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摘要：

新興的數據倉庫、數據挖掘技術通過對大量事實、關系、趨勢、模式、例外和異常的分析提煉，從巨大的信息倉庫中揭示出內在的關系和模式，無疑為企業提高項目管理的水平提供了強有力的支持。本文羅列了數據挖掘在企業項目管理上的運用，來達到回顧和展望的作用。

關鍵詞：

企業項目管理；數據挖掘

一、引言

伴隨著我國經濟的迅速發展，目前，我國企業每年的項目投資多達萬億元，涉及眾多重要領域，其對于企業和社會的重要作用不言而喻。近年來，國外一些發達國家的企業項目效率和成功率呈現了大幅提高的趨勢，但就國際上來講，企業項目實施的整體情況仍舊不容樂觀。有學者對美國企業項目實施的情況進行過調查，其調查結果顯示如下：現象一，自2003年以來的企業項目約有百分之三十四取得了成功，相較于十年前提高了一倍多，其中另有百分之十五的項目結果是失敗的，相較于十年前減少了約一半，剩下的百分之五十一的項目則受到挑戰；現象二，項目浪費的金額占項目的支出總額近四分之一，其中損失的金額約為百分之七十，超支的金額約為百分之三十一。而在我國，隨著各行各業的企業投資項目在數量上和金額上的與日俱增，項目失敗和浪費的情況更是令人痛心。企業在長期的業務過程中，進行著大量的項目管理，積累了海量的數據，人們希望這些數據能夠提供更深入的信息，以輔助項目中的決策，既而提高企業級別的決策正確性。而數據挖掘的目的正是通過對大量事實、關系、趨勢、模式、例外和異常的分析提煉，從巨大的信息倉庫中揭示出內在的關系和模式。目前成熟的數據挖掘算法有人工神經網絡、關聯規則挖掘、遺傳算法、決策樹、鄰近搜索方法、分類、聚類等等。

二、數據挖掘在企業項目管理中的運用

本文按企業項目投資的類型進行劃分，目前相關的研究主要集中在研究數據挖掘在工程項目、軟件項目、市政工程項目、水電項目、科技計劃項目等項目上的運用。

1.工程項目管理面對新時代、新技術的背景，科學管理對于工程項目管理也提出了新的要求。目前信息化、科技化已經成為一種趨勢，而大量數據和信息是工程項目進行的根本。因此對于信息資源的處理技術成為了現階段工程管理發展的重點。工程項目管理是一種以工程項目為對象的系統管理方法，通過對工程項目的全過程動態管理來實現整體目標。總的來說，現代工程項目管理具有相應的時代性要求以及其本身所具有的系統性要求和動態性要求。因此，大數據技術將大大提升工程項目管理各環節和整體的信息處理效率，大數據技術應當作為現代工程項目管理新的發展方向。工程項目管理需要對關鍵績效指標進行確定，其目的與數據挖掘所起到的作用是一致的。運用數據挖掘來確定關鍵績效指標的過程包括：第一步，對關鍵績效指標體系進行確定，同時對各項關鍵績效指標進行關聯分析。第二步，在數據挖掘方法的幫助下，修正前一步中的候選指標，最終得到具有關聯性的工程項目管理所對應的關鍵績效指標。

2.軟件項目管理伴隨著互聯網技術和計算機技術的發展，軟件行業正進行著日新月異的發展。人們對軟件有著越來越多的和越來越高的需要，因此，軟件行業也面臨著前所未有的挑戰。目前，我國的軟件行業的發展整體水平仍遠遠落后于發達國家，主流的操作系統和應用軟件大多數人來源于國外。國內學者研究認為，我國軟件行業的相對滯后，很大一部分原因來源于軟件項目管理水平的滯后。因此，當前我們迫切需要為軟件項目管理需找更好的途徑，來促進我國軟件項目管理水平的提升。軟件項目的整個過程將穿插到企業的各個部門和管理流程中，并且涉及不同的人員和技術。因此，軟件項目相對應的數據挖掘的步驟應當包括：首先，對項目所涉及的每個階段、每個部門以及技術和人員幾個方面的信息進行整合，并形成數據倉庫。其次，運用數據挖掘技術對形成的數據倉庫進行分析，挖掘出潛在的需要的有價值的數據信息，并獲得其之間的內在聯系，進行分類融合，形成模型、體系，達到知識高度共享。最后通過軟件系統來實現。數據挖掘技術在軟件工程管理中的具體應用主要過程包括：運用有效的分類、聚類以及統計分析和預測技術，從各種數據倉庫中發現潛在的信息、內在聯系等，形成反饋信息來指導軟件項目對應階段的行動，以達到提高開發效率的目的。

3.科技研究項目管理目前，伴隨著我國科技整體水平的提高，對科技計劃項目也提出了新的要求，將數據倉庫技術和數據挖掘技術應用到科技計劃項目中成為了一種新的趨勢。把與科技計劃項目績效相關的各項因素進行收集、整合，并針對科技計劃項目的特點，形成其特有的績效指標體系。然后應用相應的數據挖掘技術對該體系中的各項指標進行精簡，如主成分分析法。這是一種基于偏好系數的組合賦權法的績效評價模型。

4.水電工程項目管理將數據挖掘技術運用到水電工程項目上，可以促進水電工程項目在招投標環節、評標環節更加科學合理。其具體方法可以是在確定實際項目的對管理和決策的需求的基礎和前提下，第一，運用聯機分析處理技術來建立第一個決策支持子系統，第二，運用數據挖掘相關技術建立第二個對應決策支持子系統，如神經網絡算法、選擇決策樹算法等。二者共同來完成水電項目的招投標、評標的決策和評比預測。

5.市政工程項目管理現代化的信息管理模式和方法同樣可以運用到市政工程項目的管理當中。如從市政工程項目的風險管理角度出發，可以形成其特有的風險管理信息系統，包括對該風險的分類、控制和評價等。市政工程項目的風險管理信息系統所涉及的學科包括工程和技術經濟學，其中所運用到的具體方法是運用多目標決策法、概率分析法、VB.NET、SQLServer以及數據挖掘軟件開發一個基于關系數據庫的信息存儲、、網絡協作等多功能事務的處理平臺，并結合數據挖掘!商務智能的數據分析功能開發一個概念風險管理信息系統模型。從而通過信息化和技術化的處理來預測和防范風險，使得市政工程項目更加規范化、效率化。

參考文獻

[1]申利華.數據挖掘在建筑企業管理中的應用[J].山西建筑，2011，36（35）：211-212

作者：周云逸 單位：湘潭大學