在身為一個企劃, 執行者, 產品經理或者是操作他的人, 當然真的要去運作或參與 Data Mining 的系統, 前提一定是要了解甚麼是資料探勘, 這樣才有可能真的去踏入 Data Mining 與其他系統不同點的核心.

每當我聽到自認為在做 Data Mining 的人, 提到 Profiling, Time Period, 等等的詞我都暗自搖頭, 畢竟這個還是很傳統的統計在用的分析工具, 還沒有切到真正的核心, 所以我會期望這些不見得是技術的人在參與資料探勘要先有那些基本心態呢?

1. Data Mining 跟 Cloud Computing 雲端運算沒有直接的關係, 雖然以現在的技術名詞而言, 幾乎所有的 Data Mining 都須要到 Cloud Computing, 但不是說用 Clound Computing 的就是資料探勘, 更不是所有的 Data Mining 一定要用 Clound Computing, 即使現在有所謂的 "Near Clound" 這名詞.

2. 資料探勘應該是給所有使用者用的, 不是給少數當作 DSS 用的, 甚至很多 DSS 並不見得須要到 Data Mining, 尤其是跟本還沒用到 OLAP 的, 所以當不是即時線上計算處理的決策資源系統, 在大部份用的都只是統計分析, 尤其是決策者有時並不須要 OLAP 的.

3. Data Mining 是須要很高的成本與人力的參與, 尤其是須要各式各樣背景的人, 且最好其中有一個人有跨領域的經驗, 才有可能把這事情做好, 且這成本是相當高的, 但相對的, 能夠做的事也是相當的廣泛, 因為單單所謂的建議就是網站的導引, 要提供給所有者下一步該做的意見, 這在網站經營是很重要的一環.

4. 的確以現在而言, 要作資料探勘還是須要有一定的技術能力與經驗, 且尤於這是個跨領域的系統, 剛所說的人力外, 更要各部門的協調, 這個可能是一個最前線給使用者顧客看的東西, 也是一個給後勤操作了解使用者及作業須要的系統, 因此若沒有強有力的主導者, 要導入不是那麼簡單.

5. 資料探勘須要時間來去發想的 Business Intelligence, 開發的時程不可能很短, 且開發完為了要更精確, 還要花一段時間去調校, 所以這不是個一蹴可蹐的系統, 甚至這個是屬於 BI 的, 想要靠外部專案來去做, 都往往是流於表面不切實際的東西, 因為單單要了解這個網站經營的方向與 Know-How, 這網路經營的經驗要很豐富才行, 即使部份的核心可以找 Library 函式庫或軟體, 但真的實作還是要 In-House 才行.

當然, 讀 "貘的資料探勘30講" 也很重要啦.. (開玩笑), 就是要大家多唸書, 畢竟這是個很新的領域, 但不是要非技術人去完全讀懂, 但一定要吸收其觀念是真的.