數(shù)據(jù)挖掘大企業(yè)成功案例少 中小企業(yè)需求小

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臺資餐飲企業(yè)“一茶一座”在內(nèi)地發(fā)展迅猛，幾年下來已經(jīng)開了34家連鎖店，歷史數(shù)據(jù)累積到三千多萬條；本土生產(chǎn)型企業(yè)“樂百氏”的門店幾乎已鋪遍全國，總部十分重視原始數(shù)據(jù)的采集，為加強(qiáng)對各區(qū)域門店和經(jīng)銷商的管理，需要上一套分銷系統(tǒng)。

兩家企業(yè)都是中等規(guī)模，信息基礎(chǔ)設(shè)施較為完備，信息化項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人也既懂業(yè)務(wù)又懂技術(shù)；巧的是，他們今年都選擇了部署商務(wù)智能系統(tǒng)。接受采訪時(shí)兩位CIO均表示，迄今為止企業(yè)的數(shù)據(jù)主要集中在銷售方面，財(cái)務(wù)、庫存數(shù)據(jù)還沒有整合到系統(tǒng)中，以企業(yè)目前的運(yùn)營規(guī)模和數(shù)據(jù)流量來看，沒有實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘的必要。

1998年，數(shù)據(jù)挖掘帶著“啤酒加尿布”的光環(huán)來到中國，引起理論界一陣熱炒；緊接著，一些大牌IT企業(yè)也加入炒作的行列，大有企業(yè)救世主的風(fēng)范。然而經(jīng)過幾年的實(shí)踐，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用和實(shí)施仍處困境，即便在電信、稅務(wù)、金融等領(lǐng)域，成功案例也屈指可數(shù)。數(shù)據(jù)挖掘何以炒著熱吃著冷？數(shù)據(jù)挖掘是大忽悠還是懵懂少年？

尷尬處境：大企業(yè)成功案例少 中小企業(yè)需求小

“一茶一座”和樂百氏公司的看法，頗有代表性。至今，企業(yè)普遍使用的數(shù)據(jù)挖掘手段仍然只是報(bào)表分析或OLAP信息鉆取，情況好點(diǎn)的也不過是一些第三方建立的在實(shí)際運(yùn)用中效果相當(dāng)有限的客戶流失預(yù)測模型。

中科院研究生院軟件學(xué)院潘辛平教授一直關(guān)注著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)展，他常問項(xiàng)目參與者：哪些信息是真正通過挖掘才展現(xiàn)出來的，而哪些信息是本來就已知的，往往得不到令人滿意的答復(fù)。期間還有人告訴他，某證券公司數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的結(jié)論之一竟然是：凡在深交所開戶的投資者必然也在上交所開戶，消息傳開，圈里的朋友都拿它當(dāng)飯桌上的笑話講。

笑話歸笑話，對于企業(yè)客戶而言，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用存在大量天然障礙是不爭的事實(shí)！日處理數(shù)據(jù)達(dá)到Tb（1024G）級才有意義；平臺軟件或解決方案動不動得花費(fèi)上千萬元，哪怕租用兩年也得幾百萬；企業(yè)必須專門配備一支IT隊(duì)伍，在項(xiàng)目建成后負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析與挖掘工作。如果企業(yè)的經(jīng)營規(guī)模不夠大，年?duì)I業(yè)額不夠高，沒有一定的信息技術(shù)基礎(chǔ)，是不敢染指數(shù)據(jù)挖掘的。因此，更多的企業(yè)最終選擇的是把數(shù)據(jù)倉庫、在線分析處理（OLAP）、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)打包在內(nèi)的整套商務(wù)智能系統(tǒng)，而這種商務(wù)智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘能力偏弱。

數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的依據(jù)，中科院金融科技研究中心首席科學(xué)家劉世平認(rèn)為，即便在大型企業(yè)，由于數(shù)據(jù)搜集起步普遍比較晚，數(shù)據(jù)可得性和完備性都不高。很多行業(yè)的生產(chǎn)、財(cái)務(wù)、銷售等敏感數(shù)據(jù)，由于用戶的選擇性輸入或漏輸、錯(cuò)輸，難以為數(shù)據(jù)挖掘工具所用。

企業(yè)需要具備什么基礎(chǔ)才能應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)呢？SPSS數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目經(jīng)理戴慶祝表示，理想的起點(diǎn)是建立一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫，里面保存好所有客戶的數(shù)據(jù)，以及市場競爭對手的相關(guān)數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)倉庫還沒有建起來就直接上數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用，結(jié)果很可能中途夭折，因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘前期幾乎80%的工作都是在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)整合、抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、裝載。如果給出的最初數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，模型再好，最后做出的預(yù)測也難如人意。

另一方面，開發(fā)商提供的軟件自身也存在缺陷，例如模型與實(shí)際要求偏差大，缺乏主動預(yù)警機(jī)制等。數(shù)據(jù)挖掘工具引入國內(nèi)時(shí)間不長，并沒有分行業(yè)推出不同版本，很多系統(tǒng)實(shí)施顧問也只能夠提供簡單通用的算法，用起來似隔靴搔癢。在流行的數(shù)據(jù)挖掘解決方案中，多以“頁面瀏覽”的方式將信息傳達(dá)給用戶，缺乏主動出擊、危險(xiǎn)預(yù)警的理念。例如某企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)超出正常范圍時(shí)，系統(tǒng)頁面會采用指示燈閃爍的形式提示危險(xiǎn)信息，如果相關(guān)人員沒有瀏覽該數(shù)據(jù)分析頁面，就無法獲取這一重要信息。

復(fù)合型項(xiàng)目人才一將難求

目前的數(shù)據(jù)挖掘市場，基本處在跨國巨頭的壟斷之下，至今未出現(xiàn)類似于ERP、SCM等領(lǐng)域的本土知名企業(yè)，連提供解決方案與咨詢的廠商，其骨干及項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)也多來自外企或國外。無論是軟件開發(fā)商、咨詢服務(wù)提供商或?qū)嵤┓剑瞬艆T乏問題成為企業(yè)發(fā)展的一大瓶頸。

劉世平對這點(diǎn)深有體會。他本是IBM全球銀行數(shù)據(jù)挖掘咨詢組組長，有豐富的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，懷著創(chuàng)業(yè)的夢想，他從IBM出來，在中科院帶研究生的同時(shí)，也辦了一家提供數(shù)據(jù)挖掘解決方案和咨詢業(yè)務(wù)的公司――吉貝克信息技術(shù)（北京）有限公司。劉世平遇到的最大難題不是找不著業(yè)務(wù)需求，而是招不到合格的項(xiàng)目從業(yè)人員，哪怕是跑到國內(nèi)頂尖院校，見著的仍是流于書本理論毫無項(xiàng)目實(shí)踐的高才生。沒辦法，他只好立足于自己培養(yǎng)，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)挖掘團(tuán)隊(duì)都是劉世平花了幾年心血一手帶出來的。這樣的例子在業(yè)界舉不勝舉。

如果說成功的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目是一串鉆石項(xiàng)鏈，那么數(shù)據(jù)收集和整理是挑選含有鉆石的礦石，統(tǒng)計(jì)建模和數(shù)據(jù)分析則是鉆石的開采，而項(xiàng)目管理就是把一顆顆鉆石連接起來的金線。與其他信息系統(tǒng)對項(xiàng)目管理人員的要求不同，數(shù)據(jù)挖掘要求項(xiàng)目管理者不僅具備項(xiàng)目管理能力、軟件設(shè)計(jì)能力、超強(qiáng)的理解和溝通能力，還要具備相當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)分析能力。

數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的實(shí)施人員，除了項(xiàng)目管理者之外，還需要三類具有不同專長的人員，一是業(yè)務(wù)分析人員，精通業(yè)務(wù)，能夠解釋業(yè)務(wù)對象，并根據(jù)業(yè)務(wù)對象確定用于數(shù)據(jù)定義和挖掘算法的業(yè)務(wù)需求；二是數(shù)據(jù)分析人員，精通數(shù)據(jù)分析技術(shù)，熟練掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)，能把業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為具體操作，并為每步操作選擇合適的技術(shù)；三是數(shù)據(jù)管理人員，精通數(shù)據(jù)管理技術(shù)，了解數(shù)據(jù)源，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程。

同樣，要成功完成一次數(shù)據(jù)挖掘過程，用戶也既要熟悉業(yè)務(wù)，也要熟悉算法和模型，才能知道取出來的數(shù)據(jù)代表什么，算出來的結(jié)果又代表什么。而電信、金融等行業(yè)主導(dǎo)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)建設(shè)的大都是工科出身，不但業(yè)務(wù)不熟悉，對統(tǒng)計(jì)學(xué)也很生疏。由于雙方面都對復(fù)合型人才有極大的需求，以致常出現(xiàn)用戶挖廠商墻角、廠商再花大價(jià)錢回挖的人才拉鋸戰(zhàn)。

國內(nèi)大型企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘成功案例鳳毛麟角，很大一部分原因就在于用戶過分依賴廠商，自身沒有形成一支懂技術(shù)、懂業(yè)務(wù)、懂管理的核心團(tuán)隊(duì)。這點(diǎn)可以從寶鋼的例子中吸取一點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)。寶鋼領(lǐng)導(dǎo)普遍都很重視數(shù)據(jù)倉庫的項(xiàng)目建設(shè)，親自參與項(xiàng)目的整體或階段性規(guī)劃，并狠抓IT團(tuán)隊(duì)建設(shè)。幾年下來，寶鋼培養(yǎng)出一批掌握SAS核心技術(shù)的員工，保證了數(shù)據(jù)挖掘在業(yè)務(wù)上的較好應(yīng)用。

實(shí)施過程中CEO的心頭疙瘩

數(shù)據(jù)挖掘本身并不產(chǎn)生價(jià)值，實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘后產(chǎn)生的結(jié)果才有價(jià)值。項(xiàng)目實(shí)施過程中，用戶與廠商之間存在著某些解不開的結(jié)。數(shù)據(jù)挖掘人員口里念叨的盡是些稀奇古怪的技術(shù)名詞，他們的出身復(fù)雜，既不完全是學(xué)計(jì)算機(jī)的，也不像統(tǒng)計(jì)學(xué)家，更不像營銷策劃人員，他們搭建的模型五花八門，他們挖掘的結(jié)果不容易理解。商業(yè)直覺強(qiáng)烈的企業(yè)用戶CEO們很容易產(chǎn)生抵觸情緒，常常在四方面向數(shù)據(jù)挖掘人員開炮。

其一，爭議自變量的選擇權(quán)。企業(yè)CEO一般對預(yù)測模型的建立都比較感興趣，預(yù)測的目標(biāo)也比較好確定，比如要預(yù)測客戶流失，那么“客戶是否流失”就是目標(biāo)變量；要預(yù)測股票漲跌，那么“收市價(jià)是否上升”就是目標(biāo)變量。但確定哪些變量作為自變量則頗費(fèi)周折，換句話說，要確定哪些因素與目標(biāo)變量有關(guān)系，往往是雙方各執(zhí)一詞。

自變量該由企業(yè)用戶一方來決定，還是該由數(shù)據(jù)挖掘人員決定呢？企業(yè)用戶人員擁有長期的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，能敏銳感覺到哪些因素與目標(biāo)變量密切相關(guān)，不過他們有時(shí)會遺漏很多表面無關(guān)但實(shí)際上很重要的因素，這正是數(shù)據(jù)挖掘人員可以發(fā)揮作用的地方。理想的方式是雙方結(jié)合決定，但誰主誰輔則常常爭執(zhí)不休。

其二，CEO喜歡把客戶群體分得越細(xì)越好。與傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)細(xì)分相比，數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的客戶細(xì)分能夠考慮客戶更多的行為屬性，每個(gè)客戶群體具有更鮮明的行為特征。但什么樣的客戶細(xì)分結(jié)果才算好的？將客戶分成多少個(gè)群體是最合適的？群體之間的人數(shù)相差懸殊是否就意味著細(xì)分結(jié)果不夠好？

預(yù)測性模型的好壞有很多衡量指標(biāo)，上述問題卻沒有一定的衡量標(biāo)準(zhǔn)?？蛻艏?xì)分模型的好壞，更多地要從業(yè)務(wù)角度來評判。CEO喜歡將客戶分成上百個(gè)群體，總想更細(xì)致地了解各群體客戶的行為特征，但客戶經(jīng)理多半要忙吐血也顧不過來，現(xiàn)有的客戶管理系統(tǒng)也很難支撐過多客戶群體的處理。因此，數(shù)據(jù)挖掘人員的應(yīng)對措施就難以讓CEO滿意。

第三，質(zhì)疑數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果。數(shù)據(jù)挖掘建立的預(yù)測模型，是對真實(shí)世界的模擬，依據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中儲存的客戶行為信息建立的預(yù)測模型無法得出確定性結(jié)果，只能以概率值示人。例如，電信運(yùn)營商要求挖掘出某個(gè)客戶流失究竟是因?yàn)閷W(wǎng)絡(luò)質(zhì)量不滿、對服務(wù)質(zhì)量不悅、還是對資費(fèi)政策有怨言，但挖掘出來的結(jié)果只會是諸如“如果最近一個(gè)月漫游通話次數(shù)小于25次、交往圈人數(shù)三個(gè)月均值小于97個(gè)則符合這樣條件的客戶其流失概率為46%”的判斷。

這樣以概率值提交的結(jié)果最容易招來企業(yè)CEO的不滿。他們通常會問，我要對我的客戶流失做出預(yù)測，為什么不能準(zhǔn)確告訴我究竟是哪些客戶下個(gè)月會流失？只告訴我每個(gè)客戶流失的概率，這樣的數(shù)值叫我如何使用？

第四，還有數(shù)據(jù)挖掘不能解決的問題？CEO在指示業(yè)務(wù)需求時(shí)，常會提出如何優(yōu)化自己的網(wǎng)絡(luò)資源、如何對有眾多隨機(jī)因素的不確定系統(tǒng)（物流、供應(yīng)鏈、排隊(duì)系統(tǒng)等）提出最優(yōu)操作方案、如何根據(jù)現(xiàn)狀推演未來市場份額的變化等問題。由于相關(guān)技術(shù)在國內(nèi)的應(yīng)用很少，數(shù)據(jù)挖掘人員會告訴CEO：上述問題分別屬于運(yùn)籌學(xué)、離散事件仿真、系統(tǒng)動力學(xué)仿真的領(lǐng)域，超出了數(shù)據(jù)挖掘的能力。這樣的回答很容易讓CEO憤憤不平，難以釋懷。

挖掘結(jié)果未必能改善現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果是不確定的，要和專業(yè)知識相結(jié)合才能對其做出判斷。說白了，數(shù)據(jù)挖掘只是一個(gè)工具，它可以發(fā)現(xiàn)一些潛在的用戶，但不會告訴使用者為什么，也不能保證這些潛在的用戶成為現(xiàn)實(shí)。

實(shí)際上，數(shù)據(jù)挖掘只能找出數(shù)據(jù)上的關(guān)聯(lián)，還不能把這種數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系當(dāng)成因果關(guān)系。例如挖掘發(fā)現(xiàn)，“大多數(shù)車禍出現(xiàn)在中等行駛速度當(dāng)中，極少的事故出在高于150公里/小時(shí)的速度上?！比藗儺?dāng)然不能認(rèn)為“高速行駛比較安全”，它的真實(shí)原因在于“多數(shù)人是以中速行駛，因此多數(shù)車禍出在中速行駛的車輛上”。

數(shù)據(jù)挖掘的成功要求CEO對期望解決問題的領(lǐng)域有深刻的理解，理解數(shù)據(jù)，理解其過程，才能對數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果找出合理的解釋。拿啤酒和尿布這一經(jīng)典例子來說，如何去解釋這種現(xiàn)象，是應(yīng)該將兩者放在一起還是分開銷售？需要摸透消費(fèi)者的心理才能做出決定，而無法靠數(shù)據(jù)挖掘得出結(jié)論。

美國有家冰激凌生產(chǎn)商，總是聽到顧客對產(chǎn)品的抱怨，而產(chǎn)品的質(zhì)量又檢查不出什么問題，企業(yè)CEO也一直不明就里。后來市場部用上數(shù)據(jù)挖掘軟件，通過分析知道問題出在產(chǎn)品的外包裝上，由于包裝上冰激凌圖片里的水果數(shù)量較多，而實(shí)際產(chǎn)品沒有那么多，導(dǎo)致了顧客的不滿。市場部隨即換上新的包裝，顧客的抱怨也就停止了，但銷量并沒有明顯增加。數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果幫助企業(yè)解決了一個(gè)表面問題，但沒有改善企業(yè)的經(jīng)營狀況。

數(shù)據(jù)挖掘提供的是一個(gè)輔助決策的系統(tǒng)，它不能代替CEO來進(jìn)行決策。人在所有的信息系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)挖掘平臺中的作用始終是第一位的。不能快速、準(zhǔn)確地制定決策方針等于將市場送給對手，不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)的潛在信息等于浪費(fèi)自己的資源。數(shù)據(jù)挖掘給出的結(jié)論仍然只是參考，而不是最終結(jié)論，事情的決斷和執(zhí)行仍然要靠CEO的智慧。(it168)