管理信息系统 总结.docx
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管理信息系统总结
第一章信息系统概论
●信息技术对市场和企业运作模式的影响
经济全球化
-导致：
全球市场的管理、控制和竞争；
全球性工作团队、采购、生产、供应、技术支持和售后服务；
–企业渴望：
通过ISIS所提供的信息沟通、分析功能进行快捷的信息交换和辅助决策；
克服地理位置分散、信息共享和协调困难的局面，在全球范围内进行贸易，在世界市场中进行采购，向世界各地用户提供服务。
工业经济向知识和信息经济的转变
–信息和知识劳动者逐渐取代体力劳动者
–新兴服务业
–新的知识与信息密集型组织
–新的知识与信息密集产品
–知识在传统产品制造中的应用得到加强
●企业组织的变革
传统的企业组织：
层级式、集权、结构化
新型的企业组织：
扁平化、分权、弹性
●管理模式的变革（制造业为例）
物料需求计划MRP：
生产过程中的缺料问题，降低了库存
制造资源计划MRPII：
物流和资金流的集成和统一管理
准时生产制JIT：
消除无效作业，按需生产
企业资源计划ERP：
对物料、劳力、设备资金等全面计划
供应链管理SCM：
控制供应商-制造商-销售商建立合作伙伴，剥离非核心业务，抓要害
●信息系统的概念
从系统的角度定义信息系统
信息系统是一系列相互关联的可以收集（输入）、操作和存储（处理）、传播（输出）数据和信息，并提供反馈机制以实现其目标的元素或组成部分的集合。
数据：
一串原始资料，代表组织中或是周遭所发生事件的记录，尚未整理成人们能了解和使用的格式
信息：
数据已被整理成对人而言有意义且有用的格式。
Meaningful
知识：
被理解、发现、知道的对事物认识的一组规则、规律，辅助决策。
Useful
从企业的角度定义信息系统
从企业角度看，信息系统是一个基于信息技术的，为了应对环境造成的挑战而生成的组织和管理的解决方案。
-为对抗外在环境挑战，基于信息技术而建立的组织与管理上的解决方案。
-企业信息价值链中获取、转换与传播信息等一系列增值活动的一部分。
●组织的关键要素
员工:
管理者，知识工作者，数据工作者，生产或服务人员
结构:
组织结构图，专家组，产品，地理位置
作业程序:
标准作业程序（SOP,行动规则））
政治:
不同层级的利益与观点，冲突与妥协
文化:
行为习惯，行事风格，价值观
商业功能：
销售和市场：
销售产品或服务
生产制造：
生产产品或服务
财务：
管财（现金、股票、债券）
会计：
记账（收据、退款、支票付款等）
人力资源：
人员招聘、培训和管理等
层级：
高层主管:
负责公司产品与服务的长远战略规划
中层管理者:
执行高层主管计划
作业管理者:
负责监控公司的日常工作
●信息系统的社会技术视角透视—组织和信息系统如何相互影响、配合、依赖
第二章信息系统应用体系
●经营管理活动可以分成3个层次
-作业计划与控制层（简称作业层）
负责监督日常业务活动，对其负责的业务活动进行指导以保证组织的正常运转
-管理控制和战术计划层（简称管理层）
负责实施组织的目标，对组织内部的各种资源进行有效的利用，计划并控制组织的活动，对计划实施的情况进行检查，以确保目标的实现
-战略计划层（简称战略层）
确定组织的目标、制定实现该目标的长远政策和发展方向，并负责与外部环境进行联系
●组织内信息系统—按组织阶层分类
注:
这个图特别重要，不同领域不同层次的功能，会出题！
！
1.TPS（TransactionProcessingSystem）
事务：
是指组织的基本业务活动。
事务处理系统（TPS）：
负责记录、处理、并报告组织中重复性的日常活动，记录和更新企业业务数据的信息系统。
事务处理系统是为组织作业层服务，它是信息系统在组织中早期的应用形式，也是最基本的信息系统形式。
–事务处理系统具有以下特点：
-TPS支持的是每日的运作，处理的事务重复性强
-TPS要处理大量的数据
-处理的数据详细、精度要求高，逻辑关系简单，规律性和结构化程度高
-支持的用户多
-TPS处理的信息多来自企业内部信息源
-服务对象主要是组织的作业。
-TPS的服务目标
-提高准确度。
-提高处理速度，及时生成文档和报告。
-减少人力成本。
-记录跟踪细节信息，提供高层分析、辅助决策的基础数据，更好地满足客户需求
2.MIS（ManagementInformationSystem）
-广义理解：
凡是用于管理的信息系统都可以叫做管理信息系统。
-狭义理解：
能从内部和外部收集数据，经过加工处理，形成有用的信息，以预定的形式提供给以中层为主的各管理层使用的信息系统。
狭义MIS起着连接TPS、DSS和EIS的作用
-
-MIS的服务目标
-组织的战略目标是通过管理层的战术运作得以实现的。
MIS的服务对象是组织的中层管理。
-MIS帮助中层管理者进行资源分配、计划制定和调整，使他们能深入观察企业的日常运转状况，将现有运行结果与预定的目标进行对比，确定问题所在，寻找改善的途径和机会，从而有效控制组织的运行。
-MIS的有效运行能对组织（企业）的成本、利润、客户服务、产品创新等方面产生积极的影响，帮助企业取得竞争优势。
-MIS的输入活动指MIS收集和输入数据的过程。
MIS的输入数据源来自内部和外部两个方面
-MIS的处理和输出是指运用从TPS和外部数据源获取的数据，按照预先设定的报表要求，通过分类、汇总、排序、计算及数据的选择等工作，输出规定格式的报表，并满足中层管理人员的查询要求。
（了解）
3.DSS（decisionsupportsystem）
-DSS的几种定义：
-决策支持系统是将数据、复杂的分析模型和用户友好的软件集成在一起的能够很好地支持半结构化和非结构化决策的系统，其目的是辅助管理决策。
-决策支持系统是受控于一个或多个决策者，面向决策环境的非结构化部分，以改进决策的最终效果为目的的辅助决策系统。
-决策支持系统指用于支持专门问题决策的人力、过程、软件、数据库和设备的一个有组织的集合，主要用来解决非结构化和半结构化企业问题的决策。
-DSS的一般特征：
DSS主要用来解决半结构化和非结构化问题
DSS面向组织的所有管理层特别是高层和中层的管理人员
DSS用于辅助决策，而不是代替决策者决策
DSS支持决策制定全过程（情报、设计、选择和实施四阶段）
DSS注重提供决策的效能，而不是效率
DSS强调由非计算机人员（管理者）以交互会话的方式方便地使用DSSDSS
DSS把模型、分析、人工智能与数据库、数据仓库和数据挖掘技术结合起来
DSS可以为个人、群体和团队的决策提供支持
-DSS的结构
数据管理部件；模型管理部件；用户接口部件
4.EIS（ExecutiveInformationSystem）
●两种定义：
-EIS是一种针对高级管理人员的信息需求，辅助管理者面向非结构化问题决策的信息系统。
-EIS系统是一套计算机系统，通过更便利地获取企业内外与组织目标相关的信息，为高层决策者提供决策支持。
-EIS的一般特征：
专门用于支持高层管理决策
直接被高层决策者使用，操作简便，使用前不需要培训
一般为个体决策者量身定做
采用图、表、文字等形式输出信息
数据来源于组织内部和外部的各种信息源（信息系统）
为决策者提供选择、追踪、钻取信息的功能
可提供决策者需要的各种报告，如状态报告、异常情况报告、趋势分析报告、数据挖掘报告等。
为决策者提供各种方便的通信工具
-EIS的基本功能（了解）：
-办公支持：
提供如文字处理、日程安排、地址簿、待处理事务清单、电子邮件服务等办公自动化功能以及公司内外的产业新闻等。
-分析支持：
提供非结构化问题的决策查询；调用DSS的功能；关于趋势、关键指标、异常报告等的图形输出功能；关键词查询、数据挖掘、帮助和解释文档的功能。
-个性化：
允许对报告形式、图表类型和菜单内容进行修改。
-图示功能：
能生成多种图形、选择各种类型的显示。
-规划功能：
项目管理、日程安排。
-界面友好：
友好的用户界面，容易学习。
-集成：
与组织中的计算机资源和其它类型的信息系统进行高效的集成和整合。
5.OAS（OfficeAutomationSystem）
-OAS的定义：
-办公自动化系统是信息技术在办公室活动中的应用，目的是实现办公活动的科学化、自动化，提高办公室信息工人的工作效率。
-办公自动化系统面向组织中的各个管理层，包括高层、中层和基层人员。
-OAS协调着各类人员、各地部门和各职能领域，与客户、供应商及企业外部组织通信，如同信息的交汇中心。
-OAS的功能（了解）：
文字处理和桌面排版、文档图像管理、工作流管理（收发文、公文审批流程等）、电子邮件、电子公告板、讨论区、电子会议（如音频会议、视频会议等）、日程安排、代办事宜、工作日志、电子公文管理（包括档案管理、业务资料管理等）。
。
。
。
6.KWS（KnowledgeSystem）
-KWS的定义：
-知识不同于数据和信息，知识是形成企业竞争优势，创造未来财富的主要来源。
-知识工人是掌握组织中不断变化的知识，不断发现或创造新知识并存入知识库的人。
他们是组织变革和发展的主要力量。
提高知识工人的工作效率是知识时代管理的重要任务。
知识工作与其他办公工作相比，复杂程度高、专业化程度高，很多知识工作都离不开信息技术的支持。
知识工人需要特殊的信息系统来支持知识工作，以提高工作效率。
-知识工作系统则是专门针对知识工人对信息系统的特殊需求，建立和集成新知识的信息系统。
它促进新知识的创造，确保新的知识和技术技能同企业经营恰当地结合，是组织知识管理的重要组成部分。
-KWS的结构（了解）：
知识库–通讯–模拟计算–用户接口–知识工作站
●组织内信息系统—按功能分类
1.销售和营销系统
系统
说明
组织阶层
订单处理
输入、处理、追踪订单
作业层
市场分析
利用人口统计、市场、消费行为及趋势数据来识别顾客和市场
知识层
定价分析
为产品、服务定价
管理层
销售趋势预测
准备5年销售预测
战略层
2.生产制造系统
系统
说明
组织阶层
机械控制
控制机器设备的运作
作业层
计算机辅助设计CAD
利用计算机设计新产品
知识层
生产规划
决定产品生产时间及产量
管理层
设施位置
决定新生产设施的位置
战略层
3.财务和会计系统
系统
说明
组织阶层
应收账款
记录公司的应收资金
作业层
投资组合分
设计公司的投资组合
知识层
预算
编制短期预算
管理层
利润规划
规划长期利润
战略层
4.人力资源系统
系统
说明
组织阶层
培训和发展
记录员工培训、技能及绩效评估
作业层
职业生涯规划
设计员工职业生涯规划
知识层
报酬分析
追踪员工工资、薪资及福利的分陪
管理层
人力资源规划
规划组织长期的劳动力需求
战略层
●组织间信息系统
-组织间的合作模式
组织间的合作模式决定了IOS的类型。
一般来说，组织间合作模式有交易型合作、流程型合作、交互型合作。
1.集成的企业系统ERP
（EnterpriseResourcePlanning，企业资源计划系统）
-定义：
MRPII（物流需求计划）下一代的制造业系统和资源计划软件。
除MRPII已有的生产资源计划、制造、财务、销售和采购功能外，还集成了质量管理、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等功能。
-ERP主要功能模块：
会计核算模块-财务管理模块-生产控制管理模块-物流管理模块-人力资源管理模块。
-ERP应用成功的标志：
①系统运行集成化
②业务流程合理化
③绩效监控动态化
④管理改善持续化
2.供应链管理SCM
-SCM定义：
-通过增值过程和分销渠道控制从供应商的供应商到用户的流就是供应链，它开始于供应的源点，结束于消费的终点。
-我国学者马士华对供应链的定义是：
“供应链是围绕核心企业，通过对信息流、物流、资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商、制造商、分销商、零售商直到最终用户连成一个整体的功能网链结构模式”。
-供应链管理的提出：
核心思想：
横向一体化，协同合作，只抓产品方向、关键产品、关键零部件的制造，非核心业务外包。
出发点：
摆脱纵向一体化的“大而全，小而全”的自我封闭式企业运作模式和管理体制。
目的：
充分利用外部资源，快速响应复杂多变的市场需求。
-面对企业外部的系统，专注于与供应商之间的关系。
-对采购、制造及运送产品所涉及的活动紧密连接与协调。
-整合供货商、制造商、分销商及客户的物流需求，以减少时间、多余工作及库存成本，让供应链更有效率。
3.客户关系管理CRM
-考点：
理念：
以客户为中心。
内容：
管理维护好与客户之间的关系。
出发点：
提高客户满意度和忠诚度。
方法：
实施于企业的市场、销售、服务与技术支持等与客户相关的领域。
目标：
吸引新客户，留住老客户，降低销售成本，增加销售收入。
第三章信息系统技术—数据仓库
●为什么会出现数据仓库以及数据仓库要解决的问题（从数据库到数据仓库）
-企业信息化建设现状
-在数据库技术的支持下，一大批成熟的业务信息系统投入运行，为企业发展作出了巨大贡献
-各类信息系统大多属于面向事务处理的OLTP系统
-信息系统多年运行，积累了大量的数据
-数据是一种宝贵的资源，但没有充分发挥作用
-分析系统对数据的要求（数据仓库能够解决的问题）
-集成企业内部信息、合作伙伴信息和市场信息
-覆盖综合信息和明细信息
-覆盖当前数据和历史数据
-高质量的数据（一致性、完整性）
-支持各种不同的分析方法
-数据定义符合业务人员要求
●操作型环境和分析型环境的区别
-操作型OLTP：
也叫事务处理，是指对数据库的日常联机访问操作，所以也叫联机事务处理（OLTP:
On-LineTransactionProcess）。
特点是：
通常仅仅是对一个或一组记录的查询或修改；执行频率高；人们关心的是处理的响应时间、数据的安全性和完整性等指标。
-分析型OLAP：
也叫联机分析处理（OLAP:
On-LineAnalysesProcess）.用于企业管理人员的决策分析，为制订企业的未来经营管理计划提供辅助决策信息，如决策支持系统（DSS--DecisionSupportSystem）。
特点是：
需要执行大量的统计操作需要访问大量的历史数据；执行频率和对响应时间的要求都不高。
1.性能特性不同：
-事务处理：
用户每次操作处理的时间短，存取数据量小，但操作频率高，并发程度大。
-分析处理：
每次分析可能需要连续运行很长的时间，存取数据量大，但很少做这样的分析处理，也没有并发执行的要求。
2.数据集成问题：
-事务处理：
一般只需要与本部门业务有关的当前细节数据，而对整个企业范围内的集成应用考虑很少，这就造成大部分企业内部的数据是分散而非集成的。
如：
事务处理应用的分散性；“蜘蛛网”问题；数据不一致问题；外部数据（非结构化数据）
-分析处理：
DSS需要集成的数据，包括整个企业内部各部门的相关数据，还需要企业外部、竞争对手等处的相关数据。
全面而正确的数据是有效的分析和决策的首要前提。
因此用于分析处理的数据可能来自多种不同的数据源，包括：
同构/异构数据库；文件系统；Internet；外部的用户数据。
3.历史数据问题：
-事务处理：
一般只需要当前数据，数据库中的过时数据虽然也能通过数据转储等方式保存下来，但往往被束之高阁，未能得到充分利用。
-分析处理：
更看重历史数据，可以通过对大量历史数据的详细分析来把握企业的发展趋势。
4.数据的综合问题：
-事务处理：
需要的是当前的细节性操作数据。
（DSS并不关注细节数据；太多细节往往会影响分析效率，
不利于分析人员将注意力集中于有用的信息上）
-分析处理：
需要的往往是大量的总结性分析型数据，而非数据库中的细节性操作型数据。
5.数据的访问问题
-事务处理：
提供多种不同类型的数据访问操作，对于需要修改的数据必须实时‘更新’数据库。
-分析处理：
数据的访问操作以‘读’操作为主，不需要实时的‘更新’操作，但需要定时‘刷新’。
6.总结：
●数据仓库的理解
-定义：
数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。
-对数据仓库的理解
数据仓库用于支持管理和决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的面向交易的操作型数据库；
数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据。
-数据仓库的特点：
1.面向主题
-操作型数据库：
是面向特殊处理任务，各个系统之间各自分离
-数据仓库：
是按照一定的主题域进行组织。
一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
-在每个主题中，都包含了有关该主题的所有信息，同时又抛弃了与分析处理无关或不需要的数据，从而将原本分散在各个子系统中的有关信息集中在一个主题中，形成有关该主题的一个完整一致的描述。
-面向主题的数据组织方式所强调的就是要形成一个这样一致的信息集合。
-物理存储：
多维数据库；关系型数据库。
2.集成的
-操作型数据库：
每一个数据库面向特定的应用，各类应用（包括其相关的数据库）之间相互独立。
-数据仓库：
数据仓库中的数据面向整个企业的分析处理，数据仓库中的数据是已经集成了的，消除了数据的不一致性，对原有数据进行了综合。
3.相对稳定的
-操作型数据库：
实时更新，数据根据需要及时发生变化
-数据仓库：
定期加载，加载后的数据极少更新。
4.反映历史变化
-操作型数据库：
主要关心当前数据。
-数据仓库：
通常包含历史数据。
数据仓库与传统数据库的比较
●数据仓库系统的体系结构
1.数据源
-内部数据：
各种异构的操作型数据（通常存放在RDBMS中）；其他类型的内部数据（各类文档数据）
-外部数据：
存放格式不一，例如：
各类政策法规、市场信息、竞争对手的信息。
2.数据仓库管理系统
两类数据仓库管理系统：
-在现有的数据库管理系统的基础上，增加若干功能（如：
数据分片、数据索引等技术），以满足数据仓库管理系统的需要。
-面向数据仓库的需要，直接构建数据仓库管理系统。
3.数据仓库类型
-企业级数据仓库
是覆盖整个企业的数据集合
-部门级数据仓库（数据集市）
是面向某一部门的数据集合
数据集市类型：
依赖于企业级数据仓库、独立于企业级数据仓库
4.联机分析处理
-OLAP：
联机分析处理，OLAP引擎的数据组织在逻辑上采用多维的方式。
-OLAP引擎的分类:
RelationalOLAP（ROLAP）：
基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中。
MultidimensionalOLAP（MOLAP）：
基本数据和聚合数据均存放于多维数据库（MDB）中。
HybridOLAP（HOLAP）：
基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于MDB中。
5.前端分析展现工具
-查询和报表工具
支持查询、基本的统计分析，建立各类报表（交叉表、各类图形方式的输出和显示）
-联机分析处理工具
针对数据仓库数据的多维分析
支持基本的OLAP操作：
切片（块）、钻取、旋转
-数据挖掘工具
从大量数据中发现隐藏的模式
支持挖掘过程的构建、合适算法的选取以及挖掘结果的可视化显示
第四章信息系统技术—OLAP
●为什么会出现OLAP（OLAP的提出）
-关系数据库满足了联机事务处理（OLTP）的要求
-存在着大量的分析型应用——关系数据库系统无法适应
应用角度：
要求对大量的数据从各个角度进行综合分析（多维分析）
技术角度：
SQL已经不能很好地适应分析应用需求
SQL的查询效率（响应时间）：
一条分析查询语句可能会分解为多条子查询，而每条子查询又可能涉及多个整表扫描、多表连接、聚集计算和排序，并且需要开辟较大的空间来存储各种临时表和中间计算结果。
因此SQL对时间的处理能力有限
●OLAP与OLTP的比较（这个前一章不是有过了吗~搞不懂为什么又出一次）
补充几点：
-OLAP所用数据来自OLTP数据库
-进行了预综合和多维化处理
-OLAP更强调界面的可视化和灵活性
⏹可视化：
多维报表，各种统计图形，…
⏹灵活性：
切片、切块、旋转；逐层细化，…
●MOLAP、ROLAP、HOLAP
-RelationalOLAP（ROLAP）
⏹利用关系数据库来存储和管理基本数据和聚合数据
⏹具有良好的可扩展性
-MultidimensionalOLAP（MOLAP）
⏹利用多维数据库来存放和管理基本数据和聚合数据，其中需要稀疏矩阵压缩技术
⏹高存储率，快速计算，对预计算的汇总数据进行快速索引
-HybridOLAP（HOLAP）
⏹利用关系数据库来存储和管理基本数据，利用多维数据库来存储和管理聚合数据。
RPLAP和MOLAP的比较
ROLAP
MOLAP
沿用现有的关系数据库的技术，结构相对庞大
专为OLAP所设计，结构简洁、明了
响应速度比MOLAP慢
性能好、响应速度快
数据装载速度快
数据装载速度慢
维数没有限制
维数有限；无法支持维的动态变化
借用RDBMS存储数据，没有文件大小限制
受操作系统平台中文件大小的限制，单个立方体难达到TB级
●Cuboid和Cell的概念（Cuboid个数计算）
-在多维数据的每一维中选定一个层次以后，所得到的将是一个由度量在相应维层次上所有取值构成的立方体，它对应于Cube中的一个结点，称之为Cuboid。
-在选定维层次后，如果我们再选定维成员，那么得到的将是度量的一个具体取值，它对应于Cuboid的一个结点，我们称之为Cell。
-高效的DataCube计算：
Cube中的Cuboid：
⏹最低层次的Cuboid（称为基点方体）代表所有维的最低的抽象层次；
⏹最高层次的Cuboid（称为顶点方体）则在最高的抽象层次上汇总了所有维。
⏹Cuboid的个数：
从理论上说，n维Cube中，如果第i维有ki个层次，则Cuboid的总数为N=k1*k2*…*kn个。
一个10维的Cube，如果每个维都有5个层次，则Cuboid总数为5^10（大约等于10的7次方）。
Cube实例化：
⏹全部实例化、0实例化、部分实例化
⏹部分实例化的依据
所需要的存储开销即Cuboid的Size
共享访问的频率等
●维度、度量、维的层次、类别
-维：
观察数据的特定角度
例如：
时间、地区，……
-度量（变量、指标）：
数据的实际意义，一般是一个数值
例如
升级会员 