引子

　　先给大家讲一个关于 WalMart（沃尔玛）的故事。WalMart很早就使用了柜员机，并且收集了大量的消费数据。有一天，IT部门通过一种新上马的软件得到了一组有趣的数据：

　　客户购买尿布的支持度为： 5%（即每100个人中有5个会买尿布）

　　同时购买啤酒的信赖度高达 80% （即这5个人中有4个同时购买了啤酒）

　　尿布和啤酒，这让许多行销专家们跌破眼镜。在一片质疑和反对声中， WalMart还是决定尝试一下，将尿布和啤酒摆放在一起，结果令人大喜过望——两个产品都销量大增。

现状与问题

　　回到现实。今天，我们公司的情况是怎么样的呢？

　　每个月，公司内部都会产生大量的数据，同时，还会从 CSM、ACN等处购买大量的数据，总和达到了10个G。通过公司的数据分析软件处理之后，产生许多的汇总数据报告提供给上级和客户。从这个角度可以说：我们在同行中已经是一个领先的信息型企业，毫无疑问，这些数据是公司巨大的宝库。然而，目前它还仅仅是一个宝库，它巨大的财富尚未被完全挖掘出来。因为公司目前的软件只是就各种情况做出相应的数据统计报告，而没有对数据和数据之间的关系进行分析。要做到这一步，就需要对这些海量数据进行更深的挖掘，找出它们之间的关系，使它们变成指导我们工作的知识。无怪乎未来学家John Naisbitt惊呼：“我们今天正在被信息淹没，却饥渴于知识！”。

　　知识到底是什么？简而言之就是：找出数据之间的关系，并分析其中的原因。

　　举例说明：
　　目前通过公司的软件我们可以得到如下数据：

　　市场：上海
　　目标观众： 20-30岁男性
　　电视频道在黄金时段的收视率： CCTV1 5% ，SHTV1 3% …
　　或电视节目的收视率：《天下足球》 8% ，《国家地理杂志》5% …

　　但我们不知道看《天下足球》的这群人中最喜欢的其它节目是什么？最喜欢的报纸是什么？人们在看完《新闻联播》后，通常会转到哪个频道？他们的收入情况如何？如果我们知道了这些，就可以在向客户推荐媒体时进行综合的考虑，为其提出优化投资回报（ ROI）的解决方案。

机会与挑战

　　面对浩如烟海的数据，我们需要去粗取精、去伪存真。为此，我们就必须使用 KDD（从数据库中发现知识）的核心技术——数据挖掘。

　　通常一个企业的信息化要经过3个步骤：

1、数据化：

　　通过建立 MIS（管理信息系统）系统，记录公司的业务工作流程，实现办公自动化；通过建立数据库系统，将收集的大量原始数据规范化，并提供数据的统计分析报告

（通常只能提供支持度的报告）。

2、知识化：

　　通过数据挖掘系统对数据库进行解析，找出数据之间的逻辑关系（依赖度），使数据知识化，使我们能更全面的看问题。

3、专家智能化：

　　汇总各种知识，对其进行智能分析判断，建立“决策支持系统”（ DSS）。目前该技术在世界上还不够成熟，而且成本很高。

　　实力传播一直非常注重解析数据的最大价值， 2001年10月还成立了IS（Information System）部门，专项研究公司的信息化建设。目前IS部门的主要工作分三类：

　　一是办公自动化。目前公司的许多工作是通过 E-mail或电话进行的，无法记录历史数据和当前工作状态。同时工作中产生的报告多为Excel文件、PPT文件，很难对其进行管理、合并、统计、分析。IS部门的任务就是通过开发工作流软件将各部门的工作流程记录到数据库中，同时自动生成工作中常用的数据报表。

　　等数据积累到一定数量，就可以对其进行更深入更广泛的挖掘。如：通过成功的 Brief（工作单）可以知道客户对哪些媒体组合的认可度较高，而通过失败的Brief知道客户不太喜欢哪些媒体。同时，通过跟踪工作情况，了解哪些员工的工作效率和成功率比较高。

　　目前开发的 OMMS（Outdoor Media Management System）将率先实现IMPACT（全国户外购买）部门工作流程的办公自动化。

　　二是数据整合。目前公司存在许多独立的软件系统，数据之间很难共享。 IS部门针对部门之间的需求开发实用的软件对这些数据进行整合、分析。

　　已开发完成的 Zone Response（直销分析）系统就是将公司Planning（策划）部门的投放数据和从Call Center（呼叫中心）得到的Response（用户反馈）数据进行整合。可以按市场、媒体、消费者性别、年龄等进行分析。由此可以得出诸如：哪些媒体的CPR（Cost per Response每用户反馈成本）最低；每种媒体反馈人群的年龄、性别分布比等报告。

　　IS部门还有一项，也是最重要的工作，即数据挖掘。对已经存在于数据库中的海量数据进行数据挖掘，不是简单的统计分析，而是找出数据之间的关系，然后将其知识化。这不仅是企业信息化的重要突破，也是我们目前面临的挑战。

　　近期正在开发的 Project C就属于这种系统，它可以分析数据之间的依赖度。如：在上海，有关汽车节目收视率高的人群，对财经节目的收视率如何。这类软件将是IS部门今后发展的重点。

未来

　　作为实力传播企业信息化的推动者和实践者， IS部门在公司大目标的前提下设定自己的目标：全面实现办公自动化，对已有的数据进行数据挖掘，最终建立公司的“决策支持系统”。同时，为各部门提供“量身定制”的服务，从而使其为客户提供更能优化投资回报的解决方案，要达到这个目标并不能一蹴而就，它还需要几年的时间，但这也正是IS部门前行的动力所在。

                                            　　　　　　　　 [推荐给好友]