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autonomy竞争情报系统方案
Autonomy竞争情报系统方案
随着信息技术的飞速发展和因特网的出现，为了适应全球经济一体化、科技竞争日益激烈的趋势，20世纪80年代初期国外迅速发展起来了一种针对竞争环境和竞争对手的信息收集和分析活动——竞争情报（CompetitiveIntelligence，简称CI），并很快在欧美和日本等西方发达国家的企业中广泛应用。
据了解，目前世界500强跨国公司和大多数大型企业都设立了专门机构从事竞争情报管理与利用工作，对企业发展与技术创新中的竞争环境、竞争对手和竞争策略，以及保护知识产权和商业秘密等方面的信息进行长期搜集、跟踪和深入分析研究，在提高企业的市场竞争力和信息快速反应能力等方面取得了显著的效果。
目前竞争情报研究活动已由企业拓展到国家、区域和产业的国际竞争力分析和制定实施竞争政策法律的过程中，成为国家、地区和企业增强竞争优势，提高创新能力的重要手段之一。
随着互联时代的到来，企业面对的信息呈现爆炸式增长，现代企业越来越依赖有效组织起来的非结构化的信息。
不论是电子邮件，网页还是字处理文档、不论是企业内部信息还是外部信息，非结构化信息作为关键链接贯穿企业的整个价值链。
如何从如此繁多而无序的非结构化信息中，提炼出对企业占领市场、保证可持续发展的关键信息，是现代企业面临的一个挑战。
企业竞争情报系统是适应当前互联时代而产生的动态企业竞争战略，是企业组织利用内外部信息、把握瞬息万变的市场竞争环境有力工具。
企业竞争情报系统是对企业所处整体竞争环境的一个全面监测的工具，它的主要功能是为企业成员评估行业关键发展趋势，把握行业结构的调整，跟踪正在出现的连续性与非连续性变化，以及分析现有和潜在竞争对手的能力和方向，从而协助企业保持和发展可持续性的竞争优势。
在现今激烈的市场竞争和全球化市场的态势下，没有任何一家企业可以不靠竞争情报而做出正确决策。
但是，一直以来竞争情报都作为企业管理经营中的战术层面的辅助工具，很少有企业能够让竞争情报为其带来更多的价值和效益。
这主要决定于中国企业的特色：
１、我国企业仍面临较严重的体制问题，在考虑信息化解决方案的时候，大多优先考虑面向解决企业体制问题，优化企业整体资源的软件系统，如ＥＲＰ、ＣＲＭ等。
而对于竞争情报系统还无余力考量。
２、由于长久以来的积弊，国内绝大部分企业要么没有专门的竞争情报部门和专职人员，要么虽有类似的部门，如信息中心，却缺乏必要的流程和规范来完成竞争情报工作。
３、我国信息化起步较晚，虽经几年的快速发展，但相比国外仍有非常大的差距。
所以如何获取竞争情报在国外已经不成问题，但在我国还是比较突出和显著的难点问题。
企业还是缺乏好用的工具来自动获取更多的竞争情报。
４、由于中文的特殊性，国内尚无可以承担自动分析竞争情报的软件工具。
所以，在以情报工作８０％的人工化的精力收集情报，却只有２０％的精力分析情报的现状下，情报质量问题更加突出。
５、对于内容管理、知识管理和竞争情报管理三者概念的模糊，影响最终竞争情报工作目的的实现。
内容管理、知识管理和竞争情报管理所管理的主体，都是非结构化的信息，但它们之间存在本质的区别。
内容管理不涉及被管理内容的质量和价值；知识管理则是对有用的内容的管理，但无法确定这些知识什么时候能够发挥作用，对企业产生效益；而竞争情报管理是对具有针对性和时效性，能够直接指导具体决策的被激活的知识的管理。
因此，由于存在这些本质上的不同，内容管理、知识管理和竞争情报管理在流程设计、功能设计和系统架构上都存在相当大的差异。
基于上述几个方面，我们的企业就要求竞争情报产品必须能够适应这些特色，并能够克服这些特色中的缺点，帮助企业建立和完善有效的竞争情报工作。
互联网的迅速发展和普及为企业竞争情报策略带来了新的机会和挑战，大量的竞争情报在互联网上就可以获得，降低了传统情报获取的单位成本。
与此同时，如何高效地处理分析这些情报，快速地提取有效信息做出战略决策，成为竞争情报人员急需解决的关键问题，一个融合竞争情报管理理念和互联网及智能信息处理等最新IT技术的信息化解决方案――企业竞争情报系统随需而生。
竞争情报系统一般都包括三个组成部分：
竞争情报收集，竞争情报分析与处理，竞争情报服务。
竞争情报收集
主要是收集有关竞争对手的信息、企业自身的信息、市场信息以及政治、经济、技术、人口、社会等环境信息，并经初步组织加工后存入企业竞争信息数据库。
包括对信息进行过滤和分类存储等。
信息来源主要为可利用的网络资源，如：
国内外的综合性搜索引擎及专业搜索引擎、网络数据库、国际的联机检索系统、行业信息网站、商务信息网以及一些政府的官方网站等。
还有部分信息是来源于公开出版物如报刊、年鉴、技术标准、专利文献以及公司内部的存档资料等。
情报收集可通过使用网络爬行器直接去网络上进行资源的捕获或是使用元搜索引擎进行信息搜索，然后再把结果进行汇总。
对检索到的信息进行监测和过滤，并对其经过文本分析后进行归类存储。
竞争情报分析与处理
对情报人员而言，仅仅依靠直觉和归纳、推理等方法来进行数据分析是远远不够的。
这不仅仅由于他们面对着庞大的信息量，且信息具有不同的格式，来源于不同的组织和站点，而且因为竞争对手总是在积极不断地阻挠企业获得竞争优势。
因此，在数据分析过程中，情报人员必须依靠有效的竞争情报处理与分析的帮助，才能及时对市场、企业自身、竞争对手和竞争环境的过去与现在，以及彼此的优势与弱势有充分的了解，得出客观合理的判断和预测未来，同时为决策层提供准确可靠的情报。
竞争情报服务
它主要是根据情报分析人员、决策者以及企业内其他人员的信息需求，动态地创建各类分析报告，并通过约定的方式及时地将它们传递给不同的用户。
情报提供的方式有多种，可以通过电子报表、电子邮件、小册子、传真以及其它的通讯工具进行传达等。
Autonomy利用自身在竞争情报系统建设和信息内容平台服务的两大优势，提供企业一套完整的竞争情报系统。
Autonomy竞争情报系统实现智能化的方式，对企业内外部非结构化信息的采集、整理、分类、加工、发布与分析，实现对企业自身竞争力、竞争对手、竞争环境的实时监测。
同时实现了高度智能的信息聚类、个性化信息定制、高效率的智能全文检索、信息推送，企业可根据决策需要，通过该系统随时提出明确的竞争情报主题，并利用该系统提供的交流平台对这一主题进行广泛、充分的讨论及数据挖掘，制定出可行的竞争策略备选方案，为进一步决策提供充分的依据。
整合企业异构资源
企业的情报来源广泛，包括：
互联网信息、内部的文档和EMAIL、企业购买的商业数据库等等。
同时这些数据多种多样，包括结构化数据，而且大部分是OFFICE文档、图片、多媒体等非结构化数据。
Autonomy提供多种连接器，分别针对多种异构的数据源，例如互联网系统采用互联网连接器来采集数据，数据集连接器负责采集数据库的数据，此外还有Notes连接器、文件系统连接器等。
通过对这些信息资源的整合，可以建立丰富的、具有可挖掘性的企业情报资源库系统，避免由于分散而造成的资源浪费问题，使这些资源能够更好的为企业的运作和战略决策服务。
Autonomy连接器具有如下优点：
1．自动采集，配置好之后自动运行，同时监控数据源变化，同步更新数据；
2．能够处理基本常见的所有文件格式，能够采集基本常见的所有数据源；
3．设计成熟，通过各数据源厂商接口认证，兼容性极强；
4．对采集的数据格式要求极低，能够自动分析并处理、格式化各种数据；
5．集成安全权限，能够从不同的数据源继承原有的安全权限设置；
下图列出Autonomy能够处理的部分文件格式：
通过文本挖掘技术，构建情报体系
无论是情报数据库还是知识数据库都存在分类体系的问题，分类体系的准确和完善程度会影响系统的使用效果。
Autonomy可视化信息图
Autonomy可以自动生成二维或三维的信息图，将某一时间段的所有信息通过形象化的图像，展现在相关人员的面前，帮助相关人员准确、及时的把握世界各地事件发展的最新资讯。
Autonomy还可以将连续的信息图生成信息走势图，观察出多个时间段的信息走势，让相关人员能够一眼观察到在某一段时间的信息发展趋势。
这是其它系统所不具备的功能。
Autonomy信息自动分类、聚类定义、索引
Autonomy独有的自动信息聚类，是目前世界上唯一全自动化的信息聚类。
它避免了相关人员的手工分类的麻烦，将相关网站信息进行全自动分类，实时、客观地反映出每一个科学门类的信息变化。
这与其它的模板式的自动分类机制有着本质的区别。
Autonomy的架构可以识别信息间的主要关系，从而实现内容间的交叉索引对照。
不论是什么文档或什么系列的文档，Autonomy都可以在操作层识别出与其相关联的资料。
Autonomy还可以对内容中的最主要的概念进行总结。
可以根据原始查询的上下文环境进行总结，并且将最适用的动态摘要提交给指定的需求。
最为关键的是Autonomy的这一切工作是在绝对无需人工干预的情况下进行的。
全自动化的工作保证了时间、效率和结果的稳定与科学。
任何一个有用的信息，任何一个可能的疑点都将被送至相关人员的报告或桌面。
运用可视化技术和自动聚类技术结合，可以在竞争情报输出和形成阶段，提供图表、趋势图、关联图以及热点图，实现竞争情报的图形化表示。
将信息可视化和文本挖掘技术充分的结合在一起，将具有相似属性的企业、产品聚集在一起，可以从中发现行业、企业产品的潜力发展趋势。
Autonomy自然语言检索
其他搜索引擎均采用关键词检索，对相关人员来说，关键词检索显然是不够的，各类信息数量巨大，图形、图像、音频、视频各种介质存储的信息（以各种格式存储）分布在世界各地，新信息会层出不穷，不同的语言难以掌握。
一旦相关人员对关键词的把握不够准确，那么得到的查询结果很可能是谬以千里，尤其对于自己不熟悉的语言，想要搜索其内容，就更难下手。
Autonomy独有的自然语言检索完全解决了这个问题，相关人员可以用一个想法或者一句话来描述想要了解的内容，即使并不知道其核心专业词汇，也能查询到想要的东西，提高了检索的准确度和检索范围，并且自动的翻译功能也可以提供后台的支持，用户在前台看到的永远是自己熟悉的母语（自定义的语种）。
超脱语言限制和自动翻译
Autonomy解决方式的一大特点是超脱语言限制。
Autonomy的技术是建立在概率性建模之上，因此不依赖任何语言进行分析。
Autonomy技术的核心概念匹配不依赖英语语法结构，也不依赖任何其他语言。
俚语和其他变化不会使系统产生困扰。
IDOL将字看成是意义的抽象符号，它通过字出现时的上下文环境而不是通过严格的语法定义来形成对该字的理解。
Autonomy的解决方案已用多种语言（包括多语种）在全球进行广泛推广，包括英语、西班牙语、法语、葡萄牙语、阿拉伯语、日语、中文、韩文和其他。
Autonomy的智能数据操作层（IDOL）可以识别进入到Autonomy架构中的任何数据的语言特性，而且与分类服务器连接，所有的内容都能根据语言实时地做进一步的分类，并且通过这个识别功能（智能数据操作层）进行实时的自动语言翻译。
Autonomy个人聚焦
通过对信息方向的准确捕捉，Autonomy能够为相关人员提供最好的、丰富的个性化信息服务。
可以把各个信息源的信息，根据每个相关人员对不同领域的关注，提供主动的信息更新，通过各种渠道如E－mail、手机短信、PDA等方式及时地传给相关人员，彻底改变了原有信息被动等待查找的方式。
AutonomyCIS系统的技术远远不止是一搜索引擎，她是一套智能的信息操作系统，全面完整的软件结构，自动化地处理，操作和应用不规整的信息。
是一个处理不规整信息软件的基础平台。
AutonomyCIS系统除了具有现在主流CIS具有的所有特性外，还将突出的体现以下独有的特性：
·基于两种尖端数学理论的独特结合-贝叶斯概率理论和香农信息论；
·信息分类完全自动化；
·高度的用户信息定制个性化；
·按照每个用户使用习惯、所需信息进行信息聚类；
·真正实现实时推送信息到用户桌面；
·提供智能化的全文检索，支持中英文混合检索、支持自然语言的检索；
·以Http协议和XML进行数据交换，采用分布式结构，实现优秀的系统扩展性；
·支持普通文件、Word文档、Notes、邮件、数据库、Internet网页等等的数据采集；
·系统支持多种语言；
Autonomy竞争情报系统实现将企业内外部的新闻、邮件、Internet信息、文件等非结构化信息，同时包含数据库、XML等结构信息，按照业界先进的信息采集、信息分类算法，通过系统自身对信息的理解，将信息依照用户的需求，充分有效的集成为整体。
而后通过系统提供的前端工具，为用户提供所需主题、类别的相关信息，建立每个系统用户的个人档案、实现信息个人化、信息提示、信息检索等对信息利用的所有功能。
整个系统由数据处理引擎、分类器、用户管理服务器和数据采集器共同组成：
图
数据处理引擎：
数据处理引擎是一个扩展性极强，多线程的核心引擎。
它是一种高度可扩展的多线程进程，可对目标内容进行分析并交付给用户。
动态推理引擎基于先进的模式识别技术（采用高性能概率模型技术）。
Autonomy的动态推理引擎可实现下列核心操作：
概念识别：
动态推理引擎接受一段内容或关键词输入，并根据相关性或概念差异程度对概念上相关的文档进行相关的排序，然后将其返回。
自动摘要：
动态推理引擎接受内容并返回内容中最重要概念的摘要。
另外，可以生成与原始查询相关的上下文摘要-从而可以根据给定查询的结果提供最适当的动态摘要。
有效识别：
动态推理引擎可以接受描述当前用户任务的文字信息并返回与当前任务相关的文档列表。
自动超链接：
动态推理引擎将内容动态链接到上下文相似的信息上，无须手工插入链接。
自然语言检索：
动态推理引擎接受自然语言查询并返回与所查概念相关的结果。
同时支持布尔查询及关键词查询。
分类服务器：
借助数据处理引擎能够理解上下文信息的功能，Autonomy分类服务器提供高扩展性的自动分类解决方案。
自动聚类：
分类服务器能自动将大量相关内容或类似文档集中到一起形成统一的聚类。
可识别含有相似概念的信息，自动为信息分组。
自动分类：
分类服务器能自动并组织根据概念相似性进行信息分类。
还能够根据文档内容发现最适合的分类并自动打上分类标记，以便进行后续的处理、路由或归档。
自动目录生成：
对大量内容或概念进行分类与识别，使得分类服务器能够自动生成目录。
可将群集或其他概念操作作为“seed”来执行自动分类。
用户管理服务器：
用户管理服务器提供用户自动建档，档案搜寻，档案分析，档案实时自动更新等功能。
实现用户信息个人定制。
Autonomy实现了一系列强大的个性化操作：
代理创建：
用户可使用关键词，句子，文章等内容来创建代理，代理自动维护概念相关的结果集。
代理提示：
用户服务器能自动发现根据概念相似性排序的类似代理。
代理训练：
用户服务器能够对代理进行训练，产生更准确的结果。
专家定位：
通过对代理的分析，用户服务器能自动发现具有类似兴趣的用户或者用于确定某个领域的专家。
数据采集器：
实现企业内外部处理来自各种不同信息源的数据和文件格式，包括像HTML网页，word文件，报表，电子邮件这样的不规整的信息，还有像XML这样的半规整的信息，同时还有像RDBMS，LotusNotes，Oracle数据库这样的规整信息。
Autonomy为各种不同的信息源准备有不同的连接器。
比如：
HTTP网页连接器
FTP连接器
文件系统连接器（NT/2000.NetWare,UNIX等等）
ODBC连接器
Siebel连接器
LotusNotes连接器
Oracle连接器
Exchange连接器
Documentum连接器
等等。
每个连接器都可以根据用户信息源的差异，以及用户的需求而给与设定。
连接器被设置好以后将会自动地运行。
把信息源中的信息经过整理后通过HTTP请求发送给动态推理引擎（DRE）或分布式索引服务器（DIH）进行概念提取，整理和索引。
连接器运行时将不断地观察信息源的变化和更新，把新的或更新过的信息传送给动态推理引擎，把信息源中删除了的信息从动态推理引擎（DRE）中同步删除。
Autonomy技术优势
自动化
Autonomy技术为所有基于非结构化信息处理的操作提供了动力。
以前，这些任务都是由昂贵的、不准确且低效的手工来完成的，Autonomy的技术则为业务操作提供了一种完全不同的自动化解决方案，大大节省了企业的财政支出。
目前，几乎所有市场和行业都已开始采用Autonomy，以实现对非结构化信息的自动操作和管理。
非结构化信息不断增长（据Gartner报道每三个月翻一番），要想有效地管理这些信息，并做到从这些信息中获得价值，就必须将以往由手工完成的工作任务实现自动化。
准确性
目前，大多数软件应用都采用极不准确的关键字、元数据或语言技术来进行模拟建档和个性化，这种方法在大多数情况下只会得到令人失望的结果，因此，对这些软件来说，自动建档和个性化没有太大的意义。
相比之下，Autonomy技术可对用户的信息请求提供准确分析，利用概念相关性操作得到动态、实时的结果，这些结果远远超出用户的使用体验（甚至超出他们的想象）。
速度
Autonomy技术能解决许多关键性业务问题，满足多种业务需求和性能要求。
随着用户、数据的不断增长和操作的不断累加，企业需要立即获得结果，这就为Autonomy的基础技术提出了尖刻的要求。
大量的成功案例和应用证明了Autonomy已经超出了大多数企业对目前信息负载和性能的期望值。
Autonomy能完美解决正不断膨胀的非结构化信息。
可扩展性
Autonomy采用完全模块化和多线程的产品结构，使用了http/XML技术，Autonomy软件可为内容开发提供高性能、高容量以及高可扩展性的平台。
它充分利用了高并发、SMP处理环境以及分布式服务器群技术。
安全性
Autonomy可提供三种形式的安全集成方案：
认证：
管理谁可以登录系统。
Autonomy可直接连接各种认证系统（如Notes,NT,LDAP,Exchange,Netware或Oracle等）。
授权：
管理结果列表中的哪些项可供用户查看。
在企业环境中，对基本安全授权模式的注重是非常关键的。
Autonomy与所有基本安全模型保持同步，其中包括NT,Notes,Netware,Filenet,Documentum,Unix,基于Oracle/ODBC的资源,Exchange等等。
Autonomy可高效、准确地做到这一点，而不仅仅是通过对每个结果的存储库进行回叫（一种不能扩展的方法）。
授权的更新和所做的修改可立即在Autonomy权限模型中得到同步更新。
权限：
管理哪些人能够查看结果中所链接的文档内容，而已经拥有权限的用户则无需授权。
不受语言语种的限制
对于全球性企业来说，最重要的是能够向正确的人提供正确的信息，而无论信息的内容是采用何种语言编写。
Autonomy的技术不受语言语种的限制。
它不单纯地依赖于一种语言（如，英语，或任何其他一种语言）的语法结构。
它把文字当作语意的抽象符号来处理，源于对其上下文（而非严格的语法定义）的理解。
Autonomy软件支持超过80种语言，其中包括阿拉伯语、希伯来语、俄语、希腊语、韩语、泰语、英语、德语、法语、意大利语、汉语（繁体简体）、以及日语。
Autonomy的技术甚至能自动检测输入文档的语言并改变相应配置以自动处理每一种语言。
轻松集成
借助Autonomy强大易用的ACI/API（AutonomyContentInfrastructure/API），各公司及合作伙伴可轻松集成Autonomy技术，从而创建自己的定制应用。
支持C,C++,COM,COM+,.Net,JAVA,PHP,C#,Perl和HTTP，这意味着Autonomy能够与所有专业开发工具和Web脚本技术快速集成。
支持任何格式
Autonomy技术可整合来自任何数据源的数据内容。
Autonomy支持200多种文本格式，并可访问应用数据库系统（如LotusNotes,Oracle,Exchange等）。
AUTONOMY理论基础
Autonomy使用了先进的模式匹配技术，利用了贝叶斯概率论和申农信息论。
Autonomy软件可根据单词或词语的使用和出现频率来识别不同文本在上下文环境中自己产生的模式。
通过判断一条非结构化信息中的一种模式优于另一种模式，Autonomy可使计算机了解一篇文档与某个主题的相关度，并可用百分比表示出来。
通过这种方法，Autonomy可抽取文档中的文本要素，自动识别文本的概念，然后对该文本进行自动操作。
这种创新的高性能模式识别算法提供了精确的文本上下文分析和概念抽取，可对信息自动分类和相互链接，从而提高信息检索的效率，实现对内容的动态个性化处理。
计算机第一次实现了对文本、网页、电子邮件、语音和个人兴趣的自动理解，并且实现了对非结构化信息内容的自动操作。
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