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信息驱动的商务:管理数据和信息的最优化

原创 Linux操作系统 作者:hzbook2008 时间:2011-10-11 16:36:14 0 删除 编辑

《信息驱动的商务:管理数据和信息的最优化》前言(By Robert Hillard)


本书面向以任何方式和信息打交道的人,管理层、经理和技术人员都有必要理解如何管理这份最宝贵的资源——信息。

我写本书是基于这样的现象——信息过量正渗透到我所接触的每个商业领域。同时,全球经济的重心正在从产品转向服务,而服务几乎全部以电子形式存在。即使是那些传统的制造型企业对知识产权管理的关注也往往甚于对生产过程的管理(主要是以外包形式)。逐渐地,信息不仅仅是商业的窗口,信息就是商业。

这是一个简单的道理,知识产权是和计算机上的数据绑在一起的。如果将知识产权作为和管理相关的主题,就可以从数据中攫取更多的价值。如果知识产权是企业价值的重要部分,那么把它作为重心将会对企业的整体价值带来巨大影响。这种努力还使得员工在这个企业中工作会更为舒心,因为不再需要浪费很多时间去查找本就存在的信息,而且也只需要更少的时间去过滤最好永远不要出现在电子邮箱中的垃圾数据。

随着商务变得愈加复杂,几乎每天都涌现出一批新技术,用于简化大型的、多层面的企业组织工作。这些探索追求犹如物理学家寻找某个可以定义宇宙的统一方程。任何建议注重于某一部分业务的做法都必须使用有限的一组措施,这些措施可以对整个企业中复杂的数据进行聚合。如果只是提供一个简单的答案,那必定会损失一些细节和特性。

一组简单的指标本身不足以对定义企业的数百万或者数十亿的变化进行汇总。因此,也许现在正是时候需要重新审视信息在企业中的作用。

自从人类群居以来就有了大量信息存在,这些信息呈现出不断发展的势态。由于计算机存储成本在20世纪末大幅下降,数据量开始急剧增长。这种增长对企业管理来说十分突然,我们的技术已经无法跟上数据增长的步伐了。

类似于砖块和砂浆这类资产,企业需要利用其掌握的信息资源来改善服务并做到独具特色。成功者根据市场需求调整产品。成功的领导者对其业务的运转有深入的洞察,而如果没有准确的信息就不可能产生这些洞察。

每个企业几乎都分配了一名或者多名管理人员,他们负责信息的管理、质量或记录。同样,企业也要求技术人员理解数据库、文件系统和其他信息库中存在的海量数据。本书将探讨企业应该如何成为以信息为中心的企业,并最终获得巨大的收益。

多年以来,我曾在数百个私营企业和政府部门等组织中工作过,这些组织对商业信息的处理问题很多也很类似:简单的问题占用了太多的时间,本该公平的协调却并不公平,本该完善的隐私措施却并不完善,而本该严密的安全设施却存在一堆漏洞。

把信息按其本身所需的方式进行管理,这种方式使得信息管理人员可以开发出信息管理的通用方法。如果没有一组通用方法,很多企业的信息管理将只是从个案出发,缺乏通用性。而最成功的信息管理人员会借鉴很多其他学科的方法来推进某专业领域的发展。

由于这个原因,在过去数年我一直为自己作为MIKE 2.0项目的领导者之一而感动兴奋。MIKE 2.0(Method for the Implementation of a Knowledge Enterprise,知识企业的实施方法)是一个由来自很多不同组织的信息管理专家组成的致力于寻找通用方法的开放式协作项目。其内容遵从Creative Commons许可模式,完全免费。MIKE 2.0的访问网址是:www.openmethodology.org。

我已经把本书所讲述的技术应用于一些世界上最大的企业和政府部门。这些技术还有效地应用于中型甚至小型企业中。随着一个领域的复杂性增加,这些技术的实践者需要掌握的知识要求也将相应提高。本书不是一本按部就班的指南,它提供足够多的细节,使任何和信息打交道的人们能够掌握如何应用正确的方法。掌握了本书讲述的内容,读者可以利用如MIKE 2.0这种综合的方法来制定详细的项目计划或者建立工作规划。

本书每章介绍一个概念,而且在很多情况下提出了一些战略和战术意见。战略意见有助于塑造企业的未来,战术意见有助于解决企业当前所面临的挑战。从本书中,读者应该能够深刻地领略到信息管理不是信息技术部门的责任,它也无法被任何一条业务线所监管。信息是财富,具备非常现实的经济价值。信息管理是所有以任何方式创建、处理、存储和利用这一财富的人们的共同责任,并确保他们为企业实现整体上最大的价值。

本书不会是最后一本讲述信息管理这一主题的书。随着我们一起寻找更好、更有效的方式来运营企业,从而更好地创建、处理和利用信息,信息管理这一学科会继续向前发展。对于如何管理你的信息资源这个问题没有唯一的答案,因此除了MIKE 2.0网站,也鼓励读者查看 网站,这里会有一些其他参考资料和评论。


《信息驱动的商务:管理数据和信息的最优化》目录
译者序
前言
作者简介
第1章理解信息经济
1.1是否是互联网创造了“信息经济”
1.2电子数据存储的起源
1.3存量和流量
1.4商业数据
1.5改变商业模式
1.6信息共享和基础设施共享
1.7治理新的商业
1.8信息经济中的成功学
尾注
第2章信息语言
2.1结构化查询语言
2.2统计学
2.3XQuery语言
2.4电子表格
2.5文档和Web页面
2.6知识、通信和信息理论
尾注
第3章信息治理
3.1信息货币
3.2数据的经济价值
3.3信息治理的目标
3.4企业模型
3.5信息所有权
3.6策略价值模型
3.7重新封装信息
3.8生命周期
尾注
第4章描述结构化数据
4.1网络和图
4.2图论概述
4.3关系模型
4.4关系概念
4.5基数和实体-关系图
4.6范化
4.7时间和数据给关系模式带来的影响
4.8把图论应用于数据模型
4.9有向图
4.10范化模式
尾注
第5章数据的“小世界”商业指标
5.1“小世界”
5.2问题量化及其解决方案
5.3把信息抽象成图
5.4指标
5.5解释结果
5.6遍历信息图
5.7信息关系很快变得复杂
5.8使用信息技术
尾注
第6章衡量信息量
6.1信息的定义
6.2热力熵
6.3信息熵
6.4熵和存储
6.5企业信息熵
6.6决策熵
6.7结束语和应用
尾注
第7章描述企业
7.1承担任务的大小
7.2企业数据模型要么无所不能要么一无是处
7.3把数据模型作为灵丹妙药
7.4元数据
7.5元数据解决方案
7.6主数据和元数据
7.7元数据模型
7.8XML分类学
7.9元数据标准
7.10协作式元数据
7.11元数据技术
7.12数据质量元数据
7.13历史
7.14管理层的认同
尾注
第8章基于信息搜索的计算模型
8.1以功能为中心的应用
8.2以信息为中心的商业
8.3企业搜索
8.4安全
8.5元数据搜索库
8.6构建信息抽取
8.7小结
尾注
第9章复杂性、混沌和系统动力学
9.1早期信息管理
9.2简单的电子表格
9.3复杂性
9.4混沌理论
9.5为什么信息是复杂的
9.6原型扩展
9.7系统动力学
9.8数据作为算法
9.9虚拟模型和集成
9.10混沌或复杂性
尾注
第10章比较数据仓库体系结构
10.1数据仓库
10.2Inmon和Kimball模型的局限性
10.3量化上的影响
10.4可用性意义
10.5历史数据
10.6小结
尾注
第11章信息的分层视图
11.1信息分层
11.2是真实的吗
11.3把分层视图转换成架构
11.4用户界面
11.5宣传该架构
第12章主数据管理
12.1发布和订阅
12.2关于时间
12.3粒度、术语和层次
12.4规则1: 一致性术语表示
12.5规则2: 每个人都遵守层次结构
12.6规则3:一致性粒度
12.7解决不一致性问题
12.8渐变维度
12.9客户数据集成
12.10扩展元数据模型
12.11技术
第13章信息和数据质量
13.1电子表格的问题
13.2引用
13.3适合需求
13.4衡量结构化数据质量
13.5记分卡
13.6元数据质量
13.7扩展的元数据模型
尾注
第14章安全
14.1密码学
14.2公钥加密算法
14.3公钥基础设施应用
14.4预测不可预测的
14.5保护个人的隐私权
14.6内容安全和引用安全
第15章向公众开放
15.1给未来分类
15.2丰富利益相关者属性
15.3减少项目内的电子邮件量
15.4管理客户电子邮件
15.5普通的电子邮件
15.6为未知做准备
15.7第三方数据章程
15.8信息是动态的
15.9群众的力量可以提升你的数据质量
尾注
第16章构建增量知识
16.1贝叶斯概率
16.2过程信息
16.3MIT的啤酒游戏
16.4假设测试和置信水平
16.5业务活动监控
尾注
第17章企业信息架构
17.1网站信息架构
17.2扩展信息架构
17.3业务背景
17.4用户
17.5内容
17.6自上而下 / 自下而上
17.7表现形式
17.8项目资源规划
17.9为了支持决策制定的信息
尾注
展望未来

【封面】信息驱动的商务.jpg

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