基于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)競爭情報(bào)系統(tǒng)分析

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1.企業(yè)競爭情報(bào)系統(tǒng)

1.1什么是競爭情報(bào)？

競爭情報(bào)（Competitive Intelligence，簡稱CI）是能夠系統(tǒng)化的對(duì)那些可能影響公司計(jì)劃、決策和運(yùn)營的外部信息進(jìn)行采集、分析和管理所形成的知識(shí)性信息。它主要通過合法手段從公開信息資源中依靠方法和工具收集和分析競爭對(duì)手的能力、弱點(diǎn)和意圖等。其主要面向服務(wù)對(duì)象從研發(fā)和市場的具體業(yè)務(wù)到宏觀戰(zhàn)略決策等。

美國競爭情報(bào)從業(yè)者協(xié)會(huì)給出了一個(gè)競爭情報(bào)的標(biāo)準(zhǔn)模型（圖1）：

1.2什么是企業(yè)競爭情報(bào)系統(tǒng)？

競爭情報(bào)系統(tǒng)（Competitive Intelligence System，簡稱CIS）是在企業(yè)競爭戰(zhàn)略管理實(shí)踐中出現(xiàn)的新概念。中國科技情報(bào)學(xué)會(huì)競爭情報(bào)分會(huì)名譽(yù)理事長包昌火先生認(rèn)為，競爭情報(bào)系統(tǒng)是以人的智能為主導(dǎo)、信息網(wǎng)絡(luò)為手段、增強(qiáng)企業(yè)競爭力為目標(biāo)的人機(jī)結(jié)合的競爭戰(zhàn)略決策支持和咨詢系統(tǒng)。競爭情報(bào)系統(tǒng)可為企業(yè)贏得競爭優(yōu)勢提供強(qiáng)有力的智力支持和情報(bào)保障。

企業(yè)競爭情報(bào)系統(tǒng)主要由三個(gè)子系統(tǒng)組成：競爭情報(bào)收集子系統(tǒng)；競爭情報(bào)分析子系統(tǒng)；競爭情報(bào)服務(wù)子系統(tǒng)。競爭情報(bào)收集子系統(tǒng)是企業(yè)CIS的重要構(gòu)成，它是企業(yè)CIS的輸入系統(tǒng)，是競爭情報(bào)工作的基礎(chǔ)。因此，它的工作質(zhì)量和速度，決定著企業(yè)CIS的效能和效益。競爭情報(bào)分析子系統(tǒng)是企業(yè)競爭情報(bào)系統(tǒng)（CIS）的核心，是競爭情報(bào)的“制造車間”。它是以人的智力為主導(dǎo)，通過“黑箱”操作實(shí)行信息的集成、重組和智化。CIS及其企業(yè)競爭情報(bào)中心（CIC）的專職和兼職分析人員采用人工分析與機(jī)助分析相結(jié)合的手段，將競爭情報(bào)采集子系統(tǒng)所收集的信息有序化、系統(tǒng)化、層次化，將Information轉(zhuǎn)化為Intelligence，“生產(chǎn)”出真正有用的競爭性情報(bào)。競爭情報(bào)服務(wù)子系統(tǒng)是企業(yè)CIS的輸出系統(tǒng)，它的主要功能是面向企業(yè)各級(jí)決策層和各類用戶提供情報(bào)產(chǎn)品和情報(bào)服務(wù)。因此，它的高效與否，關(guān)系到企業(yè)CIS的形象和成敗。

可以認(rèn)為，企業(yè)CIS的收集、分析、服務(wù)三個(gè)工作流程呈一個(gè)金字塔型。競爭情報(bào)收集子系統(tǒng)就位于這個(gè)金字塔的最底層，而競爭情報(bào)分析子系統(tǒng)、競爭情報(bào)服務(wù)子系統(tǒng)分別構(gòu)成了該塔型的中間層和最高層。

2.數(shù)據(jù)挖掘

2.1數(shù)據(jù)挖掘的概念

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，簡稱DM）就是利用各種分析工具從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的，但卻非常有用的信息、模式（規(guī)則）和趨勢，這種模型能對(duì)未來作出預(yù)測和評(píng)估。要發(fā)現(xiàn)那些不能靠直覺發(fā)現(xiàn)的信息或知識(shí)，甚至是違背直覺的信息或知識(shí)。目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)不是一個(gè)新名詞，它最早成功應(yīng)用于高投入、高風(fēng)險(xiǎn)、高回報(bào)的金融領(lǐng)域，現(xiàn)在正在不斷向電信、保險(xiǎn)、零售等客戶資源信息密集的行業(yè)拓展。

2.2數(shù)據(jù)挖掘的一般過程

數(shù)據(jù)挖掘的一般過程由六個(gè)階段組成：（圖2）

（1）定義問題：首先明確定義將要解決的問題。所以，數(shù)據(jù)挖掘者要熟悉該行業(yè)的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)問題，缺乏這些，就不能夠充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值，很難得到正確的結(jié)果。模型的建立取決于問題的定義，有時(shí)相似的問題，所要求的模型幾乎完全不同。

（2）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：有些人喜歡將數(shù)據(jù)挖掘看作一個(gè)不可思議的過程，認(rèn)為它吞進(jìn)的是原始數(shù)據(jù)，吐出來的則是鉆石。而數(shù)據(jù)準(zhǔn)備則是這個(gè)過程的核心。這一階段又可分為3個(gè)子步驟：數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)集成將多文件或多數(shù)據(jù)庫運(yùn)行環(huán)境中的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，解決語義模糊性、處理數(shù)據(jù)中的遺漏和清洗臟數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)選擇的目的是辨別出需要分析的數(shù)據(jù)集合，縮小處理范圍，提高數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量。預(yù)處理是為了克服目前數(shù)據(jù)挖掘工具的局限性。

（3）確定主題：數(shù)據(jù)挖掘過程的第三步是確定研究主題。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)經(jīng)常需要回溯的過程。因此，沒有必要在數(shù)據(jù)完全準(zhǔn)備好之后才開始進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。隨著時(shí)間的推移，你所使用的數(shù)據(jù)、你對(duì)它們分組的方式以及數(shù)據(jù)清洗的效果等都將改變，并有可能改進(jìn)整個(gè)模型。這一步會(huì)涉及到了解研究主題的局限性，選擇待完成的良好研究主題，確定待研究的合適的數(shù)據(jù)元素，以及決定如何進(jìn)行數(shù)據(jù)操作等。

（4）讀入數(shù)據(jù)并建立模型：一旦確定要輸入的數(shù)據(jù)之后，接著就是要用數(shù)據(jù)挖掘工具讀入數(shù)據(jù)并從中構(gòu)造出一個(gè)模型。根據(jù)所選用的數(shù)據(jù)挖掘工具的不同，所構(gòu)造出的數(shù)據(jù)模型也會(huì)有很大的差別。

（5）挖掘操作：依照上述準(zhǔn)備工作，利用選好的數(shù)據(jù)挖掘工具在數(shù)據(jù)中查找。這個(gè)搜索過程可以由系統(tǒng)自動(dòng)執(zhí)行，自底向上搜索原始事實(shí)以發(fā)現(xiàn)它們之間的某種聯(lián)系，也可以加入用戶交互過程，由分析人員主動(dòng)發(fā)問，從上到下地找尋以驗(yàn)證假設(shè)的正確性。對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的搜索過程需要反復(fù)多次，通過評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果以不斷調(diào)整數(shù)據(jù)挖掘的精度，以達(dá)到發(fā)現(xiàn)知識(shí)的目的。

（6）結(jié)果表達(dá)和解釋：根據(jù)最終用戶的決策目標(biāo)對(duì)提取的信息進(jìn)行分析，把最有價(jià)值的信息區(qū)分出來，并且通過決策支持工具提交給決策者。

3.基于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)競爭情報(bào)系統(tǒng)模型

知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)、信息成為重要的經(jīng)濟(jì)資源，隨著信息資源總量的日益膨脹，企業(yè)面對(duì)堆積如山的數(shù)據(jù)往往無可奈何，無法充分發(fā)掘出應(yīng)有的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。在日新月異的海量數(shù)據(jù)里迅速提取有價(jià)值信息并盡快做出反應(yīng)，成為許多企業(yè)的“致勝秘笈”。CIS是一個(gè)以競爭情報(bào)為處理對(duì)象的決策支持系統(tǒng)，它要求其數(shù)據(jù)平臺(tái)建立在企業(yè)集成數(shù)據(jù)環(huán)境下，僅以企業(yè)的MIS、MRPⅡ、ERP數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源是不足以支持CIS的決策分析系統(tǒng)的。因此，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)充分實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析，從而構(gòu)成一個(gè)全面高效的為企業(yè)高層決策服務(wù)的CIS系統(tǒng)。

基于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)競爭情報(bào)系統(tǒng)模型如圖3所示：

競爭情報(bào)收集子系統(tǒng)是企業(yè)CIS提供決策支持的基礎(chǔ)。從上圖我們可以看出，在企業(yè)競爭情報(bào)的收集階段，企業(yè)內(nèi)外部的信息源主要通過企業(yè)Intranet、企業(yè)Web站點(diǎn)、Internet資源、聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)庫等平臺(tái)存放到競爭情報(bào)的數(shù)據(jù)倉庫中。對(duì)于企業(yè)而言，不管是內(nèi)部的人事、財(cái)務(wù)、生產(chǎn)、銷售等信息，還是外部的宏觀政策、市場需求、競爭對(duì)手等情報(bào)，都是紛繁復(fù)雜的。且表現(xiàn)形式也多種多樣，包括報(bào)告、報(bào)表、圖形、聲音、視頻、演示文稿等。因此，不論對(duì)于何種形式、何種渠道收集的數(shù)據(jù)和信息，競爭情報(bào)收集子系統(tǒng)都應(yīng)具備收集、存儲(chǔ)的能力。從技術(shù)角度來講，競爭情報(bào)收集子系統(tǒng)應(yīng)該具備錄入、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、信息分類導(dǎo)入、信息自動(dòng)收集等基本功能。

競爭情報(bào)的分析是企業(yè)CIS的核心。常規(guī)的分析方法諸如SWOT分析、BCG產(chǎn)業(yè)矩陣、、戰(zhàn)略聯(lián)盟、回歸分析法、核心競爭力分析、經(jīng)驗(yàn)曲線、多元化業(yè)務(wù)分析等。對(duì)競爭情報(bào)人員而言，僅僅依靠直覺、判斷以及歸納、推理等常規(guī)方法來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。如何對(duì)存放在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘成為關(guān)鍵。有人曾這樣比喻：數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘好比一個(gè)大的廚師燒菜，開始需要選擇原料，然后，將各種原料加工完畢（洗、切、剁等等），分門別類的放在廚房，這時(shí)候廚房就像數(shù)據(jù)倉庫。廚師根據(jù)這些原料做出菜肴，就像數(shù)據(jù)挖掘得出有意義的知識(shí)。通俗地講，數(shù)據(jù)挖掘就是對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行精加工；嚴(yán)格地說，數(shù)據(jù)挖掘是一種技術(shù)，從大量的數(shù)據(jù)中抽取出潛在的、不為人知的有價(jià)值信息、模式和趨勢，然后以易于理解的可視化形式表達(dá)出來，其目的是為了提高市場決策能力、檢測異常模式、控制可預(yù)見風(fēng)險(xiǎn)、在經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突A(chǔ)上預(yù)言未來趨勢等。

競爭情報(bào)服務(wù)子系統(tǒng)的主要功能是根據(jù)各類用戶包括情報(bào)人員、決策者以及企業(yè)內(nèi)部其他人員的信息需求，動(dòng)態(tài)地建立各類分析報(bào)告，諸如情報(bào)產(chǎn)品、情報(bào)服務(wù)、情報(bào)傳播等，并通過約定的方式及時(shí)地將它們傳遞給用戶。情報(bào)產(chǎn)品是情報(bào)服務(wù)和情報(bào)傳播的主要內(nèi)容和形式，是企業(yè)CIS的最終產(chǎn)品和成果體系。其中，尤以各類情報(bào)分析報(bào)告為主要形式。情報(bào)服務(wù)應(yīng)具有分類瀏覽、多途徑檢索、最新推送服務(wù)三大功能。同時(shí)，情報(bào)服務(wù)應(yīng)該突出其高效、快捷的服務(wù)特點(diǎn)，企業(yè)Intranet平臺(tái)將有助于提高服務(wù)的效率。競爭情報(bào)服務(wù)子系統(tǒng)的服務(wù)效果體現(xiàn)在以適當(dāng)?shù)男问郊皶r(shí)將情報(bào)傳遞到用戶手中。競爭情報(bào)的傳播方法應(yīng)當(dāng)與用戶需求相呼應(yīng)。企業(yè)在選擇傳播方法時(shí)，應(yīng)當(dāng)對(duì)速度、準(zhǔn)確度、清晰度和安全性等因素綜合考慮。

隨著企業(yè)市場競爭的日益加劇，企業(yè)競爭情報(bào)已經(jīng)不限于原有意義上的數(shù)據(jù)采集、整理、分類、發(fā)布的概念，“在線”需求逐步超越“離線”需求，“受動(dòng)式服務(wù)” 正為“主動(dòng)式、自助式”服務(wù)所取代，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)成為“信息分析”這個(gè)企業(yè)競爭情報(bào)系統(tǒng)中核心模塊的技術(shù)支撐。企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)挖掘在CIS中的應(yīng)用，也將成為知識(shí)經(jīng)濟(jì)下新興的數(shù)據(jù)服務(wù)模式。（CIO時(shí)代網(wǎng)）