政府宣传类产品
安全类产品
融媒体类产品
城市大脑类产品
大数据企业大脑类
大数据工具类产品
API接口
企业智能情报监测分析系统
一、系统概述
平台将基于大数据的企业竞争情报系统分成五个子系统,分别是情报数据采集子系统、情报数据策管子系统、情报数据分析子系统、情报数据服务子系统以及协调控制子系统,其功能依次是数据采集、策管、分析、服务和协调控制,从而形成了类似计算机体系结构。同时,基于大数据的企业竞争情报系统分为企业内部实的部分和企业外部虚的部分。在大数据时代,数据的供给与服务将趋于专业化分工,形成N个采集终端×N个存储平台×N个应用分析×N个服务的分工体系。因此,企业完全可以通过外部力量采集数据、存储数据、分析数据、甚至直接购买情报服务产品。企业的重点在于将内部资源与外部资源结合起来,选择、使用、评价外部资源,保护企业的信息资产和开展反竞争情报工作,根据企业的发展战略与运作计划保证各部分协调运作,形成动态的合作机制,保持竞争优势。
二、功能简介
平台采用全文智能分析技术,通过内容分析和概念匹配技术,实现对多种非结构化信息的智能识别处理,包括语义识别、关键信息提取、全文检索等几个部分。
全文检索系统的核心是动态智能分析引擎,动态智能分析引擎基于先进的自然语言处理技术,该技术采用高性能概率模型算法,可获取文档中的多种关键要素如时间、地点、任务、关键词组等信息,并具有可提炼文本含义的特性。
平台支撑功能主要包括:
a.快速响应。在大数据时代,海量的数据在流动中不断产生机会,但是这种先机可能稍纵即逝,因此,企业的竞争情报系统必须能从海量的数据流中观察到异常点,并迅速完成分析,同时根据环境和市场的变化,迅速完成对企业影响的分析,为企业迅速预测变化、避开威胁、寻找新的发展机会提供支持。为了获得这种快速响应的能力,企业竞争情报系统必须采用大数据的先进处理技术,快速分析海量的数据,不能像传统的一些分析软件运行很久才能获得结果,贻误了时机。
b.发现知识。大数据中隐含了“金子”,然而“金子”不是现成的,需要从中“淘”出来。谁掌握了先进的“淘金”工具,谁就能把握先机,从而获得竞争优势,而落后者就可能面临被淘汰的威胁。因此,基于大数据的企业竞争情报系统必须能从庞大的数据中发现稀疏而又高价值的模式和知识。由于大数据数量巨大、变化快、类型多样,系统必须将这些非结构化的数据整合起来,通过社会网络分析、联系发现、数据流挖掘、时间序列分析、可视化等分析技术与大数据技术结合,从中发现高附加值的知识。
c.持续应变。在大数据时代,企业所需的竞争情报是不断变化的,因此,企业竞争情报系统必须快速建立应变的分析和处理模型以适应相关业务更新频率加快的需求。没有永久不变情报分析模式,只有持续不断变换分析模式才能适应环境的变化,才能获得或保持竞争优势。
平台表现功能主要包括
表现层功能基于大数据的企业竞争情报系统的表现功能包括如下六方面:
a.竞争环境监测。当今的企业处在一个复杂多样的动态竞争环境之中。RichardDaveni指出,在动态竞争环境中,竞争优势正以逐步加快的速度被创造出来和被侵蚀掉,企业对可持续竞争优势的全神贯注可能是致命的,因此,企业竞争情报系统必须能全方位对企业内外部的竞争环境进行监测,及时、准确收集到关乎企业发展的相关数据,通过有效的数据分析以实现企业内部资源与外部机会的动态匹配,从而不断提升企业的核心竞争力。b.危机预警。在全球化和技术更新加速的时代,企业比任何时候都面临更大的威胁。外部环境的任何变化都可能对企业的利益和生存产生重大影响,因此,系统必须能感知到各种敏感数据的变化,描绘事物发展事态和趋势,以及对企业产生的各种影响,为企业预先采取相应的措施,避开威胁,寻找发展机会创造条件。例如,2008年阿里巴巴提前半年时间从客户询盘的数据变化中推断出世界贸易的变化,从而成功预测金融危机的到来,赢得了反应的时间,像这种洞悉未来的能力正是基于大数据的企业竞争情报系统应该具备的危机预警功能。c.竞争对手跟踪。为了获得竞争优势,企业不仅要对监测直接和潜在的竞争对手,而且还要对他们所处的供应链进行全面监控,以获得整个产业的发展动向。因此,系统应该能持续收集到竞争对手以及与其相关企业的历史和当前数据,对各种对象的不同数据进行集成,绘制成企业竞争全景图:以企业为点,产品和服务为线,点的大小表示企业的实力,线的虚实表示竞争与合作关系,线的粗细表示彼此竞争或合作的强度,每个点都赋予不同纬度的数据,比如公司的战略、未来目标、竞争能力及自我评价等,从而能构建企业竞争的整体动态网络图,为企业提供把握全局的新洞察力,从而为企业制定竞争策略提供支持。
d.技术跟踪。如今的社会是以技术创新为主导的科技社会,一个没有技术支撑的企业必将失去生存能力。基于大数据的企业竞争情报系统应能通过收集相关技术发展的数据,通过先进的分析方法,能准确对替代和互补产品的相关技术进行扫描、监测、预测和评价,尤其是要对新出现的技术概念和专利进行数据挖掘,为企业技术创新和消化吸收提供先机。
e.竞争策略的制定。在大数据时代,无论是企业的战略性竞争策略,还是战术性竞争策略的制定都将建立在数据分析的基础上。因此系统不但要为竞争策略的制定提供精准数据,而且要为策略的制定提供数据分析模型,同时通过对环境的仿真和模拟,对不同竞争策略进行评估,为竞争策略的调整提供依据。
f.保障信息安全。在大数据时代,由于数据的开放存储和获取,信息安全威胁将更严峻。同时企业的各种行为都有可能会在各种各样的外部信息系统中留下“数据脚印”,这些公开合法的数据如果通过融合有可能再现一个的企业的轨迹和全景,企业的机密就可能无所遁形。因此,系统在保护信息安全方面不但要有技术手段、法律手段、保密制度,而且还要建立自己反竞争情报系统,以竞争对手的视角来分析企业透露的各种数据信息,从而制定有效防护措施,保护企业核心信息资产免受侵害。
三、平台主要技术
大数据智能分析引擎
大数据智能分析引擎对信息所含概念进行理解和分析,自动判断分类,不需要人工参与,这样就消除了所有手工成本。另外,智能分析引擎为应用提供了理解概念信息的能力,这意味着来源迥异的并且采用不同方案标记的传统数据,可以自动被关联和检索。
智能分析引擎将文档、网页、邮件等文件,按照不同的分词,通过聚类、分类,插入到全文检索数据库中。可以解决因为手工创建索引任务所引起的低效率及主要失败原因,此外,通过理解文件各种环境,给文件索引增加一个自动化智能层,这个智能层可以理解各种数据文件及其相关信息的内容和目的,并对其进行自动化处理,并可通过参数进行全方位的控制。
通常,表面看起来彼此没有联系的两个分类可能有很重要的关系。而且,在很多情形之下,两个信息类别之间可能会有一定程度的雷同,因为该用户可能对两类信息都感兴趣。
全文检索系统定义的基本结构可以根据内容自动推断出其意义,随着数据数量的增加,全文检索系统充分利用其提供的自学习功能,自动的理解用户指定的语义和语境,为进一步的智能分析打下良好的基础,学习的过程不是单一的,而是各个分类一切协作的结果,全文检索系统会在统一的调配下不断的进步。