第五章：总体数据规划的组织
管理信息系统第四版第五章管理信息系统的战略规划和开发方法
cresap McCormick and paget公司对美国企业所做的 调查结果显示，做信息系统规划的公司，其信息系统比不 做规划的公司要成功。 做信息系统规划的公司，其信息系统与企业组织间能够较 好地联系： 信息系统规划时，会引用企业整体规划，以检验是否适 合组织需求。 能使一线与部门经理积极参与系统规划。 信息系统计划与企业整体计划的日程保持一致。
•
管理信息系统的战略规划的内容主要包括：
组织的战略目标、政策和约束、计划和指标的分
析；管理信息系统的目标、约束以及计划指标的
分析；系统的功能结构、信息系统的组织、人员、
管理和运行；组织业务流程重组；信息系统的效
益分折和实施计划等。
管理信息系统战略规划的作用和内容
MIS的战略规划应是组织的战略规划的一 部分。
过来人普遍认同的观点
MIS项目开发是 费时费钱费力的艰巨复杂的社会系统工程
• 所谓费时，是几乎没有一个MIS项目按时完成 • 所谓费钱，是几乎每一个MIS项目都要追加投入 • 所谓费力，是几乎每一个开发者都感筋疲力尽 • 所谓艰巨复杂，是总体清晰，细节朦胧，一般都
要反反复复地探索前进 • 所谓社会系统，是包含了太多的非技术因素，尤
变化等都将引起企业管理方式和过程的变 化 • 还未开发好，情况已变；即使已投运，仍 要常改
MIS项目开发的三个难关
• 结尾 -- 管理工具的难切换性 • 新老MIS的切换大都采用并行策略，这将耗
用企业管理人员两倍以上的时间 • 企业一般也不考虑切换的工作量 • 往往几上几下，让人干着急，甚至前功尽
3、信息系统应该向整个企业提供一致的信息
• 信息的不一致性，源于“自下而上”的数据处理 系统开发方法，是历史原因的影响。在企业的各 部门中信息基于其形式、定义和时间的不同而存 在差异，这是一种现实存在。
数据资源规划方案
数据资源规划方案1. 引言数据是现代企业的重要资产之一，而有效的数据资源规划方案可以帮助企业合理管理和利用这些数据资源，提升企业的竞争力。
本文将介绍一个数据资源规划方案的框架，包括数据资源的分类、目标和准则、规划流程等内容。
2. 数据资源分类数据资源可以分为结构化数据和非结构化数据两种类型。
•结构化数据：指可以按照一定规则进行组织和存储的数据，如关系型数据库中的数据表或者Excel表格中的数据。
这类数据具有清晰的模式和类型，并且容易进行存储和分析。
•非结构化数据：指没有明确结构和组织形式的数据，如电子邮件、文档、社交媒体帖子等。
这类数据通常以文本、图像、音频或视频的形式存在，难以直接进行存储和分析。
3. 数据资源规划目标数据资源规划的目标是为了更好地管理和利用企业的数据资源，提高数据的质量和可用性，进一步实现企业的业务目标。
下面是一些常见的目标：•提升数据质量：包括数据准确性、完整性、一致性和及时性等方面的提升，以确保数据的有效性和可信度。
•改善数据访问和共享：建立统一的数据管理平台，提供方便快捷的数据访问和共享机制，减少数据孤岛的存在。
•加强数据安全和隐私保护：确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。
•提高数据分析的能力：通过建立完善的数据分析工具和流程，提高数据分析的效率和准确性，为企业的决策提供有力支持。
4. 数据资源规划准则在制定数据资源规划方案时，需要遵循一些准则以确保规划方案的有效性和可行性。
•全面性：规划方案应该覆盖企业的所有数据资源，包括结构化数据和非结构化数据，在各个层面上进行考虑。
•一致性：规划方案应该与企业的整体战略和目标保持一致，与其他管理和规划方案相互配合。
•可行性：规划方案应该基于企业的实际情况和资源状况，具有可行性和可持续性。
•灵活性：规划方案应该具有一定的灵活性，能够适应企业发展和变化的需求。
5. 数据资源规划流程数据资源规划的流程包括以下几个步骤：5.1. 数据资源审查首先需要对企业的数据资源进行全面审查。
规划工作管理制度
第一章总则第一条为规范我单位规划工作的管理，提高工作效率和质量，确保规划工作的科学性、合理性和可行性，特制定本制度。
第二条本制度适用于我单位所有涉及规划工作的部门和人员。
第三条规划工作管理制度应遵循以下原则：1. 科学性原则：规划工作应基于科学的数据分析和严谨的研究方法。
2. 合理性原则：规划内容应充分考虑实际情况，符合国家和地方的相关政策法规。
3. 可行性原则：规划方案应具有可操作性和实施性。
4. 及时性原则：规划工作应按计划进度进行，确保及时完成。
第二章规划工作组织第四条成立规划工作领导小组，负责规划工作的总体规划和统筹协调。
第五条规划工作领导小组组成：1. 组长：由单位主要领导担任。
2. 副组长：由单位分管领导担任。
3. 成员：由相关部门负责人和业务骨干组成。
第六条规划工作领导小组职责：1. 确定规划工作的目标和任务。
2. 制定规划工作的总体方案和实施计划。
3. 协调解决规划工作中遇到的问题。
4. 组织开展规划工作的监督检查。
第三章规划工作程序第七条规划工作程序分为以下阶段：1. 前期调研阶段1.1 收集相关资料，了解国内外相关领域的发展趋势。
1.2 进行实地调研，收集第一手资料。
1.3 分析调研数据，确定规划工作的重点和方向。
2. 方案编制阶段2.1 组织专业团队，明确分工。
2.2 制定详细的工作计划和时间表。
2.3 编制规划方案，包括总体目标、具体措施、预期效果等。
3. 方案评审阶段3.1 组织专家评审，对规划方案进行论证。
3.2 根据评审意见，对规划方案进行修改和完善。
4. 方案审批阶段4.1 提交规划方案至相关部门审批。
4.2 等待审批结果，对方案进行最终调整。
5. 实施监督阶段5.1 制定实施计划，明确责任人和时间节点。
5.2 定期对规划实施情况进行监督检查。
5.3 及时发现问题，提出改进措施。
第四章规划工作要求第八条规划工作应遵循以下要求：1. 规划内容应具有前瞻性，符合国家发展战略和地方实际情况。
数据管理组织架构与职责
数据管理组织架构与职责1. 引言随着大数据时代的到来，数据管理变得越来越重要。
一个清晰的数据管理组织架构和职责分工对于确保数据质量、提高数据利用效率以及合规性具有重要意义。
本文档旨在阐述数据管理组织架构与职责的相关内容。
2. 数据管理组织架构2.1 数据管理组织架构概述数据管理组织架构是指在组织内部建立一套完整的数据管理体系，包括数据治理、数据质量、数据安全、数据仓库、数据分析等部门，以实现对组织数据的全面管理和有效利用。
2.2 数据管理部门设置数据管理部门可分为以下几个部分：1. 数据治理部门：负责制定和实施数据治理策略，确保数据质量、数据安全和合规性。
2. 数据质量部门：负责数据质量的监控、评估和改进，确保数据的真实、准确和完整。
3. 数据安全部门：负责数据安全政策的制定和执行，保障数据在存储、传输和处理过程中的安全性。
4. 数据仓库部门：负责数据仓库的设计、开发和维护，为组织提供高效、可靠的数据存储和检索服务。
5. 数据分析部门：负责数据挖掘、统计分析和业务智能，为组织决策提供数据支持。
3. 职责分工3.1 数据治理职责1. 制定和更新数据治理策略和标准。
2. 监督数据治理政策的执行情况。
3. 负责数据质量和数据安全的风险管理。
4. 协调各部门进行数据治理工作。
3.2 数据质量职责1. 制定和实施数据质量策略，确保数据的真实、准确和完整。
2. 监控数据质量，对问题数据进行追溯和处理。
3. 定期开展数据质量评估，持续改进数据质量。
4. 协助各部门提高数据质量，提供数据质量管理培训和支持。
3.3 数据安全职责1. 制定和更新数据安全政策，确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性。
2. 监督数据安全政策的执行情况，对违规行为进行查处。
3. 负责数据安全事件的应急响应和调查处理。
4. 协助各部门进行数据安全管理和风险评估。
3.4 数据仓库职责1. 设计、开发和维护数据仓库，为组织提供高效、可靠的数据存储和检索服务。
数据资源规划方案-最新版
数据资源规划方案在信息化的时代，数据被视为组织的核心资产之一。
这就使得合理规划和管理数据资源对于企业和组织的长远发展至关重要。
数据资源规划是一个重要的组织活动，它帮助组织更好地管理和利用数据。
本文将介绍一个数据资源规划方案，以帮助组织更好地管理和利用数据资源。
背景在企业或组织内部，业务流程需要不断地产生数据，这些数据成为组织内部的有价值的资产。
它们通过处理变为有关业务活动、发展趋势、市场需求等方面的信息，因此正确使用数据可以支持组织的战略决策、创新和增长。
但是，在组织内部管理和运用数据资源的能力并不充分，数据资源管理尚属相对薄弱。
大多数组织没有明确的数据类别，缺乏数据的元数据和规范标准，数据质量也会受到冲击。
因此，组织需要建立一套完整的数据资源规划方案来更好地利用和管理数据的资产以获得更好的效益。
数据资源规划方案数据资源规划是为企业提供一套优化模板，使其可以更好地管理和分配其数据资源。
下面将为各位采购部门提供一套基础规划方案，以做到在保证数据安全前提下，降低成本并提高工作效率。
资源评估在执行规划方案之前，需要开展一系列数据资源评估。
这个过程将根据资源的分类评估资源的总量、技能、位置、价值和使用情况。
在这个过程中，评估必须包括数据的权利所有者、数据样式、数据格式、数据的价值实现方式等方面。
需求分析根据组织需要的数据，需要针对不同的场景和业务需求进行分析。
在这个过程中，需要明确不同职能部门对于数据的需求以及数据流向。
同时，也需要明确认识到组织内部各个部门负责的数据，在企业内部建立数据共享机制，将数据的应用最大化。
建立数据体系按照评估和分析结果建立数据体系，明确数据体系的框架和结构，规定元数据的标准和数据的命名规范。
清晰的元数据和正确的命名规范可以帮助用户快速确认数据，提高工作效率和质量。
选择工具和技术在建立数据体系之前，需要选择一套适合的技术和工具，建立一套数据处理框架。
组织可以通过大数据技术来管理分布在不同部门和业务中的数据，使用数据挖掘工具来获取数据简要分析，或选择其他的数据工具和方案。
数据团队组织架构
数据团队组织架构
数据团队是现代企业中不可或缺的一部分，其组织架构的设计和优化直接影响到数据团队的运作效率和数据应用的质量。
下面将介绍数据团队组织架构的几个关键因素：
1. 人员构成：数据团队的人员构成应该根据企业业务和数据需求进行优化。
通常情况下，数据团队会包括数据分析师、数据工程师、数据科学家等不同职能角色，他们分别负责数据分析、数据建模和数据工程等不同方面的工作。
2. 团队规模：团队规模的大小也应该根据企业的规模和数据需求来确定。
较小的企业可能只需要一个小型的数据团队，而较大的企业则可能需要一个庞大的数据团队以满足其复杂的数据需求。
3. 领导层的角色：数据团队需要一个有经验的领导层来指导和管理其运作。
领导层应该能够理解企业业务和数据需求，同时也应该具备管理和领导团队的能力。
4. 协作和沟通：数据团队的成功依赖于协作和沟通的能力。
团队成员应该能够有效地沟通和协作，以确保数据团队能够为企业提供最佳的数据应用解决方案。
5. 技术基础设施：数据团队需要一个可靠的技术基础设施，以确保数据的安全性和可靠性。
这包括数据存储、数据管理和数据分析工具等方面。
总之，数据团队的组织架构需要考虑到企业的业务需求和数据需求，同时也需要考虑到团队成员的技能和经验。
通过优化数据团队的
组织架构，企业可以更好地应用数据来支持其业务运营和决策。
大数据部门规划
大数据部门规划在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的重要资产。
大数据部门作为处理和分析这些数据的核心力量，其规划的合理性和有效性对于企业的发展至关重要。
以下是对大数据部门的一份全面规划。
一、部门目标与定位大数据部门的首要目标是为企业提供有价值的数据洞察和决策支持，通过对海量数据的收集、整理、分析和挖掘，发现潜在的业务机会、优化业务流程、提升运营效率，并帮助企业在激烈的市场竞争中保持领先地位。
定位方面，大数据部门应作为企业的战略支持部门，与各业务部门紧密合作，深入了解业务需求，提供定制化的数据解决方案。
同时，也要积极推动企业的数据文化建设，提高全体员工的数据意识和数据应用能力。
二、组织架构与人员配置（一）组织架构为了高效地开展工作，大数据部门可以划分为以下几个小组：1、数据采集与整合小组：负责从各种数据源收集数据，并进行清洗、转换和整合，确保数据的质量和一致性。
2、数据分析与挖掘小组：运用数据分析工具和技术，对整合后的数据进行深入分析和挖掘，提取有价值的信息和知识。
3、数据可视化与报告小组：将分析结果以直观、易懂的方式进行可视化展示，并撰写数据报告，向管理层和业务部门汇报。
4、数据治理与安全小组：制定和执行数据治理策略，确保数据的合规性、安全性和隐私保护。
（二）人员配置1、数据工程师：具备数据采集、存储和处理的技术能力，熟悉数据库管理、ETL 流程等。
2、数据分析师：熟练掌握数据分析方法和工具，能够进行数据建模和统计分析。
3、数据科学家：拥有深厚的数学和统计学背景，能够运用机器学习和人工智能技术进行数据挖掘和预测分析。
4、数据可视化专家：擅长将数据转化为清晰、美观的可视化图表，提高数据的可读性。
5、数据治理专员：了解数据法规和政策，负责数据治理和安全管理工作。
三、技术架构与工具选型（一）技术架构构建一个稳定、高效的大数据技术架构是实现部门目标的基础。
可以采用以下技术架构：1、数据存储层：选择适合大数据存储的数据库，如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）、NoSQL 数据库（如MongoDB、Cassandra）等。
数据规划方案
数据规划方案在当今信息化时代，数据的积累、分析和利用成为了企业发展和竞争的关键。
因此，一个完备的数据规划方案是企业数据管理的前提和基础。
本文将从以下几个角度来探讨如何制定一个高效、科学的数据规划方案。
一、明确规划目标制定数据规划方案的第一步是明确规划目标。
规划目标应该包括企业在使用数据方面所需要达到的目标、目标达成所需的资源投入和时间周期等方面。
确定清晰的规划目标，可以帮助企业更好地制定数据管理策略并实现目标。
二、分析现状制定数据规划方案的第二步是分析现状。
企业需要对现有数据的来源、类型、质量、存储、处理和使用情况等进行全面的调查和分析。
通过现状分析，企业可以清晰地了解自己的数据现状，并发现数据管理中存在的问题和不足，从而有针对性地优化数据管理。
三、制定数据管理策略在明确了规划目标和分析了现状之后，企业需要根据实际情况制定数据管理策略。
数据管理策略包括数据获取、数据处理和数据利用等方面的策略。
例如，企业可以明确数据处理流程，实现数据标准化和质量控制，同时制定数据安全管理和使用规则等。
四、实施方案制定数据规划方案后，最关键的一步是实施方案。
数据规划方案的实施需要全公司的配合和支持，包括IT技术人员、项目管理人员和各业务领域的人员。
企业应该采取有效的管理措施，确保数据规划方案的实施落地。
五、建立评估体系为了保证数据规划方案的有效性和持续性，企业还需要建立相应的评估体系。
评估体系应定期进行对数据规划方案的评估，对规划目标、数据管理策略、实施效果等方面进行评估，并根据评估结果进行适当的调整和优化。
总之，一个高效、科学的数据规划方案可以帮助企业更好地管理和利用数据资源，提高企业信息化水平和核心竞争力。
企业需要根据实际情况，对数据规划方案进行深入的研究和制定，确保方案的可行性、科学性和有效性。
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第五章：总体数据规划的组织第一节引言大型复杂信息系统的建设是一项复杂的工程--信息工程，首先要进行总体规划或战略规划。
这一点逐渐为更多的人所意识到，但要对总体规划有清楚的认识，就涉及到这样一些问题的讨论：·为什么要搞总体规划？·总体规划的内容是什么？·如何组织进行总体规划？·企业里不同层次的管理人员，在总体规划工作中都承担些什么样的责任？·为了胜任总体规划工作，当前的管理人员和计算机技术人员应学习哪些必要的知识，掌握哪些必要的方法？前几章我们已经介绍了信息工程的概念、原理、方法和工具。
信息工程作为方法论，它首先强调建造信息系统的战略规划。
通过本章的讨论，我们会明了：战略规划的必要性；战略规划的三个基本方面--战略业务规划战略信息技术规划，战略数据规划。
战略数据规划（Strategic Data-Planning）即总体数据规划，是信息工程规划工作的基础与核心，需要研究它的组织方法。
在本章介绍总体数据规划的组织方法之后的几章中，将详细讨论有关的理论与技术问题，这实际也是参加总体数据规划人员所要进行的技术培训的具体教学内容。
第二节总体数据规划的必要性要建造一所歌剧院大厅，如果不搞总体规划，那将是不可思议的。
一旦做出了总体规划，一些设计小组就可以分别进行各个部分的设计了。
一项完整的信息工程，其复杂性，并不亚于歌剧院大厅的建造。
但是，在大多数企业里，总是不经过充分详细地搞好总体规划，考虑好各部分如何协调工作，就着手进行信息系统的建设。
不难想象，歌剧院大厅的总设计师不必专门地为各个部分，如舞台机构，音响设备或其它子系统进行详细设计，这些应该由不同的设计组去独立完成。
但是，假如这些设计组都去尽其所能地设计他们的子系统，而没有任何来自最高层的组织协调，那样会出现什么情景呢？在数据处理领域，那些被鼓动总想单干的子系统设计者大有人在，其数目随着微型、小型计算机的推广使用和最终用户学会得到他们所需要的软件工具而迅速增加。
在许多场合，他们还干得满不错，但是他们所使用的数据严重重迭，而他们却常常认识不到。
许多子系统需要互相连接才能共同进行工作，但是如果不经转换，通常是办不到的。
当转换的需要变得十分明显时，转换工作的花费常常是十分昂贵的，以致于无法实现。
这种不一致的系统存在，就使管理工作所需要的集成数据很难得到，甚至根本就无法得到。
良好的设计要避免过分的复杂性。
完整的信息系统应该由一些分散的模块所组成，其中每一块都充分简单，便于高效率地进行设计，可以被设计组完全理解，维护费用低，并易于使用高效率的开发工具（如高级数据库语言的使用）。
但是，这些模块必须能组织在一起，如果没有最高层的规划，不解决数据的一致性定义问题和建立稳定的数据结构，众多的模块只会加重复杂性。
第三节经验教训1．BAS系统美国国防部在70年代建立了一批应用系统--"战地自动化系统"（Battlefield Automation System，简称BAS），每个系统都能很好地独立运行，遗憾的是这些系统不能联合起来使用。
如果哪一个系统用于战争指挥工作，就必须同其它系统交换某些信息，而高层的命令与控制职能更需要从多个系统中提取信息。
要想为指挥员提供更有价值的信息，就需要对原系统的主要方面进行修改，才能使这些系统联合工作。
然而，这些修改是非常昂贵（对军方来说"昂贵"意味着巨大的花销）和艰难的。
独立开发的系统愈来愈多，却没有足够详细的规划，不考虑这些系统应如何共同工作，就使军方深受其苦。
为改变这种状况，他们筹集专款，开发软件和硬件工具，制定并强制推进标准规范，规定数据格式、定义和交换规则，对现行系统进行费时长，耗资大的改造工作。
他们提倡一条原则：为使整个系统最优，甚至可以牺牲一个或几个独立的子系统。
2．几点启示我们从BAS返工改造的人力、时间与资金的巨大浪费中得到什么启示呢？一个企业对信息资源的规划是至关重要的。
在数据处理方面，不成功的战略规划已导致极其昂贵的系统修改和重建，并且妨碍了高级管理人员获得所需要的信息。
战略规划的目的是使信息系统的各个部分能共同工作。
大多数系统都包含必要的数据交换，这就既需要逻辑一致性，也需要物理一致性。
人们往往对于分散系统之间的接口和信息交换估计得很不足。
因为不一致性，到头来不得不加以修改，而这种修改的代价是很高的。
对战略规划的详细程度要恰当的理解。
总体规划并不能要求详尽理解未来系统的全部细节，从而设计出一个尽善尽美的系统，保证一成不变地、长期地运行下去。
60年代后期，曾经出现过一种梦想，企图建立一种完全统一的整体数据库，这种完全一体化的数据库后来被证明根本不能实现。
为大企业建立一个统一的整体数据库的任务，其复杂程度简直是难以想象的。
在当时，这样的任务已远远超出任何一个设计单位的能力，即使设计出这样一个系统也无法运行。
就是今天，这种综合的系统规划也远远超出我们的能力，要计划或理解一个企业未来需求的全部细节是完全不现实的，因此几乎所有建立这样系统的尝试都遭失败。
3．灵活性与互用性总体规划要为用户方面提供一种灵活性，使他们能积极主动地建立他们所需要的系统，又要遵循一定的规则，使这些系统保持一致性，不论是现在还是将来都能相互交换数据。
然而，总体规划的阻力主要来自企业里的一些用户（包括高级管理人员）和一部分习惯于独立开发的数据处理部门的人员。
企业里的用户总想要拥有自己的信息资源，只关心与自己有关的系统的建立和修改。
习惯于独立开发的人好像一些无政府主义者，以为最好是自己想干什么就干什么。
其实，社会需要一定的基础结构，有法律、法令和规章制度，才能保障其成员有更多的创造自己生活的自由。
在数据处理方面，许多用户逐渐获得一些开发应用的能力，这一趋势随着与用户友好的软件推广使用，还会继续下去。
但是，象我们提到的美国国防部的BAS，分散开发的系统必须能做到相互交换数据。
为满足互用性，在设计上要有两个特点：1）分散的系统需要有公共网络的接口，以便它们能相互交换数据。
2）分散的系统应该在其文件或数据库中采用一致的数据结构，以便适合公用的数据模型。
如果有适当的连网标准，而且数据模型规划设计得稳定，那么单独的系统可由相对小的设计组来建立，所包括的业务领域都足够狭窄，可以很好地理解而得以实现。
总体规划的目的不应该是包括一切的完整的设计，而应该是提出一个稳定的基础结构，其中各个较小的模块设计可以被连接起来。
那种综合的包括一切的设计太复杂，众多部分的相互影响，数不清的变化都纠缠在一起，实现的代价也很高。
而这种基础结构，应该是管理上所需要的一组最小数目的模块，并能保证系统的扩充和互用。
在良好网络结构和稳定数据模型的基础上，用户就有了使用他们所需要的信息资源的自由。
第四节三种类型的战略规划企业信息工程的战略规划需要在三个层次上进行，如图5.1所示。
图5.1 企业需要作三类战略规划图5.2 三种类型战略规划的分解1.战略的业务规划大多数企业都有战略的业务规划，而且所有企业都应有这样的规划。
战略业务规划描述企业的基本目标，发展战略和企业的指标。
现在的技术发展正在改变企业的各个方面，在某些情况下正在改变企业内的业务类型，因此，战略业务规划不能与技术发展无关。
技术在改变产品，改变制造方法（并由此影响产品的竞争机会），改变服务，改变信息流通和决策的制定，并由此影响管理结构。
对许多企业来说，新的机会和新的挑战正在迅速涌现。
2.战略的信息技术规则企业计算机网络的发展需要加以规则，这样才能使分布式系统、数据库和办公自动化得到健康的发展。
如果没有规划，系统的不一致性问题就会越来越多，就像杂草长满花园一样。
与杂草不同的是，这些不一致性要想在系统中根除是极为困难的。
3.战略的数据规划如第一章介绍过并在其后几章要详加讨论的，一个企业中有许多数据实体和它们的属性，可以与应用项目和系统相独立地加到定义。
我们知道，技术的变化常常超出我们的认识，但是数据模型如果经过严格的分析和管理，可以保持稳定。
通过总体数据规划所得到的数据模型将是富有生命力的，在长达数年之内，它们可以仅有微小的调整和增加，就可适用于多种类型的系统和数据库。
三个层次的战略规划的进一步分解如图5.2所示。
第五节技术策略技术基础结构的战略规划，要提出未来几年的信息系统建设需要一些什么技术力量，并考虑怎样得到，从何处得到。
从后续项目来说，每一个项目都有最好的成功机会应用这些技术。
由各个项目引进的技术工具应在必要的场合联合使用，而这些项目之间的相互影响应如前所述是最小的。
战略规划应追求的是将企业的信息管理需求划分为一些小的项目，在总体规划下可独立地开发。
这些项目构成企业信息系统的基础结构，相应采用的技术方法则构成技术基础结构。
技术策略有多个方面，如图5.2中所示：·应用开发策略；·数据库管理策略；·整体网络规划与设计；·分布处理策略；·办公自动化发展策略。
这五个方面的规划都需要做得充分详细，制定出可实现的标准，或者为单独项目开发人员制定指导准则。
制定这些技术策略所需要的知识是不相同的，所以要由不同的人员来分别进行。
应用开发策略涉及本书前几章的全部内容--改变应用开发的方法学，以便获得更高的开发效率，更低的维护费用，用户主动开发，较少出错，以及尽快建成决策支持工具。
不涉及第四代语言的选用、关系数据库和开发工具，以及信息中心的建立和高级开发小组的组成。
网络规划应考虑远程通信（声音、数据、电子邮件、电话会议）、广域网和局域网。
需要制订转换规程，使不同设备可以相互连接通信。
要想最终在企业里建成一个到处可用的、高度灵活的数据连网功能系统，有多种可供选择的方案，需要一个长期的规划。
过去有不少企业所作的网络规划是不适当的，这就导致多种不一致的通信系统，需要做很大的转换工作，往往开销很大。
分布式处理标准在范围上比网络标准还要广泛。
分布式处理的系统结构所包含的复杂功能是建立在传输子系统之上的。
分布式处理规划，包括要采用的软件系统结构的选择，要避免软件的迅速增加。
因为不同的系统结构会造成较高层次上的不一致性，通常需用不同的方法加以改进。
如果采用了不止一种的系统结构，规划工作就要把规定企业不同的管理范围所采用的不同系统结构，并规定如何把它们联接起来。
办公自动化规划要确定未来需要一些什么办公设备。
文字处理设备、电子邮件系统、电子表格系统、智能复印机、文件显示终端等等，需要相互连接，因而需要自上而下制定规划。
不经协调随便购买办公设备，会导致将来转换或替换的巨大开销。
将来的办公终端需要有存取数据和进行处理的功能，以及办公自动化功能。
需要组合式的软件，进行办公自动化和数据处理工作。