以知识管理为核心的信息平台规划书(doc 23页)

1、环保总局以知识管理为核心的信息平台规划建议书蓬天信息系统（北京）有限公司Prient Corporation1 环保信息网为什么需要知识管理？21.1什么是知识管理？(Knowledge Manage)21.2环保信息网为什么需要知识管理？32 环保信息网如何构造成功的知识管理？42.1 要对知识管理有正确的认识42.2要有科学的知识管理实施方法论42.3要对知识管理技术进行正确选择53 Prient公司针对环保信息网的知识管理解决方案63.1 目标63.2方案特点74 环保信息网知识管理平台整体系统拓扑图94.1 系统逻辑拓扑图94.2 各功能模块详细说明104.3 软件产品规划建议124.3.1系统软件逻辑拓扑图124.3.2 WEB应用服务器产品选型发展规划建议134.3.3 SilverStream产品的特色154.3.4 SilverStream ePortal的特性164.3.5 SilverStream与同类产品的性能比较174.3.6 SilverStream 应用服务器的硬件配置要求184.3.7其他软件产品选型发展规划建议195 项目管理19附录：Prient介绍2

2、1公司简介21公司能力21成功案例221 环保信息网为什么需要知识管理？ 1.1什么是知识管理？(Knowledge Manage)随着市场竞争的加剧和信息社会需求的发展，各行各业各领域都产生和存储了与其日常运做有关的，前所未有的大量数据，因此建立一个从大量数据中提取（检索、查询等）业务数据，并利用数学或智能的方法对其进行综合、分析、预测未来业务的变化趋势，在社会规划、企业发展、市场经营战略等重大问题上为领导提供决策支持的计算机系统就显得越来越重要了。这种需求既要求联机服务，又涉及大量用于决策的数据，因此仅仅靠联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求，其具体体现在三个方面：1历史数据量很大。2辅助决策信息涉及许多部门的数据，而不同系统的数据难以集成。3由于访问数据的能力不足，它对大量数据的访问性能明显下降。如此需要出现一种新的模式来处理这些浩瀚如烟的数据，这种从大量的事务型数据库中抽取数据，进行清理、转换、并按决策主题的需要进行重新组织后形成了一种特殊的数据存储模式，利用这种存储模式的数据再加上数据挖掘知识

3、发现等一系列数据分析手段来进行信息的管理和分析则被称为知识管理。1.2环保信息网为什么需要知识管理？随着社会进程的加快，整个资源的被过度利用，人口的快速增长，生存环境的恶化，环保问题就显得越来越重要，而这种迫切性也也越来越强。环保信息网正是在这一背景下直面困难和挑战，决心利用自己的拥有的丰富数据、技术优势和管理经验来为社会大众服务，为一些环保决策提供数据依据和科学论断。环保问题涉及面十分广泛，深入到整个生态系统的各个层次，其数据来源十分之广，也非常巨大，并且十分复杂。正如混沌论中所述，非洲的一只蝴蝶扇了一下翅膀，就有可能导致北美的一场风暴。可见这些数据之间同时又具有非常微妙复杂的内在联系，那么如何管理好这些数据，让它们发挥出巨大的社会效益，让我们的生存空间更加美好，则是我们需要解决的难题，同时也具有深远而重大的社会意义。而知识管理正是为这种局面提供的非常优秀的解决方法，它不仅能管理海量级的数据，并且能集成不同来源的数据，同时还可以对这些数据进行各种策略分析，甚至可以利用数据挖掘和知识发现的手段，自动获得各项数据之间的内在联系。所以对于环保这样具有大数据量，而数据来源又十分复杂的系统来说

4、，利用知识管理是当务之急。2 环保信息网如何构造成功的知识管理？2.1 要对知识管理有正确的认识 数据驱动而非技术驱动：知识管理的建设一定是以高效地完成用户的核心业务为目的，得到决策层和广大业务人员的支持并为他们服务，而不是为了上知识管理的技术而上知识管理。 过程而非项目：知识管理的建设一定是一个循环的过程，而不是为了想一次完成所有业务需求的项目。从建造某个目标特定的数据集市开始，逐步扩充数据仓库所包含的主题和范围，最后形成一个能够完全反映所有目标全貌的企业级知识管理系统。如下图所示，交互的过程即是获得数据来源的过程，然后对这些数据进行分析，得到分析结果应用于执行过程之中；那么在执行之后，必然会产生一定影响，而这影响又肯定会导致下一回的数据来源的不同，从而开始另一个循环，无休无止。所以这只能是一个过程，而不可能是一个建完之后就可以撒手不管的项目。 交互分析 执行 扩展性而非封闭性：构建知识管理的技术一定具有开放的体系结构，符合国际标准，这样在今后的扩展中可以保护以前的工作和投资。如果单纯追求一些指标而选择开放性较差的系统，是一种不明智的选择。 灵活性而非固定性：知识管理的使用者不论何时

5、何地都可以灵活的得到知识管理的信息支持，终端界面友好易用，信息形式可以按照用户的习惯和视角改变。 易维护性：知识管理的一般是大范围的企业级应用，整个系统一定是结构化的，易维护的系统。2.2要有科学的知识管理实施方法论成功的知识管理的实施需要决策者支持、需要必要的行业知识、还需要一整套科学的方法论和丰富的经验。如下图所示，主要包括以下几部分： 业务需求分析 (Business Requirement Analysis) 结构设计 (Architecture Design) 数据模型设计 (Data Model Design) 数据抽取映射转换逻辑设计 (Data ETL Logical Design) 数据抽取映射转换 (Data ETL) 前端逻辑设计 (Frond End Logical Design) 原型设计 (Prototype) 应用实现 (Application Implementation) 元数据定义 (Meta Data Define)2.3要对知识管理技术进行正确选择如前所述，知识管理涉及了许多复杂技术方面。如何根据用户的具体需求，选择最适合的工具和技术也是成功实施

6、知识管理的关键之一。例如，以下是知识管理技术的主要环节点： 数据存储的选择 元数据管理的选择 数据转换抽取映射工具的选择 前端灵活报表工具的选择3 Prient公司针对环保信息网的知识管理解决方案3.1 目标Prient公司提供一个以知识管理为核心的知识信息平台应用方案，该系统应实现以下目标： 以一个准确一致的数据仓库作为基础平台。 系统的数据来源于不同的领域如水、空气、噪声等，所以很重要的问题是如何以分析目标为中心，保证数据的一致性和整洁性、准确性。 提供强大的商业智能和分析处理能力。知识管理系统中包含大量有关环保的有用信息和潜在的有用信息，面对浩如烟海的知识信息，没有一个完善和智能的分析系统是不可想像的。系统为环保信息网提供数据挖掘和决策支持工具，使环保决策人员能方便得到最新最全面的数据知识解决方案，然后加以统一分析，甚至得到系统经过知识发现手段自动获得的分析报告。 对Internet的全面支持和统一的WEB访问风格随着Internet已成为沟通全球的重要手段，这一点变得至关重要。知识管理解决方案的用户，包括决策层人员和普通信息查询人员，都要求能随时随地访问环保网的应用程序。这种访

7、问应当通过Web浏览器来实现。 实现个性化社区服务，真正实现One to One的服务策略建立环保网的信息门户，可以将环保系统的所有应用和数据集成到一个信息管理平台之上，并以统一的Web用户界面提供给用户，使环保系统可以快速地建立对内部雇员、对Internet 用户的信息门户，而不管门户后面的信息如何异构、复杂。系统能向分布各处的用户提供高度个性化的信息，帮助用户管理、组织和查询与本系统相关的信息。而基于标准的个性化又能使成分或他们的内容对单独用户作出响应，呈现合适的内容和功能来匹配用户的外观和点击行为，真正做到One to One的服务策略。 以知识管理为核心的强大的知识信息平台由于后台是以干净、统一的数据组成的数据仓库为基础的知识管理核心平台，这就决定环保信息网的知识信息平台可以提供给决策层和普通信息查询人员真正个性化的产品和服务。 易维护、易扩展从系统角度出发，该系统应该易于维护，业务数据的变化（增、删、改）之后可以迅速得到反馈，数据仓库中心的数据应该同步变化；同时，应该易扩展，前端用户的增加或后台数据量的增加不应该影响系统的使用和性能。此外，对商业流程和数据应采用集中管理的办法

8、，这样可简化软件的部署、维护和升级工作。通过布署基于Internet应用节省大量成本。3.2方案特点 100%基于Web的应用 系统采用目前世界最先进的Web应用服务器的三层体系结构，完全支持目前企业级Web应用的标准J2EE。支持企业级的均衡负载（支持百万级的用户）、硬件级和会话级的失败恢复（高可靠性）、安全控制、对数据源的广泛连接以及对企业级应用的不可思议的快速开发。 Intranet和Internet 的完美结合利用B/S结构把Intranet和Internet紧密结合，把正确的信息以正确的格式在正确的时间让正确的人得到。 安全可靠的保障系统通过安全机制保证数据的机密性及完整性，保障业务的正常运转。系统可以提供的安全机制包括认证、角色分配、用户和组的特权、用户操作监督，与专门的Web安全服务器建立安全通道等。4 环保信息网知识管理平台整体系统拓扑图4.1 系统逻辑拓扑图从上图我们可以清晰的看到整个系统的总体构造图，最左边是系统的数据源，它是由不同的领域诸如水资源，空气质量，噪声情况等其他系统采集而构成的。但是由于这些数据来源十分复杂，各不相同，这就使得在原有数据上直接进行数据分析

9、，为决策层提供决策信息几乎成为不可能，但如果只是针对一方面作一部分的分析，则得不到由于他们内在关系而形成的一个整体的分析报告。针对这种情况，通常上我们是利用先进的计算机技术对他们进行抽取、清洗、转换之后存放到一个集中的数据仓库(Data Warehouse)中，然后按照不同的决策主题把他们归纳成为不同的数据集市（Data Mart）。通过对这些数据集市进行多维数据模型的转换形成一个一个的数据立方体，那么这些数据立方体与相对应的维组合起来就形成了各种不同的多维数据模型。然后针对这些多维数据模型，我们利用先进的数据挖掘(Data Mining)和知识管理(Knowledge Manager)手段进行数据分析，然后在利用各种展现工具在前端动态而又灵活地展现给最终用户。在前端我们有两种展现方式，一是基于Client/Server方式的EIS（Enterprise Information System）应用系统，一是基于WEB方式的灵活报表系统。4.2 各功能模块详细说明噪声指标数据采集水资源数据采集空气质量数据采集卫星通讯专业网环保信息知识管理平台数据模型管理数据清洗转换分析策略管理数据采集元数据管理关键指标KPI管理系统管

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