基于数据挖掘的企业竞争情报系统研究

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1、万方数据2009年2月现代情报Feb．2009篁丝堂丝三垫墅型堡丝些堡型型竺坠：垫№：兰·企业情报工作·基于数据挖掘的企业竞争情报系统研究王嵩(南京大学信息管理系，江苏南京210093)[摘要】简述了企业竞争情报系统与数据挖掘的概念。构建了基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统，分别描述了系统的实施要素、整体架构与集成，以度情报规划、情报收集、情报处理、情报分析、情报评审、情报服务六大系统的主要功能模块，并且阐述了系统的主要优势。【关键词】数据挖掘；企业竞争情报；情报系统[中图分类号](；350[文献标识码】A[文章编号】1008—0821(2009)02—0185—04R

2、esearchonEnterpriseCompetitiveIntelligenceSystemBasedonDataMiningWangSong(DepartmentofInformationManagement，NanjmgUniversity，Nanjing210093，China)[Abarsa]Withtheconcepts《enterprisecompetitiveintelligenceanddata向Ili唱，theenterprisecompetitiveintelligencesystembasedondatamininghasbeenstructu

3、red．Thepapergavetheenforcementelements，integratedsmlcalndframeandsixmainfunctionalInofhd∞，includingintelligenceplq伊敷锄il垮，intelligenceoo]]蒯ort，intelligenceanalysis，intelligencejudgn删andiIltelli踟flervice．Intheend，themainsuperioritiesofthesystemhavebeenstated．(Keywords]datamining；enterprise

4、corapetitiveintelligence；intelligencesystem企业竞争情报系统(EnterpriseCompetitiveIntelligenceS卿咖，简称Ec璐)，是依托企业电子化信息环境，全面整合现有技术和信息资源，在收集加工竞争情报的基础上，为企业建立强大的情报中心提供有力支持的人员、设备、组织和流程架构，以获取竞争优势的管理咨询和信息服务的人机系统和体系。数据挖掘(DinMining，简称DM)是指从大型数据库或数据仓库中的大量数据中提取辅助决策的关键性知识。这些知识是隐含的、未知的、非平凡的及潜在有用的信息或模式，其目的是为了提高市场

5、决策能力、环境监视、风险预警、在经验模型基础上预测未来趋势等，把握行业结构的进化，跟踪正在出现的连续性和非连续性变化，以及分析现有和潜在竞争对手的能力和方向，从而帮助企业赢得竞争优势。随着信息技术的发展。企业竞争情报工作者面对的现实是信息源纷繁复杂，数据结构多种多样，数据量海量增长，分析这些结构化、半结构化甚至非结构化的数量庞大收稿日期：2008—08—21作者简介：王嵩(1987一)．男。2006级本科生。发表论文1篇。的数字信息的难度也在增加。数据挖掘是一种从海量数据中提取有用信息和知识的新兴技术，所以可行有效的方法是利用数据挖掘等先进的技术对这些海量数据和信息进行

6、智能地采集、分析和处理。目前国内文献对于基于DM的ECIS的典型研究有：朱永武(2005)[1j、蒲群莹(20晒)【2J在给出了数据挖掘概念和一般过程的基础之上。提出了一个基于数据挖掘的企业竞争情报系统模型；同晓妍(2007)[3J从数据挖掘的含义和一般过程人手，分析了数据挖掘的相关技术及数据挖掘在企业竞争情报系统中的应用，重点探讨如何构建基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统。本文将重点介绍基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统的整体架构、主要功能模块及其显著优势。1系统的构建1．1系统的实施要素系统实施的主要支持要紊见表1：一185—万方数据罂娄2是。基于数据挖掘的企业竞争

7、情报系统研究第29卷第2期2。”““⋯⋯一一“7”””“⋯“Feb．2009V01．29No．21．2系统的整体架构l企业决策中心妙I竞争情报中心图1基于DM的E∞架构1．3系统的集成各数据库与数据仓库经过合并、修改与重构以达到各库之间的集成。库的合并过程中主要解决属性、命名、结构等冲突，修改与重构过程主要消除不必要的冗余。整个系统借助数据库与数据仓库的有效协作，有效地支持企业的竞争情报分析。另外，操作型数据与分析型数据之间差别甚大，数据仓库的数据是从原有的分散的数据库中抽取来的，因此在数据进入数据仓库之前，必然要经过加工与集成，统一与综