海外视点

文本分析：在凌乱中“抽丝剥茧” 全球企业积累的数据中有70％到80％为非结构化数据，而企业在基于数据仓库、业务报告等结构化数据之上做出决策，实际上只利用了可用数据的20％到30％。如果企业能够利用大量的非结构化数据进行分析，发现其中蕴含的智能．将有机会做出更有效的决策。     

电力企业的非结构化数据检索研究

电网公司多年来建设了很多业务系统,各业务系统相互孤立应用.随着企业信息化建设的深入,业务系统中数据特别是非结构化数据的数据量急剧增长,人员查找数据信息极为不便.建设面向整个电网公司的分布式非结构化数据检索平台,该平台在Linux计算机集群上部署Hadoop开发框架以及Solr分布式全文检索系统,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,使得企业相关人员能够高效、便捷地检索出所需的数据.实现知识服务无处不在,为员工工作提供帮助,为企业提供决策支持.     

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.     

中小企业信息化企业资源规划管理

介绍了中小型企业资源计划管理计算机信息管理系统集成方案的各种模块和功能。通过计算机规范化的工作流程，提高中小型企业管理水平、企业的经营运作、决策方案的水平，实现作业流程的标准化、规范化，实现经营方式由粗放型向集约型的转化。通过共享信息的机制，节约资源、提高效率、降低成本。     

基于ORACLE和Noter的大型商业企业管理信息系统的建设

企业的信息系统建设已经从独立的一个个子系统转向于建立集成的管理信息系统,所有的业务流程之间能够进行信息共享,结构化数据和非结构化数据能够进行很好的共享.本文根据实际的系统开发的情况,分析了大型的商业管理信息系统的软硬件结构,并且对系统建设中需要注决的问题给出了解决方案.     

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。     

鞋服企业的商业智能之路

商业智能,（Business Intelligence,BI）,通常是指用信息技术和工具来整合、处理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息,目的是使企业各级决策者获得有价值的知识,创造和累积商务知识和见解,改善商务决策水平。     

非结构化数据的可视化编辑系统

在创新计算中碰到大量的非结构化数据，采用超图模型实现非结构化数据在计算机中的存储与表示，并实现了一个非结构化数据的编辑系统，通过图形界面，用户可以交互式的编辑非结构化数据。     

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。     

信息化工程要明算账

CIO要能提交一份可供高管决策的信息系统投入方案,由企业老总做决策。如此,CIO与CFO之间常见的矛盾问题自然就会化解,信息化投入问题将由企业总裁来决策,而这种决策是有根据的。     

一种基于MongoDB的企业内容管理系统实现

随着IT技术在企业实际业务中扮演着越来越重要的角色,企业的IT系统中所产生的数据量也越来越大,其中非结构化的数据又占有相当大的比例,传统的利用关系型数据库对非结构化数据的管理在面对海量数据时面临着性能不足的瓶颈.基于此,提出了使用非关系型数据库MongoDB作为后端数据库的内容管理解决方案,利用MongoDB的文档数据库且易于横向扩展的特性来解决基于关系型数据库的内容管理系统的性能瓶颈.     

陪着中小企业成长

麻雀虽小．五脏俱全。如同成熟的大型企业一样．中小型企业或者成长型企业也需要全面的服务．不仅需要成熟的管理能力．也需要信息技术的支持．需要一个满足企业在成长过程中人才、决策、业务、企业文化等全方位需求的解决方案，并且．中小企业也希望提供这些解决方案的厂商能够一直陪伴它成长．持续不断地帮助它。     

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)。     

统一的商业绩效管理

由于无法合成整个公司的结构化和非结构化商业信息,企业决策者经常无法及时在全球范围内作出决策。     

企业内容管理加速实现业务价值

IDC研究表明,在大数据时代,高达80％的数据是像纸质文件、音视频文件、照片等非结构化数据。从2010年到2020年,非结构化数据将以44倍的发展速度迅猛增长。非结构化数据管理在企业关注度、管理特点、实际应用中也呈现出新的趋势。     

一种高效的大数据实时性解决方案

大数据计算是物联网和云计算的研究热点之一.针对大数据中的结构化和非结构化数据,Hadoop技术在实时性要求不高的场景中应用效果较好,但在实时性要求高的场景中不能满足需求.针对这一问题,论文利用对象化并行计算提出了一种高效的实时性解决方案.对象化并行计算融合了对象化、Hadoop、内存计算等技术.在方案中,业务数据格式化成对象并分布式存储到集群计算机内存中,任务拆分成子任务通过并行计算来完成.对象化并行计算系统应用在国家电网公司电网资产质量监督管理系统中,应用效果表明该方案可大幅度提升系统性能,满足实时性需求.     

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。     

财务分析决策信息系统的开发和应用

本文介绍了一个财务分析决策信息系统的功能组成和设计思想，论述了系统提供的模型描述语言以及模型计算流程，并且阐述了该系统在实际工作中的应用。     

SDN帮助企业实现智能化商务决策的探索

SDN即软件定义网络,自从在美国提出来以后,受到了较为广泛的关注,很多人都将其作为未来网络架构的主流方向,也有很多人就SDN理念和技术在不同领域的应用展开了进一步的探索.主要通过对SDN节点所具有的内涵开展的分析来了解不同的节点在决策层面的特征,以此为基础明确了利用SDN帮助企业实现智能化商务决策的具体方向,也就是通过以商务智能为基础的SDN单节点企业决策框架,以及SDN节点间企业协同决策模型帮助企业基于市场动态来完成更加有效的决策活动.     

面向企业集成的群体决策支持系统设计与实现

针对企业集成方案决策的需求，基于AHP和模糊决策方法，设计开发了一个基于Web的群体决策支持系统(EI—GDSS)，该系统的主要特点是：决策模型的构建可通过调用参考评价指标体系库中已定义的建造块进行定制，设计了一种模糊评价算法来计算权值向量，将决策过程分为中层评价和高层决策两个阶段，综合考虑了主、客观指标的不同处理方法和个体／群体一致性判别。