在当今这个大数据时代，如何利用数据驱动的研发项目管理软件，实现智能决策，已成为众多企业关注的焦点。本文将从数据挖掘、研发项目管理、智能决策等方面进行探讨，以期为我国企业研发管理提供有益的借鉴。
一、数据挖掘在研发项目管理中的应用
1. 数据挖掘概述
数据挖掘（Data Mining）是指从大量、复杂、不完整的数据中，提取出有价值的信息和知识的过程。在研发项目管理中，数据挖掘可以帮助企业发现潜在的问题、预测项目发展趋势、优化资源配置等。
2. 研发项目管理数据挖掘的应用
（1）项目进度预测：通过对历史项目数据进行挖掘，分析项目进度与时间、人力、资源等因素之间的关系，预测未来项目的进度。
（2）风险识别与评估：通过对项目数据进行挖掘，识别项目中的潜在风险，评估风险发生的可能性和影响程度，为项目管理者提供决策依据。
（3）成本控制：通过对项目成本数据进行挖掘，分析成本构成、影响因素，预测项目成本，为项目管理者提供成本控制策略。
（4）资源配置优化：通过对项目资源使用情况进行挖掘，分析资源利用率、人力资源结构等，为项目管理者提供优化资源配置的建议。
二、研发项目管理软件的发展趋势
1. 智能化
随着人工智能技术的发展，研发项目管理软件逐渐向智能化方向发展。通过引入机器学习、自然语言处理等技术，实现项目数据的自动挖掘、分析、预测等功能，提高项目管理效率。
2. 云计算
云计算技术的发展，为研发项目管理软件提供了强大的计算能力和存储空间。企业可以借助云计算平台，实现跨地域、跨部门的项目协同管理，提高项目透明度和沟通效率。
3. 移动化
随着移动设备的普及，研发项目管理软件逐渐向移动化方向发展。通过移动端应用，项目管理者可以随时随地查看项目进度、参与项目讨论，提高工作效率。
4. 个性化
针对不同行业、不同规模的企业，研发项目管理软件需要提供个性化的解决方案。通过收集用户需求，不断优化软件功能，满足企业多样化、个性化的管理需求。
三、实现智能决策的途径
1. 建立数据仓库
将企业研发项目管理过程中的各类数据，如项目进度、成本、资源等，整合到一个数据仓库中，为数据挖掘提供基础。
2. 数据挖掘与分析
利用数据挖掘技术，对项目数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息和知识，为项目管理者提供决策依据。
3. 智能决策支持系统
基于数据挖掘和分析结果，构建智能决策支持系统，实现项目进度预测、风险识别、成本控制等功能。
4. 项目管理者能力提升
加强项目管理者对数据挖掘、数据分析等技术的培训，提高其运用数据驱动决策的能力。
总之，挖掘数据驱动的研发项目管理软件，实现智能决策，是企业发展的重要途径。通过数据挖掘、研发项目管理软件发展、智能决策等方面，企业可以不断提高研发项目管理水平，提升企业竞争力。