大数据时代情报分析的需求和发展趋势

大数据时代情报分析的需求和发展趋势什么是大数据，所谓大数据我们可以称之为巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法）大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。我们现在所生活的时代，是个数据大爆炸的年代，更多的时候我们依赖的是网络，网络所传输的数据是无比庞大的，所以情报分析和决策都至关重要。

随着大数据时代的到来随着大数据时代的到来，我们对各类数据的获取拥有了更广泛和便利的渠道，这些数据为我们决策质量的提升起到了重要作用。这些数据包括：互联网实时产生了大量的电商消费品交易数据、交互数据，竞争对手的价格与市场表现，以及消费者的评价与偏好等；上市公司定期发布着企业财务数据、证券与投行公司定期发布行业情报与数据等；政府网站不断公开各类统计数据，包括行业运行数据、海关进出口、宏观经济运行、专利申报、企业信用等；财经媒体不断调研发布商业情报，各类行业动态数据等；各类专业期刊、行业期刊、电子数据库都随时产生着有价值的决策信息和情报等…

如何利用大数据提炼出有价值的情报，从而准确决策、抢占先机，是提高竞争力的新课题。传统的决策分析体系内部为信息系统，而非情报系统，决策信息不足；只为了掌握情况，而非预知变化占先机，不利于规避风险获得资源；传统决策分析体系是管理手段，而非竞争手段，不利于跟踪技术与市场前沿的变化，持续创新，正面临着一个重大挑战。

对于在数据分析领域扮演重要角色的情报研究工作而言，大数据的理念和技术既带来了机遇，也带来了挑战。一方面，在大数据时代，情报研究工作正在得到空前的重视，

大数据为情报研究的新发展提供了机会，从更为广阔的视野来看待情报研究的定位，研究新技术新方法，解决新问题，将极大地促进情报研究理论与实践前进的步伐。另一方面，大数据时代本身也要求各行各业重视情报研究工作，这就必然使得众多学科有意识地涉足到以往作为专门领域的情报研究之中，并将其作为本学科的重要组成部分加以建设。文献分析(本质是文本分析)不再为情报研究所独占，以往情报研究领域积累的相关理论和方法很有可能优势不再。因此，如何把握住自身的优势，并抓住机会有所拓展，是情报学在大数据时代需要思考的问题。

大数据带给我们的新观念，导致情报研究正在不断发展。随着学科的深入交叉融合及社会发展、经济发展与科技发展一体化程度的增强，情报研究正从单一领域分析向全领域分析的方向发展。首先，表现在各领域中的情报研究从视角、方法上的相互借鉴。从方法上看，社交网络分析方法、空间信息分析等其他学科的分析方法，广泛应用于军事情报、科技情报等领域，心理学等领域的理论也用于情报分析的认知过程，以指导情报分析及其工具的研发。其次是分析内容的扩展，这也是最为重要和显著的变化。在情报研究过程中，不仅仅局限于就本领域问题的分析而分析，而将所分析的内容置于一个更大的情景下做通盘考虑，从而得出更为严谨的结论。综合利用多种信息源已经成为情报研究的另一大发展趋势。这一发展趋势是由几大因素决定的。一是情报研究问题的复杂性。二是各种信息源的特性。三是分析结果的重要性。综合利用多种信息源也意味着诸多挑战。首先分析人员要熟悉每一种信息资源的特性，了解相似信息在不同资源类型中是如何表现的，不同信息源相互之间的关系是怎样的。其次，针对待分析的问题，要选择适合的信息，并不是信息越多越好，类型越全越好，尤其是当问题含糊不清时，可能需要不断地调整信息源。再次，情报研究人员要能有效地综合、组织、解释不同信息源分析出的结果，特别是当结论有所冲突的时候，识别不当结果、保证分析结果的正确性是很重要的。

情报研究的发展走向，决定了情报研究既不能仍然停留在定性分析上，也不能仅仅靠简单的统计替代情报研究中的计算技术，由此对情报研究技术提出了新的要求，可视化分析、数据挖掘以及语义处理成为新的要求。目前的情报分析系统，虽然也提供了多种视图来揭示信息，但更多的是一种分析结果的呈现，系统内部分析、处理的机制对分析人员来讲是个黑匣子，分析人员无法了解分析方法、分析结果的局限性或者有效性，这无疑不符合情报研究严谨性这一发展要求。同时，现有的分析工具需要分析人员输入各种繁杂的参数，又缺乏对情报分析认知过程的支持，这就对使用人员的专业化程度提出了较高的要求，增加了分析的难度。而可视化分析则可以较好地解决这一问题，它整合了多个领域包括采用信息分析、地理空间分析、科学分析领域的分析方法，应用数据管理和知识表示、统计分析、知识发现领域的成果进行自动分析，融入交互、认知等人的因素来协调人与机器之间的沟通，从而更好地呈现、理解、传播分析结果。佐治亚理工学院的John Stasko等人应用Pirolli等人提出的情报分析概念模型，建立了一个名为Jigsaw(拼图)的可视化分析系统，并将其应用于学术研究领域(涉及期刊和会议论文)以及研究网络文章(如网络新闻报道或专题博客)领域，也说明了将可视化分析技术应用于情报研究的可行性。

大数据的理念和技术为情报领域的研究和实践带来了机遇，也带来了挑战，需要我们有清醒的认识。总之大数据时代下的情报分析的需求和发展趋势更趋向于全领域、数据挖掘、技术化和可视化。