第1章 信息化知识（二）
企业信息化结构：产品（服务）层、作业层、管理层、决策层。
我国企业信息化发展的战略要点：
（1）以信息化带动工业化
（2）信息化与企业业务全过程的融合、渗透
（3）信息产业发展与企业信息化良性互动
（4）充分发挥政府的引导作用
（5）高度重视信息安全
（6）企业信息化与企业的改组改造和形成现代企业制度有机结合
（7）“因地制宜”推进企业信息化
推进企业信息化发展的原则：
（1）效益原则
（2）“一把手”原则
（3）中长期与短期建设相结合原则
（4）规范化与标准化原则
（5）以人为本的原则
加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向；着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。
发展阶段：
（1）物料需求计划MRP
（2）闭环MRP
（3）制造资源计划MRPⅡ
（4）企业资源计划ERP
功能：财会管理、生产控制管理、物流管理、人力资源管理
要素：
第一，以客户为中心的商业策略；
第二，注重提高客户满意度的同时，帮助企业提高获取利润的能力；
第三，要求企业对其业务功能进行重新设计，并对工作流程进行重组，将企业的中心转移到客户，同时要针对不同的客户群体有重点地采取不同的策略。
体系结构：数据源→ETL→营销数据存储→决策产生→信息渠道
客户数据：描述性数据、促销性数据、交易性数据
基本功能模块：自动化的销售、自动化的市场营销、自动化的客户服务
供应链管理是以客户为中心的。整个供应链管理追求的目标，首先是满足客户的需求。衡量供应链管理绩效的最重要的指标是客户满意度。降低供应链的成本、提高供应链的响应速度等，都要以满足客户需求为前提。
设计原则：
（1）自顶向下和自底向上相结合的设计原则
（2）简洁性原则
（3）取长补短原则
（4）动态性原则
（5）合作性原则
（6）创新性原则
（7）战略性原则
敏捷供应链：快速地响应市场变化和需求变化，生产出满足市场需求的产品。
区别于一般供应链的特点：
（1）支持供应链中跨企业的生产方式的快速重组。
（2）支持供应链中跨企业信息系统的集成、调整、重构和信息共享。
（3）敏捷供应链中各企业能根据敏捷化要求方便地进行组织、管理的调整和企业生产模式的转变。
原始电子商务：使用电子信息技术工具进行商务活动。凡使用了诸如电报、电话、广播、电视、传真以及计算机、计算机网络等手段、工具和技术进行商务活动，都可以称之为电子商务。
现代电子商务：在网络环境下，买卖双方不需见面，实现网上（线上）交易、在线支付（或者货到付款）、智能配送以及相关综合服务的一切活动。
EDI（电子数据交换）是连接原始电子商务和现代电子商务的纽带。
基本特征：普遍性、便利性、整体性、安全性、协调性
电子商务系统的结构
（1）网络基础设施：信息传输平台，运行TCP/IP网络协议，承载在电信通信网、有线电视网、专线网络之上，接入方式除了传统计算机有线网络之外，无线网络（4G或WiFi）也是非常便利和普及的接入方式。
（2）多媒体内容和网络出版的基础设施：负责管理电子商务活动涉及的各种信息，包括文字、语音、图像、视频等。
（3）报文和信息传播的基础设施：负责提供传播信息的工具和方式，包括电子邮件系统、在线交流系统、基于HTTP或HTTPS的信息传输系统、流媒体播放系统等。
（4）商业服务的基础设施：负责提供实现标准的网上商务活动的服务，包括商品目录和价格目录、电子支付网关、安全认证等。
（5）技术标准：定义了用户接口、传输协议、信息发布标准、安全协议等技术细节。
（6）政策和法律
电子商务的类型
按照依托网络类型来划分，电子商务分为EDI（电子数据交换）商务、Internet（互联网）商务、Intranet（企业内部网）商务和Extranet（企业外部网）商务。
按照交易对象，电子商务模式包括：企业与企业之间的电子商务（B2B）、商业企业与消费者之间的电子商务（B2C）、消费者与消费者之间的电子商务（C2C）。
电子商务与线下实体店有机结合向消费者提供商品和服务，称为O2O模式。
O2O即Online To Offline，含义是线上购买线下的商品和服务，实体店提货或者享受服务。
建立和完善电子商务发展的支撑保障体系
（1）法律法规体系
（2）标准规范体系
（3）安全认证体系
（4）信用体系
（5）在线支付体系
（6）现代物流体系
（7）技术装备体系
（8）服务体系
（9）运行监控体系
商业智能不是什么新技术，只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。
主要功能：
（1）数据仓库：高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构。
（2）数据ETL：支持多平台、多数据存储格式（多数据源、多格式数据文件、多维数据库等）的数据组织，要求能自动地根据描述或者规则进行数据查找和理解。
（3）数据统计输出（报表）：报表能快速地完成数据统计地设计和展示，其中包括了统计数据表样式和统计图展示。
（4）分析功能：可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的交互要求。
商业智能的实现有三个层次：数据报表、多维数据分析和数据挖掘。
数据分析和数据挖掘系统的目的是带给我们更多的决策支持价值，并不是取代数据报表。报表系统依然有其不可取代的优势，并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去。
在线事务处理（OLTP）侧重于对数据库进行增加、修改和删除等日常事务操作。
在线分析处理（OLAP）侧重于针对宏观问题全面分析数据，获得有价值的信息。
数据分析系统的总体架构分为4个部分：源系统、数据仓库、多维数据库和客户端。
数据挖掘指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最终以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。
ROLAP：基于关系型数据库的OLAP实现
MOLAP：基于多维数据组织的OLAP实现
HOLAP：基于混合数据组织的OLAP实现
实施商业智能的步骤：
（1）需求分析
（2）数据仓库建模
（3）数据抽取
（4）建立商业智能分析报表
（5）用户培训和数据模拟测试
（6）系统改进和完善