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        1. 廣州網站設計環保總局信息平臺規劃建議

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          1 環保信息網為什么需要知識管理?

          1.1什么是知識管理?(Knowledge Manage)

          隨著市場競爭的加劇和信息社會需求的發展,廣州網站設計各行各業各領域都產生和存儲了與其日常運做有關的,前所未有的大量數據,因此建立一個從大量數據中提取(檢索、查詢等)業務數據,并利用數學或智能的方法對其進行綜合、分析、預測未來業務的變化趨勢,在社會規劃、企業發展、市場經營戰略等重大問題上為領導提供決策支持的計算機系統就顯得越來越重要了。這種需求既要求聯機服務,又涉及大量用于決策的數據,因此僅僅靠聯機事務處理(OLTP)已不能滿足終端用戶對數據庫查詢分析的需要,SQL對大數據庫進行的簡單查詢也不能滿足用戶分析的需求,其具體體現在三個方面:1歷史數據量很大。2輔助決策信息涉及許多部門的數據,而不同系統的數據難以集成。3由于訪問數據的能力不足,它對大量數據的訪問性能明顯下降。如此需要出現一種新的模式來處理這些浩瀚如煙的數據,這種從大量的事務型數據庫中抽取數據,進行清理、轉換、并按決策主題的需要進行重新組織后形成了一種特殊的數據存儲模式,利用這種存儲模式的數據再加上數據挖掘知識發現等一系列數據分析手段來進行信息的管理和分析則被稱為知識管理。

          1.2環保信息網為什么需要知識管理?

          隨著社會進程的加快,整個資源的被過度利用,人口的快速增長,生存環境的惡化,環保問題就顯得越來越重要,而這種迫切性也也越來越強。環保信息網正是在這一背景下直面困難和挑戰,決心利用自己的擁有的豐富數據、技術優勢和管理經驗來為社會大眾服務,為一些環保決策提供數據依據和科學論斷。
          環保問題涉及面十分廣泛,深入到整個生態系統的各個層次,其數據來源十分之廣,也非常巨大,并且十分復雜。正如混沌論中所述,非洲的一只蝴蝶扇了一下翅膀,就有可能導致北美的一場風暴。可見這些數據之間同時又具有非常微妙復雜的內在聯系,那么如何管理好這些數據,讓它們發揮出巨大的社會效益,讓Goobai.com的生存空間更加美好,則是Goobai.com需要解決的難題,同時也具有深遠而重大的社會意義。
          而知識管理正是為這種局面提供的非常優秀的解決方法,它不僅能管理海量級的數據,并且能集成不同來源的數據,同時還可以對這些數據進行各種策略分析,甚至可以利用數據挖掘和知識發現的手段,自動獲得各項數據之間的內在聯系。所以對于環保這樣具有大數據量,而數據來源又十分復雜的系統來說,利用知識管理是當務之急。

          2 環保信息網如何構造成功的知識管理?

          2.1 要對知識管理有正確的認識

          ???????? 數據驅動而非技術驅動:知識管理的建設一定是以高效地完成用戶的核心業務為目的,得到決策層和廣大業務人員的支持并為他們服務,而不是為了上知識管理的技術而上知識管理。

          ?

          ???????? 過程而非項目:知識管理的建設一定是一個循環的過程,而不是為了想一次完成所有業務需求的項目。從建造某個目標特定的數據集市開始,逐步擴充數據倉庫所包含的主題和范圍,最后形成一個能夠完全反映所有目標全貌的企業級知識管理系統。如下圖所示,交互的過程即是獲得數據來源的過程,然后對這些數據進行分析,得到分析結果應用于執行過程之中;那么在執行之后,必然會產生一定影響,而這影響又肯定會導致下一回的數據來源的不同,從而開始另一個循環,無休無止。所以這只能是一個過程,而不可能是一個建完之后就可以撒手不管的項目。

          ???????? 擴展性而非封閉性:構建知識管理的技術一定具有開放的體系結構,符合國際標準,這樣在今后的擴展中可以保護以前的工作和投資。如果單純追求一些指標而選擇開放性較差的系統,是一種不明智的選擇。
          ???????? 靈活性而非固定性:知識管理的使用者不論何時何地都可以靈活的得到知識管理的信息支持,終端界面友好易用,信息形式可以按照用戶的習慣和視角改變。
          ???????? 易維護性:知識管理的一般是大范圍的企業級應用,整個系統一定是結構化的,易維護的系統。

          2.2要有科學的知識管理實施方法論

          成功的知識管理的實施需要決策者支持、需要必要的行業知識、還需要一整套科學的方法論和豐富的經驗。如下圖所示,主要包括以下幾部分:
          ???????? 業務需求分析 (Business Requirement Analysis)
          ???????? 結構設計 (Architecture Design)
          ???????? 數據模型設計 (Data Model Design)
          ???????? 數據抽取映射轉換邏輯設計 (Data ETL Logical Design)
          ???????? 數據抽取映射轉換 (Data ETL)
          ???????? 前端邏輯設計 (Frond End Logical Design)
          ???????? 原型設計 (Prototype)
          ???????? 應用實現 (Application Implementation)

          元數據定義 (Meta Data Define)


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