第五章、信 息 的 组 织
　　（广义）信息系统指组织系统中分工从事信息处理的子系统。（狭义）信息系统指在一定的社会经济系统中，为完成该系统所需的信息处理工作而定义的机构、人员、设备、规程的有机、完整子系统。
　　基于计算机的信息系统由硬件设备、功能软件、数据库、远程通信、人员和各种部件与过程所组成。它又称为企业的技术基础设施，因为它包括组成信息系统基础的共享信息系统资源。
　　信息系统组成：一套机制（工作程序、规则、步骤、处理次序等），三个库（数据库、模型库、方法库）。
　　管理信息系统（MIS）以事务处理系统（TPS）为基础，对事务处理系统获得的数据进行分析，帮助中级和高级管理人员进行计划、控制和决策。管理信息系统的核心是面向管理，为管理提供所需信息，并提供对信息进一步深加工的功能。实施管理信息系统是提高组织现代化管理水平的关键。
　　数据挖掘（Data Mining）是一种能够帮助用户从大量数据中提取有用的商业信息的技术。
　　5.1 信息系统
　　信息系统的特征：⑴根据主观性，信息系统不是孤立的、自足的系统，总是依附于一个更大的系统，作为一个关键的、具有特殊地位的子系统存在。⑵信息系统的作用是间接的，效益通过管理表现。具有全局性，通过信息支持全局更协调、更有效地工作。⑶信息系统本身也是一个复杂的、完整的、有机的系统。⑷信息系统任务是处理信息，应称为信息处理子系统。
　　信息系统有三大类：生物信息系统、工程信息系统、社会经济信息系统。
　　信息系统有七个方面共性：⑴以处理信息为目的；⑵依附于复杂实体系统，为其管理、控制、协调服务；⑶在复杂系统中发挥全局性、间接性作用；⑷分信息处理和神经末梢两大部分；⑸自身也是复杂系统，存在控制、管理、协调任务；⑹功能包括信息采集、传递、存储、加工、提供五个环节；⑺信息系统总是在不断发展变化的。
　　影响信息系统的工作环境的五个方面：⑴主系统及环境情况；⑵决策与管理的情况；⑶所处理的信息的情况；⑷信息的复杂程度及规模；⑸信息系统的技术手段及人员素质。
　　信息系统基本功能的五个方面：⑴信息的收集，分原始信息和二次信息收集。⑵信息的存储。⑶信息的加工。⑷信息的传递。⑸信息的提供。
　　原始信息收集是指信息发生的当时、当地，从实体中取出并记录在介质上。关键是完整准确及时。要求是时间性强、校验功能强、系统稳定可靠。
　　二次信息收集是指收集已录在介质上，与实体在时间和空间上已分开的信息；在不同的信息系统之间进行。关键问题在于有目的地选取所需信息和正确地解释所得到的信息。
　　信息系统必须具有信息存储功能，需要考虑存储量、信息格式、存储方式、使用方式、存储时间、安全保密等。保证信息不丢失、不走样、不外流、整理得当、随时可用。
　　信息的加工是对已经收集到的信息进行处理，以得到更加符合需要或更加反映本质的信息。
　　信息加工的种类有数值运算（简单的算术和代数运算，数据统计，优化算法，模拟预测方法），非数值数据处理（排序、归并、分类、文字处理）。
　　为了信息加工，信息系统需要具有一定的计算方法与模型。
　　信息传递在信息系统较大和有一定的地理分布时是必须的基本功能，必须充分考虑需要传递的信息的种类、数量、频率、可靠性要求等因素。信息传递与信息存储常常联系在一起，需要作出权衡和合理选择。
　　信息系统必须具备向管理者提供信息的手段或机制，也就是接口或界面。有①对话式的使用接口或②固定的例行的信息服务。提供方式应该简明易用、避免误解、提高清晰度。
　　信息系统中可以通过控制来改变输入或处理的输出，控制通过反馈来实现。信息系统的控制作用对管理人员和决策者也很重要。
　　计算机系统还能够通过预测未来事件来防止问题出现。这种反应方式常被称为前馈（控制）。前馈就是一种计划信息，用以控制控制系统的未来。
　　信息系统可以是手工的，也可以是计算机化的。许多信息系统开始是手工的，后来逐步发展为计算机信息系统。但是，只是简单地将手工信息系统计算机化，并不一定能改进系统的性能。许多情况下人的灵活性和决策能力仍起重要作用。
　　5.2 信息系统的结构
　　结构就是指信息系统由哪些部分组成，以及如何组成。以下部分一般是信息系统不可缺少的：⑴收集信息的子系统，这是信息系统业务活动的起点。⑵管理存储在系统中的数据的子系统，或称为数据库子系统。任务是对进入系统的数据进行分类、整理、保管、维护及更新。⑶组织对数据进行加工的子系统。它不仅要有为加工所需的模型和方法，还要有调度和使用的机制和手段。⑷提供信息的子系统，或称显示子系统。功能是向最终用户提供信息服务。
　　根据需要，以上这些部分可以以不同方式组合，形成不同类型的结构。一般有：⑴“流水线”式结构，⑵“工具箱”式结构。
　　流水线式结构常用于业务信息系统和管理信息系统。输入的主要是原始信息，基本上进行例行的固定任务。不需要过多的人工干预，但是要对系统的功能进行修改与扩充是十分困难的。
　　工具箱式结构常见于决策支持系统和办公信息系统。功能灵活多变，可根据使用者的命令随时进行组合和变更。用户接口主要用于接受使用者的命令与说明，还可以输入新数据或模型和方法。显著特点是“随用随成长”，是“开放型”的
　　模型是指管理工作中各种因素间的定量或定性的相互关系，它是在管理科学等的理论和实践的基础上提出的。
　　方法是指一定的数学计算方法，它是独立于管理学（或其它学科）以外的。
　　模型库是信息系统的核心，数据库提供必要的信息，方法库提供加工的方法。
　　信息系统层次结构是将信息处理各种功能有计划地分散到不同层次，并把它们有机地联系起来。
　　层次结构的主要考虑问题有：⑴平衡管理幅度，合理划分层次。“扁平”是管理幅度过宽，“陡峭”是管理幅度过窄。⑵在层次间合理分配功能。按服务对象的需要存储必要的信息，配备必要的加工和显示功能。⑶根据“一时一地”原则，安排合理的信息传递。必须在通讯费用和存储费用间计算和权衡。
　　“一时一地”原则：即一项信息只存一次，一项加工只做一次。
　　信息系统的空间结构包括拓扑结构和物理实现两个方面。拓扑结构是指各种等级的信息存储与处理中心与它们之间的通讯渠道组成的逻辑网络结构。常见的拓扑结构有星型结构、环型结构、网状型结构。
　　5.3 组织与信息系统
　　组织具有共同的特点：⑴组织是独特的社会系统；⑵组织都具有目标；⑶组织以某种或某几种方式构成。
　　组织是独特的社会系统：①所有组织中都有人的作用；②不同于更广泛的社会环境；③组织内部个体间的相互作用是以一定的方式构成；④特定的个体承担有明确的职责。
　　组织的目标是组织在社会环境中的功能。组织的目标可以如下设定：①组织的环境和社会背景、②根据环境衡量组织的性能、③组织内部的性能。④确定组织的目标时要区分主要目标和次要目标。
　　常见的组织结构有：⑴层次式组织结构；⑵项目式组织结构；⑶团队式组织结构；⑷多维式组织结构。
　　层次式组织结构，按职权功能来划分的金字塔式的结构。层次越高，权力越大。层次越多，结构越陡峭，信息传递越多。反之，扁平结构的组织中，信息系统成为关键因素。
　　项目式组织结构，以主要产品和服务为组织中心。一般是暂时的。
　　团队式组织结构以工作团队或小组为中心，有一个领导者负责。根据任务，团队可以是暂时或永久性的。
　　多维式组织结构可能同时合并了几种结构。
　　组织环境：⑴组织从环境中或从环境的其他组织接受输入。⑵组织使用这些输入产生输出，这些输出可能对社会整体有社会利益或弊端。⑶将输入转化为输出的过程是增加价值的过程。⑷在具有从环境中接受输入以产生输出这样明确目标的同时，组织也大量受到环境的影响。
　　组织文化：⑴组织文化是一个企业、公司或机构共享的主要理解和假设。⑵理解包括共同的信仰、价值和制定决策的方法，通常不以目标的形式或正式的政策来表述。⑶组织文化或是多年所形成，或是由高层管理者快速形成。⑷组织文化对信息系统的开发和运作有强烈的影响。
　　组织变化：⑴组织变化关系到盈利或非盈利企业如何计划、实施和处理变化。⑵变化可由内部因素或外部因素引起，外部因素包括竞争对手、股东、法律、规章制度、自然事件及经济环境等。⑶引进或修改信息系统也会导致变化。⑷克服对变化的抵制是企业引入信息系统最艰难的部分。
　　变化模型是对变化理论的表述，而变化理论阐明了变化的每个阶段及实施的最佳方式。
　　Kurt Lewint和Edgar Schein变化三阶段模型：⑴融化阶段，摈弃旧有习惯，创造一种接受变化的氛围；⑵转化阶段，学习新的工作方法、行为和系统；⑶冻结阶段，强化变化，使新流程成为自然的，得到认可。
　　组织应适应新的情况或不断改变他们的实践。组织学习即是基于经验和观念的调整。信息系统所带来的变化会引起组织学习。组织学习与组织变化密切相关。
　　组织系统从输入到输出的处理过程需要资源。组织因其处理的资源不同而变得多样化，相应的控制活动也多样化，并可按性质分为主要活动和次要活动。一个组织内部有许多独立的活动，所以组织要按部门和功能组织起来，每个活动依赖于与其他活动的联系来有效地发挥功能。
　　环境总是变化的，所以组织要不断选择某种方式来适应变化，选择不同，效果也就不同。
　　组织的选择就是做出决策。Anthony确定了决策有三种基本类型：战略计划决策、管理控制决策、操作控制决策。
　　战略计划是关于一个组织目标、这些目标的变化、用于达到这些目标的资源以及将要控制获取、使用和处理这些资源的政策的决策过程。
　　管理控制为了在实现组织目标的过程中保证资源高效率、有效果地获得和使用。管理控制决策是在战略计划和目标的框架内做出的。
　　操作控制保证一定的任务被高效率、有效果地执行。它集中于个别任务，并在由战略计划和管理控制决策所发布的严格规范的指导下执行。
　　组织活动中的信息，如果只限于以前的历史，并不考虑按时处理并从数据上得出有意义的相关数据，这种信息就属于内部报告信息。
　　如果用一些数学方法去分析内部报告数据，并把它们联系起来，就成为内部处理信息。
　　不同决策层次上所需的决策信息不同。这些不同的信息需求需要考虑的特征有：详细程度、精确程度、复杂性、结构化程度、使用内部或外部信息程度、时间跨度。
　　5.4 信息系统的类型及特点
　　大多数组织针对各层次需求特点建立不同类型的信息系统。
　　事务处理是组织最基本的活动。把信息按事务处理要求组织和处理，实现组织日常事务活动的系统称为事务处理系统（TPS）。
　　事务处理系统也称数据处理系统（EDPS），其重要作用是收集、处理、存储数据供将来使用。事务处理活动与决策无直接联系，但它是组织管理和决策的基础，是决策数据的来源。
　　事务处理系统（TPS）面向单个或综合事务的处理，讲究处理过程的效率和自动化，支持操作级。
　　事务处理系统（TPS）与其他系统不同的特点有：①有很高的效率，能完成大量数据的处理；②具有数据编辑、验证的功能；③对处理过程的监控功能；④安全机制和备份。
　　事务处理系统本身具有的功能特点：①数据处理、②数据维护、③数据查询、④监控功能。
　　数据处理功能用以完成数据的收集、加工、存储、传递和使用；要求保证精确度、准确性、高效率、自动化。
　　数据维护功能包括对数据的更新、检查、整理、修改、备份等。
　　数据查询功能主要是例行的定制查询，重复性高、算法简单、要求快速响应。
　　监控功能保证事务处理过程正确、对外部产生的中断尽可能恢复原状、对系统工作全面记录。
　　事务处理系统中的信息的组织方式取决于事务的类型，分批处理和实时处理两种；网络环境下可以采用联机实时处理（OLTP）方式。
　　管理信息系统（MIS）是一个用来提供各种作业、管理和决策信息的、集成化的人-机系统，它包括计算机的硬件、软件、手工规程以及用于分析的模型。
　　管理信息系统应该实现系统内部的各种资源设备的统一规划，确保资源的最大利用率。
　　从垂直角度分，管理信息系统可以分成三个基本部分：事务处理部分、分析部分、决策部分。
　　从业务功能角度看，管理信息系统是由各个子系统组成，不同的组织有相应的子系统。每个子系统完成相应的职能，共同实现组织目标。
　　管理信息的特征：目的性、时间性、有效性、不完全性、层次性。
　　管理信息的系统化采集方法：①规范基础数据管理、②从上而下收集所有信息载体、③整理信息、④分析数据特征和建立数据字典、⑤确定数据结构和建立数据库的逻辑结构。
　　决策支持系统（DSS）是用分析决策模型、MIS中的信息为决策者的思维和行动过程提供分析和信息查询手段的系统。
　　DSS是一组处理数据和进行推测的分析程序，能从MIS中获得信息以支持管理者制定决策。
　　DSS的目标是改善决策质量，以交互的方式，根据“What-if”的分析来制定最好的决策。
　　决策模式就是决策者进行决策时必须遵循的一般活动规律。
　　决策通常有以下几个步骤：①发现和识别问题（选择期望模型、表述问题）；②理解、分析问题，提出解决问题的多种可行方案；③选择最终方案。
　　DSS的基本结构是斯派奇模型，它由三个可以互相通信的、有关联的子系统组成：模型库子系统、数据库子系统和会话管理子系统。
　　数据库子系统包括数据库、数据字典和数据管理系统。数据库中的数据可以分为：事务数据、内部数据、外部数据和个人数据。
　　模型库子系统包括模型库、模型管理子系统。
　　模型库中包含财务的、统计的、管理科学的的模型，常用的有：统计解析模型、时间序列模型、多变量解析模型。
　　会话管理子系统包括一些系统提供的用户界面，通过该子系统，用户与计算机进行会话和信息交互。会话管理子系统中处理的信息分为动作信息、响应信息和处理参照信息。
　　［TPS、MIS和DSS的比较见教材表5-2、5-3.］
　　人工智能（AI）系统的特征是通过经验自我学习，能应用大量的知识，和人类进行交谈，在通信中识别错误和二义性，并能实时应答。
　　人工智能系统组成包括人员、规程、硬件、软件、数据、开发计算机系统所必须的知识，以及用来演示智能特征的机器设备。
　　人工智能领域包括专家系统、机器人技术、视觉系统、自然语言处理、学习系统及神经网络。
　　专家系统可以象某个特定领域的人类专家一样进行决策。它具有以下特点：能对系统经过推理和提议的决策作出解释、能显示“智能”行为、能从复杂的关系间得出结论、能提供“可移动的”知识、能处理不确定的问题。
　　专家系统的功能主要表现在对问题的各个阶段的支持上，这些阶段包括有：战略目标的制定、规划、设计、决策制定、质量控制及监控以及诊断等方面。
　　5.5 数据挖掘及其应用
　　随着信息量的增加，人们越来越需要工具和手段来对大批量的信息进行加工，从中找出规律与趋势。在信息处理技术中，这被称为数据挖掘（Data Mining）。数据挖掘的作用主要是预测。
　　数据挖掘与统计的主要区别是：使用数据挖掘工具的人是商业的最终用户而不是统计学家。数据挖掘能够将统计过程自动化，得到的结果比较容易理解和使用，减少最终用户的负担。
　　凡在数据库中寻找到现存的有用信息时，称之为“发现”，这是数据挖掘的功能之一。当我们在寻找能够预测未来走势的信息时，称之为“预测”。
　　数据挖掘主要有四类产品：⑴目标方案。主要将数据挖掘用于某一特殊问题或领域。因此能够将数据挖掘算法中的复杂性降低或进行自动化处理。⑵商业工具。主要目的是帮助商业最终用户能方便地使用和理解数据挖掘，以便能够从这些工具中得到有用的信息，避免错误的使用挖掘工具。⑶商业分析工具。主要是提供给那些对数据挖掘工作和变量代表的含义有些了解的用户使用。⑷研究分析工具。是为数据挖掘研究者或统计分析人员使用的。通常包括大量的统计、图形和可视化软件，同时包括一些最新的前沿技术。
　　对数据挖掘产品的评价通常从三方面考虑：⑴商业评价，它更多考虑市场特点。⑵应用评价，立足于比较细节的层次，说明某一技术在哪个应用领域效果最好。⑶算法评价，是最详细的评价，它是从数据挖掘的最低层来比较这些技术。