進入90年代，隨著市場競爭的進一步加劇，企業競爭空間與范圍的進一步擴大，80年代MRPⅡ主要面向企業內部資源全面計劃管理的思想逐步發展為90年代怎樣有效利用和管理整體資源的管理思想，ERP（EntERPrise Resource Planning）企業資源計劃也就隨之產生。與此同時，數據庫技術和人工智能技術得到了長足的發展，人們成功的將兩者結合了起來，即通過數據庫中的大量數據發現知識，這就是數據挖掘技術。這門技術的產生使公司擁有的大量的數據得以應用，而對客戶的行為分析也因此成為可能。
　　數據挖掘能做什么？它將怎么樣影響企業的管理模式？這兩個問題從數據挖掘一誕生起就是人們不斷思考的課題。

　　數據挖掘可以做的工作主要有：
　　1）概念/類描述：特征化和區分。即用匯總的、簡潔的、精確的方式描述每個類和概念。例如可以研究銷售增加20%的產品的特征。
　　2）關聯分析：發現關聯規則，這些規則展示了屬性-值頻繁的在給定數據集中一起出現的條件。例如：我們可以通過對數據的分析得出啤酒—>尿布的關聯規則。即買啤酒的人往往會買尿布。
　　3）分類和預測：通過分類可以找出描述并區分數據類或概念的模型（或函數），以便能夠使用模型預測類標記未知的對象類。當被預測的值是數值數據時，通常稱為預測（prediction）。預測包含值預測和基于可用數據的分布趨勢識別。例如在銷售活動中根據商品的描述特性，如price，brand ，place_made， type和 category，對這三類的每一種導出模型。結果分類應最大限度地區別每一個類，提供有組織的數據集圖象。假定結果分類用判定樹的形式表示，判定樹可能把price看作最能區分三個類的因素。該樹可能結實，在price之后，幫助進一步區分每類對象的其他特性包括brand和 place_made。這樣的判定樹可以幫助你理解給定銷售活動的影響，并幫助你設計未來更有效的銷售活動。
　　4）聚類分析：對象根據最大化類內的相似性、最小化類間的相似性的原則進行聚類或分組，所形成的每個簇（聚類）可以看作一個對象類，由它可以導出規則。聚類也便于分類編制（taxonomy formation），將觀察到的內容組織成類分層結構，把類似的事件組織在一起。
　　5）演變分析：數據演變分析描述行為隨時間變化的對象的規律或趨勢，并對其建模。如對股票交易數據的演變分析可以識別整個股票時常和特定公司的股票演變規律。這種規律可以幫助預測股票市場價格的未來走向，幫助對股票投資作出決策。

　　通過對數據挖掘的了解，我們發現它在ERP中（特別是金融業、零售業和電信業）將得到廣泛的應用。
　　在金融領域，管理者可以通過對客戶償還能力以及信用的分析，進行分類，評出等級。從而可減少放貸的麻木性，提高資金的使用效率。同時還可發現在償還中起決定作用的主導因素，從而制定相應的金融政策。更值得一提的是通過對數據的分析還可發現洗黑錢以及其他的犯罪活動。　
　　在零售業，數據挖掘可有助于識別顧客購買行為、發現顧客購買模式和趨勢，改進服務質量，取得更好的顧客保持力和滿意程度，提高貨品銷量比率，設計更好的貨品運輸與分銷策略，減少商業成本。 
    電信業已經迅速地從單純的提供市話和長話服務演變為綜合電信服務，如語音、傳真、尋呼、移動電話、圖像、電子郵件、計算機和WEB數據傳輸以及其他的數據通信服務。電信、計算機網絡、因特網和各種其他方式的的通信和計算的融合是目前的大勢所趨。而且隨著許多國家對電信業的開放和新興計算與通信技術的發展，電信市場正在迅速擴張并越發競爭激烈。因此，利用數據挖掘技術來幫助理解商業行為、確定電信模式、捕捉盜用行為、更好地利用資源和提高服務質量是非常有必要的。分析人員可以對呼叫源、呼叫目標、呼叫量和每天使用模式等信息進行分析還可以通過挖掘進行盜用模式分析和異常模式識別，從而可盡早的發現盜用，為公司減少損失。
　　ERP的管理思想和模式基本上都是基于一種“面向事務處理”的、按順序邏輯來處理事件的管理，均不能對無法預料的時間和變化快速作出反應。而企業只有盡可能快地為時常提供那些受消費者青睞的產品，才能獲利頗豐。因此，企業必須根據動態多邊的時常去作出正確的判斷，然后作出決策，這就不得不經常地快速地根據新的決策去改變產品、計劃和生產線。通過引進數據挖掘的一些模式和方法，可以使管理人員通過對對象的分析，按照設定的目標去尋找一種最佳的方案。這樣就可緊緊跟蹤、甚至可達到超前于市場的需求變化，快速作出正確的決策，并以最快的速度執行這些變化。
　　我們相信隨著信息技術和現代管理思想的進一步發展，ERP的內容還會不斷擴展，與此同時，數據挖掘的手段和方法也會日趨成熟和完善，進而運用到實際管理工作中，提高我國企業管理水平。

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本文標題：信息化：數據挖掘技術對ERP的影響

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