摘要：本文简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门管理中，帮助图书馆管理者依据数据挖掘技术更好地为读者提供科学化和人性化的服务，促进图书馆事业的创新与发展。
关键词：高校图书馆；数据挖掘；创新；发展。
随着网络技术、计算机技术的快速发展，高校图书馆事业也顺应时变，不断向高科技、高水平领域进展，尤其是当今处于数字信息发展的时代。如果利用图书馆现有以及收集的数据资源，通过数据挖掘技术来分析、筛选对图书馆有用的数据信息，依据提炼的数据资源来指导、推进图书馆事业的创新与发展，是当今信息时代图书馆亟待研究、探讨的一个问题。本文将简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门管理之中，帮助图书馆管理者依据数据挖掘技术更好地为读者提供科学化和人性化的服务，促进图书馆的事业创新与发展。
一、数据挖掘技术综述。
数据挖掘定义。数据挖掘（Data Mining，DM）是一种新的信息处理技术，其主要特点是对单位、企业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换分析和其他模型化处理，以从中提取辅助管理决策的关键性数据。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，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。换句话说，数据挖掘技术就是从收集的大量、繁杂的数据中挖掘出其隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘的意义。在当今的竞争时代社会中，随着计算机的飞速发展，计算机强大的数据处理能力、内存储存容量和网络宽带等价格的持续快速下降，因此大型的数据分析、提取技术不再是一个障碍。面对图书馆每天接收的庞大数据源，管理者必须学会从所拥有的大量数据信息源中提取并利用隐含在这些数据中的有用价值以及有用新信息，从而获取对图书馆事业研究领域的本质认知和未来认知，帮助图书馆管理者从传统的经验管理、主观管理提升为理性管理和科学管理。
数据挖掘的应用分类。目前较常用的一般有分类与回归、关联规则、聚类分析、时序模式等。
二、数据挖掘技术对图书馆事业创新与发展的影响。
面对大量数据，如何去存储和收集数据，如何利用数据挖掘技术将图书馆海量信息数据中提取供管理者决策的有价值的数据，提取并利用隐藏在这些数据中的有用知识的能力变得越来越重要。运用数据挖掘技术从数据中获得有用的知识，这在图书馆管理方面显得尤为重要，本文将简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门工作，为今后各部门的创新与发展提供策略分析。
流通部门。流通部门作为图书馆的一线服务岗位，对图书馆功能的发挥起着举足轻重的作用。作为窗口形象岗位，直接体现了图书馆的整体工作状态。
要实现从以往的经验管理、主观管理提升为科学管理和理性管理，数据挖掘技术将利用现代技术展现其独天得厚的优势。图书馆每天都会产生大量的图书流通数据，这些数据包含进、出馆读者人数，借、还书数量，检索查询次数以及网上咨询等大量繁杂的数据。在流通部门最为常用的数据就是借书、还书量，通过借书、还书数据的统计，可获取读者信息行为、借阅书兴趣导向，充分利用数据挖掘技术如关联规则、分类、聚类、时间序列分析等，对图书馆蕴含的大量丰富的用户行为进行建模，从而挖掘出有用的或有兴趣的信息和知识。如可利用这些有价值的信息，借鉴“啤酒与尿布”的经典商业案例，尝试在流通部开辟一块试验田地――搭档书架，即通过借、还书数据挖掘，将读者感兴趣、组合搭档频率高的书籍挑选出来，开辟一块搭档书架，方便读者在借用专业书籍的同时顺便也借阅自己感兴趣的图书，既学习了自己的专业知识，同时也顺便阅读了自己感兴趣的书籍，充分实现了图书馆“第二课堂”的育人价值。
采编部门。传统的采编部门在采集书籍时大多数情况是依据采集经验或是依据各院系、读者反馈的需求书籍进行征订。大部分购买的图书还是比较适合读者所用的，但也会存在一些盲目性，有时会造成采集的偏差，这是采编部门一直比较困惑的问题。如何既将购书经费合理利用好，同时又能满足读者借阅所需，是采编部门长期探索、研究的问题。如果将数据挖掘技术运用到采编部门，通过一线的文献借阅数据，分析、挖掘、提炼读者借、还书的信息量，且一直追踪这些信息数源的变化，即可获得可被部门利用的有价值数据，并汇总出读者借、还书的规律。依据这些一线信息数源的价值，加之网上荐购及读者书面荐购等信息，汇总出哪些是读者专业常用书籍，哪些是读者感兴趣的书籍，哪些又是常年被冷落的书籍，从中提炼出书籍采集的方向；合理化的采集方案继续延用，不合理的采集要进行科学化的数据分析，及时理清思路，尽可能做到书籍采集的合理化、科学化。
技术部门。在信息飞速发展的时代，作为图书馆负责信息网络技术的部门，其肩上的重量显得格外沉重。技术部门不但肩负着网络技术的责任，当今也要肩负起图书馆所有数据的收集、存储、挖掘及分析技术。数据挖掘及分析技术在技术部十分重要，技术部应将图书馆各部门所产生的相关数据进行长期性、系统性的收集和科学分析，并将研究数据的.挖掘及分析作为当前和今后技术部研究及发展的方向，承担起“数据监护员”的角色，通过实践为图书馆提供数据监护操作技能及策略。注意将可获得的数据及时进行收集，并通过收集数据使用案例，分析并总结用户需求及使用规律，为数据监护提供基础资料。
摘要:近年来随着信息全球化和网络信息技术的不断发展,计算机网络工程管理系统也在不断得到完善。信息化管理在“互联网+”时代发展的大背景下,仅次于人才的重要性。因此,必须不断加强全面信息化管理对计算机网络工程领域中的应用,才能为进入真正的电商时代打好基础。
关键词:全面信息化管理；计算机网络工程；应用措施
1计算机网络工程全面信息化管理的概述
全面信息化管理措施在计算机网络工程领域当中的应用主要是采用计算机信息的管理软件作为平台的管理措施,以计算机网络作为传输的中介,收集、整理、转化并存储、以及传输计算机网络工程领域中的各个信息资源,可以大大地提高信息采集的工作效率和信息沟通水平,对各项计算机网络信息进行有效的管理和传输。全面信息化管理在计算机网络工程中的具体应用表现在利用先进的计算机技术对项目中的信息资源进行开发和整理,旨在提高整个网络工程的信息管理水平。在“互联网+”时代的发展背景下,计算机网络信息管理技术更新快,且运用在管理当中的各个项目工程复杂又多样,因此,其信息化管理内涵十分丰富[1]。计算机网络工程项目运用全面信息化管理具有一系列信息化特征,主要表现在信息收集自动化、数据传输时效化、信息分析的科学化等。
2当前计算机网络工程领域中全面信息化管理存在的问题
硬件设施更新速度慢
要想计算机网络工程实施全面信息化管理需要硬件设施的过硬支撑。当遇到计算机网络设施不齐全的实际情况下,就不能展开计算机网络工程的信息化有效管理,运用计算机进行网络信息化管理不受时间可空间的限制,因此这在一定程度上加大了计算机网络工程全面信息化管理的难度。
信息化管理水平的更新换代慢
我们可以看出,当前信息网络时代发展速度比较快,因此计算机网络更新的速度也比较快,但是全面信息化管理的标准跟不上时代发展的步伐,往往滞后于计算机网络技术的实际发展情况。与此同时,由此信息化发展环境变化无常,在发展过程中往往杂乱无序,没用统一的规划标准,因此在进行全面信息化管理的同时,计算机网络工程相关的企业应当不断加强对软件的发展和研究,加大力度与先进企业的交流合作,实现信息资源共享。一味地追求经济效益的实现计算机网络工程领域相关的企业在研发信息化软件管理的同时,往往只是追求自身经济效益的提升,而忽略了计算机网络公平性的开发,从而导致在进行计算机工程项目软件管理的时候,缺乏对整体信息的把控,不利于网络工程的建设。
3促进计算机网络工程全面信息化管理的解决措施
提升计算机人员的信息化管理意识
计算机的各项项目管理人员是整个项目实施的关键因素,他们的主观信息化管理意识将直接影响着网络工程信息化管理的效果,对网络工程实施全面信息化管理具有十分重要的意义。因此,必须要提升计算机人员的信息化管理意识,适当开展信息管理培训课程,提高相关管理人员的网络技术分析能力,并充分结合当下信息化发展的新技术、新工艺等进行学习和消化,有效的运用到网络工程全面信息化管理措施当中,可以有效的提高其信息化管理水平,提高计算机网络工程的工作效率。
做好网络工程项目信息化管理的基础设施准备
上面我们有提到,计算机网络工程实施全面信息化管理需要硬件设施的过硬支撑。因此,为了充分保障网络工程的信息化管理的基础设施的有效进行,必须要不断完善网络平台,加强对企业现代化办公的建设,实现企业内部资源共享,为网络工程实行全面信息化管理奠定坚实的基础[2]。
建立统一规范的网络工程项目标准
当前很多计算机网络相关的企业在发展的时候过多考虑自身的经济的发展,忽略了与其它企业之间的交流与项目上的合作,因此要加强建设和不断完善不同企业之间的信息化交流与合作,实现良性竞争的市场发展环境,通过制定统一规范的网络工程项目标准来进行网络工程信息化管理工作的有序展开。
建设高效的信息网络管理和交流平台
计算机网路工程一旦开始实施,其策划和不同实施阶段的过程都在不断推进,随着工程建设工作量的不断增加,其中主要包括设计图纸、财务报表以及信息整理等,只要不断加强对网络工程的信息化管理中信息的有效传输和整理,对工程信息传输和管理方面的管理需要建立不同系统的数据库,对大量的信息资源进行有效的储存和传输。然而,当前的网络工程信息化管理主要依靠的是人工手动操作计算机,去传播信息,因此还需对信息化管理更深层次的技术进行探究和应用,这主要是指通过利用计算机整合信息,保障工程的相关工作人员能有在最短时间内收集、整理、分析、传输相关的数据信息[3]。所以,建设高效的信息网络管理和交流平台能够提高相关工作人员的效率,让他们在了解信息的同时,能够及时的对信息做出反馈,在第一时间发现问题并找出解决问题的具体措施,加快信息的传播速度,从而提高网络工程全面信息化管理的水平。
4结语
综上所述,我们可以看出全面信息化管理措施在计算机网络工程建设的领域当中缺一不可。因此,必须不断加强和优化计算机网络信息化管理的建设,加强不同企业之间的交流与合作,实现信息共享,加强交流信息的合作,促进企业自身网络工程全面信息化管理的发展,为计算机网络工程项目的发展打下坚实的技术和制度基础。
参考文献
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1、数据挖掘技术的概念和实用价值
数据挖掘的概念
所谓数据挖掘，其实就是从大量繁杂的数据中找出对自己发展有益的数据、模型及规律。主要依据事先确定好的商业目标，深入分析和研究各种企业数据，发掘里面隐藏的商业内容，还要在工作中不断提高其科学性。数据挖掘的综合型较强，需要使用诸多专业理论以及技术工具，主要有数据库技术、统计学、机器学习、模型识别、人工智能、神经网络等。
分类
其实质就是对数据进行分门别类。先从数据中挑选出分类完的训练集，然后将其作为依据来设置一个科学的分类模型，还要将杂乱的数据进行综合整理。
估值
估值和分类有很多相同点，其差异在于：分散是对离散型变量进行输出，但估值输出的是连续值，且分类的类别是有数目规定的，但估值却是随意的。
预测
一般情况下，预测要借助分类或估值才能发挥效果，具体说来，就是用分类及估值期间使用的模型来预估未知的变量。检测的目的与其大同小异，但而其结果必须经时间验证，也就是说在很长一段时间后，才可以评估其准确性。
相关性分组或关联规则
要记录好时间类型及发生日期，这样可以为后续的施工提供借鉴。
聚类
就是对各种数据进行整理并且分类，以聚集为类别。两者的主要区别是聚类不需要事先定义好类别，不用借助训练集。
描述和可视化
用归约、概括、图形表示等方式来表示数据。
数据挖掘在电力企业的使用价值
商业领域对于数据挖掘技术的需求较大，因此数据挖掘在多个商业领域得到了大范围的应用。下文便依据电力企业的行业特征来论述一下数据挖掘技术在电力企业中的重要作用。
指导设备更新
在发生了下述两种情况时就要对设备进行更新：首先，电力设施意外毁坏，这便要第一时间更换，一般电力设备监控设施可以检测出这类故障，这样也能够在第一时间进行维修。其次是更换老化的设备，这就需要以经验为依据，例如检查设备的使用年限等，但这种方式并不具有多大的科学性，因为很多设备可能由于保养得当而延长使用年限，如果贸然更换会产生巨大的浪费;还有些设备的使用时间可能不长，但是其性能却已经不满足标准，若不及时更换也会产生巨大的浪费。一般情况下，我们可以借助故障保修、电力耗费及相关电力参数等各种数据来确定电力设备的故障及老化状况，最终确定是否更换设备。
业绩评估
我国的电力企业一直没有一套标准的体系来评价集团公司分公司的成绩。若只评估其所创造的经济利润，则会因各地区的发展有所误差，并且电力行业是与我们的生产生活息息相关的，安全性及其它性能的重要意义远大于利润。但数据挖掘技术却能够综合分析诸多影响因素，通过分析由利润、利润增长率、同行对比、投诉举报、生产成本等数据组成的主题仓库来研究区域或者是自公司的运营情况，并用图表等简洁明了的方式体现出来，为决策提供依据。
指导电力企业的建设规划
最近，我国的广东频繁发生电力供不应求的情况，其主要原因便是没能很好的掌握市场进步的趋势，在电厂的建设及电网建设方面都没能满足市场的需求，这时数据挖掘工作的重要性便得到了很好的体现。将新增用户(报装)、现有用户、用户位置、用户用电量、国家的建设计划等相关资料实行认真的研究分析便可以制定出电力企业的发展计划，有此为指导，才能促进电力行业的飞速发展。
指导电力的生产和购买
我国推出电力企业改革方案后，广东省电力集团便在积极的践行，到01年底已大体完成厂网分离。改革的逐步深化，而言使得我们面临了一些新的问题。例如在电力购买方面，传统的电厂和电网属一个单位，电厂会供给电网充足的电力。可在如今，电网用电时一定要提前购买，但因为电力的鲜明特征即买多少用多少，使得购买时间和购买量无法准确的确定。而借助数据挖掘技术可以很好的解决这一问题。对有关的主体车库进行深入挖掘便可确定需购买的电力总量，并对发电企业的生产计划进行指导。
减少电力损耗，改善电力质量，减少设备损耗
电力产品具有自身的显著特征，主要体现在它不能进行储存，只有按需供给。可是，发电和用电是有着很大差异的，要想保证电力的质量，就必须不断提高设施的安全性，并对其实施科学的调整。现今使用的主要方式是建设蓄能电厂，若电力有多余则要保存起来，等电力供应不足时则用这部分电力，将其进行安排调度并制定合理的疾患，便能实现电力储存技术的灵活调节，实现降低电力浪费，提高电力质量，避免设备的耗损。
2、使用数据挖掘的必要性和可行性
我国电力企业信息化现状使采用数据挖掘技术成为可能
观察以广电企业的现状可以知道，电网的信息化已经有了很大的进步，也就是不再仅仅借助计算机完成统计报表，管理信息也不是单机单项应用工作的时期，其正处在信息化的中级发展环节，企业有自己的局域网，广电集团也已经实现了光纤网的全省覆盖，企业完成信息化之后，能够使内部的管理工作更加高效，如MIS、OA、物资管理、财务管理以及客户服务中心等。能够获得企业的许多基本数据，并使应用平台更加的科学，而企业在进行数据挖掘工作时，便可以将这众多数据作为有效依据。
我国电力企业改革的趋势使采用数据挖掘技术成为必然
我国党政领导集团在积极的转变行业垄断的现状，促进竞争方式的合理化。我国电力企业中已经使用了“厂网分家”模式，这使得发电竞争有了科学的模式，广电集团也已经结束了这部分的工作。接下来便是向电网运转方向转变。为在将来的竞争中保持优势，电力企业一定要尽可能的降低生产经营的成本，这样有利于更好的为客户提供服务，并熟悉自己及竞争企业的实际情况。上述的所有事情，都要使用现代信息技术来解决，而数据挖掘技术又起着极其重要的作用。
3、展望
作为智能系统的心脏，信息通信系统在今后电网业的进步中有着非常积极的意义。现今，我国电网业早已设立了在国内、国际都很先进的'集成系统。三地集中式数据也开始慢慢运转起来，各企业的一级业务面也越来越广，各种数据中心也都开始运转起来，我国电网的数据和种类都开始步入正轨。其“量类时”特征，也在海量、实时的电网业务内有了更大的作用，所以必须对其进行深入研究。
现今，我们通常把电网业务数据归为三种：首先，单位生产的资料，有发电量、电压稳定性等指标等;其次，单位工作中的数据，包括交易价格、用户的需求方面的数据等;最后是单位的管理资料，如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。我们要熟练了解这诸多数据的特征，然后开展深入的探究，还能推出很多高附加值的服务，这也能促进电网安全性检测的顺利进行，还可以更好的掌控企业的经营、满足用户的需求，使企业的管理水平得到提高。
比如，在设立电力企业的“大营销”模式时，要以满足顾客需求为目标，建立各种服务平台以第一时间满足客户各种需求，如：95588、114等。为了完善服务模式，提高服务质量，应该详细的分析各种数据，使得服务水平和营销能力得到大幅度的提升和改善;分析型数据是进行服务和开展营销的必要前提和重要基础，应该得到足够的重视，对原有的营销组织模式进行查漏补缺，通过借鉴其他单位的成功经验来弥补自己的不不足和缺陷，对各种服务资源进行合理的配置，尽可能让大多数人满意，为了更好的利用数据并提高营销能力，要建立数据监控分析模型;营销数据之间是存在着隐藏关系的，显而易见，这些隐藏信息不容易被发现，为了增强分析数据的全面性、系统性、直观性、便捷性，建立各种系统性算法模型库不仅是极其有必要的，而且是相当重要的，当然这种系统性的算法模型库是针对营销制定的，这样做可以增强把握市场动态的及时性，我们知道，任何类型的营销必定离不开市场，市场是开展营销主要遵循的依据，脱离了市场，营销就会抓不住头脑，因而，算法模型库的建立可以为企业单位创造更多的经济效益和社会效益，增强企业的核心竞争力，扩大企业单位的市场份额，使企业更稳的立足于竞争激烈的市场之上，甚至是处于领头羊的地位，促进国民经济建设，为人民提供更好的服务。
数据有着很好的增值价值，其他的服务也可以通过数据增值价值得到衍生。所以，加大对数据的利用与研究势在必行。把数据当中重要的依据、基础甚至是纽带，沿着这个纽带进行研究与利用。将数据研究和使用的成果合理的运用起来，例如，将其转化为新型的支付方式和消费形态，使客户感受到非同一般的感觉，突破了以往的业务系统仅仅专注于自己内容的方式，电网的生产效率会得到提高，企业的管理水平也会因此得到大幅度的改善与提高。
摘要:有线电视是乡镇不可缺少的一种重要的信息网络设备。主要对乡镇地区有线电视网络管理模式所存在的问题和管理对策进行探究。
关键词:网络信息时代;乡镇有线电视网络;管理模式;管理对策
引言
随着网络信息时代的到来，有线电视网络呈现出数字化、信息化的发展趋势。有线电视网络在乡镇地区的普及，在一定程度上满足了乡镇居民的精神文化需求。随着信息技术的不断发展，对传统有线电视管理模式的创新，已经成为了有线电视经营管理机构所要面对的问题。
1网络信息时代下乡镇有线电视网络概述
1．1发展及现状
在信息技术的发展过程中，有线电视事业在我国广大的乡镇地区表现出了不断发展壮大的特点。有线电视在乡镇进行了有效覆盖后，乡镇居民对信息视野扩展的要求得到了充分满足。但是在智能网络电视设备的不断发展下，传统的有线电视管理模式已经难以适应网络信息时代的发展需求［1］。面对着网络电视设备与有线数字电视之间存在的竞争关系，对有线电视网络管理机制的创新，成为了顺应时代发展需求的一种有效管理措施。
1．2管理模式
企业化的管理模式已经成为了乡镇有线电视网络管理模式的主要表现形式。在一些乡镇基层有线电视管理部门，以聘用制为核心的劳动人事关系已经得到了应用。在基层工作人员的管理工作之中，员工的薪酬管理机制和激励机制已经得到了一定程度的改善。
2网络信息时代下乡镇有线电视网络管理模式存在的问题
2．1线路成本问题
从乡镇地区的实际情况来看，有线电视网络是农民群众提升自身文化素质的有效方式。但是在网络覆盖范围因素的影响下，有线电视网络资源利用不充分的问题成为了有线电视管理模式存在的主要问题。由于乡村地区在自然环境方面还存在着一定的复杂性，这就使得线路成本问题一度成为了广电单位在有线电视网络建设过程中所关注的重要问题。乡村地区广播电视用户较为分散的特点，也是基层单位在实际工作中所要面对的一个重要问题。
2．2人力管理机制问题
人力管理机制问题，是影响有线电视网络管理模式的一个主要问题。在有线电视网络管理模式的发展过程中，基层工作人员管理机制的规范化，成为了有线电视网络系统可持续发展过程中的一项重要因素，受事业单位体制管理观念影响，一些基层工作人员对基层有线电视网络的管理工作存在着一定的抵触情绪，在工作人员的工作主观能动性相对薄弱的情况下，工作人员自身的服务水平会受到很大程度的影响。
3网络信息时代下乡镇有线电视网络的管理对策
3．1确立用户入网结构模式
地域分布缺乏集中性是乡镇地区的一个主要特点，特别是在城市化进程不断发展的过程中，很多乡镇都在城市边缘地区分散分布，对此，在构建入网结构模式的过程中，乡镇基层单位可以构建一种内外线管理机制相结合的入网结构模式。针对入网模式中的网络传输分布问题，在对现有的乡镇有线电视网络进行改造以后，光纤联网模式可以在入网结构模式的构建过程中得到应用。一些地区所采用的双星网络拓扑结构就是一种具有可行性的结构模式［2］。在对双星拓扑结构进行应用的过程中，我们可以发现，这一技术与光波传输问题之间存在着一定的关联性。针对乡镇地区的地理环境特性，光发射装置和放大装置的应用，是对光波的传输途径问题进行优化的重要因素，对此在确立用户入网机构模式的过程中，基层供电单位需要对与入网结构模式有关的光波节点问题进行关注。
3．2加快网络前端设备改造
网络前端设备的改造，是满足乡镇居民有线电视网络需求的有效方式，网络故障处理机制的完善，可以被看作是前端设备改造过程中需要关注的一个问题。为了对有线电视网络的水平进行提升，在有线电视网络光缆干线及前端设备出现故障的情况下，基层单位需要将设备的修复时限控制在24小时至48小时之间。除此以外，在光纤技术在数字电视领域得到有效推广的情况下，光纤联网技术在广播电视网络前端设备中的改造，也可以对网络前端设备的优化起到一定的促进作用。这就说明对新技术的合理应用是网络前端设备改造过程中不可缺少的一种措施。在有线电视用户分配体系存在差异的情况下，从用户体系的差异性入手对前端设备进行改造，也可以让这一设备的自身性能得到有效提升。
3．3建立高效网络管理机制
网络管理机制的构建是对智能化管理机制进行优化的一种有效措施。从有线电视网络的现状来看，基层单位从工程建设管理和网络管理体系自身两方面入手，对网络管理机制进行优化。在有线电视网络的建设施工阶段，乡镇基层部门需要对工程的项目管理机制进行完善。例如在乡镇地区的施工工作开展过程中，有线电视网络的防水问题需要引起基层单位的关注。在地表设备建成以后，基层单位的工作人员也需要对防雷措施等问题进行重点关注。在网络管理体系的优化过程中，基层单位可以在进行现场调研的基础上，利用科学设备和新型软件对有线电视网络进行优化。针对有线电视网络中的收费模式问题，乡镇基层单位可以通过构建一种与县市有线电视网络的联机机制方式，对收费机制的透明度进行公开［3］。
3．4实现网络绩效量化管理
在乡镇有线电视网络模式的发展过程中，绩效量化管理机制是一种管理措施，为了对基层单位服务人员的综合素质进行提升，在构建绩效管理体系的过程中，基层单位可以借助评议制度，对绩效考核模式进行优化，一些服务型企业在绩效考核工作中所采取的诸如“服务之星”优质服务人员评选活动，也可以在基层单位中得到借鉴。为了让量化管理机制在实际应用过程中真正发挥自身作用，广电基层单位也可以对自身的管理模式进行调整。
4结论
规范管理制度、创新管理模式和对用户入网结构模式等问题进行优化，是新时期有线电视网络管理模式的主要表现。在对自身科技水平进行提升的基础上，为乡镇提供便捷服务，是有线电视管理模式的主要建设目标。
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企业的运营管理是从以产品为中心向以客户为中心的过渡过程。企业运营开始阶段是追求产品质量，基本要求是产品的质量合格，能满足客户的功能要求。以产品质量为基础，随着企业本身的发展，以及该产品市场的进入障碍减少，企业转入以销售为导向的阶段。当市场产品饱和度达到一定程度的时候，企业进入下一个阶段，即价格竞争。实际情况是，企业要在激烈的竞争中胜出，必须从以产品、销售为导向转变为以营销为导向。营销的根本在于建立牢固的客户关系。必须联系客户，告知客户，让客户参与进来，这就是以客户为本。以客户为导向要求企业不止要擅长推出产品，更需要建立客户关系体系。在从以产品为中心向以客户为中心的转变过程中，社会的大环境是近年来计算机和互联网技术的迅速发展，特别是受云计算和大数据等技术的影响，企业管理在很多方面，相对于传统管理方式，发生了翻天覆地般的变化。那么客户关系管理系统和云计算具体是什么?二者有哪些结合点，又能为企业带来什么收益呢?客户关系管理是以客户为中心，使用相应的信息技术，本着选择有价值的客户的原则，来帮助企业实现高效的市场营销、销售和服务。由于ERP(企业资源计划)系统本身缺少对供应链下游客户的管理，到了上世纪90年代末期，互联网技术的发展为企业运营提供了丰富的数据库、商业智能等技术。在这种背景下，以高德集团为首提出客户关系管理(CRM)这一具体的概念。
客户关系管理系统为企业提供了一个获取、保持和增加可获利客户的方法和过程，有效提高了企业收益、客户满意度、企业生产力。客户关系管理系统的职能包括：管理与个体客户相关的详细信息，管理全部客户的需求，以此来达到企业追求客户忠诚最大化的过程。管理和客户相关的各个方面，包括客户和产品接触的各种场合、客户的实际体验、企业市场活动交流、销售任务、客户支持和售后服务等。客户关系管理要求企业能有效地利用客户信息，为客户提供优质的实时服务。基于对每个客户的了解，企业能使用客户关系管理系统定制市场供应、服务、计划、信息和媒体。传统的客户关系管理过程一般是以销售人员为入口，各个销售代表独立跟踪销售机会;客户信息保存在相对独立的计算机或者企业内部网路中;联系客户的方式一般是电话、邮件和传真;销售管理过程一般会很复杂，汇报形式多样，审批手续层层依赖。
那么基于云计算的客户关系管理系统可以给企业运营管理带来哪些具体的收益呢?首先是使用云端服务可以大大节约企业的成本，只需购买云计算服务商提供的服务，节省了企业搭建硬件平台、设计系统功能、建立专门团队的费用，而且省去了系统运营维护的麻烦。第二，云计算提供服务非常的便利性，随时随地访问客户关系管理系统。使用云计算服务商提供的即时聊天、邮件关联、商业社交平台等新功能，让客户关系管理更加全面多样，便捷有效。第三，管理系统定制的方便性，企业在系统提供的标准功能基础上可以定制自己特有的功能模块，而且新模块可以和原有模块共享数据，保证整个系统的统一性。第四，部署周期短，系统可以迅速上线。第五，云计算提供强大的报表分析功能。无论是销售代表、销售经理还是运营总监，都可以随时访问客户关系管理系统，获得自己关心的报表。不得不提的就是，云计算给企业带来的风险。云计算作为新的技术，颠覆了原来企业数据存储和管理模式，把一切都抛向了云上。企业必须在享受先进技术给企业带来的收益的时候，正确认识并谨慎回避云计算负面因素带来的风险。云计算可能给企业带来哪些风险呢?比如数据安全和个人隐私。由于不同国家在保护个人隐私方面的法律法规不尽相同，当前，用户数据的保护对于云计算服务商是一个比较大的挑战。企业在选择云计算服务提供商的时候，要选择那些国际知名的可信赖的公司，了解其客户的数量和规模。然后根据企业的投资量和要求选择适合自己的服务。
1 商业智能的基本内容
商业智能的含义
商业智能(Business Intelligence)，又称商务智能，是指采用相关的现代的数据技术、线上分析数据技术、处理技以及和数据挖掘技术组成而进行的数据分析技术，由此实现商业价值。
商业智能作为一个工具，主要进行处理企业中现有的数据，并将其转换成知识和结论，帮助业务或者决策者做出正确且明智的决定，是帮助企业更好地利用数据从而提高决策质量的技术，其中包含了数据仓库和分析型系统的相关技术等。
商业智能的系统架构
商业智能的系统架构主要包括以下三个方面：
表示层，用于处理 Web 环境中的所有用户交互。
应用层，利用 BI 操作来处理响应的必要的处理服务，应用层是任务控制中心，能够处理并管理所有的到来访问，包括交互式与批处理。
数据层，访问对最广泛的数据源的服务。通常大型企业都有多个数据源。对于在拥有很多部门的企业中，数据之间的彼此交互，流传都在很大的程度上，让我们的之间的交流产生了很多的指节与需要处理的问题。
有关商业智能的关键技术
对于涉及到很多方面的例如：企业管理，数据仓库，运作管理，信息系统，数据挖掘，统计分析等众多门类的技术讲，.对于商业智能系统可以看出其是一项复杂的工程。
这就要求用户除了要选择合适的商业智能软件工具外，还必须按照正确的实施方法才能保证项目最后的顺利进行。
商业智能系统的关键技术包括以下几个方面：
(1)需求的分析：这是是商业智能实施的第一步，对于商业智能的期望和需求的定义必须在其他活动开展之前。
(2)数据仓库的建模：通过对企业需求数据的有关分析，规划好系统的应用架构，并建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型。
(3)数据的抽取： 为了适应分析的需要，在数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中，在抽取的过程中还必须将数据进行转换。
(4)建立商业智能的分析报表：专业人员按照用户制订的格式进行开发从而以适应商业智能分析报表的需要。
