基于内容管理的烟草企业信息仓库系统

在企业生产运作过程中会产生结构化数据和非结构化信息,针对非结构化信息的内容管理理论进行讨论,分析烟草企业在内容管理上的需求。根据烟草企业的特征,将信息流程设计为常规信息处理和信息预警流程。讨论系统框架,分为用户端层、中间应用层及数据存储层。对系统实现中采用的关键技术进行介绍。     

基于IFC标准的建筑信息模型分布式大数据平台存储技术研究

随着建筑信息模型的规模和复杂性不断增加,利用单台计算机处理海量BIM数据的存储和分析变得越来越困难。传统的关系数据库、面向对象数据库等已经无法满足当下建筑业海量和多样化的数据存储和管理的需求。而大数据技术的出现为建筑信息模型海量数据的存储、管理和分析带来极大的潜力。利用大数据技术管理BIM结构化和非结构化数据的优势,探讨分布式大数据平台Hadoop和HBase数据库整体架构和存储模型;制定基于HBase数据库存储IFC(工业基础类)结构化数据和非结构化数据的策略及数据表格的设计;建立基于Hadoop和HBase大数据环境的建筑信息模型存储系统,实现对IFC数据的基本管理操作。通过实际案例验证该系统的可行性。     

企业大数据治理研究

介绍了面对大数据的数据量大、种类多、速度快和高价值的处理技术挑战,企业应当如何建立可靠的大数据平台。利用信息架构原则和实践,实现大数据与企业数据的灵活集成,通过结合使用分布式文件系统、NoSQL与关系型数据库,企业可以获取、组织和分析其所有企业数据(包括结构化和非结构化数据),从而做出最科学的决策。     

内容管理：企业信息化新重点

当前，有80％的企业信息以数字文档、多媒体文件和其他形式的非结构化内容形式存在，非结构化内容正成为增长最快的信息类型之一。内容管理挑战已扩展到了所有行业。     

内容管理在企业非结构化数据管理中的应用

内容管理在企业信息管理领域中已成为非结构化或半结构化的数字资源的采集、管理、利用和传递,并能有机集成到结构化数据的智能环境中的主要解决方案,从而使得企业内容管理更加完整有效;因此,笔者认为,内容管理系统在企业内容管理集成模型中的应用将是以非结构化信息为主的企业级内容信息系统建设的有效解决方案.     

基于非结构化数据的语义建模及优化

非结构化数据是大型企业的宝贵数据资产,其基本特征是数据格式多样、数据存储分散、数据总量大、增长速度快,蕴含有提升企业管理水平的大量重要信息.非结构化数据的统一存储、集中管理与深化应用是当今大型企业信息化建设的重要方向之一.文章从非结构化数据和结构化数据的特点、可行性分析,以及对非结构化数据的重要模块语义分析建模及其优化从而高校提炼出结构化信息几个方面来讲述非结构数据的特点.从而为企业解决非结构化数据的集中存储、有效利用等技术难题,提高企业的管理.     

关注数据分析和大数据

分析只是手段,管控才是目的燕莎友谊商城信息部主任马爱杰：针对公司业务的数据分析是非常重要的,但是用传统经营管理方式管理的企业或公司,数据分析往往显得可有可无.如果数据分析仍然没有引起企业决策者足够重视的话,那么大数据则会离这些企业的经营管理活动更加遥远,因为数据分析是基础,大数据是建立在企业业务系统之上的包括线上和线下、业务和运营、单媒体和全媒体、单渠道和全渠道以及结构化和非结构化等数据的集合.     

非结构化信息管理

随着信息的发展,出现了越来越多的非结构化信息。并且非结构化信息在政府和企业等的决策中占有重要的位置。如何将非结构化数据有效的管理起来,能够进行数据和知识挖掘,提取当中的隐含信息,对决策进行支持成为当今亟待解决的主要问题。本文介绍了几种非结构化信息管理方式,并对未来非结构化信息管理方式进行探讨。     

企业的数字财富

到底一个企业里,有多少内容已经被转化成为“数字资产”,是一个令人感兴趣的问题。美国明尼苏达大学在这方面的一项研究成果,为人们广为引用:在目前的技术条件下,企业仅有15％的结构化信息实现了数字化管理;另外有85％的半结构化、非结构化信息,远没有得到很好的管理,比如音频、视频内容,图像、图片内容等。 然而,随着企业信息化程度的不断提高,结构化信息的处理手段日益先进(如数据库、数据仓库),但非结构化数据的处理(特别与结构化数据的整合)。     

内容管理重在分析

目前企业面临的信息爆炸性增长已经远远超出现有的处理和响应能力。80％的新增数据来自电子邮件、文档、图像、视频及音频等非结构化内容；企业对于90％的非结构化内容无法进行有效管理；60％的管理人员在制定业务决策时无法获得关键信息；50％的企业内容无法为企业带来业务价值。     

基于元数据的油气信息管理系统

非结构化数据在信息总量中所占的比例远大于结构化数据,是油气信息管理过程中的宝贵数据资产,如何对这些非结构化数据有效管理和应用是新型油气信息管理系统建设的重要内容之一。为了实现对油气信息资源中包括非结构化数据在内的综合数据高效管理与集成应用,从应用元数据技术角度,一方面对非结构化数据进行定义和详细描述,另一方面以数据库元数据为核心对系统框架进行构建,从而设计了一种新型的油气信息管理系统。系统实现了油气信息综合数据的存储与管理,而且可以对异构数据源进行有效集成应用,有良好的灵活性和扩展性。     

基于云计算的大数据信息检索技术研究

随着云计算的快速发展,信息呈现爆炸式增长。廉价的云存储和计算能力,加速了大数据的产生,也使得解决大数据的信息收集和信息检索成为必然。大数据超过50%是非结构化数据,所以它们绝大部分以文件的形式存储。大数据被分成许多块存储在块服务器中,同时也产生存储在主服务器上的相应元数据。该文就如何收集大数据的web-url及关键词,又如何检索其中的信息,作了探讨。     

基于云计算的大数据信息检索技术研究

随着云计算的快速发展,信息呈现爆炸式增长。廉价的云存储和计算能力,加速了大数据的产生,也使得解决大数据的信息收集和信息检索成为必然。大数据超过50%是非结构化数据,所以它们绝大部分以文件的形式存储。大数据被分成许多块存储在块服务器中,同时也产生存储在主服务器上的相应元数据。该文就如何收集大数据的web-url及关键词,又如何检索其中的信息,作了探讨。     

让政府信息资源共享——中标普华通用信息资源管理解决方案

网络时代,政府部门、各类服务性行业(如银行,图书馆,医院,传媒等)、学校科研院所、企业都有着与日俱增的文档、音频、视频、图形/图像等信息资源,如何将这些资源进行管理,如何将资源进行归类,使得各部门高效便捷获取所需信息,已成为组织正确决策、增强竞争力、取得事业成功的关键。而其中的一些核心问题如下:数据集成与一体化管理:非结构化的数据信息与日俱增,按照常规数据库的管理方式很难对这些数据资源进行有效的管理。如何将非结构化数据资源与其他数据资源进行有效集成,使得企业所有资源成为一个有机的整体。如何对非结构化数据进行存…     

DocuMan企业级数据采集＆内容管理系统

信息，即企业的非结构化数据或数字内容．作为一个企业和机构历经时日积累的知识和智慧资本．是时间和金钱上的一种巨大投资．确保了企业和机构的顺畅运转，是企业和机构不可或缺的重要组成部分。企业对信息的反应速度、管理方式．影响着企业的工作效率，也决定了企业的竞争力。     

基于电力企业大数据环境下的数据治理研究

随着大数据技术的不断成熟,大数据环境下数据治理工作对企业数据资产管理提出更高的要求。大数据时代,数据即为资产,且数据呈现出新的特点,即需要处理的数据量更大,需要处理的数据种类更多,数据产生和变化的速度更快。电网大数据具有多样性、一源共享、多源多标准、业务连动性等特点,如何针对全局数据的可用性、完整性、安全性和可用性进行全面管理,利用电网海量生产、运行数据从而产生实际的应用价值并且使得结构化和非结构化的信息价值最大化,已成为迫切需要解决的问题。本文针对数据分析问题,设计并实现一种完善的大数据调度管理平台,来满足可扩展的、分布式的、支持异构分析工具的、面向服务的大数据的要求,加快数据分析速度,为企业管理提供更好的服务。     

内容库在政府信息公开系统中的应用研究

政府信息公开系统需要处理大量的非结构化文档,传统基于数据库与文件系统的开发方式工作量大、开发周期长、过程复杂、维护困难。为了解决这一难题,提出一种基于内容库来开发政府信息公开系统的新方案。信息公开的非结构化文档存储在内容库中,由内容库负责它的存储和管理,信息公开系统依据功能要求,通过内容库的标准CMIS接口来实现公开文档的各项功能。该方案降低了文档管理和文档使用之间的耦合度,减小了开发难度,降低了开发周期和维护成本。目前开发的信息公开系统已应用在多家政府网站。该方案也可用于其他包含大量非结构化文档处理工作的信息系统,具有重要的实际意义和广泛的应用领域。     

实现全息检索——TRS推出新一代全文数据库系统TRS Database Server 5系列产品

TRS公司推出新一代全文数据库系统TRS Database Server5系列产品,包括T R S全文数据库服务器(T R SDatabase Server)、TRS数据处理工具(TRS DP)、TRS关系数据库内容检索引擎(TRS Gateway)、TRS内容发布应用服务器(TRS WAS)等。TRS DatabaseServer5采用企业搜索引擎技术,融合数据管理、信息智能、集群分布等功能,全面支持Native XML,实现全息检索以及非结构化和结构化信息的统一管理和联合检索。TRS Database Server5全文数据库服务器的核心功能是实现对非结构化信息的全文检索和统一存储。所谓全文检索是指在海量非结…     

如何保护非结构化大数据？

在高带宽、移动的、网络环境中工作和生活的我们,会产生大量的数据,这些都成为大数据的来源,而这些信息很少存在于同一个地方。在几微秒中,信息就能够发布给世界各地的很多人。企业的高管门都必须面对因为大数据带来的风险和安全挑战,并规划好如何去应对他们。本文将讨论如何看待非结构化数据相对于传统的结构化数据带来的安全风险和挑战以及多层面防护方法。     

内容管理激活企业信息价值

实施内容管理的重点在于解决各种非结构化或半结构化数字资源的采集、管理、传递和增值,并将它们有机集成到结构化数据的商业智能(BI)环境中,以实现内容价值链的最优化管理