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        1. ???關于無關第三方假冒我司名義進行電信網絡詐騙的聲明 ?

          大數據情報分析系統對企業的作用

          ? ? ? ? ?競爭情報系統(Goonie Competitive Intelligence System,簡稱GoonieCIS)是基于信息采集、全文檢索、文本挖掘等核心技術,對企業自身、競爭對手和企業外部環境的情報信息進行收集、存儲、處理、分析的應用管理系統,為企業提供堅實的戰略決策支持,從而提高企業的核心競爭力。企業競爭情報系統是以人的智能為主導、以信息網絡為手段、以增強企業競爭力為目標的人機結合的企業競爭戰略決策支持與咨詢系統。

          競爭情報的獲取途徑

          電子資源數據庫

          由于網絡化的充分發展,我國的電子資源也飛速增長。目前出現的很多電子資源服務商整合提供了國內絕大多數的電子資源數據庫,專業刊物、講座報告、專題采訪等等都可以做成電子資源,購買了這些數據庫,就可以隨時隨地在網絡上查找所需要的相關信息。這些數據庫大多都是采用普通的關鍵字、主題檢索方法,方便利用。

          商業網站、行業雜志信息、新聞

          由于WEB技術廣泛應用,網站已經是家喻戶曉的傳播交流媒介了。幾乎大大小小的公司都有自己的網站,還有專門的行業網站,提供大家交流學習的空間。在這些網站上隱藏著無數的可用信息,競爭情報部門要定期瀏覽這些網頁,與行業伙伴交流學習,關注網頁上的行業最新信息。與行業伙伴交流學習,關注網頁上的行業最新信息。每個公司都要宣傳自己,通過網站宣傳,通過電視報紙等媒介宣傳,而這些正式企業獲取信息的最快捷途徑。

          專利信息數據庫

          據了解世界上1/4的科技出版物是專利文獻,據統計約有90%-95%的新技術是通過專利文獻來報道的。通過專利數據庫能了解到行業最新技術信息,對于企業新產品開發,企業長遠規劃起到重要作用。通過專利數據庫還能了解競爭對手的企業發展情況,對競爭對手增強了解,在競爭中做到心中有數。

          市場

          企業首選必須認真調查分析自己內部情況,對各部門職責各部門人員工作安排,部門之間的協調合作情況等等,從而客觀評價自己的企業,找出問題癥結所在,解決實際問題,提高工作效率。企業要密切關注競爭對手以及合作伙伴的情況,加強聯系,以便及時得到消息,采取應對措施,使企業順利運行。如競爭對手采取商業策略,低價銷售商品,拉攏客戶等,企業如果及時早得到消息,可以及時采取應對措施。企業要多留意消費者的反饋信息,采納客戶意見,及時調整自己。

          在各行各業激烈的商業競爭中,企業想要成為行業的領頭羊,對競爭情報的獲取至關重要。我做大數據有10多年的時間,在創辦探碼科技之前,一直做的國外項目美國最大的律師平臺、醫生平臺和酒店、機票預訂平臺,深感大數據的多維、多樣、快速變化等特征形式影響著技術競爭情報分析與技術的挑戰。

          大數據對企業競爭情報的影響

          企業提升競爭力需要大數據的支持

          數據競爭已經成為企提升核心競爭力的利器。來自各個方面零碎的龐大數據融合在一起,可以構建出企業競爭的全景圖,洞察到競爭環境和競爭對手的細微變化,從而快速響應,制定有效競爭策略。龐大的數據更具有統計意義,能為各種預測模型提供支持,從而能預測未來的發展趨勢,幫助企業獲得先機。相關的數據整合在一起,能不斷產生新的信息和知識,有助于提高生產率,降低經營成本。

          企業競爭情報數據處理面臨的新問題

          如何確保規模龐大,異構動態的數據實用可靠,為企業競爭情報研究不斷地提供高質量的原材料,是大數據時代企業競爭情報面臨的挑戰。

          企業競爭情報的分析亟待創新

          大數據里隱含了許多“金子”,然后“金子”卻不是現成的,需要通過一定方法和工具才能“淘”處理。誰掌握最先進的“淘金”方法和工具,誰就能把握先機,從而獲得競爭優勢,而落后者就可能面臨被淘汰的危險,我認為Dyson智能分析系統,可以完整的實現大數據的采集、分析、處理,因此企業競爭情報研究方法要適應大數據時代的要求,必須在數據的處理量、數據類型、處理速度和方式方法上進行創新。

          大數據視覺下情報研究中的技術問題

          情報研究的上述發展走向,決定了情報研究既不能仍然停留在定性分析上,也不能僅僅靠簡單的統計替代情報研究中的計算技術,由此對情報研究技術提出了新的要求,根據我們的理解,這些技術大致可以劃分為可視化分析、數據挖掘以及語義處理三大類。這三大類技術也是當前情報分析領域應予以關注和深入研究的技術。

          1、可視化分析

          可視化分析(VisualAnalytics)是一門通過交互的可視化界面來便利分析推理的科學,是自動分析技術與
          交互技術相結合的產物,目的是幫助用戶在大規模及復雜數據內容的基礎上進行有效的理解,推理和決策。

          2、數據挖掘

          廣義的數據挖掘指整個知識發現的過程,是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

          3、語義處理

          語義是關于意義(meaning)的科學,語義技術提供了機器可理解或是更好處理的數據描述、程序和基礎設施,整合了Web技術、人工智能、自然語言處理、信息抽取、數據庫技術、通信理論等技術方法,旨在讓計算機更好地支持處理、整合、重用結構化和非結構化信息,核心語義技術包括語義標注、知識抽取、檢索、建模、推理等。

          最后,大數據已成為企業的一種資產,像石油一樣驅動生產力的發展,對其分析與管理已經成為企業獲取競爭優勢制高點的重要途徑。大數據對企業競爭情報系統的構建帶來巨大的影響。企業必須適應這種變革,抓住先機,建立基于大數據的企業競爭情報系統,從而實現低成本、高效率的競爭優勢。目前基于大數據的企業競爭情報的有關研究剛剛起步,許多問題仍然需要進一步深入研究。

          蜀ICP備15035023號-4

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