物业信息化建设是企业快速发展与转型的重要环节，随着房地产行业的飞速发展，物业行业的竞争也日趋激烈。信息化平台作为物业公司的一个管理工具，是物业公司不可或缺的关键因素，作为一个管理工具，它就应该发挥出它应用的价值，最大程度发挥它的作用。

  数据挖掘近年来被大家广为接受和应用，数据挖掘(Data Mining)是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，通常情况，数据挖掘的过程可以分为三个阶段，数据的准备阶段，数据挖掘阶段，和数据挖掘的结果表达和解释阶段，而规律的表达解释是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。并可以帮助你找到一些重要的问题。

  数据挖掘近年来被大家广为接受和应用，信息化数据挖掘其数据量庞大，并可以通过有效的整理进行广泛的应用，对于行业来说，不同行业对数据挖掘有着不同的理解与需求，通常可以分为对客户的潜在挖掘和对企业自身价值及企业惯性规律问题的挖掘，前一种通常会利用数据挖掘直接得到其客户的相关规律，从而有针对性的进行企业决策，而后一种则是利用它来进行企业内部管理的提高，通过对数据的分析，不断提高企业的管理水平。

  物业企业的客户是业主使用人，在日常工作中，会积累大量与客户有关的数据，对于企业来说，这些资料无疑是企业决策的重要数据，信息化平台，都有相应的决策分析模块。它会对数据进行分类整合，从而帮助企业找到其需要的数据分析。

  物业信息化数据挖掘是赖于数据本身，首先结合信息化系统的决策支持分析，得出更多企业需要的易于操作者浏览的数据，这种分析通常利用信息化平台就可以完成，其主要依赖于关联的数据，其次对数据进行对比，通过对比的数据，得到某一项指标的不同结果，从而衡量一项工作的完成结果是否达到要求，最后是数据关联的挖掘方式，将不同数据进行组合，使其相互产生必然的关联，相互作用，从而通过其关联性来衡量其标准，

  数据分析是通过一些固定公式进行数据计算，从而获得相关数据，比如报修执行率，投诉百分比，人力资源流失率等等，这些值都可以通过固定公式所计算出来，他们通常可以体现出一些基础层面的工作情况。也是衡量基层工作的重要基础信息。

  而数据对比可以帮助我们分析在不同条件下所反映出来的不同数据，比如，在不同项目、不同业态、不同时间、不同周期、不同层级中所体现的相同数据都会有有所不同。

  对数据进行科学的关联是一项比较复杂的工程，数据的准备阶段是很重要环节，分析统计的准确性都源于系统的基础数据，而分析的目的是为了挖掘潜藏在数据间的相互关系，在这里我举一关于物业企业数据重要性的案例：某小区业主报修自家的防盗门存在质量隐患，维修人员检查后发现确实属于质量问题，厂家来人后维修完毕，而通过对报修数据和楼宇资料的查询，我们可以通过系统得到其他相关有问题住户的资料，同时安排相关维修工作，这就大大减少了重复工作。类似这样的例子还有很多，通过系统的

  信息化时代，大量的数据如井喷一样呈现在我们眼前。华泰龙安信息化系统对于数据的决策分析方面的功能十分重视，平台可以通过基础数据对人力资源、工程设备、客户服务、财务报表、库房采购等多方面的进行分析决策，得到表格、柱状图、饼状图等多种分析图形，从而达到分析的目的，

数据背后潜藏着很多有用的东西，怎样才能有效的利用这些数据，让这些枯燥的数字成为有管理价值的东西，是我们需要深度研究的一项工作。也是现代化企业提高管理和再发展的重要因素。