
大數(shù)據(jù)知識服務(wù)來臨 按下企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展快進(jìn)鍵
近日,由中國管理現(xiàn)代化研究會、同方知網(wǎng)(北京)技術(shù)有限公司主辦,工信部中國信息化推進(jìn)聯(lián)盟會電力專委會與中國能源報社協(xié)辦的“2015大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)戰(zhàn)略管理與知識服務(wù)峰會”在北京國際會議中心舉行,來自能源、交通、通信、建設(shè)等行業(yè)的400多位企業(yè)管理者、大數(shù)據(jù)研究及戰(zhàn)略管理專家齊聚京城,圍繞戰(zhàn)略管理、知識管理及其深度耦合等問題深入探討,一致認(rèn)為:大數(shù)據(jù)知識服務(wù)有望按下我國企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的“快進(jìn)鍵”。
外部環(huán)境萬變、大數(shù)據(jù)信息爆炸下,戰(zhàn)略管理面臨形形色色挑戰(zhàn)
會上專家們紛紛表示,新常態(tài)與大數(shù)據(jù)背景下,企業(yè)面臨各種挑戰(zhàn)不斷加大,若缺乏正確合理的戰(zhàn)略管理,或者說未能很好的處理諸如創(chuàng)新模式、關(guān)鍵價值環(huán)節(jié)、相對競爭優(yōu)勢、合作戰(zhàn)略等重大問題,那么在越來越激烈的市場競爭面前,將永遠(yuǎn)難以超越,只能疲于應(yīng)付。
國家發(fā)改委能源研究所所長韓文科在發(fā)言中指出,目前我國各行業(yè)一方面亟需迅速認(rèn)識并適應(yīng)經(jīng)濟(jì)新常態(tài),另一方面又不得不面對國際經(jīng)濟(jì)的各種變數(shù)。他舉例說,去年年底,國際石油價格初跌,為我國油企海外并購提供了利好機遇;但今年國際油價持續(xù)暴跌,又將對油企生產(chǎn)經(jīng)營活動和未來發(fā)展帶來重大沖擊。
國務(wù)院發(fā)展研究中心企業(yè)研究所副所長張永偉認(rèn)為,新常態(tài)下中國經(jīng)濟(jì)增速持續(xù)放緩,過去靠規(guī)模、產(chǎn)能擴(kuò)張的路子已走到盡頭,創(chuàng)新發(fā)展驅(qū)動將成為2015年企業(yè)發(fā)展全新主題。與此同時,互聯(lián)網(wǎng)與信息技術(shù)與各產(chǎn)業(yè)加速融合,很可能成為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型的突破口。
然而,在科技高度發(fā)展、分工日益細(xì)化的社會經(jīng)濟(jì)生態(tài)環(huán)境下,任何創(chuàng)新均涵蓋業(yè)務(wù)調(diào)整、技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新、管理創(chuàng)新等各項內(nèi)容,是一項對企業(yè)決策者與管理者要求近乎苛刻、且風(fēng)險極高的復(fù)雜性工作。
“大數(shù)據(jù)是數(shù)字化生存時代的新型戰(zhàn)略資源,是驅(qū)動創(chuàng)新的重要因素,正在改變?nèi)祟惖纳a(chǎn)和生活方式。”。中國管理現(xiàn)代化研究會副理事長兼秘書長石勇說,在復(fù)雜化、不確定的大數(shù)據(jù)環(huán)境下,如何從粗糙中尋求精確、從相關(guān)關(guān)系中把握因果關(guān)系與必然關(guān)系,是當(dāng)今大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的核心難題。
工信部中國信息化推進(jìn)聯(lián)盟副理事長兼秘書長劉獻(xiàn)軍等專家則認(rèn)為,大數(shù)據(jù)對于企業(yè)來講,更像是一把雙刃劍。一方面,大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了把握和預(yù)測產(chǎn)業(yè)方向、市場規(guī)律及運行軌跡的重要工具;另一方面,信息混雜的大數(shù)據(jù)又給企業(yè)帶來了大量決策噪音與失真信息等,給公司治理、戰(zhàn)略管理、創(chuàng)新決策等帶來諸多挑戰(zhàn)。
決策與執(zhí)行呼喚知識動力引擎,打造知識管理服務(wù)
那么,在新常態(tài)宏觀環(huán)境與大數(shù)據(jù)信息環(huán)境彼此交叉影響的復(fù)雜環(huán)境下,企業(yè)該如何創(chuàng)新制定并實施發(fā)展戰(zhàn)略呢?來自能源、電力、交通、基礎(chǔ)建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)通信等行業(yè)的與會專家的共同觀點是,不僅需要權(quán)變布局、謀劃長遠(yuǎn)的戰(zhàn)略性思維,更要善于利用競爭對手不具備的獨特的、難以復(fù)制的關(guān)鍵資源和核心能力,將其恰當(dāng)?shù)剡\用于戰(zhàn)略決策與執(zhí)行中。而這一能力的源泉,正來自科學(xué)高效的知識管理。
“知識經(jīng)濟(jì)時代將是知識管理型企業(yè)的時代,只有懂得運用知識管理開展戰(zhàn)略管理的企業(yè)才是最有發(fā)展前途與增長前景的企業(yè)。”同方知網(wǎng)(北京)技術(shù)有限公司總經(jīng)理助理、知識服務(wù)產(chǎn)品總監(jiān)張義民對記者強調(diào)說,將自身戰(zhàn)略管理與知識管理深度耦合,絕并非1+1=2那么簡單。
那么,戰(zhàn)略管理究竟需要怎樣的知識管理呢?
張義民強調(diào),知識管理不能簡單地理解為信息數(shù)據(jù)庫的整合與構(gòu)建。他解釋說,過去10多年來,各行業(yè)企業(yè)獲取知識、信息與情報,主要通過文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫檢索來實現(xiàn)。這種以“大資源”、“大發(fā)現(xiàn)”為特征的圖情模式,以國內(nèi)外資源整合、文獻(xiàn)類型與學(xué)科分類為基礎(chǔ),簡單檢索、高級檢索、聯(lián)邦檢索、專業(yè)檢索、跨庫檢索等數(shù)據(jù)庫技術(shù)為支撐,在互聯(lián)網(wǎng)與信息技術(shù)發(fā)展初期,對各行業(yè)構(gòu)建數(shù)字化文獻(xiàn)情報服務(wù)體系、促進(jìn)新知識推廣與應(yīng)用、提升利用知識開展創(chuàng)新的信心等方面,均起到不容小視的重要作用。
在全面調(diào)研、深入認(rèn)識各行業(yè)戰(zhàn)略管理特征與知識管理需求的基礎(chǔ)上,同方知網(wǎng)(CNKI)近年來從知識文化傳播頂層設(shè)計與未來發(fā)展的角度,開始了打造知識服務(wù)產(chǎn)業(yè)新模式的“二次創(chuàng)業(yè)”,并圍繞資源加工、知識挖掘、產(chǎn)品研發(fā)等確立了戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型三大目標(biāo):
一是借助主題標(biāo)引技術(shù),實現(xiàn)面向研究問題及對象的查全查準(zhǔn)。在此基礎(chǔ)上,深入調(diào)研各行業(yè)資源需求,針對性地整合國內(nèi)外各類知識資源,涵蓋各類期刊、學(xué)位論文、會議論文、報紙新聞、專著、辭書、工程技術(shù)手冊、詞典、年鑒、統(tǒng)計數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)、專利、科技報告、法律法規(guī)及案例、科研項目信息、市場信息、文藝文化作品等類型,同時通過結(jié)構(gòu)化加工、主題標(biāo)引、引文關(guān)聯(lián)、分類匯編、知識自組織整合與關(guān)聯(lián)、多媒體開發(fā)等,構(gòu)建成跨語種、跨學(xué)科、跨媒體的知識發(fā)現(xiàn)平臺。
二是借助XML與知識挖掘技術(shù),實現(xiàn)面向知識的直接檢索。2014年底,同方知網(wǎng)對2億多篇中外資源進(jìn)行了XML碎片化全面升級,并基于知識挖掘技術(shù)從各類文獻(xiàn)中提取出研究對象、背景、問題、目標(biāo)、方法、過程、結(jié)果、結(jié)論等,動態(tài)重組成“項目課題情報庫”、“科研方法庫”、“創(chuàng)新點數(shù)據(jù)庫”等支持科研決策的知識庫;析出概念、原理、觀點、規(guī)范、人物等知識單元,構(gòu)建為直接支持各行業(yè)知識直接檢索的概念庫、觀點庫、專家?guī)斓取?/span>
三是面向各行各業(yè)戰(zhàn)略管理與創(chuàng)新需求,提供新穎、權(quán)威、可定制的知識服務(wù)。在廣泛了解企業(yè)創(chuàng)新與戰(zhàn)略管理需求的基礎(chǔ)上,同方知網(wǎng)通過市場細(xì)分和行業(yè)專家研討論證,以及按需出版平臺、世界科學(xué)文獻(xiàn)定性評價統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫、優(yōu)先出版平臺、專業(yè)知識元知識庫、數(shù)字圖書館、數(shù)字化學(xué)習(xí)平臺等國家級項目或技術(shù)平臺的專業(yè)化整合與利用,發(fā)布行業(yè)知識服務(wù)產(chǎn)品,幫助各行業(yè)用戶利用互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)與多媒體的互動優(yōu)勢,研究型利用各類知識資源,挖掘、開發(fā)、創(chuàng)造和利用各單位自己的創(chuàng)新知識體系。
據(jù)了解,目前同方知網(wǎng)已面向30多個行業(yè),初步發(fā)布了60個知識服務(wù)平臺,如通信科技創(chuàng)新知識服務(wù)平臺、能源行業(yè)創(chuàng)新知識服務(wù)平臺、交通規(guī)劃設(shè)計知識服務(wù)平臺等,廣泛應(yīng)用于能源、交通、網(wǎng)絡(luò)通信、基礎(chǔ)建設(shè)等多個領(lǐng)域。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗證損失驟升:機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11