技術有以下幾類:
(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(NeuralNetWOrks)。它是多年來科研人員進行人腦神經(jīng)學習機能模擬的成果,經(jīng)過訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡就像具有某種專門知識的“專家”,可以像人一樣從經(jīng)驗中學習。
(2)決策樹(Decisiontrees)。在知識工程領域,決策樹是一種簡單的知識表示方法,它將事例逐步分類代表不同的類別。由于分類規(guī)則是比較直觀的,因而比較易于理解。它使用一組用屬性描述的訓練例,按屬性值構造一棵樹(二叉或多叉樹),從根節(jié)點到葉節(jié)點代表一條規(guī)則,葉節(jié)點就是一個類,由這棵樹對另一組測試例進行分類或預測。
(3)粗糙集(roughset)方法。粗糙集理論可以用于分類,發(fā)現(xiàn)不準確數(shù)據(jù)或噪聲數(shù)據(jù)內(nèi)在的結構聯(lián)系?,F(xiàn)實世界的數(shù)據(jù),通常有些類不能被可用的屬性區(qū)分,通過引人不可區(qū)分關系作為粗糙集理論的基礎,粗糙集可以用來近似地定義這種類,并在此基礎上定義了上下近似等概念,粗糙集理論能夠有效地逼近這些不精確概念。
(4)基于事例的推理方法(case一basedreasoning,簡稱CBR)。這種方法的思路非常簡單,當預測未來情況或進行正確決策時,系統(tǒng)尋找與現(xiàn)有情況相類似的事例,并選擇最佳的相同的解決方案,這種方法能用于很多問題求解。
2.1數(shù)據(jù)挖掘的功能
數(shù)據(jù)挖掘的功能在于可以挖掘到怎樣的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘的任務概括為以下幾個方面:
(1)描述:用概括精確的方式描繪每個類或概念,將此類或概念與一個或多個對比類或概念的一般特征比較。比如,利用查詢語言查找數(shù)據(jù)庫中2儀陣年銷售增加20%的軟件產(chǎn)品,收集這些產(chǎn)品的特征,將它們與同時期銷售下降10%的那些產(chǎn)品進行比較。
(2)關聯(lián)分析:通過發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)而總結關聯(lián)規(guī)則。比如通過發(fā)現(xiàn)顧客放入其購物籃中不同商品之間的聯(lián)系,分析顧客購買習慣從而了解哪些商品頻繁的被同時買走。
(3)分類和預測:找出類或概念的模型,以便能夠使用模型預測目標類的值或者標記未知的類。例如,根據(jù)銷售情況對已經(jīng)銷售的商品分類,由不同分類中商品的特性導出各自的模型,根據(jù)模型可以理解銷售活動對產(chǎn)品銷售的影響,幫助銷售者設計以后的銷售活動。
(4)演變建模:根據(jù)隨時間變化的數(shù)據(jù)分析,總結規(guī)律或趨勢進而建模。例如,從過去幾年的某個股票交易市場的數(shù)據(jù)研究可以總結整個股票交易市場或特定公司股票的演變規(guī)律,幫助預測未來的股票市場。
(5)聚類分析:把具有高相似性的對象分為一個對象類,使它與剩下的對象相區(qū)別。
(6)背離分析:找出與一般數(shù)據(jù)模型不一致的數(shù)據(jù)或者類,用來分析異常情況。
2.2企業(yè)受益于DM
企業(yè)在組織中利用DM技術可以得到很大的收益,比如理解消費者的消費行為調(diào)整銷售策略,制定更好的網(wǎng)站宣傳策略等等。
利用DM可以統(tǒng)計新客戶的數(shù)量,預測相關聯(lián)產(chǎn)品銷售的可能性,理解哪一類的消費群體頻繁的購買哪些類的產(chǎn)品,分析顧客二次光顧商家或者其網(wǎng)站的可能性等。利用DM還可以為商家挑選出更好的網(wǎng)站設計風格以適應消費者的喜好,幫助商家確定網(wǎng)站中哪些版面受消費者歡迎哪些版面應該改進,還可以針對不同消費者的上網(wǎng)習慣進行個性化的廣告投遞等。
3 基于DM技術的BPR
BPR是企業(yè)適應新時代需求,加速自身發(fā)展,增加競爭優(yōu)勢的策略之一。一個企業(yè)要想適應外界環(huán)境的迅速變化,要能在激烈的競爭中求生存、求發(fā)展,就不僅要采用先進的科學技術,而且要盡快地改變與現(xiàn)代化生產(chǎn)經(jīng)營不相適應的管理方式。從整體上看,企業(yè)的管理方式正從工業(yè)社會的生產(chǎn)管理向信息經(jīng)濟時代的創(chuàng)新管理和信息資源管理轉變,也就是說信息時代的企業(yè)不再是過去那種以單純金融資本或自然資源來表明本企業(yè)與其他企業(yè)的不同,而是通過管理獲取競爭優(yōu)勢。
3.1BPR的內(nèi)涵
BPR是對經(jīng)營過程進行徹底的反思和根本性的改變,使企業(yè)在成本、產(chǎn)品質(zhì)量、服務和運作速度關鍵部分上取得顯著提高以適應市場需求的過程。信息技術的發(fā)展以及管理理論的不斷完善為BPR的實施提供了有利條件。BPR涉及到以下幾個方面:
(1)經(jīng)營理念的改變。徹底性的重新設計要求徹底擺脫舊的不適應時代需求的經(jīng)營理念,應該以顧客為中心考慮經(jīng)營目標和戰(zhàn)略導向,根據(jù)顧客需求考慮應設置哪些經(jīng)營過程。
(2)人的轉變。高層領導者要有富于革新、勇于向風險挑戰(zhàn)的精神;企業(yè)內(nèi)部員工也應該適應時代要求提高自身素質(zhì),勇于接受新事物。
(3)組織重構。按具體項目組成面向經(jīng)營過程的職能部門。部門內(nèi)部各成員的作用和職責分工明確,擁有自主決策權。各部門之間有機合作,企業(yè)利用網(wǎng)絡加速信息傳遞,實現(xiàn)信息共享,成為協(xié)向土作的組織。
(4)技術重構。先進的信息技術改造企業(yè)的信息基礎結構,譬如利用建模仿真土具可以重新設計經(jīng)營過程;采用計算機網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)庫和多媒體等技術建立覆蓋整個企業(yè)的信息網(wǎng)絡,使每位員工通過網(wǎng)絡就可得到與自己業(yè)務有關的各種信息;利用專家系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng),可以使原來只能由專業(yè)技術人員和領導承擔的工作轉為由一般員工也可以承擔等。
(5)信息重構。將舊的經(jīng)營過程中使用的信息根據(jù)生產(chǎn)經(jīng)營過程的不同需求重新組合排列,并且利用先進的信息技術收集對經(jīng)營過程有用的信息并進行分析,使之成為有價值的能夠為決策者提供決策幫助的信息或知識。
3.2一種DM/BPR框架
在實施BPR的過程中,要求企業(yè)從大量的數(shù)據(jù)中收集整理推進BPR所需的數(shù)據(jù),例如制定新的企業(yè)文化,重構計劃所需的各項評價指標以及員工適應新的工作流程所需的技術知識等。利用數(shù)據(jù)挖掘技術能夠幫助高層管理者以及決策者從企業(yè)的數(shù)據(jù)庫中抽取有用、相關的隱含數(shù)據(jù)來實施新的經(jīng)營模式。
數(shù)據(jù)庫中存儲著在舊的經(jīng)營過程中積累下來的經(jīng)營目標、技術信息、管理制度、銷售數(shù)據(jù)、服務制度、統(tǒng)計數(shù)據(jù)以及領導角色定位等數(shù)據(jù)。對于新的經(jīng)營模式所需要的數(shù)據(jù),需要對以往的數(shù)據(jù)進行精確的分析和驗證,重新組合。利用DM技術分析這些舊的數(shù)據(jù),建立模型,可以對新的經(jīng)營模式做出預測,并且可以發(fā)現(xiàn)隱含的、未知的、對新的經(jīng)營模式有用的數(shù)據(jù),管理者和決策者把這些數(shù)據(jù)運用到BPR當中,指導新的生產(chǎn)經(jīng)營活動。DM/BPR框架見圖1要想 達 到 BPR的任務也就是使企業(yè)的業(yè)績有顯著的提高,就需要從大量數(shù)據(jù)中深層分析,找到有利析處理,為其提供全面的數(shù)據(jù)倉庫解決方案。
3.2合作模式和策略
聯(lián)合研究實驗室的建立和發(fā)展,可以按照循序漸進,水到渠成的模式運作。首先 ,可以通過定期開展技術經(jīng)驗交流活動,由廠商提供或捐贈數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能系統(tǒng)和軟件,提供相關培訓課程和教材,作為商業(yè)智能與數(shù)據(jù)倉庫教學和科研使用,為雙方下一步共建研究實驗室奠定堅實的基礎。然后 ,基于雙方在數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能領域的強大優(yōu)勢,以及對該市場巨大發(fā)展?jié)摿Φ囊恢鹿沧R,共建商業(yè)智能與數(shù)據(jù)倉庫研究實驗室。
商業(yè)智能與數(shù)據(jù)倉庫聯(lián)合實驗室將在雙方的指導和管理下運作:
供應商負責提供先進的設備、開發(fā)工具和規(guī)范化的研究實驗環(huán)境,包括DW/Bl系統(tǒng)服務器、系統(tǒng)軟件平臺、數(shù)據(jù)遷移服務器、存儲網(wǎng)絡等相關的硬件設備平臺,包括相關軟件產(chǎn)品。并長期提供參與項目的技術人員,并負責為研究中心培訓講師和技術骨干。并承諾提供長期的支持,不遺余力地將這些一流的技術和相關經(jīng)驗及知識引進中國。聯(lián)合 實 驗 室建設,學院將提供研究中心和辦公場地、網(wǎng)絡、教師及學生資源,并負責研究中心及配套硬件和軟件的日常管理和維護工作。
聯(lián)合實驗室除了擔負起數(shù)據(jù)倉庫及商業(yè)智能教學和研究的重任,每年將為中國市場培養(yǎng)數(shù)百名數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能的專業(yè)人才,提升我國大學在該領域的教育和科研水平,推動數(shù)據(jù)倉庫技術在政府和其他行業(yè)的應用。另外,還將承擔相關認證的培訓工作,使其成為我國數(shù)據(jù)倉庫及商業(yè)智能教學、科研和人才培養(yǎng)基地,并成為國際知名廠商商業(yè)智能與數(shù)據(jù)倉庫用戶和所需人才的培訓基地。這種面向市場服務社會的合作,為我國數(shù)據(jù)倉庫專業(yè)人才職業(yè)技能培訓,以及國際化IT公司人才資源培養(yǎng)方面開創(chuàng)了一條更高層次的合作道路。
聯(lián)合實驗室還將共同選擇一些具有攻關價值的前瞻性課題和核心技術、長遠性和實用性的研究項目,通過合作研究和聯(lián)合項目,發(fā)展商業(yè)智能與數(shù)據(jù)倉庫的核心技術和創(chuàng)新應用,并在原有數(shù)據(jù)倉庫平臺上開發(fā)出適用于我國各行業(yè),尤其是金融、保險、證券、稅務等行業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能應用系統(tǒng)。(萬方數(shù)據(jù))
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