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随着信息化技术的不断发展，企业信息系统（SIS）在互联网时代已经成为企业必不可少的生产和管理工具。其中，SIS系统具有高度集成性和高度自动化的特点，能够在企业管理中发挥重要的作用。但是，这些系统所生成的大量数据也面临着处理和利用的挑战。因此，数据挖掘成为了一种有效的技术手段，应用于SIS系统中可以帮助企业提高效率和增加收益。
一、SIS系统的特点
SIS系统是企业生产和管理过程中所使用的一种高度集成的信息化管理系统。它广泛应用于销售、采购、库存、生产、品质、客户关系、财务等方面，实现了企业各环节的信息互通和业务流程的自动化。一般而言，SIS系统的特点包括以下几点：
1. 集成性
SIS系统是由多个功能模块组成的一个整体系统，能够实现多个业务功能的集成。因此，SIS系统可以对企业各个业务之间的数据流和信息流进行无缝连接，解决信息孤岛问题，提高信息共享度，使企业管理更加高效。
2. 自动化
SIS系统的作用就是将企业的各个业务环节，尤其是决策和执行过程自动化，从而加快生产和管理效率。相较于传统的手工管理模式，SIS系统能够快速响应市场需求，提高产品转化率，降低生产成本。同时，其自动化的特性也可以有效减少人为因素的干扰，保证了系统运行的稳定性。
3. 数据量大
SIS系统所涉及的数据量十分庞大，其中包含了各个业务环节的大量数据。这些数据在传统管理模式下只能被当做废品处理，部分被利用之后，大多数无法得到挖掘和分析。
4. 数据多元化
SIS系统中的数据类型非常多样化，包括了结构化数据、非结构化数据、时序数据等多种类型的数据。这些数据相互之间存在着密切的联系，通过挖掘这些数据可以更好地了解企业内部信息，优化生产和管理过程，提高企业竞争力。
二、数据挖掘在SIS系统中的应用
1. 预测
SIS系统中的大量数据可以通过数据挖掘技术进行预测，实现对未来发展趋势的分析。例如，通过对销售数据、客户关系数据的挖掘，可以分析出下一季度的销售订单和客户需求，从而制定相应的生产和营销计划。
2. 聚类分析
SIS系统中的大量数据可以通过聚类分析进行分组，了解不同群体的特征和需求。例如，通过对客户数据进行聚类分析可以识别不同的客户群体，制定不同的营销策略，可以提高客户满意度，提高企业的收益。
3. 关联规则
SIS系统中的数据可以通过关联规则挖掘技术，了解不同业务之间的关联程度，分析业务之间的联系。例如，通过对采购和销售数据进行关联规则挖掘，可以了解哪些产品销售时最热门，从而调整生产计划。
4. 分类预测
SIS系统中的数据可以通过分类预测方法，进行对业务结果进行预测。例如，通过预测某种产品的需求量，可以制定相应的采购计划和生产计划，避免出现供过于求和供不应求的情况。
三、SIS系统的数据挖掘实例
以销售数据挖掘为实例，假设有一家企业，销售团队想要分析销售数据以制定更好的营销策略。通过挖掘SIS系统中的销售数据，可以得到以下结论：
1. 去年的同期销量比今年高20%，在销售计划中需要加强推广，并考虑进行促销活动，以提高销量。
2. 一部分销量可能源于长周期订单，需要对长线客户加强维护，并且在新的销售计划中加入针对长线客户的推广。
3. 部分地区的销售业绩较好，可以增加营销力度，同时调整其他地区的销售策略。
4. 通过购买历史数据分析，相对于异地客户，本地客户在购买某一产品时呈现出更高的比例，储备更多该类产品，以满足客户需求。
综上所述，SIS系统中的数据挖掘可为企业提供更全面有效的信息，帮助企业制定营销策略、优化生产过程，实现更高效的管理和生产效益。