基于企业与行业信息协同相关需求,面对的更深层次的问题就是在保证信息数据语义、语用的完整性、安全性与一致性的前提下,如何实现信息数据高效转换与利用问题。解决的基本策略是结合信息技术发展现状,采用系统科学与结构主义方法论,在企业信息系统内部对数据进行不同层次的结构化设计与组合,改变以数据文件、应用数据库为主的杂乱无序的数据环境;同时将信息资源管理与应用过程进行分类、归并、集成形成,协调一致的企业与行业信息资源系统化协同操作集合。

1.企业内协同策略企业内信息系统设计中的概念模式不仅要体现信息系统面向整个企业过程的管理理念与相关制度,而且要能在事务处理系统、管理信息系统、决策支持系统及专家系统之间实现管理功能与信息数据的完整性与一致性。此外,企业信息的阶段化建设成果应该能够集成为完善的、可拓展的信息服务系统。为此,要以结构主义理论为指导,根据现实世界中的基本角色要求,以数据的语义为核心,按照信息资源的基本粒度对信息单元进行分解,形成基本的、功能上原子的、紧凑的服务于系统所有层次的基本数据结构,然后再在不同的应用与服务层次上组合,形成服务于不同具体目标的信息资源数据结构。

信息数据按照层次结构一般分为数据描述层(元数据)、业务处理层、管理信息层与决策服务层(知识层),每一层数据的结构及其对应的操作要符合结构化的思想,特别是针对半结构化或非结构化的信息资源,要提供结构化的元数据描述,描述要能体现出其语义、量纲、时序等特征。在基本事实数据层次,基本元数据的设计上要尽量做到与业务无关,充分体现对数据的共享特性,公共特性,这是数据完整性与一致性的基本保障。对于业务管理层的数据,即使基于不同的语用环境,也要保证相同语义数据的同源性并在处理结构上体现出基本业务角色需求,最终有利于管理层面对数据的结构化封装。对于管理与决策支持层次,由于面向一定的主题导向,具有针对性,所以对数据的需求往往是动态的。因此,要定义专门的数据接口,基于管理与决策需要的数据组合、统计、计算等应用必须要有统一、规范的数据接口,以便在抽取下层数据上能够在一致性、可靠性上实现协同,同时保障下层数据的安全性。在此基础上以功能为核心建立该层次所需要的数据结构。

2.行业内协同策略不同于企业内以数据为核心的组织策略,基于行业信息协同更具有动态特征,其重点与难点在于对协同操作过程的组织与集成,因为行业的信息协同更加倾向于“知识化”的过程,即数据在共享与应用间的进一步知识拓展过程。协同的基本策略表现为通过分析研究同行业企业及服务机构间的“公共性服务”来确定“公共性资源”的信息数据整合、共享结构及社会资源效益需求。具体表现为针对行业具体的协同需求,以具体的应用结构为导向,以功能为核心来定义相关的数据内容与结构需求,建立应用操作的标准化描述接口,以此为基准在各企业内形成相关的数据视图,并建立层次化的关系引用元数据结构实现信息本体模式与交流模式的统一。

四、信息资源的组件化协同模式

1.基本操作组件化组件首先是一个软件概念,软件组件(在上下文明确时简称为组件)通常是以二进制文件的形式发布并具有相对独立功能的程序模块,是数据结构与相关操作的封装体。开发人员(通常不是组件的开发者)通过对组件进行组装来获得需要的应用系统。其优势在于通过可动态“拆卸与安装”的组件实现信息系统的构建、重组或更新。如果将概念延伸到管理空间并体现到系统概念模式的设计上,可以理解为对某一具体管理行行为的管理角色或一个服务角色,通过这些角色的“拆卸与安装”可以形成更大的管理单元与服务单元。组件优势除了反映在强重用性、标准化、易维护性等方面外,更在于其能够简化软件的开发模式,特别是低偶合性所带来与现实实体操作的对应关系更加明确,在应对外界技术与社会环境的变化方面也具有无可比拟的优势。数据信息的纵向流动一般体现在提升服务层次上,如从业务处理层面进入到管理服务层面,或者由管理服务层面进入到决策服务层面。

组件的作用是按照要求将不同格式与类型的信息数据,以安全的方式提取并转化为统一的可供上层使用的数据集合与操作接口,如数据仓库与数据挖掘的需求。在各层次之间形成组件层,这些组件层提供了相对封装、透明的服务,由于其“拆卸与安装”的特征,因此对数据的操作能够按照具体功能要求进行组合、更换等。降低了对信息数据维护、处理、利用的复杂度,使管理人员可以更加专注于对业务的管理。对于横向信息的协同来说,涉及到的问题比较复杂,一般来说信息资源的数据按照其作用可以分类四类:一是元数据类型,其作用是对信息数据的描述、解释及标准化数据,是为了使不同的业务主体能够关联统一的、标准化的数据,满足信息数据的一致性要求。二是基于业务处理的信息数据,用来记录业务的处理过程及按照工作流程得到的计算结果,为基本业务流程服务。三是基于统计计算的数据,表现为各种报表。四是用于分析的数据集合,表现为一定主题导向的、整合的数据集合。

各不同主体之间的信息资源存在必然的关联,如工资系统的运做需要与人事系统、财务系统甚至生产销售系统发生关联。这些关联的方式会因为管理方式与制度的变化、单纯的技术升级或软硬件变化而变化。从以上分析来看,各层次信息资源在网络环境下的横向协同与纵向集成水平是节约资源及提升信息服务的关键。无论是纵向还是横向均涉及到复杂的联系,自然出现信息系统集中要求与分布式的服务环境与数据环境的矛盾,而解决的主要方式就是通过管理与技术的组件化、层次化来解决。不同的职能主体产生的信息数据,为了实现安全的协同,彼此之间既不是从逻辑上隔离,也不是物理上隔离,而是通过操作组件进行区分,将最基本的操作通过可安装的、具有软件独立性的组件实现,通过规范各组件的操作规范与标准接口,使其成为一个个对数据操作可动态更新并能远程使用的工具,在形式上体现为数据与操作的独立封装。而管理层面就是考虑如何按照具体的业务需求来安装和分配这些组件。

2.实现信息系统技术层与业务层的分离将信息处理的操作分为两个层次,一是针对数据流的技术层,实现信息数据的技术处理;二是针对信息流的业务层。为了提高各层次的独立性,对于技术层次而言,要将与数据类型相关的操作与数据内容的操作实现透明化,数据本身及相关的操作要实现封装形成标准的可动态维护的数据操作组件。在这里我们将基于组件的操作工具角色化,组件包括信息数据提取、信息数据转换、信息数据、数据之间的关联基本处理等基本操作。

将应用界面作为业务处理接口,每个业务处理过程都分配相应的角色。通过分配管理人员不同的角色来组合不同的业务界面。这样业务及管理人员的工作业务仅仅体现在业务处理界面上,而内部的操作由组件来完成。

3.信息数据流程的规范化设计与管理数据的流程包括了数据来源、数据类型转换、数据解释与说明及数据服务内容等多个内容。在具体设计过程中要始终贯彻以数据为中心的策略,以保证信息数据的安全性、可靠性、一致性为第一要素,该理念不仅要反映到数据的存储方面,更要体现在对数据的操作及流程控制方面。以数据为中心的组织策略就要求实现低耦合的操作机制,相关的基本操作尽量不存在相互调用,且要求数据的稳定性与操作的易更新性,同时为了实现信息的可动态协同机制,要以层次化、结构化的模式来组织数据并设计相应的操作接口。

五、信息系统管理的基本要求