情報（Intelligence）為加值後（Value-added）的資訊（Information）。情報週期（Intelligence Cycle）為情報產生程序與步驟，而情報週期管理（Intelligence Cycle Management）即是情報需求提出、情報產生過程與情報結果應用之管理活動總稱。
換言之，系統性的（Systematic）情報處理方法即是情報週期管理之主要意涵。 一般而言，情報週期管理多用於各國政府與國防事務，並有專門組織執行以應付情報管理業務。然而，商場如戰場，在企業競爭激烈的商業活動中，越來越多企業也逐漸建立自身情報處理部門（內部與外部），一則監視外在變化，掌握機會與威脅，一則也藉由挖掘企業商業情報資訊，以提供企業管理階層決策之依據。
此外，在以科技創新為主的產業活動中，除各國政府部門有關情報（Government Intelligence）與全球總體經濟（Macroeconomics）趨勢外，商業情報（Business Intelligence）、技術情報（Technology Intelligence）與專利情報（Patent Intelligence）為主要情報收集與處理重點。
情報週期管理架構如圖一所示，包括DCPD四個主要步驟，其中D為方向擬定（Direction）、C為收集與整理（Collection）、P為處理與分析（Processing）、D為擴散與傳播（Dissemination）。對應到情報的需求者與使用者，也就是情報消費者（Consumers），方向的擬定由其提供，而最終情報的買單對象也是他
。情報處理與分析過程需要硬體與軟體支援，而適當預算（Budget）支援即由此扮演角色（此角色也由消費者扮演）。 在上述DCPD步驟中，方向擬定與結果擴散是為了與需求端互動的步驟，其過程較偏感性的表達與溝通，而收集及處理則屬於理性整理與分析，若進一步深化C與P階段，可進一步分為下列五步驟：
1. Collation（校對）- related items of information are grouped together
2. Evaluation（評估）- determining the reliability and relevance
3. Analysis （分析）- establishing the significance and implications
4. Integration （整合）- combining information to identify collateral information and patterns
5. Interpretation （解釋）- significance is assessed
需要說明，不同情報對象（例如商業、技術、情報、文字、影像、多媒體、公開、內部等）有不同收集與分析方法學（Methodology），不論是上述五步驟，或是如【麥肯錫問題解決模型的啟示】一文所提供之Framing（分類）、Designing（設計）、Gathering（收集）與Interpreting（解釋）均可依不同需求，再進一步擬定。 上面所論乃是情報收集架構與模式，在電腦與網際網路時代，如何利用資訊科技建立標準化、系統化與自動化的情報收集與分析體系為另一重點。
在文【SCADA/HMI對於資訊加值與IRP平台建構之啟示】中，我們將自動化與圖形界面概念引進情報處理系統，並討論其中上層、中層與下層情報收集方式，讀者可進一步瀏覽。
需要說明，情報處理過程之資料庫技術與文字探勘技術（data mining）是另一個MIS工作重點，因為如何加速情報處理速度在此資訊氾濫時代特別重要。 最後，先前針對情報所討論文章，包括【企業競爭情報監控體系（一）情報收集與運用流程】、【企業競爭情報監控體系（二）情報收集與運用流程】、【企業競爭情報監控體系（三）情報收集與運用流程】、【企業競爭情報監控體系（四）情報收集與運用流程】、【從可有可無資訊（nice to have）到深度情報（essential）之路】等，讀者可進一步研究。 (1164字；圖1)
圖一、情報週期管理流程圖
參考資料：
- http://www.cdnews.com.tw/cdnews_site/docDetail.jsp?coluid=109&docid=100310803
- http://www.apple.com/pr/library/2008/03/06iphone.html
- http://blog.hardmac.com/archives/iphonesdkapp-storemarket-buster
- http://www.worldjournal.com/wj-sf-news.php?nt_seq_id=1681847
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------