数据挖掘概述
数据挖掘又称知识发现，是一种新的商业信息处理技术，是从大量、不完全、模糊的实际应用数据中提取有效、新颖、潜在的、最终可理解的模式过程。它是根据数据的微观特征，发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的信息，是数据优势成为有效信息优势的基础工程，其实质就是发现数据背后的有效信息。
图1 基于数据挖掘的人机交互模型
数据挖掘的步骤包括问题理解和提出、数据获取、数据整理、建立模型、评价和解释，如图2所示。
图2 数据挖掘的步骤
企业级数据挖掘模型
数据挖掘可以通过建立数据模型对外部环境数据进行有效的挖掘，从而得到有效的信息，帮助企业相关部门进行有效的决策，企业级数据挖掘模型如图3所示。
图3 企业级数据挖掘模型
企业管理者应该重视提高企业自身的信息获取能力，及时准确地把握市场行情的发展方向，对内调整不适合自身的因素，使企业能够得到准确并及时的发展，提高其竞争力。企业运用数据挖掘技术就是为了快捷有效地搜集并处理信息，为企业竞争力的提高提供科学有效的方法。
数据挖掘在企业中的作用
提高企业分析内外部环境的能力，确保企业科学的决策。企业在运行过程中产生的各种问题都可以通过数据映射出来，未经过处理的数据往往都是盲目的和缺乏有效的信息，必须经过科学的分析，才能发现其中对于企业决策有价值的信息，进而得出比较科学的预测结果，来指导企业的经营决策，减少企业的经营风险。
针对非主流的信息资源，形成企业独特的竞争优势。在企业的经营过程中，企业管理者往往比较容易忽视一些非主流的信息，但是这些信息往往隐含着特殊的价值。如果这些信息能够被企业的管理者利用，往往能够成为企业的良好竞争优势。数据一旦生成有价值的商业洞见和战略决策，企业就可以将其应用到公司的各个部门中，以提升公司的盈利能力和经营效率。在以数据为先的企业中，这些商业决策将能快速在公司各个部门中实施，以发挥最大的商业价值。
通过内部信息整合对企业发展进行有效性分析。企业通过内部信息的整合来分析企业的优势和劣势，有助于企业制定有针对性的战略，有效地利用自身资源，发挥自身优势；同时避免企业的劣势或采取积极的态度改进企业劣势，扬长避短。数据挖掘技术就是要通过对企业内部信息的搜集，经过有效的分析从而得出对企业发展有利的信息，使管理者能够充分认识企业内部出现的各种问题，并采取相应的行动。
在当前大数据时代下，信息技术不断发展，管理信息系统更加完善的以各种形式服务于企业，若充分使用好大数据支持下的数据挖掘技术，就会使企业的战略决策更客观、更准确、更有效。虽然企业市场竞争中有成本领先战略、集中化战略、差异化战略，但若将大数据支持下的数据挖掘技术结合使用，会让企业的战略管理决策水平更上一层楼。
经邦企业级数据挖掘功能
经邦智能经营决策支持系统是在“互联网+”、”大数据”、“云计算”及“移动应用”等新时期环境下，在集团预算、核算、决算“三算合一”的基础上，整合ERP数据、报表数据、预算数据、行业指标数据等建立集团智能财务决策支持平台；运用人工智能技术将智能分析、智能报表、智能报告、智能预测和风险管控融为一体，其以“协助管理层决策支持”为视角，以“问题和风险发现”为导向，以“内部报告及可追溯”为工具，以“解决问题和管控风险”为目标；实现了集团财务管理的事前预测、事中控制、事后监督和风险常态化管控；通过对往年历史数据比较，业务数据关联分析，挖掘数据价值，为集团公司经营提供财务决策支持，指导企业各级管理层进行科学的运营。