数字化转型实现业务数字化后，后面的路又该如何走？上了一堆的系统，OA、HR、ERP、MES、PLM、QMS、WMS、TMS、车间管理、数字大屏…也不断听到技术部反馈，我们的数据存储在直线上升，似乎数据成为一种累赘。

降本增效一直是企业的追求，流程再造是最佳的实践方案，但走到数字化的阶段，有些拔剑四顾心茫然。这时候，数据挖掘就该闪亮登场了。

01 什么是数据挖掘？

数据挖掘（Data Mining）是从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的数据集中，提取隐含在其中的、事先不知道的、但有潜在有用信息和知识的过程。

数据挖掘就像沙里淘金，从一大堆看似普通的数据里，找到真正有价值的信息。

比如：生产制造企业从所有的生产数据中去挖掘降本增效的切入点；销售型企业从所有的销售记录、售前活动、舆情平台、售后服务去找寻新的增长点。

被挖掘的数据源存在很多的不确定性，需要应用数据清洗，提高数据质量；数据挖掘成果存在不确定性、未知性，需要依赖数据挖掘模型，提高产出概率。

02 为什么要数据挖掘？

数据挖掘的核心目的是把数据变成【答案】。虽然数据挖掘像大海里捞针，但捞到的针能帮助赚钱、省时间、防风险，甚至预测未来。

数据挖掘可通过数据链路分析，从流量到留量的转化，挖掘更多高价值 用户，降低更多时间耽误，从而精准赚钱。

通过审批流分析，消除审核节点无故停留，提升效率；通过供应链分析、库存分析、生产拉动分析，降低库存占用，提高库存周转；通过用户浏览、购买行为，助力推荐系统，贡献更多营收。

数据挖掘通过算法提效、自动化工具，实现自动化决策与流程优化，从而高效省时间。

数据挖掘是信息时代的「指南针」。

对企业，可以省钱（减少试错成本）、赚钱（精准营销）、防风险（比如诈骗检测）；对个人，让生活更智能（推荐音乐、电影）、更安全（盗刷预警）、更健康（智能手环分析睡眠数据）；对社会，可以预测疫情扩散、优化城市交通、甚至帮助科学家发现新药。

03 如何做数据挖掘？

数据挖掘六大核心步骤：明确业务目标、数据采集、数据预处理、数据建模、模型评估、模型验证优化。

 明确业务目标：问题越聚焦、越具体，数据挖掘越有效，避免大海捞针。

数据采集：可搜集数据库信息（订单记录、用户信息）、日志信息（网站点击、App使用行为）、传感器信息（智能手环的心率数据）、外部数据（天气、社交媒体评论）等。

数据预处理：初始收集的数据常脏乱差（缺失、重复、错误），需要进行数据清洗。

数据建模：将现实业务问题转化为数据结构和计算规则的过程

模型评估：针对数据挖掘，也需要先判断模型准确率、误判率、稳定程度，确定模型的可靠程度，从而确保后续挖掘出来的结果可靠、可用、真实、有效。

模型验证优化：通过评估后，模型嵌入问题解决场景，加入生产，生成报表，影响决策，从而解决问题、达成目标。

数据挖掘的价值不仅在于技术实现，更在于将冰冷的数字，转化为温暖的商业洞察与社会价值。在这个过程中，持续迭代的模型与不断深化的业务理解将形成正循环，推动组织从 【数据驱动】 迈向 【智能决策】。

数据挖掘本质上是认知能力的延伸，不仅解决了 【如何处理数据】 ，更回答了 【如何理解世界】。