人類進入信息化時代以后，短短的數(shù)年時間，積累了大量的數(shù)據(jù)，步入了“大數(shù)據(jù)時代”，使人類以前所未有的速度、厚度、細度和準確度對信息的掌握成為可能。面對大量的數(shù)據(jù)，基于充足的數(shù)據(jù)基礎，對數(shù)據(jù)進行挖掘與分析，并將其運用于企業(yè)的精細管理，也就不僅成為可能而且勢在必行。

    一、大數(shù)據(jù)時代需要深度挖掘與精細管理

    （一）大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)特征

    牛津大學教授維克托。邁爾）舍恩伯格（Viktor Mayer-SchEnberger）在5大數(shù)據(jù)時代6中前瞻性地指出，大數(shù)據(jù)帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數(shù)據(jù)開啟了一次重大的時代轉型，講述了大數(shù)據(jù)時代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革。據(jù)統(tǒng)計，近兩年內由人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，竟然達到了人類有史以來的全部數(shù)據(jù)的90%以上。數(shù)據(jù)量的龐大，遠遠超出了我們的想象；數(shù)據(jù)量的巨大增長速度，也是我們始料未及的，這就是大數(shù)據(jù)時代的最大特征。這個巨大，不僅是數(shù)據(jù)量本身極為巨大，更深層意義是，數(shù)據(jù)所含的信息量同樣巨大無比。同時，這些海量的數(shù)據(jù)及信息量必然給數(shù)據(jù)處理以及分析帶來極大的困難。因此，我們必須學會處理與分析海量數(shù)據(jù)的手段與方法，因為只有這樣，才不會被大量數(shù)據(jù)信息弄得頭昏腦脹，才能在大數(shù)據(jù)的海洋中暢游。

    （二）大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘

    數(shù)據(jù)挖掘，簡單來說就是對數(shù)據(jù)進行處理和分析，找到自己所需要的，扔掉自己不需要的信息。大數(shù)據(jù)時代，是一場數(shù)據(jù)上的革命時代，對人類社會生活具有顛覆性的影響。不僅如此，它還將對企業(yè)的決策、組織、業(yè)務流程等產(chǎn)生重要影響，甚至在某種程度上，它也能對國家的治理模式產(chǎn)生不可估量的影響。在大數(shù)據(jù)時代，人與人之間不再存在界限，甚至于完全模糊到?jīng)]有國界與任何疆界的程度。以前的種種最為寶貴的資產(chǎn)變成了數(shù)據(jù)，成為大數(shù)據(jù)時代最為寶貴的財富，因此只有學會分析處理數(shù)據(jù)，才能獲得這些所謂的財富。然而這些海量的“寶貴財富”就像一座藏寶山，它不在表面直接出現(xiàn)，而是被層層包裹著。我們必須利用我們所能想到的各種工具去尋找寶藏，而這些工具中相當重要的一種便是數(shù)據(jù)挖掘。

    數(shù)據(jù)挖掘需要一個建模的過程，選取所需的大量數(shù)據(jù)，然后利用各種數(shù)理模型對這些大數(shù)據(jù)進行整理和分析，來有效地幫助企業(yè)了解不同的客戶，以及它們的市場劃分，并據(jù)此來了解消費者的喜好和消費者的行為方式，這便是數(shù)據(jù)挖掘的具體含義：從大數(shù)據(jù)中找出企業(yè)所需的一種方法。這些大量的數(shù)據(jù)之中必然隱藏著一種規(guī)律性的東西，要想找到這種規(guī)律，就得經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘過程并對數(shù)據(jù)進行建模，利用所建的模型將這種關聯(lián)性、規(guī)律性從數(shù)據(jù)中找出來。由此可見，數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計的關系十分密切，數(shù)據(jù)挖掘過程中經(jīng)常會用到統(tǒng)計分析的一些方法，除此之外，還會利用到聯(lián)機分析與處理系統(tǒng)、專家系統(tǒng)及模式識別系統(tǒng)等科學方法。

    （三）大數(shù)據(jù)時代的精細管理

    2012年《大數(shù)據(jù)時代》呱呱墜地，不到一年時間便暢銷遍全球。從數(shù)據(jù)發(fā)展情形來看，工業(yè)、農業(yè)、教育和軍事等多個信息化的發(fā)展過程中肯定會產(chǎn)生十分龐大的數(shù)據(jù)量，這便為數(shù)據(jù)精細管理提供了巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/span>

    大數(shù)據(jù)的精細管理永無止境，因為數(shù)據(jù)不斷被更新，大數(shù)據(jù)的作業(yè)模型不斷在改進，分析、處理和應用技術也在不斷進步。就我國目前狀況而言，我國存在著非常大量的數(shù)據(jù)，但是對這些數(shù)據(jù)的精細管理卻十分缺少。精細管理有一個步驟是數(shù)據(jù)采集，這個過程務必須要十分詳細、資料完備，只有這樣，我們才能在數(shù)據(jù)中找到我們所需要的客觀信息，才能更好地分析處理數(shù)據(jù)。目前，我國的大型互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大都十分重視數(shù)據(jù)的采集工作，這對于未來的數(shù)據(jù)精細管理的作用至關重要，在后續(xù)的數(shù)據(jù)分析中有著舉足輕重的地位。

    （四）大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)精細管理的意義

    無論是數(shù)據(jù)挖掘，還是精細管理，在大數(shù)據(jù)時代都有著十分重要的意義，因為通過分析，我們可以提出提供決策的意見與建議，這些都是靠強大的數(shù)據(jù)支持的。目前，世界五百強企業(yè)中絕大多數(shù)在提出管理建議時，都需要大量數(shù)據(jù)為其作為理論依據(jù)。而在我國，即使是中小企業(yè)，也在分析、解決問題時開始傾向于用數(shù)據(jù)說話，如若沒有大量數(shù)據(jù)，便沒有理論依據(jù)，也就無法提出科學合理的建議。此外， 數(shù)據(jù)本身其實是會“說話”的，只不過這些話需要自己找出來，在對這些數(shù)據(jù)進行分析處理之后，就可能從中發(fā)現(xiàn)企業(yè)所需要的東西。大量的數(shù)據(jù)中其實隱藏著很多寶藏，比如客戶的喜好及市場未來的可能發(fā)展趨勢等，這些對于企業(yè)有極其重要的意義，只有更加了解、接近市場的企業(yè)，才能從競爭中脫穎而出。企業(yè)必須依靠大量數(shù)據(jù)的分析才能更好地為客戶服務，更好地完成企業(yè)的各項工作。

    二、大數(shù)據(jù)時代如何進行數(shù)據(jù)的深度挖掘

    由于企業(yè)對大數(shù)據(jù)資源有開發(fā)方面的需求，于是便有了數(shù)據(jù)的深度挖掘。企業(yè)擁有大量寶貴的數(shù)據(jù)資源，它們都希望從中提煉出最有用的信息與線索。深度數(shù)據(jù)挖掘包括了準備階段、挖掘階段以及結果的表達和解釋工作。數(shù)據(jù)挖掘的手段也有很多，諸如關聯(lián)分析、分類分析、聚類分析、特異群組分析以及演變態(tài)勢分析等。

    根據(jù)數(shù)據(jù)中的差異性，可以很好地建立分類模型，這樣做有十分明顯的作用，它能夠把狀態(tài)細分化，實施更具有針對性的營銷，找到更有價值的客戶群體?？梢栽谶M行正式分類前先進行一次估計，然后根據(jù)估計結果對數(shù)據(jù)進行預分類，再進行修正直到達到更好。

    對數(shù)據(jù)進行預測有著十分重要的意義，這是對數(shù)據(jù)進行深度挖掘的一個不能缺少的過程，也是對于數(shù)據(jù)挖掘更為高級的應用。預測不僅是估計大數(shù)據(jù)，更要求根據(jù)這些大數(shù)據(jù)進行準確的預判。預測要對以前做好的大數(shù)據(jù)集進行分析整理，對它所代表的現(xiàn)實世界進行抽象，初步得到最基本的模型，然后從信度及效度兩個方面對模型進行檢驗，確保建立的模型的準確性。建立模型只是一個對數(shù)據(jù)進行模擬的過程，其目的是通過這一過程對未來趨勢進行預測，盡量達到準確。數(shù)據(jù)本身是過去的，從這一方面來說它們只能代表過去，但是我們可以通過模型找到其產(chǎn)生的基本機制，使預測成為可能并有準確性。過去的數(shù)據(jù)并不只是能夠表示過去，它們是十分珍貴的財富，因為從這些數(shù)據(jù)之中我們能夠預測未來。預測是一個復雜的過程，據(jù)統(tǒng)計，目前有關預測已經(jīng)存在的模型已經(jīng)有了幾百種，就算是最常用模型的也有好幾十種，因此這個過程有待于進一步提高和改進。現(xiàn)實世界是復雜的，雖然說預測技術到目前有了突飛猛進的發(fā)展，但是預測只是預測，永遠都替代不了現(xiàn)實，而且任何已經(jīng)存在的模型都不一定比量身定做出來的更符合當前的業(yè)務。目前，可以運用于大部分企業(yè)應用的模型有很多種，包括多元回歸、非線性回歸、AR模型、MA模型等各種各樣的預測模型。還有一些是專業(yè)級統(tǒng)計應用軟件，比如矩陣實驗室、SAS、SPSS、MATLAB等，這些也為深度數(shù)據(jù)挖掘提供了便利條件。

    三、大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)精細管理淺析

    如果說數(shù)據(jù)挖掘提高了企業(yè)的洞察力，那么大數(shù)據(jù)管理的精細程度則為企業(yè)提供了數(shù)據(jù)管理方面的保障。目前，大數(shù)據(jù)的精細管理僅限于大型企業(yè)，尤其是互聯(lián)網(wǎng)或其他高科技企業(yè)，因為龐大的數(shù)據(jù)量在目前并不會出現(xiàn)于普通百姓之家，即使一些企業(yè)有數(shù)十年的數(shù)據(jù)量，也都沒有達到大數(shù)據(jù)的水平。不管是以利潤為中心，還是以客戶為中心，大數(shù)據(jù)的精細管理都是一種推動力量，有利于推動企業(yè)的發(fā)展。大數(shù)據(jù)的精細管理為其提供了管理方面的基礎，同時為差異化競爭提供了原始理論方面的強有力支撐。目前大型企業(yè)在精細管理方面存在著不少問題，正是由于這些問題的存在才導致企業(yè)主營業(yè)務缺乏方向性、針對性、導向性以及向心性等諸問題。

    結束語

    “大數(shù)據(jù)時代”這個概念的出現(xiàn)只有短短數(shù)年時間，但是這個概念已經(jīng)滲透到五洲四海，與之伴隨的則是大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘與管理革命。我國的大型企業(yè)都十分重視對大量數(shù)據(jù)的獲取與掌握，這充分說明，數(shù)據(jù)挖掘與精細管理在這個嶄新的大數(shù)據(jù)時代中具有非同一般的重要意義。（文章來源：CDA數(shù)據(jù)分析師培訓官網(wǎng)）