《信息系统运作》课件.ppt
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- 信息系统运作 信息系统 运作 课件
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1、12“信息系统运作管理”的目的 信息系统运作是指把信息系统当作一种特殊的生产经营工具,通过一系列围绕信息系统的技术操作、管理运行和业务应用等活动,使企业提高经济效益。高级企业信息管理师在信息系统运作方面主要偏重于管理业务的应用与创新。35 5 信息系统运作信息系统运作45.1.1 信息系统应用(管理业务应用)的目标5.1.2“信息系统应用”领域需要掌握的技能5.1.3“信息系统应用”领域的相关知识55.1.1 信息系统应用(管理业务应用)的目标 通过信息系统应用,高级企业信息管理师应能够对管理企业决策需要的信息和对各种可能的决策方案进行评价、选择。65.1.1 信息系统应用(管理业务应用)的目
2、标5.1.2“信息系统应用”领域需要掌握的技能5.1.3“信息系统应用”领域的相关知识75.1.2“信息系统应用”领域需要掌握的技能(1)知识管理(2)决策分析(3)管理业务的创新8(1)知识管理(的运作过程)5.1.2 5.1.2“信息系统应用信息系统应用”领域需要掌握的技能领域需要掌握的技能9(2)决策分析5.1.2 5.1.2“信息系统应用信息系统应用”领域需要掌握的技能领域需要掌握的技能10(3)管理业务的创新5.1.2 5.1.2“信息系统应用信息系统应用”领域需要掌握的技能领域需要掌握的技能115.1.1 信息系统应用(管理业务应用)的目标5.1.2“信息系统应用”领域需要掌握的技
3、能5.1.3“信息系统应用”领域的相关知识12(1)“知识管理”方面(2)“决策分析”方面(3)“电子商务”方面5.1.3“信息系统应用”领域的相关知识135.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (1 1)“知识管理知识管理”方面方面1)企业信息化层次及其应用系统业务信息化管理信息化战略信息化CIMS,POS,ATMERP,OA,CRMKM,BI142)什么是知识与知识管理?5.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (1 1)“知识管理知识管理”方面方面153)显性知识与隐性知识5.1.3 5.1.3“信息系统应用信
4、息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (1 1)“知识管理知识管理”方面方面164)知识管理的三部分工作5.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (1 1)“知识管理知识管理”方面方面175)知识管理的运作过程5.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (1 1)“知识管理知识管理”方面方面185)知识管理的重点及如何推动知识管理工作?5.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (1 1)“知识管理知识管理”方面方面196)知识管理工具的分类5.1.3 5.1.3“信息系统应用信息
5、系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (1 1)“知识管理知识管理”方面方面207)知识管理运作环境中各种因素的作用5.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (1 1)“知识管理知识管理”方面方面21 利用现代信息技术和决策分析方法,通过建立数据库利用现代信息技术和决策分析方法,通过建立数据库和分析模型,为企业的决策者提供及时、可靠的业务信息,和分析模型,为企业的决策者提供及时、可靠的业务信息,帮助决策者对企业未来经营方向和经营目标进行量化的分帮助决策者对企业未来经营方向和经营目标进行量化的分析和论证,从而对企业生产经营活动做出科学的决策。析和论证,从而
6、对企业生产经营活动做出科学的决策。5.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面1)什么是决策分析(系统)?22 针对决策分析的特殊目的,通过数据抽取、转换、装载针对决策分析的特殊目的,通过数据抽取、转换、装载工具,将需要的数据经过数据转换、清洗、集成,加工成工具,将需要的数据经过数据转换、清洗、集成,加工成正确、一致、完整的数据,形成专门的数据存储,这就是正确、一致、完整的数据,形成专门的数据存储,这就是数据仓库。数据仓库。5.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分
7、析决策分析”方面方面2)决策分析系统(分析型信息系统)的专门数据存储 235.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面3)数据仓库与数据集市物资子系统物资子系统数据抽取与集成数据抽取与集成数据抽取数据抽取销售子系统销售子系统计划子系统计划子系统数据抽取数据抽取数据抽取数据抽取.数据集市数据集市数据仓库数据仓库业务业务系统系统数据数据库库24常规统计分析:采用常规的统计分析方法生成统计分析报表。联机分析处理(OLAP):利用OLAP工具对数据仓库中的数据进行切片、切块、旋转等处理。数据挖掘:从数据仓库中挖掘出潜在的、隐藏的
8、数据内部的有用的新颖知识。5.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面4)数据仓库应用系统的主要功能255.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面OLAP0 01010202030304040505060607070808090901.1.Qrtl.Qrtl.2.2.Qrtl.Qrtl.3.3.Qrtl.Qrtl.4.4.Qrtl.Qrtl.OstOstWestWestNordNord数据仓库数据仓库可视化可视化应用工具应用工具用于分析的数据存储
9、用于分析的数据存储数据源数据源5)数据仓库系统的基本结构)数据仓库系统的基本结构统计分析26什么是OLAP?OLAP有哪些基本操作有哪些基本操作?6)OLAP(联机联机分析处理)分析处理)5.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面什么是OLAP?OLAPOLAP(Online Analysis ProcessingOnline Analysis Processing)作为一)作为一种多维查询和分析工具。种多维查询和分析工具。OLAPOLAP是面向分析主题的联是面向分析主题的联机数据访问和分析,通过对信息的多种可能的观察
10、机数据访问和分析,通过对信息的多种可能的观察角度进行快速和交互性的存取分析查询,允许管理角度进行快速和交互性的存取分析查询,允许管理决策人员对数据进行深入观察。决策人员对数据进行深入观察。5.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面 OLAPOLAP切片和切块切片和切块钻取钻取旋转旋转 5.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面切片和切块切片和切块 在多维数据结构中,按二维进行切片,按三维进行在多维数据结构中,按二维进行切片,按三维进行切块,可得
11、到所需要的数据。切块,可得到所需要的数据。切片(切片(SliceSlice)切片就是在某个或某些维上选定一个维成员,而切片就是在某个或某些维上选定一个维成员,而在某两个维上取一定区间的维成员或全部维成员。在某两个维上取一定区间的维成员或全部维成员。5.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面“切片切片”操作示意图操作示意图切块(切块(DiceDice)切块是在三个维上取一定区间的维切块是在三个维上取一定区间的维成员或全部维成员得到数据立方体。成员或全部维成员得到数据立方体。5.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用
12、”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面“切块切块”操作示意图操作示意图钻钻 取取 钻取包含向下钻取(钻取包含向下钻取(Drilling downDrilling down)和向上)和向上钻取(钻取(Rolling upRolling up)操作。)操作。从高级别数据到明细数据视图称为下钻;从明从高级别数据到明细数据视图称为下钻;从明细级向上到综合级(或高级)来观察数据,称为上细级向上到综合级(或高级)来观察数据,称为上钻。钻。5.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面“钻取钻取”操作示意
13、图操作示意图旋旋 转转 旋转即是改变一个报告或页面显示的维方向。旋转即是改变一个报告或页面显示的维方向。37什么是数据挖掘?数据挖掘的任务有哪些?数据挖掘的应用必须解决哪些基本问题?数据挖掘的实际应用步骤?7)数据挖掘技术)数据挖掘技术5.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面385.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识(2 2)“决策分析决策分析”方面方面什么是数据挖掘?数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们
14、事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。6)数据挖掘技术(续)数据挖掘技术(续)395.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面6)数据挖掘技术(续)数据挖掘技术(续)数据挖掘的任务有哪些?数据总结数据总结 分类分类(预测模型发现预测模型发现)聚类聚类 关联规则发现关联规则发现 405.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面6)数据挖掘技术(续)数据挖掘技术(续)数据挖掘的任务有哪些?数据总结对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。传统的也是最
15、简单的数据总结方法是计算出数据库的各个字段上的求和值、平均值、方差值等统计值,或者用直方图、饼状图等图形方式表示。415.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面6)数据挖掘技术(续)数据挖掘技术(续)数据挖掘的任务有哪些?分类分类寻找分类函数,用这个分类函数或分类模型(也常寻找分类函数,用这个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),能把数据库中的数据项映射到给定类常称作分类器),能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。别中的某一个。425.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识
16、 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面6)数据挖掘技术(续)数据挖掘技术(续)数据挖掘的任务有哪些?聚类聚类把一组个体按照相似性归成若干类别,其目的是使得把一组个体按照相似性归成若干类别,其目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能的小,而不同类属于同一类别的个体之间的距离尽可能的小,而不同类别上的个体间的距离尽可能的大。别上的个体间的距离尽可能的大。435.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面6)数据挖掘技术(续)数据挖掘技术(续)数据挖掘的任务有哪些?关联规则发现关联规则发现从数据中获得如下形式的的关联规则:
17、从数据中获得如下形式的的关联规则:“在购买面在购买面包和黄油的顾客中,有包和黄油的顾客中,有9090的人同时也买了牛奶的人同时也买了牛奶”。445.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面6)数据挖掘技术(续)数据挖掘技术(续)数据挖掘的应用须解决的基本问题 对企业决策者来说,什么是潜在有用的信息?有用信息如何表达?更进一步说如何规范化表达?有用信息如何获得?455.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面有用信息的自然描述有用信息的自然描述事实事
18、实 对一个企业决策者来说,对一个企业决策者来说,“有用信息有用信息”实际上是从实际上是从“行数据行数据”中总结出来的一些中总结出来的一些“事实事实”。“我公司1997年全年的钢材产量完全达到了国家的计划要求。从总的销售情况来看,基本上完成了全年的销售计划,全年实现销售利税500亿元。当然,个别品种我们尚未打开市场,如造船板。在取得成绩的同时,我们也应看到如下事实,即我们的产品几乎都销往东北地区,其它地区的市场占有率几乎全部丧失,个别地区,如广东、海南地区甚至不足5。”465.1.3 5.1.3“信息系统应用信息系统应用”领域的相关知识领域的相关知识 (2 2)“决策分析决策分析”方面方面 在这
19、段报告中我们注意到如下在这段报告中我们注意到如下“有用信息有用信息”事实事实 :19971997年全年钢材产量完全达到了国家计划年全年钢材产量完全达到了国家计划 要求。要求。销售基本上完成了上一年的销售计划。销售基本上完成了上一年的销售计划。产品几乎都销往东北地区。产品几乎都销往东北地区。个别地区,如广东、海南地区市场占有率个别地区,如广东、海南地区市场占有率 甚至不足甚至不足5%5%。有用信息的规范化描述有用信息的规范化描述 观察下面的产品按地区的销售情况表:观察下面的产品按地区的销售情况表:我们得出以下结论(事实):我们得出以下结论(事实):19981998年年2 2月大部分销售都集中在东
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