IBM携Cognos进军业务分析市场

信息技术的快速发展正带来大众对信息需求的深入变化，由此引发全球诸多信息产业巨头重新定位和思考未来的新型商业模式。IBM便是其中之一，其于近日强势推出Cognos平台，吹响了进军业务分析（Business Analytics）领域的号角，试图在当今信息爆炸的时代帮助更多的企业分析、规划、梳理和利用有价值的信息。     

企业级非结构化数据管理平台分析

企业在经营管理的过程中会出现大量的非结构化数据,如果忽视对其进行数据价值挖掘,企业对市场的适应能力将被严重的削弱,所以企业级非结构化数据管理平台的构建越来越受到关注,本文以Linux集群为基础的Hadoop开发框架管理平台为对象,对企业非结构化数据管理平台架构、平台功能和特点展开研究,为提升企业级非结构化数据的管理水平作出努力。     

实践“一体化信息架构”理念IBM发布数据中心网络产品

非结构化数据飞速增长与系统设备骤然增加对数据中心的威胁已经成为IT业无法回避的现实,IBM由此萌生了回归网络市场的念头。不过,与10年前不同的是,此次IBM除了发布一系列以太网产品外,还带来了“一体化信息架构”的设计理念,以其最新的以太网存储解决方案帮助客户通过构建弹性、安全的网络基础架构,实现对网络的有效管理,从而动态响应业务所需,提升企业竞争优势。     

非结构化数据的ETL设计

为了实现非结构化数据的ETL处理,分析了数据整合的发展现状和业务需求,描述了目前国际流行的公共仓库元模型（CWM）以及在ETL实现中的作用,详细分析了结构化数据和非结构化数据的不同特点。针对两种数据的差异,提出了解决非结构化数据的属性提取和数据打包的方法,为非结构化数据形成元数据奠定了基础,从而实现了非结构化数据的ETL设计,设计完全满足标准的数据整合要求。     

IBM随需应变信息之道 信息生命周期管理

面对数字化信息的飞速增长，企业必须解决存储管理、业务部门即时访问信息、人工流程和IT流程成本高、操作复杂、易出错等问题，并满足监管方面保存专用数据等的要求。信息生命周期管理（ILM）是以成本与信息不断变化的价值相对应的方法，从创建到最终处置，对信息进行全程管理。 ILM使企业可以根据商务、监管和法律等方面的要求，对数字化及非数字化信息进行分类、搜索、存档、恢复和删除。不同类型的信息在生命周期的不同点具有不同的价值。即使对于给定的数据类型，如电子邮件、从其属于关键任务的必要信息到最后处置，在信息价值方面都存在着很大的差异。[编者按]     

大数据环境下的海量非结构化信息处理

文章针对大数据环境下的非结构化数据的特性和存储现状进行分析,运用分布式云存储理论,以及分布式技术和软硬件一体化原理,提出一个务实的高性能、可伸缩、易管理的分布式海量非结构化信息处理解决方案。     

企业非结构化数据检索研究

随着信息化的高速发展,企业内部各业务系统中非结构化数据的数据量急剧膨胀,使得信息的搜索工作变得极为繁琐。建设该企业级非结构化数据检索平台,在Linux计算机集群上部署Hadoop开发框架以及Solr全文检索系统,将各业务系统中的非结构化数据进行集中式的存储、管理,并且提供统一的搜索服务。介绍了Solr的原理,并使用它搭建非结构化数据的中文搜索引擎,通过测试证明了该搜索引擎具有良好的搜索性能。通过检索平台,用户能够快速而高效地获取精确的搜索结果。     

非结构化数据管理标准化工作正式启动——全国信标委非结构化数据管理标准工作组成立

2012年7月11日,全国信息技术标准化技术委员会非结构化数据管理标准工作组成立大会暨第一次工作组全会在京召开。工业和信息化部软件服务业司副司长陈英、中国工程院潘云鹤院士、北京航空航天大学李未院士、清华大学孙家广院士、北京大学梅宏院士到会并发表讲话。来自北京航空航天大学、清华大学、浙江大学、中国人民大学、北京     

无人机巡视非结构化数据服务平台研究

针对无人机输电线路巡视应用和巡检数据特点等方面进行需求分析,进行无人机输电线路巡视非结构化数据平台研究.构建覆盖视频、图像、音频、激光点云数据和倾斜摄影数据等非结构化数据服务平台,实现对全省输电线路非结构化数据的统一存储和管理,为公司各单位的输电线路巡检数据应用提供非结构数据服务能力,消除公司非结构化数据服务短板,为实...     

支持事务的非结构化数据聚合存储系统GSL

文章提出了一种将非结构化数据集中存储,同时支持事务的存储方案,并依据此方案实现了一个高效、易用的数据存储系统GSL。GSL的数据存储接口与文件系统的接口风格一致,同时支持事务处理。文章将GSL与文件系统和Oracle数据库的BLOB存储效率进行了测试和比较,结果表明GSL的存储效率与文件系统相当,并优于BLOB。     

面向Web服务的非结构化数据组织方法应用

传统的数据模型只能通过文本的形式来对非结构化数据进行存储和组织,同时该形式不仅不能在不同平台之间对数据进行利用,还难以实现更高层次的语义信息表达。因此,文章结合传统数据模型中存在的不足,从Web服务的非机构化数据组织方法与应用方面为切入点,对Web服务以及非结构化数据进行了简单阐述,并提出了面向Web服务的非结构化数据组织与存储的方法,利用数据库属性文件以及数据服务分发结构,AJAX方式完成Web服务中的非结构化数据的应用。     

IBM信息架构策略 助力企业数据高效管理

2008年9月8日,IBM在全球发布了最新的战略——IBM企业信息架构策略（IBM Informatfon Infrastructure）,其中包括了IBM有史以来最大规模的存储硬件、软件和服务新品发布,这些产品将构成IBM未来信息架构方案的组合,帮助企业、政府及其他组织将存放在孤立系统中的静态数据转变,为用户在云计算环境中更为动态地获取信息。     

IBM：以新锐洞察实现信息随需应变

继今年初IBM高调推出“智慧的地球”后,近日IBM信息管理软件（IM）又对这一理念中的“新锐洞察”赋予了全新定义。IBM此次将信息管理软件和全球企业咨询服务进行整合,推出了全新的业务分析与优化（BAO）服务,它融合了企业战略、信息管理、高级分析和行业观察,可帮助企业快速决策,优化性能。     

面向大规模定制的非结构个性化客户需求结构化处理研究

大规模定制客户个性化服务需求往往具有非结构化特征,准确获取并分析真实客户需求是大规模定制成功实施的关键。首先讨论大规模定制客户非结构个性化需求的内涵和判定方法,针对非结构个性化需求特点构建大规模定制客户非结构个性化需求结构分析框架,然后设计三元组映射规则,对QFD进行扩展应用,实现非结构个性化客户需求向结构化产品需求的转换,最后举例说明结构化方法的具体应用。方法具有普遍适用性,对云计算等IT个性化服务定制具有指导意义。     

智能电网海量非结构化数据分布式存储研究

为了加快非结构化电网数据存储的译码速率,从而促进电网主机分布式存储能力的提升,提出智能电网海量非结构化数据分布式存储方法。定义MongoDB数据格式的方法,对电网信息实施复制处理,联合分布式存储架构完成智能电网海量非结构化数据库搭建。在此基础上,分析电网数据的特性能力,通过信息增删排查的方式,确定最终的分布式查询语句,搭建智能电网海量非结构化数据分布式存储模型,实现数据的分布式存储。与局部修复型存储编码方法相比,在分布式存储模型作用下,电网主机的存储译码速率最大值能够达到54.5 MB/s,可在实现非结构化电网数据快速转码的同时,提升电网主机分布式存储能力。     

面向数据库查询的非结构化数据融合存储系统

为提升非结构化数据处理过程中数据库主机的存储能力,设计了面向数据库查询制度的非结构化数据融合存储系统。根据非结构化存储框架连接形式,确定融合控制电路对于数据存储载体的约束作用能力,完成数据融合存储系统的关联硬件执行环境搭建。定义查询指令所属类型,通过优化非结构化数据目标的方式,得到最终的数据融合代价估算结果,完善面向数据库查询的信息参量存储策略。联合相关硬件执行设备,实现非结构化数据融合存储系统设计。实验结果表明,与传统I/O模拟器存储网络相比,在处理非结构化数据时,融合存储系统的数据库主机明显具备更强的信息存储能力,与之相关的数据信息连接并发个数值也相对更大。     

基于自然语言的云数据库非结构化数据提取

以非结构化数据高精度提取为目的，利用改进K-均值算法聚类云数据库非结构化数据，对分类后非结构化数据进行归一化预处理；通过基于自然语言语义的数据库目标检索模型，对预处理后的多种云数据库非结构化数据，按照用户需求实时提取。经测试：所提方法在不同数据集中，对多种类型的云数据库非结构化数据提取结果存在可信度，最大偏差为1个，偏差极小，在可接受范围内，可高精度提取云数据库非结构化数据。