數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究摘要在競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈的現(xiàn)代社會(huì)，信息優(yōu)勢(shì)已經(jīng)成為企業(yè)生存和發(fā)展的關(guān)鍵因素，企業(yè)能否在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中掌握主動(dòng)權(quán)，取決于其競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)獲取、處理和利用能力。競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)正是企業(yè)獲取、利用信息的一種有效方式。同時(shí)隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，信息爆炸時(shí)代的到來(lái)，海量的數(shù)據(jù)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了情報(bào)人員研究人員的分析和處理能力。由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在處理海量數(shù)據(jù)信息時(shí)具有獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，相關(guān)技術(shù)也不斷地發(fā)展成熟，其與現(xiàn)代競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的有機(jī)結(jié)合，正受到越來(lái)越廣泛的重視。本課題將數(shù)據(jù)挖掘引入競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)，分析數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)及其在企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)中的應(yīng)用，構(gòu)建一個(gè)基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)模型。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)；商務(wù)智能第16頁(yè)共16頁(yè)1緒論1.1研究背景隨著經(jīng)濟(jì)全球化的不斷推進(jìn)以及市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的深入發(fā)展，現(xiàn)今的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈，如今各類(lèi)企業(yè)不斷產(chǎn)生和發(fā)展，只有具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的企業(yè)才能取得生存和發(fā)展。互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，為企業(yè)高層帶來(lái)無(wú)盡的信息，如何迅速、準(zhǔn)確地從這些繁雜的數(shù)據(jù)當(dāng)中找出有利的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)，從而使企業(yè)能夠快人一步，取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，是擺在企業(yè)高層面前的一道難題。競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的建設(shè)，將信息技術(shù)帶入一個(gè)新的領(lǐng)域。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在全球500強(qiáng)企業(yè)中，幾乎所有企業(yè)都設(shè)立了競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)機(jī)構(gòu)，建立了專(zhuān)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)。競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的獲取就是從信息中獲取精煉的信息，伴隨著信息時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)急速增長(zhǎng)，情報(bào)研究人員面對(duì)信息海洋像大海撈針一樣束手無(wú)策，因而，現(xiàn)在的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)迫切需要一種能從大量數(shù)據(jù)中提取、精煉有效數(shù)據(jù)的技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)技術(shù)正是一種符合要求的技術(shù)手段，它的發(fā)展于得益于數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)步，是信息技術(shù)發(fā)展進(jìn)步的重要成果。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中，提取出隱藏的、有實(shí)用價(jià)值的信息的過(guò)程。人們對(duì)數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了十幾年的研究和應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用也步入了一個(gè)更高的發(fā)展階段，數(shù)據(jù)挖掘算法也已基本成熟、穩(wěn)定，將數(shù)據(jù)挖掘引入競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)將具有非?，F(xiàn)實(shí)的意義。1.2已有研究現(xiàn)狀數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)這一新的決策支持技術(shù)興起于90年代。在國(guó)外，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成功應(yīng)用于企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、戰(zhàn)略制定、行業(yè)規(guī)劃及政府政策制定等多個(gè)領(lǐng)域，創(chuàng)造出巨大的社會(huì)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在處理信息方面的優(yōu)越性，近年來(lái)，我國(guó)越來(lái)越多的研究人員提出了不同方法和模型來(lái)解決數(shù)據(jù)挖掘在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)中的應(yīng)用問(wèn)題。例如,將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)業(yè)務(wù)的研究中，提出了基于數(shù)據(jù)挖掘的通用情報(bào)處理系統(tǒng)模型,這些都是基于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)方面的研究。另外,相關(guān)學(xué)者還提出了基于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)模型。由于我國(guó)經(jīng)濟(jì)體制改革的時(shí)間較短，競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制尚不成熟，再加上我國(guó)總體的信息化水平不高，與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)應(yīng)用方面的研究卻顯得相對(duì)滯后,存在諸多問(wèn)題。1.3本研究的主要內(nèi)容本研究主要論述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)，并在此基礎(chǔ)上將數(shù)據(jù)挖掘功能引入到競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的各個(gè)子系統(tǒng)中，并結(jié)合競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的特點(diǎn)及流程，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法應(yīng)用到競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析系統(tǒng)之中，構(gòu)建了一個(gè)基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)模型。本文共分五部分。第一部分為緒論，主要闡明本選題的研究背景、已有研究現(xiàn)狀、本選題主要研究?jī)?nèi)容；第二部分從數(shù)據(jù)挖掘的定義、對(duì)象、一般過(guò)程、常用技術(shù)來(lái)介紹數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)理論知識(shí)；第三部分是競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的發(fā)展背景及現(xiàn)狀；第四部分分別論述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)采集、分析、服務(wù)三個(gè)子系統(tǒng)中的應(yīng)用；第五部分介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)中應(yīng)用的發(fā)展前景。2數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)理論知識(shí)2.1數(shù)據(jù)挖掘的定義從技術(shù)角度來(lái)看，數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程[6]。從商業(yè)角度來(lái)看，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點(diǎn)是對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。2.2數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蟾鶕?jù)信息存儲(chǔ)格式，數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象有關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、空間數(shù)據(jù)庫(kù)、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)、多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)、文本數(shù)據(jù)源、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù)、異質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)以及Internet等。2.3數(shù)據(jù)挖掘的一般過(guò)程2.3.1定義問(wèn)題數(shù)據(jù)挖掘需要從大量的信息里，發(fā)現(xiàn)歸納有用的信息，這家要求我們?cè)跀?shù)據(jù)挖掘?qū)嵤┲熬痛_定一個(gè)方向和目標(biāo)，以及在整個(gè)過(guò)程中要采用的具體的方法，這是整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中第一個(gè)也是最重要的一個(gè)階段。2.3.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備根據(jù)確定的方向和目標(biāo)從數(shù)據(jù)庫(kù)提取相關(guān)數(shù)據(jù)或通過(guò)方法收集相關(guān)數(shù)據(jù)，再對(duì)前一階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行深加工,同時(shí)檢查數(shù)據(jù)的完整性和一致性,對(duì)其中的噪音數(shù)據(jù)進(jìn)行噪音消除、對(duì)重復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行排重、對(duì)丟失的數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)。2.3.3數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)施運(yùn)用第一個(gè)階段選定的數(shù)據(jù)挖掘方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并以特定的方法和形式表現(xiàn)出來(lái)。與廠商和用戶密切交流，根據(jù)不同用戶的不同以及不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的不同特點(diǎn)，選擇合適的挖掘技術(shù)，如聚類(lèi)常使用聚類(lèi)分析技術(shù),分類(lèi)模型常用決策樹(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn),關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)和序列發(fā)現(xiàn)常用來(lái)挖掘數(shù)據(jù)間的依賴關(guān)系，確定挖掘任務(wù)并建立數(shù)據(jù)挖掘模型，反復(fù)進(jìn)行迭代搜索和測(cè)試。2.3.4結(jié)果解釋與評(píng)估對(duì)數(shù)據(jù)挖掘所得到的結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和分析，以便有效發(fā)現(xiàn)有意義的規(guī)律、模型等。因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘所獲得初始結(jié)果中可能存在冗余或者無(wú)意義的模式，也可能所獲得的模式不滿足挖掘任務(wù)的需要，這時(shí)就需要返回到前面的階段，對(duì)數(shù)據(jù)、方法、參數(shù)進(jìn)行新的選擇，甚至換一種數(shù)據(jù)挖掘算法等。此外對(duì)所挖掘出的結(jié)果，還要通過(guò)可視化技術(shù)簡(jiǎn)單明了的呈現(xiàn)在用戶面前。2.4數(shù)據(jù)挖掘的常用技術(shù)2.4.1關(guān)聯(lián)分析法關(guān)聯(lián)分析是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個(gè)重要的研究方向。關(guān)聯(lián)規(guī)則表示數(shù)據(jù)庫(kù)中存在某種關(guān)聯(lián)關(guān)系的規(guī)則，通過(guò)搜索、對(duì)比系統(tǒng)中的對(duì)象，并從中找出所有的高頻項(xiàng)目組，再?gòu)倪@些選出的對(duì)象中找到聯(lián)系規(guī)則，得到一個(gè)具有一定可新都的關(guān)聯(lián)事件發(fā)生概率。關(guān)聯(lián)分析法直觀、易理解，但對(duì)于關(guān)聯(lián)度不高或相關(guān)性復(fù)雜的情況不太有效。2.4.2人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（ANN）人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是以數(shù)學(xué)和物理的方法模仿人的神經(jīng)系統(tǒng)，并建立某種簡(jiǎn)化模型，反復(fù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集，從中發(fā)現(xiàn)分類(lèi)和預(yù)測(cè)的模式。人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在對(duì)噪聲數(shù)據(jù)的高承受力以及對(duì)未經(jīng)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)分類(lèi)模式的能力方面有很大優(yōu)勢(shì)，使得其在數(shù)據(jù)挖掘中得到廣泛應(yīng)用。神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)不適用于求解正確答案的問(wèn)題。神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)適合于結(jié)果比可理解性更重要的分類(lèi)和預(yù)測(cè)的復(fù)雜情況，可用于聚類(lèi)、分類(lèi)和序列模式。2.4.3決策樹(shù)（DT）決策樹(shù)是一個(gè)預(yù)測(cè)模型，它代表的是對(duì)象屬性與對(duì)象值之間的一種映射關(guān)系，根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中記錄字段的不同取值建立樹(shù)的分支，形成決策樹(shù)。決策樹(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于能同時(shí)處理數(shù)據(jù)性和常規(guī)型屬性，產(chǎn)生直觀、易理解的規(guī)則，并且可以展示結(jié)果產(chǎn)生的過(guò)程。決策樹(shù)適用于生成結(jié)果易于理解的數(shù)據(jù)類(lèi)型，也可用于分類(lèi)和聚類(lèi)。2.4.4遺傳算法（GA）遺傳算法是一種根據(jù)適者生存、優(yōu)勝劣汰等生物進(jìn)化論原理來(lái)進(jìn)行搜索計(jì)算和問(wèn)題求解的優(yōu)化技術(shù)。在數(shù)據(jù)挖掘中常常用到它的搜索功能。遺傳算法以生物進(jìn)化為原型，對(duì)數(shù)據(jù)反復(fù)進(jìn)行選擇、交叉和突變等遺傳操作，剔除適應(yīng)度低的染色體，留下適應(yīng)度高的染色體，直至得到最優(yōu)解。遺傳算法可同時(shí)處理各類(lèi)型數(shù)據(jù)，常用于優(yōu)化神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，但不適用于大規(guī)模計(jì)算量的問(wèn)題。2.4.5可視化為了使數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程和結(jié)果易于理解和在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中進(jìn)行人機(jī)交互，要發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘的可視化方法。利用可視化技術(shù)，人們可以了解數(shù)據(jù)間的聯(lián)系及規(guī)律。可視化是運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像出路技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形或圖像在屏幕上顯示出來(lái)，并進(jìn)行交互的理論、方法和技術(shù)。通過(guò)可視化技術(shù)用直觀的圖像來(lái)顯示多維非空間數(shù)據(jù)，指引檢索過(guò)程，提高檢索效率，加深用戶對(duì)數(shù)據(jù)含義的理解。使人們能夠更直觀的了解數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果。3競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的發(fā)展背景及現(xiàn)狀3.1競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的發(fā)展背景3.1.1競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的概念競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)，又名CIS，是CompetitiveIntelligenceSystem的縮寫(xiě)，是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略管理實(shí)踐中新出現(xiàn)的概念。中國(guó)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究會(huì)名譽(yù)理事長(zhǎng)包昌火研究員則指出：“競(jìng)爭(zhēng)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(jìng)爭(zhēng)力為目標(biāo)的人機(jī)結(jié)合的競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略決策支持和咨詢系統(tǒng)?！?.1.2競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的發(fā)展起源經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展使得企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手不再只是國(guó)內(nèi)的同一產(chǎn)業(yè)的企業(yè)，而是全球同一行業(yè)的企業(yè)，企業(yè)通過(guò)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)等渠道獲取信息，經(jīng)過(guò)加工后用于決策，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的運(yùn)用成為日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的一部分。隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)的崛起，知識(shí)和信息成為一個(gè)重要的財(cái)富增長(zhǎng)點(diǎn)。在基于知識(shí)和信息的經(jīng)濟(jì)中，信息系統(tǒng)和信息技術(shù)成為關(guān)鍵的戰(zhàn)略資源。依賴于信息技術(shù)的企業(yè)決策對(duì)企業(yè)的生存和發(fā)展變的至關(guān)重要。20世紀(jì)50年代隨著西方發(fā)達(dá)工業(yè)國(guó)家間的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)逐漸興起。西方發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的理論、方法和競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的建設(shè)有了較為深入的研究。80年代中期世界性競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)組織——競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)從業(yè)者協(xié)會(huì)（SocietyofCompetitiveIntelligenceProfessionals,SCIP）成立，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)理論與實(shí)踐取得重大發(fā)展。90年代以來(lái)隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)普遍建立，高效運(yùn)行。經(jīng)過(guò)50多年的探索和研究,競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究已形成了相對(duì)完備的理論體系、工作方法和實(shí)踐領(lǐng)域。3.2競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)對(duì)企業(yè)的作用3.2.1提供市場(chǎng)預(yù)警競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)通過(guò)對(duì)外部環(huán)境的分析了解市場(chǎng)機(jī)會(huì)和市場(chǎng)威脅，提高產(chǎn)品生產(chǎn)量，抓住機(jī)會(huì)擴(kuò)大市場(chǎng)份額，正確地把握增長(zhǎng)和衰減的可能范圍，提高產(chǎn)品收益，同時(shí)獲得警示，規(guī)避、降低風(fēng)險(xiǎn)。3.2.2幫助企業(yè)分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)幫助企業(yè)了解競(jìng)爭(zhēng)在哪，識(shí)別競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，哪個(gè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是應(yīng)該跟進(jìn)的，潛在的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手在哪，判斷本企業(yè)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手所處的相對(duì)競(jìng)爭(zhēng)位置，分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手及自身的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，怎么制定相應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)策，以確保并提高本企業(yè)在同行業(yè)中的地位。3.2.3輔助企業(yè)制定決策企業(yè)決策的制定需要一定的市場(chǎng)信息，企業(yè)市場(chǎng)定位、一項(xiàng)新產(chǎn)品的研發(fā)，或者是企業(yè)的并購(gòu)、投資等都必需了解相應(yīng)的市場(chǎng)信息，以及相關(guān)企業(yè)的內(nèi)部人員情況，產(chǎn)權(quán)情況等。競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)能為企業(yè)管理者做出決策提供準(zhǔn)確的情報(bào)支持。3.2.5幫助企業(yè)捍衛(wèi)自身信息安全企業(yè)在進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作的同時(shí)，其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手也在進(jìn)行著競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作。競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)是一個(gè)有效獲取信息的工具，在這個(gè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的年代，企業(yè)想要保證自己的信息安全就必須重視競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作，通過(guò)對(duì)內(nèi)部環(huán)境得分析發(fā)現(xiàn)企業(yè)自身存在的問(wèn)題及漏洞等異常情況，并加以改正、修補(bǔ)，從而達(dá)到反競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的效果。3.3我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀國(guó)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)市場(chǎng)尚處于起步與探索的階段，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)提供商為數(shù)百家企業(yè)導(dǎo)入競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)，這些企業(yè)大部分集中在電信、汽車(chē)、鋼鐵、石化、電子制造、煙草及部分大型集團(tuán)性企業(yè)。目前國(guó)內(nèi)主要的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)軟件提供商有拓爾思、賽立信、Autonomy、銥星等。根據(jù)賽迪數(shù)據(jù)的估計(jì)，目前中國(guó)CIS產(chǎn)品和服務(wù)市場(chǎng)的規(guī)模為3億元左右。如果包含一些管理系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)的話，應(yīng)該可以達(dá)到10多億元的規(guī)模。目前國(guó)內(nèi)企業(yè)采用的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)及其軟件工具基本上是立足于公開(kāi)的網(wǎng)絡(luò)信息資源，大多缺乏對(duì)搜集到的信息真?zhèn)芜M(jìn)行甄別和分析研究的功能，信息來(lái)源單一，充其量只能起到信息自動(dòng)搜集和分類(lèi)的作用，受企業(yè)原有情報(bào)工作基礎(chǔ)和文化氛圍等社會(huì)因素的影響，實(shí)際功能十分有限，很難直接對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策和管理工作提供有價(jià)值情報(bào)，據(jù)使用過(guò)的部分企業(yè)反映，其表現(xiàn)與當(dāng)初的期望存在很大的差距。4數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)模型中的應(yīng)用企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)模型一般包含收集企業(yè)內(nèi)外信息的采集子系統(tǒng)、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理的分析子系統(tǒng)和把挖掘結(jié)果展示在用戶面前的服務(wù)子系統(tǒng)。4.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)采集子系統(tǒng)的應(yīng)用根據(jù)用戶的需求收集、整理相關(guān)信息，將來(lái)自不同渠道的數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)采集器收集起來(lái),并通過(guò)規(guī)范化處理,存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中,形成基礎(chǔ)的情報(bào)數(shù)據(jù)。競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括企業(yè)外部和企業(yè)內(nèi)部?jī)蓚€(gè)方面。企業(yè)外部信息的主要來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)，如行業(yè)網(wǎng)站、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手網(wǎng)站、HTML網(wǎng)頁(yè)、電子商務(wù)站點(diǎn)、信息發(fā)布、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)等,利用Web挖掘、關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析和語(yǔ)義分析等技術(shù)從中挖掘出客戶信息、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手信息和競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境信息。企業(yè)內(nèi)部信息包括各種數(shù)據(jù)庫(kù)、據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù),利用查詢語(yǔ)言SQL、DMOL構(gòu)造出的程序自動(dòng)收集、整理，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深加工。競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的采集工作為競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析做好了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,并且簡(jiǎn)化了競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析中數(shù)據(jù)預(yù)處理工作的難度和復(fù)雜性。4.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析子系統(tǒng)的應(yīng)用競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析子系統(tǒng)是競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的核心，利用各類(lèi)信息處理技術(shù)將原本紛繁蕪雜的信息變得有序、系統(tǒng)。而將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析子系統(tǒng)后，借助系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)挖掘工具，以及各種分析模型，綜合分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存儲(chǔ)的信息，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)提取、自動(dòng)摘要、自動(dòng)排重、自動(dòng)分類(lèi)、自動(dòng)聚類(lèi)等智能化分析處理，充分挖掘其中隱藏的價(jià)值。該子系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)分析以及模式發(fā)現(xiàn)工具，其中的數(shù)據(jù)挖掘工具是企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)深層次挖掘的核心技術(shù)，利用適用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行有序的、系統(tǒng)的層次化的分析整理，發(fā)現(xiàn)其中隱藏的關(guān)系、模式以及趨勢(shì)等。隨著互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為企業(yè)獲取競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)最重要的信息“倉(cāng)庫(kù)”，對(duì)文本資源的挖掘技術(shù)顯得更為重要，基于文本內(nèi)容的自動(dòng)分類(lèi)、自動(dòng)摘要、自動(dòng)排重、自動(dòng)聚類(lèi)以及相似性檢索等技術(shù)的成熟，為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持，如利用web挖掘技術(shù)中web日志挖掘識(shí)別潛在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，并可用于反競(jìng)爭(zhēng)情報(bào);利用關(guān)聯(lián)分析及web挖掘，可發(fā)現(xiàn)潛在客戶，監(jiān)視和預(yù)測(cè)用戶訪問(wèn)習(xí)慣、購(gòu)買(mǎi)行為;根據(jù)客戶信息，利用分組聚類(lèi)發(fā)現(xiàn)并分析相似瀏覽行為客戶的共同特征，以便更好地為客戶服務(wù);長(zhǎng)期跟蹤相關(guān)企業(yè)網(wǎng)站、行業(yè)站點(diǎn)，提取企業(yè)、行業(yè)相關(guān)的關(guān)鍵信息，加以分析利用可以起到市場(chǎng)預(yù)警的功能。4.3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)服務(wù)子系統(tǒng)的應(yīng)用企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)最終會(huì)在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)服務(wù)子系統(tǒng)產(chǎn)生出提供服務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)產(chǎn)品，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)服務(wù)子系統(tǒng)為整個(gè)系統(tǒng)提供了一個(gè)信息交流和共享的平臺(tái)，為用戶提供分類(lèi)瀏覽、多途徑搜索、市場(chǎng)預(yù)警等功能。對(duì)于企業(yè)內(nèi)部，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則、自動(dòng)聚類(lèi)、自動(dòng)分類(lèi)在企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)提供分類(lèi)瀏覽功能，并根據(jù)用戶的需求，提供多途徑搜索功能。通過(guò)可視化，利用知識(shí)獲取、點(diǎn)子云、星形圖、平行坐標(biāo)、關(guān)聯(lián)可視等應(yīng)用成果進(jìn)行分析，以視圖對(duì)話方式來(lái)獲取用戶的情報(bào)需求信息，編輯情報(bào)發(fā)布，通過(guò)圖表、圖像、動(dòng)畫(huà)等形式將競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果直觀地顯示出來(lái)。對(duì)于企業(yè)外部，建立企業(yè)門(mén)戶網(wǎng)站，通過(guò)可視化交互技術(shù)，讓供應(yīng)商以及用戶通過(guò)網(wǎng)站了解公司動(dòng)態(tài)。同時(shí)通過(guò)web挖掘，分析客戶瀏覽行為，對(duì)客戶進(jìn)行聚類(lèi)分析，開(kāi)展個(gè)性化市場(chǎng)服務(wù)；利用日志中記錄的訪問(wèn)者的客戶端所屬域、IP地址等信息，分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)行為，以達(dá)到反制企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)行的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作。5數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)中應(yīng)用的發(fā)展前景隨著社會(huì)的進(jìn)步和信息技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)代商業(yè)活動(dòng)產(chǎn)生了越來(lái)越多的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量增速越來(lái)越快，以至用“海量、爆炸性增長(zhǎng)”等詞匯已無(wú)法形容數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度。這就為競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域具有豐富的信息資源，同時(shí)為數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用開(kāi)辟了廣闊的舞臺(tái)。目前，大多數(shù)傳統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)只實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)錄入、查詢和統(tǒng)計(jì)等較低層次的功能，無(wú)法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的有用信息，更無(wú)法進(jìn)一步通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)更高的價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展，使得人們可以從紛繁蕪雜的信息中提取有用的、隱藏的商業(yè)和科學(xué)信息，探尋其數(shù)據(jù)模式及特征，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)某個(gè)客戶、群體或組織的興趣和行為規(guī)律，專(zhuān)業(yè)人員就可以預(yù)測(cè)到未來(lái)可能發(fā)生的變化趨勢(shì)。數(shù)據(jù)挖掘?qū)楦?jìng)爭(zhēng)情報(bào)提供有力的技術(shù)支持，極大地促進(jìn)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的發(fā)展與普及，推動(dòng)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一項(xiàng)新興的決策支持技術(shù)，在未來(lái)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中必將受到越來(lái)越廣泛的重視。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷改進(jìn)和日益成熟，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)將有著廣闊的發(fā)展前景。6案例分析——萬(wàn)科CIS的建立6.1萬(wàn)科競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)實(shí)施背景6.1.1萬(wàn)科存在的問(wèn)題客戶關(guān)系管理系統(tǒng)（CRM），企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)（ERP），成本系統(tǒng)（EAS）等系統(tǒng)之間不能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，缺少業(yè)務(wù)協(xié)同；某些數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)需要重復(fù)記錄和操作；不能及時(shí)向所有部門(mén)提供所需分析報(bào)告。因此，萬(wàn)科必須在信息化建設(shè)上特別是在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)建設(shè)方面要有實(shí)質(zhì)性的突破，以解決這些存在的問(wèn)題。6.1.2萬(wàn)科CIS職能萬(wàn)科競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的主要職能：(1)網(wǎng)絡(luò)管理：將各系統(tǒng)統(tǒng)一在競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的框架下，控制信息流向，充分實(shí)現(xiàn)信息共享。(2)行業(yè)監(jiān)測(cè)：所有的數(shù)據(jù)依照集團(tuán)的標(biāo)準(zhǔn)分類(lèi)進(jìn)行拆分，避免重復(fù)記錄。(3)要點(diǎn)管理：能隨時(shí)針對(duì)某一類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行分析，得出行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)水平、項(xiàng)目缺陷率、項(xiàng)目成本對(duì)比、承建商水準(zhǔn)等信息。(4)報(bào)告職能：做出報(bào)告，為客戶服務(wù)、企業(yè)資源計(jì)劃的制定提供支持。6.2系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)是以人的智能為主導(dǎo)、以信息網(wǎng)絡(luò)為手段、以增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力為目標(biāo)的人機(jī)結(jié)合的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略決策支持與咨詢系統(tǒng)。萬(wàn)科CIS系統(tǒng)以組織網(wǎng)絡(luò)、信息網(wǎng)絡(luò)、人際網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)，匯總企業(yè)內(nèi)部和外部收集的信息，儲(chǔ)存到數(shù)據(jù)庫(kù)中，利用數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫(kù)等相關(guān)技術(shù)挖掘出有用的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)，為決策者提供實(shí)時(shí)、可靠的信息決策幫助。根據(jù)一般情報(bào)系統(tǒng)流程及萬(wàn)科集團(tuán)組織結(jié)構(gòu)制定萬(wàn)科CIS系統(tǒng)流程如圖6.1所示，以及各子系統(tǒng)的具體規(guī)劃：萬(wàn)科競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)收集子系統(tǒng)如圖6.2所示；萬(wàn)科競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析子系統(tǒng)規(guī)劃如圖6.3所示；萬(wàn)科情報(bào)服務(wù)子系統(tǒng)如圖6.4所示。利用萬(wàn)科CIS系統(tǒng)組建的信息平臺(tái)，集中和規(guī)范企業(yè)收集的內(nèi)部和外部的包括商業(yè)性的、政策性的各類(lèi)數(shù)據(jù)，為萬(wàn)科制定重要的戰(zhàn)略決策提供依據(jù)。圖6.1萬(wàn)科競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)流程圖6.2萬(wàn)科競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)收集子系統(tǒng)圖6.3萬(wàn)科競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析子系統(tǒng)圖6.4萬(wàn)科競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)服務(wù)子系統(tǒng)6.3系統(tǒng)運(yùn)行效果根據(jù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)中挖掘出的相關(guān)數(shù)據(jù)確定以成熟產(chǎn)品為原型建造較為近似的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品。利用發(fā)展成熟的模式進(jìn)行大規(guī)模擴(kuò)張，實(shí)行有著清晰定位、具有預(yù)見(jiàn)性、符合市場(chǎng)價(jià)值規(guī)律的戰(zhàn)略管理。從多元化到專(zhuān)一化的戰(zhàn)略