免费视频淫片aa毛片_日韩高清在线亚洲专区vr_日韩大片免费观看视频播放_亚洲欧美国产精品完整版

近年來(lái)，隨著國(guó)家“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的推進(jìn)，特別是數(shù)字化資源的多樣化和信息載體的急劇增長(zhǎng)，科研范式也在發(fā)生著變革，開始由計(jì)算機(jī)仿真科學(xué)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)密集型的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)（尤其是大型企業(yè)）每天需要處理PB級(jí)別的數(shù)據(jù)，此類數(shù)據(jù)具有海量分散、高價(jià)值低密度、類型多樣、更新速度快等特點(diǎn)，使得企業(yè)在收集、存儲(chǔ)、分析數(shù)據(jù)進(jìn)而獲得有價(jià)值情報(bào)的過(guò)程中面臨著許多困難和問(wèn)題?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”時(shí)代科學(xué)研究范式的發(fā)展要求企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作不再局限于對(duì)數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、查詢等靜態(tài)管理模式，而是要放大服務(wù)格局，構(gòu)建對(duì)科學(xué)數(shù)據(jù)、模型工具以及大數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)，不斷完善滿足現(xiàn)代科學(xué)研究發(fā)展需求的情報(bào)服務(wù)模式，促進(jìn)科學(xué)研究創(chuàng)新。在第四范式的影響下，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究產(chǎn)生了5個(gè)新的變化：

（1）多特征層次化的“數(shù)據(jù)資源池”涌現(xiàn)

企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的路徑由面向精心設(shè)計(jì)挑選的小數(shù)據(jù)分析過(guò)程變?yōu)槊嫦蚨嘣创植诤Ａ康拇髷?shù)據(jù)分析過(guò)程。當(dāng)下，不同來(lái)源、形式、維度的信息數(shù)據(jù)交織在一起，“互聯(lián)網(wǎng)+”催生了“全息情報(bào)”、“全源情報(bào)”大數(shù)據(jù)的形成，以便于從不同視角、不同情境反映企業(yè)科技動(dòng)態(tài)與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手熱點(diǎn)議題。相比于其它類型的大數(shù)據(jù)，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)數(shù)據(jù)具有典型的多層次逐級(jí)演化特征，換句話說(shuō)，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究往往會(huì)隨企業(yè)需求和目標(biāo)不同而擇取差異化的大數(shù)據(jù)。

（2）加工層次由“分析”提升到“研究”

根據(jù)《現(xiàn)代漢語(yǔ)詞典》的解釋，分析是“把一件事物、一種現(xiàn)象、一個(gè)概念分成較簡(jiǎn)單的組成部分，找出這些部分的本質(zhì)屬性和彼此之間的關(guān)系”。換句話說(shuō)，分析是將繁雜的事物或議題逐步拆分的過(guò)程，以此實(shí)現(xiàn)對(duì)議題更好的理解。而研究則是“探求事物的真相、屬性、本質(zhì)、規(guī)律等”。因此，從詞義上看，“分析”和“研究”處于不同的工作層次或階段，“分析”是“研究”的基礎(chǔ)和前提。另外，“分析”對(duì)應(yīng)于“綜合”，綜合即是“把分析過(guò)的對(duì)象或現(xiàn)象的各部分、各屬性聯(lián)合在一起，形成一個(gè)新的統(tǒng)一的整體的過(guò)程”。“分析”在先，“綜合”在后，一先一后，構(gòu)成一個(gè)完整的邏輯思維鏈。經(jīng)過(guò)對(duì)以上三個(gè)概念含義的區(qū)分和討論，可以得出這樣的結(jié)論：分析≠研究，分析+綜合=研究。由于數(shù)據(jù)的原始性要強(qiáng)于信息的原始性，盡管數(shù)據(jù)分析采用更為先進(jìn)的現(xiàn)代化的分析工具和分析技術(shù)，但就其本質(zhì)而言，數(shù)據(jù)分析仍然處于“分析”層次，還沒(méi)有達(dá)到“綜合”和“研究”的階段和高度。

（3）企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的主體由人變?yōu)橛?jì)算機(jī)主導(dǎo)

人工智能的快速發(fā)展讓計(jì)算機(jī)可以思考，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究將由計(jì)算機(jī)來(lái)主導(dǎo)，情報(bào)分析人員的角色定位為競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究過(guò)程中研判者、控制者和決策者。由此通過(guò)人腦將分析挖掘結(jié)果實(shí)現(xiàn)增值化，進(jìn)行人機(jī)協(xié)同的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析與挖掘。

（4）企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的方式由數(shù)據(jù)計(jì)算變?yōu)橹R(shí)發(fā)現(xiàn)

在大數(shù)據(jù)和智能科學(xué)的支撐下，計(jì)算機(jī)不再只完成結(jié)果數(shù)據(jù)的計(jì)算和展示，更多的是發(fā)現(xiàn)和產(chǎn)生新的知識(shí)，進(jìn)而完成情報(bào)學(xué)和情報(bào)工作的核心任務(wù)——情報(bào)研究，支持決策和制定戰(zhàn)略。

（5）企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的思維由因果推導(dǎo)轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)聯(lián)分析

過(guò)去因?yàn)榍閳?bào)研究中應(yīng)用的數(shù)據(jù)量較小，一般根據(jù)數(shù)據(jù)的規(guī)律進(jìn)行因果分析，而到了數(shù)據(jù)密集型時(shí)代，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，情報(bào)研究的整個(gè)過(guò)程都貫穿著關(guān)聯(lián)分析的思維。所以在數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究的時(shí)代，情報(bào)研究的思想、理論、方法和手段主要受智能科學(xué)的影響。

企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作是利用各種手段和方法獲取、生產(chǎn)和傳播競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)，既能了解競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境和供應(yīng)商的信息，也能監(jiān)視預(yù)測(cè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的發(fā)展動(dòng)向，通過(guò)情報(bào)知己知彼，從而為制定企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略提供決策支持。Larry Kahaner在總結(jié)美國(guó)中央情報(bào)局工作經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上，將競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)流程定義為由規(guī)劃與定向、信息搜集、情報(bào)分析、發(fā)布等組成的循環(huán)往復(fù)、周而復(fù)始的工作流程。此后，Herring Jan P.等進(jìn)行了研究完善，形成了由規(guī)劃與定向、情報(bào)搜集、情報(bào)處理和存儲(chǔ)、情報(bào)分析與生產(chǎn)、情報(bào)傳播等構(gòu)成的經(jīng)典Herring模型（圖1）。競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)被哈佛商學(xué)院列為決定企業(yè)生存與發(fā)展的第四種核心要素，其他三種核心要素分別為資金、技術(shù)、人才。事實(shí)上，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)是企業(yè)戰(zhàn)略管理中的一種行為和手段。鑒于此，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)理論不僅來(lái)源于戰(zhàn)略管理的思維，而且不斷借鑒戰(zhàn)略管理的最新方法和理論，以此來(lái)豐富與充實(shí)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)理論的寶庫(kù)，例如戰(zhàn)略分析階段的SWOT分析法、戰(zhàn)略群體圖分析法、關(guān)鍵成功因素分析法；戰(zhàn)略選擇階段的戰(zhàn)略地位和行動(dòng)評(píng)價(jià)模型（SPACE）分析、競(jìng)爭(zhēng)能力矩陣分析、波士頓矩陣（BCG）分析等均成為競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析的基本技術(shù)與方法。而波特（M. Porter）的價(jià)值鏈分析、五力模型和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析框架等則成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)常用的技巧和工具。

圖1 競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)流程Herring模型

情報(bào)學(xué)的主流理論從文獻(xiàn)理論、信息管理理論發(fā)展到知識(shí)理論，如果按照信息鏈或DIKW概念金字塔的邏輯，下一代理論應(yīng)當(dāng)是智能理論或智慧（wisdom）理論?？梢园l(fā)現(xiàn)，伴隨著競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)技術(shù)環(huán)境和人文環(huán)境的不斷變更，我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究總體上沿著“事實(shí)→數(shù)據(jù)→信息→知識(shí)→情報(bào)（智能）→智慧”的范式路徑進(jìn)行層級(jí)推進(jìn)，目前正在步入智慧時(shí)代的情報(bào)服務(wù)階段。值得一提的是，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究不再只注重以傳統(tǒng)“信息鏈”為參考的單一鏈環(huán)，而是不斷融入業(yè)務(wù)鏈、決策鏈、循環(huán)鏈等導(dǎo)向性思維，最終實(shí)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究路徑的動(dòng)態(tài)進(jìn)階。

元分析從不同研究來(lái)源對(duì)研究結(jié)論進(jìn)行整合的思想與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析中利用多種數(shù)據(jù)源提高情報(bào)產(chǎn)品質(zhì)量的思路具有很強(qiáng)的邏輯一致性。

2.1企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)服務(wù)范式概念框架

在第四范式的影響下，情報(bào)用戶研究應(yīng)該是多維用戶的建模和多維用戶群的劃分、多維需求的挖掘。新范式推崇用數(shù)據(jù)來(lái)研究和發(fā)現(xiàn)用戶的理念，旨在發(fā)現(xiàn)潛在用戶和挖掘用戶的隱含需求，并為實(shí)際客戶和潛在客戶提供自動(dòng)的和個(gè)性化的情報(bào)服務(wù)。隨著數(shù)據(jù)密集型科學(xué)范式帶來(lái)研究理念的轉(zhuǎn)變和大數(shù)據(jù)帶來(lái)研究對(duì)象的轉(zhuǎn)變，機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)庫(kù)、模式挖掘和數(shù)據(jù)可視化是競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)技術(shù)手段發(fā)展的新趨勢(shì)。競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究應(yīng)該采用框架化、實(shí)時(shí)化和全源化的情報(bào)分析（圖2）。

圖2 企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)服務(wù)范式框架

（1）服務(wù)范式中的多源數(shù)據(jù)

多源數(shù)據(jù)主要是指公開來(lái)源數(shù)據(jù)，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)服務(wù)系統(tǒng)面臨著十分復(fù)雜的內(nèi)外部情報(bào)環(huán)境，數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛、數(shù)據(jù)類型多樣化和數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新等數(shù)據(jù)采集的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題考驗(yàn)著情報(bào)采集子系統(tǒng)的信息采集能力。企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)、人際網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)、出版物和社會(huì)化媒體是大數(shù)據(jù)環(huán)境下典型的情報(bào)源。多源數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)不同來(lái)源數(shù)據(jù)有效性的相互驗(yàn)證，從而可提高技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析的準(zhǔn)確性、有效性。

（2）服務(wù)范式中的多源融合

多源信息融合是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)服務(wù)系統(tǒng)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)與特點(diǎn)。多源信息融合通過(guò)選取合適的融合算法來(lái)對(duì)各種渠道所獲取的信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和組合，完成多級(jí)別、多層次和多方面的分析處理，如圖3所示。多源信息融合可以使不同形式、不同媒介、不同來(lái)源的信息之間相互補(bǔ)充，從而得到更加準(zhǔn)確和可靠的推理決策。通過(guò)多源信息交叉印證不僅有助于數(shù)據(jù)的真?zhèn)伪鎰e，而且能夠更全面和準(zhǔn)確地揭示事物聯(lián)系以及事物狀態(tài)的變化，有助于數(shù)據(jù)的價(jià)值得到更加充分的挖掘。

圖3 分析范式中的多源融合

基于多源數(shù)據(jù)與多源融合的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析范式中，數(shù)據(jù)、目標(biāo)、內(nèi)容以及結(jié)果展現(xiàn)之間均是一種交叉對(duì)應(yīng)關(guān)系，如面向同一內(nèi)容維度，可以基于不同數(shù)據(jù)來(lái)源采用同一分析方法，也可以基于同一數(shù)據(jù)來(lái)源采用不同分析方法，而其分析結(jié)果的展現(xiàn)形式也是多種多樣。多源數(shù)據(jù)與多源融合既可保證企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)服務(wù)的全面性，又可以通過(guò)多源數(shù)據(jù)和不同維度的分析結(jié)果的交叉驗(yàn)證來(lái)進(jìn)一步提高情報(bào)產(chǎn)品的有效性。

2.2企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析框架

在第四范式的影響下，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析主要從知識(shí)圖譜構(gòu)建和情報(bào)智能挖掘兩個(gè)方面實(shí)現(xiàn)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析的計(jì)算化、智能化、全源化和模式化（圖4）。

圖4 企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析框架

（1）知識(shí)圖譜構(gòu)建

知識(shí)圖譜構(gòu)建模塊通過(guò)知識(shí)獲取來(lái)自動(dòng)化地從情報(bào)資源庫(kù)中抽取出主要包括實(shí)體、關(guān)系與屬性三個(gè)知識(shí)要素的知識(shí)單元。知識(shí)獲取涉及屬性抽取、實(shí)體抽取和關(guān)系抽取三個(gè)關(guān)鍵任務(wù)。實(shí)體抽取需從情報(bào)池中自動(dòng)識(shí)別出命名實(shí)體；關(guān)系抽取需從情報(bào)池中抽取出實(shí)體之間的關(guān)系，從而讓實(shí)體之間形成網(wǎng)狀的結(jié)構(gòu)；屬性抽取需從情報(bào)池中獲取特定實(shí)體的屬性信息。涉及的技術(shù)和方法主要有基于規(guī)則與詞典的方法、基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法、開放式的關(guān)系抽取、基于規(guī)則與啟發(fā)式算法的屬性抽取方法、面向開放域的抽取方法、面向開放域數(shù)據(jù)集的屬性抽取以及基于聯(lián)合推理的關(guān)系抽取。

（2）情報(bào)智能挖掘

情報(bào)智能挖掘主要對(duì)情報(bào)資源庫(kù)中的信息進(jìn)行深入的分析與挖掘，從中發(fā)現(xiàn)潛在有價(jià)值的規(guī)律和模式，主要包括人際情報(bào)挖掘、對(duì)手情報(bào)挖掘、環(huán)境情報(bào)挖掘、技術(shù)情報(bào)挖掘、市場(chǎng)情報(bào)挖掘、產(chǎn)品情報(bào)挖掘、產(chǎn)業(yè)情報(bào)掘、戰(zhàn)略情報(bào)挖掘和專利情報(bào)挖掘。情報(bào)是人腦做出的有價(jià)值的判斷，同時(shí)也是經(jīng)過(guò)激活和活化了的知識(shí)。僅僅選擇恰當(dāng)?shù)那閳?bào)分析方法、情報(bào)挖掘工具和情報(bào)挖掘算法來(lái)對(duì)情報(bào)資源庫(kù)中的信息進(jìn)行分析和挖掘是不夠的，需要在分析和挖掘結(jié)果的基礎(chǔ)上，經(jīng)過(guò)情報(bào)分析人員和領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)分析和挖掘的結(jié)果進(jìn)行“研判”這一信息判讀轉(zhuǎn)化過(guò)程，從而通過(guò)人腦將分析挖掘結(jié)果進(jìn)行增值化，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同的情報(bào)分析與挖掘。

2.3企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)創(chuàng)新服務(wù)模式

在深入研究企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)服務(wù)范式和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析框架的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)創(chuàng)新服務(wù)模式（圖5）。

情報(bào)池：由情報(bào)信息和情報(bào)生成的洞察組成。情報(bào)池包括：經(jīng)濟(jì)情報(bào)池、商業(yè)情報(bào)池、技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)池、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手情報(bào)池、客戶情報(bào)池以及相關(guān)情報(bào)池。

情報(bào)池內(nèi)協(xié)作：對(duì)各情報(bào)池洞察的整合必須源自與公司其他部門（即財(cái)務(wù)、戰(zhàn)略、供應(yīng)鏈和投資者關(guān)系等）的協(xié)作過(guò)程。不同部門對(duì)相同的信息有著不同的觀點(diǎn)，會(huì)給輸出結(jié)果增添強(qiáng)大的洞察、價(jià)值和可信度。

綜合競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)：為對(duì)來(lái)自“情報(bào)池”的洞察進(jìn)行的強(qiáng)大整合，以全面了解市場(chǎng)目前的整體狀態(tài)和未來(lái)可能的狀態(tài)。綜合競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的優(yōu)勢(shì)在于其要求對(duì)每個(gè)情報(bào)池進(jìn)行分析，從而提供影響決策的有效分析和建議。

圖5企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)創(chuàng)新服務(wù)模式

此外，情報(bào)案例推理利用企業(yè)在以往經(jīng)營(yíng)決策過(guò)程中所積累的案例庫(kù)，針對(duì)當(dāng)前的情景和決策需求，通過(guò)對(duì)比案例中的關(guān)鍵特征，推理出當(dāng)前問(wèn)題的解決方案，形成相應(yīng)的決策支持。同時(shí)，在實(shí)施解決措施后可以將本次的決策信息、情報(bào)信息等組成一個(gè)新的案例，作為案例庫(kù)的更新和完善，從而增強(qiáng)案例庫(kù)解決問(wèn)題的能力。

隨著信息技術(shù)和社會(huì)發(fā)展的數(shù)據(jù)化趨勢(shì)，數(shù)據(jù)將會(huì)越來(lái)越多，越來(lái)越有用，越來(lái)越有價(jià)值。如何從這些海量的數(shù)據(jù)中尋找具有規(guī)律性的“小模式（Small Pattern）”成為關(guān)鍵。第四范式時(shí)代的來(lái)臨深刻地影響和改變了人類社會(huì)原有的信息組織和利用模式，競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究的科學(xué)發(fā)現(xiàn)模式必將產(chǎn)生變革。新范式下的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究將更加注重以用戶深層次需求為中心，以大數(shù)據(jù)為樣本和以智能科學(xué)技術(shù)為工具。