[架构之路-139]-《软考-系统架构设计师》-企业信息化战略与实施：信息系统生命周期、企业信息化与电子商务、企业应用集成

前言：

企业信息化的本质是企业的管理的信息化，中心是企业管理，是通过信息化的手段辅助企业管理。

因此，架构师不仅仅要懂软件，懂架构，还需要熟悉企业管理的架构，懂企业管理的流程！！！

这也是《软考-系统架构设计师》中的架构师的核心价值所在！！！

本章的内容是《软考-系统架构设计师》中架构师存在的原因，也就是说，软考中的架构师，主要针对的是企业信息化战略与实施的落地而展开的，是为企业信息化战略与实施的存在的。软考中的架构师的职责就是为了实施企业信息化的战略。整个软考的内容也是针对这个目标而存在的，软考中的架构师并不是针对某个业务领域的架构师，也不是嵌入式系统的架构师，而是企业信息化系统的架构师，因此，论文中的项目背景也必须针对企业信息化系统的项目！！！

软件是实现企业信息化的手段和途径，因此，软考的主要针对的应用软件架构师，而不是软硬件的系统架构师。或者说针对的企业信息化过程中所需要的架构师。

企业管理信息化过程中，有甲方，如大中小企业的信息化中心。也有乙方，如ERP软件的研发方，供应方。

因此架构师也有两个角色：

一是甲方的企业架构师，这样的架构师，更多的关注的是：甲方企业信息化给企业自身带来的战略价值，他们有企业的全局化的视角，他们关注的是企业自身的管理！！！

二是乙方的软件架构师，这样的架构师，更多的关注的是：如何实现一个满足甲方企业的软件系统，帮助甲方实现其企业价值和战略，他们关注的管理领域知识到计算机领域知识！！！

从通信的角度来看，网络分为资源子网和通信子网，因此架构师也有资源子网的架构师和通信子网的架构师之分，《软考-系统架构设计师》重点关注的是资源子网的架构师！！！

在历史发展的角度来看，人类社会从农业化社会-》工业化社会。工业社会又经历了和经历着四次工业革命。信息化是属于第三次工业革命阶段，而人工智能属于第四次工业革命阶段。

软件架构师的职责就是把企业现实世界的问题转换成计算机问题。

第2章 企业信息化战略与实施

2.1 信息与信息化概念

2.1.1 信息化的概念

电子学家、计算机科学家认为“信息是电子线路中传输的以信号作为载体的内容”。

我国著名的信息学专家钟义信教授认为“信息是事物存在方式或运动状态，以这种方式或状态直接或间接的表述”。

美国信息管理专家霍顿（F.W.Horton）给信息下的定义是：“信息是为了满足用户决策的需要而经过加工处理的数据。”简单地说，信息是经过加工的数据，或者说，信息是数据处理的结果。

根据对信息的研究成果。科学的信息概念可以概括如下：

信息是对客观世界中各种事物的运动状态和变化的反映，是客观事物之间相互联系和相互作用的表征，表现的是客观事物运动状态和变化的实质内容。

从物理学上来讲，信息与物质是两个不同的概念，信息不是物质，虽然信息的传递需要能量，但是信息本身并不具有能量。信息最显著的特点是不能独立存在，信息的存在必须依托载体。

2.1.2 信息化的意义

信息化是指培养、发展以计算机为主的智能化工具为代表的新生产力，并使之造福于社会的历史过程。与智能化工具相适应的生产力，称为信息化生产力。 [1-2] 信息化以现代通信、网络、数据库技术为基础，对所研究对象各要素汇总至数据库，供特定人群生活、工作、学习、辅助决策等和人类息息相关的各种行为相结合的一种技术，使用该技术后，可以极大的提高各种行为的效率，并且降低成本，为推动人类社会进步提供极大的技术支持。

信息化代表了一种信息技术被高度应用，信息资源被高度共享，从而使得人的智能潜力以及社会物质资源潜力被充分发挥，个人行为、组织决策和社会运行趋于合理化的理想状态。同时信息化也是IT产业发展与IT在社会经济各部门扩散的基础之上的，不断运用IT改造传统的经济、社会结构从而通往如前所述的理想状态的一段持续的过程。

2.1.3 信息化标准与体系

最底层是：信息技术与信息产业。

再上一层是：信息网络，信息网络负责信息的远程传输。

再上一层是：信息资源，通过信息网络传输的各种有意义信息，都是信息资源。

再上一次是：信息技术的应用，用于解决各种各业的实际问题。

左边：人才，每个层次都需要人才，人才确保信息化实施的执行者，贯穿每一个层次。

右边：标准与规范，为信息化的实施系统了制度上的保障。

2.2 信息系统生命周期

2.3 信息系统战略规划

2.4 政府信息化与电子政务

2.5 企业信息化与电子商务

企业信息化建设是指通过计算机技术的部署来提高企业的生产运营效率，降低运营风险和成本，从而提高企业整体管理水平和持续经营的能力。因此，企业信息化覆盖企业管理的方方面面：

企业通过专设信息机构、信息主管，配备适应现代企业管理运营要求的自动化、智能化、高技术硬件、软件、设备、设施，建立包括网络、数据库和各类信息管理系统在内的工作平台，提高企业经营管理效率的发展模式。

企业的信息化建设不外乎两个方向：

• 第一是电子商务网站，是企业开向互联网的一扇窗户；电子商务的发展速度和规模是惊人的，各行各业的许多企业都在互联网上建立起自己的网站。这些网站有的以介绍产品为主，有的以提供技术支持为主，还有一些企业网站则开展电子商务，利用互联网组织企业的进货和销售。

• 其次就是管理信息系统，它是企业内部信息的组织管理者。

2.5.1 企业资源计划ERP

企业资源计划即 ERP (Enterprise Resource Planning)，由美国 Gartner Group 公司于1990年提出。企业资源计划是 MRP II（企业制造资源计划）下一代的制造业系统和资源计划软件。除了MRP II 已有的采购、生产资源计划、制造、财务、销售等功能外，还有质量管理，实验室管理，业务流程管理，产品数据管理，存货、分销与运输管理，人力资源管理和定期报告系统。

在我国 ERP 所代表的含义已经被扩大，用于企业的各类软件，已经统统被纳入 ERP 的范畴。它跳出了传统企业边界，从供应链范围去优化企业的资源，是基于网络经济时代的新一代信息系统。它主要用于改善企业业务流程以提高企业核心竞争力。

ERP 是由美国计算机技术咨询和评估集团 Gartner Group Inc 提出的一种供应链的管理思想。企业资源计划是指建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。

ERP 系统支持离散型、流程型等混合制造环境，应用范围从制造业扩展到了零售业、服务业、银行业、电信业、政府机关和学校等事业部门，通过融合数据库技术、图形用户界面、第四代查询语言、客户服务器结构、计算机辅助开发工具、可移植的开放系统等对企业资源进行了有效的集成。

信息技术在企业管理学上的应用可分做如下发展阶段：

• A、 MIS 系统阶段 (Management Information System)

企业的信息管理系统主要是记录大量原始数据、支持查询、汇总等方面的工作。

• B、 MRP阶段 (Material Require Planning)

企业的信息管理系统对产品构成进行管理，借助计算机的运算能力及系统对客户订单，在库物料，产品构成的管理能力，实现依据客户订单，按照产品结构清单展开并计算物料需求计划。实现减少库存，优化库存的管理目标。

• C、MRP II 阶段 (Manufacture Resource Planning)

在 MRP 管理系统的基础上，系统增加了对企业生产中心、加工工时、生产能力等方面的管理，以实现计算机进行生产和排产的功能，同时也将财务的功能囊括进来，在企业中形成以计算机为核心的闭环管理系统，这种管理系统已能动态监察到产、供、销的全部生产过程。

• D、ERP 阶段 (Enterprise Resource Planning)

进入 ERP 阶段后，以计算机为核心的企业级的管理系统更为成熟，系统增加了包括财务预测、生产能力、调整资源调度等方面的功能。配合企业实现JIT管理全面、质量管理和生产资源调度管理及辅助决策的功能。成为企业进行生产管理及决策的平台工具。

• E、 电子商务时代的 ERP

Internet 技术的成熟为企业信息管理系统增加与客户或供应商实现信息共享和直接的数据交换的能力，从而强化了企业间的联系，形成共同发展的生存链，体现企业为达到生存竞争的供应链管理思想。ERP 系统相应实现这方面的功能，使决策者及业务部门实现跨企业的联合作战。

总之：EPR使得系统的信息化的连接范围，在深度和广度上，不断的拓展。

2.5.2 客户关系管理CRM（下游：输出）

客户关系管理 (CRM) 是用于管理公司与当前和未来客户之间的互动的系统。

它通常涉及采用相关技术来组织、自动化和同步销售、营销、客户服务和技术支持。（售前=》售后）

《客户关系管理(CRM)》从管理、技术和应用三个角度出发，全面介绍有关客户关系管理(CRM)的方方面面。本书可以作为电子商务类专业的课程教材，同时也可供从事CRM研究、实际应用的人员阅读、参考。

无论如何定义CRM，“以客户为中心”将是CRM的核心所在。CRM通过满足客户个性化的需要、提高客户忠诚度，实现缩短销售周期、降低销售成本、增加收入、拓展市场、全面提升企业赢利能力和竞争能力的目的。任何企业实施客户关系管理的初衷都是想为顾客创造更多的价值，即实现顾客与企业的“双赢”。

2.5.3 供应链管理SCM（上游：输入）

SCM供应链管理是一种集成的管理思想和方法，它执行供应链中从供应商到最终用户的物流的计划和控制等职能。从单一的企业角度来看，是指企业通过改善上、下游供应链关系，整合和优化供应链中的信息流、物流、资金流，以获得企业的竞争优势。

供应链管理是企业的有效性管理，表现了企业在战略和战术上对企业整个作业流程的优化。整合并优化了供应商、制造商、零售商的业务效率，使商品以正确的数量、正确的品质、在正确的地点、以正确的时间、最佳的成本进行生产和销售。供应链管理(Supply Chain Management, SCM)就是对企业供应链的管理，是对供应、需求、原材料采购、市场、生产、库存、订单、分销发货等的管理，包括了从生产到发货、从供应商到顾客的每一个环节。

SCM应用是在企业资源规划(ERP)的基础上发展起来的，它把公司的制造过程、库存系统和供应商产生的数据合并在一起，从一个统一的视角展示产品建造过程的各种影响因素。供应链是企业赖以生存的商业循环系统，是企业电子商务管理中最重要的课题。统计数据表明，企业供应链可以耗费企业高达25%的运营成本。

SCM主要是一种整合整个供应链信息及规划决策，并且自动化和最佳化信息基础架构的软件，目标在于达到整个供应链的最佳化（在现有资源下达到最高客户价值的满足），为一种新的决策智能型软件，覆盖在所有供应链公司的ERP和交易处理系统之上。SCM通常具有一个转换接口，用以整合供应链上各公司的应用系统（尤其是ERP系统）及各种资料型态，此转换会通过标准中介工具或技术，如DCOM、COBRA、ODBC等等，提供与主要决策系统互动的能力。

SCM能为企业带来如下的益处：

• 增加预测的准确性。

• 减少库存，提高发货供货能力。

• 减少工作流程周期，提高生产率，降低供应链成本。

• 减少总体采购成本，缩短生产周期，加快市场响应速度。

随着互联网的飞速发展，越来越多的企业开始利用网络实现SCM，即利用互联网将企业的上下游企业进行整合，以中心制造厂商为核心，将产业上游原材料和零配件供应商、产业下游经销商、物流运输商及产品服务商以及往来银行结合为一体，构成一个面向最终顾客的完整电子商务供应链，目的是为了降低采购成本和物流成本，提高企业对市场和最终顾客需求的响应速度，从而提高企业产品的市场竞争力。

供应链管理是当前国际企业管理的重要内容，也是我国企业管理的发展方向。基于企业内部范围的管理。它将企业内部经营所有的业务单元如订单、采购、库存、计划、生产、质量、运输、市场、销售、服务等以及相应的财务活动、人事管理均纳入一条供应链内进行统筹管理。当时企业重视的是企业外部的物流和企业内部资源的管理，即如何更快更好地生产出产品并把其推向市场，这是一种“推式”的供应链管理，管理的出发点是从原材料推到产成品、市场，一直推至客户端； 随着市场竞争的加剧，生产出的产品必须要转化成利润，企业才能得以生存和发展，为了赢得客户、赢得市场，企业管理进入了以客户及客户满意度为中心的管理，因而企业的供应链运营规则随即由推式转变为以客户需求为原动力的“拉式”供应链管理。这种供应链管理将企业各个业务环节的信息化孤岛连接在一起，使得各种业务和信息能够实现集成和共享。

2.5.4 产品数据管理PDM

PDM的中文名称为产品数据管理（Product Data Management），是一门用来管理所有与产品相关信息（包括零件信息、配置、文档、CAD文件、结构、权限信息等）和所有与产品相关过程（包括过程定义和管理）的技术。通过实施PDM，可以提高生产效率，有利于对产品的全生命周期进行管理，加强对于文档，图纸，数据的高效利用，使工作流程规范化。

PDM 制造过程数据文档管理系统 ，能够有效组织企业生产工艺过程卡片、零件蓝图、三维数模、刀具清单、质量文件和数控程序等生产作业文档，实现车间无纸化生产。

产品数据管理的进一步发展，就是数字孪生！

2.5.5 商业智能BI

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。

商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

传统数据库是面向应用，数据仓库是面向主题的，主题是信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象；某一宏观分析领域所涉及的分析对象。（例如：销售分析就是分析领域，数据仓库主题就是“销售分析”）

数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。

数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。

数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。

数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，做有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行，并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管资讯系统(EIS)之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，分析出有价值的资讯，以利决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能(BI)。

数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。

联机事务处理OLTP

联机事务处理(OLTP)是指利用计算机网络，将分布于不同地理位置的业务处理计算机设备或网络与业务管理中心网络连接，以便于在任何一个网络节点上都可以进行统一、实时的业务处理活动或客户服务。

工业部门一般将OLTP系统定义为表示一个特定企业机能在一个特定时间点的状态的系统。该类型的系统包括从每分钟处理1到2件事务的小型单机系统一直到每秒钟处理超过30 000件事务的大规模群集主机系统。OLTP系统是数据库处理的传统的主要部分。一个联机事务处理数据库典型的特点是，拥有大量的并发用户，这些用户积极地完成实时修改数据的任务。

联机分析处理OLAP =》分析是重点，联机分析。

联机分析处理OLAP是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。它具有FASMI(Fast Analysis of Shared Multidimensional Information)，即共享多维信息的快速分析的特征。其中F是快速性(Fast)，指系统能在数秒内对用户的多数分析要求做出反应；A是可分析性(Analysis)，指用户无需编程就可以定义新的专门计算，将其作为分析的一部 分，并以用户所希望的方式给出报告；M是多维性(Multi—dimensional)，指提供对数据分析的多维视图和分析；I是信息性(Information)，指能及时获得信息，并且管理大容量信息。

特点

1、数据仓库是面向主题的；操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

数据仓库的核心工具

2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库；

数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到当前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询；

4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求。稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变。

5、汇总的。操作性数据映射成决策可用的格式。

6、大容量。时间序列数据集合通常都非常大。

7、非规范化的。Dw数据可以是而且经常是冗余的。

8、元数据。将描述数据的数据保存起来。

9、数据源。数据来自内部的和外部的非集成操作系统。

数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，由于有较大的冗余，所以需要的存储也较大。为了更好地为前端应用服务，数据仓库往往有如下几点特点：

1.效率足够高。数据仓库的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大，设计不好的数据仓库经常会出问题，延迟1-3日才能给出数据，显然不行的。

2.数据质量。数据仓库所提供的各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程通常分为多个步骤，包括数据清洗，装载，查询，展现等等，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效益。

3.扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，未来不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。

从上面的介绍中可以看出，数据仓库技术可以将企业多年积累的数据唤醒，不仅为企业管理好这些海量数据，而且挖掘数据潜在的价值，从而成为通信企业运营维护系统的亮点之一。

广义的说，基于数据仓库的决策支持系统由三个部件组成：数据仓库技术，联机分析处理技术和数据挖掘技术，其中数据仓库技术是系统的核心，在这个系列后面的文章里，将围绕数据仓库技术，介绍现代数据仓库的主要技术和数据处理的主要步骤，讨论在通信运营维护系统中如何使用这些技术为运营维护带来帮助。

4.面向主题

操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。主题是与传统数据库的面向应用相对应的，是一个抽象概念，是在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。每一个主题对应一个宏观的分析领域。数据仓库排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。 [2]

数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成：①数据准备；②数据挖掘；③结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。 [1]

数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。 [1]

近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：①来自统计学的抽样、估计和假设检验；②人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。

2.5.6 决策支持系统

决策支持系统（Decision-making Support System, DSS）是管理信息系统应用概念深化，在管理信息系统基础上发展起来的系统。

DSS是解决非结构化问题，服务于高层决策的管理信息系统，按功能可分为专用DSS、DSS工具和DSS生成器。专用DSS是为解决某一领域问题的DSS。DSS工具是指某种语言、某种操作系统、某种数据库系统。DSS生成器是通用决策支持系统，一般DSS包括数据库(DB)、模型库(MBMS)、方法库、知识库和会话部件。DSS数据库不同于一般DB，是有很高性能要求，在原基层数据库的基础上建立起来的专用数据库。

现在，一般由数据仓库(Data Warehouse)来充当DSS数据库。数据库为决策提供数据能力或资料能力。模型库为决策提供分析能力的部件,模型能力的定义是转化非结构化问题的程度。会话部件，又称接口部件，它是人和决策支持系统联系的接口。智能决策支持系统(IDSS)在一般DSS基础上增加了OR/MS深度知识库。所以IDSS=DSS+AI(人工智能)。 [1]

2.5.7 知识管理

知识管理是知识经济时代涌现出来的一种最新管理思想与方法, 它融合了现代信息技术、知识经济理论、企业管理思想和现代管理理念 [1] 。知识管理是企业管理的一项重要内容，主流商业管理课程如EMBA、及MBA等均将“知识管理”作为一项管理者的必备技能要求包含在内。

所谓知识管理的定义为，在组织中构建一个量化与质化的知识系统，让组织中的资讯与知识，透过获得、创造、分享、整合、记录、存取、更新、创新等过程，不断的回馈到知识系统内，形成永不间断的累积个人与组织的知识成为组织智慧的循环，在企业组织中成为管理与应用的智慧资本，有助于企业做出正确的决策，以适应市场的变迁。 [3] 一句话概括为：知识管理是对知识、知识创造过程和知识的应用进行规划和管理的活动

2.5.8 业务流程重组BPR

电子商务通常是指在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于客户端/服务端应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。各国政府、学者、企业界人士根据自己所处的地位和对电子商务参与的角度和程度的不同，给出了许多不同的定义。电子商务分为：ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A（即B2G）、C2A（即C2G）、O2O等。

电子商务是以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动。“电子商务”，“电子”是一种技术，是一种手段，而“商务”才是最核心的目的，一切的手段都是为了达成目的而产生的。而电子商务师就是利用计算机的技术、网络技术等现代信息技术来进行相关工作的人员。

2.5.9 数字孪生

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。

数字孪生是个普遍适应的理论技术体系，可以在众多领域应用，在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。在国内应用最深入的是工程建设领域，关注度最高、研究最热的是智能制造领域。数字孪生，有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线，在没有建造之前，就完成数字化模型。从而在虚拟的赛博空间中对工厂进行仿真和模拟，并将真实参数传给实际的工厂建设。而工房和产线建成之后，在日常的运维中二者继续进行信息交互。值得注意的是：Digital Twin不是构型管理的工具，不是制成品的3D尺寸模型，不是制成品的MBD定义。

数字孪生的三个组成部分：物理空间的实体产品、虚拟空间的虚拟产品、物理空间和虚拟空间之间的数据和信息交互接口。

Digital twin最为重要的启发意义在于，它实现了现实物理系统向赛博空间数字化模型的反馈。这是一次工业领域中，逆向思维的壮举。人们试图将物理世界发生的一切，塞回到数字空间中。只有带有回路反馈的全生命跟踪，才是真正的全生命周期概念。这样，就可以真正在全生命周期范围内，保证数字与物理世界的协调一致。各种基于数字化模型进行的各类仿真、分析、数据积累、挖掘，甚至人工智能的应用，都能确保它与现实物理系统的适用性。这就是Digital twin对智能制造的意义所在。

2.6 企业门户

业界认为企业门户就是一个联接企业内部和外部的网站，它可以为企业提供一个单一的访问企业各种信息资源的入口，企业的员工、客户、合作伙伴和供应商等等都可以通过这个门户获得个性化的信息和服务。

企业门户可以无缝地集成企业的内容、商务和社区：

• 首先，通过企业门户，企业能够动态地发布存储在企业内部和外部的各种信息；

• 其次，企业门户可以完成网上的交易；

• 此外，企业门户还可以支持网上的虚拟社区，网站的用户可以相互讨论和交换信息。

企业门户可以为企业的信息系统提供稳定的、可伸缩和可靠的基础和框架结构。与传统的电子商务相比，企业门户的特点在于：

·多数企业的IT系统是由多个分散的内部和外部的IT系统构成的，企业门户可以将这些系统集成起来，从而更好地实现电子商务的功能。

·许多现有的商务站点都不能处理遗留系统，企业门户可以解决大型企业的遗留系统与电子商务应用集成的一系列问题。

·由于具有个性化的功能，因此可以为最终用户提供更加直观、易用的界面，并且能简化用户的使用并节省时间。

企业从传统的运营方式转移到基于互联网的电子商务是大势所趋，而企业门户则是充分考虑到企业面临的特殊情况的电子商务系统，企业可以充分利用原有的在IT方面的投资，迅速建立起个性化的电子商务系统——企业门户，满足企业用户的需求，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。

综合C/S技术和P2P技术，P2P部分将实现信息定向推送，实时沟通和数据互动，新型企业门户不再用web网站来实现，它集成了为企业内部员工、部门、企业伙伴及用户服务，同时也为企业管理者提供了一个了解企业运行状态，调控企业运行的管理工具。企业的员工、企业外部的伙伴和客户都能利用此门户找到相关的信息，实现商务协作。

2.7 企业应用集成EAI

EAI（Enterprise Application Integration，企业应用集成）是将基于各种不同平台、用不同方案建立的异构应用集成的一种方法和技术。

EAI 通过建立底层结构，来联系横贯整个企业的异构系统、应用、数据源等，实现企业内部的 ERP、CRM、SCM、数据库、数据仓库，以及其他重要的内部系统之间无缝地共享和交换数据。

有了 EAI，企业就可以将企业核心应用和新的 Internet解决方案结合在一起。

（1）异构系统的用户界面集成

（2）异构系统的数据集成

（3）异构系统的控制系统集成

（4）异构系统的业务流程集成