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企业竞争情报新定义 .1竞争情报系统 　　1.1什么是竞争情报？ 　　竞争情报（Competitive Intelligence，简称CI）是能够系统化的对那些可能影响公司计划、决策和运营的外部信息进行采集、分析和管理所形成的知识性信息。它主要通过合法手段从公开信息资源中依靠方法和工具收集和分析竞争对手的能力、弱点和意图等。其主要面向服务对象从研发和市场的具体业务到宏观战略决策等。 　　美国竞争情报从业者协会给出了一个竞争情报的标准模型（图1）： 　 　　1.2什么是企业竞争情报系统？ 　　竞争情报系统（Competitive Intelligence System，简称CIS）是在企业竞争战略管理实践中出现的新概念。中国科技情报学会竞争情报分会名誉理事长包昌火先生认为，竞争情报系统是以人的智能为主导、信息网络为手段、增强企业竞争力为目标的人机结合的竞争战略决策支持和咨询系统。竞争情报系统可为企业赢得竞争优势提供强有力的智力支持和情报保障。 　　企业竞争情报系统主要由三个子系统组成：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。竞争情报收集子系统是企业CIS的重要构成，它是企业CIS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，决定着企业CIS的效能和效益。竞争情报分析子系统是企业竞争情报系统（CIS）的核心，是竞争情报的“制造车间”。它是以人的智力为主导，通过“黑箱”操作实行信息的集成、重组和智化。CIS及其企业竞争情报中心（CIC）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。竞争情报服务子系统是企业CIS的输出系统，它的主要功能是面向企业各级决策层和各类用户提供情报产品和情报服务。因此，它的高效与否，关系到企业CIS的形象和成败。 　　可以认为，企业CIS的收集、分析、服务三个工作流程呈一个金字塔型。竞争情报收集子系统就位于这个金字塔的最底层，而竞争情报分析子系统、竞争情报服务子系统分别构成了该塔型的中间层和最高层。 　　2.数据挖掘 　　2.1数据挖掘的概念 　　数据挖掘（Data Mining，简称DM）就是利用各种分析工具从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的，但却非常有用的信息、模式（规则）和趋势，这种模型能对未来作出预测和评估。要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识。目前，数据挖掘技术在商业领域已经不是一个新名词，它最早成功应用于高投入、高风险、高回报的金融领域，现在正在不断向电信、保险、零售等客户资源信息密集的行业拓展。 　　2.2数据挖掘的一般过程 　　数据挖掘的一般过程由六个阶段组成：（图2） 　 　　（1）定义问题：首先明确定义将要解决的问题。所以，数据挖掘者要熟悉该行业的数据和业务问题，缺乏这些，就不能够充分发挥数据挖掘的价值，很难得到正确的结果。模型的建立取决于问题的定义，有时相似的问题，所要求的模型几乎完全不同。 　　（2）数据准备：有些人喜欢将数据挖掘看作一个不可思议的过程，认为它吞进的是原始数据，吐出来的则是钻石。而数据准备则是这个过程的核心。这一阶段又可分为3个子步骤：数据集成、数据选择、数据预处理。数据集成将多文件或多数据库运行环境中的数据进行合并处理，解决语义模糊性、处理数据中的遗漏和清洗脏数据等。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合，缩小处理范围，提高数据挖掘的质量。预处理是为了克服目前数据挖掘工具的局限性。 　　（3）确定主题：数据挖掘过程的第三步是确定研究主题。数据挖掘是一个经常需要回溯的过程。因此，没有必要在数据完全准备好之后才开始进行数据挖掘。随着时间的推移，你所使用的数据、你对它们分组的方式以及数据清洗的效果等都将改变，并有可能改进整个模型。这一步会涉及到了解研究主题的局限性，选择待完成的良好研究主题，确定待研究的合适的数据元素，以及决定如何进行数据操作等。 　　（4）读入数据并建立模型：一旦确定要输入的数据之后，接着就是要用数据挖掘工具读入数据并从中构造出一个模型。根据所选用的数据挖掘工具的不同，所构造出的数据模型也会有很大的差别。 　　（5）挖掘操作：依照上述准备工作，利用选好的数据挖掘工具在数据中查找。这个有哪些信誉好的足球投注网站过程可以由系统自动执行，自底向上有哪些信誉好的足球投注网站原始事实以发现它们之间的某种联系，也可以加入用户交互过程，由分析人员主动发问，从上到下地找寻以验证假设的正确性。对数据挖掘的有哪些信誉好的足球投注网站过程需要反复多次，通过评价数据挖掘结果以不断调整数据挖掘的精度，以达到发现知识的目的。 　　（6）结果表达和解释：根据最终用户的决策目标对提取的信息进行分