政府信息化和企业稍有不同, 政府的信息化有专用的名称,如下便是政府信息化相关概念
1、政府信息化与电子政务
其实就是跟政府相关的信息系统的开发过程中,由于系统涉及到的角色不同,对不同的电子政务的系统进行了归类的一个过程。
一般涉及到这样几个角色:政府,企业,普通公民要用到的系统(报税app),政府内部公务员要用到的系统等等。
所以电子政务会包括几种模式:
- 政府对政府(G2G) Government To Government
- 政府对企业(G2B) Government To Business
- 政府对公民(G2C)Government To Citizen
- 政府对公务员(G2E)Government To Employee
2、企业信息化与电子商务
会包含一些经典的信息化体系,一个体系可能包含了多个系统,是因为一个企业是多个部门一起协作,如何过系统之间是独立的,将会形成信息孤岛,价值有限。
2.1、企业资源计划(ERP)
ERP系统的发展如下:
- 1、物料需求计划(Material Requirement Planing, MRP), 也叫做物料单系统
- 2、制造资源计划 (Manufacturing resource planing II, MRPII)增加了库存、分销系统等
- 3、企业资源计划(Enterprise resource palning, ERP)打通了供应链,把财务、人力资源、销售管理等都纳入了
ERP系统不是买来就能直接用的,一般还需要个性化的开发和部署。
这种体系化的系统,存在了众多子系统,这些子系统有统一的规划,是互联互通的,便于事前和事中监控。比如物料下单了,还没到货,此时整个系统的每个链路都知道了,而以前系统独立时需要采购完成之后,单子传到下游系统后才能知道。
ERP系统包含以下子系统
- 财会管理
- 会计核算
- 财务管理
- 物流管理
- 分销管理
- 库存控制
- 采购管理
- 生产控制管理
- 主生产计划
- 物料需求计划
- 能力需求计划
- 车间控制
- 制造标准
- 人力资源管理
- 人力资源规划
- 招聘管理
- 工资核算
- 工时管理
- 差旅费核算
ERP由多个子系统构成,里面会有一些计划来支撑这个体系的运作
- 第一层:经营计划
- 是企业总目标的具体实现,高层决策者根据市场调查、需求分析、国家政策、企业资源能力和历史状况、同行竞争对手等制定的经营计划。
- 第二层:生产计划大纲
- 是根据经营计划的生产目标制定,在几个计划中承上启下,是经营计划的细化,也是主生产计划的指导方针。
- 第三层:主生产计划
- 对生产计划大纲的细化,说明在一定时期内的计划:要生产什么,生产多少,什么时候交货.
- 第四层:物料需求计划、能力需求计划
- 物料需求计划
- 对主生产计划所需全部制造件和全部采购件的网络支持计划和时间进度计划.根据主生产计划对最终产品的需求数量和交货期,推导出构成产品的零部件及材料的需求数量和需求时期.在推导出自制零部件的制作订单下达日期和采购件的采购订单发送日,并进行需求资源和可用能力之间进一步平衡.
- 能力需求计划
- 对物料需求计划所需能力进行核算的一种计划管理方法.旨在通过分析比较MRP的需求和企业现有生产力,及早的发现能力的瓶颈所在,为实现企业的生产任务而提供的能力方面的保障.
- 第五层:车间生产控制
- 在MRP所产生的加工制造订单的基础上,按照交货期的前后和生产优先级选择原则以及车间的生产资源情况,将零部件的生产计划以订单的形式下达给适当的车间.
2.2、客户关系管理(CRM)
就是通过维护客户关系,让企业获得利益, 所以说市场营销和客户服务是CRM系统的支柱功能.
- 客户服务与支持
- 客户群维系
- 商机管理
有了客户的信息等, 就可以做数据分析,数据挖掘, 以实现自动化销售,自动化市场营销,自动化客户服务等.
比如你那某个网站填了一个电话, 可能不久之后就会有人给您打电话,向你推销他们的东西.当你成为他们客户之后,他们可能就通过客户群或者短信等继续维护您的关系, 从而让你在他们那里是实现更多的消费.
2.3、供应链管理(SCM)
SCM的理念: 强强联合,整合和优化"三流", 打通企业间的"信息孤岛", 严格的遵顼数据交换标准.
强强联合就是任何一个企业,总是在一条产业链的某一个环节. 比如华为被制裁,主要是因为供应链被切断了, 上游的供应商供应的生产物件提供不了,从而影响企业的生产.
什么是信息化三流?
- 信息流(核心)
- 需求信息流: 如客户订单,生产计划,采购合同等
- 供应信息流: 如入库单,完工报告单,库存记录,可供销售量,提货发运单等
- 资金流(辅助)
- 物流(辅助)
为什么信息流是核心, 而不是资金流, 因为我们首先是先知道了信息,才会使用到资金流. 不可能我们一开始就把钱付给对方.跟我们买东西一样, 先看东西,后付钱.
2.4、商业智能(BI)
其实是一个打包的解决方案.
里面包含了
- 需求分析
- 数据仓库建模
- 建立BI分析报表
- 用户培训和数据模拟测试
- 系统改进和完善
总结来说,用到的技术就是数据仓库,数据挖掘,OLAP.
OLAP叫做联机分析处理,对应的是数据仓库。还有一个相近的名词OLTP:联机事务处理,对应普通的数据库
2.4.1、数据仓库
什么是数据湖, 数据集市, 数据仓库?
我们的各个系统都有各自的数据库, 将这些数据库的表和数据抽取到同一个库,这个库保存的是各个库原封动的数据,就叫做数据湖, 也叫ODS层.
我们从各个业务数据库或者数据胡抽取数据,并进行加工清洗得到想要的结构化数据, 然后入库到统一的一个库.这个库如果包含了整个企业的数据分析数据,那就是一个数据仓库, 如果仅仅包含某个部门的,用于某个部门做数据分析,那就是数据集市.
数据集市和数据仓库虽然得到了想要的数据,但是却丢了原始数据, 而数据湖保留了原始数据, 却数据过于杂乱. 所以应用的场景是不一样的.
数据仓库的特点
- 面向主题:数据按主题组织
- 集成的: 消除了源数据中的不一致性,提供了整个企业的一致性全局信息
- 相对稳定的: 主要进行查询操作,只有少量的修改和删除操作(或者不删除)
- 反应历史变化(随着时间变化): 记录了企业从过去某一时刻到当前阶段的信息,可以对发展历程和未来趋势做定量分析和预测.
数据仓库和数据库的区别
数据仓库主要做查询操作, 是历史数据库, 主要用于数据分析和数据挖掘, 为BI报表做有效支撑.一般数据仓库会建立很多索引,因为一般不需要插入和删除数据,建立索引能大大的提升查询效率。
数据库主要是做增删改查,是业务数据库,主要作为企业的支撑业务.建立过多索引会影响插入和更新效率,所以跟数据仓库还是有一定的区别的。
2.4.2、数据挖掘
有一个经典案列就是啤酒和尿布,就是在超市建议将啤酒和尿布放在一起,销售柜台放在一起,能够促进销量, 这就是做关联分析得出的结论. 就是对小票进行分析, 发现同一张小票上啤酒和尿布同时出现的概率明显高于其他商品,所以认为有某种关联. 因为美国人比较会享受生活, 且住得比较远, 一般是丈夫开车出去买尿布, 跑了这么远,觉得只买个尿布就不划算,于是就带了一箱啤酒回去喝. 从而形成的这中情形.
数据挖掘的方法
- 决策树(构建树形结构分析)
- 神经网络(类似统计学中的判别, 回归, 聚类等功能)
- 遗传算法(三个基本过程: 繁殖(选择), 交叉(重组), 变异(突变))
- 关联数据分析(关联规则是描述数据之间存在关系的规则)
数据挖掘的分类
- 关联分析: 挖掘出隐藏在数据间的相互关系
- 序列模式分析: 侧重点是分析数据间的前后关系(因果关系)
- 分类分析: 为每一个记录赋予一个标记再按标记分类
- 一堆球, 我都认识, 打了个标签, 分别装在篮球, 乒乓球,足球的分类中
- 聚类分析: 分类分析法的逆过程
- 一堆球, 我不认识, 但是他们形状颜色等一样, 于是按照这种规则各自归类
2.4.3、数据湖
数据湖是一个存储企业的各种各样原始数据二点大型仓库, 其中的数据可供存储, 处理, 分析及传输. 可以存储结构化, 半结构化, 非结构化的数据。
前面的图和数据集市, 数据仓库做了对比了. 数据仓库仅仅用于数据分析, 数据湖既可以数据分析, 又可以业务处理.
相信到了这里, 已经明白了几个以下的几个概念了.
- G2G, G2B, G2C, G2E
- ERP, CRM , SCM, BI
- 数据湖 数据集市 数据仓库 数据库 OLAP OLTP
理论的东西难于理解 并且概念枯燥, 坚持学习, 迟早可以理解和熟练的. 个人理解, 如果理解有误, 麻烦请指出, 大家共同进步!