通过分析找到全部

信息管理，涉及到了业务的方方面面，忽视人为因素或保留系统的存在都是错误的，它们对信息管理的成功与否有着巨大的影响。即使用于新内容的分类方法、网站架构，内容模型都十分完美，甚至培训也无可挑剔，大部分信息的自动化分类过程无需任何人为干预，一旦忽视了人为因素和企业保留系统，你依然会捉襟见肘。

是人都会犯错，“人非圣贤，孰能无过”，这可能已经是陈词滥调了，但却是你必须认清的事实。

人们都很忙。“我在午餐后处理，”，“我手头有其他事需要赶最后期限，之后才能完成这些事，这些是技术无法改变的现实。

内容存在于之前部署的每个系统部中。大部分内容是非常重要的，它们和新的内容一样，需要置于IG控制之下。

系统中可能存在这样的信息内容，它们通常没有被分类或分类的不正确。大量旧内容的迁移会导致同样的问题，但问题的规模更大。

内容分析有助于解决这些问题。它提供如下可视化信息，包括内容数量、类型和用途，还可以找出逻辑分组。这些信息使IG经理或业务所有者能够识别出内容间有什么共同之处。分析引擎可以对新内容进行分类，并满足相同的模式。

新系统发布的几个月后，大部分的内容将被正确分类，系统可以识别出异常，并将异常提交给工作人员解决。它可以从这些异常的解决中自主学习，以便更加正确的进行内容分类。旧内容被整合和分类的准确率达到90%至95%，这比让实习生做这项工作的准确率还有高。

百闻不如一见

在信息内容上应用商业智能对于信息管理策略来说是十分有意义的。从既往来看，BI是从高度结构化的信息中提取所需信息的，例如找到一个电子表格具体的行和列。如今，已经有越来越多工具认可了非结构化的数据中也存在着一定的结构，如电子邮件、办公和网络文件，声音、图像和视频文件等。在对这些结构的认知基础上，系统已经能够执行越来越复杂的自然语言查询，并帮助企业提取到其所需数据。

例如在本文中，存在着标题、章节、段落和句子等结构。这些句子遵循标准的语法规则，这应该归功于编辑的努力。有了这些结构，我们就可以确定你在这个网站上阅读它，还是以原始草稿格式在阅读。商业内容也可以被结构化管理。

将元数据和分析引擎结合，这些信息就可以被用来追踪企业内部正在发生的各种事务。这种能力存在着巨大的潜在竞争优势，但目前只是愿景而已。

保险公司可以找到索赔的趋势所在，有可能找到根本原因，并相应地改变公司计划。

金融公司可以跟踪客户请求的信息，将它们关联到新闻条目中，还能更加准确地预测市场波动。

咨询公司可以识别出交付迭代的次数以及周围的沟通气氛。他们可以用这些信息来确定糟糕的项目，摆脱它们，尽早重回正轨。

法律部门可以判断是否需要合同变更(如责任限制)并进行合同调整，为完成更多交易做好准备。

对于已知的指标，可以创建仪表板来显示被获取内容的类型和状态。达到临界点时，对行为进行评估，以改善或利用现有的发展状况。对过去的趋势进行分析，可用于追踪这些趋势在将来重新出现的情况。

整体情况

信息管理策略的一个主要目标是简化和控制企业中的信息流，这涉及到信息从产生到销毁的整个生命周期，它是目前信息管理领域最好的实践方式，且存在广泛的技术支持。曾经有很多技术档案管理方式，可以为企业的IG工作提供帮助。当与新技术如分析和BI结合时——将会产生一个可以包罗万象的信息管理策略，有了它，IG完全可以实现其所承诺的全部商业价值。

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