信息系统基础知识模块

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章节架构

信息系统基础知识

系统工程

基本概念
三维结构体系

信息化概述

信息化需求
企业信息化

企业信息化规划

企业战略规划

信息系统战略规划

企业系统规划法
关键成功因素法
战略集合转化法
战略数据规划法
信息工程方法
战略栅格法
价值链分析法
战略一致性模型

信息技术战略规划

信息化的典型应用

企业资源规划ERP
客户关系管理CRM
供应链管理SCM
电子政务
商业智能

系统工程

• 对系统的结构、要素、信息和反馈等进行分析，以达到最优规划、最优设计、最有管理和最优控制等目的。
• 三维结构：
  • 逻辑维：解决问题的逻辑过程，分为
    • 问题确定
    • 目标确定
    • 系统综合
    • 系统分析
    • 方案选择
    • 评价决策
    • 实施计划
  • 时间维：工作进程，分为
    • 规划阶段
    • 制定方案
    • 研制阶段
    • 生产阶段
    • 安装阶段
    • 运行阶段
    • 更新阶段
  • 知识维：专业科学知识。

信息化概述

信息化

是推动经济社会发展转型的历史过程。
利用信息技术改造、支撑人类各项政治、经济、社会活动，对贯穿于这些活动的数据有效、可靠的管理，经过符合业务需求的数据处理，形成信息资源，通过信息资源的整合、融合，促进信息交流的知识共享，形成新的经济形态，提高经济增长质量。

信息化需求

三个层次：

• 战略需求：组织信息化的目标是提升组织的竞争能力，为组织的可持续发展提供一个支持环境。是企业竞争的基础。
• 运作需求：实现信息化战略目标的需要；运作策略的需要；人才培养的需要
• 技术需求：对系统的完善、升级、集成和整合时间提出需求。

企业信息化

• 从作为管理核心的财务、物料管理，转向技术、物资、人力资源的管理，并延伸到企业技术创新、工艺设计、产品设计、生产制造过程的管理，进而还要扩展到客户关系管理、供应链管理乃至发展到电子商务。

企业信息化规划

• 企业战略规划
  • 是用机会和威胁评价现在和未来的环境
  • 用优势劣势评价企业现状
  • 进而选择和确定企业的总体和长远目标，制定和抉择实现目标的行动方案。
• 信息系统战略规划
  • 关注的是如何通过信息系统来支撑业务流程的运作，进而实现企业的关键业务目标
  • 重点在于：对信息系统远景、组成架构、各部分逻辑关系进行规划
• 信息技术战略规划
  • 支持信息系统运行的硬件、软件、支撑环境等具体的规划，更关心技术层面的问题。

信息系统战略规划

• 数据处理为核心，包括
  • 企业系统规划法BSP：大型信息系统的开发
  • 关键成功因素法CFS：找出目标需要的关键信息集合
  • 战略集合转化法SST：将企业战略看成信息集合
• 企业内部信息管理为核心，包括
  • 战略数据规划法SDP：挖掘数据、信息的规律
  • 信息工程法：企业内部信息管理为核心
  • 战略栅格法：创建栅格表
• 集成为核心
  • 价值链分析法：企业为一系列的输入、转换与输出的活动序列集合
  • 战略一致性模型SAM：企业战略规划与信息化战略的关系划分为内、外两大部分，外部竞争环境，内部组织架构、整体信息架构和业务流程等。

信息化的典型应用

ERP

• 企业资源三个流：物流、资金流、信息流。
• 生产预测
• 销售管理（计划）
• 经营计划（生产计划大纲）：大纲是对计划的细化
• 主生产计划：生产什么，生产多少，什么时候交货
• 物料需求计划
• 能力需求计划
• 车间作业计划
• 采购与库存管理：企业物料的进、出、存
• 质量与设备管理
• 财务管理
• ERP 有关扩展应用模块

客户关系管理CRM

• 将人力资源、业务流程与专业技术进行有效的整合。
• 目的是提高收入
• 核心思想是以客户为中心
• 四个主模块：
  • 销售自动化
  • 营销自动化
  • 客户服务与支持
  • 商业智能

供应链管理SCM

• 包括
  • 计划
  • 采购
  • 制造
  • 配送
  • 退货

电子政务

• 相关主体有：政府，企（事）业单位，居民

名称	解释
政府对政府G2G	基础信息采集-人口信息，政府之间业务流等
政府对企业G2B	对单位发布的方针、政策、营业执照、许可证、合格证、质量认证等
政府对居民G2C	对居民提供的服务，社区公安，户口、证件，公共部门-公园学校等
企业对政府B2G	税、报表、竞投标、援助等
居民对政府C2G	个税、罚款、报警等

商业智能BI

• 数据仓库（data warehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
• 包括四个阶段
  • 数据预处理：数据的抽取(extraction)、转换(transformation)和加载（load）
  • 建立数据仓库：处理海量数据的基础
  • 数据分析：OLAP（汇总、聚集，切片切块下钻上卷旋转分析）和数据挖掘（数据背后隐藏的知识）两大技术。
  • 数据展现：保障系统分析结果的可视化。
• BI 的三大组成部分：数据仓库、OLAP、数据挖掘。