大数据技术的快速发展促进了科研方式的变革，基于数据紧密型的科研方式已经成为自科研经验方式、理论方式、计算机模拟方式之后的新的发展模式[1]。现阶段，海量的半结构化和非结构化数据给科研带来了巨大挑战，而且数据存储和共享功能缺乏合理性和有效性，这也给高校图书馆的服务模式造成不小的影响。在大数据时代，高校图书馆应该更加重视用户数据安全和服务质量，积极利用先进的数据分析和处理技术来提升高校图书馆服务的智能化和个性化，为高校图书馆的服务创新创造出有利条件[2]。高校图书馆应该借助大数据技术，充分了解用户的服务需求，并以满足用户的服务需求为目的开展相应的服务。
1 大数据时代高校图书馆开展嵌入式知识服务的内容
1.1 用户需求的分析
在大数据环境下，首先，高校图书馆可以收集和存储用户的基本信息，比如：用户的学历、年龄、科研成果、学习经历以及工作单位等信息，并详细记录用户的操作信息及检索、查询、收藏以及标识等操作行为，可以与用户查询资料的内容、学科类别以及相应用户权限进行关联，还可以收集用户具体的信息咨询、科技前沿以及参考导航等服务情境[3]。其次，高校图书馆可以分析海量?稻荩?利用基于语义网的技术来规范用户信息资源，并将其转换为能够被应用程序理解和直接调用的数据，从而可以更好地感知和预测用户行为。最后，高校图书馆利用用户数据作为决策依据，为用户制订当前目标、短期目标以及长期目标，并根据需求环境的变化动态分配硬件和软件资源，从而让高校图书馆的服务融入用户的科研活动中。
1.2 规律趋势的分析预测
针对某些行业或者学科进行全面收集信息资源时，在专业研究成果的基础上进行深入分析，比如对比、推理以及综合利用等科学分析手段，或参照专业学科发展规律，计量学发展规律等[4]。由于学科的知识特点和发展规律各不相同，因此需要运用多种分析和处理手段来构建不同的学科模型，从而能够准确地预测学科发展规律以及发展趋势。常见的预测方法有以下几种：①将大量文献内容进行数据统计，以归纳总结出文献的内在规律，比如齐普夫定律、洛特卡定律以及布拉德福定律等都是常见的基于文献内容的统计方式。②根据文献的发展规律和趋势来构建数学模型，可以达到预测文献发展规律的目的，比如普赖斯就专门构建了基于指数增长规律的数学模型。③将其他领域的数学规律和数学模型移植到文献发展的预测中，比如物理学中的半衰期规律、经济学中的人口增长规律以及生物学中的成长规律等。④依据模糊理论来搜集相似文献内容，存储在计算机中，并利用统计技术进行分析和对比数据，以此帮助科研人员挖掘数据关联性。
2 大数据分析与情报分析的共性
2.1 看重对数据的定量分析
数据作为最直观的资源，已经潜移默化地改变了分析决策的方式，如何有效地收集、筛选以及整理各种数据资源，并利用合理的方法来挖掘数据的潜在价值，已经成为评价一个组织是否具有竞争力的重要衡量方式。情报分析学科同样十分重视数据资源的应用，在情况分析研究的初期阶段，分析人员主要依靠人员的智力来分析少量数据现象，并从中归纳总结出情报分析的规律。随着科学技术的快速发展，学科之间的关联性和交叉性逐渐加强，学科知识的划分越细致，所涉及的内容也就越专业。目前，情报分析更多地依靠先进的信息处理技术，利用“机器学习”方式来挖掘数据、分析和统计相关联系，还可以利用定量化方式来关联基于关键字的词汇共现，其核心思路就是在计算能力的基础上利用人工分析判断数据联系。因此，利用数据来阐述问题已经成为情报分析的主要特点，在情报分析报告中利用数据、公式以及图表来说明理论的方式也充分体现了数据分析技术在情报分析领域的重要地位。
2.2 关注多源数据融合
大数据技术可以通过各种渠道，并利用各种收集手段来获取各种数据信息，在进行集中整理后，形成一种基于不同数据格式的统一处理方式，这种处理过程被称为多源数据处理融合技术[5]。一方面，可以通过不同用户和不同网络途径来获取同一个研究方向的内容；另一方面，根据信息数据的种类和用途的不同，比如：根据视频、音频及文本等方式进行分类，也可以根据结构化和非结构化等方式进行分类，同时也要考虑数据的异构性。需要注意的是，相同类型的数据也有可能分布在不同的站点，并由各自的数据供应商提供，如论文分析研究的数据来源就包括中国知网、维普及万方数据库等[6]。一般情况下，针对前沿领域进行情报分析时，只利用一种类型的数据是不够全面的，应该从其所涉及的期刊论文、图书资源、专利以及项目等收集有效信息，进行整合处理，这样才能够体现出该研究的整体特征。
3 嵌入式知识发现情报分析服务的重要环节
3.1 知识发现系统的利用
将文献分析方式与数据挖掘技术进行有机结合已经成为知识发现方面的热门研究内容，并且取得了可以直接应用的研究成果，这为嵌入式知识发现情报分析服务提供了重要的研究方式。不可否认，选择和使用合理的知识发现系统会提高信息数据的分析效果，其中比较有代表性的就是充分认识到知识发现系统的优势，评估数据分析结果与用户的契合程度，从而让数据分析服务的效果得到用户的认同。比如：一些基于知识发现的软件和系统比较适合大型结构化文献数据分析，可以根据结构化数据的特点分析出信息的特定发展规律[7]；还有一些基于主题和科研本身的知识发现模型，其可以利用文献资源之间的相关性挖掘有效信息，并对文献资料进行多角度分析，根据关联原则描述该学科领域的发展趋势图；另外还可以利用关联和非关联的知识发现方法，再结合相关语义分析、词汇频率统计等技术，最后通过关键词聚类方式来寻找潜在的知识发现。
3.2 准确获取数据
知识发现可以分析大量数据和信息资源，并从中挖掘明显关联或者非关联的科学研究的内在规律，情报分析人员可以向科研人员提供相关情报分析，一般采用的是定量和定性相结合的分析方法。在进行定量分析之前，如果要获取较为准确的目标数据，除了要分析数据源以及检索方式之外，还要对数据进行预处理，如消除噪声数据、集成数据等。大部分的数据分析软件都具有数据筛选功能，其中常见的TDA（Threat Discovery Appliance）软件就可以通过列表功能手工筛选原始数据。需要注意的是，当自动筛选数据时，常常由于数据中检测出偶发的错误或者不同的存储格式导致筛选失败，这就无法按照要求构建知识图谱。嵌入式的知识发现服务可以将筛选后的数据与专业数据分析专家共享，由此可以进一步提高数据的准确性，从而得到与研究对象关联紧密的数据。
3.3 应用综合分析方法
科技创新活动不仅包括学科和领域的创新，而且还涉及社会各个方面的创新，所以嵌入式知识发现服务需要为决策人员提供情报分析服务，帮助分析对象的社会行为，并为决策人员指明科研决策的发展方向；此外，还可以根据用户的需求，结合经济学、社会学、管理学以及情报学等学科的分析方法，多方面地展现科技创新在社会环境中的具体状况和发展趋势。如今，国外已经出现了专门提供情报分析服务的公司，比如美国的麦肯锡公司就对医药领域提供多方面的分析和研究服务。而国内关于情报分析的研究还处于起步阶段，高校图书馆可以借鉴国外成熟的研究成果，比如可以利用波士顿矩阵方法来分析文献资源之间的关联性。
4 情报分析服务模型总体设计
情报分析服务的主要功能就是针对数据进行整理和分析，从而挖掘知?R的内在关联性。该研究根据内容解析方法来实施情报分析服务，并专门构建一个情报分析的服务模型。该模型采用了分层结构，自上向下共分成三个层次，即界面展示层、知识发现处理层、数据资源层等，具体结构示意图如图1所示。
首先是数据资源层，其确定研究对象包括三个步骤：确定分析目的、确定研究范围、搜集情报等内容。其次是知识发现处理层，它主要包括三个方面的内容：①制定编码标准，并借助计算机辅助工具来构建专属词典，其主要分为专业术语词典、停止词词典、同义词词典等。②编码部分，可以将文本文件转换为计算机可识别的文本向量。③数据分析部分，可以利用相似度算法和聚类算法来处理文本向量，从而实现情报自动聚类和串并功能。最后是界面展示层，主要功能为针对数据进行分析。
4.1 数据资源层设计
数据资源层为情报分析提供海量的数据资源，从各个数据源中收集数据并集成在情报员数据库中。众所周知，数据库的性能会直接影响情报分析服务模式的处理效率。目前，比较成熟的数据库种类主要有两种：关系型数据库和非关系型数据库。经过几十年的发展，关系型数据库技术相对比较成熟，其中的行和列的关系非常明确，主要采用表型结构存储数据，用户比较容易接受。但是，随着数据库技术的不断发展，关系型数据库的弊端也逐渐显现出来：①针对海量数据进行查询和存储操作，海量数据信息时刻充斥在互联网上，如果关系型数据库还是采用表型存储海量数据，这时的存储是以亿为单位。当利用SQL（Structured Query Language）语言查询或者针对多张表进行关联查询时，其查询效率是非常低的。②数据库的扩展性较差。当处理海量数据时，数据的结构非常复杂，修改数据库的表结构是非常耗时的，因此复杂的数据结构的处理效率无法达到用户的要求。③数据库的读写效率。针对动态的信息，每秒的读写次数要达到上万次以上，而关系型数据库的读写速度无法达到这种要求。
4.2 知识发现处理层设计
知识发现处理层的主要功能是针对数据资源层的数据进行深度的分析和挖掘，它可以利用内容分析方法进行数据分析和情报编码，具体的功能模块图如图2所示。知识发现处理层主要包括四个功能模块：情报自动聚类处理模块、情报串并处理模块、文本预处理模块、文本向量表示模块。
4.3 界面展示层设计
界面展示层主要包括两个部分：知识图谱展示功能和人机交互功能。知识图谱展示功能形象展现出情报数据资源的分析结果，是针对情报数据资源分析的拓展，它可以准确表达现象层面的具体信息，并通过更进一步的分析来找出隐藏在情报中的规律，从而协助情报分析人员更好地处理情报。人机交互功能是利用操作界面来实现用户和软件之间的信息交流，更好地帮助用户控制软件。
为提高公司的战略竞争力，推动公司的持续发展，结合公司战略管理体系的现状。战略管理体系包括战略分析、战略制定、战略实施和战略评估等四个环节，这四个环节紧密衔接，形成闭环管理。其中，在战略实施环节，部门业绩考核、同业对标、企业负责人业绩考核和全面风险管理等战略执行控制工具对公司战略执行情况进行控制和评价，并根据评价结果及时调整下阶段工作计划，确保战略的有效实施。竞争情报服务体系全面掌握外部环境和竞争对手的有关信息，为战略管理各环节提供信息和技术支撑。
2电网企业竞争情报服务体系设计
战略管理的核心是战略决策，战略决策的基础是信息。竞争情报是企业战略管理的基础，全面、及时、畅通的信息是战略合理制定、成功实施的必要支撑和有力保障。建立一个能及时获取、分析、传递企业内外部信息，更加集成化、智能化、网络化的竞争情报系统将是企业提高自身竞争力、维持可持续发展的有效工具。构建公司竞争情报服务体系不仅仅是一个信息或情报部门的设立，而是以公司整体战略需求和业务策略为导向，整合并扩展公司现有情报资源，通过完整的情报规划、采集、处理和应用流程，为公司发展战略提供客观、准确的决策依据，确保战略目标的实现。
2．1竞争情报服务体系三维模型
以系统工程理论为基础，结合竞争情报服务体系的基本要素，从竞争情报的服务对象、服务方式和服务过程三个维度构建公司竞争服务体系的三维模型。公司情报服务体系的三个维度分别是服务对象维度、服务方式维度和过程维度。其中，在服务对象维度上根据战略分析、制定、实施和评估各阶段的具体需求，为竞争情报的收集与分析提供导向;在服务方式维度上通过经济社会发展数据库、同业对标管理系统等信息平台和情报服务产品，满足战略管理各层级、各环节的情报需求，落实竞争情报服务体系对战略管理的支撑作用;在过程维度上通过构建情报规划、采集、分析和服务等环节组成的工作流程框架，以全面系统的工作流程确保竞争情报研究成果的客观性和准确性。
2．2竞争情报服务体系运作架构
建设拥有电力行业专业技术素质能力和情报检索分析能力的情报人才队伍，构筑以电力行业文献信息资源为主体的情报文献资源和获得渠道，依托先进的信息技术、网络技术和文献加工技术建立情报资源平台，与专业情报人员有效融合，提供全方位的信息推送、情报检索、情报咨询、科技查新等服务。按照战略管理对情报服务的要求，结合公司情报服务现状，从以战略管理为导向进行情报的规划、采集、分析到为战略提供情报服务的闭环过程构建公司竞争情报服务体系的运作实施架构。竞争情报服务体系运作架构应用信息化手段，实现了人、系统和信息的有机结合，并以战略管理各环节需求为导向，以情报工作流程为中心载体，建立了从情报规划、情报采集、情报分析到情报服务的闭环管理过程。根据战略管理的需求合理规划情报采集方向，以情报规划为指导有序整合企业外部信息资源，并通过多种科学分析手段为情报的分析研究提供依据，确保情报服务产品的客观性和准确性，实现对企业决策者制定竞争战略，完成战略目标的支撑作用。
(1)情报规划
竞争情报规划必须符合企业政略管理的目标。竞争情报的规划是一个确定竞争情报工作目标的过程，从整体上来看，竞争情报工作的目标是企业竞争战略管理的一个具有职能性质的子目标。这个子目标必须以企业竞争战略管理的总目标为方向，与竞争战略的总体目标保持一致。企业应当根据企业决策者和主管部门提出的战略展望、规划和当前需要解决的问题，明确不同战略层次的情报方向，梳理战略管理各环节的情报需求，确定情报方向，制定情报采集和分析计划。
(2)情报采集
重点关注企业外部环境的情报信息，主要包括国民经济、金融、能源、产业以及电力等宏观形势信息;市场化改革、煤炭行业、发电行业、能源价格以及气象与交通等行业环境信息;同业对标、输变电资产运行维护绩效、运营管理实践、指标和流程等国内外竞争对手情报。采集途径以传统媒介(报纸、杂志、出版物等)、网络媒介(电子刊物、互联网站、数据库、搜索引擎)、统计单位数据定购为主，以及与知名咨询单位间的资源共享。
(3)情报分析
竞争情报的信息分析处理也要以战略需求为导向。情报分析一般是接触竞争情报系统对收集到的信息进行选择、过滤、归类，使之有序化并进行可靠性评价。以人的智力作为主导，通过摘录归纳和分析研究对情报原料进行提炼，形成情报产品。同时，采用四分位法、单位圆分析、相关性分析、蜘蛛图展示以及回归分析等多种科学分析方法对情报信息进行分析，为情报服务提供依据。在这个过程中对情报进行的选择、过滤、可靠性评价的原则是以企业竞争战略管理的需求为向导的。离开这个向导，竞争情报部门就不知道如何处理所收集到的信息。
(4)情报服务
信息化服务方式，如经济社会发展数据库、同业对标管理系统和维普中文期刊、超星图书、馆藏珍本等数字、科技文献资源，四省一市试验研究装备、电力技术专家等技术创新资源;建设宏观经济与电网规划系统、同业对标管理系统、科技信息平台作为基础性信息支撑;常规服务方式，针对国内外电力行业发展，技术经济、企业管理新动态，热点专题，定期收集宏观经济、能源政策、电力体制改革等动态信息，整理形成情报专递，辅助公司领导决策;依托科技信息人员，消化吸收科技信息，及时提供情报专递、情报专呈、科技试点等情报服务产品，为公司领导决策和科研课题立项提供信息支持。
2．3情报服务的基础性建设
2．3．1完善文献资源平台
作为公司宏观经济与电网规划系统的后台数据库，统一数据信息平台涵盖经济、金融、能源、电力、环保、交通运费和产品产量等国内外社会经济数据以及宏观经济政策、能源环境、电力行业、电力企业、气象与交通等专题信息，建立较为稳固的数据渠道。通过丰富的图表对数据和信息进行挖掘和展示，实现宏观经济形势分析和电力企业同业对标的数据可视化，为公司相关部门进行经营管理提供了宏观形势和行业环境的依据。
2．3．2情报人才队伍建设
(1)情报检索和情报综述分析技能
高质量的情报业务，必须以熟练的情报检索技术和深厚的专业情报综述分析能力为基础，两者相辅相成，缺一不可。因此，对于从事情报服务体系的专业人员来说，必须具备扎实的情报检索基本功，包括了情报检索技术、文献资源数据库辨析、计算机网络操作能力等，在此基础上，不断增强电力相关的专业情报分析能力。因此，必须有针对地加强情报人才技术培训。
(2)情报人员的专业背景
从事情报服务的技术人员的专业分布，应该遍及电力相关专业，此外，企业管理、科技创新和前瞻性技术研究领域也应该有相应的分布，这样，才能体系化地开展电力相关情报服务。
(3)情报获取的敏锐度
一个成功的情报服务体系，背后是一支熟悉客户需求、具备高度敏感性的情报人才队伍。情报人员要不断提升情报研究能力、咨询服务能力和知识凝练能力，不断扩展情报探索的触角，才能锻造出高度的情报敏锐力。
3结语
竞争情报服务体系是企业战略管理的重要组成部分，是企业感知外部环境变化，将分散的竞争信息整合、提炼、传导至企业战略决策中枢的神经网络。公司应加大对竞争情报体系的投入，提高情报意识，明确信息需求，拓展信息来源，强化信息化平台的支撑作用。
(1)全员参与，提高情报意识。
构建竞争情报服务体系的目标之一在于强化企业和员工的情报意识，通过建立合理、规范的企业竞争情报服务体系，提倡各部门员工全员参与，为公司竞争情报服务体系提供资源，强化员工情报意识，提升员工情报素质，为企业的可持续发展提供智力保障。
(2)注重调研，明确情报需求。
围绕公司的战略管理工作，进一步梳理情报规划内部环节，对战略管理的分析、制定、实施和评估过程开展针对性调研，生成具有紧密相关性的情报需求，指导情报采集和分析计划的制定。
(3)加强合作，拓展信息来源。
除了充分利用企业内部资源、传统和网络媒介之外，更需与国内外知名咨询机构展开合作，拓展情报来源，获取公司急需要的国外先进电力企业生产经营管理的数据和先进实践，同时对管理咨询工作进行经验储备。
(4)打造平台，提高情报工作效率。
建议进一步完善经济社会发展数据库、同业对标管理系统等数据展示平台，利用先进的信息化技术，为战略管理和情报工作者提供一体化集成的服务平台，实现情报从信息收集到可视化展示的流程化服务。
(5)关注客户，实现知识服务转型。
[关键词] 用户资源管理 电子商务 数据挖掘
一、前言
随着internet的普及，电子商务如同燎原之火，在全世界迅猛发展。权威统计表明，2006年中国互联网市场稳步增长，网民数量增长至1.35亿，电子商业交易总额达到1.1万亿人民币,年增长了48.6%，2007年将继续增长。由此可见，电子商务在国民经济发展中的地位日趋重要，展开电子商务业务已是大势所趋；但不可否认的是，电子商务的发展使管理者收到大量无序信息，尤其是用户资源信息。如何对这些信息进行有效组织利用，找出真正有价值的信息，以指导商业决策行为，成为电子商务经营者和管理者关注的问题。迅速发展的数据挖掘技术，为此问题提供了有效的解决途径。
二、电子商务用户资源管理
从广义上说，电子商务用户是指使用电子商务信息资源和服务的一切个体和群体。电子商务的用户是在长期服务过程中逐步形成的，是电子商务服务能力在社会关系体系中的呈现。与电子商务的其他资源相比，用户资源有其特殊性，例如动态的伸缩性，对其他资源的依附性等。
1.用户资源管理的内涵
在电子商务发展过程中，其资源的内涵不断扩展。从有形资源的管理，包括商品的管理、人力资源管理、经费管理等，扩展到无形资源的管理，包括品牌、文化等。但这种管理概念仅仅局限于电子商务内部。而在现代信息社会，电子商务应把“用户”这种外部资源纳入自身管理体系中，实现与其他资源的整合。
用户资源管理是对有使用价值的用户资源，通过有效的管理和控制程序，来实现电子商务某种服务效益的目标活动。应该包括用户信息管理、用户服务活动管理、用户后期支持管理。用户信息管理的主要任务是系统的搜集、组织和存储用户的相关信息，通过用户信息的统计和分析，明确用户的需求，划分用户群；用户服务活动管理则负责对用户在电子商务网站内的信息行为进行管理，针对用户个性化需求，指定出电子商务的资源建设和服务策略，实现用户服务活动的相关信息集成；用户后期支持管理指对用户接收服务后的情况进行跟踪了解和分析，发现问题，提出不断修改和提高的方案。
2.用户资源管理的重要地位
(1)用户资源管理是电子商务管理的核心。电子商务管理必须以用户资源管理的要求和目标展开工作，因为只有这样才能将“用户”作为一种资源有效的贯穿于电子商务管理工作的全过程中，电子商务管理的效果与价值才能真正的以用户使用的效益方式体现出来。简单的说，只有掌握了用户，电子商务才有效益。
(2)用户资源管理是个性化服务的重要基础。个性化服务是以用户需求为中心的服务方式，通常步骤为:收集用户信息;分析用户数据，创建复合用户特性的访问方式;向用户提供复合其特殊需求的个性化服务。电子商务用户资源管理的本质和目标是对用户信息和行为进行深入的分析和研究，在满足用户直接需求的基础上，发掘用户的潜在需求，使用户得到延伸的服务收益，以此给予用户强烈的个性化服务感受和“无缝式体验”，提高满意度，实现用户价值最大化前提下的用户和电子商务双赢。
3.用户资源管理的现状
就目前而言，国内大多数电子商务用户资源管理仍然属于描述型管理，不能实现对大范围用户信息特征和行为特征的整理和分析，并据此进行各种推理，进而发现反映其特征的模型和进行用户规模化分类和聚类。而数据挖掘技术在电子商务中的应用为解决上述问题,突破管理局限性提供了有力的支持和保障。
三、数据挖掘技术
1.数据挖掘的概念
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它集成了许多学科中成熟的工具和技术，包括数据库技术、统计学、机器学习、模式识别、人工智能和神经网络等。
2.数据挖掘能够获取的知识模式
（1)路径分析。判定在一个web网站中用户最频繁访问的路径。
（2)聚类分析。输入数据并无任何标记，聚类分析可以从web访问信息中聚集出那些具有相似特性和差异特性的信息，目的是使同一类数据的相似性尽可能大，不同类数据的相似性尽可能小。以增强对客观事实的认识，是分类和异常检测的先决条件。
（3)关联规则的发现。找到用户对网站上各种文件之间访问的相互关系，明确用户访问页面与页面之间的相关性和购买商品的相关性和依赖性。
（4)序列模式的发现。在时间戳有序的事务中，找到一项跟随另一项的内部事务模式，即因果关系。
（5)分类和预测。分类发现就是给出识别一个特殊群体的公共属性描述，用来分类新的项。分类的目的是通过构造分类模型把数据库中的项映射到给定类别中的某一个，以便用于预测；也就是利用历史数据记录自动推导出给定数据的推广描述，从而对未来数据进行预测。
（6)异常检测。对分析对象少数的、极端的实例,反常的不合规则的特例进行描述，根据观察结果和预测值的差别揭示内在原因。
[摘要] 本文介绍了电子商务用户资源管理的内涵、重要性及现状，并分析了数据挖掘技术在电子商务用户资源管理中的应用。
[关键词] 用户资源管理 电子商务 数据挖掘
一、前言
随着internet的普及，电子商务如同燎原之火，在全世界迅猛发展。权威统计表明，2006年中国互联网市场稳步增长，网民数量增长至1.35亿，电子商业交易总额达到1.1万亿人民币,年增长了48.6%，2007年将继续增长。由此可见，电子商务在国民经济发展中的地位日趋重要，展开电子商务业务已是大势所趋；但不可否认的是，电子商务的发展使管理者收到大量无序信息，尤其是用户资源信息。如何对这些信息进行有效组织利用，找出真正有价值的信息，以指导商业决策行为，成为电子商务经营者和管理者关注的问题。迅速发展的数据挖掘技术，为此问题提供了有效的解决途径。
二、电子商务用户资源管理
从广义上说，电子商务用户是指使用电子商务信息资源和服务的一切个体和群体。电子商务的用户是在长期服务过程中逐步形成的，是电子商务服务能力在社会关系体系中的呈现。与电子商务的其他资源相比，用户资源有其特殊性，例如动态的伸缩性，对其他资源的依附性等。
1.用户资源管理的内涵
在电子商务发展过程中，其资源的内涵不断扩展。从有形资源的管理，包括商品的管理、人力资源管理、经费管理等，扩展到无形资源的管理，包括品牌、文化等。但这种管理概念仅仅局限于电子商务内部。而在现代信息社会，电子商务应把“用户”这种外部资源纳入自身管理体系中，实现与其他资源的整合。
用户资源管理是对有使用价值的用户资源，通过有效的管理和控制程序，来实现电子商务某种服务效益的目标活动。应该包括用户信息管理、用户服务活动管理、用户后期支持管理。用户信息管理的主要任务是系统的搜集、组织和存储用户的相关信息，通过用户信息的统计和分析，明确用户的需求，划分用户群；用户服务活动管理则负责对用户在电子商务网站内的信息行为进行管理，针对用户个性化需求，指定出电子商务的资源建设和服务策略，实现用户服务活动的相关信息集成；用户后期支持管理指对用户接收服务后的情况进行跟踪了解和分析，发现问题，提出不断修改和提高的方案。
2.用户资源管理的重要地位
(1)用户资源管理是电子商务管理的核心。电子商务管理必须以用户资源管理的要求和目标展开工作，因为只有这样才能将“用户”作为一种资源有效的贯穿于电子商务管理工作的全过程中，电子商务管理的效果与价值才能真正的以用户使用的效益方式体现出来。简单的说，只有掌握了用户，电子商务才有效益。
(2)用户资源管理是个性化服务的重要基础。个性化服务是以用户需求为中心的服务方式，通常步骤为:收集用户信息;分析用户数据，创建复合用户特性的访问方式;向用户提供复合其特殊需求的个性化服务。电子商务用户资源管理的本质和目标是对用户信息和行为进行深入的分析和研究，在满足用户直接需求的基础上，发掘用户的潜在需求，使用户得到延伸的服务收益，以此给予用户强烈的个性化服务感受和“无缝式体验”，提高满意度，实现用户价值最大化前提下的用户和电子商务双赢。
3.用户资源管理的现状
就目前而言，国内大多数电子商务用户资源管理仍然属于描述型管理，不能实现对大范围用户信息特征和行为特征的整理和分析，并据此进行各种推理，进而发现反映其特征的模型和进行用户规模化分类和聚类。而数据挖掘技术在电子商务中的应用为解决上述问题,突破管理局限性提供了有力的支持和保障。
三、数据挖掘技术
1.数据挖掘的概念
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它集成了许多学科中成熟的工具和技术，包括数据库技术、统计学、机器学习、模式识别、人工智能和神经网络等。
2.数据挖掘能够获取的知识模式
（1)路径分析。判定在一个web网站中用户最频繁访问的路径。
（2)聚类分析。输入数据并无任何标记，聚类分析可以从web访问信息中聚集出那些具有相似特性和差异特性的信息，目的是使同一类数据的相似性尽可能大，不同类数据的相似性尽可能小。以增强对客观事实的认识，是分类和异常检测的先决条件。
（3)关联规则的发现。找到用户对网站上各种文件之间访问的相互关系，明确用户访问页面与页面之间的相关性和购买商品的相关性和依赖性。
（4)序列模式的发现。在时间戳有序的事务中，找到一项跟随另一项的内部事务模式，即因果关系。
（5)分类和预测。分类发现就是给出识别一个特殊群体的公共属性描述，用来分类新的项。分类的目的是通过构造分类模型把数据库中的项映射到给定类别中的某一个，以便用于预测；也就是利用历史数据记录自动推导出给定数据的推广描述，从而对未来数据进行预测。
（6)异常检测。对分析对象少数的、极端的实例,反常的不合规则的特例进行描述，根据观察结果和预测值的差别揭示内在原因。
四、基于数据挖掘的电子商务用户资源管理
1.用户数据搜集与存储
用户资源管理的第一步工作是搜集用户数据。要实现用户数据的有效挖掘的基本条件是将搜集到的用户数据以一致的模式存储，建立用户数据仓库。
(1)用户数据搜集。所搜集的用户数据按类型可以分为用户信息数据、用户需求数据、用户行为数据和用户反馈数据。通过电子商务的注册和服务过程不断积累。
（2)构建数据仓库。数据挖掘在集成、一致、经过清理的数据上才能更好的实现,因此要进行数据清理、变换、集成、装入等处理，以建立一个整合的、结构化的数据仓库。
2.用户特征和群体分类
（1)用户特征分析。针对数据仓库中的用户数据，采用多种数据分析和挖掘方法，如关联分析、序列分析等，对电子商务用户特征进行分析，挖掘用户的隐形信息需求，获得对管理用户与电子商务交互活动所必须的关键性特征，并预测用户的未来行为。电子商务用户的特征主要包括用户的身份特征、用户的需求特征、用户的行为特征等。通过用户特征的分析和提取，电子商务可以与用户建立一种一对一的、差异化的、个性化的、学习型关系。即根据用户行为不断加深对其的了解，针对其特殊需求相应调整网站的访问模式和结构，以及自己的经营策略和行为。
（2)用户群体分类。对电子商务用户的特征进行分析的主要目标还在于对具有相似特征的用户建立模型，进行电子商务用户的有效分类和聚类，建立层次结构,为不同类型的用户提供不同的服务方案。电子商务用户的分类还便于分类识别或预测未知用户的归属。
3.面向用户生命周期的数据挖掘
用户的生命周期主要由三个阶段组成：用户的获取、用户的保持和用户的流失。注意，由于网络的特殊性，用户的保持、流失和注册用户的数量有很大差异，用户放弃该网站并不一定注销用户，所以更应该注重网站的访问信息。用户资源管理的主要目标是要最大限度的延长用户的生命周期，防止用户的流失。
（1)用户的获取。电子商务网站要在竞争日益激烈的环境中生存发展就要不断获得新用户，维持老用户，而当用户数量不断增加，用户数据信息不断增多时，就要依靠数据挖掘。利用数据挖掘揭示新用户的行为习惯，生成预测模型，预测发现一些在不同情况下有相似行为的用户，进行分析，筛选出可能的潜在用户，并据此有效增加服务推广效应，把潜在用户和这些用户感兴趣的资源和服务系统的结合起来，为每一个用户提供主动化、个性化的服务，把潜在用户转化为正式用户。
（2)用户的保持和流失。电子商务用户流失的主要原因是服务不到位，包括自身的缺陷和其他网站提供新服务的影响。一般来说，用户的保持涉及三个过程：首先，利用数据仓库中的信息和数据挖掘技术识别、分析和评价用户为什么流失？那些因素导致用户流失？用户流失的风险在何处？从而明确潜在的流失用户群体；其次，识别其中的有价值用户，如消费频率较高的用户；最后，分析用户的行为模式，如付费历史等，有针对性的采取相应的服务措施，如奖励等，提高用户的忠诚度，保持用户。
4.几个注意问题
（1)数据挖掘的准确性。来源数据的准确性会对数据挖掘产生很大影响,而由于网络的特性,用户数据尤其是其注册信息的可靠性是未知的,所以应该对用户数据做一定的验证和预处理。此外,数据挖掘只是一种工具,其建立模型的准确性应该经由实践检验。
（2)用户隐私的保护。在构建数据仓库，对数据进行预处理时，应该把一些涉及用户隐私的数据信息处理掉。
五、结论
基于数据挖掘的电子商务用户资源管理能发现大量数据背后隐藏的知识，在了解用户需求的基础上,可以使网站更有效的确认目标,改进策略,提供个性化服务，改善用户关系，从而使用户更加满意,为网站带来更高的效益，具有广阔的发展和应用前景。
参考文献:
The Development Strategy of Library Competitive Information Service in Big Data Times
Abstract Library faces both development opportunity and challenge in competitive information service in big data times. Although the National Library and Shanghai Library have gained experiences in this area， the overall service is not satisfactory in data types， the use of tools platforms， and added values of products. The strategy of development is to pay more attention to integrated applications of data， the analysis of new data resources， and utilization of new tools platforms.
Key words big data； library； data mining； SMEs； competitive information； information service
随着大数据时代的到来，通过挖掘和分析大量用户、供应商、经销商等企业经营链条中上下游利益相关者的信息行为数据和竞争对手、竞争环境的数据信息，进而掌握隐藏在这些数据背后的规律、洞悉可能存在的商机与研判未来市场发展的态势，已成为大数据时代一个成功企业所必须具有的竞争情报意识，越来越多的企业纷纷建立了自己的大数据研究中心、数据计算中心等情报中心，以为企业发展提供基于数据的决策参考和信息情报。但对占有市场数量比例达99%、提供了80%城镇就业岗位的中小企业[1]来说，尽管明知基于大数据应用的竞争情报能为企业带来多方巨大的效益，但受限于规模、财力、人员等因素，并不是每家中小企业都有能力或条件建立企业自己的情报机构，于是，通过市场行为去购买、定制企业的竞争情报服务便成为一种常态与主流趋势。图书馆作为始终以为用户提供信息、知识为己任的社会、机构信息中心，也一直是企业竞争情报服务的实践者和探索者，大数据时代的到来和企业用户出现的多种变化，为图书馆开展竞争情报服务既提供了发展机遇，又面临着严峻挑战。
1 大数据环境下的图书馆竞争情报服务
1.1 大数据时代的企业更需要竞争情报服务
据《中国企业竞争情报实施现状调查分析》[2]分析，国内竞争情报较活跃的企业主要集中在钢铁、汽车、医药、金融、消费品等领域，竞争情报多以咨询研究、消费者市场调查等浅层次态势出现，方兴未艾的文化产业几乎与竞争情报绝缘，而IT企业的竞争情报界则主要以工具提供商的身份推介其软件产品，很少提及自身的竞争情报，中小企业的竞争情报活动和基础更是可以忽略不计[3]。这种现状导致了我国中小企业决策不当和经营不善，生存能力不强，容易走向灭亡。如在2008年的金融危机中，仅上半年就有约7万家中小企业倒闭[4]。与之形成对比的是，在全球500强企业中，95%以上已建立了较为完善的竞争情报系统，如微软、IBM、P&G、通用电气、可口可乐、海尔等。这些国内外知名企业的成功都离不开其完善的竞争情报系统及其周密的运作。大数据时代的到来，更是突显了企业竞争情报工作的重要性，企业的竞争不再局限于劳动生产率、专利技术、生产规模等传统生产要素之间的竞争，知识生产率、知识转变能力、产业发展态势研判能力等成为了新兴的竞争指标，而产生这些知识并决定未来产业发展规律的则无疑是存在于企业内外部的那些庞大数据集，如竞争对手的产品更新周期、企业自身的员工生产率竞争水平等。而实现对这些数据的收集、存储、分析和处理对中小企业来说是不可能独立完成的，在这种情况下，寻求与第三方情报服务机构的购买、外包合作就成为中小企业获取竞争情报最佳乃至唯一的选择。
在众多第三方情报服务机构中，图书馆无疑是企业特别是那些迫切需要竞争情报服务的中小企业的最佳竞争情报服务合作者。一方面，随着近年来我国图书情报事业的发展，越来越多的竞争情报人才进入到图书馆工作，图书馆也已在信息咨询、专题定制、知识服务等方面具有了一定的经验优势；另一方面，图书馆还具有其他机构无法比拟的资源、信息获取优势，这使得图书馆具有其它机构无法相比的开展中小企业竞争情报服务的人才、经验与资源优势。
1.2 竞争情报服务是大数据环境下图书馆服务的增长点
目前，尽管我国图书馆开展的企业竞争情报服务还存在地区发展不均、服务内容单一、高校图书馆发展滞后等问题，但也已经积累了一定的经验，如国家图书馆、上海图书馆、天津泰达图书馆、昆山图书馆等图书馆的竞争情报服务开展得如火如荼，其运行过程中积累的大量经验成为了大数据环境下图书馆竞争情报服务的增长点。
（1）国家图书馆。国家图书馆企业信息服务中心依托丰富的馆藏文献信息帮助企业建立对竞争对手的市场营销、企业运营、产品服务、资本市场等各方面全方位的信息监测和分析服务。通过信息和数据监测体系进行长期的数据积累，并将监测到的信息进行系统化管理，最后在此基础上进行阶段性的总结和趋势分析，提供有竞争能力的比较分析报告，其中包括公共传播评估报告和品牌竞争性分析报告。同时，还提供敏感信息预警服务，即时向用户提示行业重要信息和企业负面信息，将监测到任何可能会对客户利益造成潜在危害的负面报道，及时通知用户，以便用户做出迅速反应，从而掌握公关宣传时效、启动危机监控机制[5]。国家图书馆除了提供竞争情报服务外，还提供舆情分析服务。舆情分析服务是帮助政府部门、企业公司了解舆论动向，制定正确的应对策略引导舆论发展，其中包括热点舆情分析、专题舆情分析和突发事件分析[6]。国家图书馆专门设立了企业信息服务中心，由一批具有较高学历层次、训练有素的专业咨询人员从事专业性信息咨询。
（2）上海图书馆。由上海图书馆上海科学技术情报研究所承建的行业创新信息情报服务平台，承担着上海公共研发服务平台中重点行业创新信息延伸服务的部分职能。这一平台现有先进制造、生命科学、资源环境三个行业领域的情报导航与信息服务，以及“美国政府研究报告”的推荐服务[7]。
（3）天津泰达图书馆。天津泰达图书馆是国内唯一一家实行图书、档案、情报一体化管理的区域性文化机构。为了更好地服务于区内高科技企业，泰达图书馆档案馆和泰达科技发展集团合作建设的“滨海科技信息服务平台”主动为区内科技企业提供信息支持，主要包括科技查新、专利知识产权服务、个人学术博客服务、网上咨询服务、信息定制（代检代查）服务等，还为参加培训的各个企业提供VIP远程检索卡，使企业用户足不出户即可享受泰达图书馆档案馆便捷的知识服务。在这些服务过程中，泰达图书馆积累了丰富的经验，并形成了自己的特色服务品牌[8]。
（4）昆山图书馆。昆山竞争情报服务平台是由昆山图书馆和湖南省竞争情报中心共同创建，该平台采用最新无缝隙嵌入式本地化技术，为昆山政府、产业集群及高新技术、中小企业服务。昆山竞争情报网络协作平台由雷达采集、信息分析、资源管理、网络协作及内容分发系统构成，是目前国内最先进的产业、企业竞争情报系统，它以快速、便捷的检索，节省信息搜索时间，为用户抢占市场先机；拓宽信息资源渠道，实现差异化的情报服务战略[9]。该平台集资源整理、信息查询、情报分析为一体，能够按照用户需求定制相关竞争情报资源，进行情报源的分类与维护，是昆山产业竞争情报战略分析的基础数据库。同时，它还能为昆山境内企业提供专业文献，降低企业在研发设计中的成本。
2 大数据时代的图书馆竞争情报服务发展对策
尽管大数据时代的图书馆特别是一些公共图书馆利用自身的资源优势，已在竞争情报服务方面做出了长足的尝试与探索，但其自身还存在着较大问题，如所利用的信息资源主要依赖于图书馆馆藏书籍与免费的网络资源、对竞争对手等相关数据的获取主要以网络获取为主、对情报研究工具的应用还不广泛和深入、所利用数据主要以存储于图书馆数据库的结构化数据为主，等等。这使得图书馆的竞争情报服务还跟不上时代的发展步伐，工具平台应用、数据来源类型、综合价值判断等方面都有着巨大的发展和提升空间，因而不易从数量巨大的数据集中挖掘和发现有价值的情报，并形成高附加价值的产品。因此，图书馆需要在大数据环境下正确评价和认识自己竞争情报服务方面的不足，进而制定合理、科学的发展路径去寻求更大的发展。
2.1 加强数据的集成化运用
大数据时代，数据无疑是社会发展的主要动力，也是各方利益相关者关注的对象，对图书馆来说，如果能够将来自各个方面异构、零碎、多源的庞大数据融合在一起，无疑将对其在竞争情报工作中洞察到竞争环境和竞争对手的细微变化，从而快速响应，制定有效竞争策略产生积极帮助。越来越多的案例也表明，海量、多源、异构的数据不但具有巨大的统计意义，也能为各种预测模型、对手分析等提供数据支持，不但能对竞争情报工作产品提供源数据支持与论证，也能通过对其分析实现预知未来发展趋势、提高生产率、降低经营成本。如沃尔玛就建立了一个超大的数据中心，其存储能力高达4PB以上，通过大数据分析，沃尔玛掌握了顾客的购买习惯，不同商品一起购买的概率，购买者在商店所穿行的路线、购买时间和地点，从而确定商品的上架布局及分类优化；决定对各个分店不同商品进行增减，以保持最优库存，降低成本；洞察销售全局，瞬间捕获到各种细微的变化，从而快速响应，制定营销策略；利用大数据工具对供应链进行分析以选择供应商、优化物流配送方案和进行价格谈判等；利用大数据分析工具对商品品种和库存的趋势进行分析，以选定需要补充的商品，分析顾客购买趋势和季节性购买模式，以确定降价商品，并对其数量和运作做出反应[10]。
需要注意的是，上述案例中，沃尔玛的数据分析应用尽管占据了数据企业拥有且为企业用户所创造、所应用和数据量巨大、具有专业的数据分析平台和专业技术人员等优势，但其中不容忽视的一点是，其在数据分析中注重对集成化、多源和异构数据的应用，如对客户信息行为非结构化数据、产品销售数据与客户购买数据等均按照一定的逻辑关系进行统一的规划和组织，实现了数据资源的有效共享，为情报分析的集成化运用提供了基础。这就促使图书馆的竞争情报服务需注重和加强数据特别是集成化数据的运用，也要求图书馆资源建设者需建立一个公共的集成环境，将分布于图书馆、数据库、网络、智能终端、联盟、省市科技共享平台等各方面组织机构的资源通过一定的映射与关联规则建立成为一个集成数据平台，并为用户提供一个统一、透明的访问界面，从而构建竞争情报工作者对数据集成化运用的基础。情报工作者在具体的数据收集、挖掘和分析中，也需注重对分布在各个孤立信息岛上的自媒体资源数据的收集与运用，通过集成分析系统进行处理操作，以为企业用户提供一个具有高附加值的服务产品。
2.2 关注新型数据资源的分析
在大数据时代，企业无论是日常运营，还是重大战略决策，都会在各个信息系统中留下各种数据记录，通过技术将这些数据整合起来，即可再现一个企业的运行轨迹和发展全景。竞争情报研究就是发现有价值的知识和模式，洞察企业竞争环境，预测未来，从而获得竞争优势[11]。
（1）社会网络数据。社会网络的兴起和发展以及多种智能社交终端的应用，使得置身于大数据环境下的每一个信息行为主体都会产生大量的社会活动数据，并组成一个分布在社会各个角落的社会数据网络。图书馆竞争情报工作者通过网络中竞争对手、领域内合作伙伴等群体数据的结构、属性、关联分析，如基于链接的节点排序、基于链接的节点的分类、节点聚类、链接预测、子图发现等[12]，可找到大量数据间的关联关系，实现数据价值的转化和实现。如从人际关系的网络节点中心度来分析竞争对手，可以发现其某一时间段内的信息活动相关者，而对这些可能影响到竞争对手相关活动（如发展决策、企业信贷等）的信息行为相关者的行为数据进行分析，又可以推断出竞争对手正在进行的活动，甚至可以预判出其即将进行的活动，实现数据的相互支撑解释和验证，为图书馆为企业用户制定相关的竞争策略提供支撑。
（2）实时动态数据。网站、微博、微信、论坛、新闻报道等大量的动态实时数据，也是一种图书馆需要注重利用的竞争情报数据源。图书馆可以通过数据网络爬虫等技术对竞争对手随时产生的交易数据、网站访问日志等实时数据流进行扫描抓取，将抓取到的数据按照特定的需求分配到不同窗口进行挖掘处理，在掌握竞争对手实时活动的同时，既保证了图书馆为企业用户制定的竞争策略具有足够的敏捷性，也可能从其中发现蕴含在数据背后的行业发展规律，如竞争产品的销售规律等。
（3）非结构化、半结构化数据。与传统数据运用字段等方式进行排列组合相比，大数据最为典型的特征就是以非结构化数据、半结构化数据作为数据主要组成部分，图书馆的竞争情报工作需要注意这些能够挖掘出巨大信息的非结构化、半结构化数据，如竞争对手的多媒体信息数据等，通过对数据的采集、关联和相关工具运用，如对数据的可视化展示等去分析隐藏在这些数据背后的规律，完善自身提供给用户的竞争策略。
2.3 注重新的工具平台的应用
由于大数据环境下图书馆情报工作处理对象即数据的数量巨大、类型多样、来源复杂，因此需借助大数据存储中心和处理平台才能完成数据的存储和应用分析，这也就要求图书馆需注重新的分析方法和工具平台的应用，如针对大数据分析处理的预测性分析、数据质量和数据管理、可视化分析、语义引擎和数据挖掘算法等五个方面，图书馆可以根据所分析处理数据的内容和要求而选择采用哪些工具和平台，如对数据的采集，图书馆可能有别于采用存储每一笔事务数据方式的MySQL和Oracle而使用Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库；对数据的统计/分析在一些实时性需求时选择使用EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而对一些大批量处理者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop；数据的导入/预处理可以使用来自Twitter的Storm进行流式计算；比较典型的数据挖掘算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等[13]。
IT服务业已成为我国软件产业的重要组成部分。根据工业和信息化部数据，2010年上半年，我国已实现软件服务业收入6048亿元，同比增长29.1%，其中信息技术增值服务和信息技术咨询和管理服务收入分别同比增长36.1%和34.6%。IT服务业在整体软件产业中的比例逐步加大，产业软化和服务化趋势日益明显。
2010年，中国IT服务进入标准化阶段，因为服务的范围在拓展，从单纯为企业提供支撑维护，扩展到对个人进行支持维护，再提供一部分外包，今后IT服务企业要提供的可能是企业级别的信息网络的支持和服务以及整个网络的服务。IT服务的范畴在不断扩张，服务的类型越来越丰富，其商业模式也在不断创新。如本次编辑选择奖所列，办公套件的广泛应用以及医疗、政府、金融行业应用的逐步深入都反映出今年IT服务市场的繁荣。
标准的制定将有效地引导和规范中国IT服务市场的成长，推动产业国际化进程，对产业未来发展产生深远的影响。政策是我们的行业和市场发展的第一拉动力，IT服务市场得到了包括工业和信息化部在内的政府相关部门的高度重视。“十二五”规划非常明确地把IT服务作为七个重点发展方向之一，相关政府部门也在制订一系列的国标和行业的标准，以促进行业健康有序发展。
数字医疗
东软数字化健康管理服务平台（熙康）V2.0
编辑点评：熙康作为东软医疗在健康服务领域的标志性品牌，是一个通过软件技术、医疗设备和互联网的结合，纵向整合区域医疗中心和基层医疗机构的服务资源，为政府、企业、机构、家庭和个人提供包括预防保健、远程监护、医疗救治在内的全生命周期的健康保障服务平台。
它创新性地采用一体化健康终端，通过互联网，将区域医疗中心、基层卫生服务机构的医疗保健服务与个人、家庭的动态健康管理以及医疗监控与管理部门的数据档案系统进行无缝链接，使优质的医疗资源向基层、家庭、个人延伸，为追求生活品质的个人与家庭打造即时、便捷的健康服务模式。
熙康健康终端是物联网概念在中国医疗卫生领域的应用实践。它无限整合适用于基层卫生机构、家庭以及个人的终端设备，通过各种无线或有线的长距离、短距离通信网络实现互联互通（M2M）、应用基于云计算的熙康云平台，保障个人健康数据的实时上传，实现健康服务的远程交互。
熙康通过专业化服务，将当前割裂中断的健康管理服务有效连接起来，使得人们在离开医疗机构回到家里仍然能继续享受到专业的健康服务，实现了医疗服务从事后救治、被动治疗，向主动管理、保健预防的顺利过渡，同时建立起医患之间的管理模式，并为传统医疗向社区医疗以及家庭医生发展打下了坚实基础。
协作平台
IBM Customer Experience Suite套件
编辑点评：越来越多的企业正在寻求全新的协作和信息交互方式，加强企业内外部的联系与客户双向甚至更多项的交互可以帮助企业获得更多客户信息，有利于创建新的客户关系和合作关系。IBM WebSphere Portal 7.0正是基于该项诉求而，它能够帮助企业快速部署更具弹性和灵活、展现更高性能的业务环境。
全新的IBM Customer Experience Suite，旨在满足企业对全面集成网络工具的需求，帮助企业组织重新设计它们通过网络和移动设备与客户进行互动的方式。客户可以根据套装的分析软件和社交软件以及商务功能，为目标客户呈现动态交互式网络体验，提高客户忠诚度。
IBM Customer Experience Suite是Lotus全新的产品线，也是IBM最新协作愿景和发展路线图――Project Northstar第一阶段的重要内容。它主要针对外部网络用户体验，核心组件包括了全新的IBM Lotus Web Content Management 7和IBM WebSphere Portal 7两款软件产品。IBM Portal平台自2001年第一版以来，始终坚持改善客户的Web体验，不断加入创新元素，今天的一大重要产品――WebSphere Portal V7.0不但能为企业带来卓越的Web体验功能，还能帮助客户简化业务流程，弹性灵活地进行部署，从而帮助客户快速敏捷地应对全新挑战，抓住商机。
该套件由四个主要部分组成：核心产品、可选插件、行业模板和服务，企业可以根据自身需求和业务发展进行定制化的选择和部署。
应急平台
太极政府综合应急平台解决方案
编辑点评： 作为国内最早提供应急服务的IT企业，太极计算机股份有限公司不仅承担了国家应急平台体系关键技术研究与示范等课题研究，更是承担了国家、省、地市政府综合应急平台建设任务，不仅有领先的技术研究，更是积累了丰富的工程经验，深得用户信赖，已成为应急行业举足轻重的IT服务力量。
太极政府应急指挥平台为政府提供了包含硬件平台、应急数据管理、数据分析、综合应用和智能决策的应急指挥平台的整体解决方案。方案的目标是为部级、省级、市级政府提供全套的应急管理平台建设方案，逻辑框架如图所示。
解决方案提供政府综合应急平台的基础环境和应用系统，分别提供了指挥场所、硬件和应用系统环境、技术平台、数据交换和数据中心、应用平台到信息门户展示平台等多个系统的设计方案，为政府应急指挥提供多种功能支持。
指挥场所环境：根据政府应急指挥工作的需要，解决方案对指挥场所按照功能区进行了划分，分为应急指挥厅、值班室、会商室和专家讨论区等。
硬件基础环境平台、技术平台和系统软件环境平台：这三个平台是信息系统的基础设施，包括网络及通信基础设施、主机服务器及存储系统、图像接入系统、视频会议系统、大屏幕数据演示系统、通信调度系统、移动指挥以及数据库、中间件等系统支撑软件。
数据中心：数据是整个系统的基础，基础数据经过采集、处理、标准化、传输、存储，形成系统资源库，为系统提供了高效的业务分析、决策、交换、共享的数据环境。
资源整合层：通过提供应用整合服务、业务整合服务、数据整合服务连接相关职能部门的系统、业务、数据，最大程度地解决信息孤岛问题，最大限度地利用现有的数据资源。
应用支撑平台：应用支撑平台采用应用组件的方式提供了应用系统的基础功能，包括GIS系统、运营支撑系统、决策支持系统等。
专业服务平台：专业服务平台通过整合各专业单位的专业分析处理系统，为政府综合应急平台提供各种突发应急事件的分析工具、分析模型、处理预案，对各类事件的发展与控制进行模拟、趋势预测与模型化分析。
综合决策平台：应急综合决策平台综合各种数据信息及处理软件，缺省提供了辅助会商决策系统、数据收集与管理系统、信息处理与分析系统、资源管理系统、信息系统等应用系统，并可根据需要，快速地扩展业务系统。
编辑点评：根据银江“智慧城市”的战略部署，云数据中心是城市实现全面智慧化的实践模式，由城市IT基础设施资源和信息应用资源构成，为各级政府部门、企事业单位和个人提供包括软件服务、数据处理、基础设施应用等各层次全方位的服务。
“银云Ⅱ”云数据中心服务解决方案由基础资源运维平台、数据集成与融合平台和数据分析与决策辅助平台组成。
基础资源运维平台是一款先进的基础设施管理软件，通过虚拟化技术实现物理资源到虚拟资源的转换。它汇聚了行业领先的基础设施管理软件组合的诸多优势，是一款高度集成的资源管理产品，其中包括虚拟资源管理中心组件、云基础设施容量分析规划组件、云基础设施应用迁移组件、云基础实施自助服务组件。
数据集成与融合是对数据进行抽取、转换和装载的过程，实现不同系统及异构数据源之间的数据交换或把地理位置分散的、异构的、与业务关联起来的一组数据汇集到一起。数据集成与融合平台通过数据交换打破了数据孤岛，实现了不同系统之间的数据互通和业务协同；通过数据融合把分散的数据聚集到数据集市或企业仓库，形成数据“资产库”。
数据分析与决策辅助是对数据的搜集、融合、挖掘和分析过程，将分析后的数据以动态、直观的多维报表、图形形式展现给用户，为用户决策提供数据依据。数据分析与决策辅助平台采用统一的数据模型，支持完善全面的数据源，用户可通过对业务的不同需求分析和数据资源，自定义业务分析报表与视图，实现数据分析结果的随需查询、随需分析、随需展现和随需。
该解决方案优势的优势是：
更“绿色”云数据中心将所有的资源放入统一的“资源池”实行合理分配，根据部门需求，申请并使用“资源池”中的资源。实现了对资源的充分利用，降低了资源的综合能耗。
更经济云数据中心的资源可以动态分配和扩展，用最少的IT资源的投资，来满足应用和用户规模增长的需要，大大降低成本。
更安全 云数据中心将所有的硬件、软件统一管理分配，在机器出现故障时，能自动切换，保障系统正常运行。通过虚拟的网络设备，可以实现完善的访问控制，保证数据的安全。
更高效云数据中心将基础资源的分配、安装，操作系统、数据库和中间件的安装，以及各项基础资源之间的优化自动完成，将原来提出需求到实现需求所需要的至少3个月的时间，缩短到1~2个小时。
海量数据管理 云数据中心提供了海量数据的存储、分享、挖掘、搜索、分析和服务的能力，使得数据能够作为无形资产进行统一有效的管理。
关键词：大数据 信息服务 数字图书馆
与云时代息息相关的“大数据”是指互联网用户网络行为数据，随着移动互联网、云计算等技术的快速发展，使全球数据量得到爆炸性增长，大数据时代已经全面到来。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，这就是大数据技术所带来的巨大价值。2014年，我国服务器行业市场规模69.4亿美元，同比增长6%。2015年第一季度，中国服务器市场销售额126.4亿元，服务器出货量超过46万台。我国市场已经成为全球最活跃的服务器市场。截至到2015年第一季度，全国建立了50万个以上数据中心，数据中心总耗电量达到400亿千瓦小时，高达全国电力消耗的1%。
在大数据时代，图书馆将在数据存储、数据挖掘、数据分析等方面面临巨大挑战，复杂数据的处理也将成为图书馆发展的主旋律，通过大量的非结构化数据、半结构化数据去寻找隐藏在数据背后的世界，进而为图书馆服务的模式、对未来发展趋势提供分析与预测将成为大数据时代图书馆的一大主要服务内容。图书馆将进入由藏书楼、阅览室到使用网线解决人们阅读需求的数字图书馆时代，读者通过手机等移动终端可以访问数字图书馆，查询世界、国家和各省、市级数字图书馆的资源。未来时代将是大数据引领科技发展的时代，大数据技术应用将是未来图书馆服务创新的重要领域。
一、大数据的主要来源形式及对图书馆信息技术发展的影响
大数据主要来源的主要来源有以下几种：一是传感网络接收数据，它可以通过传感器对分布在图书馆不同位置的图书进行资源整合，根据返回的资料自动接收资源信息，并生成数据，长时间的日积月累便可形成大量数据。二是社交网络收集数据，社交网络也是一种传播方式，它传播速度快、使用方便、利于推广、因此将在短时间内得到大幅度使用。三是移动互联网形成数据。电脑有着比人类强大的程序处理功能，可以利用移动互联网的优势，制作程序，再将完善的信息输入，即可以自己分析数据得出。除上述三种以外，还有其他一些方式，而且随着社会的不断发展、科技的创新，还会有更多地方式。
传统图书馆的弊端日益显现，它难以满足人们的需求。大数据时代带来的巨大价值正在被人们认可和利用，通过数据的全面感知、分析、收集以及共享，使人们认识世界有了一种全新的角度和思维方式。大数据有人工不能及的快捷方便准确，却和人的灵活自主有一定的差异性。在大数据时代，如何处理复杂数据将成为大数据时代图书馆发展的主要问题，通过大量的结构化数据、非结构化数据、半结构化数据揭示数字背后的隐藏价值，进而为图书馆未来的发展趋势提供分析与预测。延伸服务将成为大数据时代图书馆的一大主要服务内容。
二、大数据时代图书馆面临的机遇和挑战
大数据的特点与隐含理念，都说明了大数据将改变目前的 IT 架构，与大数据分析在数据对象、运用技术、价值去向等方面都有许多共同之处的图书馆必将在这一时代产生巨大的变化。
（一）扩大图书馆的服务内容和提高服务质量需要大数据提供支持。在该时代图书馆行业的竞争不再局限于馆藏资源、图书馆的建筑空间以及服务质量，大数据的拥有量和对各类海量而复杂的数据进行分析、预测和价值开发的能力将是图书馆是否具有竞争力的关键，图书馆的未来发展战略也将在对大数据进行分析和预测的基础上制定。
（二）大数据将是图书馆的主要资源与核心资产
随着人们对大数据技术认识的提高，大数据的分析技术也越来越成熟，这使得大数据的价值被更多地挖掘出来。
（三）大数据时代为图书馆带来了发展机遇和挑战
在大数据时代，图书馆需利用结构化的数据来了解和掌握现有读者接受图书馆服务的种类，同时也需要通过庞大的非结构化或半结构化的数据来挖掘图书馆与读者之间所发生的事件、并对未来进行预测与分析使得图书馆寻找出更佳的服务模式，以迎接未来的竞争挑战。
三、大数据技术在图书馆中的应用
众所周知，数字图书馆具有信息资源数字化、信息传递网络化、信息利用共享化、信息提供知识化、信息实体虚拟化等特点。因而，数字图书馆信息服务能力的衡量，也不再以馆藏作为评估标准，而是更多的以其信息资源的有效获取为依据，这就要求数字图书馆的信息服务必须针对市场信息需求进行信息产品的开发和服务。数据是图书馆馆藏资源的重要组成部分，而且学术界也普遍认同：数据作为原始类的产品可经过加工、整理和分析提炼转化为信息和知识，以便在人类生产生活当中发挥更大的作用。因此对大数据主题的适当研究本是图书馆职业的份内之事，同时也是其认清时展方向。
论文摘要：随着社会经济的高速发展，互联网技术逐渐得到推广，应用到社会各个领域当中。本文基于网络的企业人力资源信息管理系统进行分析与说明。
随着社会经济的高速发展，互联网技术与商务技术广泛推广应用于社会各个领域当中。新时期的企业构建了一定的网络管理系统，大部分企业充分发挥互联网技术的优势，将企业的特色以及相关信息在网络平台进行。基于网络平台的特点，不仅可以对企业自身的形象进行宣传，提供相关网络服务，而且还能将企业内部的分支机构充分的结合起来，加强了企业人力资源管理的水平与科学性，同时提升了企业人力资源管理的效率。积极采用基于网络的人力资源信息管理系统能让企业在最短的时间内对内部的信息进行优化、沟通、传播，这样的发展模式才能使企业在激烈的市场竞争中得到健康快速的发展。本文对基于网络的企业人力资源信息管理系统进行尝试性的分析与说明。
一、基于网络的人力资源信息管理系统分析
以往几十年社会主义市场经济发展不够快，大部分企业内部招用的人数比较少而且企业的规模也不大，通常会采用客户机与服务器的管理结构来满足企业的各种需要。但是随着社会经济的高速发展，企业经济效益与规模的不断提升，企业员工数量的增多，以往的客户及其服务模式已经不能满足现代企业的需要，更不能适应时代的发展，因此网络资源机构被推上了企业平台。
从目前的实际情况来分析，基于网络的企业人力资源信息管理系统大部分采用的都是服务器与浏览器，针对传统的客户机服务器模式还是具有一定优势的。
第一，利用这种模式能有效地将客户机的数量与规模减少，在客户端的部门计算机参照一定的浏览器软件就能实施服务，而且对于硬件配置来说要求也不需要太高，通常使用一般计算机就能实现。
第二，基于网络的人力资源信息系统维护简单，标准比较统一。浏览服务器结构的主要要求是让企业将网络管理的核心放到服务器上来。因此要下足功夫，对服务器进行研究与开发，这样才能确保客户端稳定运行，将企业相关人才集中到服务器端，而客户端利用浏览器就能获得与执行服务器端的各种应用程序与软件。
第三，基于网络的企业人力资源管理信息系统，针对客户端软件方面是不需要进行开发的。客户端通常需要的软件与程序能直接通过互联平台获得，而且这些程序或者软件对于企业来说是免费的，通过简单的操作就能实现，在一定程度上降低了成本，提升了工作效率。
第四，基于网络的企业人力资源管理信息系统能够实现跨平台、跨服务器的支持。新的系统采用的是国际标准的网络协议，新的服务器与浏览器软件同时对多个平台提供支持，所以企业的内部与外部即使使用没有采用的网络结构，新的模式也能在这些结构中充分运行。
二、基于网络的人力资源信息管理系统的设计分析
1.硬件基础
在科学信息技术高速发展的今天，大部分企业都构建起了能覆盖企业所有地方的局域网，企业内部可以利用自己的服务器对互联网实现链接，这样企业通过自己的主页来建立新的互联网与局域网信息管理系统就成为比较容易实现的事情。在新的形势下，企业新的人力资源系统可以在多个系统与不同型号的计算机上进行工作，并且可以在新的互联网技术支持下，对这种新的结构进行数据上的综合开发。新的技术自然具有新的优势，这些优势的发挥可以帮助服务器在工作过程中顺利运行，并且有效处理各种不同的服务与要求，非常方便用户对企业数据库进行浏览、阅读、查询，而且这种系统还能支持多种语言的转换。
2.软件特点
新系统下的浏览器能有效将用户与企业之间的数据进行转换，而且新的服务器在界面上特别直观形象，操作更为简单，从而方便用户快捷地查询自己所需要的各种数据。新的系统通常是采用统一的国际html标准，能支持多种语言的转换，而且能对很多网站开发模式提供支持，在相关语言与命令的实施下，能建立交互的动态网络服务器应用程序。通过这些程序能有效减轻负担，提升服务器与用户之间数据交换的效率。
三、基于网络的企业人力资源信息管理系统的应用
1.网络客户端软件的选择
企业客户端建议安装微软正版windows 2000以上的操作系统来进行支持，同时在系统上安装浏览器与ip协议相关软件。
2.安装网络服务器
网络服务器可以安装一台具有微软windows 操作系统中文版的服务器，然后在这个服务器上再进行微软 windows中文版操作系统的安装。这里需要提醒注意的是，需要在操作系统上安装server pack，将32位的ado驱动程序安装在服务器前，还需要安装一台备份服务器，对重要的数据进行备份，以防万一。
3.数据库解决措施
通过标准的html语言sql命令与ado驱动程序。通常情况下，脚本的代码会在服务器上进行运作，而不会在浏览器上进行运作。因此，用户端可以不用安装特殊的应用程序，只需要安装ie就可以查询重要的数据了。新的系统具有这样的物理结构特征，通常这样的结构有三层，一般第一层是企业集团与用户的终端，只有企业网络的相关工作人员才能在授权范围内通过浏览对管理系统进行访问。第二层是企业信息中心的网络服务器。此服务器主要针对所有用户的访问请求进行控制，对于允许或者不允许的用户访问，服务器需要将处理结果及时反映给用户。第三次是企业数据服务器。此服务器的主要作用是对各个数据进行分析、处理、储存。核心是网络服务器，一方面服务于用户的查询需求，同时分析实际的需求条件，然后到服务器中获取有关方面的数据，一方面将查询结果进行翻译，如html语言或者脚本代码，及时将这些反馈给用户浏览器，另一方面，浏览器也会进行相应的必要的分析与处理。
四、基于网络的企业人力资源信息管理系统功能
一是福利管理。该系统针对企业福利管理提供有利的、客观的依据，同时对这些依据进行计算与统计，提升福利管理的水平。
二是该系统能对企业生产经营过程进行客观的统计与分析、数据收集等等，而且能为生产分析提供有利的数据。
三是考勤机设备与考勤管理程序相结合，该系统可以提前对编办的班次信息进行处理，然后生成简洁的出勤报告，并将这些报告转化到企业的福利程序中或者薪酬管理中，让福利与薪酬有机结合，这些记录还能储存到服务器上，为企业管理人员提供分析、研究、查阅、统计的帮助。
四是该系统可以有效地处理企业内部人力资源的相关信息，除了保持不变的信息以外还有工作人员的职位变动情况，需要将职务与薪酬挂钩。
五是该系统保密功能很强，可以最大限度地保障相关数据的安全。
总之，时代在不断发展，企业也需要随之对内部管理进行改革，提高人力资源管理水平。新的管理系统为人力资源管理提供了很好的平台，能将企业内部的信息很好集中起来进行分析、管理，为相关决策提供客观的依据，最终才能提升企业的市场竞争能力。
参考文献：
论文摘要：随着社会经济的高速发展，互联网技术逐渐得到推广，应用到社会各个领域当中。本文基于网络的企业人力资源信息管理系统进行分析与说明。
随着社会经济的高速发展，互联网技术与商务技术广泛推广应用于社会各个领域当中。新时期的企业构建了一定的网络管理系统，大部分企业充分发挥互联网技术的优势，将企业的特色以及相关信息在网络平台进行。基于网络平台的特点，不仅可以对企业自身的形象进行宣传，提供相关网络服务，而且还能将企业内部的分支机构充分的结合起来，加强了企业人力资源管理的水平与科学性，同时提升了企业人力资源管理的效率。积极采用基于网络的人力资源信息管理系统能让企业在最短的时间内对内部的信息进行优化、沟通、传播，这样的发展模式才能使企业在激烈的市场竞争中得到健康快速的发展。本文对基于网络的企业人力资源信息管理系统进行尝试性的分析与说明。
一、基于网络的人力资源信息管理系统分析
以往几十年社会主义市场经济发展不够快，大部分企业内部招用的人数比较少而且企业的规模也不大，通常会采用客户机与服务器的管理结构来满足企业的各种需要。但是随着社会经济的高速发展，企业经济效益与规模的不断提升，企业员工数量的增多，以往的客户及其服务模式已经不能满足现代企业的需要，更不能适应时代的发展，因此网络资源机构被推上了企业平台。
从目前的实际情况来分析，基于网络的企业人力资源信息管理系统大部分采用的都是服务器与浏览器，针对传统的客户机服务器模式还是具有一定优势的。
第一，利用这种模式能有效地将客户机的数量与规模减少，在客户端的部门计算机参照一定的浏览器软件就能实施服务，而且对于硬件配置来说要求也不需要太高，通常使用一般计算机就能实现。
第二，基于网络的人力资源信息系统维护简单，标准比较统一。浏览服务器结构的主要要求是让企业将网络管理的核心放到服务器上来。因此要下足功夫，对服务器进行研究与开发，这样才能确保客户端稳定运行，将企业相关人才集中到服务器端，而客户端利用浏览器就能获得与执行服务器端的各种应用程序与软件。
第三，基于网络的企业人力资源管理信息系统，针对客户端软件方面是不需要进行开发的。客户端通常需要的软件与程序能直接通过互联平台获得，而且这些程序或者软件对于企业来说是免费的，通过简单的操作就能实现，在一定程度上降低了成本，提升了工作效率。
第四，基于网络的企业人力资源管理信息系统能够实现跨平台、跨服务器的支持。新的系统采用的是国际标准的网络协议，新的服务器与浏览器软件同时对多个平台提供支持，所以企业的内部与外部即使使用没有采用的网络结构，新的模式也能在这些结构中充分运行。
二、基于网络的人力资源信息管理系统的设计分析
1.硬件基础
在科学信息技术高速发展的今天，大部分企业都构建起了能覆盖企业所有地方的局域网，企业内部可以利用自己的服务器对互联网实现链接，这样企业通过自己的主页来建立新的互联网与局域网信息管理系统就成为比较容易实现的事情。在新的形势下，企业新的人力资源系统可以在多个系统与不同型号的计算机上进行工作，并且可以在新的互联网技术支持下，对这种新的结构进行数据上的综合开发。新的技术自然具有新的优势，这些优势的发挥可以帮助服务器在工作过程中顺利运行，并且有效处理各种不同的服务与要求，非常方便用户对企业数据库进行浏览、阅读、查询，而且这种系统还能支持多种语言的转换。
2.软件特点
新系统下的浏览器能有效将用户与企业之间的数据进行转换，而且新的服务器在界面上特别直观形象，操作更为简单，从而方便用户快捷地查询自己所需要的各种数据。新的系统通常是采用统一的国际html标准，能支持多种语言的转换，而且能对很多网站开发模式提供支持，在相关语言与命令的实施下，能建立交互的动态网络服务器应用程序。通过这些程序能有效减轻负担，提升服务器与用户之间数据交换的效率。
三、基于网络的企业人力资源信息管理系统的应用
1.网络客户端软件的选择
企业客户端建议安装微软正版windows 2000以上的操作系统来进行支持，同时在系统上安装浏览器与ip协议相关软件。
2.安装网络服务器
网络服务器可以安装一台具有微软windows 操作系统中文版的服务器，然后在这个服务器上再进行微软 windows中文版操作系统的安装。这里需要提醒注意的是，需要在操作系统上安装server pack，将32位的ado驱动程序安装在服务器前，还需要安装一台备份服务器，对重要的数据进行备份，以防万一。
3.数据库解决措施
通过标准的html语言sql命令与ado驱动程序。通常情况下，脚本的代码会在服务器上进行运作，而不会在浏览器上进行运作。因此，用户端可以不用安装特殊的应用程序，只需要安装ie就可以查询重要的数据了。新的系统具有这样的物理结构特征，通常这样的结构有三层，一般第一层是企业集团与用户的终端，只有企业网络的相关工作人员才能在授权范围内通过浏览对管理系统进行访问。第二层是企业信息中心的网络服务器。此服务器主要针对所有用户的访问请求进行控制，对于允许或者不允许的用户访问，服务器需要将处理结果及时反映给用户。第三次是企业数据服务器。此服务器的主要作用是对各个数据进行分析、处理、储存。核心是网络服务器，一方面服务于用户的查询需求，同时分析实际的需求条件，然后到服务器中获取有关方面的数据，一方面将查询结果进行翻译，如html语言或者脚本代码，及时将这些反馈给用户浏览器，另一方面，浏览器也会进行相应的必要的分析与处理。
四、基于网络的企业人力资源信息管理系统功能
一是福利管理。该系统针对企业福利管理提供有利的、客观的依据，同时对这些依据进行计算与统计，提升福利管理的水平。
二是该系统能对企业生产经营过程进行客观的统计与分析、数据收集等等，而且能为生产分析提供有利的数据。
三是考勤机设备与考勤管理程序相结合，该系统可以提前对编办的班次信息进行处理，然后生成简洁的出勤报告，并将这些报告转化到企业的福利程序中或者薪酬管理中，让福利与薪酬有机结合，这些记录还能储存到服务器上，为企业管理人员提供分析、研究、查阅、统计的帮助。
四是该系统可以有效地处理企业内部人力资源的相关信息，除了保持不变的信息以外还有工作人员的职位变动情况，需要将职务与薪酬挂钩。
五是该系统保密功能很强，可以最大限度地保障相关数据的安全。
总之，时代在不断发展，企业也需要随之对内部管理进行改革，提高人力资源管理水平。新的管理系统为人力资源管理提供了很好的平台，能将企业内部的信息很好集中起来进行分析、管理，为相关决策提供客观的依据，最终才能提升企业的市场竞争能力。
参考文献：
关键词：云制造；数控加工；关键技术
云制作主要服务于生产制造行业。云制造是以现代网络信息技术应用为基础的，通过现代信息科技手段，实现技术创新。数控加工云制造是以提升生产制造业生产效率为目的，构建的网络服务系统。在数控机床加工过程中，如果能够安装使用云制造网络服务系统，众多企业就可以共享相关控制技术和数控机床的应用经验，能够共享磨具模型等多种资源，有效提升数控加工服务的效率和服务水平。因此，企业要能够积极实现数控加工服务的云制造服务形式，以实现创新发展。
1实现数控加工的云服务
1.1对数控加工云服务基本原理的认识
数控加工服务从技术层面上讲，指的是利用数控机床实现特殊零件加工的一种新进的工艺技术手段。目前在数控加工行业内，数控加工的资源拥有者和数控加工资源的使用者之间的没有建立起必要的联系，这样，就导致数控加工资源浪费，导致数控加工运营价值不高。而如果能够实现数控加工的云服务，能够借助网络科技手段实现数控加工技术的创新发展，就可以将主体的数控加工资源和加工能力接入到云制造服务系统中去，从而形成一种数据加工云服务这样的新的运行机制。在这种运行模式下，数控加工资源的拥有者和数控加工资源的使用者之间，可以通过网络途径建，通过云服务系统建立直接有效的联系，这样数控加工资源和技术手段可以实现共享，实现数控加工服务的价值的充分的发挥。
1.2解决云服务的关键问题
数控加工领域实现云服务是非常必要的。因为，数控加工技术是相当复杂的，数控加工需求也是相当复杂的。从服务角度看，数控加工服务的过程较为复杂，主要包括资源感知、虚拟接入、服务化分装等内容。从技术加工层面上看，数控加工要包括工艺设计，数控编程和仿真校验等复杂的技术。可以说数控加工领域所包括的技术内容很多，覆盖面很广，因此，建立区分度高的数控加工制造云服务平台是非常必要的。构建与服务平台，从云服务角度对相关问题进行分析，解决一些数控服务方面的关键问题，才能促进数控加工领域的不断发展。要构建数控加工领域的云服务，必须要解决云服务的一些关键问题，第一，要对数控加工关键硬件设备进行有机的整合，能够深入研究数控机床的类型和具体加工参数，对数控机床的类型，功能和关键运行参数进行实质分析，把相关分析数据引入到云服务平台上去，不断提升数控加工云服务的质量。第二，在云服务内容方面，要对数控加工工艺这一重要内容进行研究分析，以不断提升数控加工的制造能力。第三，要对影响数控加工能力的一些细节问题进行分析，在云服务平台上，这些内容都要有所体现。其实，数控加工的实际能力与操作人员素养，数控软件的性能和兼容性有直接的关系，在构建数控加工云服务平台的过程中，这些内容都需要着重研究。
2构建数控加工云服务平台
2.1功能结构设置
要构建数控加工云服务平台，需要做好云服务平台的功能结构设置。这种云服务平台功能结构主要包括应用管理层，应用集成层和基础数据层三个模块，设计云平台的功能结构，主要是对这几个模块进行设计。应用管理层主要是对用户信息，系统和云服务及数据进行管理。通过管理使相关部分能够独立运行，并且可以集成到更大的制造业服务体系中去。基础数据层是对数控机床，工艺技术、兼容性等特殊性的数据进行集成，以实现服务。应用集成层主要功能是将不同位置的制造资源和加工工具进行集成，主要是由数据接口平台和服务集成应用工具组成的。
2.2运行机理设计
在构建数控加工云服务平台中，需要对这种平台的运行机理进行设计。在用户提出数控加工需求后，云服务平台需要对用户需求进行数据分析，并根据相关数据在平台范围内，对各项任务资源进行相应的匹配，通过对资源和用户需求信息的分析，对各种问题解决方案进行对比设计，选出最好的问题解决方案，根据用户需求为用户提供服务，满足用户的数控加工需求。在数据加工云服务平台运行中，这种平台掌握了大量的新资源，能够根据用户需要对数控加工资源进行优化控制，实现节能，满足用户的需要。
2.3平台的应用方式设计
数控加工云服务平台构建主要是为了实现更好的应用，提供优质的服务。进行平台应用方式的设计，需要从实际应用角度进行考虑。在云制造数控加工服务平台构建成功之后，其应用方式设计需要依据主体需要进行设计。根据目前数控加工需求情况和这种应用技术发展情况分析，当前云制造数控加工服务平台的主要应用方式有任务承包方式，资源租赁方式，提供制造能力服务这三种方式。任务承包方式指的是资源供应方对加工任务进行全面的承包，在这个过程中，云平台所发挥的作用是中介和进行资源提供服务监督。资源租赁指的是资源需求主体借助云平台向资源拥有者进行数据加工资源信息的租赁，在完成加工任务后，资源需求主体通过云平台返还资源。制造能力提供指的是，数据资源拥有者通过云平台为数控资源使用者提供部分数控加工资源支持服务，通过这种方式帮助资源需求主体完成数据加工任务，从而实现服务。
总之，数控加工技术与现代网络信息技术结合，能够有效实现技术创新，推动数控加工产业的深入发展。因此，研究面向云制造的数控加工服务关键技术，不断推动数据加工技术的发展具有较强的现实意义。本文从功能结构，运行机理和应用方式等方面对云制造数控加工服务关键技术进行分析，对于提升面向云制造的数控加工服务水平具有一定的促进作用。
作者:龚春芬 单位:江西工业贸易职业技术学院
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