下载文档原格式
关于进一步深化情报系统有效运行的思考与对策作者：墨脱摘要情报系统作为公司企业文化与知识的传播载体，在不断地改变着我们过去传统的传播方式，将公司报纸，公司文化手册，公司公告栏等等“搬”进了情报系统这个大家庭里。
在日常工作中，情报系统不断地在体现它的价值，网络改变了我们的生活，而情报系统改变了我们企业信息的传播方式。
打开电脑，打开手机，情报系统无时不刻、无处不在的为我们提供企业最新的动态。
关键字情报系统企业文化改变AbstractInformation system as the company's corporate culture and knowledge of the carrier, in constant changes in our past, the traditional way of communication, corporate newspapers, corporate culture, the company bulletin board, and so on, move into the intelligence system of this big family. In our daily work, the information system is constantly in the embodiment of its value, the network has changed our life, and the information system has changed the way of communication. To open the computer, open the phone, the intelligence system has no time, everywhere to provide us with the latest business dynamics.KeywordInformation system Corporate culture Change一、公司现有情报系统的发展现状与使用情况人类进入现代文明以来，传播先进文化的平台有很多，互联网平台具有最广泛的群众参与性，企业员工作为一个较大的群体，网络参与度逐步扩大。
企业情报系统的实现与优化研究随着全球市场竞争加剧，企业需要更加敏锐地关注市场趋势并及时地调整发展战略。
为了更好地配合企业决策，高效地适应市场变化，企业情报系统（EIS）作为一种全新的管理信息系统，正在逐渐被企业所接受和引入。
本文旨在研究企业情报系统的实现与优化，探讨如何利用企业情报系统提高企业的竞争优势。
一、企业情报系统介绍企业情报系统是指一种建立在网络或通信技术基础上的信息管理系统。
其主要功能是将内部与外部环境的信息整合在一起，形成有效的决策分析信息，并提供给企业高层决策者，以协助其做出更加准确、迅速的决策。
这种系统为企业了解自己与市场情况提供有力支持，有助于企业制定正确的市场营销策略，提高产品竞争力和市场占有率。
二、企业情报系统实现步骤1.需求调研和规划企业初步建立情报系统之前，必须进行一定的需求调研和规划。
首先，企业需要了解自身情况、内外部需求以及市场机会，同时根据运营目标制定相关的决策任务。
这一步是企业情报系统实现的起点和基础。
2.数据收集和处理情报系统主要汇集来自企业内外部环境的信息，包括市场信息、竞争对手信息、供应商信息、客户信息等。
其中客户信息具有重要的作用，因为客户是企业生产和经营的主体。
这一步是企业情报系统收集和整理信息的核心步骤。
3.分析和挖掘企业情报系统所汇集的数据需要进行深度分析和挖掘，以挖掘出有价值的信息。
这一步不仅能够为企业提供市场与客户的信息，同时也能帮助企业分析竞争对手的策略，预测市场变化趋势，为企业制定更好的市场营销策略提供帮助。
4.决策支持和应用将经过分析和挖掘的数据以智能图表的形式展示给企业高层决策者，以帮助其做出准确、迅速的决策。
在实现这一步骤时，还需要一个很好的可视化工具，以便于信息呈现和快速决策。
三、如何优化企业情报系统一旦情报系统建立完毕，如何立足于本质上改善其运转效果成为一个重要的问题。
1.有效选择数据源情报系统的输出数据取决于输入数据的准确和完整。
构建大科技情报工作体系的战略研究与思考大科技情报工作体系的构建是指在面对大科技的发展和应用过程中，建立起一套完整的战略研究和思考的体系。
这个体系可以帮助相关部门和机构在制定战略决策、规划和推动发展等方面提供科学的参考和支撑。
大科技情报工作体系需要建立起一个全面的信息采集和分析系统。
通过收集大量的科技领域的信息，对这些信息进行分类、整理和分析，形成有用的情报和数据，为决策者提供参考。
这个系统应该包括各种来源的信息，包括科技期刊、专利数据库、学术会议论文、媒体报道、专家意见等，通过建立信息网络和数据库，实现信息的自动采集和整合，提高工作效率和精度。
大科技情报工作体系需要建立起一套科学的评估和判断机制。
通过对情报和数据的分析，运用各种评估指标和方法，对各种科技发展和应用的可能性、影响和风险进行评估和判断。
这可以为决策者提供科学的参考，避免盲目决策和错误判断。
评估和判断机制应该包括定量和定性两个层面，既要注重数据的精确性和可量化性，又要考虑到科技发展的不确定性和复杂性，采用综合评估和判断方法。
大科技情报工作体系还需要建立起一个开放和合作的机制。
大科技的发展和应用是一个多方面、多领域的过程，需要各种资源和能力的支持。
在构建情报工作体系的过程中，应该主动与相关部门、机构和企业进行合作和交流，共享信息和资源，形成合力。
这可以加强科技情报工作的有效性和权威性，提高决策的科学性和准确性。
大科技情报工作体系还需要建立起一个持续学习和创新的机制。
科技发展日新月异，新技术、新应用不断涌现，对情报工作提出了新的挑战和要求。
情报工作者应该保持学习的姿态，不断更新自己的知识和技能，与时俱进。
要鼓励和支持创新，积极探索新的情报工作方法和技术，不断提高情报工作的水平和效果。
我国科技情报体系的合理结构及其发展方向
阎庆甲
【期刊名称】《情报学报》
【年(卷),期】1983()1
【摘要】文中指出，我国科技情报工作当前最大的问题是没有能够在全国范围内
形成上下衔接、左右连通的有效的科技情报体系，以致（1）渠道不通，情报不灵；（2）情报资料检索不便，获取不易；（3）情报业务工作相互重复，却又留有不
少缺口。
作者认为，应当从我国的基本国情出发，结合机构调整和体制改革，逐步建立起结构合理的、有效的科技情报体系，使各情报机构纵横连通，能及时传递情报；使全国各地情报用户能尽量就近检索情报资料；使各情报机构明确分工，密切合作，避免重复。
将来发展方向是采用计算机处理和检索情报。
【总页数】5页(P17-21)
【关键词】科技情报体系;合理结构;科技情报工作;资料检索;情报机构;计算机处理;
业务工作;基本国情
【作者】阎庆甲
【作者单位】中国科学技术情报研究所重庆分所
【正文语种】中文
【中图分类】G359.224
【相关文献】
1.我国科技情报行业发展方向的探讨 [J], 贺德方
2.我国科技情报行业发展方向的探讨 [J], 贺德方
3.新时代我国科技情报工作的价值定位与发展方向探析 [J], 马晓瑾
4.新时期新使命新定位——对我国科技情报工作发展方向的思考和建议 [J], 赖茂生
5.我国图书馆和科技情报机构的发展方向 [J], 孟广均
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
构建大科技情报工作体系的战略研究与思考在当今信息爆炸的时代，科技情报成为了各个科技公司和机构的重要资源，对于科技公司来说，了解竞争对手的技术研究方向和进展，可以帮助他们更好地规划自己的研发方向和产品布局；对于科技机构来说，及时掌握前沿技术的发展动态，可以帮助他们更好地科研规划和科技政策执行。
构建一个可靠、高效的大科技情报工作体系显得尤为重要。
1. 提供全面、准确、及时的科技情报信息：建立起完善的信息采集、整理和分析机制，确保所提供的科技情报信息全面、准确、及时。
2. 系统分析技术动态和趋势：通过对科技动态的分析和研究，及时掌握前沿技术的发展动态和趋势。
3. 确定科技产业政策和布局：根据对科技动态和趋势的分析，为政府和企业提供相关的科技政策和布局建议，推动科技产业的发展。
1. 信息采集：对于一个完善的科技情报工作体系来说，信息采集是基础和关键环节。
可以通过多种途径进行信息采集，如网络搜索、专利数据库查询、技术报告分析等。
同时要建立起一个全面的信息采集网络，收集国内外各种的科技情报信息。
2. 信息整理和分析：收集到的科技情报信息需要进行整理和分析，以便更好地进行后续的利用。
可以利用信息系统对收集到的信息进行分类整理，并采用数据挖掘和机器学习等方法对数据进行分析，提取出有价值的信息。
3. 技术动态监测：建立技术动态监测系统，及时跟踪竞争对手和前沿技术的动态和趋势。
可以通过定期的技术报告分析、专利分析、竞争对手情报分析等方法进行技术动态监测。
4. 政策和布局研究：根据对科技动态和趋势的分析，进行相关的政策和布局研究。
可以通过专家追踪、会议研讨和调研等方法进行政策和布局研究。
5. 信息输出和利用：对于收集到的科技情报信息，要及时进行输出和利用。
可以通过撰写科技报告、组织学术交流会议、提供咨询服务等方式进行信息输出和利用。
三、构建大科技情报工作体系的关键技术和方法1. 数据挖掘和机器学习：利用数据挖掘和机器学习等技术，对收集到的信息进行分析和利用。
构建大科技情报工作体系的战略研究与思考作者：刘智敏来源：《科技资讯》2019年第29期摘 ;要：科技情报主要指的是具有较高难度的智库报告或者战略性报告，在进行科技情报工作体系建立的过程中，需要始终跟进国际情报体系的发展情况和新时代发展下逐渐衍生出的科研论文、临床专利、新药研发等重要的信息源，实现信息追踪，通过科学计量学、综合评论法等多种情报学内容来进行综合文献评价，始终站在科技研发的前沿阵地。
关键词：大科技情报 ;工作体系 ;战略研究与思考中图分类号：G250 ; 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）10（b）-0016-02要想促进我国社会主义现代化建设不断发展，就需要结合当前我国科研机构的发展情况，建立具有中国特色的科技情报体系，结合新世纪的发展背景，我国的科技情报工作需要向着结构合理化、管理科学化、门类齐全化发展，为了更好地实现这一发展目标，需要做好科技情报的现代化建设，促进全新科技情报工作体系的建立。
信息技術在我国得到了广泛应用，并逐渐成为我国科技情报事业发展的主要依据，因此，管理人员在工作开展的过程中需要明确科技情报体系的发展方向，建立战略性发展决策。
1 ;构建大科技情报工作体系的必要性结合我国科技情报工作开展几个不同阶段所取得的研究成果，可以发现在实际工作开展过程中，始终贯彻科技工作为核心的精神内容，一切工作都是为了促进国家经济建设，助力国家科技发展而服务的，回顾科技情报工作的发展历史，科技情报事业在某种程度上已经走入了新的误区，偏离了传统为科技工作而服务的工作中心，只为了追求机构所能创造的经济效益。
因此，在这一发展条件下，我们需要建立全新的科技情报工作体系，充分利用科技情报内容来把握世界科技发展的最新动态，预测科技发展的未来趋势，帮助科研人员能够及时地了解科技发展所存在的误区和空白，掌握其他竞争国家所具有的核心科技技术。
为科研事业的发展节约经费、节省时间，充分利用科技情报工作体系，实现科研工作的创新，获取高质量的科研成果，降低科研风险，因此我们需要借助科学发展观理念来理清现有的工作思路，从以下几方面助力科技情报工作体系的战略性发展。
市公安局浅谈如何全面加快“大情报”系统建设及应用市公安局浅谈如何全面加快“大情报”系统建设及应用“大情报”系统建设是公安工作的发展方向，是公安机关改革传统运作模式、提高效率、增强公安机关驾驭控制能力、实现精确制导目标的必由之路，是信息社会对公安工作提出的时代要求。
近年来，随着公安信息化建设步伐的不断提速，xx市公安机关和广大公安民警持续不断的推进信息化建设和应用，在工作理念、工作方法、工作模式等方面发生了翻天覆地变化，运用情报信息开展工作的主动性显著增强，“情报信息主导警务”的理念日渐深入，应用成效逐步显现。
xx市公安机关“大情报”系统建设及应用，xx市情报信息工作实际，xx市情报信息工作现状、存在的突出问题、“大情报”信息平台、情报中心建设规划和应用构想提几点浅陋见解。
一、xx市情报信息工作的现状xx市情报信息工作发展状况来看，经过近年的探索和实践，目前情报信息化建设已经初具雏形，为下一步全面加快“大情报”系统建设及应用积累了经验、奠定了基础。
（一）建立了支撑情报信息建设的公安信息络。
在公安信息三级建设的基础上，建成了覆盖全局各基层所队站的公安四级，xx市局到一线单位主干速达100兆，为“大情报”系统建设提供了支撑。
在此基础上，为全体民警均配备了数字身份证，保障了信息络的安全运行。
（二）配备了保障情报信息建设的科技装备。
自XX年全面推进信息化建设以来，xx市各级公安机关将投入向科技装备倾斜。
截至目前，xx市公安机关配备公安电脑4335台，百名民警拥有联电脑数由年初的60台左右迅速增加到现在的台（xx县区局平均超过台，xx县、平桥、潢川等7xx县区局已提前突破100台）。
同时，基层“三所两队”开始逐步配备录音笔、警务通等设备，一线民警手持电台达配备率达80%。
各单位普遍配备了数码摄像机、活体指纹采集仪等科技装备，保障了情报信息建设的顺利推进。
（三）探索了全警应用的信息化警务模式。
一是建立信息警务机制。
关于“大情报”系统体系架构优化调整和技术发展方向的思考摘要：面对公安行业信息化日益增长的业务需求，构建高性能、高可靠性、高可伸缩性的系统架构迫在眉睫，借鉴和利用互联网先进的“云计算”相关技术及理念为公安信息化建设服务是必然趋势，也必将继续推动公安信息化朝着高效、稳定、良性的方向发展。
关键词：海量数据，分布式，云计算，云服务，情报云，IPaaS一、引言，情报平台架构的瓶颈（目前核心的问题）在当前公安行业信息化建设过程中，以“大情报”平台为代表的公安信息化建设工程，作为公安信息化的重点建设项目，在公安工作中已经发挥了重要作用。
在“大情报”系统建设产生巨大的应用效益，发挥极其重要作用的同时，公安行业所需要处理的业务量快速增长，各类应用系统越来越多，业务需求越来复杂，现有系统存在的各种问题慢慢凸显出来。
应用系统产生的海量数据：如情报文本信息、车辆轨迹及图片数据、各类人员轨迹数据，以及社会资源数据等，呈现出几何级数增长趋势。
特别是各业务系统大数据量的汇聚与存储，如江苏省320工程车辆相关数据的汇聚将达到每年更新数百条亿，现有系统架构的存储处理能力面临着严峻的考验。
同时，应用系统需要处理这些日益增长的数据，处理更多，更复杂的业务模型，比如由以前较简单的比对模型，上升为复杂的多维度的研判模型、积分模型；由以前简单的全文检索，提高到海量情报文本信息的串并分析，这无疑给现有系统造成更多负载和压力，现有系统已经出现了性能瓶颈，甚至出现无法满足当前警务工作需要的现象。
由于当前系统技术架构在设计上可伸缩性差，不能适应需求的快速变化，经常出现以增加硬件设施来弥补软件上的不足，导致数据中心硬件建设和管理维护成本不断上升，加上当前基本上都采用集中式存储方式进行数据存储，系统容灾能力非常有限。
在资源共享及对外服务方面，仅停留在简单的请求服务、指令联动、积分结果对接的层面，不能真正意义上的实现全网资源实时共享：如目前大多应用系统为部省市三级的纵向、单向联系、数据存储独立，应用系统之间互访困难，造成信息共享程度差，对跨警种，跨地域的信息支撑反应速度慢，不能满足公安机关联合作战的要求，难以实现对跨地域数据的深度挖掘和自定义模型分析，无法开发信息资源的深层价值。
所面临的这些问题，主要是因为当前的系统架构不能满足日益增长的业务发展需求。
如何处理海量数据与复杂业务，如何有效的为警务工作人员提供方便、快捷的应用服务，构建具有高性能、可伸缩的系统架构成为公安信息化发展面临的一个首要问题。
随着“云计算”的出现，“云”改变了全球IT领域发展的格局，也影响着世界各行各业信息化发展的未来。
“云计算”是在网格计算的基础上提出的一种新型计算模型，是下一代网络计算平台的核心技术，他提供安全可靠的数据存储，方便快捷的网络服务和强大的计算能力，改变了传统以PC机为基础的生产模式，最终改变人们获取信息、分享资源和互相沟通的方式。
“云计算”的出现，也为公安行业信息化建设带来新的思考。
利用先进的“云计算”技术服务于“大情报”建设，是我们下一步公安信息化建设需要考虑的目标和应用方向，充分借鉴和利用这一先进技术及理念必将推动公安行业信息化建设朝着高效、稳定、良性的方向发展。
二、互联网“云计算”平台的成功随着互联网新技术的发展，以谷歌、亚马逊以及国内的淘宝为代表互联网公司，在业界创造了惊人的业绩。
以淘宝为例：2010年淘宝网注册用户达到3.7亿，在线商品数达到8亿，最多的时候每天6000万人访问淘宝网，平均每分钟出售4.8万件商品；同时，以淘宝商城为代表的B2C业务交易额在2010年翻了4倍，是什么样的技术在支撑他们的业务快速扩张，是什么架构在支撑他们分析处理每天产生的海量数据？这当然离不开淘宝云梯分布式计算平台架构的功劳。
以谷歌为例：Google存储着海量的资讯、几百亿个网页、数十亿张图片，每天处理请求超过数百亿次，而响应时间却总是停留在1秒内。
是什么样系统能够支撑如此大的存储量和请求量？据了解，Google一直的目标就是构建高性能高伸缩性的基础组织来支持它们的“云计算”平台，这种平台并不需要大量昂贵的大型或巨型计算机，只是由100万台分布在全球不同地方的PC级别服务器搭建起来的系统，就是这样的系统架构完成了每天海量数据的处理。
这些看起来便宜、不牢靠的PC级服务器，它们有机的集成却成为了全球最完善、最稳定的系统之一。
在服务器采购方面，Google从未一次性大量购买，都是有了需求再选购，有效的节约了硬件成本。
以上两个成功案例可以看出，它们的能够持续健康发展，很重要的一个原因是他们把握住了新技术潮流，都拥有自己先进的“云计算”平台，其系统架构共同的特点是：系统架构都采用了分布式应用，不需要昂贵的硬件支持，但都具有高效的计算能力与强大的存储能力，以及复杂的业务处理能力，并通过简单可靠的方式对外提供服务。
当今世界是一个信息高速发展的时代，可以预见公安行业信息化发展在未来几年里，数据将以每年30%到50%的速度爆炸式增长；另外，因业务需要也要求延长数据的保留期；此外，从海量数据中分析有价值的信息，并进行分析统计，形成公安行业各种决策的依据；这些都要求一种全新的数据存储和数据处理方案。
随之我们发现了一种新的趋势，可以解决公安行业的数据存储之痛，那就是与数据存储有关的各种云计算。
三、“云计算”在公安信息化中的应用就目前公安信息化发展趋势，来论证公安行业信息化为何要建设自己的“云计算”平台以及如何构建“云计算”平台。
前面已分析，目前“大情报”系统的数据量越来越大，业务也越来越复杂，要求也越来越具体，现有的系统架构或将不能满足日益增长的需求，无法真正实现分布式应用，不能满足超大数据的汇聚与存储，无法支撑大量并发访问的复杂业务模型，多任务计算的能力有限，系统几乎没有服务共享的概念。
但通过对互联网“云计算”平台分析可以得出，公安行业应用与互联网行业应用在技术层面的需求有着共同的地方，下一步的情报平台系统架构完全可以采纳互联网“云计算”技术来打造公安行业的“情报云”平台，借鉴云存储、云计算、云服务的思想，来解决公安行业系统架构所面临的问题。
1、云存储方面在海量数据存储上，现有的情报平台的架构，数据基本上都采用集中式存储方式存储，数据汇聚难度大、甚至存在遗漏现象、实时性差、数据检索效率低。
由于运算能力集中，导致数据库对硬件要求极高。
数据存储的集中，也造成数据访问集中，这给数据库造成巨大压力，导致应用系统运行效率低下，由于容易出现这些性能瓶颈，也严重影响着数据分析研判工作。
在新一代的“情报云”平台中，系统架构应该是具有以下功能：数据资源统一管理，分布式存储，具有很好的扩展空间，对单台服务器硬件要求不高，更强的容灾能力，更少的维护成本。
对于一个存储系统来说，最令人担心的问题莫过于服务器硬件出现问题，所存储的数据被损坏。
但是，对于分布式存储系统来说，这一问题已经“迎刃而解”。
从理论上讲，我们可以把一个分布式存储系统想象成一个小型化的社会，和真实的社会一样，在这里也存在着一个起决定作用的“核心”，这个“核心”由几台计算机组成，它们共同决定其他一些计算机的状态是否正常。
例如，当某台计算机长时间没有回应系统所发出的信息时，“核心”就会判断该设备是否已经坏掉，如果“核心”中的多数计算机都做出了相同的判断，则按照多数原则，该设备就被认为已经坏掉，同时系统会发出相应的警报，该设备就会暂时停止工作，但这并不影响其他设备运行。
对于每一台计算机来说，它周围的“邻居”——即相邻的几台计算机，就是这台计算机的“核心”，它们共同决定着这台计算机的状态。
一旦系统中的某一台设备受损，维护人员就需要将其更换掉。
对于传统的系统而言，完成这一操作可能需要数小时甚至更久的时间，因为需要将原有设备中存储的数据重新写入到新接入的设备中，而分布式系统中使得这一过程仅仅需要几分钟即可完成。
那么，如何进行云存储？如情报平台现在汇聚的网吧数据，使用云存储的方式，将网吧数据分散存储在各地的数据仓库中，由于分布存储的数据量较小，可以使用多台低配置的PC服务器来完成各地网吧数据的云存储，这样可以减少数据整合汇聚中消耗掉的大量资源和时间。
同时，以云存储方式保存的数据，统一进行管理，在省级情报平台中，通过云服务的方式，可以提供给不同用户进行检索分析。
2、云计算方面在业务功能处理上，现有的系统架构基本都是单线程在计算相对复杂的业务模型，特别是多维度业务模型的计算需要很长的等待时间才能完成，更复杂的业务模型根本无法处理。
在新一代的“情报云”平台中，它还应该具有分布式计算的能力，能够把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
分布式计算是一种廉价的、高效的、维护方便的计算方法。
在公安内网，越来越多的计算机处于闲置状态，即使在开机状态下中央处理器的潜力也远远不能被完全利用。
通过内部网络，利用现有的计算机重新组合成一个相互协作的网络计算平台。
那么，一些本身比较复杂的业务模型或业务逻辑，可以将其划分为大量的更小的计算部分，然后把这些小的计算部分交给联网参与计算的计算机进行并行处理，最后将这些计算结果综合起来得到汇总的结果，最终提供给公安工作人员研判分析使用。
比如积分模型，我们可以利用“情报云”平台将比较复杂的积分模型拆分成背景积分、轨迹积分、研判积分等小的积分模型，再交由不同计算机进行计算处理，然后再将各积分信息进行汇总，这样能够做到对关注对象进行实时积分。
又比如车辆轨迹信息查询，可以同时向不同计算机发出轨迹信息查询请求，然后将不同查询结果进行汇总处理。
特别是对大量情报文本信息进行处理，进行串并案分析，找出各类信息之间的联系，并对文本信息进行分类统计，就更需要有这样分布式计算能力来完成。
在日常研判工作中，情报平台的研判工具，往往依托于本级情报平台的研判模型配置来实现，而研判模型的搭建通常具有很强的本地工作特色，在为下级或者其他业务部门的工作人员提供研判的支撑时，往往会出现上级平台提供的研判模型，在消耗本级大量运算资源的情况下，运算出的数据结果，并不能够满足民警的深度研判或个性化研判的需求，而平台汇聚的海量资源又无法便捷的提供给下级平台进行具有本地特色的数据分析工作。
在新一代的“情报云”平台中，系统在收集到不同级别，不同业务部门各种类型的研判需求后，通过平台本身的智能数学建模引擎，采用人工和系统智能结合的方式，生成对应的研判分析模型。
这些模型根据使用到数据资源范围和模型提供方的权限，为其划分不同的运算等级，而不同运算等级所能使用到的分布式存储资源和运算资源会有不同的设定。
同时，平台通过存储资源分布式管理引擎，搜集模型中涉及到的各类数据资源所分布的硬件，并通过运算资源的分布式管理引擎，动态按需分配的原则，将模型的运算任务，拆分成许多小的运算任务分配到不同的硬件中，待各个子运算任务完成后，由运算资源的分布引擎回收所有的运算结果，并进行分析汇总，形成最终的研判结果，返回给研判人员。
