浅析大数据时代的数据挖掘与精细管理

人类进入信息化时代以后，短短的数年时间，积累了大量的数据，步入了“大数据时代”，使人类以前所未有的速度、厚度、细度和准确度对信息的掌握成为可能。面对大量的数据，基于充足的数据基础，对数据进行挖掘与分析，并将其运用于企业的精细管理，也就不仅成为可能而且势在必行。

一、大数据时代需要深度挖掘与精细管理

(一)大数据时代的数据特征

牛津大学教授维克托。迈尔)舍恩伯格(Viktor Mayer-SchEnberger)在5大数据时代6中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。据统计，近两年内由人类产生的数据，竟然达到了人类有史以来的全部数据的90%以上。数据量的庞大，远远超出了我们的想象;数据量的巨大增长速度，也是我们始料未及的，这就是大数据时代的最大特征。这个巨大，不仅是数据量本身极为巨大，更深层意义是，数据所含的信息量同样巨大无比。同时，这些海量的数据及信息量必然给数据处理以及分析带来极大的困难。因此，我们必须学会处理与分析海量数据的手段与方法，因为只有这样，才不会被大量数据信息弄得头昏脑胀，才能在大数据的海洋中畅游。

(二)大数据时代的数据挖掘

数据挖掘，简单来说就是对数据进行处理和分析，找到自己所需要的，扔掉自己不需要的信息。大数据时代，是一场数据上的革命时代，对人类社会生活具有颠覆性的影响。不仅如此，它还将对企业的决策、组织、业务流程等产生重要影响，甚至在某种程度上，它也能对国家的治理模式产生不可估量的影响。在大数据时代，人与人之间不再存在界限，甚至于完全模糊到没有国界与任何疆界的程度。以前的种种最为宝贵的资产变成了数据，成为大数据时代最为宝贵的财富，因此只有学会分析处理数据，才能获得这些所谓的财富。然而这些海量的“宝贵财富”就像一座藏宝山，它不在表面直接出现，而是被层层包裹着。我们必须利用我们所能想到的各种工具去寻找宝藏，而这些工具中相当重要的一种便是数据挖掘。

数据挖掘需要一个建模的过程，选取所需的大量数据，然后利用各种数理模型对这些大数据进行整理和分析，来有效地帮助企业了解不同的客户，以及它们的市场划分，并据此来了解消费者的喜好和消费者的行为方式，这便是数据挖掘的具体含义：从大数据中找出企业所需的一种方法。这些大量的数据之中必然隐藏着一种规律性的东西，要想找到这种规律，就得经过数据挖掘过程并对数据进行建模，利用所建的模型将这种关联性、规律性从数据中找出来。由此可见，数据挖掘和统计的关系十分密切，数据挖掘过程中经常会用到统计分析的一些方法，除此之外，还会利用到联机分析与处理系统、专家系统及模式识别系统等科学方法。

(三)大数据时代的精细管理

2012年《大数据时代》呱呱坠地，不到一年时间便畅销遍全球。从数据发展情形来看，工业、农业、教育和军事等多个信息化的发展过程中肯定会产生十分庞大的数据量，这便为数据精细管理提供了巨大的发展潜力。

大数据的精细管理永无止境，因为数据不断被更新，大数据的作业模型不断在改进，分析、处理和应用技术也在不断进步。就我国目前状况而言，我国存在着非常大量的数据，但是对这些数据的精细管理却十分缺少。精细管理有一个步骤是数据采集，这个过程务必须要十分详细、资料完备，只有这样，我们才能在数据中找到我们所需要的客观信息，才能更好地分析处理数据。目前，我国的大型互联网行业大都十分重视数据的采集工作，这对于未来的数据精细管理的作用至关重要，在后续的数据分析中有着举足轻重的地位。

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