目前，国内不少企业开展数据挖掘业务面临的最大难题是数据不全、数据不准确等。许多企业已经建立了包括ERP、CRM、POS等多个信息系统。
描绘产品生命周期
描绘产品生命周期
随着信息化建设的深入，尤其是随着金融、电信等行业数据大集中的基本完成，电信、银行、零售以及部分大型制造企业不仅能够做到依靠数据分析去竞争，而且他们也应当这样做。美国巴布森学院信息技术及管理学教授托马斯·达文波特认为，现在许多行业的公司都提供类似的产品并使用类似的技术，在这样一个时代，业务流程成为最后剩下的可以创造差异的亮点之一。分析型竞争者擅长做的事就是从业务流程中挤出全部的价值，一点都不剩。因此，他们不仅像其他公司一样知道自己的客户需要什么产品，而且要知道这些客户愿意支付什么价格，每个客户一生中将会购买多少商品，以及什么会刺激人们购买更多的商品。他们不仅像其他公司一样知道什么时候库存不足，而且能够预测需求和供应链方面可能出现的问题，从而保持很低的库存率和很高的完美订单率。
中国建设银行青岛市分行个人金融部副总经理初顺起认为，数据挖掘主要解决三方面的问题:一是找出最有价值的客户、最易流失的客户和满意度最高的客户，分析他们的消费行为和消费习惯，然后推出有针对性的产品和服务，实现从以产品为中心到以客户为中心的转变。二是分析同类产品的历史数据，确定现有产品的生命周期，指导企业在每个产品上的态度和动作。三是做好业务发展预测工作。目前，多数企业制定发展规划时，往往按照往年的发展速度，乘以相应的比例系数，作为下一年的发展目标，其实这样做没有什么真正的依据，只有通过分析每个产品的状况，结合企业战略重点和国内外经济环境，才能科学地制定企业发展规划。
当前，对电信、金融、零售等行业来说，除了挖掘客户信息实现从以产品为中心向以客户为中心转变外，还要加强对产品生命周期的预测，指导企业在合适的时间、合适的地点以恰当的折扣开展市场营销活动。如何精确预测产品生命周期呢？
刘世平是吉贝克信息技术公司的总裁，回国创业前他在IBM公司率领其数据挖掘团队从美国的美洲银行、富国银行“挖”到加拿大，又“挖”到亚洲的泰国和新加坡，为20多家国际知名银行建立起商业智能管理系统。刘世平说:“一个产品投入市场能否给企业带来效益？能带来多大效益？首先要分析同类产品的历史销售数据，精确描绘出产品生命周期图，才能预测新产品将要发生的行为。”
一个产品的生命周期分为研发期、市场接纳期、成熟期、衰退期等。刘世平的做法是，首先以时间为序列分析历史同类产品的销售数据，如产品推出3个月时销售如何、推出6个月时销售如何、什么时间竞争对手做出反应等，把历史同类产品每个时间点的“生存状况”搞清楚，尤其是产品生命周期转折的时间点搞清楚，画出产品生命周期图。然后，分析新产品推出后一段时间内市场的反应，画出新产品的现有生命周期图，再把两张产品生命周期图对比，准确预测新产品生命周期转折点的不同时间点，为企业决策提供支持服务。
每年“五一”期间，默洛尼卫生洁具(中国)有限公司都搞很多促销活动，但究竟打多大折扣企业效益才能最高，谁也说不清，只能跟着感觉走。去年实施完BI（商业智能）后，IT和物流经理彭元华立刻成了“香饽饽”。彭元华说:“现在，默洛尼公司搞促销活动前，先分析各地区的历史销售数据，预测各地区不同产品的销量，然后分析不同产品的生命周期，再结合不同地区的消费习惯，确定每个产品在不同地区的促销方案。”
与彭元华关注的焦点不同，初顺起更看重利用数据挖掘延长产品的生命周期。随着市场竞争的加剧，产品的半衰期越来越短，即从鼎盛起进入衰退期的时间越来越短，如何延长产品生命周期呢？初顺起说，和理想状态相比，产品刚推出时可能有70％的优点、30％的缺点，由于是新产品客户对这些缺点是可以容忍的;随着产品的推广，一方面竞争对手会逐渐推出同质化产品，客户有了更多的选择，另一方面客户自身对产品的要求也越来越高，客户对产品的缺点越来越难以容忍，这就迫使企业对产品使用过程中客户的反馈进行挖掘，及时改进产品质量;但产品质量不可能无限制地改进，当产品进入鼎盛期后，企业继续改进产品的成本可能越来越高，而产品改进带来的收益则不断下降，这就意味着企业需要加速推出新产品，而不再是继续改进老产品。
许多企业已经建立了包括ERP、CRM、POS等多个信息系统，能够确保所有的交易或其他重要往来情况都留下记录;但要依靠这些信息进行竞争，企业必须用标准格式记录这些信息，还要对其进行整合，并把他们存储进数据仓库，才能使得技术人员很容易地获取这些信息。
力量的源泉
目前，国内不少企业开展数据挖掘业务面临的最大难题是数据不全、数据不准确等。许多企业已经建立了包括ERP、CRM、POS等多个信息系统，能够确保所有的交易或其他重要往来情况都留下记录;但要依靠这些信息进行竞争，企业必须用标准格式记录这些信息，还要对其进行整合，并把它们存储进数据仓库，使得技术人员能很容易地获取这些信息。为了实施BI系统，彭元华花了一年多的时间整理存储在不同系统内的数据。彭元华说:“不仅要把存储在不同系统内的数据整合到一起，还要统一不同信息系统的数据格式和数据含义。”在实施MR项目前，浙江电信已经实现了全省本地网的数据大集中，但在数据挖掘过程中，沈跃明仍然遇到了数据分散的难题。
据介绍，目前浙江电信的数据仓库中有11个本地网的83套信息系统，除去总公司的信息系统，平均每个本地网有六七套信息系统，包括宽带网计费系统、小灵通计费系统等。针对数据分散的现实，一方面通过统一数据模型，进行格式转换;另一方面在结合专题分析等应用时，沈跃明等项目组成员摸索了一套宽表设计的数据集成方法。原来，小灵通收费一张表、宽带收费一张表、固话收费一张表，在客服部门还有一张客户信息表，通过把不同表上的客户信息集成在一起，设计了一张宽表，包括客户姓名、家庭住址、小灵通收费、宽带收费、长话收费、市话收费等十几项内容，在数据库内一个客户在浙江电信的所有消费就变成了一条记录。
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