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办公自动化(简称OA)是指利用各种先进的科学技术,采用各种媒体形式,管理和传输数据信息,并借助于科学的管理方法,辅助决策,提高管理和决策的科学化水平,以实现办公活动的科学化和自动化。办公自动化系统就是要为企业中的所有办公人员创造一个集成的办公环境,能在同一个桌面环境下工作,并摆脱时间、地域和工作类型的限制,实现协同工作。目前,企业普遍使用的办公自动化系统主要用于文档管理、公文传输、流程管理等基本操作。要实现能辅助企业决策管理的办公自动化,还需主要解决以下2个方面的问题:一是实现企业内部各种信息系统资源的高度整合与共享;二是利用整合信息发掘有效价值,辅助决策管理。
1数据挖掘相关理念及国内外发展现状介绍
1.1数据挖掘定义数据挖掘是从数据库或数据仓库中发现并提取隐藏在其中的信息的一种新技术。该技术自动分析数据,通过归纳性推理和联想,寻找数据间内在的某些关联,从中发掘出潜在的、对信息预测和决策行为起着十分重要作用的模式,从而建立新的业务模型,以达到帮助决策者制定市场策略、做出正确决策的目的。在数据仓库基础上挖掘的知识通常以图表、可视化界面等形式表示出来,但所挖掘的知识并不都是有意义的,必须进行评价、筛选和验证,把有意义的知识放到知识库中,随着时间的推移将积累更多的知识。
1.2国内外发展现状数据挖掘技术从一开始就是面向应用的,由于它所固有的为企业创造巨大经济效益的潜力,已有了许多成功的应用,具有代表性的应用领域有市场预测、金融投资、制造业、银行、通讯、保险、交通、零售顾客行为分析等商业领域。数据挖掘所能解决的典型商业问题包括:数据库销售、市场预测、客户群体划分、交叉销售等市场分析行为,以及客户流失性分析、客户信用记分等等。商业利益的强大驱动力将会不停地促进数据挖掘技术的发展,每年都有新的数据挖掘方法和模型问世,人们对它的研究正日益广泛和深入。由于数据挖掘技术给商业带来的巨大利润,国内利用此技术用于实际工作的企业很多,常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务领域,系统性利用得较强的要数电信市场,国内电信企业将数据挖掘技术主要用于以下几个方面:业务预测、客户群体的划分、大客户特征的识别、客户流失的预测和控制、客户呼叫模式分析、网络资源的管理。
2数据挖掘在办公自动化系统的应用
2.1系统设计目标办公自动化系统的最终目标是通过信息处理,实现信息化决策管理。系统不仅要完成信息收集、加工处理和传播,而且要进行信息挖掘和排列,从大量的信息中得出关键信息,为决策者提供决策依据,辅助决策者进行正确决策,从而获取最大的效益和发展。
2.2系统功能设计办公自动化系统的基本功能应包括日常办公、工作流、资源管理、综合业务、业务信息系统数据接口、结果处理、信息交流、档案/知识管理等功能模块。将数据挖掘引入办公自动化系统中,可以有效地整合企业各部门的内外部信息,使其信息更有针对性。另外,通过基于数据仓库的数据挖掘技术,可以对企业各业务环节所产生的大量相关数据进行收集和分析,获得影响企业各部门工作的关键因素,从而为企业决策者的决策提供依据,提升企业的竞争力。数据挖掘在办公自动化系统中的应用具体体现在以下几个方面:
(1)日常办公模块,其主要任务是对企业内部日常办公事务进行管理,是以用户的个人事务处理为核心。通过对用户个人工作流及用户访问日志记录信息的挖掘,有助于用户日常办公信息的定制服务,有针对性地解决相应的办公问题。
(2)工作流模块中的“工作流”是指企业内部业务处理的电子化流程,在该模块中可结合企业各部门的工作流程制定工作流,该模块可适用并涵盖企业内部所有工作流程。而随着实际工作的不断开展,工作流会越来越多,对工作流过程进行挖掘,尤其对不同工作流进行聚类分析,可以用复制工作流的方式创建新工作流,大大减少了工作时间。
(3)资源管理模块包含人力资源管理、项目管理、固定资产查询管理、办公用品、计算机设备申报使用管理等。其中,人力资源管理包含人事管理,即根据从目前已有的人力资源系统导出的数据,对企业人员(年龄、专业、工龄、性别、地域、部门、职称、学历等)数据进行挖掘,或对负责某一项具体工作的人员组成情况进行挖掘,提供其结构组成或合理性分析,对人事管理提供一定的参考意见。人力资源管理还包含考勤管理,它可与目前在使用的指模系统进行数据对接,挖掘员工上下班时间、请假外出等数据,发掘考勤分布与工作量阶段性密集程度等的关系或规律情况,便于对业务部门提出合理的休假时间安排建议或制定有效的考勤对策。另外,人力资源管理还包括绩效考核的部分,它可与目前正在使用的考评系统进行数据对接。项目管理指对项目的可行性研究、申请、批复、招投标、合同签订、验收等环节进行管理,以跟踪项目的进程、监控与项目相关的活动、保障项目顺利运行。在对固定资产查询管理过程中,可挖掘企业固定资产数据,结合人员组织结构数据,发掘出固定资产分布的合理性。在办公用品、计算机设备申报使用管理过程中,也可引入上述办法,为审批者提供有力依据。
(4)综合业务模块,包含车辆调度、会议室管理、会议管理、饭堂管理等。车辆调度的主要任务包括车辆使用申请、批准以及信息管理,可与GPRS系统对接,直接在办公系统中查看车辆在途情况。会议室管理的主要任务是会议室使用申请、批准以及信息管理,可直接在办公系统中查看所有会议室近期申请使用情况实时表。通过对车辆或会议室等公共资源使用情况等数据的挖掘,可以有效地实时统计这些公共资源状态,如采用自动归类技术实现公共资源的层次性组织,同时,还可以结合对各部门使用公共资源历史信息的挖掘,有助于个人申领的定制服务建议,有针对性地最大化利用好公共资源。
(5)在业务信息系统数据接口模块中,数据挖掘主要体现在数据整合及决策支撑上。通过对业务系统数据进行再次开发,即数据挖掘,能为决策者快速准确地提取辅助决策的信息资源。
(6)结果处理模块。在综合业务、资源管理等事务处理结果的基础上,数据挖掘对结果数据进行开采、挖掘和分析,从中识别和抽取隐含的信息,并利用这些信息为决策者对决策目标提供决策依据。
(7)在档案/知识管理模块中,数据挖掘主要体现在知识检索平台上。企业各种知识以多种形式存在,如Word、PDF文档格式、图形或多媒体资源等。如此巨大的数据资源若靠人工检索,存在相当大的难度,而数据挖掘技术为海量知识检索平台提供了技术支撑,通过对海量知识的挖掘,可以实现对信息资源的聚类、分类浏览与检索;并且允许用户在企业内网、外网的海量数据中进行全文检索和特征检索,提高检索效果;另外,运用挖掘技术改进关键词加权算法,提高信息资源的标引准确度,从而改善检索效果。
3本文的创新和进一步研究方向
数据挖掘是国内外近年来较为热门的研究议题,本文结合办公自动化系统模块结构,分析了数据挖掘在各功能模块中的应用,其分析结果对企业办公自动化系统建设思路具有一定的参考意义。根据本文内容,未来还需要在以下几个方面深入研究:
(1)本文在分析数据挖掘在系统功能模块的应用中涉及到了系统性和开放性。但对一个业务办公系统而言,安全性是放在首位的,未来将从安全技术角度,重点研究数据挖掘在办公自动化系统安全性方面的应用。
(2)数据挖掘目前有许多基于不同领域的算法,不同算法面对不同问题所产生的效率甚至结果都不一样,在专业技术层面,将研究数据挖掘技术在办公自动化系统各模块中采取何种算法能实现结果及效率的最优化。
(3)系统各模块数据挖掘结果产生后,有无可供参考的标准,或如何根据时间、区域、人文等实际情况,制定文字分析规则,提供有针对性的供决策者参考的合理意见或建议。
4结语
数据挖掘是一种实用的科学化工具,已经在国内外多个行业取得了令人满意的应用效果。与此同时,数据挖掘本身也不是万能的,它在办公自动化系统中的应用必须遵循以人为本、实事求是的原则,将信息处理、业务流程和知识管理融为一体,提高办公效率及办公自动化应用水平,服务并推进决策支持体系的不断完善。
作者:蹇蕾 单位:广东烟草湛江市有限公司