許多成功的企業(yè)都發(fā)現(xiàn)了圍繞著數(shù)據(jù)挖掘而產(chǎn)生的神話確實(shí)就是誤解。這些企業(yè)沒有成為這些誤區(qū)的犧牲品,，而是通過使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題來增加利潤,，獲取更大的競爭優(yōu)勢。

　　實(shí)際上正是復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使得鄉(xiāng)村地區(qū)的Wal-Mart超市連鎖店決定在秋季準(zhǔn)備大量某種廣告郵件 ,。雖然可笑,，但Spamouflage-經(jīng)過巧妙包裝的廣告郵件已經(jīng)取得了極大的成功,。不單單是一個(gè)可愛的想法,，Spamouflage幫助Wal-Mart從現(xiàn)有的顧客群中獲得了額外的利潤，并且也顯示了Wal-Mart是多么深刻地理解著他們所服務(wù)的人群,。

數(shù)據(jù)挖掘到底是什么,？

　　數(shù)據(jù)挖掘是一種非常有力的分析工具，它可以幫助企業(yè)主管們通過了解顧客的歷史行為的信息來預(yù)測他們將來的行為,。它找到了解開顧客行為秘密的模式,。這些發(fā)現(xiàn)可被用于創(chuàng)造利潤，縮減成本,，以及抓住商業(yè)機(jī)會,，獲得新的競爭優(yōu)勢,。

　　關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘所產(chǎn)生的誤解的部分原因是人們并不十分了解它究竟是什么。從最本質(zhì)上講,，數(shù)據(jù)挖掘就是一套用于發(fā)現(xiàn)和解釋詳細(xì)數(shù)據(jù)的未知模式的復(fù)雜的數(shù)學(xué)技術(shù),。自從80年代中期以來，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域從學(xué)術(shù),、醫(yī)藥,、科學(xué)研究領(lǐng)域擴(kuò)展開來，已被非常有效地應(yīng)用在零售,、銀行,、電信、保險(xiǎn),、旅行和服務(wù)行業(yè),。

　　因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘被認(rèn)為是一種分析工具，它經(jīng)常與在線分析處理（OLAP）相混淆,。OLAP是一種有價(jià)值的分析技術(shù),，它被用于分析業(yè)務(wù)操作來對已發(fā)生的事情做出歷史性的回顧。例如,，一位市場部經(jīng)理想要了解為什么某個(gè)地區(qū)的銷售額下滑了,。OLAP工具可以幫助他從各個(gè)不同的方面提出問題，例如以商店統(tǒng)計(jì)的銷售額,、以產(chǎn)品統(tǒng)計(jì)的銷售額和一段時(shí)間內(nèi)的銷售額,。通過從不同的角度觀察這些歷史數(shù)據(jù)，他就會分析出對銷售額產(chǎn)生影響的因素（商店,、產(chǎn)品,，或是時(shí)間）。

　　數(shù)據(jù)挖掘則處理另一類問題,。它可被用于預(yù)測未來事件,，例如，基于促銷情況或者哪類顧客最有可能對促銷感興趣來預(yù)測下個(gè)月的銷售額,。

一些企業(yè)使用數(shù)據(jù)挖掘的方式消除了關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的5個(gè)誤區(qū),。

誤區(qū)1：數(shù)據(jù)挖掘提供了即時(shí)的未來預(yù)測

　　數(shù)據(jù)挖掘既不是水晶球也不是一按按鈕就能魔術(shù)般出現(xiàn)答案的技術(shù)。它是一個(gè)多步驟的處理過程,，其中包括：定義業(yè)務(wù)問題,，掃描并按條件搜索數(shù)據(jù)，開發(fā)模型,，運(yùn)用獲得的知識,。典型情況是，企業(yè)花費(fèi)大量時(shí)間預(yù)處理并且按照條件搜索數(shù)據(jù)，保證其干凈,、一致,、良好整合，以便于應(yīng)用他們所需要的商務(wù)智能,。數(shù)據(jù)挖掘全部圍繞著數(shù)據(jù),，成功的數(shù)據(jù)挖掘需要能夠準(zhǔn)確反映業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)。

　　企業(yè)必須懂得,，數(shù)據(jù)挖掘的威力在于：抓住那些能夠從本質(zhì)上被預(yù)測或者被描述的特殊的業(yè)務(wù)難題,。其中包括：

顧客分類
預(yù)測顧客的購買傾向
監(jiān)測欺詐
優(yōu)化供應(yīng)和發(fā)貨渠道

　　理解了這個(gè)過程的企業(yè)就看到了真正的效果。一家中西部地區(qū)的保健供應(yīng)商識別了高風(fēng)險(xiǎn)病人,，并且使用了能夠保證護(hù)理質(zhì)量和管理風(fēng)險(xiǎn)的病例管理程序,。一家南美電信公司通過分析電話的使用、購買的服務(wù)和服務(wù)質(zhì)量的評定等可能導(dǎo)致顧客減少的模式之后,，發(fā)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)并防止了高價(jià)值顧客的流失,。一家美國的保險(xiǎn)公司通過數(shù)據(jù)挖掘解決方案的時(shí)間段來預(yù)測并且很快地檢測欺詐，然后采取迅速行動來最小化成本,。

誤區(qū)2：數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ谏虅?wù)應(yīng)用程序仍然是不可用的

　　數(shù)據(jù)挖掘是一種可用的技術(shù),，并且由于他的商業(yè)效果受到了很高的評價(jià)。這個(gè)謊言似乎是那些需要解釋為什么他們不能使用這個(gè)處理過程,，并且在下面這兩句話中轉(zhuǎn)來轉(zhuǎn)去的人所編造的,。第一句是：“大的數(shù)據(jù)庫不能被有效地挖掘”。第二句是：“數(shù)據(jù)挖掘不能在數(shù)據(jù)倉庫引擎中完成”,。這兩句話都曾經(jīng)是正確的,；就像飛機(jī)曾經(jīng)無法離開地面一樣。

　　讓我們同時(shí)分析這兩句話,。因?yàn)榻裉斓臄?shù)據(jù)庫是這樣的大,，企業(yè)都擔(dān)心數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目所需的額外的IT體系結(jié)構(gòu)會帶來巨大的成本，以及每個(gè)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)處理過程都會消耗太長時(shí)間,。但是今天的某些數(shù)據(jù)庫使用的并行技術(shù)使得數(shù)據(jù)庫內(nèi)部的挖掘成為可能,。通過在數(shù)據(jù)庫內(nèi)部進(jìn)行挖掘，企業(yè)可以消除數(shù)據(jù)移動,，利用并行處理的性能,，最小化數(shù)據(jù)冗余，以及消除數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ｓ玫恼麄€(gè)新的冗余的數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建及維護(hù)成本,。

　　例如,，一個(gè)包裝零售生產(chǎn)企業(yè)使用數(shù)據(jù)挖掘來維護(hù)一個(gè)顧客忠誠度程序，這個(gè)程序可以幫助它的零售伙伴監(jiān)控促銷的效果,，并且分析購買者的購物籃。最初這個(gè)分析曾經(jīng)是鼓勵(lì)它的伙伴促銷他們的產(chǎn)品的有效手段。然而隨這需要處理的數(shù)據(jù)量變得越來越大,，以致于這個(gè)提供給零售伙伴的服務(wù)成本變得過于昂貴,。雖然這個(gè)分析過程是在一個(gè)很強(qiáng)大的服務(wù)器上面進(jìn)行的，但是5個(gè)分析應(yīng)用程序仍然用了超過312個(gè)小時(shí)來處理數(shù)據(jù),。

　　在結(jié)束這個(gè)有價(jià)值的服務(wù)之前,，這家企業(yè)嘗試了數(shù)據(jù)庫內(nèi)部的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。他們將數(shù)據(jù)載入一個(gè)集中的數(shù)據(jù)倉庫,，然后將5個(gè)分析程序全部轉(zhuǎn)換為一個(gè)在數(shù)據(jù)庫中運(yùn)行的SQL（標(biāo)準(zhǔn)查詢語言）程序,，利用它的并行處理能力。通過轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫內(nèi)部的數(shù)據(jù)挖掘,，他們能夠?qū)?zhí)行時(shí)間從用戶忠誠度程序的超過312小時(shí)縮小到12小時(shí),。

誤區(qū)3：數(shù)據(jù)挖掘需要單獨(dú)的、專用的數(shù)據(jù)庫

　　數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品供應(yīng)商會強(qiáng)調(diào)你需要一個(gè)昂貴的,、專用的數(shù)據(jù)庫,、數(shù)據(jù)中心或者分析服務(wù)器來進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，因?yàn)樾枰獙?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一種特別的格式來進(jìn)行有效地處理,。這些數(shù)據(jù)中心不僅采購和維護(hù)成本很高,，每個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目還需要單獨(dú)抽取數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)的抽取是很昂貴并且非常費(fèi)時(shí)的,。

　　數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展使得現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘再也不需要在一個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行了,。實(shí)際上，有效的數(shù)據(jù)挖掘需要一個(gè)企業(yè)范圍的數(shù)據(jù)倉庫,，它的全部投資成本也比使用獨(dú)立的多個(gè)數(shù)據(jù)中心便宜得多了,。

　　原因是這樣的：由于企業(yè)需在整個(gè)企業(yè)范圍之上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目，利用數(shù)據(jù)挖掘模型的用戶數(shù)量和其對數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施型都會持續(xù)增長,。一個(gè)先進(jìn)的企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫不僅能有效地存儲所有的企業(yè)數(shù)據(jù),，同時(shí)也消除大多數(shù)額外的數(shù)據(jù)中心或數(shù)據(jù)倉庫的需求，另外這也為數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目提供一個(gè)理想的基礎(chǔ),。這個(gè)基礎(chǔ)就是一個(gè)單一的企業(yè)范圍的數(shù)據(jù)倉庫,，這個(gè)數(shù)據(jù)倉庫可以提供一個(gè)具有一致性和即時(shí)性的顧客視圖。并且通過在數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)部合并數(shù)據(jù)挖掘的外延,，企業(yè)可以以兩種另外的方式縮減成本,。第一種方式是，沒有必要購買和維護(hù)僅為數(shù)據(jù)挖掘使用的額外的硬件,。第二種方式是,，企業(yè)將為實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目所需的數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出的工作量減少到最低，這已經(jīng)是公認(rèn)的極耗費(fèi)工時(shí)和資源的處理過程,。

誤區(qū)4：只有擁有博士學(xué)位才可以進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘

　　一些人認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘非常復(fù)雜,，以致必須擁有至少三個(gè)博士才可以執(zhí)行它：一個(gè)是統(tǒng)計(jì)學(xué)或者計(jì)量方法專業(yè)博士,，一個(gè)是能夠懂得客戶的商務(wù)博士，一個(gè)是計(jì)算機(jī)專業(yè)博士,。

　　實(shí)際情況是在成功項(xiàng)目的實(shí)施者中根本用不到一個(gè)博士,。例如，Teradata最近完成了一個(gè)南美電信公司的項(xiàng)目,，它成功地追蹤了顧客行為變化,，幫助公司在電信市場開放期間保住了98％的高價(jià)值客戶。通過協(xié)力工作,，一個(gè)多學(xué)科的小組成功地完成了任務(wù),。

　　數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)需要三個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)專家共同合作的工作。商務(wù)人員必須通過創(chuàng)建一組商業(yè)問題來引導(dǎo)項(xiàng)目,，解釋凸現(xiàn)的模式,。具有對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和工具的充分了解的分析建模人員構(gòu)建可靠的模型,。IT人員提供對處理過程的深刻觀察,，理解數(shù)據(jù)，并提供關(guān)鍵的技術(shù)支持,。

誤區(qū)5：數(shù)據(jù)挖掘是給那些擁有大量客戶數(shù)據(jù)的大公司提供的

　　一個(gè)簡單的事實(shí)就是,，一個(gè)公司，無論大小,，只要擁有能夠精確反映業(yè)務(wù)或者客戶情況的數(shù)據(jù),，都能在這些數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建模型，對應(yīng)重要的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn),。公司處理的顧客數(shù)據(jù)量從來就不是關(guān)鍵,。

　　例如，Midwest Card Services (MCS)為大約20萬客戶提供了電話行銷,、自動取款機(jī)管理,、借記卡和專業(yè)化金融服務(wù)。這家公司使用了一個(gè)集中的數(shù)據(jù)庫以更好地理解它的客戶基礎(chǔ),，有效地對客戶分類,，理解他們的行為模式和嗜好。這使得MCS改善了他們自身的財(cái)政管理能力,，并且為他們的客戶的投資組合提供了廣泛全面的報(bào)告,。

抓住時(shí)機(jī)

　　概要：數(shù)據(jù)挖掘再也不是運(yùn)行緩慢、昂貴,，或者過于復(fù)雜的技術(shù),。成熟的技術(shù)和商務(wù)經(jīng)驗(yàn)使得一個(gè)有效的節(jié)省成本的處理過程成為可能。各種規(guī)模的公司都可以檢驗(yàn)他們以前對該技術(shù)的誤解,，證明數(shù)據(jù)挖掘在今天激烈競爭的,，以顧客為本的商業(yè)世界中對企業(yè)的業(yè)務(wù)成功會起到至關(guān)重要的作用,。