企业竞争情报体制模型

公司竞争情报体制模型建立和健全公司竞争情报系统是新时期公司本身的发展规定和整个社会大环境的趋势。特别是金融危机的出现，更是让诸多已经建立并健全公司竞争情报系统的公司尝到了甜头，在金融危机的风头浪尖上这些公司顶住了生存压力，并且获得了新的发展。今天的经济是一种数据经济，诸多公司每天都面临着大量需要解决的数据，如果公司采用人为的技术来分辨数据的优劣是跟不上整个社会发展的，数据挖掘技术正是从大量数据中发现隐蔽的并且存在一定潜在规律的有用的数据进而被需求者获取的技术。在国外，数据挖掘已经成功应用于客户信用分析、客户消费爱好分析、客户忠诚度分析以及目的市场分析等领域，并发明出巨大的社会价值和经济价值。由于我国实施经济体制改革的时间比较短，竞争机制尚不成熟，再加上我国总体的信息化水平不高，与发达国家相比，我国的竞争情报尚有很大的差距。现在我国公司竞争情报系统在给公司带来收益的同时也出现了数据冗余大、时效性等问题，因此如何通过数据挖掘技术来进一步完善竞争情报系统是现阶段研究的重要问题。1有关理论概述竞争情报系统理论概述竞争情报系统的定义竞争情报(CompetitiveIn-telligence，CI)是能够系统地对那些可能影响公司计划、决策和运行的外部信息进行采集、分析和管理所形成的知识性信息。它重要通过正当手段从公开信息资源中依靠办法和工具收集和分析竞争对手的能力、弱点和意图等。其重要服务对象是从研发和市场的具体业务到宏观战略决策等。竞争情报系统是公司竞争战略管理实践中新出现的概念。美国竞争情报从业者协会前主席、匹兹堡大学商学院专家普赖斯科特指出:“公司竞争情报系统是一种持续演化中的正规化和非正规化操作流程相结合的公司管理子系统。它的重要功效是为组织组员评定行业核心发展趋势，把握行业构造的进化，跟踪正在出现的持续性与非持续性变化，以及分析现有和潜在竞争对手的能力和方向，从而协助公司保持和发展可持续性的竞争优势”。竞争情报系统的构成传统公司竞争情报系统重要由3个子系统构成:竞争情报收集子系统、竞争情报分析子系统、竞争情报服务子系统。(1)竞争情报收集子系统。它是公司竞争情报系统的重要构成，是公司竞争情报系统的输入系统，是竞争情报工作的基础。因此，它的工作质量和速度，决定着公司竞争情报系统的效能和效益。(2)竞争情报分析子系统。它是公司竞争情报系统的核心，是竞争情报的“制造车间”，它以人的智力为主导，通过“黑箱”操作实施信息的集成、重组和智化。公司竞争情报系统及其公司竞争情报中心(ECIC)的专职和兼职分析人员采用人工分析与机助分析相结合的手段，将竞争情报采集子系统所收集的信息有序化、系统化、层次化，将Information转化为Intelligence，生产出真正有用的竞争性情报。(3)竞争情报服务子系统。它是公司竞争情报系统的输出系统，重要功效是面对公司各级决策层和各类顾客提供情报产品和情报服务。因此，它的高效与否关系到公司竞争情报系统的形象和成败。数据挖掘技术概述随着科学技术的不停发展，公司面对不停变化的竞争环境需要获取大量的有关数据，但是这些数据的存在并不是都是有用的，如何运用数据挖掘技术在大量不完全、有杂音、含糊的、随机的数据中发现有用的信息，对公司来说非常重要，特别对公司制订竞争计划起到很大的增进作用。由于各行业业务自动化的实现，商业领域产生了大量业务数据，这些数据不是为了简朴分析为目的来收集的，而是由于纯正的商业运作产生的。对数据进行分析不是为了简朴研究的需要，更重要是为商业决策提供真正有价值的数据，进而使公司获取利润，因此诸多公司把数据挖掘比作在沙子中淘金的“法宝”。将数据挖掘技术用在商业领域最大的优点就是，它以一种更自动化的方式对大量的商业数据进行分析和探索，这样不仅节省了时间，并且也提高了情报分析的质量。2基于数据挖掘的公司竞争情报系统分析基于数据挖掘的公司竞争情报系统的可行性分析管理上可行性分析传统的信息系统是以公司事务解决系统(TransactionProcessingSystem，TPS)、公司管理信息系统(ManagementInformationSystem，MIS)、公司决策支持系统(DecisionSupportSystem，DSS)为代表的信息系统，它们是由业务比较单纯的事务解决操作系统向管理、控制系统过渡的一系列信息管理系统。公司竞争情报系统与传统信息系统的最大区别就在于对信息资源的战略认识和应用上。但凡从竞争情报战略决策需要出发，能够为公司发明竞争优势或抵消对手竞争优势的信息资源开发都是公司竞争情报系统的活动。CIS位于公司战略管理层，是面对公司整体的、满足战略管理信息需求的公司级信息系统，它使用TPS所提供的数据，MIS所提供的信息和DSS所提供的分析工具，用以满足公司非构造化决策的情报信息需求。由于现在公司竞争情报在数据解决质量上有待进一步提高，将数据挖掘技术用于公司竞争情报系统的建设中，有助于公司的高层领导获得更精确的知识，这也是公司领导层始终但愿看到的成果。技术上可行性分析手工采集与人工解决竞争情报的方式，大大减少了采集信息的全方面性和情报分析的精确性，同时也增加了采集情报和分析情报的工作人员的负担，将大量的时间耗费在收集情报的过程当中，而分析数据只占极少的一部分时间。随着计算机技术以及网络技术的普及，使情报工作的质量和效率得到很大的改善。计算机技术飞速发展，带动了与计算机有关技术的发展，数据库技术、数据仓库技术得到较好的完善，能够被用来为公司服务。数据挖掘技术正是在这样的大前提下得到不停发展，并被公司较好地应用到竞争情报系统中。例如计算机技术带动数据仓库技术的发展，数据仓库技术能够将分散的数据重新组合并加工，这样为数据挖掘技术应用到其中提供了良好的前提。顾客能够使用数据挖掘技术在数据仓库的基础上进行更深层次的数据挖掘。现在公司获得的信息源有诸多，如公司内联网、公司Web站点、内联网资源等。在情报收集阶段，能够运用数据挖掘技术在Web网站上进行自动搜索、自动分类，这样能够减少情报分析人员花在情报收集上的时间，使情报分析人员将大量的时间用在情报分析过程中，从而更加好地保障分析成果的可靠性。有了技术作为前提，数据挖掘技术能够较好地应用在公司竞争情报系统中。经济上可行性分析公司经营的目的就是以最小的成本获得最大的利润，实现经济效益最大化。基于数据挖掘技术的公司竞争情报系统是减少投入成本、节省投资、充足运用公司现有资源的有效手段。从公司角度看，使用数据挖掘技术后，系统能够更深层次地对数据进行挖掘，使挖掘的精确性得到有效提高。此时系统不需要投入大量的人力、物力、财力，也不需要做大量的前期准备工作。它的实现是系统对各个方面的资源进行自动采集与分类，特别是对Web资源的有效运用。其不仅增强了公司的核心竞争力，并且尚有效地减少了竞争对手的攻击。实践证明，竞争情报和公司信息化领先的公司，在信息资源管理方面获得了很大的收益。通过建立基于数据挖掘技术的公司CIS，使得公司情报工作制度化、规范化，—96—•第34卷第1期•ITA信息系统促使各级管理部门和业务部门的业务流程逐步地规范化、体系化。使信息化工作、竞争情报工作与公司的日常工作紧密结合在一起，大大简化了信息加工的烦琐流程，拓宽了公司信息收集的渠道和范畴。减少了公司管理者决策风险，优化了公司信息资源的配备，使其处在不停完善更新的过程之中。节省了情报收集加工时间，减轻了情报人员的工作强度，营造了一种更加好的公司文化氛围，使得公司的决策者、管理者、操作者对于信息共享交流的理念、竞争情报的概念、先进信息技术的使用办法开始逐步理解，并且运用于公司的管理中。基于数据挖掘的公司竞争情报系统需求分析随着竞争情报理念的不停进一步，我国公司对竞争情报的需求也越来越迫切。由于理论和实践衔接还存在一定的差距，因此竞争情报给公司带来的切实利益并不明显。长久以来，我国多数公司对情报工作予以了相称的重视，也组建了有关的情报部门，但由于情报收集与反馈实践涉及的环节较多，我国许多公司在竞争情报系统构建上还存在着一定的局限性，使情报收集、情报传递、信息流动和情报对战略决策的提高效果不佳。(1)数据集成问题。数据集成问题涉及静态集成与动态集成。静态集成对所需数据进行一次集成，后来就不再发生变化。而动态集成对集成后的数据进行周期性刷新，数据集成问题重要在竞争情报收集子系统中体现。竞争情报收集子系统重要收集来自多个不同类型的数据源，它是公司竞争情报系统的输入系统，因此，它的工作质量和速度决定着公司竞争情报系统的效能和效益。现在竞争情报收集子系统对整个公司范畴内的数据集成均采用静态集成方略，当数据源中的数据发生变化时，这些变化就不能立刻反映给决策者，造成决策使用的是过时的数据，这就造成大部分公司内部的数据是分散而非集成的，给公司下一步的战略与方略的制订带来了很大的障碍，这样便出现了“情报孤岛”现象。(2)数据分析问题。数据分析问题重要在竞争情报分析子系统中体现，是将竞争情报采集子系统所收集的信息有序化、系统化、层次化，将信息转化为知识，生产出真正有用的竞争性情报。现在，我国情报分析人员在具体分析竞争情报系统时往往依靠个人经验，或者采用手工进行数据分析，这样大大减少了数据的“新鲜度”和精确度。因此，单纯依靠技术人员进行情报分析，往往造成情报质量下降，不能有效地为公司制订战略目的提供协助。总而言之，为了提高竞争情报系统分析解决和决策支持的效率和有效性，必须解决数据集成与数据分析问题，而数据挖掘就是为了通过对原始数据的分析训练，找到其内在变量的联系，采用动态的数据集成办法，而出现的一种知识发现的技术。在公司竞争情报系统中加入数据挖掘能够较好地完善公司竞争情报系统模型构建的局限性。基于数据挖掘的公司竞争情报系统数据分析随着社会的快速发展，公司内部信息在不停膨胀。这严重制约了公司之间的信息交流速度。公司情报的重要特点就是含有很高的时效性，过时的情报对公司来说没有任何意义和价值。但是从原有的公司竞争情报系统来看，系统对数据的研究深度不够，这样在很大程度上浪费了数据信息;分析后的情报难于理解，被高层决策者应用较少。(1)数据库数据不停更新，需要动态观察数据。公司每天产生的数据量是相称大的，只对原始数据库存储的信息或者对一段时间更新的数据库进行分析是满足不了公司发展需求的。每一种动态信息都反映了市场变化或者竞争者的动向，公司必须抓住动态信息才有可能在竞争中获得胜利。(2)查询支持。原有的竞争情报系统重视成果的分析，对数据更新与查询基本上没有涉及，并且对数据的更新不是由最后顾客直接更新实现的，而是由专门的一套机制确保，由系统自动更新和管理员控制来协同完毕的。数据挖掘对查询的强大支持使数据挖掘效率更高，挖掘过程能够做到实时交互，使决策者的思维保持持续，从而挖掘出更进一步更有价值的知识。基于数据挖掘的公司竞争情报系统功效分析从基于数据挖掘的公司竞争情报系统需求分析来看，基于数据挖掘技术的公司竞争情报系统应当含有的基本功效重要有:(1)环境的监视功效。任何公司活动都不能孤立于市场来进行，但是如果公司单单是市场变化了后来再采用方法来适应市场变化，那样仅仅是被动地跟随市场。公司要想抓住市场先机必须能够预测环境的变化，方便未雨绸缪，为将来的变化作打算。(2)竞争对手的分析。诸多公司对竞争对手的分析不是诸多，大部分精力放在了对市场的分析，但是对对手的分析也是至关重要的。分析竞争对手的目的是理解每个竞争对手的战略和目的，评定其优势和劣势以及竞争反映模式，从而制订出自己的竞争战略。(3)各部门的信息融合。公司内部各个部门之间从事的是不同的工作，彼此之间进行的交流较少，容易出现“部门壁垒”问题。在原有的公司竞争情报系统加入数据挖掘技术后，对各行业进行分别分析，在分析结束后来采用数据挖掘可视化技术将成果进行可视化，这样能够有效地解决“部门壁垒”问题的产生。(4)方略的制订。公司的竞争情报工作是一种持续的情报分析过程，它将来自公司本身、市场需求、战略联盟、竞争对手和竞争环境的原始信息转化为有关的、精确的、实用的战略知识，以满足决策者对理解经营管理环境的需求，从而制订出获得和维持竞争优势的战略规划和战术计划。(5)减少人工分析数据量。人工在采集、分析信息的时候往往根据本身的经验来判断数据的有用性，但是数据之间的联系有的明显，有的是要通过有关技术作进一步分析才能够发现，通过人工的方式来鉴别带来很大的弊端。进行采集数据时也要保持数据的“新鲜度”，采用人工的方式会减少采集速度和数据的“新鲜度”。基于数据挖掘的公司竞争情报系统是一种类似于半自动化或者全自动化的机器，对数据的变化含有很强的敏感度，能够动态地跟踪、分析数据。3基于数据挖掘的公司竞争情报系统模型构建传统的竞争情报系统是建立在公司信息管理系统之上的，内部数据重要源自公司数据库，数据格式比较规整，容易解决，因此，数据分析解决也就显得较为简朴，所提供的数据分析也只能停留在OLAP这种浅层的数据挖掘层面。而现在竞争情报系统的情报源越来越多，涉及公司内部数据库、数据仓库、外部网络、外部数据库，等等。竞争情报系统需要向顾客提供面对主题的数据挖掘及深层的数据分析，要实现这些功效，就要将竞争情报系统建立在数据挖掘技术基础上，如图1所示。而数据挖掘对数据规定比较高，因此要在原有竞争情报系统基础上加强对数据的解决，以满足数据挖掘的规定。将数据挖掘技术应用到竞争情报系统中，重要是对传统竞争情报系统中的竞争情报收集及分析子系统进行一定改善。公司竞争情报收集子系统竞争情报收集子系统是公司竞争情报系统提供决策支持的基础。根据公司确立的情报需求收集、整顿多个信息，并自动识别与抽取所需要的文本信息，最后形成一种有关公司竞争情报的文本集合，其收集信息的速度和质量将极大地影响效能和效益。公司竞争情报的获取能够来自于公司外部网络信息，如公司门户网站、行业网站、竞争对手网站、Web服务器日志文献等;也能够来自于公司内部，如以公司的MIS，ERP等信息系统为中心，公司日常业务积累的数据信息形成的关系型数据库、文档数据库等;还能够来自于媒体、报纸、杂志等。不同来源的数据体现形式多个多样，能够是报表、图形、音频、视频、演示文稿等，竞争情报收集系统的重要任务是将不同形式、不同来源的数据通过数据采集器收集起来，并进行过滤、规范化解决，存储在情报数据仓库中，为竞争情报分析作好基础数据准备。因此，对于不同形式、不同渠道收集的数据，竞争情报收集子系统应含有数据录入、格式转换、信息自动归类等基本功效。基于数据挖掘的数据预解决子系统从正式渠道如外部公开信息源、内部工作报告、信息管理系统等收集到的普通都是量化了的信息，易于整顿排序;而运用非正式渠道，即通过电话采访、实地调查、问卷调查等方式收集到的信息多为陈说性的信息，且误差较大，无法直接用于数据挖掘。数据预解决子系统重要是对数据采集器收集到的数据(重要是非构造化和半构造化的数据)进行提炼、固化、过滤、清洗、转换以及整合，导入数据仓库和数据集中构造化存储，使之更加有序化，以适应特定的情报分析问题，为数据挖掘提供符合规定的数据。见图3。数据挖掘子系统模型传统的竞争情报分析子系统是竞争情报系统的核心，加入数据挖掘技术之后，重要借助于系统提供的多个分析模型，以及数据挖掘工具对数据仓库中存储的信息进行综合分析，进行情报自动分类、自动摘要、自动提取、自动聚类等智能化解决分析，充足挖掘信息中隐藏的价值。该子系统重要涉及数据分析以及模式发现工具，其中的