時間：2023-06-16 16:05:08
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇情報分析與研究，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
摘 要：棱鏡計劃自被曝光之日起，就受到了世界各方面的廣泛關注，而大家關注的焦點主要集中在個人隱私與保護上，其實棱鏡計劃
>> 大數據時代企業競爭情報面臨的挑戰及情報分析策略 大數據時代基于情報分析的圖書情報學教育變革 大數據時代下的圖書館數據挖掘和情報分析研究 不同領域的情報分析及其在大數據環境下的發展 大數據背景下突發事件情報分析模型構建研究 大數據時代高校圖書館嵌入式知識發現情報分析服務模式研究 技術情報分析系統中數據挖掘功能的設計研究 專利數據庫在科研及情報分析中的應用探析 數據挖掘技術在高校圖書文獻情報分析中的應用 情報分析中常見的失誤分析 語篇情報分析中的心理影響 情報分析研究的回顧與展望 社交網絡與美軍的情報分析獲取 江戶日本的情報分析及世界認識 談《管子》中的情報分析思想 情報分析中問題的界定 穿過“棱鏡門”看大數據時代的信息安全 貝葉斯分析在情報分析中的應用 關聯規則在公安情報分析中的應用研究 情報分析中的認知偏差表征及其克服 常見問題解答 當前所在位置：l.
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作者簡介：化柏林（1977-），男，北京大學信息管理系博士后，研究方向：知識抽取與情報分析。
關鍵詞 情報分析 邊防 非理性因素
中圖分類號： E254 文獻標識碼：A
在我國的邊防情報分析和整理過程中，由于受到技術和發展水平的限制，人力分析還是最為主要的方式。這就使得在情報分析的過程中，分析人員不可能完全根據理性的因素來考慮，容易受到各種非理性因素的干擾和影響。所以，對非理性因素在邊防情報分析中的影響進行深入分析，可以有效減少情報分析工作中的失誤和誤差，提高情報分析的準確度。
一、非理性分析的產生原因
對于情報分析過程中的非理性因素，其產生原因非常復雜。但是總體概括起來，可以具體分為主觀非理性和客觀非理性因素。
首先說明主觀非理性因素的產生原因。該類非理性的行為過程主要是由分析人員的心理活動所引起的，由于人員在從事情報分析的過程中，思維會受到心理、習慣和環境等多種因素的影響，從而產生非理性的分析思路，最終導致分析結果的錯誤和偏差。
其次，是客觀非理性因素的產生原因。該類非理性的行為過程主要是由分析對象的本身不確定性所造成和引起的，能夠造成客觀非理性結果的原因概括起來主要有：(1)情報本身的缺陷和不完善；(2)人類對客觀世界認識的局限性，西方國家的學者認為，客觀世界的廣泛性、復雜性，以及人類大腦處理各類信息的能力非常有限，使得人類的決策在多種情況下都是非理性的；(3)受到所處環境的約束，這里主要是指情報分析過程容易受到時間、精力和資金等外界環境的約束和影響。
二、非理性對邊防情報分析的影響
邊防情報分析的過程為，情報分析人員根據情報需求，對相關信息進行廣泛的收集整理，然后通過深層次的思維加工、整理和分析，最終形成解決實際問題的情報產品。所以，本文針對情報產生的收集、整理和分析三個環節來分析非理性因素對情報產品的影響。
首先是針對非理性因素對情報資料收集的影響。(1)人類對客觀世界的認知有限性會對邊防情報的收集產生影響，由于人腦信息加工和處理的有限性，會造成對所收集情報資料的浪費，對于所收集到的大量資料，情報分析人員只能針對其中的小部分進行分析，且是那些非常引起人類注意力的部分；(2)人類的主觀因素也會對邊防情報的收集過程產生影響，這主要是由于人們在收集情報資料的過程中，會對這些資料進行自覺或不自覺的篩選，容易根據自己對情報需求的理解和看法來搜集相關情報資料；(3)人類的信息特征會對情報資料的收集產生影響，這主要是由于人們更容易將相似或者相近的資料或者信息組合在一起，而對非相似的信息則容易排斥。
其次，分析非理性因素對情報整理過程的影響。所謂的情報資料的整理，其實就是在情報收集的基礎上，對這些資料進行嚴格的篩選和分類等工作，在此過程中，由于情報的收集的片面性會對分析結果產生影響，不過收集的材料過多也會對結果產生負面影響。
再次，分析非理性因素在情報分析過程的影響。(1)情報分析人員的判斷力的局限性會對情報的分析過程產生影響，由于受到多種因素的影響，人的判斷能力是非常有限和片面的，具體而言，人類的思維會受到所處環境和自身因素的影響，不同的個體，由于知識結構的差異性，以及所處于的真實環境，都會對情報分析人員的判斷力和思維產生影響；(2)情報分析人員的個人情緒也會對情報分析結果產生影響，在情報分析過程中，分析人員應該保持良好的狀態和穩定的情緒，否則，都會對分析結果產生負面的不利影響；(3)分析人員的從眾心理也會對分析結果產生負面影響，雖然情報分析應該集思廣益，但并不意味著從眾，從眾心理跟集思廣益有著本質的區別，從眾是分析人員在分析過程喪失了對問題的判斷能力，人云亦云，缺乏主觀能動性，集思廣益則是在自我獨立思考的基礎上，廣泛的聽取別人的意見，并有選擇性的吸收和采納，在分析過程中，更多的應該集思廣益，而非隨波逐流和盲目從眾。
三、針對非理性分析行為的改進措施
發現問題就應該在實際中加以避免。對于非理性的分析過程和行為，也應該通過完善的措施加以避免。首先，應該養成科學合理的情報分析習慣，情報分析人員應該在具體的工作過程中綜合運用科學的情報分析方法，例如定性分析法、定量分析法和半定量分析法等多種方法進行情報的合理分析；其次，情報分析人員應該不斷提高自身的素養和能力，通過苦練基本功和長期的經驗積累，提高知識的掌握水平和大腦思維的敏捷能力，分析人員更是應該具備打持久戰的心理準備；再次，在分析過程中要很好地控制自己的情緒和情感，保持良好的心理狀態和精神狀態，消除所有的私心和雜念，保持頭腦的高度冷靜，排除外界的一切干擾。
（作者：就讀于中國人民公安大學10級情報2區，學員，研究方向：情報專業）
參考文獻：
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關鍵詞：大數據 情報分析 競爭情報 商務智能 生物醫學 政府治理 軍事情報
中圖分類號： G250.2 文獻標識碼： A 文章編號： 1003-6938（2014）05-0007-06
Intelligence Analysis in Different Domains and Its Development under the Environment of Big Data
Abstract Big data has caught the attention of five domains： competitive intelligence， business management， bioinformatics， government governance and military intelligence. In order to understand the differences between different domains of intelligence analysis， this article reviews the current status of the conception and practice on intelligence analysis across five domains， reveals the characteristics of intelligence analysis， and then illustrates the development of intelligence analysis across five domains under the big data environment， and points out the effects of big data for intelligence analysis.
Key words big data; intelligence analysis; competitive intelligence; business intelligence; bioinformatics; government governance; military intelligence
1 前言
不同研究領域有其自身的研究對象、理論源流、學術習慣以及概念框架體系，它們會深刻影響各領域對同一術語的界定和理解。如競爭情報、商業管理、生物醫學、政府治理及軍事情報等領域不僅都會涉及“情報分析”這一概念，而且都是圍繞著情報分析而開展相關研究工作的。但是，這些領域中的情報分析的內涵與外延、實施情報分析的過程等均有其自身的特點，不可一概而論。本文的目的，是分析競爭情報、商業管理、生物醫學、政府治理及軍事情報等五個領域中“情報分析”概念與實踐的特點，以及大數據環境下這些領域中情報分析的發展動向，揭示情報分析的學科差異，為建立統一的情報分析方法體系提供理論素材。
2 不同領域的情報分析及其在大數據環境下的發展
信息與情報是不同概念，情報是對信息進行深度加工或從各種文本中挖掘的知識，可以是一種產品、活動、組織，或是一組知識的專門表達形式[1-2];生成情報所采取的分析方法與執行過程稱為情報分析研究。對于競爭情報、商業管理、生物醫學、政府治理及軍事情報等學科領域而言，它們的產生與發展與情報分析研究在具體問題域中的應用有著直接、密切的關系，盡管這五個領域對情報分析的概念理解及實踐特點不盡相同，但情報分析都是這些領域知識的核心內容，也是支持該領域研究的關鍵，而且，在大數據環境下，大數據理念與方法正在對這五個領域產生著深刻的影響。這是本文選取競爭情報、商業管理、生物醫學、政府治理及軍事情報等領域作為研究對象的重要原因。
2.1 競爭情報領域
“競爭情報”（Competitive Intelligence，CI）是企業用來提高競爭優勢的情報分析工作，它通過感知外部環境變化、競爭對手的技術跟蹤等手段，建立一個關于競爭對手或外部環境的預警系統，并支持決策服務，使企業在激烈的競爭中維持優勢地位[3-5]。由此可見，CI是對外部競爭環境進行全面監控的過程，是一種“知己知彼”的交互分析過程。與其他領域的情報分析相比，通過CI分析所得到的情報更具有目的性、針對性及對抗性等特征，同時對自身跟對手的差距、潛在的機會等問題給出了解答。
企業進行CI活動時，合法性是開展整個活動的基礎，即CI活動必須遵守法律或商業道德規范。競爭對手或市場的相關信息主要是通過公開信息來源（如出版資料、科研報告、互聯網、新聞、數據庫、政策法規等）獲得，其它在不違法的前提下所能獲得的非公開發表的信息（如通過第三方獲取的信息、錄用對手公司的離職人員所獲得信息、人際網絡等灰色信息等）也是CI的重要信息來源[3][6]。也就是說，CI主要的信息來源是基于“文本型式”的科技文獻、網絡信息、政府信息、新聞、政策研究、產品信息等類型，并結合灰色信息來提高CI分析的有效性及真實性。從分析方法來看，因外部競爭環境復雜性與競爭對手多樣性而產生出多種CI方法，常見如定標比超、SWOT、專利分析、五力分析、財務分析等方法[5];此外，利[7]根據五力分析與SWOT分析拓展出基于競爭要素的CI四維分析框架。在技術工具方面，分析人員可選擇數據挖掘、文本挖掘、網絡挖掘、可視化技術、信息抽取、一般統計分析、軟件等方法或工具[8]，將數據或信息轉化為“可操作的情報”（Actionable Intelligence），再根據企業的不同需求（如管理決策、營運能力、市場監控等）形成各種情報產品（如每月情報通訊、咨詢報告、競爭對手文檔、形勢分析等），提供企業作為戰略行動依據、危機預警判斷、商業談判等重大決策參考。
大數據環境下，公開信息來源越來越多樣化，考驗著企業的情報獲取與分析能力，特別是企業對外部環境變化的及時感知與動態應變能力， CI在企業戰略預警與危機管理等方面發揮著越來越重要的作用[9]。從當前的研究與實踐來看，CI 面臨著“全信息源獲取”、“分析復雜化與實時化”兩個急迫解決的問題，就前者而言，企業可以通過信息技術解決全信息源獲取的技術性問題;對后者來說，隨著企業可以獲取越來越多的異構的數據及信息，要求CI能夠處理更加復雜的分析對象，其分析方法需要結合更多智能化技術，工作流程需要結合多種方法來解決問題[10-11]，例如，除了上述常見的分析方法之外，非結構化數據處理、關聯關系分析、網絡挖掘（如輿情分析、觀點挖掘等）、實時分析及云計算等方法或技術都是企業進行CI分析的新挑戰[12]。此外，除了獲取公開信息來源之外，由社交媒體產生的社會化數據[13]，也引發了企業CI對競爭對手進行實時監控與分析的需求。總言之，從基本目的來看CI分析在大數據環境下的發展，會發現CI正從對現有競爭對手和外部環境進行分析以輔助企業保持競爭優勢，轉向對實時數據或信息進行快速分析響應，通過多種分析方法的結合做到知識發現以及構建適應外部環境的持續應變分析模式[14]，用來支持企業在競爭環境中做出高效精準決策。
2.2 商業管理領域
商業管理領域所涉及的情報分析是指“商務智能”（Business Intelligence，BI）或商業情報。BI通常被定義為由數據倉庫、ETL、聯機分析、數據挖掘、客戶關系管理、知識管理等多種技術融合而成的方法及系統，用來管理企業內的相關商業數據、專家信息及知識。不同于CI關注外部情報，BI針對企業內部的各種數據及信息進行分析，從而達到企業績效管理、客戶關系優化、監控商業活動等管理目的[15-16]。由此可見，BI是一種用來提高企業營銷管理能力的一套集成分析方法與系統，分析所得的情報被應用在解決客戶及產品的需求趨勢、潛在服務與產品的關系、銷售預測、營銷策略創新等問題。
從實踐角度看， BI的實施包括了輸入、流程及輸出等三個主要步驟：①輸入是指數據來源，BI的信息源是基于“數值型式”的業務數據、客戶相關數據、專家信息、檢索日志記錄等，或是企業內部現有數據倉庫的存儲內容。②流程是指數據處理與分析過程，在BI的實施過程中，利用ETL等技術方法將企業的各種業務數據導入數據倉庫、或是進行數據集成，并進行數據分析與挖掘，再將分析結果結合企業的戰略、運營、關鍵績效指標或模型庫等加以實踐應用，最終達到組織層次的商業績效管理、以及戰略層次的戰略規劃[17]。③輸出是指BI系統或平臺產生的各種情報產品，如產品銷售報表、客戶分析報表、產品定價方案、績效管理報表、財務報表等。從技術角度來看，Chen等人[18]認為BI分析經歷過三個演化階段：第一個階段是BI1.0，其技術基礎是結構化數據管理與數據倉庫;到了2000年的互聯網出現后，BI進入了BI2.0階段，即以網絡環境為主的商業情報分析，BI開始重視實時數據分析、集體智慧、觀點挖掘、關聯數據、網絡分析或文本挖掘等技術[19]，表明了基于企業內及結構化數據的情報分析已無法滿足決策要求了，而是需要結合更多的企業外部及非結構化數據，來挖掘用戶對企業業務開展、市場活動的想法;第三階段是BI3.0階段，它是在移動終端、RFID及情景感測等技術發展背景下產生的，對企業而言，如何高效處理這類移動性強、與位置相關、以人為中心、情境敏感的數據，將是BI分析的巨大挑戰。
大數據環境下，各種新型信息技術改變了企業的營銷決策與商業模式，也對BI的架構、功能和所要發揮的作用產生了巨大的影響。馮芷艷等人[20]從管理學角度提出大數據背景下現代企業商業管理研究的前沿課題，例如，企業應利用智能化技術等手段，挖掘提煉出社會化網絡環境中典型的行為模式、個性化行為，其中對新型數據源的實時清洗、實時挖掘、實時建模、實時輿情監測等都是值得發展的分析技術，同時，還要在精準性與實時分析之間尋求企業績效管理的平衡點。由此可以看出，企業的BI分析在大數據環境下，正從過去基于歷史數據的情報分析向“實時分析”（Real-Time Analysis）的方向轉變。具體來說，BI若要進行實時分析，必須先解決數據采集、數據分析、決策支持及信息反饋等環節中的滯后問題，Seufert及Schiefer等人[21]認為必須通過信息集成設施與商業環境集成來解決這些問題，包括以事件（Events）驅動機制替代周期性的批量處理方式來解決數據采集滯后的問題，利用聯機分析或數據挖掘來解決分析滯后的問題等等。此外，Lim等人[22]強調新型數據源對BI分析的影響，并指出現有的BI系統與大數據分析技術（如Hadoop、MapReduce）、文本挖掘（如從搜索引擎轉向企業搜索系統、從情感分析轉向觀點挖掘、從信息抽取轉向Q&A系統）、網絡分析（如鏈接挖掘、社區發現、社會化推薦）等技術進行整合，是最值得深入研究的內容。
2.3 生物醫學領域
生物醫學領域中的情報分析主要是指“生物醫學信息學”（Biomedical Informatics，BMI）[23]，它是由信息計量學、醫學信息學（Medical Informatics）與生物信息學（Bioinformatics）等多種學科融合而產生的新興領域，主要利用情報學、護理學、生物工程、統計學和計算機科學等領域的分析方法與技術來研究生物醫學問題，支持衛生保健、臨床實驗及醫學知識發現過程中的決策與服務。具體來說，BMI分析的基本目的在于了解生命的起源、進化、遺傳和發育的本質，通過相關分析方法或技術挖掘出潛藏在眾多生物信息數據庫中的新知識，輔助或直接開展基因組序列分析、基因進化分析、藥物設計、預測蛋白質分子結構與功能、基因區域預測及基因功能預測等工作[24-26]。
BMI的分析對象是生物醫學數據（Biomedical Data），包括患者的敘述性數據（如病征描述內容）、數據測量的文本數據、遺傳信息、記錄信號、圖紙或影像數據等[27]，這些素材除了可從綜合數據庫（如Web of Knowledge、Science Direct等）獲得之外，BMI領域的專業數據庫（如Genebank、EMBL、DDBJ、Swiss2Port等）、醫學中心或生物信息中心（如EBI、EMBL、NCBI、NIH等）也是主要的獲取渠道。由于生物醫學領域的數據復雜性，促使人們必須開發更新、更靈敏的計算機技術或算法來處理及分析生物醫學數據。從分析方法來看，BMI除了沿用生物醫學領域的專門分析方法（如序列對比、結構對比、功能對比預測等）之外，也借鑒了數據挖掘、文本挖掘、本體構建、知識發現等相關方法和技術[25][28-29]，借鑒相關領域的分析方法原因有二：一是幫助加快及改進生物計算分析效率，并降低人工分析及物力投入成本;二是解決遺傳語言中存在的語義鴻溝（Semantic Gap）、生物醫學本體構建及其概念分類與檢索等障礙。通過BMI分析所得到的情報產出有各種形式，如研究論文、特定主題分析報告、診斷報告書、基因表達圖譜等，其產出結果可用來解釋生命進化、人體生理與病理關系等現象，同時對疾病診斷、藥物研發或遺傳解碼等實踐應用提供了有效支持。
大數據環境下，數據分析及信息處理方法已經成為BMI分析的基礎工作，同時，大數據理念與方法，對BMI分析從“發現及關聯”轉向“組合及預測”、從系統層次的分析轉向分子層次的分析，起到了重大影響[28]。Miller[30]也認為BMI面對急速增加的生物醫學數據數量的問題，特別是下一世代的序列分析技術，將能解析出更多的基因序列，致使數據結構更加復雜化，因此需要在全基因組層面上開展多中心、大樣本、反復驗證的基因關聯研究（Genome-wide Association Studies），從而輔助科研人員對基因組或疾病做深入的科學探究。此外，BMI也開始關注生物醫學數據與網絡數據的結合，通過社會網絡分析、網絡分析或云計算等方法來鑒別、預測或追蹤藥物治療、不同地區人口的關注疾病等問題[31]。總言之，為了能支持上述BMI分析，分析前的預處理工作必須做到真正意義上的“整合”，即情報分析活動的第一步驟，對多源數據進行抽取、比對、清洗與轉換，從而提高及保證生物醫學多源數據融合的效率與質量。
2.4 政府治理領域
Web2.0與開放數據（Open Data）對政府治理產生了許多刺激作用，說明了公共數據（Public Data）開放對提高政府運作的透明度、治理效率及影響決策等的重要性。目前，政府治理領域所指的情報分析尚無公認定義，整體來說，更傾向通過“政府數據挖掘”（Government Data Mining，GDM），即通過對稅務、就業、執法、國家安全（如航空運輸、金融交易、監視等）等相關數據的深入挖掘，分離出潛藏在數據中的噪音及有價值的情報，用來提高政府治理的水平[32]。由此可見，GDM的基本目的是促進公共治理與解決社會服務問題，即強化數據-治理-服務三者之間的關聯關系，并涉及了信息公開與共享、信息增值與再利用、數據訪問與存取、數據保密、數據整合等研究課題。
GDM的分析對象是政府開放的公共數據，如，美國政府以數據共享及再利用為目標，建立了開放美國政府數據的Data.gov網站，對用戶提供多種數據集和輸出接口，以方便政府數據再利用及增值開發，并結合Data.gov與云計算，構建了面向美國所有政府部門的Apps.gov云服務門戶[33]。以美國Data.gov網站開放的數據類型為例，截至2014年7月5日，網站上共開放了110，875個數據集，涉及了企業、地球觀測、教育、地理空間等21類。從分析方法來看，數據挖掘是GDM的關鍵技術，常見如統計分析、分類、聚類、關聯規則、決策樹、神經網絡等。劉典文[34]梳理了數據挖掘在公共管理領域的各種應用，如通過孤立點分析找出詐欺行為的特征、通過聚類分析找出城市交通系統規劃及站點分布等，而電子政務、政府績效管理、公共危機管理等也是廣泛運用數據挖掘來找出更多有價值的情報。通過GDM分析得到的情報，可通過每月統計報表、問題解決方案、特定事件監測匯報等型式呈現結果，向決策者或管理者提供政府信息資源增值、信息孤島與社會服務問題解決、城市管理與監控等方面的治理支持。
大數據環境下，Yiu[35]認為大數據分析是改變政府治理與社會服務的重要方法或技術，它強化了跨部門之間的數據共享與關聯、支持組織學習與績效管理，并將管理顆粒度細化到個人，從而可廣泛地應用于各種政府服務管理，如實時信息管理、多源數據融合分析稅務詐欺、個性化服務、城市人口監控與預測等。為了解決部門條塊分割的管理碎片化及資源分配問題，陳美[36]認為可以通過建立集成各種交通數據的綜合多維交通信息體系，實現各種政府數據的綜合分析，快速解決交通事故、應對惡劣氣候對交通的不良影響、及時實施道路養護等等。王志軍[37]以北京石景山區的城市供水管網漏損應用示范點為例，以流量法、壓力法和噪音法分析該區的供水管網相關數據，找出漏損情況及匹配適合的檢漏方法，達到了精細化分析、智能化管理，并取得了節約耗能的效果。除了分析公共數據外，喻國明[38]利用數據挖掘及社會語義分析工具分析百度搜索詞，探討了中國社會的輿情現實的走勢與發展，發現社會民生、公共安全、衛生及環境生態是近年來中國社會輿論持續關注的基本問題，對于社會管理和社會協調有重要的啟示。由此可見，在大數據環境下GDM分析的發展重點在于，從公共數據或其他開放數據分析中，精準、及時掌握政府部門在各種社會服務中的運行規律，以及深刻察覺其中的治理問題，并提供以數據為支撐的決策情報與問題解決方案。
2.5 軍事情報領域
軍事情報（Military Intelligence，MI）是指是為了保障軍事斗爭，有目的地搜集敵方、我方、友方、中立方等相關方面的素材信息（包括公開信息、秘密信息、部隊及技術偵查情報、軍事戰備相關情報等），再經深入的綜合分析后得到的情報[39]。在這種情報分析中，特別強調要避免因忽視危機信號、過度過濾信息、信息交流不暢、情報政治化等因素造成的情報失察（Intelligence Failure）或情勢誤判[40]。也就是說，MI分析的基本目的在于情報保障及避免情報失察，其分析任務是面向國家安全的情報偵察探測、分析模擬、戰略研擬、決策參考等方面。
MI的分析對象依據不同標準而劃分不同類型，按真實程度可劃分真假情報;按性質可劃分軍事指揮、后勤、裝備等情報;按載體可劃分文字、聲像、實物等情報[40]。具體來說，MI是從公開與非公開數據源、軍事信息系統、衛星預警系統等各種渠道取得的基于“戰事局勢”的偵查情報、傳感數據、地理數據、照片、聲音、武器裝備等等相關素材。從分析方法來看，MI除了一般的基礎分析方法（如數學方法、文獻研究等）之外，情報素材鑒別方法（先期過濾工作）、作戰想定方法（基于軍事任務）、成果評估方法（確定軍事情報價值）都是體現軍事情報領域研究特點的專門分析方法[41]。經過MI分析得到的情報，可通過戰略分析評估報告、戰情模擬分析報告、特定目標監控報告等形式呈現內容，并支撐軍事情報單位的軍事斗爭準備，達到戰事情況監控、戰勝對手、及時預測客觀情況等各項目標。
大數據環境下，面對公開信息來源及新型網絡環境的數據過剩問題，情報人員沒有足夠時間篩選潛在的有價值情報[42]，例如，軍事情報單位得知可能在某日下午發動網絡攻擊，但這樣的情報量是不足夠的，必須具體知道何人、何時、何地及如何阻止他們，而該網絡恐怖事件即將發生，不允許情報人員花費時間分析該網絡攻擊的時間、地點與人物。又例如，2012年美國國防部高級研究計劃局推出XDATA項目，目的是開發大數據處理與分析相關的計算技術與開放源碼軟件，用來滿足國防軍事需求。但除了開發軟件工具包之外，項目更涉及了可拓展的分析與數據處理技術、可視化用戶界面技術、軟件集成研究及評價等等技術，將來可以具體應用在網絡科技、電子戰、電子防護、數據決策、大規模殺傷性武器防御、工程化彈性系統及監視偵察系統等[43]。上述例子說明，大數據環境給MI分析智能化帶來巨大的挑戰，研究的課題包括但不限于：信息情報的自動監控與關鍵信息的自動識別定位;不同來源的數據與同一事件的對應關系發現;非關鍵信息之間的隱藏關聯規則等等。
3 結語
本文梳理了競爭情報、商業管理、生物醫學、政府治理及軍事情報五個領域中情報分析的概念與實踐的特點，揭示了不同領域的情報分析的特征，以及大數據理念與技術對五個領域中的情報分析帶來的影響。為更加清楚起見，本文從基本目的、問題情景、研究任務、數據類型、數據來源、分析活動、分析技術、產出形式、結果價值以及大數據的影響等十個方面列出了不同領域情報分析的特征（見表1），期望能幫助我們更加清楚地認識情報分析的內涵和外延。
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關鍵詞：競爭情報 SWOT模型 BCG矩陣
中圖分類號： G250.25 文獻標識碼： A 文章編號： 1003-6938（2013）03-0087-07
在競爭情報分析中，SWOT模型和BCG矩陣都是非常重要的工具。然而，在競爭情報實踐中，長期以來，SWOT模型和BCG矩陣一直被當作兩個孤立的競爭情報分析工具，很少會考慮到它們之間的關聯關系。本文對SWOT模型和BCG矩陣進行比較研究，分析它們在競爭情報分析中的聯系和區別，從而為企業競爭情報人員的分析決策提供參考。
1 競爭情報分析中的SWOT模型與BCG矩陣
正如孫子兵法所說，“知己知彼，百戰不殆”。競爭情報是對競爭對手、競爭環境、競爭策略等信息進行搜集和分析的過程，通過對這些信息的搜集和分析，可以獲得許多有價值的情報，幫助企業在不斷變化的競爭市場中，做出有效的競爭決策，提高企業的競爭力[1] 。SWOT模型與BCG矩陣，能夠提高競爭情報分析的效率，完善企業的戰略決策過程，都是競爭情報分析的重要工具。
1.1 SWOT的特性
SWOT分析模型是通過對企業內部資源和外部環境進行綜合分析，得出企業自身優勢和劣勢以及外部所面臨的機遇和威脅，秉承“使優勢和機會最大化，劣勢和威脅最小化”的原則，從而制定企業的發展戰略。
國外學者認為：“SWOT模型是包括內部因素和外部因素的基本中介模型”[2]。內部因素包括內部的優勢和劣勢，外部因素包括外部的機遇和威脅。其中，S代表優勢（Strength），是指企業本身所具有的可以超越競爭對手的能力；W代表劣勢（Weakness），是指使企業處于劣勢的內部因素；O代表機遇（Opportunity），是指企業外部的一些能使企業獲得競爭優勢的發展機會；T代表威脅（Threat），是指企業外部會對企業競爭地位造成威脅的因素。
SWOT模型通過對這些優勢、劣勢、機遇和威脅的整合匹配，相應地形成了四種企業發展戰略：S-O戰略、W-O戰略、S-T戰略、W-T戰略（見圖1）。
（1）S-O戰略。一種增長性戰略，即充分發揮企業內部資源的優勢，利用外部環境的機遇，增強企業的競爭力，這是企業的一種理想競爭狀態。此時，企業應該增加投資以擴大生產，提高企業的競爭力[4]。
（2）W-O戰略。一種扭轉型戰略，即通過捕捉外部環境中存在的機遇來克服企業的內部劣勢，甚至可能將企業內部的劣勢轉化為優勢。在這種情況下，通常是雖然企業外部存在一些發展機遇，但是企業內部存在的一些弱點阻礙了企業對這些機遇的利用，所以，企業要增加投資，扭轉企業內部薄弱的狀況，迎合外部機遇。
（3）S-T戰略。一種多元化戰略，即利用企業內部優勢來減輕或避免外部環境威脅。當企業外部面臨威脅的時候，企業內部的優勢也許得不到發揮，甚至會被減弱。因此，此時企業要充分利用自己內部的優勢，開展多元化經營，以克服外部威脅。
（4）W-T戰略。一種防御型戰略，即減少內部劣勢，回避外部威脅。此時，企業面臨著嚴峻的挑戰，內有劣勢，外有威脅，這關系到企業的生存問題。對于嚴重的企業弱點問題，可以考慮放棄其發展，以節省企業的資源。
SWOT模型對于分析企業自身是非常有用的，可以掌握企業競爭的基本情況。SWOT模型用于競爭情報分析具有以下特點：
（1）專注于增強企業競爭優勢。采用SWOT模型進行競爭情報分析時，不能僅僅簡單地考慮企業的優勢、劣勢、機遇、威脅，而是要盡可能的減少或避免企業面臨的劣勢和威脅。對于企業的內部劣勢，應該盡可能地將它們轉化為企業的內部優勢。同樣，對于企業的外部威脅，應該盡可能地將它們轉化成企業的外部機遇。此外，企業的內部優勢和外部機遇也應該與最優化企業的潛力相匹配[5]。確定企業內部資源的可用和缺乏，推斷出企業的內部優勢和劣勢，以此制定能將企業內部優勢和外部機遇相匹配的發展戰略，從而創造新的競爭能力。當然，在發展企業優勢和能力的時候，不能忽略企業外部的環境因素。市場的競爭是動態的競爭，競爭環境處于不斷變化的狀態中。其中，市場環境包括經濟環境、政治法律環境、科技環境和社會文化環境等等。對外部環境分析之后，能夠確定外部市場為企業帶來的機遇和威脅，它們是對企業發展有直接影響的積極和消極因素。將企業的優勢和劣勢、機會和威脅結合在一起，幫助企業專注于自身的優勢，最小化薄弱環節，并最大限度地利用外部機遇、避免外部威脅，為企業創造競爭優勢，幫助企業發展壯大。
（2）分析結果的客觀性有限。采用SWOT模型進行競爭情報分析時，要判斷企業的優勢、劣勢、機遇和威脅，但是，應當注意，進行這些判斷工作的是企業的競爭情報人員，而他們的判斷能力必然會受到自身素質的影響，因此，難免會帶有主觀性[6]。而分析結果的主觀性也許會導致隨之形成的競爭戰略的誤差，最終影響企業的決策。為此，企業可以挑選幾名競爭情報分析人才，成立一個SWOT分析小組，多人同時分析，最后綜合他們的分析結果，以增大SWOT分析結果的客觀性。
（3）忽略了企業的主動性。企業可以以主動尋找新的資源的方式來創造企業所需的機遇，而SWOT模型只強調企業現有資源和能力的匹配和機遇，而忽略了這一點[7] 。由于不同的企業擁有不同的資源而會擁有不同的優勢，因而也擁有不同的機遇，SWOT模型也考慮到企業資源優勢與環境因素相匹配的情況。但是，企業獲得一定的新資源也是一種重要的機遇，企業可以通過主動尋找新的資源，為企業去爭取外部有利的機遇，這是SWOT模型沒有考慮或較少考慮到的。
（4）分割了企業的四種因素。SWOT模型所考慮到的因素有限，并將優勢、劣勢、機遇和威脅分割開了，只看到了內部資源的優勢和劣勢、外部環境的機遇和威脅這些因素，而忽略了外部環境的優勢和劣勢、內部資源的機遇與威脅這些因素，其分析結果最終都會左右企業發展戰略的選擇。因此，在利用SWOT分析模型時，應該確保同時考慮到企業內部和外部的各個方面的因素。此外，在對企業自身進行分析的同時，也可以對競爭對手進行分析，發現一些新的機遇和威脅，以提高SWOT模型分析的有效性。
1.2 BCG矩陣的特性
BCG矩陣又稱市場增長率-相對市場份額矩陣、BCG咨詢集團法、四象限分析法、產品系列結構管理法等，它是用來分析和規劃企業產品組合的非常有用的工具，幫助企業分配資源和進行產品管理與戰略管理[8]。BCG矩陣以市場增長率和相對市場份額作為評價指標來衡量企業產品的市場吸引力和產品實力，從而判斷出企業各個產品在市場上的競爭地位和競爭力，并以此為企業產品的選擇和優化提供根據。
BCG矩陣按照市場增長率和相對市場份額的高低將企業的產品類型劃分為以下四種：明星產品、問題產品、現金牛產品和落水狗產品（見圖2）。
（1）明星產品（stars）。即市場增長率和相對市場份額都較高的產品。這類產品一般有很強的市場競爭地位和市場競爭力，所以，對于此類產品，企業應該加大投資，促進該類產品的大力發展，以提高其市場份額，鞏固其競爭地位。
（2）問題產品（question marks）。即市場增長率較高，但相對市場份額較低的產品。這類產品市場競爭地位不錯，發展前景比較好，但它的市場份額較少，缺乏競爭力。因此對于此類產品，應該就實際情況考慮其發展策略。例如，對較有發展前途、能夠向明星產品轉化的產品，可以重點投資，以增加其市場份額，提高競爭力；對于沒有發展前途的產品，可以考慮慢慢地減少投資，甚至放棄該類產品的發展。
（3）現金牛產品（cash cow）。即市場增長率較低，但相對市場份額較高的產品。這類產品有較強的競爭力，而且它的現金收入遠大于投資，能為企業提供充足的資金。對于這類產品，企業一般采用維持戰略，即保持它的相對市場份額，使其能夠不斷地為其他產品提供充足的資金。但對于一些無法保持其相對市場份額的現金牛產品，企業可以減少投資，并盡可能地從它們身上榨取現金，以期用最少的投資獲取更大的利潤。
（4）落水狗產品（dogs）。即市場增長率和相對市場份額都較低的產品。這類產品正處于衰退期，在市場上的競爭地位和競爭力都很弱。對于此類沒有發展前途的產品，企業應該采取放棄策略。
BCG矩陣是企業進行產品組合分析常用的一種方法，主要用于分析企業的產品類型，并據此制定企業產品的發展戰略。BCG矩陣用于競爭情報分析時具有以下特點：
（1）合理分配企業資源。BCG矩陣按照市場增長率和相對市場份額的高低來劃分企業的產品類型，并根據不同的產品類型，制定不同的產品發展戰略，從而集中企業資源，提高企業在優勢產品上的競爭能力。BCG矩陣能夠使企業的管理人員以戰略眼光來看待企業各類產品以及他們之間的關系，對于企業不同的產品類型，根據其內外優勢、劣勢的不同，來決定是否繼續投入更多的資源，目的在于將企業有限的資源進行合理的分配，盡可能地將它們投入到能為企業帶來最大收益的產品上，并及時放棄無利可圖的產品。
（2）忽略了各類產品之間的聯系。BCG將企業的所有產品劃分為四大類，并將這四大類產品單獨看待，但實際上，企業各類產品之間是存在緊密聯系的[10]。比如，我們對落水狗產品經常采用放棄戰略，但值得注意的是，落水狗產品也可能與其他產品之間存在聯系，如果放棄落水狗產品，就可能影響其他產品的發展。
（3）各類產品難以準確劃分。BCG矩陣按照相對市場份額和市場增長率將企業產品劃分為四大類，但在實際應用中，很難準確地計算各個產品的相對市場份額和市場增長率[11]。由于市場是動態變化的，產品的相對市場份額和市場增長率也會隨之不斷變化，所以也就沒辦法對企業的各類產品做出準確的劃分。因此，在企業實踐中，應該不斷地對企業各類產品進行分析，確定各個產品在當前時間所處的產品象限，從而對其采取相應的發展戰略。
（4） BCG不適合于小企業。矩陣更加適合于大企業，而不太適合于小企業。小企業由于自身實力的原因，長遠看往往只有問題產品和落水狗產品，而沒有明星產品和現金牛產品。但是，這并不表示小企業就完全沒有利潤可圖。首先，小企業可以找到一個產品特定的細分市場，由于該市場太小，大企業一般沒有興趣。因此，在這個幾乎沒有競爭的環境下，小企業可以輕松獲勝。此外，雖然從整個市場上看，小企業的產品是問題產品和落水狗產品，但對于小企業自身來說，它或許就是明星產品或現金牛產品[12]。所以，許多小企業仍然可以在激烈的競爭中取勝。
2 競爭情報SWOT模型與BCG矩陣的聯系
盡管SWOT模型和BCG矩陣是兩種不同的競爭情報分析工具，但它們之間是有許多的聯系的。對SWOT模型和BCG矩陣進行深入分析，掌握它們之間的聯系，有利于更好地利用這兩種工具為競爭情報的分析過程服務。
2.1 四種戰略對應于四個象限
SWOT模型所形成的四種競爭戰略與BCG矩陣的四個象限是對應的（見表1）：即S-O戰略對應于第一象限的明星產品、W-O戰略對應于第二象限的問題產品、S-T戰略對應于第四象限的現金牛產品、W-T戰略對應于第三象限的落水狗產品。
（1）S-O戰略與明星產品對應。對于企業的明星產品，其市場增長率和相對市場份額都較高，這是從問題產品繼續加大投資發展而來的，未來有可能成為企業的現金牛產品，為企業提供現金流[13]。但是，企業的競爭環境在不斷地變化，企業的明星產品未必一定會給企業帶來充足的資金。因此，企業應該選擇增長型的競爭戰略，即S-O戰略，繼續加大投資，增強其相對市場份額，充分發揮內部資源優勢，才能保持或贏得競爭優勢，從而打敗競爭對手，獲取競爭的勝利。
（2）W-O戰略與問題產品對應。企業問題產品的相對市場份額較低，內部劣勢顯現，競爭力較弱，但它在外部環境中的市場增長率較高，有一定的競爭地位，因此很有發展前景。所以，對于企業的問題產品，企業可以選擇一個扭轉型的戰略，即利用外部環境中的競爭地位的優勢，來克服它內部競爭力不足的缺陷。一般來說，問題產品是企業的新產品，因此為了提高其競爭力，可以投入更多的資源，從而增加它的相對市場份額，以達到從問題產品到明星產品轉化的目的。當然，對于完全沒有競爭力的問題產品，企業應該選擇放棄投資。
（3）S-T戰略與現金牛產品對應。現金牛產品是企業資金的保障，如果企業沒有現金牛產品，那就說明企業當前缺乏現金的來源。現金牛產品的市場增長率低，相對市場份額高。對于此類產品，企業應該選擇S-T戰略，即利用自己的內部產品相對市場份額高的優勢，開展多元化經營，來克服其外部市場增長率低的威脅，提高企業競爭優勢。
（4）W-T戰略與落水狗產品對應。落水狗產品是產品生命周期的末尾時段，它的競爭地位低，競爭力不強，也就是說，它內無競爭優勢，外卻存在競爭威脅，整個產品處于生死存亡的非常時期。因此，對于此類產品，企業應選擇一種防御策略，即放棄沒有前途的落水狗產品，以此減少企業的內部劣勢，回避外部威脅，從而維護企業的生存和發展。
總之，企業競爭情報SWOT模型所形成的四種競爭戰略和BCG矩陣的四個象限是相互對應的。BCG矩陣中的明星產品，其內部優勢大于內部劣勢，外部機遇大于外部威脅，對應于SWOT模型中的S-O戰略；BCG矩陣中的問題產品，其內部劣勢大于內部優勢，外部機遇大于外部威脅，對應于SWOT模型中的W-O戰略；BCG矩陣中的現金牛產品，其內部優勢大于內部劣勢，外部威脅大于外部機遇，對應于SWOT模型中的S-T戰略；BCG矩陣中的現金牛產品，其內部劣勢大于內部優勢，外部威脅大于外部機遇，對應于SWOT模型中的W-T戰略。
2.2 企業戰略與資源結合
競爭情報SWOT模型用于企業競爭情報分析的一般步驟是：第一，分析內部資源的狀況，掌握企業自身的優勢和劣勢，列出幾個關鍵的優勢和劣勢因素，一般不多于8個；第二，分析外部環境的狀況，把握企業外部的機遇和威脅，列出幾個關鍵的機遇和威脅因素，同樣一般也不多于8個；第三，將這些關鍵因素根據其對企業競爭的重要性程度列入表中，構建SWOT矩陣[14] 。
企業內部資源包括：企業人才資源、企業的流動資金、企業的商業信用、企業的生產技術等；企業的外部資源包括企業的客戶、企業的供應商、產品的市場需求等。在競爭情報分析中應用SWOT模型，就是要根據上述步驟對企業的這些內外資源進行有針對性地搜集、處理和分析，幫助形成相應的競爭情報戰略，從而將企業內外資源與企業戰略結合起來，使企業在充分發揮自身優勢和克服自身劣勢的同時，及時抓住外部環境中的機會，回避威脅，從而贏得市場競爭。以利用SWOT模型分析企業的人才資源為例，如果企業內部擁有很多優秀的人才，那么在企業人才資源方面，其內部資源優勢大于內部資源劣勢；如果企業內部缺乏人才，那么在企業人才資源方面，其內部資源優勢則小于內部資源劣勢。同樣，如果競爭對手擁有很多人才，則相當于企業外部的威脅較大；如果競爭對手缺乏人才，則相當于企業外部的機遇較大。結合這些不同的資源狀況，有助于企業制定不同的競爭戰略。
BCG矩陣中的兩個指標是市場增長率和相對市場份額：市場增長率等于比較期市場銷售量與前期市場銷售量的比值減去一；相對市場份額等于企業某產品的市場占有率與同行業中最大競爭者的市場占有率之比[15]。企業將BCG矩陣應用于競爭情報過程的步驟一般為：第一，計算各個產品的這兩個指標值；第二，根據計算的結果確定企業各個產品在BCG矩陣圖中的位置，即屬于四類產品的哪一種；第三，確定企業產品的發展戰略。
企業在確定采用哪種戰略時，要考慮本身的資源狀況，包括企業的現金流、客戶資源、產品創新技術等。根據企業這些資源狀況的不同，制定相應的產品競爭戰略。例如，當利用BCG矩陣分析企業的客戶資源時，如果企業產品的客戶資源增加，也就是說，企業產品的市場需求增加，則有利于提高其相對市場份額和市場增長率；如果企業產品的市場需求減少，則會導致該產品的相對市場份額和市場增長率的減少。這些變動都關系到企業產品的類別劃分，從而影響到該產品的競爭戰略的制定。
由此可知，SWOT模型和BCG矩陣在用于競爭情報分析時，都會在考慮企業資源的基礎上，制定相應的企業競爭策略。也就是說，它們都是將企業的戰略和資源結合起來進行競爭情報分析，為企業的生存和發展提供強有力的支持。
2.3 競爭戰略的相似性
SWOT模型和BCG矩陣在用于競爭情報分析時，最后都形成四種競爭戰略。正如上文所述，SWOT模型形成的四種發展戰略分別是：增長型的S-O戰略、扭轉型的W-O戰略、多元化的S-T戰略以及防御型的W-T戰略。而BCG矩陣將企業的產品分為四類之后，也相應地形成了四種戰略：成長戰略、維持戰略、收獲戰略和放棄戰略[16]。成長戰略一般用于明星產品和有發展前途的問題產品，使他們向現金牛產品轉化；維持策略一般用于成熟的現金牛產品，以保持其市場份額，為企業提供源源不斷的現金；收獲戰略一般適用于處境不佳的現金牛產品，以最大限度地從中榨取現金，為企業帶來利潤；放棄策略一般適用于沒有發展前途的問題產品和落水狗產品，因為這些產品對企業來說已經沒有什么價值，所以不必浪費企業的資源。
SWOT模型用于競爭情報分析時所形成的競爭戰略與BCG矩陣用于企業產品分類后所形成的競爭戰略是類似的。
（1）對于企業內部具有優勢，同時外部具有機遇的競爭情況，例如，產品的相對市場份額和市場增長率都高的時候，企業可采用發展戰略，加大投資，利用外部環境的機會來擴大企業內部的優勢，提升其競爭力，如明星產品。
（2）對于企業內部具有優勢，外部具有威脅的競爭情況，企業可采取多元化戰略，以抵御外部風險，例如，對于企業的現金牛產品，它的相對市場份額高而市場增長率低，也就是說，它雖然具有強競爭力的優勢，但其競爭對位不高。對于成熟的現金牛產品，可以采取維持戰略，繼續投資，維持或增強它競爭力強的優勢，以此彌補它競爭地位不高的劣勢。對于市場份額不斷下降的現金牛產品，可以采取收獲戰略，即盡量壓縮投資，并在最短的時間內榨取更多的現金，用以支持其他產品的發展。
（3）對于企業內部具有劣勢且外部具有優勢的競爭情況，企業應當采用扭轉戰略。例如，對于相對市場份額較低、市場增長率高的產品，企業可以利用其外部競爭地位高的機遇來扭轉其內部競爭力弱的劣勢，以增強其相對市場份額，將其內部劣勢轉化為內部優勢，以便迎合外部市場增長率高的競爭機遇。
（4）對于企業內部具有劣勢且外部具有威脅的競爭情況，一般采取的是放棄策略；例如，企業的落水狗產品，它的市場增長率和相對市場份額都低，既沒有競爭力，也沒有競爭地位，對這種毫無發展前途的產品，企業可以放棄投資，收回成本而把資金用于更有發展前途的產品身上，實現資金流的良性循環。
2.4 作為SWOT模型分析結果的BCG矩陣
BCG矩陣中相對市場份額的高低相當于企業內部資源的優勢或劣勢，而BCG矩陣中的市場增長率的高低也就相當于是企業外部環境中的機遇或威脅（見圖3）。
（1）明星產品。該類產品具有較高的相對市場份額和市場增長率，利用SWOT模型對其進行分析，可以發現這類產品具有市場競爭力強的內部優勢和市場競爭地位高的外部機遇，這類產品是企業長期發展和獲利的機會所在。對于此類產品，企業一般采用SWOT模型中的S-O戰略，即要積極加大投資，提高這些產品的市場競爭力和市場競爭地位，鞏固其競爭優勢，這與BCG矩陣的發展戰略相一致。
（2）問題產品。該類產品具有較低的相對市場份額和較高的市場增長率，利用SWOT模型對其進行分析，可以發現這類產品具有市場競爭力弱的內部劣勢和市場競爭地位高的外部機遇。也就是說，這類產品面臨著較大的市場機會，但卻缺乏競爭力。對于此類產品，企業一般采用SWOT模型中的W-O戰略，即利用市場增長率高的外部機遇來克服相對市場份額低的內部劣勢，這與BCG矩陣的扭轉戰略相一致。
（3）現金牛產品。該類產品具有較高的相對市場份額和較低市場增長率，利用SWOT模型對其進行分析，可以發現這類產品具有市場競爭力高的內部優勢和市場地位低的外部威脅。也就是說，這類產品具有較強的競爭力，但卻缺乏市場競爭地位。對于此類產品，企業一般采用SWOT模型中的S-T戰略，即充分利用自己的競爭力優勢，開展多元化經營，以克服企業外部競爭地位不強的威脅。現金牛產品是企業的現金來源，它要利用其產生的現金，為企業的其他產品進行投資，這與BCG矩陣的收獲戰略或維持戰略相一致。
（4）落水狗產品。該類產品具有較低的相對市場份額和市場增長率，利用SWOT模型對其進行分析，可以發現這類產品具有市場競爭力弱的內部劣勢和市場地位低的外部威脅。此類產品一般處于保本或者虧本的狀態，很難為企業帶來利潤收入。對于此類產品，企業一般采用SWOT模型中的W-T戰略，即對于這種既無內部優勢，也無外部機遇，沒有什么可發展的潛力的產品，企業可以考慮放棄它的發展，這與BCG矩陣的放棄戰略相一致。
由此可見，BCG矩陣其實就是企業競爭情報利用SWOT模型分析的結果。
3 競爭情報SWOT模型與BCG矩陣的區別
作為兩種分析方法或工具，SWOT模型和BCG矩陣用于競爭情報時，除了有上述聯系之外，也有一些不同之處（見圖4）。找出SWOT模型和BCG矩陣之間的區別，有利于更好地區分它們在競爭情報分析中的特點和作用，從而能在最合適的環境下做出最恰當的選擇：是使用SWOT模型，還是使用BCG矩陣，抑或把兩者結合起來，為企業競爭情報分析提供支持。
（1）影響因素不同。SWOT模型在用于企業競爭情報分析時，是從企業內外環境來考慮問題的，因此，競爭情報SWOT模型的分析結果所形成的四種戰略是受內外環境因素影響的。具體來說，SWOT模型的影響因素分別是企業內部資源的優勢和劣勢、企業外部環境中的機遇和威脅。而BCG矩陣在用于企業競爭情報分析時，是從兩個因素來考慮問題的，這兩個因素分別是市場增長率和相對市場份額。具體來說，BCG矩陣的影響因素分別是企業產品的市場銷售量、企業產品市場占有率以及同行業中最大競爭者的市場占有率。
（2）側重點不同。由于SWOT模型是通過對外部環境分析得出企業的機遇和威脅，對內部資源的分析得出企業的優勢和劣勢，從而形成企業的發展戰略。所以，SWOT模型在用于企業競爭情報分析時，其主要的側重點是企業內外環境分析，即如何根據企業內外環境的優勢、劣勢、機遇、威脅的對比來形成有效的發展戰略的，為企業的有效決策提供保障。而BCG矩陣是根據市場增長率和相對市場份額將企業的產品分為四類，以此來思考企業產品的發展戰略的。所以，BCG矩陣在用于企業競爭情報分析時，其主要的側重點是企業資源的配置問題，即如何將企業有限的資源合理地分配到各類產品當中，使企業獲得最大的利潤。
（3）涉及范圍不同。企業利用SWOT模型進行競爭情報分析時，是在綜合考慮整個企業的優勢和劣勢以及整個競爭市場上的機遇和威脅的基礎上而展開的，因此，SWOT模型反映的是企業的整體競爭力狀況，涉及到企業所有的產品、技術、資金、品牌形象等各個范圍。而企業利用BCG矩陣進行競爭情報分析時，只是單獨地反映企業多種產品各自的競爭力和競爭地位，涉及到的范圍只包括企業的有形資產，而對企業的無形資產沒有更多地關注。
（4）定位取向不同。利用SWOT模型可以對企業內部的優勢和劣勢以及外部環境的機遇和威脅進行綜合分析，以便對企業的整體現狀有個正確的把握，從而制定企業的發展戰略。也就是說，競爭情報SWOT模型著眼于企業的戰略定位。而BCG矩陣主要是分析各類產品在市場上的競爭地位和競爭力，從而制定各類產品的發展戰略及其組合發展結構。所以，BCG矩陣主要是考慮如何將有限的企業資源分配到各類產品中，以幫助企業獲得最大收益，從而在激烈的市場競爭中贏得勝利。因此，BCG矩陣主要著眼于產品的市場定位。
5 結語
本文在比較SWOT模型和BCG矩陣的基礎上，分析了SWOT模型和BCG矩陣在用于競爭情報分析中的聯系，并從它們的影響因素、側重點、涉及范圍、定位取向四個方面闡述它們的區別。通過對這兩個工具的比較研究，明確了它們各自的功能，以便應用它們為企業服務，挖掘企業的潛力，把握市場機遇，從而制定高效的企業發展戰略，為企業的生存和發展提供支持。當然，任何一種競爭情報分析工具都不是完美無缺的，都會有一定的局限性，不可能幫助企業解決所有問題。因此，在企業競爭情報分析過程中，應當把多個分析工具結合起來使用，相互融合，相互補充，共同促進，為企業創造更多的競爭優勢，使企業在激烈的市場競爭中贏得勝利。
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在知識經濟時代，競爭情報和知識管理已成為企業獲得競爭優勢的重要手段和管理工具，是現代企業核心競爭力的重要組成部分。自1998年Herring和Prescott提出競爭情報與知識管理整合理念以來，盡管國內外學者已從兩者的關系、整合模型等方面做了許多研究，但是很少論述如何將兩個系統有機地組合成一個功能更加強大的集成系統。本文將在分析競爭情報與知識管理兩者關系的基礎上，初步設計出競爭情報與知識管理的集成系統模型，探討集成系統的實現方法。競爭情報系統與知識管理系統之間既存在相似性，又存在差異性。厘清兩者間的關系是進一步探討如何建立集成系統的基礎。
1.1競爭情報與知識管理的關系
競爭情報與知識管理在理論研究上、特別是在實踐活動上，既不是相互獨立，也不是相互包含的關系，而是互為補充、相輔相成的關系。競爭情報與知識管理之間存在密切的聯系，主要表現在：①競爭情報與知識管理的終極目標都是提高企業的核心競爭力。競爭情報是市場經濟環境下競爭加劇的產物，競爭情報活動本身具有極強的目的性和針對性，它圍繞如何提升、保持和擴大競爭優勢而開展活動。企業通過知識管理活動如知識審計、知識獲取、知識共享、知識創造等來創造利潤與獲取競爭優勢【1】。②在研究對象上，競爭情報和知識管理都是以信息、知識為中心開展的。競爭情報建立在對競爭環境、競爭對手和自身狀況等相關信息分析的基礎上，離開了信息收集，競爭情報就成了無源之水，競爭情報活動的結果是產生源于原有信息和知識，但是又不同于甚至高于原有信息和知識的競爭情報【2】。知識管理本身就是以知識的生產、加工、傳播和應用為研究對象，而且盡管學界對知識與信息的關系長期以來一直存在爭議，但任何觀點都不否認知識與信息的天然內在聯系。盡管競爭情報與知識管理在目標、研究對象等方面存在諸多相似之處，但兩者終究屬于不同的范疇，其區別也是明顯的：①管理側重點不同。競爭情報以企業外部的顯性知識為主，雖然強調發揮從業人員的主觀作用，但其目的是有效地組織顯性知識，使其發揮作用。經驗、直覺和情感等隱性知識在競爭情報活動中僅作為一種方法而不是研究對象來對待。知識管理雖然包括對企業內部顯性知識的組織、管理，但更強調挖掘存在于人腦中的隱性知識，實現企業顯性知識和隱性知識的交流和共享。②時效性不同。知識的獲取、吸收、應用需要一定的過程、時間和機會成本，因此知識管理產生的績效并不是立竿見影，時效性會慢一些【3】。知識管理側重服務于企業的長遠戰略，是提升企業核心競爭力的持久之計。其成果可以內化為員工的隱性知識，也可以外化為顯性知識，這種持續的知識積累可轉換成企業知識資本。而競爭情報依據競爭環境、競爭對手的動向開展競爭活動，是感知外部環境變化的預警器，能夠為企業快速適應外部變化提供決策支持。其研究成果如研究報告、建議、對策等，都是針對某個具體問題，與特定的主客觀條件相適應，一般不具備可重用性【4】。③實施方法不同。競爭情報與知識管理的研究對象和范圍的差別也決定了兩者在實施方法上的不同。信息獲取和情報分析所應用的方法和技巧，如文獻檢索、情報分析研究中的對比、歸納等是競爭情報工作的常用方法。而知識管理所運用的主要是管理學、法學、經濟學中的思想和方法。
1.2競爭情報與知識管理集成的意義⑴
可以充分利用競爭情報促進知識創新。知識創新是知識管理的核心活動，也是企業獲取或者培育核心競爭力的主要方式之一。不斷獲取新知識是知識創新的前提，競爭情報作為一種信息加工的過程和信息增值的產品，無疑為競爭知識創新提供所需要的情報信息源。此外，知識創新需要企業員工在已掌握的隱性知識基礎上通過科學的思維方式和方法產生新思維、新觀點、新知識，知識創新可以借鑒競爭情報信息加工分析方法，從而加速隱性知識與顯性知識的轉化速度，提升了企業的知識創新能力。⑵可以充分利用知識管理提高競爭情報的工作效率。競爭情報分析加工是一種知識創新的過程，很大程度上依賴于研究者的個體知識結構、工作經驗、捕捉信息的能力等，這些都離不開個體的隱性知識與顯性知識的組合與激活【5】。目前，企業員工之間、部門之間的信息渠道不暢通，使得存儲在員工頭腦中的隱性知識缺乏有效地溝通和共享。國際數據公司（IDC）估算知識工作者要花費15%-35%的時間去搜尋信息，同時發現公司90%以上的可利用信息僅僅使用一次。通過制度化的規程和靈活的組織活動構建知識共享的文化氛圍和交流機制，知識共享將情報人員的隱性知識轉化為組織的顯性知識，從而提高競爭情報的工作效率。⑶兩者集成更有利于優化信息流程，提升企業核心競爭力。整體性能最優是集成系統的目標，這要求集成系統的功能和流程合在一起不僅能運行，而且要具備低成本、高效率、可擴充和可維護等特性。競爭情報流程與知識管理流程在信息需求規劃、信息搜集、信息組織等方面存在共性，充分發揮兩者的優勢進行集成有利于優化信息流程。競爭情報與知識管理整合方案多關注于如何共享兩者的數據庫，而缺乏知識管理與競爭情報流程的整合，因此也就無法實現系統性能的最優化，知識管理與競爭情報工作仍然存于各自為戰的狀態。通過以上分析可知，競爭情報與知識管理相互交融，優勢互補，將兩者的共性方面進行有效的整合，可以提高企業知識創新能力、競爭情報工作效率、優化信息流程，避免資源重復建設，促進企業戰略目標的實現。
2競爭情報與知識管理集成系統模型
競爭情報和知識管理是相互補充、相輔相成的，知識管理捕捉、組織和傳播知識，為知識創新創造條件；而競爭情報則為知識轉變為可供行動的情報提供了路徑，競爭情報對企業情報需求和外部環境做出反應，并能夠提供情報、方案和對策【6】。綜合利用兩者的優勢，才能實現整體效益的最大化。因此，筆者以競爭情報作為信息搜集、信息分析的核心，同時充分發揮知識管理在知識共享、知識創新中的優勢，構建競爭情報與知識管理的集成系統模型。競爭情報與知識管理集成之后將轉變成一個系統，知識管理流程集中于圖標的左邊，競爭情報流程集中于圖標的右邊，兩者共同的目標是為企業提供決策支持。該集成系統中用知識獲取方式優化情報收集，知識管理中的知識創新需要借助于情報分析方法，對知識進行深加工。知識管理在集成系統中主要發揮知識組織、知識共享和知識創新功能，競爭情報流程包括情報收集、情報分析等，兩者之間并不是完全孤立的，而是相互借鑒優勢，系統模型集中強調競爭情報收集信息、分析信息的優勢，知識管理進行知識共享、知識創新方面的優勢。在整個集成系統中，系統輸入主要來自于企業發展過程中的信息需求，當然如果情報產品不能為決策提供支持時，情報部門需要重新分析信息需求，信息收集需要根據企業信息需求展開，包括外部信息收集與內部信息收集兩部分，最終需要存儲于知識情報庫；集成系統充分借鑒競爭情報的情報分析方法，如德爾菲法、人際網絡法等進行情報分析，情報產品的最終結果如果滿足決策需求，相關的決策信息就會經過知識組織之后輸入到企業知識情報庫，否則需要進一步深入分析信息需求。在企業知識管理流程部分中，首先利用企業情報知識庫中的信息，確定知識管理需求，然后在企業知識資源評估的基礎上，制定企業知識管理方案。在企業知識資源評估的過程中，企業情報知識庫為其提供了必要的信息支持。知識管理能夠驅動知識創新的關鍵在于它能夠實現知識共享，集成系統中的知識共享模塊保證企業所有員工都可以自由地查詢、編輯、共享相關知識，整個企業的知識會在知識共享的過程中不斷地得到升值，最終實現企業知識創新，從而獲得更多的發明專利、生產效率，增強企業的核心競爭力，知識創新結果經過知識組織存儲到知識情報庫。企業決策活動完成后，作為決策支持的知識和經驗匯入企業情報知識庫，企業根據決策效果的反饋調整知識管理方案。
3競爭情報與知識管理集成系統的具體實現
上述競爭情報與知識管理集成系統是一種理論模型，從集成系統運行流程來看，集成系統模型的具體實現涉及信息需求分析、信息收集、情報分析、知識組織、知識共享、知識創新等關鍵流程。
3.1信息需求分析
信息需求決定競爭情報活動與知識管理活動的內容，信息需求分析是開展競爭情報活動與知識管理活動的前提條件。因此，信息需求分析的重要地位決定組織必須集中結構合理、素質優良的專業團隊負責信息需求分析，團隊必須由熟悉相關知識的知識分析師與競爭情報分析師聯袂組成，重大戰略決策也需要傾聽全體員工的意見與建議。總的來講，信息需求分析需要在充分考慮競爭對手、競爭環境和競爭戰略等要素的基礎上，完成加強信息收集規劃，明確信息需求，確定收集目標等任務。首先，團隊成員需要與信息需求部門反復進行溝通，全面了解相關部門的信息需求，并制定信息收集計劃。其次，競爭情報人員可以通過開展關鍵情報課題（KITS）來界定競爭情報需求，確定競爭情報工作目標。由于制定信息搜集策略時，需掌握組織內外現有資源的分布情況，因此可以調用企業知識情報庫的信息，提高企業內部資源的利用效率。最后，知識管理人員與情報人員需要依據組織的策略方向與目的，明確需要解決的主要問題以及情報搜集的方向、對象、內容范圍，然后交由專員負責搜集、整理特定領域的知識與情報。
3.2信息收集
競爭情報與知識管理集成系統依賴于海量信息資源，信息收集是開展知識管理活動與競爭情報活動的基礎條件。知識管理是企業實現對知識信息的系統化整合，加強對知識信息的挖掘開發與應用，建立知識信息的交流與共享平臺。競爭情報收集系統是對競爭環境、競爭對手和競爭策略的信息采集與整合，實現情報的內部共享。集成系統依靠信息技術，通過知識—信息—知識的過程對信息與知識進行處理與應用，減少重復性勞動，提高決策能力。因此，在新環境、新技術、新發展的共同作用下，知識管理和競爭情報兩者的結合趨勢日益增強。在集成系統中，情報收集環節有效地利用作為知識管理成果的文檔化知識，不僅能大大縮短競爭情報循環周期，還能使情報人員將更多的精力投向這一循環的其它環節，提高競爭情報活動的效率。將先進的知識管理理念與技術應用到競爭情報工作中，可以借助知識管理工具提升技術水平，通過構建知識庫和制作知識地圖，不斷改善競爭情報的服務質量，最大化地滿足用戶的信息需求。殼牌國際服務公司的集成方案是集成系統建設的典范，其核心在于商業情報知識庫，它包括競爭對手情報知識庫、顧客前景情報知識庫、市場情報知識庫、技術情報知識和合作伙伴情報知識庫四部分【7】。
3.3情報分析
集成系統中的情報分析方法是以競爭情報分析方法為主體，輔以知識管理分析方法。先于知識管理發展的競爭情報帶給知識管理的最大啟迪是應關注決策與行動，競爭情報方法論適用于知識管理的全過程。因此，競爭情報與知識管理集成系統應采用競爭情報方法論作為集成系統方法論的關鍵部分。競爭情報工作者運用情報研究工具進行定性和定量的研究分析，構造決策方案、撰寫研究報告，形成競爭情報成果。常用的情報分析方法包括：SWOT分析、定標比超、關鍵成功因素分析等。其中，定標比超方法既是競爭情報的重要分析方法，也是知識管理的重要工具【8】。如施樂公司一直以來把定標比超方法作為產品改進、企業發展、贏得競爭對手、保持競爭優勢的重要工具，同時施樂公司在其內部通過內部標桿來學習，以此確定最佳實踐，便于各個團隊展示各自的技巧并相互學習【9】。知識管理獨特的分析方法可以作為情報分析的重要補充，豐富集成系統的方法論。例如，知識分析是知識管理工作者利用知識庫中的知識通過一定的技術和方法進行分析，形成可供企業內部員工共享的知識成果，例如企業門戶、分析等手段。
3.4知識組織
知識組織是指對顯性知識和隱性知識所進行的諸如表示、整理、分類、標注、揭示等一系列組織化過程與方法，主要通過知識抽取、數據挖掘、聯機分析處理等方法將知識對象按其屬性類別加以整合，形成知識庫、知識地圖、知識管理系統等產品。情報組織與加工方法與知識管理的知識組織方法類似，集成系統應考慮將編碼化的內外部知識和情報通過數據庫或電子文檔存儲下來，對于非編碼的知識和情報采用知識地圖來進行描述，建立綜合的“知識-情報地圖”和競爭情報知識庫【10】。尤其是競爭情報的搜集與組織在企業中的發展一般都經歷了相當一段時間，因此在方法上比較成熟，能對知識組織提供良好的借鑒。知識組織采用的分類、標注、揭示等方法可以更好地幫助競爭情報工作人員將情報工作中所產生的文檔序化，揭示情報知識間的關系，從而提高情報工作的效率，理順情報人員的思路。
3.5知識共享
競爭情報與知識管理活動的開展都基于大量的結構化和非結構化信息，處理這些信息是傳統信息管理工具難以勝任的。長期以來，競爭情報系統與知識管理系統相孤立的局面嚴重阻礙了信息溝通。由于競爭情報和知識管理的部分內容、工作方式具有相似性，因此知識管理可以借助企業競爭情報系統建立信息共享平臺。先于知識管理出現的競爭情報已獲得較大成功，據統計在全球500強企業中，95%以上已經建立了較為完善的競爭情報系統。在公共信息平臺中，競爭情報活動中有許多從原始信息中提煉出的情報，例如競爭對手新產品的研報、企業的成功和失敗營銷案例、企業的生產工藝情報等，本身就是一種企業知識，是知識管理所期望的結果。競爭情報中建立的數據庫，實際上是融入了知識管理中“顯性知識有序化”的思想，競爭情報中為了提高企業情報人員的分析能力，需要進行專門的培訓，組織競爭情報研討班，在研討班上了解和討論特定競爭對手的情況是知識、信息的轉移和共享；競爭情報常用方法中的市場信號分析和定位，實際上是隱性知識的挖掘或顯性知識的利用【11】。同時知識管理開發出來的隱形知識是企業員工經驗、智慧的濃縮，是情報人員不可多得的情報來源。信息共享平臺減少了企業重復建設，競爭情報與知識管理以經濟的方式共享資源，使組織整體效益最佳。
3.6知識創新
知識創新是知識經濟的核心，倡導建立學習、創新、重視知識資本和投資資本的企業文化。知識創新的原料與產出都是知識，知識創新成敗的判斷依據復雜，定性色彩濃重。這主要是因為知識創新并不是由一個具體的階段或活動完成的，它的實現需要多部門、多階段有機結合，具體包括組織內外部顯性知識的組織、歸檔以及隱性知識的顯化和共享等。知識創新是一種動態的過程而非靜態的階段，并且知識的創新來源于市場的變化和對競爭對手的了解，競爭情報作為一種靈活性極大的信息產品，可以滿足知識創新的基本要求。知識競爭條件下的競爭情報，不僅僅是競爭數據的收集或者是對行業數據、競爭對手的分析，而且還會作為企業的一項核心能力，通過對有關競爭對手、競爭環境和競爭策略信息的收集、分析，最后生成關于企業機會和威脅、長處和弱點的新知識——情報，并制定出能夠發揮企業優勢和長處的經營戰略【12】。競爭情報本身也是一種顯性知識，在知識管理的過程中，通過個人智慧和經驗產生的隱性知識加以總結、創新，形成知識的升華，無疑競爭情報為企業的知識創新提供了大量的信息。
4結語
科技檔案是指在自然科學研究、生產技術、基本建設等活動中形成的應當歸檔保存的圖紙、圖表、文字材料、計算材料、照片、影片、錄像、錄音帶等科技文件材料。2010年以前，由于信息傳播速度、信息量以及計算機技術的普及都落后于今天，全國各地的科技情報研究所都是使用人工的手段從科技檔案中收集情報，然后再對數據進行篩選、去重、統計，這種方法既費時又費力。隨著互聯網的發展，數字檔案平臺、科技報告系統的興起以及大數據時代的到來，科技情報研究部門對信息的需求量與日俱增，人工檢索數據、篩選數據的方法必將被淘汰，取而代之的是利用算機技術自動地對數據進行檢索、處理和分析。
從目前的情況來看，完全用計算機代替科技情報研究人員進行情報分析工作是不現實的，因為很多情報的判讀需要科技情報研究人員常年累積的經驗，計算機可以做的是在最大限度上用計算機代替人工做重復性的工作。此外，情報領域與計算機領域有一定距離，情報研究人員往往不懂計算機技術，甚至對軟件的使用都感到棘手。針對上述實際需求，需要開發一個無監督的系統，該系統可以按照需要自動采集數據，并可以對數據進行去重、分析。
基于以上背景，本文計劃在錢學森提出的綜合集成研討方法指導下，基于數字檔案平臺、科技報告系統等數據庫設計建立一套以人為主，數據、信息、知識和智慧綜合集成，高度智能化的人機結合智慧情報系統，從系統的物理構成來看，包括三部分：一是由參與情報解讀的專家組成的專家體系；二是由為情報工作人員和專家提供各種信息服務的計算機軟硬件技術組成的機器體系；三是由各種形式的信息資源組成的知識體系。從情報分析過程來看，該系統包括三部分：一是基于專家體系經驗判讀的定性情報綜合集成系統；二是基于數據采集處理工具的定量情報分析綜合集成系統；三是從定性情報到定量情報的綜合集成系統。總之，該系統的建設不僅需要建立由不同學科、不同領域專家組成，具有能面對復雜巨系統問題所需要的合理知識結構的專家體系，而且還需要設計開發能夠有效處理海量數據的工具，實現信息的高效采集與精確分析。從技術構成分析，歸類能力、關聯性分析能力、輔助解讀能力、報告輔助生成能力是該系統應具備的幾大核心能力。
文章將主要運用信息智能檢索、數據統一結構化、信息抽取、機器學習、自然語言理解等前沿的數據挖掘分析技術，對各數據庫的結構化與非結構化文本進行處理，實現對海量信息的數據挖掘，完成數據的關鍵詞輸入、引文爬取、數據解析分析、統計。最終形成關于學術專題情報報告雛形。
二、學術專題檔案情報快速輔助生成系統功能需求分析與系統設計
大數據時代的數據特征為情報服務過程中數據采集提出了嚴峻的挑戰，檔案數據庫和科技報告數據庫等結構化信息異構、重復，質量參差不齊，時效性不強，使數據整合成為基礎數據資源建設的難點；其次是是如何通過大數據時代高度發展的移動互聯網技術，充分利用人際網絡獲得一手數據，并與網絡、文獻和數據庫信息進行整合，也成為大數據環境下數據采集的難點。與此同時，無論何種數據來源，由于數據的價值密度低，數據篩選技術都是關鍵的技術難題。
本系統通過利用網絡環境下的搜索引擎技術、本體庫、SVM分類算法、聚類算法和信息篩選技術，構建面向大數據的檔案數據庫數據、科技報告數據庫數據、人際網絡數據和信息篩選的大數據采集與篩選工具，為情報服務的數據資源建設提供工具。
（一）系統需求分析
1.搜索需求：互聯網數據庫信息是情報服務的主要數據來源之一，搜索引擎技術的發展為互聯網數據的獲取提供了便捷、高效的工具，但是由于算法本身局限性，普通搜索引擎只能采集到約10-30%的信息，只能完成情報大概情況的收集，不能滿足情報檢索中查全率的要求，對于查準率也只能滿足部分要求，這種現狀對于情報服務來說，是對互聯網信息資源的浪費。本系統需要在普通搜索引擎的基礎上通過重點、互動、專業垂直搜索，完成深入的、交互式的、專業的科技情報搜索。本部分的科技情報專用搜索工具是由元搜索系統、重點搜索系統、互動搜索系統、垂直搜索系統和深網接口系統封裝在一起構成。
2.大數據篩選：數據庫數據具有數據價值密度低的特點，因此，數據的篩選對于情報服務的質量尤為重要。數據來源的廣泛性使得大數據難以根據同一標準進行篩選，因而計算機難以獨立完成篩選工作。本系統根據研究內容設定采集數據的范圍，將采集得到的數據去噪、剔除相似數據后，根據領域詞匯距離、情報點關鍵詞錄、情報報告關鍵詞錄摘錄出較具情報價值的信息，力爭把以十萬計的海量信息壓縮到600條以內，同時保存足夠的核心信息，并采用人機結合的工作方式，提供專家判讀的界面，為數據篩選的準確性提供保障。
3.動態情報跟蹤與基于科技主體的社會網絡情報需求。搜索引擎完成的是面向互聯網數據庫數據的靜態數據獲取工作，然而對于情報服務來說，動態跟蹤能夠展現情報研究對象的活動軌跡，對于情報分析具有十分重要的價值。根據社會網絡理論，完成科技主體（單位和個人）相互關系的表達，從而確定某一主題下各個科技主體的特征，以使我們能從中找到適合進行情報分析判讀的行業專家。本系統基于移動網絡環境下的情報采集技術，創新情報采集模式，全面采集由情報所所內人員、行業專家、專業情報員，通過科技情報生產的規范化流程、規范化方法，依照科技情報質量控制體系，在情報分析模型方法庫和情報分析方法工具包的協助下，完成情報的分析流程。
（二）系統模塊設計
本系統根據關鍵詞并行進行科技報告系統網頁爬取與數字檔案館中的科技檔案爬取，獲取有效的網頁信息與檔案信息，去重、去噪后得到需要的網頁信息與檔案信息。對數據進行特定的處理，采用特定的算法對獲取的數據進行處理分析，生成需要的圖表格式并得出結論。具體流程如圖1所示。
按照檔案情報流程節點的不同，該學術專題情報快速輔助生成系統可以細分為幾個大模塊：搜索大模塊，控制大模塊，整理大模塊，分析大模塊及結論生成大模塊。大模塊下又可細分為幾個小模塊。學術專題情報快速輔助生成系統模塊劃分如圖2所示
1.搜索模塊：搜索大模塊主要有科技報告系統網頁搜索模塊和數字檔案搜索模塊兩大模塊。網頁搜索模塊致力于在科技報告系統網絡上搜索與關鍵字相關的網頁集合，為后續的操作提供初始的科技報告系統網頁信息材料來源。數字檔案搜索模塊是在制定好的數字檔案館中搜索與關鍵字相關的檔案集合，得到與關鍵字有密切關系的檔案集合，為之后的整理分析等工作提供初始的材料來源。
2.控制大模塊：控制大模塊主要有兩個小模塊：內存控制模K和線程控制模塊。無論是從網頁中獲取信息還是從檔案庫中獲取信息，系統在獲取信息過程中獲取的信息容量比較大，所以需要內存控制模塊來高效的非配運行此系統的計算機的內存，以提高系統運行效率。由于要獲取的信息內容十分多，因此采用并行技術進行獲取信息的操作。
3.整理大模塊：整理大模塊主要有科技報告系統網頁內容整理模塊和檔案庫內容整理模塊兩大模塊。科技報告系統網頁內容整理模塊只要是對獲取到的網頁進行去重，去噪等處理，得到干凈、整齊的網頁內容。檔案內容整理模塊是對已經獲取到的檔案集合進行去重，去噪等處理，獲取格式整齊的檔案內容，以便進行后續工作。
4.分析大模塊：分析大模塊主要有科技報告系統網頁內容分析模塊和檔案內容分析模塊兩大模塊。科技報告系統網頁內容分析模塊是對前邊已經處理過的網頁信息采用分類，對比等特定分析方法對這些內容進行分析，以幫助后邊的模塊得到想要的結果。檔案內容分析模塊是針對之前通過搜索，處理得到的整齊的檔案信息內容采用特定的分類，對比等分析方法對檔案內容進行分析，得到分析的結果。
5.結論生成大模塊：結論生成大模塊主要有科技報告系統網頁生成結論模塊和檔案生成結論模塊兩大模塊。科技報告系統網頁生成結論模塊使用通過關鍵詞篩選出的網頁信息經整理、分析得出的結果采用表格，圖表等方式展現給用戶，讓用戶對結論有一個直觀的了解。檔案生成模塊使用通過關鍵詞帥選出的論文信息經過整理、分析得到的記過采用與網頁生成結論模塊基本相同的樣式，如表格、柱狀圖、餅圖等方式向用戶展示該關鍵詞搜索的內容的結果。便于用戶進行相關的決策等。
（三）系統架構設計
系統結構共包括元搜索模塊、垂直搜索模塊、URL調度器、數據存儲器、多線程控制器、源碼解析器和數據分析模塊，其中元搜素模塊主要是對科技報告系統網頁數據進行檢索；垂直搜索模塊主要是對檔案數據庫進行檢索。由于網頁數據與檔案庫的格式差異較大，故本系統開發兩個軟件分別對網頁數據和檔案數據進行處理。從系統結構上來說，除了信息采集模塊外，兩個軟件的結構基本一致，都是通過上述模塊進行相互協調控制。用戶在系統運行初始化時對相關參數進行設置，如檢索的最大頁數、檢索的時間間隔等，然后輸入關鍵詞，系統結合上述功能模塊就可以脫離人工自動對數據進行檢索和處理，最終實現無監督的信息采集工作。
系統的基本流程：在傳統網絡爬蟲的基礎上進行改進對網頁信息進行抽取，將下載下來的數據保存到內存中，與之前的一級鏈接相同，當內存中的數據超過一個閾值時，將它們輸出到本地文件中。
當全部數據抓取下來后，數據被分為網頁數據與檔案數據，由于檔案數據是標準的結構化數據，并且科技檔案技術方案的重復率并極低，也不存在大量噪聲數據，因此可以通過系統的數據分析模塊對檔案數據進行分析。
三、學術專題檔案情報快速輔助生成系統的功能實現
文章以人工智能領域為例，使用本系統進行實驗，驗證本系統的可行性和有效性。一是本系統可以實現對檔案數據庫、科技報告數據庫的中文數據采集搜索，可以自動實現對檔案、科技報告相關詞庫的搜索，對相關文獻詳細信息（包標題、摘要、完成人、完成單位、完成時間、項目名稱等）進行搜索采集，對相關文獻內高頻詞匯進行統計分析。二是系統對采集到的數據進行歸類、去噪、去重處理，篩選出較具情報價值的信息，運用文獻計量學方法對篩選完的數據進行統計分析，形成清晰的檔案文獻相關信息統計分析表格。三是系統可以用來搜索某學術領域相關機構、相關專家，還可以對機構之間的合作關系、專家之間的合作關系、專家學術研究點之間的關系進行可視化展示。
>> 大數據時代圖書情報人員新能力 影響高技術企業競爭情報人員績效的內部環境分析 論情報人員情報意識問題的分析 圖書情報人員如何應對知識經濟 試析邊防情報人員的心理素質 論圖書情報人員素質的提高 試論如何提升圖書情報人員的素質 如何培養圖書情報人員的個人素質 組織行為對競爭情報人員工作價值觀的影響研究 淺議信息化戰爭中軍事情報人員的能力要素分析與應用 大數據時代企業競爭情報面臨的挑戰及情報分析策略 日本情報人員資格考試發展新動向及啟示 淺議科技情報人員的素質與能力培養 淺談現代圖書情報人員的繼續教育 互聯網和大數據時代背景下企業的核心競爭力探索 學習化社會中圖書情報人員終身教育體系的構建 大數據背景下突發事件情報分析模型構建研究 大數據背景下物流企業CRM變革分析 大數據時代的競爭情報 大數據時代下企業核心競爭力的構建研究 常見問題解答 當前所在位置：l，2011-2-18.
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【作者簡介】
雷莉萍（1963-）女，河北石家莊人，陜西省科技信息研究所，助理工程師，研究方向：科技情報.
天津大學圖書館專利情報服務的實踐探索
服務隊伍由相關專業學科背景的館員組成，采取館員與企業“一對一”的服務形式，開展了為企業提供專利申請前的查新檢索、專利法律狀態檢索、提供知識產權指導和咨詢、知識產權專題培訓等專項對接服務。在服務過程中，圖書館借助企業專利信息需求調研座談會、企業管理人員專利信息檢索操作指導、撰寫重點企業專利分析報告等渠道，直接掌握了企業的專利情報需求，同時積累了專利情報服務的實踐經驗。專利信息人才培養天津大學圖書館教學培訓服務團隊自2009年起承擔選修課程《知識產權與專利情報》的教學任務。課程教學將專利申請文件撰寫、專利信息檢索和專利情報分析等實踐內容，與專利申請審批程序、專利戰略、專利權保護等知識內容相融合，鍛煉了大學生的專利信息、情報運用能力。該館通過課程教學，在培養具有專業學科背景、熟悉專利法律知識、掌握專利信息利用技能的復合型人才方面，積累了一定的實踐經驗，也為創新型國家建設儲備了專利信息人才。專利信息專題培訓天津大學圖書館在“世界知識產權日宣傳教育活動周”活動中，面向全校師生舉辦了專利信息檢索、專利情報分析與知識產權保護的專題講座；通過精心組織培訓內容、選取經典案例、專題講座等將科技創新與知識產權、專利情報有機結合起來，通過講解和互動，既掌握了用戶需求，又積累了培訓經驗。
高校圖書館專利情報服務模式的構建
由于專利情報涉及技術、經濟、法律等多個領域知識內容，對專利情報服務人員提出了較高要求。專利情報服務人員掌握專利法律、外語、理工學科背景、計算機技術、圖書情報等相關知識都是必需的。高校圖書館專利情報服務的隊伍構建，應該是有計劃、有步驟的實施。首先，應根據學科和專業分布、遴選理工科專業背景的館員，組成專利情報服務團隊。其次，通過短期培訓、專業課程、會議等多種渠道，組織團隊成員的專利法律知識、專利情報分析知識的強化學習，增強業務水平和競爭能力。在此基礎上，定期組織團隊成員的研討和交流，形成鉆研、嚴謹、活躍的學習風氣。并且，還應注意市場信息的反饋和統計，培養服務人員的競爭意識。高校圖書館專利情報服務的模式構建專利專題培訓“授之以魚，不如授之以漁。”為用戶提供所需專利信息和情報是專利情報服務的“魚”，而增強用戶的專利信息綜合運用能力則是授用戶以“漁”。專利專題培訓正是實現這一目標的最佳途徑，同時培訓服務也能發揮高校圖書館的資源和人才優勢，是參與專利情報服務市場競爭的切入點。不同用戶的培訓需求有所不同，專題培訓的內容也應有所側重。科研機構的專利專題培訓。在我國科研院所、高校等科研機構的管理體制中，長期以來存在著“重論文、輕專利”的現象，雖然科技創新成果豐碩，但知識產權保護意識、專利申請數量、專利技術轉化等方面差強人意。高校圖書館可以針對科研機構的特點，開展專利技術的檢索和分析、技術成果的專利性分析、專利申請文件撰寫、專利申請審批流程介紹、專利權的轉讓和許可等專題化培訓，提高專業人員的專利保護意識，促進專利申請的增長以及專利技術的實施轉化。企業的專利專題培訓。目前我國企業的專利信息開發、利用和管理能力明顯不足，與發達國家相比存在著較大差距。高校圖書館應該分析企業中不同群體的職責和需求，針對企業領導者、技術研發人員、專利管理和知識產權法務人員，從企業專利戰略、專利技術檢索和分析、專利和管理、專利訴訟等不同角度組織內容，開展專題培訓，為企業的生產、經營服務。專利服務機構的專利專題培訓。大多數專利機構和知識產權律師事務所，在專利信息資源和專業人才的配置上明顯不足，在承擔專利申請、專利訴訟等專利實務服務，專利信息檢索和專利情報服務方面能力不足。高校圖書館可以通過一定的培訓服務，與專利機構實現互補互利。高校圖書館憑借其豐富的專利信息資源和專業的服務隊伍，可以為專利服務機構進行專利檢索系統介紹、專利檢索技巧、專利情報分析等專題培訓。同時，可以通過專利服務機構為專題培訓補充案例，根據需求調整培訓重點，增強高校圖書館與專利服務機構之間的聯系度和緊密性，共同服務于創新型國家建設。面向科技創新的專利情報服務高校圖書館作為高校的附屬機構，接近科技創新的最前沿，同時也肩負著為區域內科研機構和企業的科技創新活動提供支撐的社會職能。高校圖書館應將面向科技創新活動提供專利情報服務作為服務重點。科技創新是一個循環往復的過程，不同環節的專利情報需求各不相同，只有針對不同類型的專利情報需求提供服務，才能更有效地支持科技創新工作。科技創新前的專利情報服務。大多數的技術創新都是建立在現有技術的基礎上，而人類95％的現有技術都會記載在專利信息中。科研活動前進行專利技術檢索、技術趨勢分析可以避免重復性研究、提高研究起點。高校圖書館應針對科研立項、產品開發以及技術難題公關，提供相關技術主題的專利檢索、文獻分析和技術報告等情報服務，幫助高校、科研機構和企業明確研究方向，尋找專利技術空白點，啟迪創新思路。科技創新中的專利情報服務。收集技術資料、跟蹤技術發展、了解最新的技術，是科研過程中必不可少的環節。高校圖書館應針對需求，開展定題跟蹤、技術解決方案等專利情報服務，幫助科研人員及時獲得專利技術信息，修正研究方向，降低科研成本，加速研發進程。科技創新后的專利情報服務。科技創新成果產生后，同樣伴隨有專利情報服務的需求。高校圖書館可以根據這一階段的專利情報需求，針對科技成果的保護策略、專利申請前的專利性檢索、專利前的技術交底書撰寫、科技成果鑒定／評估報告、技術侵權的法律訴訟，提供與之配套的專利情報服務，幫助研發機構明確科技成果的保護方式、專利權范圍、價值評估以及侵權判定。面向管理決策的專利情報服務政府機構。專利是衡量國家競爭力與產業技術水平的重要指標之一。高校圖書館可以為政府機構和產業協會提業發展狀況評估、技術發展趨勢預測、科技實力對比分析等專利情報服務，為政府機構和產業協會的宏觀決策提供科學依據，避免同一領域的重復研究，有利于科技創新和產業規劃。企業。企業管理者的決策直接關系到企業的生存和發展。隨著專利戰略和技術創新的理念逐漸被企業認知和接納，面向企業管理決策的專利情報需求會逐漸增長。高校圖書館可以開展專利技術的競爭力分析、專利技術的資產評估、競爭對手的技術分析和監視、專利侵權判斷等情報服務，幫助企業明確市場定位，規避侵權風險，確定生產經營策略、專利戰略的合理化布局，以及支撐企業的專利訴訟、技術進出口、企業并購等方面的正確決策。科研機構。科研管理部門在科研資助方向、產學研結合模式、科技成果獎勵政策、科技成果轉化實施等方面的管理決策直接影響科技創新的效果。高校圖書館可以提供相應的事實依據，促進科研機構管理決策的科學化。
作者：王玲 李文蘭
[關鍵詞]信息融合 綜合集成研討廳 競爭情報系統
[分類號]G350
目前情報系統發展到互相交融的宏觀、復雜大系統階段，對情報循環提出了新的挑戰。對于競爭情報系統，情報源的采集和處理主要是采用數據倉庫、數據挖掘、分布式異構信息集成(Web semite、Agent、XML)等技術。，情報的分析主要是采用綜合集成研討廳或者傳統的戰略決策支持系統。由于企業競爭情報源具有異構、多來源、多層次、多類型、海量、不完備、質量差等特點，數據倉庫及數據挖掘的技術不能滿足復雜動態競爭決策對情報源較高的處理要求。因此，如何將這些情報信息源有效融合處理，以優化信息源質量和決策過程，是競爭情報系統迫切需要解決的問題。
1 企業競爭情報系統現狀分析
日前，各種競爭情報軟件實現了對競爭情報循環環節的不同程度的支持。比如：在情報規劃階段，提供關鍵情報課題及問題的框架(KIT／KIQ)以及支持團隊協同工作的管理平臺；在信息收集階段，使用自動搜索、分類、過濾、統計、自動摘要、文本挖掘以及對信息關系挖掘的技術；在情報決策階段，使用綜合集成研討廳、商務智能技術或者群體決策支持技術來支持戰略決策問題；在情報服務階段，使用自動推送技術等。總體而言，在競爭情報的采集和決策效率與質量方面存在明顯不足。
競爭情報采集系統大多是借助搜索引擎等檢索工具對互聯網上的信息進行自動收集和簡單分析，其檢索結果數量多而質量差，信息海量而知識貧乏。
多種信息源缺乏全面有效整合，加工難度很大。信息源具有異構、多來源、多層次、多類型、海量、不完備、質量差等特點。大多數系統雖然可以對結構化數據實現自動篩選等預處理，但對半結構化、非結構化、異構分布式數據不能有效加工。同時，這些多源信息往往沒有按照情報分析決策的要求進行分數據源、分特征、分決策層次進行預處理。并且由于主客觀條件的限制支持戰略決策的信息不可能采集完全，加上信息及信息處理本身具有灰色性和模糊性，影響了情報分析決策的效果。
情報分析決策以基于經驗判斷、定性分析、簡單統計的人工方式為主，而智能化情報分析技術仍處在摸索階段。以三庫為主的智能決策支持系統對企業中大量的動態、不確定的非結構化、半結構化問題束手無策，并且其針對競爭情報的適用性較差。而在一定程度上彌補該缺點的綜合集成研討廳采用的是基于數據倉庫的數據采集模式，并不能按照決策的需求對信息全方位、分層次地進行關聯和融合。
2 信息融合和綜合集成研討廳結合應用的原理及可行性分析
2.1信息融合的原理
信息融合(Information fusion)技術出現在20世紀70年代初期。早期的美國國防部定義數據融合“是對多源數據和信息進行自動探測、相聯、相關、評價和復合的多層次、多方面的處理過程”。之后，學者不再把數據源局限于傳感器的圖像處理，認為數據融合是為了提高所需信息的質量，而使用來自不同渠道的具有不同性質的數據的一系列方法、工具和手段。目前，信息融合的應用也從軍事拓展到醫療、航空、遙感、農業，經濟管理等各個領域，成為學術領域的研究熱點。雖然信息融合目前仍然缺乏明確一致的概念，但較為一致的理解是：信息融合是充分利用不同時空的信息資源，在一定準則下加以自動分析、綜合、支配和使用，獲得對被測對象的一致性解釋與描述，以完成所需的決策和估計任務，使系統獲得比它的各組成部分更優越的性能。由此可見，信息融合的內涵已經從早期的數據級融合與算法級融合發展成一種為“廣義的、面向決策優化的形式化框架”。
信息融合在本質上模仿人腦綜合處理復雜問題，利用統計決策、產生式規則、模糊邏輯、灰色理論、神經網絡、D―S證據理論等多種融合方法，對不同系統獲得的信息源進行全方位、多層次(數據層、特征級、決策層)的融合優化，實現多源信息的協調和性能優勢互補。因此，它可以增強處理不確定性信息的能力，降低推理的模糊程度，增強系統的容錯能力和自適應能力，彌補系統自身的不完善、不完全、不精確、不一致、不確定、未知信息等，最終提高系統的決策能力。
2.2信息融合和綜合集成研討廳結合應用的可行性分析
就情報處理的本質而言，情報數據融合涉及分布異構環境下的多元信息集及多道分析工序，信息之間有各種復雜的關聯，情報信息分析和決策也是復雜的、層次性的迭代過程，有時侯需要應用多種信息檢索途徑，并進行反復查找、分析、推理、演繹等才能獲得適合決策目的、優化的情報源。文獻所建立的智能情報采集模型恰恰證實了該論述，競爭情報智能采集過程，實質上是將情報采集與分析相混合的過程，其首先將企業內外部的原始信息源通過信息搜集和簡單處理轉變成初始信息源；對其進行分析、處理形成二次信息源，再利用數據挖掘、數據倉庫挖掘以及聯機分析(OLAP)等從中挖掘情報知識儲存在情報知識庫中，即形成三次信息源。從信息融合的角度看，這個過程是屬于信息融合的低層次融合――數據融合，還沒有上升至面向決策優化的、更高層次的系統級乃至思想級融合。由此可見，情報挖掘處理過程本身具有融合的要求。利用信息融合可以通過對與競爭決策關聯的、企業內外部的、多渠道、多性質的多源信息進行關聯、處理，去除冗余，克服歧義，提高情報源質量。
企業競爭情報系統呈現出復雜系統的特征，可以用定性到定量綜合集成的思想來解決。而競爭情報綜合集成研討廳正是基于這種思想，利用集成定量模型與專家經驗知識的智能決策技術等來解決復雜的半結構化、非結構化的決策問題，目前被認為是解決情報決策問題的較適合的技術框架。但競爭情報綜合集成研討廳所采用的基于數據倉庫的提供數據源模式不具備信息融合所具備的優化數據源的功能，因此借助信息融合技術。
如果將信息融合優化情報的采集和分析環節，并將其與情報綜合集成研討廳有機混合，則可以優化綜合研討廳的信息源，從而提高情報分析決策的有效性、準確性和可靠性。
3 基于信息融合和綜合集成研討廳的競爭情報系統框架模型
3.1系統需求分析
3.1.1企業競爭戰略決策的本質過程 競爭情報的本質屬性是為企業競爭戰略決策提供支持。面對高度競爭、動態變化的環境，企業競爭戰略決策的制定需要綜合考慮競爭對手、供應商、協作企業、內外部環境資源等多方面的因素，因而要求企業競爭情報系統能夠針對信息源的特點，實現全面的、不同層次的處理和智能決策。例如，我們要考慮某企業的某種產品市場細分的營銷策略，僅從企業內部多個信息系統(企業
資源計劃系統、計算機輔助制造／設計系統、財務等子系統)獲得的基于多維度(時間維、區域、產品)的市場銷售統計數據、產品價格情況、客戶情況等方面考慮是遠遠不夠的；還要考慮通過人際網絡和電子商務網站等獲得的競爭對手的營銷戰略目標與市場細分策略，乃至競爭對手的產品、多維度的市場銷售情況、價格、渠道等；還要考慮通過調研、咨詢中介、行業資訊網站等了解該產品的國際、國內整體價格統計數據、行業市場整體狀況、供應商狀況等，甚至還要考慮利用傳統調查工具以及在線網站的知識挖掘工具掌握客戶的群體和個體的消費傾向和愛好。而對上述因素下面還要進一步細分多個層次的關聯因素。顯然，這是一個多個系統的信息與數據的獲取、關聯、融合、優化、評估、決策的問題。
3.1.2系統的需求分析 由此可見，信息融合與綜合集成研討廳混合系統必須滿足以下支持戰略決策的需求：①信息融合系統能自動化、智能化地對企業內外部的分布式異構多源信息抽取、分類、存儲、挖掘、轉換、集成，并將其按照決策問題的層次采用一定的方法進行關聯、融合，為決策支持提供優化的信息源；②綜合集成研討廳通過Intranet／Intranet／Internet建立分布式數據庫、知識庫、模型庫、案例庫以及分布式資源共享技術、遠程協同技術實現資源共享，通過人工智能、專家系統、機器學習、群體決策支持系統等新技術與多領域專家知識、經驗的綜合集成，支持競爭情報的智能分析與決策；③信息融合與綜合研討廳混合的應用，可以對競爭情報規劃―情報采集―情報加工―情報分析―情報與共享的流程進行支持和優化。
3.2信息融合與綜合集成研討廳集成的原理
信息源包括企業內部信息源(企業資源管理系統ERP、客戶關系管理系統CRM、供應鏈管理系統SCM、知識管理系統KM、計算機輔助設計與制造系統CAD／CAM、內部人際網絡等)和外部信息源(競爭對手網站、行業網站、財經網站、咨詢專題網站、中介網站、外部人際網絡)等。依賴此信息源，信息融合系統的工作榧架分為三個層次。基于信息融合與綜合集成研討廳混合的企業競爭情報系統如圖1所示：
3.2.1數據融合層 依靠各種技術從分布異構信息源進行信息的采集，即初始采集和二次采集，使用人際網絡或者自動網絡信息采集技術，如搜索、網站監視、電子郵箱、自動摘引從Internet＼Intranet上獲取所需的情報，并對其進行自動標引、分類、過濾、去重、關聯、數據清理等處理、存儲。與此同時，還可以利用數據庫、數據庫挖掘和聯機分析技術對其進一步加工，挖掘出的情報知識(模式、規則等)存儲以備后序使用。上述信息按照主題形式存儲。
3.2.2特征融合層 從多個面向主題的數據庫中抽取信息、匯聚、抽象、提煉形成目標屬性信息子集，從中獲取特征，對其進行特征融合。例如，可以針對營銷價格策略的諸多價格特征(行業價格、客戶接受的價格、競爭對手的價格、生產價格等等)使用神經網絡和模糊邏輯對其預測、分類，再將局部結果融合優化、存儲。
3.2.3決策層融合 就信息融合的概念而言，該層次任務是采用灰色理論、模糊邏輯、D―S證據理論等決策級融合方法實現決策融合、決策及其可信度融合和概率融合，從而實現對決策過程優化。鑒于這個信息融合過程與綜合集成研討廳的決策仿真過程有密切的關聯，本文將兩者合并稱之為“決策級融合”。對于某個情報專題，決策專家運用競爭情報綜合集成研討廳所具有的分布式知識庫、模型庫、方法庫、決策用綜合數據庫(信息融合形成過程中的數據庫的集合)等資源以及專家系統、智能推理技術進行推理評估。但需要考慮不同信息源與不同決策專家的重要程度，故需要選用合適的決策級融合方法對其證據可信數進行修正、合成，將其用于決策方案的修正，從而達到多源多專家評估方案的優化，增加戰略決策的可行性。
3.3基于信息融合與綜合集成研討廳集成的情報系統結構
3.3.1系統結構 在功能需求分析的基礎上，建立應用于企業競爭情報的從定性到定量綜合集成的信息融合一綜合集成研討廳系統。借鑒OSI多層結構模型的思想，并結合開放式標準體系的特點，將該系統體系結構劃分為四個層次，即網絡通信層、基礎資源層、集成支持層、應用層，各層之間均通過應用程序API進行連接，如圖2所示：
基礎資源層主要指分布式數據資源層次，包括信息融合得到的決策數據庫，情報模板庫、知識庫、方法庫以及案例庫等。集成支持層包括情報模板管理系統、建模仿真系統，研討支持系統以及評估系統等。應用層包括環境監測與評估、競爭對手分析、危機預警、信息安全以及反競爭情報等。
3.3.2系統流程 該系統工作的流程是：①決策部門提出情報需求；②專家研討，提出假設，得到情報專題的定性知識；③把專家的假設從定性到定量進行轉化，即采用情報模板系統和群體專家意見一致性集結技術，將非結構化知識向結構化知識轉化；④利用決策用綜合數據庫、模型庫、知識庫、方法庫等集成的數據資源以及研討廳系統，通過系統仿真、建模等對專家意見論證；⑤情報產品發送。該流程的第三步以及第四步可以利用信息融合技術進行優化，最終使得基于多源異構信息和多專家決策的情報分析的可信度提升。
[關鍵詞]競爭情報 應用 國際競爭情報會議
[分類號]G350
1 引言
為了增進競爭情報從業人員的相互交流，分享競爭情報的解決方案和從業經驗，2011年4月6日至7日，德國競爭情報研究所(ICI：Institute of CompetitiveIntelligence)和法國普瓦捷高等商學院戰略情報工作室(Atelis：l’atelier d’intelligence stratgique del’escem)聯合主辦的“首屆國際競爭情報會議暨第四屆競爭情報歐洲論壇和第三屆競爭情報最佳實踐”在德國法蘭克福南部小鎮Bad Nauheim召開。筆者一行三人有幸作為該會第一次邀請的中國學者出席會議。
此次會議為期2天，分設4個平行會場，參會人員超過140人，共有50位來自德國、法國、中國、英國、美國、瑞士、巴西等超過20個國家和地區的競爭情報領域知名專家和學者作報告，其中包括德國競爭情報研究所所長Rainer Michaeli，法國Atelis和Escerm所長Henri Dou，中國北京大學中國競爭情報與競爭力研究中心主任謝新洲教授，英國德蒙福特大學Sheila Wright教授，美國Aurora WDC公司董事會主席Arik Johnson，德國Complexium公司CEO Grothe教授，巴西圣保羅計算機科學與工程學院院長Francisco Paletta等國際權威專家。報告內容涉及主題廣泛且具有較強的實踐性，主要有競爭情報方法與技術、競爭情報典型案例、競爭情報人才培養三大方面。
2 競爭情報的新方法及其應用
競爭情報方法對實現競爭情報價值增值至關重要，是競爭情報人員研究的重點方向，目的就是通過方法引進和方法創新，更大程度上增加競爭情報工作的附加值，從而使競爭情報幫助企業更好地應對競爭環境變化和競爭對手的挑戰。此次會議對競爭情報方法及其應用的關注尤為突出，根據方法應用的側重點不同，筆者將其歸納為情報獲取技術、競爭情報分析方法、Web2.0環境下競爭情報的開展、競爭情報軟件工具4個方面，并分別予以論述，從而揭示國際競爭情報界在方法研究方面的最新進展。
2.1 情報獲取技術
可擴展商業報告語言(extensible business reportinglanguage，XBRL)是一種基于XML的標記語言，用于商業和財務信息的定義和交換。XBRL通過制定標簽，將財務數據轉換為機器可讀并且可分析的數據格式，因此，將競爭情報中財務數據的分析大大簡化。Do―minik Ditter等介紹了哪些信息可以從XBRL中獲取，并且詳細介紹了如何利用XBRL從財務報表中抽取情報。
通過接觸競爭對手的人、物、活動進行競爭情報的搜集，一直是競爭情報獲取的重要手段。Andreas Ves―per詳細分析了如何通過參加交易會獲取競爭情報，即交易會情報(TCI：trade show and conference intelli―genee)。他認為要想收集對用戶有用的TCI，首先必須明確以下兩類人對TCI收集的意圖：TCI收集者需要明確他們此次TCI行動的目標，可以通過頭腦風暴等方式來確立；同時，需要弄清楚上司或客戶對此次情報結果有何期待以及他們更喜歡什么樣的TCI，前者如情報的可用性、可靠性、可行動性、及時性等，后者如參會成本低以及交易會的規模與檔次等。其次，還必須清楚此次交易會的參與者分別有誰，并以競爭對手、供應商、競爭對手的供應商、一般客戶、競爭對手客戶、公司未來員工、財政分析師、行業分析師、政客、新聞傳媒等進行歸類。經過前期TCI目標確立和參與對象列類等信息初步整理后，TCI收集進入了關鍵情報課題(KITs)分類階段，包括此次TCI行動的重要性及使命、行動的難度、時間要求、服務對象、資源收集類型與任務等KITs類別。至此，TCI行動即將開始。Andreas Vesper圍繞TCI情報行動全過程提出了TCI項目的三階段模型(見圖1)，并結合一個人際網絡情報(HU.MINT：human intelligence)項目，對TCI進行了案例分析。
專利作為一種技術創新的載體，由于其具有技術情報、法律情報、經濟情報、戰略情報等情報用途，一直是競爭情報的重要來源。專利成為此次會議關注的重點內容之一，Carsten Deus詳細解讀了專利的競爭情報價值，通過兩個案例分別介紹了如何利用專利信息來識別技術發展趨勢情報及發明者個人行為預測情報等專利情報分析方法。
如果說XBRL、交易會情報及專利情報分析是傳統情報獲取方法的進一步應用，那么此次會議中提到的感官營銷情報(sensory marketing intelligence)則是一種有別于傳統方法的嶄新的情報獲取方法。Luis Ma―dureira著眼于第三代營銷策略，以感官營銷理論和感官營銷模型為基礎，提出了感官營銷情報。他認為競爭情報包括客戶競爭情報、市場競爭情報以及競爭對手情報三種類型，而感官情報是一種隸屬于市場情報的新的競爭情報范式。感官情報主要是根據人的視角、聽覺、嗅覺、味覺以及觸覺對不同類型情報的敏感程度來劃分情報工作任務，如手機產品要想戰勝競爭對手獲得更多客戶，就要從手機的聽覺功能方面進行有針對性的情報收集與分析，從而使企業在營銷中立于不敗之地。
2.2 競爭情報分析方法
情報分析是競爭情報的核心，是實現信息向情報轉變的關鍵，競爭情報分析方法歷來是競爭情報從業人員研究的重點，此次會議充分體現了這一點。AfikJohnson從事物進化發展的過程引入了競爭情報分析方法的進化過程，指出商業趨勢的不斷發展是推動情報發展的主要動力，并分析了情報2.O的概念及其未來發展的方向。
此次會議的報告內容都十分強調方法的應用和創新，其中以新方法介紹為主要內容的報告，其主題主要涉及復雜環境和海量信息環境中的競爭情報分析、潛在情報對象的識別和分析方法、競爭活動模擬方法等方面。
2.2.1 復雜環境中的競爭情報分析和協同工作方法
隨著國際化程度的不斷提高，企業所面臨的競爭環境越來越復雜多變，競爭情報從業人員必須考慮比以往更多的競爭要素，以保證企業在競爭中隨時占據優勢地位。Marco Benkert通過對國際項目的復雜性進行分析，從項目參與人員所屬國別的文化、項目利益相關方形成的關系網絡等角度，對項目所處的環境進行微觀分解，并運用SWOT方法，給出了一張有關因素對項
目影響的魚骨圖(見圖2)，從而分析得到了一整套用于復雜國際項目中實施競爭情報的方法。
面對復雜的競爭環境，競爭情報工作已經不是一個或者幾個人就可以完成的，通常需要一個具有一定規模的團隊，同時還需要借助一定的外腦才能夠勝任，隨之而來的問題便是如何將這些人進行有效組織和協同工作的問題。Victor Odumuyiwa對此進行了深入的研究，通過一個由協同小組構建、問題理解分享、成員知識交換、小組認識與共識和人員分配構成的協同金字塔(見圖3)，并使用協同工具，完成大型、復雜的競爭情報項目。
知識管理和競爭情報有著極其密切的關系，知識管理也已經成為競爭情報工作和研究中一個重要部分，越是復雜的競爭環境越是要求知識管理和競爭情報的緊密結合。會上很多競爭情報人員也談及了知識管理的相關問題。Anna Lezon Riviere和Philippe Kislin對復雜環境中的信息構成和知識管理的需求進行了深入的分析，提出了知識管理的多個維度，包括文檔管理、信息共享、知識生成等方面，并對知識管理中的評估和反饋進行了探討，以此分析了知識管理在復雜環境中的決策支持作用。
當前借助Web及日益發達的移動技術，各種社交工具與社交網絡日益興盛，Martin Grothe認為在這種社交網絡中往往蘊含著一個更加“真實的世界”(realworld)，面對社交網絡制造出來的龐雜信息，競爭情報從業者將無可避免地需要花更多精力從事社會媒體分析(social media analysis)。他將社會媒體分析的對象和范圍概括為市場洞察、企業社交洞察和業主洞察三個維度，并對當前具備社交媒體分析的相關工具或解決方案進行了介紹和總結。
2.2，2 潛在情報要素的識別方 法顯性情報由于其可獲取性，已經越來越難以適應當前經濟和社會的發展，怎樣通過已知的信息去獲取未知的情報，從而盡早制定應對策略，及時做出正確的決策，已經成為企業競爭情報人員關注的焦點。Ralf Anders從潛在競爭者的定義入手，對潛在競爭者的特征和可能采取的行動進行了深入分析，提出一個通過持續的市場監測來發現潛在競爭者的監控框架。Barbara Borasca和CarlaVavassori詳細介紹了如何使用招標信息和合同文件來識別潛在客戶、未來技術、潛在市場以及市場和競爭趨勢等競爭課題。
Klause Henzelbecker則將該問題抽象出來，通過分析一個由已知和未知構成的矩陣，分析了如何應對商業情報的終極挑戰――unknown unknowns。KlauseHenzelbecker通過黑天鵝的發現等實例，分析了依靠領域專家的決策所固有的缺陷以及管理中的盲點，從概念模型和具體方法兩個角度介紹了如何應對戰略計劃制定過程中的unknown unknowns。
2.2.3 競爭情報實戰模擬方法 戰爭模擬能夠有效檢驗軍隊戰略和策略的有效性，同時可以降低成本，特別是在IT技術的幫助下，戰爭模擬已經廣泛應用于軍隊的演習和訓練中。如果在競爭情報中引入有效的模擬方法，那么潛在情報要素的識別就可以更加簡單、高效，同時會有效降低競爭情報工作的成本。“競爭情報作戰室”、“戰爭游戲”等競爭情報中的動態分析方法，在國內外已有研究和應用，然而怎樣將模擬的結果通過更加直觀的方式進行展現，卻鮮有涉及。StephaneGoria通過對比分析市場戰爭和軍事戰爭的特點，識別出商業戰爭的戰場，以此為基礎詳細設計了一個可操作的模擬步驟：目標消費者選擇――消費者經驗行為的過程分解――消費者興趣參數確立――信息收集――對抗者及地圖繪制――對抗者在地圖中對號入座――行動方案，并以Nintedo和Sony的家庭視頻游戲機為例，模擬了二者競爭的發展。
2.3 Web2.0環境下的競爭情報
Web2.0的飛速發展，使互聯網的終端用戶由信息的接受者轉換成了接收者與提供者雙重角色，這種變化為競爭情報提供了新的機會，無論是對于情報獲取還是人際網絡情報的實施，都提供了新思路。Web2.0也因此成為會議討論的一個熱點話題，包括Web2.0在企業競爭情報中的具體應用，如何將Web2.0嵌入到競爭情報流程以及怎樣使用Web2.0從互聯網中獲取一手數據等主題。
Alcatel―Lucent公司的Alexandra Nelles通過其親身的競爭情報服務實踐觀察與體會，認為要想最大限度地發揮競爭情報工作效能，曾經彼此獨立承擔一部分競爭情報工作的各部門，應圍繞企業最核心任務加強彼此的交流協作，并以Alcatel―Lucent為例介紹了該公司是如何使用YAMMER、ENGAGE等Web2.0工具建立全球社交網絡，從而開展競爭情報工作的。Luc Quoniam則從競爭情報整體流程的視角，分析了Web2.0給競爭情報帶來的變化，其中包括Web2.0為競爭情報帶來了較之以往更加龐雜的信息，給競爭情報的信息處理能力提出了巨大挑戰，同時，信息源的進一步增多也為競爭情報工作帶來了機遇，Web2.0無疑將成為競爭情報工作的一大重要工具。
作為競爭情報的一個主要來源，互聯網一直備受競爭情報從業人員的關注，然而從互聯網獲取的數據往往以二手數據為主，而“用戶產生內容”是Web2.0的主要特征之一，因此，Web2.0的出現，特別是twitter等微博產品的出現，使互聯網成為了一手數據的重要來源之一。Dominika Dabrowska通過分析一手數據定義以及來源的不同，結合Web2.0的特點，詳細分析了從互聯網獲取一手數據的方法以及信息質量評估等問題。
2.4 競爭情報軟件工具
隨著信息技術的發展，競爭情報軟件已經成為競爭情報系統和競爭情報工作流程的載體，軟件的性能和效率等已經成為制約企業競爭情報工作的重要工具因素。與會人員展示了當前最為先進的競爭情報分析軟件，通過分析這些軟件的功能可以看出，當前競爭情報軟件的發展呈現以下趨勢：
2.4.1 軟件供應商的服務方式正在從提供軟件到提供解決方案轉變競爭情報工作涉及情報搜集、清理、分析、上報等多個環節，對效率和實效性的要求越來越高。Stephanie Paulutt深入分析了當前競爭情報工作中面臨的挑戰，即國際環境日趨復雜化和對情報產品的實時性要求越來越高，競爭情報軟件供應商為了適應需求環境的變化，由過去提供軟件逐步轉化為提供全方位的解決方案。他詳細介紹了Lexis Nexis的競爭情報解決方案，即相關產品覆蓋情報監測、趨勢分析、新聞提醒和研究報告等，這些方案必須結合企業具體實踐并全面滲透到企業的競爭情報工作中，方能發揮最大效用。
2.4.2 軟件具備更高的協作性 競爭情報工作已經不是一個部門和少數人能夠完成的工作，它已經滲透到了企業的多個部門，這就要求來自不同部門、不同背
景、對競爭情報有著不同理解的人共同參與到競爭情報的工作中，因此，多角色、多軟件共同作業成為了競爭情報工作新的特性，多角色的協同工作成為了競爭情報軟件必備的一項功能。Martin Grothe在此次會議中對協同軟件在競爭情報中的角色進行了深入的分析，就如何通過協同軟件構建信息流，并以信息流為依據，確定競爭情報協同工作中的角色，進而通過激發不同角色的意見，共同完成競爭情報的任務這一全過程給予了全面深入的剖析。
競爭情報工作的復雜性和協作性也決定了并非單一的軟件就可以解決所有問題，在軟件工具繁多的情況下，同時出于應用成本的考慮，如何選擇最適合自己的軟件工具就成為競爭情報從業人員必須要面對的問題。在此次會議中，特別安排了專家論壇來探討這一問題，在Franck Mathot的主持下，Muriel S6m6n6ri、Aur61ien Blaha和Luc Quoniam分別就如何構建軟件工具評價指標、怎樣整合軟件工具以達到最優的分析效果、針對特定競爭情報目標不同軟件工具的協同工作等問題進行了探討，為競爭情報工作中解決實際問題提供了很好的借鑒。
2.4.3 軟件確保情報的時效性并具備預測功能 超前性是情報的基本特征之一，隨著經濟社會的發展，對超前性情報的需求日益強烈，一方面要求競爭情報工作能夠實時反映當前競爭態勢的變化，另一方面要求競爭情報工作能夠實現有效的預測和預警，因此，完善的競爭情報軟件必須滿足這兩方面的要求。Alexander Stumpfegger、Alain Beauvieux等介紹了如何利用語義分析技術進行社會化網絡分析，并對互聯網進行監控，進而實時有效地監控媒體的信息，以便對公眾觀點和自身形象做出及時的反應，同時對企業面臨的安全、威脅和風險進行評估、預測和預警。王強則介紹了其所在研究所開發的一種基于情感分析和觀點挖掘的口碑分析系統，對該系統涉及的技術問題進行了詳盡的分析和論述，并以汽車產業分析為例，演示了如何應用該系統對產業競爭力進行評估和預測。
3 競爭情報典型案例
競爭情報按照服務對象的范圍，可以分為國家及區域競爭情報、產業競爭情報和企業競爭情報，此次會議中競爭情報典型案例覆蓋了國家、產業和企業三個方面。
3.1 國家及區域競爭情報
中國經濟的發展早已被各個國家所關注，中國的競爭情報研究和應用也引起了與會代表的濃厚興趣。謝新洲作為國內較早開展競爭情報研究和實踐工作的學者，應邀在此次會議中就中國競爭情報學術研究、企業競爭情報應用、中國競爭情報人才培養以及未來發展進行了深入細致的介紹，并在會議采訪中就中歐競爭情報的特點進行了比較分析，認為中國與歐洲競爭情報發展的最大區別在于，中國競爭情報理論更加活躍，而歐洲競爭情報研究則更加注重應用。
歐盟在國際經濟發展中占據著重要的作用，但是自2008年金融危機以來，希臘、葡萄牙等歐盟國家債務危機頻發，歐盟經濟復蘇的步伐一度受到重重阻礙。Jean―Marie Rousseau在報告中指出要想戰勝歐洲這些年的經濟不景氣，創造有利于經濟復蘇和可持續發展的有利環境刻不容緩，而良好環境的創造離不開對歐洲自身發展所存在的弱勢進行準確識別，科技強大固然重要，但提高區域建設者――人的知識創新意識和態度對歐洲來說更重要，人們在這方面的缺乏主要體現為：對區域相宜性與地域認同的“漠視”(neglec―ting)；“逃避”(evading)某些聰明的人，彼此缺少交互；對外來知識的“抗拒”(grudging)等。促進歐洲經濟的復蘇，需要在克服這些問題的基礎上建立一個有利于彼此之間進一步融合的“知識生態圈”(knowledge eeo―system)。Henri Dou基于Henry Etzkowiz和MarinaRanga的三雙螺旋(triple helix twins)：大學――產業――政府的創新三螺旋和大學――政府――大眾的可持續發展三螺旋思想，闡述了面向中小企業競爭池(poles of competitiveness)的概念，認為競爭池的組織、管理、池內成員間的利益協調及信息共享互換等是競爭池成功運作所要解決的主要問題，處理好這些問題從而為中小企業的創新與持續發展服務是競爭池的最主要使命所在。他指出目前中小企業的融合協作并不成功，其關鍵在于不同利益方之間對信息共享存在疑慮，擔心關鍵信息被別有用心的協作者甚至是對手利用，在這種情況下，大學、研究所、科技型圖書館應在競爭池中發揮第三方的規范與調和作用。
3.2 產業競爭情報實踐
產業競爭情報是近幾年頗受關注的研究領域，是以提升一個國家或地區某特定產業整體競爭優勢為目的的，關于產業競爭環境的動態性、應對性情報。從此次會議產業競爭情報相關的報告主題來看，針對新興行業、新興市場的情報工作是頗受關注的產業競爭情報實踐領域。
Stefan Zwerenz將競爭情報研究的對象鎖定在一般意義上的新興企業，提出了支持新興企業獲取市場競爭優勢的競爭情報服務四步驟：①首先必須借助實實在在的案例，明確競爭情報對創造和保持新興企業競爭優勢(competitive advantage，簡稱CA)的方式和手段；②要確定競爭情報在何種層次何種維度(是整個企業層面，還是企業的商業業務層面，或是某項或某些具體功能層面)發揮這一作用；③將競爭情報在某一維度創造并保持企業CA的作用和影響進行顯性化表達；④基于競爭情報工作過程及相應的產出結果構建作用于新興企業CA的競爭情報服務框架。Birk Froh―berger則將視角聚焦在特定的新興行業――太陽能行業，通過分析太陽能行業的復雜性和特征，論述了競爭情報在太陽能行業中的重要作用。
3.3 企業競爭情報案例
企業是競爭情報服務的主要對象，此次會議有大量的企業競爭情報實踐案例可供參考，很多內容融合在競爭情報方法的報告中。除此之外，典型的企業競爭情報案例包括對瑞士電信公司競爭情報應用的分析，法國知名鏡片生產廠家――Essilor International技術競爭情報開展情況的分析報告，以及怎樣促使非競爭情報人員參加競爭情報工作中的研究。
Sandra Schliek和Sheila Wright通過構建指標體系，應用問卷調查和深入訪談的方法，對瑞士電信公司競爭情報應用進行了深入的案例分析，提供了瑞士電信行業的競爭情報態勢，展現了瑞士電信公司在決策制定過程中如何使用競爭情報信息，以及瑞士電信公司2006―2010年5年間競爭情報工作的變化及其主要驅動要素，其研究思路和研究方法對于競爭情報研究人員有很好的借鑒意義。Muriel S6m6n6ri分析了Essilor International公司開展的技術競爭情報項目“Eye Watch”，介紹了該項目如何幫助公司發現創新機
會，監控外部環境，發展國際合作網絡并進行信息共享，并對項目實施的效果進行了評估，其行動框架可以為高科技企業的技術創新和國際合作中的情報工作提供參考。
競爭情報的有效開展離不開企業高層領導的支持和各個部門的參與，然而，實際工作中仍然存在競爭情報部門規模較小、競爭情報工作與其他工作相互脫離以及競爭情報工作缺乏擁護和支持等問題，因此如何擴大競爭情報的權責范圍，讓企業中更多的非競爭情報人員參與到競爭情報的工作中，成了競爭情報工作是否能夠有效推進的關鍵。Michael Neugarten以Fuld的信息交換法則為理論基礎，以怎樣通過售后服務進行競爭情報為例，闡釋了如何來提高非競爭情報人員的競爭情報意識，從而讓公司中不同的部門人員參與到競爭情報工作中，共同推進競爭情報工作的開展，為企業的戰略決策提供更加豐富、詳實的競爭情報。
4 競爭情報人才培養
競爭情報人才的培養，一直是競爭情報的核心內容。在此次會議中，競爭情報的人才培養同樣是與會代表討論的一個焦點，因為培訓本身就是此次會議的主要目的之一。
4.1 競爭情報職業生涯規劃
隨著競爭情報從業人員的專業化和職業化，競爭情報從業人員職業定位、遠景目標、階段目標、路徑設計、評估與行動方案等職業生涯規劃是競爭情報從業人員和管理人員不可忽視的問題。此次會議安排了專家論壇對此問題進行了探討，Rainer Michaeli與其他幾位專家通過高校研究生教育和職業培訓的對比、競爭情報資質認證、人力資源管理中的競爭情報職業規劃以及競爭情報技能要求等幾個方面討論了如何構建競爭情報的職業生涯。
4.2 競爭情報項目演講
情報傳遞是競爭情報工作流程中的最后一個環節，這個環節處理的好壞關系到競爭情報產品能否發揮其應有的功效。通過生動、有吸引力的演講，將競爭情報工作的成果向用戶進行展現，是競爭情報從業人員必備的素質。此次會議安排了專家論壇，就這一主題進行研討，Martin Ainsworth等專家一起探討了怎樣在競爭情報的報告中用講述故事等方式進行匯報，什么類型的敘事方式更容易被接受以及在陳述過程中有哪些技巧等，在細節上對競爭情報從業人員在項目匯報中的表達和提高進行了培訓。
5 小結
關鍵詞：情報學；研究；新探
一 情報學的歷史演進與回顧
情報學的發展經歷了3個主要階段：20世紀40年末前的萌芽階段，20世紀40年代末到60年代初的產生階段·20世紀60年代以后的發展階段。第一階段中。情報學處于一種萌芽狀態．它沒有被正式作為一門學科提出來，其活動的表現形式是圖書館學，文獻學。第二階段是情報學的產生階段，情報學的產生有3個前提條件：文獻學，信息論和計算機。文獻學的研究對象是文獻及其規律以及如何組織利用文獻的方法。文獻學產生于20世紀初的30年代，當時已初步形成了完整的理論體系。在情報學產生之前，情報學的功能是通過文獻學來發揮的。第三階段是情報學的發展階段，20世紀60年代初到70年代末，情報學作為一門學科被正式提出來，其內容得到迅速的發展。首先表現在對情報學的研究課題以及現象的認識上．這一認識基于2 0世紀3 O年代的文獻學，并發展了文獻學、文獻計量學等理論。其次是情報檢索理論向定向定量階段發展．各種情報檢索理論在數學理論的支持下發展起來．從而導致各種情報檢索系統的發展。再次是情報現象的經濟研究，即把情報當作一種資源、一個經濟要素、來確定社會中情報產業的比重和商品中情報量的比重，從而反過來確立情報的社會價值．經濟價值。最后是情報學基礎理論的發展，在這個階段．情報學的理論方面發展起來．擴充為理論研究和應用研究。
從情報學發展的歷史可以看出．作為一門科學學科的情報學是存在的，它是對情報現象及其規律的研究，同時它研究情報的產生、組織，篩選、管理和利用的規律。
二 情報學理論的建立與發展
根據信息、知識、情報三者之間的邏輯關系，情報是一種信息．但又不等于信息。對信息概念的研究，并不能代替對情報概念的研究。情報是信息社會中人們進行科學交流活動的產物，它是物質客觀存在的動態反映記錄。情報概念隨著人們科學交流活動擴展而不斷深化。情報現象與科學研究的發展密切相關。當科學研究還是著名科學家個人或其小團體進行創造和研究的園地時，人們的情報需要量并不大．一般通過個人交流和個人閱讀就可以滿足。而當科學研究以集體工作方式進行時．研究領域和研究成果便迅速擴展，研究的承接性與系統性更加增強，人們對情報的需要量明顯加大，單靠研究者個人力量，則無法滿足情報需求。因此．對密布于人們周圍的各種文獻上記錄的信息進行加工，并通過一定形式迅速傳遞，便成為人們之間進行交流的必不可少的中間環節。這就是情報工作。結論是：。情報現象是隨著文獻信息的產生而出現，因此，情報的本質是文獻信息”。這一情報學理論建立的根據有以下幾個方面：第一，人們對情報的需求即為對文獻信息的需要。科學研究中遇到的是各種自然的、社會的信息，通過人腦的思維進行分析和綜合后．將這些信息系統地記錄下來，便形成了知識。知識本身就是經過加工了的系統化了的信息。當知識以各種物質材料為載體記錄下來時，就成為文獻信息(如紙質圖書、磁性材科、膠片、影碟、光碟等)。這些我們將它們統稱為情報。第二，情報研究與分析都是以文獻中的信息量為基礎的，可見，情報是以文獻信息為主體的，因此情報即為文獻信息。第三，以前我們給情報定義時，總是強調它的信息特征，文獻信息概念更是如此。文獻信息是一個籠統的概念，在其貯存與交流活動中，這些信息以概念、公式、數據、實例等知識單元的形式出現，這些知識單元就被稱作情報的信息形式。因此，情報是指各種獨立的知識單元形式的文獻信息。即情報學是科學交流活動發展的產物。隨著社會的進步，科學的發展，情報工作得以迅速發展和進步。
三 情報的搜集、分析，與加工
追根溯源可以發現情報學是建立在部分傳統圖書館工作一書目服務，參考咨詢、圖書宣傳等基礎之上。情報學又由于融合了通信理論、電腦、傳播學、數學等現代科學知識，因此發展非常迅速。范圍不斷擴大。
(一)情報搜集。這一領域的研究對象主要是情報源。情報獲得的渠道，即從哪里得到文獻信息的問題。很顯然貯存于圖書館的紙質文獻、散落在各處的文件．打印稿、草稿、筆記、圖片以及電腦網絡等信息，都是重要的情報源。在情報搜集的過程中，還會遇到其它各種不同的文獻形式．如視聽型的、光磁型的等等。結合信息交流的實際情況，正確分析情報載體轉化的規律，在情報搜集過程中，采取與之相適應的搜集策略為最佳途徑。
(二)情報的分析。在情報搜集的基礎上，對文獻信息進行去偽存真、去劣存精的邏輯思維過程。但分析必須出自對情報源和情報用戶的深入了解，只有深入了解才能確定情報的利用價值和加工價值。同時，只有深入了解情報用戶的情況，才能知道什么情報為什么人所需，從而有針對性地搜集與提供情報。情報分析的過程，實質上是對信息的屬性進行定性分析，情報分析的結果。對加工深度、情報質量影響非常大。由此看來，情報人員進行情報分析時．要具備對學科知識的了解能力、分析能力和提示標引文獻的能力等等。
(三)情報的加工。它包括三個方面：其一。報導方式(如題錄、索引、文摘，綜述等)。其二，引得深度，即情報產品所具有的檢索途徑數(如主題詞、分類、關鍵詞、公式、著者等)，其三，標引深度(可標引幾個主題詞、涉及幾個類目、類目的級位等)。在情報分析之后，還應當以簡明的方式把文獻中的信息用標引的方式表達出來并集中起來，使情報用戶能直截了當地獲取信息。
四 情報推銷策略與推銷
【關鍵詞】管道完整性管理 科技情報 原則 流程
1 建立完整性管理科技情報體系的意義
對在役油氣管道進行完整性管理是當前世界各大管道公司普遍采取的一項新的管理措施，也是目前世界公認的管道安全管理模式。管道完整性管理是對所有影響管道完整性的因素進行綜合的、一體化的管理，通過對管道運營中不斷變化的風險因素進行識別和評價，制定相應的風險控制對策，不斷改善識別到的不利影響因素，并對相應的安全維護活動做出調整，從而將管道運營的風險水平控制在合理的、可接受的范圍內，使管道始終處于安全可靠的工作狀況，達到持續改進、減少和預防事故的發生、經濟合理地保證管道安全運行的目的。而完整性管理活動中對各式各樣信息的需求及其相關行為的集合則構成了完整性管理技術的情報需求。管道企業在制定和實施油氣管道完整性管理發展戰略時需要對國內外同行業的各方面情況進行全面了解和掌握，涉及到管道新技術、新方法及管道完整性管理未來研究方向的各項戰略決策必須以雄厚的情報資源為依托。這都要求我們必須及時準確地占有大量情報，做到“知已知彼”。當前，科技情報的需求是多方面、多角度、多層次的。研究和了解未來完整性管理發展趨勢，建立科技情報體系是完整性管理工作質量的保障。
2 建立完整性管理科技情報體系應遵循的原則
各行業一直將建立科技情報體系作為提升某一領域的管理水平和技術水平的重中之重，并將其作為決定企業成敗的戰略決策基礎。油氣資源作為一個國家非可再生的戰略資源，其物流管理必須考慮油氣管道完整性管理自身的特點和要素，所以在建立科技情報體系時應遵守以下4項原則。
2.1 客觀性原則
情報搜集的指標系統必須符合油氣管道企業的實際情況，一切從實際出發，不能主觀臆測，每項指標都必須具有實施的可行性，避免出現過分理想的指標。
2.2 可操作性原則
用于建立科技情報體系的各項指標必須是可操作的。每項指標都有明確的內涵和外延。并且可以進行實際觀察和測量。依據操作數據和定量分析，可以得出明確結論，難于操作的指標應盡量不考慮。
2.3 導向性原則
構成情報體系的指標系統必須指向管道完整性管理未來發展的目標和趨勢，選擇哪些指標，舍棄哪些指標的判斷依據就是能否對完整性管理的發展起到指導方向的作用。2.4 目的性原則
情報搜集的指標體系必須與企業未來發展方向和戰略決策的目標相一致。指標系統中的各級、各類、各層指標及其權重必須能全面、完整、充分、準確的體現油氣管道完整性管理所要達到的目的。
建立科技情報體系必然帶有對抗性，要求在對方不協助，甚至是反對的情況下，去了解、分析同行業各類對手，目的是最終戰勝競爭對手。當然，情報體系的建立必須是正當的、合法的，要強調職業道德，并符合有關法律法規的要求。情報體系建立的基礎和素材是各式各樣的信息，占有、分析、研究各式各樣的信息，最終就能發現并找到很有價值的情報信息。根據統計分析，在企業想要得到的競爭情報中，約有95%都可以通過合法的、符合道德規范的途徑獲得。
3 情報體系建立的流程
一個完整的完整性管理科技情報體系建立可以分為以下五個環節：
3.1 確定目標
根據國內外實際情況、管道科技發展動態和管道企業的戰略目標確定需要監測的目標指標。
3.2 收集數據
通過正當渠道收集數據。情報收集手段包括兩種：一是收集公開的數據；包括行業協會、政府機構、咨詢公司等提供的數據，同時也包括收集在報紙、雜志、電視廣播、門戶網頁、產品傳單中涉及同行業的數據。其中競爭對手自己印制的介紹材料和競爭對手的報紙往往是非常重要而又容易被忽略的信息來源；二是收集非公開數據，包括對競爭對手進行觀察、測量，以及同競爭對手的員工進行交談。收集非公開的數據要注意是否合法，并合乎道德標準。
3.3 分析情報
以系統的數據分析勾勒出未來國內外管道完整性管理的現狀和發展趨勢。應該是基于對戰略的考慮，而不是毫無意義的數字計算，通過對情報的分析應該得出具體的行動方案、計劃和目標，并且通過長期監測來確保準確實施。
3.4 情報傳遞
將分析結果傳達給公司高級管理層和各職能部門，以此作為公司制定未來戰略或遠景規劃的依據。3.5 管理系統
對建立整個科技情報體系的相關流程進行系統化、規范化管理，并根據情報的需求以及市場環境的變動對系統進行及時調整、優化。
3.5.1系統內容
系統應包含數據信息層、知識層、決策層、執行層。其中數據信息層主要包括一手信息源（本地與全球涉及管道運營技術的信息）、二手信息源（業務合作伙伴、公開信息等）；知識層包括信息采集系統、核心數據庫以及情報人員與需求產生者、方案制定者之間的互動、各類分析系統等，其核心要素是情報人員與需求方及決策方的互動效果；決策層包括對科技情報體系目標的設定、市場形式的分析、戰略制定；執行層則包括對系統運行效果的監測、計量和評估，并根據國內外市場環境的變動以及需求方、決策方的要求的變動而對情報體系進行相應的動態調整。
3.5.2系統基本功能
為提供有效服務，系統還應具有以下基本功能：
（1）搜集、整理和加工功能，即輸入功能。按照系統的目標和服務對象的需要，搜集情報資料，整理、加工成所需要的載體形式。
（2）存儲功能。將整理好的情報資料保存起來，同時將加工好的二次資料存儲在相應的載體中，例如機讀磁帶或光盤版等。
（3）檢索功能。工作人員按規定的方法或規則，從目錄、索引、文摘等載體中找到所需情報。情報資料可以采取人工傳統方式或者現代化技術手段（如計算機）來檢索。
（4）編輯出版功能，簡稱輸出功能。存儲的情報資料或數據，按系統的服務對象編輯成冊。例如，書本式文摘、索引、年鑒、數據手冊或其機讀形式。
（5）咨詢服務功能。為工作人員提供查找文獻資料的途徑和方法，以及解答情報業務等問題。
情報系統的建設是一項復雜的系統工程，一般需要經過系統分析、基本設計、詳細設計、系統調試、評價和運行等幾個階段。情報系統建成后，必須對其進行跟蹤觀察，不斷反饋用戶需求和意見，以便有效維護、保證系統正常運行。
4 科技情報人員應當具有綜合的素質
情報分析員指的是“以合法的手段收集、整理競爭對手的相關信息，通過分析研究，提升為競爭情報，直接或間接服務于企業決策的專業人員。”情報分析人員不僅要對原始情報資料進行鑒別、剔選、整理、存儲，而且還要根據企業情報內容的需要對企業宏觀環境進行正常性分析，根據要求對某些問題進行專門的分析和挖掘，從而為企業決策做出有價值的結論。這就要求一個優秀的完整性管理情報分析人員不僅應具有扎實的專業知識，而且應該是具備多學科知識的復合型人才和擁有出色的綜合能力，主要包括：油氣管道企業工作的經歷及相關的專業知識；一流的情報收集能力；優秀的情報分析處理能力；熟悉信息技術，特別是互聯網的知識和技能，掌握信息分析的理論和方法；良好的溝通交流能力及服務意識；較強的文字表達能力；主動的學習能力等。
5 結束語
學習并吸收國外著名油氣管道的先進經驗是國內管道企業提升自身管理水平和技術水平的關鍵，但在引進和吸收國外先進技術的同時，國內管道企業更應注重思想方法的汲取。技術的引進是一時的，況且國外企業也不可能把最先進的技術轉讓給中國的企業；而只有吸收先進的思想方法，才能使中國的油氣管道運營商真正擁有競爭優勢，打破國外公司的技術壁壘。因此，建立科技情報體系對國內管道企業而言是大有裨益的。
情報是當今企業運作中繼資金、技術、人才之后的第四大資源。對于管道企業來說，外部環境中的任何變化，包括技術的、經濟的以及政治的因素，都可能對企業的利益乃至存在產生重大的影響，如果能通過早期的預警信號發現并預知這些可能的變化，就可以預先采取相應的措施，降低風險。隨著科技的日新月異，這種能力日益變的至關重要，管道企業只有勇于面對競爭并且采取有效的情報工作才能夠在未來的發展中保持領先。
參考文獻
