摘 要 数据挖掘是指从大量繁杂的数据中获取隐含其中信息的技术，此项技术的使用可以促使企业在数据的积累与更新中得到价值更高的信息，所以，将数据挖掘技术引入企业的信息化建设中已经成为目前企业发展的大趋势，逐渐受到各大企业的关注，本文就数据挖掘的相关内容作简要的阐述并提出如何将数据挖掘引入到企业信息化建设中。
【关键词】数据挖掘 企业信息化 建设
自上世纪80年代以来，计算机的普及程度惊人，在企业的管理与公文的处理中发挥着重要的作用，企业在计算机时代已经逐渐进入了全民计算机时代，信息化建设工作越发完善，时至今日，企业为了提高自身的管理能力、提高竞争力，各类数据管理系统成为其日常工作不可或缺的部分。但随着电子商务的发展，在Internet的媒介作用原有的数据管理技术已经无法满足人们的需要。数据挖掘技术作为一种新的处理信息的工具，可以帮助企业管理者发现大量数据中隐藏的商机，一方面将已有数据所隐藏的信息显现出来，一方面将获得的有用信息再次融进企业的运营系统中，促进企业的运作。
1 数据挖掘技术概要
数据挖掘技术所采用的主要技术包括四种，分别是决策树、遗传算法、神经网络技术和智能代理方法。
决策树法是一种在分类向导模型的引导下，使模型呈现出树的形状，也就是说将问题分成若干个小的问题，再按照一定的规则将其分配到不同的节点上，在对树进行分解。
遗传算法是一种以适者生存理念为指导的算法，旨在求得最优解。通过选择、交叉和变异的方法找到解决问题的最佳办法，交叉是指将所有的好的方案中的优异的因素进行重组形成更好的解决方案，变异法则是随机的对解决问题的方案加以调整，是解决方案趋于多样化。
神经网络技术是一种具有学习能力的商业系统，与大脑相类似，经过一段时间的培训之后系统可以在没有人为操作的状态下完成模拟信息的识别进而实现特定问题的分析与处理，许多企业应用神经网络技术的方式是将大量的销售信息存入数据库中，再利用神经网络技术的软件分析功能分析出最佳的销售方案。
智能代理方法是经计算机中的重复性的内容罗列出来，自动的适应人们的工作习惯然后按照人类的要求融合多种软件完成相应的任务。应用的典型范例是WEB上监测竞价商品的价格并对客户进行实时提示。
2 企业信息化建设中数据挖据的应用流程
数据挖掘技术在企业的信息化建设中所担任的角色是实现数据信息到商业知识的转化。首先需要明确数据挖掘技术的处理对象，明白商业活动的主题；其次，需要对商业的主题进行分析，并搜集与之相关的数据利用各种技术对数据进行整理分析，并载入适合的数据挖据的算法中，建立模型，再从模型中提取出有用的商业信息，再根据分析所得结果调整算法，以数据和信息的可靠性为依据对结果进行判断；再次，将获得的商业知识融合到企业的信息平台，利用人机界面对企业的决策活动予以支持。另外值得注意的是，由于数据挖据技术属于高层次的技术，又关系到企业的业务机密，因此，需要极为专业的技术人才专业管理。
