赛迪数据电子政务决策支持系统(G-DSS)

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1、赛迪数据电子政务决策支持系统(G-DSS)背景随着中国经济的不断发展以及互联网的普及与应用,政府面临不断扩大的信息量,各级政府的数据统计、加工与分析必须由传统方式快速过渡到互联网的方式。北京赛迪数据有限公司作为中国最人的电子政务系统提供商之一,提供了完整的电子政务信息管理解决方案,包括政府联机在线分析系统、政府信息分析发布系统、政府办公自动化系统的每一个环节。系统概述电子政府决策支持系统是一个集成的政府信息化管理工具,它从政府机构处理日常事务的0A系统、多级政府数据统计分析和政务信息发布的角度出发,以通用化的政府工作事务流程为依据,通过高度抽象和概括的方式构建出电子政务信息化工作平台的软件

2、体系和应用模型。电子政府决策支持系统在降低用户信息处理劳动强度的同时,突出了信息对领导决策的重要作用。该系统覆盖了政府信息处理的整个流程(从数据采集、处理和传输,到信息管理、分析、共享和发布),将多年来常见的政府信息系统延伸到数据分析、共享系统,从信息中提炼知识,为决策提供了充足的信息支持。电子政府决策支持系统由三大系统构成,分别是政府联机在线分析系统(G-OLAP)、政府信息分析发布系统(G-Info)和政府办公自动化系统(G-0A)。系统逻辑架构图如下:应用非构化数据结构化数据赛迪数据电子政府信息管理系统逻辑架构图政府联机在线分析系统(G-OLAP)系统功能:在政府联机在线分析系统中,

3、赛迪数据利用自身在结构化数据挖掘方面的丰富经验和先进技术,为政府管理并利用海量数据做出止确的决策提供有力的支撑。赛迪数据政府联机在线分析系统提供具有针对性的数据接口、数据抽取规则及数据仓库构建、管理工具和数据交付工具。系统对于政府内外数据经过一系列处理导入数据仓库和数据集市中,在此基础上提供基于OLAP工具及数据挖掘工具的统一分析性平台,以满足用户在管理、决策支持中的需求。系统架构图:报表生成工具数据査询工具OLAP工具数拥分析罚数据挖拥工具曰数据分析工具画……数据应用赛迪数据政府联机在线分析系统架构图赛迪数据政府联机在线分析系统的核心体系结构主要分为四个部分:数据搜集系统,数据管理系统(

4、数据仓库、数据集市系统),数据分析系统(OLAP)和数据应用系统。独特功能特性:•允许完美的集成和安全递送数据文件给任何最终用户•为组织、分类和递送结构报表提供完整的可自定义的、基于网络的平台•将报表系统集成到内联网、外联网和政府门户应用程序•递送信息到任何利用不同网络标准(DHTML、XML和PDF)格式的设备•通过多服务器及集群架构,提供多层次容错环境•支持Windows和Unix平台•提供海量、内置式安全保护和Windows2000/NT单独的登录•允许报表订阅和警示•通过XML与其它网络应用程序交换数据政府信息分析发布系统(G-Tnfo)系统功能:政府信息分析发布系统实现将政府内外

5、部的新闻、邮件、Internet信息、文件等非结构化信息,同时包含数据库、XML等结构信息,按照业界先进的信息采集、信息分类算法,通过系统自身对信息的理解,将信息依照用户的需求,充分有效的集成为整体。而后通过系统提供的前端工具,为用户提供所需主题、类别的相关信息,建立每个系统用户的个人档案、实现信息个人化、信息提示、信息检索等对信息利用的所有功能。系统功能示意图:(OB妙So矽业於<2自动分类信息连接建立档案用户个人化政府合作信息传送信息搜寻信息提示LotusNotes数据库文档管理系统因特网页文件XML声音影像独特功能特性:政府信息分析发布系统依靠赛迪数据知识管理技术,在非结构化信息的处

6、理上具有突出的表现。它远远不止是一个搜索引擎,而是一套智能的信息操作系统,全面完整的软件结构,自动化地处理,操作和应用非结构化的信息,是一个处理非结构化信息的基础软件平台。能以先进的信息展现方式,告诉政府所拥有的信息是哪些、这些信息分成哪几类。它除了具有现在主流知识系统具有的所有特性外,还将突出的体现以下独有的特性:•具备有效的安全机制,完全支持内外网的物理隔离;•基于两种尖端数学理论的独特结合-贝叶斯概率理论和香农信息论;•信息分类完全自动化;•高度的用户信息定制个性化;•按照每个用户使用习惯、所需信息进行信息聚类;•真正实现实时推送信息到用户桌面;•提供智能化的全文检索,支持中英文混合

7、检索、支持自然语言的检索;•以Http协议和XML进行数据交换,采用分布式结构,实现优秀的系统扩展性;•支持普通文件、Word文档、Notes、邮件、数据库、Internet网页等等的数据采集;•系统支持多种语言;政府办公自动化系统(G-0A)系统功能:赛迪数据在上面所提到的政府联机在线分析系统(G-0LAP)和政府信息分析发布系统(G-Info)的基础上,为政府部门及企事业单位提供了以知识管理为核心的第三代0A系统。前

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