基于数据挖掘的企业竞争情报应用研究-综述.docx

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1、北京化工大学毕业设计（论文）文献综述前言出现于20世纪50年代，崛起于20世纪80年代的竞争情报，随着管理学、经济学与情报学的大力发展已经逐渐成为了企业的核心要素之一。它是以经济学、管理学、军事学、情报学、博弈论等理论为基础，已解决组织在市场竞争中的情报保障和智力支持为目标，以情报循环为主线，正在形成产业化的学科。进入21世纪，人类社会从工业化迈向信息化，日益庞大的数据流使得企业对于情报的需求越来越高，然而传统的企业竞争情报系统已经难以支持如此大量的数据流，更无法解决半结构化和非结构化的数据。数据挖掘技术是一项针对海量数据中提取有效信息和知识的新兴技术，在工程分析、市场营销等领域得到了广泛的应

2、用。它的发展与成熟为企业竞争情报系统注入了新的活力。利用数据挖掘技术，企业可以进一步提高竞争情报收集与处理的效率、分析的深度，形成增值的、秘密的、具有一定对抗性质的情报，为企业的战略和战术决策提供重要的依据。10北京化工大学毕业设计（论文）文献综述研究背景及意义研究的背景随着信息量的快速膨胀、信息获得手段和途径的日益增加，据国际数据公司(IDC)的研究报告称，2011年全球被创建和被复制的数据总量为1．8ZB，并预测到2020年，全球将拥有35ZB(1ZB=10亿TB)的数据量”[1]。大数据已经渗透到每一个行业和领域．被视为“未来的新石油”，逐渐成为重要的生产因素。随着消费者、企业、各个经济

3、领域不断挖掘大数据的潜力，我们正处在一个巨大浪潮的尖峰，这个浪潮就是大数据驱动的技术创新、生产率提高、经济增长以及新的竞争形势和新价值的产生。人们可以获得的信息越来越多，可是相对而言。对人们有用的信息所占的比恻却越来越小。因此，如何在浩瀚的信息海洋中找到有用的信息已经越来越受到关注，数据挖掘技术就是在这样的背景下瘦运而生的。简单地讲，数据挖掘是一种利用各种分析工具建构数据分析模型，从而在大型的数据库(或数据仓库)中提取人们感兴趣的知识的过程[2]。这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息，提取的知识一般可以表达为概念、规则、规律、模式等形式。同传统的数据分析相比，数据挖掘是在没有明确假设的

4、前提下挖掘信息，发现的知识通常是未知的、很难预料的，但对人们是非常有用的；而传统的数据分析则是在人们提出某种假设的前提下对数据进行分析，得出的结果往往可以预知[3]。因此，传统的数据分析只是表层的数据分析，而数据挖掘则是对数据进行深层的挖掘。10北京化工大学毕业设计（论文）文献综述竞争情报系统(competitiveintelligencesystem——CIS)是指对反映企业内部和外部竞争环境要素或事件的状态或变化的数据或信息进行收集、存储、处理和分析，并以适当的形式将分析结果(即情报信息)发布给战略管理人员的计算机信息系统。cIs简称为基于计算机信息管理的竞争情报系统[4]。CIS的应用目

5、的是在市场竞争环境中企业为保持或增加利润，围绕企业的经营战略目标，通过竞争情报系统为其获取有关企业内部、竞争对手、竞争环境的信息。并加以存储、处理、分析、研究．竞争情报分析研究结果最终对企业经营战略目标确立与实施产生调整作用的信息系统。CIS的基本功能是信息收集和分析，即将大量的信息数据采集输人CIS系统，并通过一定的方式加以处理，最终形成为企业战略管理层所直接使用的竞争情报分析报告[5]。CIS主要体现在以internet/intranet技术为基础，提供基于c/s系统结构的集成化的竞争情报系统，其价值在于充分利用Internet和Intranet技术构建企业的集成信息系统，使之既保留原企业

6、的各种信息系统，又能适应国际市场大环境，建立沟通企业内部各业务部门、外部各分支机构和大市场竞争环境的集成信息系统，以增强企业的国际竞争力[6]。研究的意义在这个信息化飞速发展的时代，仅仅满足于原始的竞争已经不能满足企业发展的需要，数据竞争已经成为企业提升核心竞争力的利器。来自各个方面零碎的庞大数据融合在一起．可以构建出企业竞争的全景图，洞察到竞争环境和竞争对手的细微变化，从而快速响应，制定有效竞争策略。庞大的数据更具有统计意义。能为各种预测模型提供支持，从而能预测未来的发展趋势，帮助企业获得先机。相关的数据整合在一起，能不断产生新的信息和知识，有助于提高生产率、降低经营成本。如2008年初[7

7、]10北京化工大学毕业设计（论文）文献综述，阿里巴巴平台上整个买家的询盘数急剧下滑，自然导致买盘的下降，说明欧美对中国采购量在下滑。海关是卖了货出去以后再获得数据，而阿里巴巴提前半年时间就从盘上推断出世界贸易发生变化了。企业的竞争不再只是劳动生产率的竞争．而是知识生产率的竞争。数据是信息的载体，是知识的源泉，是企业创造价值和利润的原材料，因此．基于知识的竞争将集中体现在基于数据的竞争上。正如马云所