數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在業(yè)務(wù)流程重組中的應(yīng)用

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1 引言

業(yè)務(wù)流程重組(Business Process Reengineering，簡(jiǎn)稱BPR)是重新設(shè)計(jì)生產(chǎn)過(guò)程以提高生產(chǎn)效益，促進(jìn)企業(yè)資源計(jì)劃(Ente印riseResourceplanning，簡(jiǎn)稱ERP)系統(tǒng)在企業(yè)中運(yùn)行的一項(xiàng)方法。如何行之有效的實(shí)施BPR以及怎樣實(shí)施，是當(dāng)今許多管理者熱切關(guān)注的問(wèn)題。Intemet的普及和信息技術(shù)的發(fā)展，各種數(shù)據(jù)劇增，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(lái)指導(dǎo)生產(chǎn)、預(yù)測(cè)生產(chǎn)目標(biāo)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(shù)之一。在BPR中運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠幫助管理者發(fā)現(xiàn)那些隱含的對(duì)實(shí)施生產(chǎn)有價(jià)值的數(shù)據(jù)，從而對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)流程分析和重組提供支持。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(DataMining，簡(jiǎn)稱DM)

數(shù)據(jù)挖掘就是從數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取隱含的具有潛在用途信息的過(guò)程。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)能夠從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的大量信息中獲得對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)有用的數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)生產(chǎn)前景和生產(chǎn)的具體活動(dòng)，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(shù)已經(jīng)在零售與批發(fā)、制造、保險(xiǎn)、軟件開(kāi)發(fā)、股票市場(chǎng)、運(yùn)輸?shù)壬鐣?huì)生產(chǎn)的許多領(lǐng)域得到應(yīng)用并取得了一定的經(jīng)濟(jì)效益。例如利用DM的購(gòu)物籃分析可以幫助零售商制定營(yíng)銷策略如協(xié)助貨架布置、促銷活動(dòng)時(shí)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(shù)有以下幾類:

(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NeuralNetWOrks)。它是多年來(lái)科研人員進(jìn)行人腦神經(jīng)學(xué)習(xí)機(jī)能模擬的成果，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像具有某種專門知識(shí)的“專家”，可以像人一樣從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。

(2)決策樹(shù)(Decisiontrees)。在知識(shí)工程領(lǐng)域，決策樹(shù)是一種簡(jiǎn)單的知識(shí)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(xùn)練例，按屬性值構(gòu)造一棵樹(shù)(二叉或多叉樹(shù))，從根節(jié)點(diǎn)到葉節(jié)點(diǎn)代表一條規(guī)則，葉節(jié)點(diǎn)就是一個(gè)類，由這棵樹(shù)對(duì)另一組測(cè)試?yán)M(jìn)行分類或預(yù)測(cè)。

(3)粗糙集(roughset)方法。粗糙集理論可以用于分類，發(fā)現(xiàn)不準(zhǔn)確數(shù)據(jù)或噪聲數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)聯(lián)系?，F(xiàn)實(shí)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(guò)引人不可區(qū)分關(guān)系作為粗糙集理論的基礎(chǔ)，粗糙集可以用來(lái)近似地定義這種類，并在此基礎(chǔ)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(jiǎn)稱CBR)。這種方法的思路非常簡(jiǎn)單，當(dāng)預(yù)測(cè)未來(lái)情況或進(jìn)行正確決策時(shí)，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(wèn)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(wù)概括為以下幾個(gè)方面:

(1)描述:用概括精確的方式描繪每個(gè)類或概念，將此類或概念與一個(gè)或多個(gè)對(duì)比類或概念的一般特征比較。比如，利用查詢語(yǔ)言查找數(shù)據(jù)庫(kù)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(shí)期銷售下降10%的那些產(chǎn)品進(jìn)行比較。

(2)關(guān)聯(lián)分析:通過(guò)發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)而總結(jié)關(guān)聯(lián)規(guī)則。比如通過(guò)發(fā)現(xiàn)顧客放入其購(gòu)物籃中不同商品之間的聯(lián)系，分析顧客購(gòu)買習(xí)慣從而了解哪些商品頻繁的被同時(shí)買走。

(3)分類和預(yù)測(cè):找出類或概念的模型，以便能夠使用模型預(yù)測(cè)目標(biāo)類的值或者標(biāo)記未知的類。例如，根據(jù)銷售情況對(duì)已經(jīng)銷售的商品分類，由不同分類中商品的特性導(dǎo)出各自的模型，根據(jù)模型可以理解銷售活動(dòng)對(duì)產(chǎn)品銷售的影響，幫助銷售者設(shè)計(jì)以后的銷售活動(dòng)。

(4)演變建模:根據(jù)隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)分析，總結(jié)規(guī)律或趨勢(shì)進(jìn)而建模。例如，從過(guò)去幾年的某個(gè)股票交易市場(chǎng)的數(shù)據(jù)研究可以總結(jié)整個(gè)股票交易市場(chǎng)或特定公司股票的演變規(guī)律，幫助預(yù)測(cè)未來(lái)的股票市場(chǎng)。

(5)聚類分析:把具有高相似性的對(duì)象分為一個(gè)對(duì)象類，使它與剩下的對(duì)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(lái)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(shù)可以得到很大的收益，比如理解消費(fèi)者的消費(fèi)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(jì)新客戶的數(shù)量，預(yù)測(cè)相關(guān)聯(lián)產(chǎn)品銷售的可能性，理解哪一類的消費(fèi)群體頻繁的購(gòu)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(shè)計(jì)風(fēng)格以適應(yīng)消費(fèi)者的喜好，幫助商家確定網(wǎng)站中哪些版面受消費(fèi)者歡迎哪些版面應(yīng)該改進(jìn)，還可以針對(duì)不同消費(fèi)者的上網(wǎng)習(xí)慣進(jìn)行個(gè)性化的廣告投遞等。

3 基于DM技術(shù)的BPR

BPR是企業(yè)適應(yīng)新時(shí)代需求，加速自身發(fā)展，增加競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的策略之一。一個(gè)企業(yè)要想適應(yīng)外界環(huán)境的迅速變化，要能在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中求生存、求發(fā)展，就不僅要采用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，而且要盡快地改變與現(xiàn)代化生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)不相適應(yīng)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(huì)的生產(chǎn)管理向信息經(jīng)濟(jì)時(shí)代的創(chuàng)新管理和信息資源管理轉(zhuǎn)變，也就是說(shuō)信息時(shí)代的企業(yè)不再是過(guò)去那種以單純金融資本或自然資源來(lái)表明本企業(yè)與其他企業(yè)的不同，而是通過(guò)管理獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

3.1BPR的內(nèi)涵

BPR是對(duì)經(jīng)營(yíng)過(guò)程進(jìn)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(wù)和運(yùn)作速度關(guān)鍵部分上取得顯著提高以適應(yīng)市場(chǎng)需求的過(guò)程。信息技術(shù)的發(fā)展以及管理理論的不斷完善為BPR的實(shí)施提供了有利條件。BPR涉及到以下幾個(gè)方面:

(1)經(jīng)營(yíng)理念的改變。徹底性的重新設(shè)計(jì)要求徹底擺脫舊的不適應(yīng)時(shí)代需求的經(jīng)營(yíng)理念，應(yīng)該以顧客為中心考慮經(jīng)營(yíng)目標(biāo)和戰(zhàn)略導(dǎo)向，根據(jù)顧客需求考慮應(yīng)設(shè)置哪些經(jīng)營(yíng)過(guò)程。

(2)人的轉(zhuǎn)變。高層領(lǐng)導(dǎo)者要有富于革新、勇于向風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)的精神;企業(yè)內(nèi)部員工也應(yīng)該適應(yīng)時(shí)代要求提高自身素質(zhì)，勇于接受新事物。

(3)組織重構(gòu)。按具體項(xiàng)目組成面向經(jīng)營(yíng)過(guò)程的職能部門。部門內(nèi)部各成員的作用和職責(zé)分工明確，擁有自主決策權(quán)。各部門之間有機(jī)合作，企業(yè)利用網(wǎng)絡(luò)加速信息傳遞，實(shí)現(xiàn)信息共享，成為協(xié)向土作的組織。

(4)技術(shù)重構(gòu)。先進(jìn)的信息技術(shù)改造企業(yè)的信息基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，譬如利用建模仿真土具可以重新設(shè)計(jì)經(jīng)營(yíng)過(guò)程;采用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)和多媒體等技術(shù)建立覆蓋整個(gè)企業(yè)的信息網(wǎng)絡(luò)，使每位員工通過(guò)網(wǎng)絡(luò)就可得到與自己業(yè)務(wù)有關(guān)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(lái)只能由專業(yè)技術(shù)人員和領(lǐng)導(dǎo)承擔(dān)的工作轉(zhuǎn)為由一般員工也可以承擔(dān)等。

(5)信息重構(gòu)。將舊的經(jīng)營(yíng)過(guò)程中使用的信息根據(jù)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程的不同需求重新組合排列，并且利用先進(jìn)的信息技術(shù)收集對(duì)經(jīng)營(yíng)過(guò)程有用的信息并進(jìn)行分析，使之成為有價(jià)值的能夠?yàn)闆Q策者提供決策幫助的信息或知識(shí)。

3.2一種DM/BPR框架

在實(shí)施BPR的過(guò)程中，要求企業(yè)從大量的數(shù)據(jù)中收集整理推進(jìn)BPR所需的數(shù)據(jù)，例如制定新的企業(yè)文化，重構(gòu)計(jì)劃所需的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)以及員工適應(yīng)新的工作流程所需的技術(shù)知識(shí)等。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠幫助高層管理者以及決策者從企業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取有用、相關(guān)的隱含數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)施新的經(jīng)營(yíng)模式。

數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)著在舊的經(jīng)營(yíng)過(guò)程中積累下來(lái)的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)、技術(shù)信息、管理制度、銷售數(shù)據(jù)、服務(wù)制度、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及領(lǐng)導(dǎo)角色定位等數(shù)據(jù)。對(duì)于新的經(jīng)營(yíng)模式所需要的數(shù)據(jù)，需要對(duì)以往的數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的分析和驗(yàn)證，重新組合。利用DM技術(shù)分析這些舊的數(shù)據(jù)，建立模型，可以對(duì)新的經(jīng)營(yíng)模式做出預(yù)測(cè)，并且可以發(fā)現(xiàn)隱含的、未知的、對(duì)新的經(jīng)營(yíng)模式有用的數(shù)據(jù)，管理者和決策者把這些數(shù)據(jù)運(yùn)用到BPR當(dāng)中，指導(dǎo)新的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。DM/BPR框架見(jiàn)圖1要想 達(dá) 到 BPR的任務(wù)也就是使企業(yè)的業(yè)績(jī)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(cāng)庫(kù)解決方案。

3.2合作模式和策略

聯(lián)合研究實(shí)驗(yàn)室的建立和發(fā)展，可以按照循序漸進(jìn)，水到渠成的模式運(yùn)作。首先 ，可以通過(guò)定期開(kāi)展技術(shù)經(jīng)驗(yàn)交流活動(dòng)，由廠商提供或捐贈(zèng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能系統(tǒng)和軟件，提供相關(guān)培訓(xùn)課程和教材，作為商業(yè)智能與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)教學(xué)和科研使用，為雙方下一步共建研究實(shí)驗(yàn)室奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。然后 ，基于雙方在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能領(lǐng)域的強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)，以及對(duì)該市場(chǎng)巨大發(fā)展?jié)摿Φ囊恢鹿沧R(shí)，共建商業(yè)智能與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研究實(shí)驗(yàn)室。

商業(yè)智能與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室將在雙方的指導(dǎo)和管理下運(yùn)作:

供應(yīng)商負(fù)責(zé)提供先進(jìn)的設(shè)備、開(kāi)發(fā)工具和規(guī)范化的研究實(shí)驗(yàn)環(huán)境，包括DW/Bl系統(tǒng)服務(wù)器、系統(tǒng)軟件平臺(tái)、數(shù)據(jù)遷移服務(wù)器、存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)的硬件設(shè)備平臺(tái)，包括相關(guān)軟件產(chǎn)品。并長(zhǎng)期提供參與項(xiàng)目的技術(shù)人員，并負(fù)責(zé)為研究中心培訓(xùn)講師和技術(shù)骨干。并承諾提供長(zhǎng)期的支持，不遺余力地將這些一流的技術(shù)和相關(guān)經(jīng)驗(yàn)及知識(shí)引進(jìn)中國(guó)。聯(lián)合 實(shí) 驗(yàn) 室建設(shè)，學(xué)院將提供研究中心和辦公場(chǎng)地、網(wǎng)絡(luò)、教師及學(xué)生資源，并負(fù)責(zé)研究中心及配套硬件和軟件的日常管理和維護(hù)工作。

聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室除了擔(dān)負(fù)起數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及商業(yè)智能教學(xué)和研究的重任，每年將為中國(guó)市場(chǎng)培養(yǎng)數(shù)百名數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能的專業(yè)人才，提升我國(guó)大學(xué)在該領(lǐng)域的教育和科研水平，推動(dòng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)在政府和其他行業(yè)的應(yīng)用。另外，還將承擔(dān)相關(guān)認(rèn)證的培訓(xùn)工作，使其成為我國(guó)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及商業(yè)智能教學(xué)、科研和人才培養(yǎng)基地，并成為國(guó)際知名廠商商業(yè)智能與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用戶和所需人才的培訓(xùn)基地。這種面向市場(chǎng)服務(wù)社會(huì)的合作，為我國(guó)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專業(yè)人才職業(yè)技能培訓(xùn)，以及國(guó)際化IT公司人才資源培養(yǎng)方面開(kāi)創(chuàng)了一條更高層次的合作道路。

聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室還將共同選擇一些具有攻關(guān)價(jià)值的前瞻性課題和核心技術(shù)、長(zhǎng)遠(yuǎn)性和實(shí)用性的研究項(xiàng)目，通過(guò)合作研究和聯(lián)合項(xiàng)目，發(fā)展商業(yè)智能與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的核心技術(shù)和創(chuàng)新應(yīng)用，并在原有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)上開(kāi)發(fā)出適用于我國(guó)各行業(yè)，尤其是金融、保險(xiǎn)、證券、稅務(wù)等行業(yè)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能應(yīng)用系統(tǒng)。（萬(wàn)方數(shù)據(jù)）