對信息化雖有繼續(xù)投入的熱情但缺乏更深入的目標，如何深入挖掘海量的數(shù)據(jù)找出對于企業(yè)發(fā)展最有用的信息，為決策提供科學的支持，成了許多企業(yè)的最重要任務。許多的科研機構和企業(yè)在此方面做出了許多成功的實驗，這就是數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，通過數(shù)據(jù)挖掘可以有效掘金企業(yè)數(shù)據(jù)。
從CRM到數(shù)據(jù)挖掘
國內廠商信息化過程中，大部分要經歷從CRM到數(shù)據(jù)挖掘的歷程，這也是信息化與信息化后對信息的深入分析處理過程，前一部的CRM是基礎，是對企業(yè)內外部數(shù)據(jù)的積累過程，后一步數(shù)據(jù)挖掘是前一步的深入，亦即應對海量數(shù)據(jù)的沖擊，從中找出最有價值的東西。
提到CRM對于廣大廠商并不陌生，其本質是對“以客戶為中心”商業(yè)模式的信息化支撐，是一種改善企業(yè)與客戶之間關系的新型管理機制。CRM歸根結底是一種企業(yè)管理機制的轉變，通過在市場營銷、銷售、服務與技術支持等與客戶相關等領域的實施，實現(xiàn)企業(yè)從“以產品為中心”的模式轉向“以客戶為中心”的模式。CRM的有兩個目標：一方面通過提供更快速和周到的優(yōu)質服務吸引和保持更多的客戶;另一方面通過對業(yè)務流程的全面管理降低企業(yè)的成本，這種轉變的效果也是顯而易見的，在幫助企業(yè)在拓展新收入來源的同時也改進與現(xiàn)有客戶的交流方式。隨著企業(yè)信息化的深入，CRM也需要深入，以適應電子商務的要求，以便于更好地利用CRM的成果，數(shù)據(jù)挖掘浮出水面。
數(shù)據(jù)挖掘概念被麻省理工學院專家提出已有十數(shù)年時間，近年來得到越來越多研究機構和廠商諸如IBM、微軟等的支持與認可。它又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery In Database,KDD)，從學術角度指從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在應用價值的信息或模式，它的應用價值也正在于利用目前數(shù)據(jù)有效預測未來，為企業(yè)決策服務，它是數(shù)據(jù)庫、人工智能、機器學習、統(tǒng)計學、高性能計算、模式識別、神經網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)可視化、信息檢索、圖像于信息處理和空間數(shù)據(jù)分析等多個領域的理論和技術的融合。而從商業(yè)角度來看，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術，其主要特點是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務數(shù)據(jù)進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關鍵性數(shù)據(jù)。
CRM的實施和電子商務的發(fā)展使得數(shù)據(jù)挖掘越來越重要，一定程度上反映了客戶CRM應用和信息化的水平。因為信息化水平提高使得客戶的信息數(shù)據(jù)越來越多，而現(xiàn)行的客戶管理系統(tǒng)遠遠不能滿足現(xiàn)在企業(yè)的需要，需要從客戶資料的注重整合和匯總，也就是注重對歷史數(shù)據(jù)的總結這一模式中走出，進而實現(xiàn)對未來情況的預測，亦即對企業(yè)發(fā)展決策的支持。事實上在和客戶的交易過程中企業(yè)會積累越來越多的客戶數(shù)據(jù)，而在電子商務模式下數(shù)據(jù)達到海量，如果不能對這些數(shù)據(jù)很好地分析，首先是這些數(shù)據(jù)的浪費，當然企業(yè)也不能很好地了解顧客，并對客戶的保持和新客戶的發(fā)掘起到指導作用。因此，如何有效地處理海量客戶信息，從中挖掘判斷出客戶的消費趨向，實施精確營銷成為擺在電子商務企業(yè)面前的一大問題。 ..
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