基于ORACLE和Noter的大型商业企业管理信息系统的建设

企业的信息系统建设已经从独立的一个个子系统转向于建立集成的管理信息系统,所有的业务流程之间能够进行信息共享,结构化数据和非结构化数据能够进行很好的共享.本文根据实际的系统开发的情况,分析了大型的商业管理信息系统的软硬件结构,并且对系统建设中需要注决的问题给出了解决方案.     

高校管理信息系统安全隐患与对策分析

信息化建设是高校向世界一流大学前进的必经之路。高校管理信息系统是高校信息化管理的重要系统,提高高校信息化水平的同时,管理信息系统的安全隐患不容小觑。一个良好的管理信息系统能够优化现有管理流程,能与其他相关部门共享数据,为管理人员的决策提供支撑。笔者列出了高等院校管理信息系统可能出现的弊端,并分析具体情况,提出优化建议。     

管理信息系统中共享数据的维护技术

随着信息技术前进步代的不断加快，管理信息系统的开发越来越需要一种有效的可维护技术采保障系统的生命力。本文对管理信息系统可维护技术中的共享数据技术进行了深入探讨，论述并比较了三种不同的共享数据维护技术，并提出了一种可行的通用维护方法。     

多维视角下高校管理信息系统的构建路径

管理信息系统建设是高校信息化的重要内容。传统管理信息系统一般采用简单服务器模式,不具备分布式、多数据源等特点。本文讨论了云计算、大数据、移动互联技术背景下高校管理信息系统的定义、特点、内涵,从技术层面阐述了管理信息系统与信息化建设的关系和各类型管理信息系统的组合框架和整合体系,并从数据管理、接口管理、流程管理、服务管理四个维度探讨了管理信息系统建设中经验。实践证明,该方案以及所展示的创新措施能够有效促进学校信息化建设发展。     

挑战数据管理

许多企业在由传统业务向电子商务转型的过程中面临的挑战之一就是如何更好地利用信息。据调查,企业的数据量正在以每6至8个月翻一番的速度增长,数据类型也纷繁复杂,其中大约只有10%的数据是结构化的,如数据库中的客户信息、帐务数据以及各种报表等;而另外90%的数据都是非结构化的,如声音、影像和传真等。那么,如何利用这些日积月累的数据,让它们真正为企业提供价值,赢得竞争优势呢?内容管理解决方案就是最好的回答,它不但能够对结构化的数据进行全面地访问、管理、分析和共享,同时对于非结构化的数据也能够实现同样的管理功     

基于数字化的高校校园平台架构分析

数字化校园建设能够提高信息与技术融合程度,将高校内部的相对独立分散的网络系统统一整合为一个整体,从而提高办学水平.本文基于数字化网络的特点进行了高效校园平台架构的分析研究,从数字化校园平台选型原则和技术路线、平台建设内容进行了具体分析,分析结果表明:管理信息系统建设与集成有效的实现了校园内的各种系统集成和数据的有效统一,网络信息资源建设和共享则实现了校园信息资源的集成合广泛分享,远程教育则丰富和拓展了高效的教育功能.     

RE-OEM：一种半结构化生物数据的信息抽取模型*

在分析半结构化生物数据特点的基础上,提出了一种新的半结构化数据抽取模型RE-OEM。它将OEM数据模型和正则表达式有机地结合起来,不但能够灵活方便地表示各种数据结构,而且能够非常方便地进行模式匹配和数据的定位,为半结构化生物数据的抽取打下坚实基础。     

RE-OEM：一种半结构化生物数据的信息抽取模型*

在分析半结构化生物数据特点的基础上,提出了一种新的半结构化数据抽取模型REOEM。它将OEM数据模型和正则表达式有机地结合起来,不但能够灵活方便地表示各种数据结构,而且能够非常方便地进行模式匹配和数据的定位,为半结构化生物数据的抽取打下坚实基础。     

水利大数据目录服务与资源共享关键技术研究

长期以来,各水利单位与业务部门从自身发展实际出发,建设了一大批水利信息化业务应用项目,并积累下丰富的水利数据资源,总量已超2.5 PB。由于这些数据的采集与使用一直依赖于不同的业务系统,数据不仅分散在水利部、七大流域、31个省区(直辖市)和新疆建设兵团的数据中心或不同业务部门,同时形式异构,业务间交叉冗余、语义冲突,严重制约了水利领域大数据高效共享与使用。面对跨行业跨部门的结构化、半结构、非结构化水利数据共享需求,提出发展基于分布式目录的海量异构水利数据共享技术,构建面向水利部/流域/省区的水利大数据共享平台,从而使全国范围内水利数据非重构高效共享成为可能。研究能够充分利用既有水利信息化建设成果,是"十三五"期间推进"数字水利"向"智慧水利"积极发展的重要基础性工作之一。     

电力企业的非结构化数据检索研究

电网公司多年来建设了很多业务系统,各业务系统相互孤立应用.随着企业信息化建设的深入,业务系统中数据特别是非结构化数据的数据量急剧增长,人员查找数据信息极为不便.建设面向整个电网公司的分布式非结构化数据检索平台,该平台在Linux计算机集群上部署Hadoop开发框架以及Solr分布式全文检索系统,将各业务系统中的非结构化数据进行集中式的存储、管理,并且提供统一的搜索服务,使得企业相关人员能够高效、便捷地检索出所需的数据.实现知识服务无处不在,为员工工作提供帮助,为企业提供决策支持.     

基于XML的信息技术试题标记语言的设计与实现

文章介绍了基于XML的可扩展信息技术试题标记语言XitetML的设计与实现。XitetML充分运用XML的可扩展性和半结构化数据描述能力,解决了题库建设过程中的试题文本共享和交换问题。文中叙述了XitetMLSchema的设计过程,并对使用XSL样式单实现试题的不同呈现方式进行了讨论。     

一种基于XML的非结构化数据转换方法

XML作为半结构化的语言,因其能预先定义标记等优势被普遍应用于非结构化到结构化信息的转换中。利用POI技术把网络上繁杂的非结构化数据转化为XML半结构化数据,把半结构化数据转化为结构化数据,使用户能够简便地查询所需信息。通过实验对SAX,DOM的解析效率进行了对比,实验表明解析相同大小的XML文件,SAX比DOM效率更高,而且此种差距会随着XML文件的增大而逐渐增大。     

B/S模式下的结构化与非结构化数据备份与恢复机制的研究与实现

分析了目前常用数据库备份与恢复方案的现状,针对结构化与非结构化数据管理的复杂性,本文提出了一种基于B/S模式下的一体化的结构化与非结构化数据备份方案。该方案整合了结构化数据和非结构化数据的备份方法,并能够根据特定的需求进行分类备份和恢复。论文最后应用上述方案成功地实现了一个具体系统的数据备份和恢复。     

Notes数据库与关系型数据库之间的整合在办公自动化系统中的应用

本文在基于LotusDomino／Notes平台开发的办公自动化系统基础之上,介绍了非结构化数据的特点及非结构化数据库在办公自动化系统中的作用,对非结构化数据库与传统关系型数据库的存储机制和访问机制进行了详细的分析探讨,提出了Notes数据库与关系型数据库整合的技术方式,其目．的是实现企业信息系统中Notes数据库与关系型数据库信息交互。以利用Notes平台提供的良好性能共享信息数据。     

B/S模式下的结构化与非结构化数据备份与恢复机制的研究与实现

分析了目前常用数据库备份与恢复方案的现状,针对结构化与非结构化数据管理的复杂性,本文提出了一种基于B/S模式下的一体化的结构化与非结构化数据备份方案.该方案整合了结构化数据和非结构化数据的备份方法,并能够根据特定的需求进行分类备份和恢复.论文最后应用上述方案成功地实现了一个具体系统的数据备份和恢复.     

沂沭泗流域防汛会商系统建设与应用

为提高沂沭泗流域防汛会商决策的时效性与科学性,建设沂沭泗流域防汛会商系统。在已建相关业务应用系统及多种结构化和非结构化信息的基础上,对已建相关系统进行有效集成,构建相关业务组件,以Web方式开发满足目前汛期防汛会商所需的各种功能模块,达到信息、数据与应用资源的共享及服务的便捷应用。防汛会商系统能够快速收集准备相关汛情具体情况、工程详细信息等资料,为防汛会商决策提供支撑,确保防汛会商决策科学、及时、高效。     

MyBUD自适应分布式存储管理的设计与实现

面对日益增长的非结构化数据管理需求,实现了基于"自由表"数据模型和BUD(bank of unstructured data)参考体系模型的非结构化数据管理平台MyBUD系统。提出了一种能够根据非结构化数据的类型和访问特点自适应地选择分布式存储子系统的方法,同时也对MyBUD进行了TPCC测试和非结构化数据存取实验。结果表明,这种自适应的数据存储方法为MyBUD系统提供了高效的可扩展存储层,为采用数据库方法实现对结构化和非结构化数据统一管理的进一步研究工作奠定了基础。     

面向城市大数据的分布式并行获取方法研究

通过采取高效的分布式网络数据获取方法,结合大数据分析与人工智能技术,能够为传统行业建设与管理提供更加科学精准的分析与预测手段。以江苏省电力建设的投资成本预测为背景,基于主流python语言和分布式爬虫框架scrapy研究深层网络爬虫,根据深层网络结构设计爬虫策略并实现并行网络数据抓取系统,大规模获取江苏省各地市的GDP、人口数量、企业分类、社区建设、交通建设等宏观经济数据。通过自然语言处理和正则表达式等技术,对获取到的结构化和非结构化数据进行数据清洗和文本处理,最终实现数据的可视化展示。     

网络管理信息系统共享数据的冲突处理

本文讨论了网络管理信息系统共享数据冲突处理，提出了解决冲突的基本原则和具体的解决方法。     

基于XML描述的数据挖掘结果的存储方法

对数据挖掘结果进行存储和维护能够提高数据挖掘效率并为共享挖掘结果提供更多的途径,为企业决策提供强有力的支持.对结构各异的结果模式进行存储首先需要一种表示半结构化信息的数据表示方法,而XML非常适合半结构化信息的描述.重点研究了以XML描述5种常见数据挖掘结果的方法,并提出了这5种数据挖掘结果的统一描述方法,为数据挖掘结果的集中存储、管理、利用以及共享奠定了基础.