1、企業的信息資源管理共享數據庫的概念教授：這是一個需要討論清楚的認識問題。讓我們從共享數據庫的概念講起吧。 先看一個例子：有個公司最先開發了工資系統，按職工工資單建立了數據存儲。后來開發了人事系統，按人事檔案建立了人事數據存儲。在管理工作中，工資系統要用人事數據，人事系統要用工資數據，這就需要編制數據抽取和格式轉換的接口軟件，如圖1。圖 1 兩個應用的接口隨著公司的發展和職工人數的增加， 又開發了職務歷史跟蹤系統， 購買了勞動分布軟件包這樣，四個應用相互使用數據，就需要 12 個接口，如圖 2。我們假定每個應用項目有一個數據存儲(實際情況是每個應用都使用了多個冗余的數據存儲)，逐漸增加的應用項目

2、要做到信息互用，額外的接口的數目如下表：應用項目數 數據存儲數 接口數1 1 02 2 2 (2X 1)3 3 6 (3X 2)4 4 12 (4 X 3)5 5 20 (5 X 4)6 6 30 (6 X 5)7 7 42 (7 X 6)這些接口的數目和復雜性，隨著新的應用增加按幾何級數增加。最終，增加新應用的花費 和現有系統的集成，靠增加接口的方法，變得可望而不可及了。圖 2 四個應用的接口數據管理的一項任務，就是提倡對相互有關的應用項目的信息資源做好規劃和協調。通過這項工作，可以最大程度地提高數據的共享，而使數據冗余度最低。上例中四個應用的有關職工的信息如果組織成共享數據庫，四個應用都直

3、接存取共享數據庫，而不是通過接口 互用數據，就簡單、可靠、高效率地實現了四個應用的集成，如圖3。圖 3 共享數據庫不需要接口上述工資單和人事登記表等等， 是管理人員使用的數據格式， 我們把它叫作“用戶視圖” 一般來說，不能按用戶視圖的原樣子來建立數據庫。學生：我在學校里學過數據結構規范化的理論，可是不會用，實際工作中差不多都是這樣 “建庫”的。教授：所以我們在例中把它們叫作“數據存儲”，而不叫“數據庫”。要把多個應用所涉 及的用戶視圖， 按新系統的信息需求重新改造制作一番， 才能成為共享的“職工數據庫” 學生：這么說，共享數據庫的概念并不神秘；而且，從例中可以看出，共享數據庫確實是 集成化的信

4、息系統的基礎與核心?？墒牵绱撕唵蔚牡览?，為什么得不到普遍的認識呢？教授：原因是復雜的，既有技術歷史上的原因，又有教育培訓上的原因。現在大家普遍應用的關系型數據庫管理系統（RDBMS）, ?從dBASE、FoxPro至U Oracle和Sybase等等, ?都提供了非常簡單的物理數據庫的建立、修改或刪除的手段， 比起過去用三代程序語言來“建庫”不知簡化了多少倍。 70 年代后期,有的數據庫專家就提出了“數據庫風險”的警 告,意思是說,由于使用數據庫管理系統,不同的開發人員,在不同的時間,為不同的應 用,很容易地建一些“數據庫”,很可能產生大量冗余且不一致的數據,給信息處理和使 用造成很大的困難

5、。許多數據庫產品供應商,只講某一數據庫管理系統的完善功能,好像 不用規劃和協調就可以解決信息資源管理的問題；一些受過專業教育的人,學了數據規范 化的理論但沒經過從用戶視圖至數據庫設計的訓練；現在多媒體和超文本等信息技術開始 普及應用,但是最基本的事務數據的結構化分析與組織技術卻受至冷遇,似乎不值一提, 等等。這些正是不少企業應驗了“數據庫風險”的原因。集成化的數據環境學生：實在說,我不論在校期間還是工作中,都沒有系統學習過數據集成的理論和方法, 請老師給補補課。教授：在這么短的時間里,只能概要地說說,補課還得靠你回去結合工作進行學習。詹姆斯馬丁（ James Martin 15年前就提出了企業

6、的計算機信息系統是以數據為中心的原理,寫出了數據集成的理論和方法專著。“數據中心原理”是說,只要企業的性質和目標 不變，它的數據類就是穩定的，任何的瞬間，都是對這些數據類的數據輸入（記錄的增加、 修改或刪除）和數據輸出（記錄的檢索或使用），信息系統的開發應該面向數據，而不應 該面向處理過程，因為處理過程是多變的（圖 4）。圖 4 數據位于現代數據處理系統的中心他明確提出“數據環境” （Data Environment）的概念，認為企業的計算機應用有四類 數據環境，反應了由低級到高級的發展過程。第一類數據環境是數據文件（Data-FileS環境。是指早期用程序語言（多數是 COBOL）建 立的數

7、據存儲結構， ?缺乏數據分析工作，一般是與應用程序密切相聯。優點是應用開發見 效快，缺點像上面的例子所反映出的問題，隨著應用的增多，冗余的、不一致的數據也會 越來越多，從而形成了混亂的數據環境，系統維護、集成十分困難。第二類數據環境是應用數據庫 （Application Data Bases 環境。當數據庫管理系統出現以后， 數據存儲結構的建立大大簡化了，但是數據分析工作沒跟上，用 DBMS 按用戶視圖“建 庫”，方便性帶來了隨意性，于是應驗了“數據庫風險”，可能更快地形成混亂的數據環 境，系統維護、集成同樣十分困難。第三類數據環境是主題數據庫（Subject Data Bases環境。經過科

8、學的規劃和設計，用DBMS 建立具有共享性和一致性的、本來意義上的數據庫，即“主題數據庫”。以主題數據庫為 主的數據環境才是集成化的數據環境，在這種數據環境中才能開發和運行集成化的信息系 統。第四類數據環境是信息檢索系統 (Information Retrieval System)s 。是指對一些主題數據 庫進行萃取和深加工，為高層查詢和輔助決策準備的數據環境。學生：這樣說來，不僅我們單位這幾年基本上是在應用數據庫的環境中轉來轉去，可能許 多單位也是如此。再說，好多人并不曉得、大家也不講“數據環境”這個概念。教授：這正是有些單位的 MIS 搞不上去的一個重要原因。我們說，企業信息系統集成的基

9、礎與核心任務是數據集成，就是要改造以數據文件和應用數據庫為主的、混亂的、低檔次 的數據環境。企業集成化 MIS建設成功的重要標志，是達到高檔次的數據環境主題數 據庫和信息檢索系統。諾蘭模型把集成和數據管理分為前后兩個階段，似乎可以先搞集成后搞數據管理，但后來 的實踐表明這是行不通的。米歇模型對此作了修正，揭示了信息系統集成與數據管理不可 分，集成階段的重要特征就是搞好數據組織，或者說信息系統集成的實質是數據集成。我 們近些年來搞的集成化MIS研究和開發工作的一個重要體會，是要特別強調數據環境的建 設，更確切地說，是以主題數據庫為主的集成化的數據環境的建設。學生：主題數據庫與通常所說的數據庫主要

10、區別在哪里？教授：主題數據庫最主要的特征是面向業務主題，而不是面向應用程序，因而數據獨立于 程序。上面例子中的“職工數據庫”面向職工管理的業務主題，包括對職工的自然情況、 工資、職業歷史和工班任務等管理內容， 是主題數據庫；而面向應用程序建立的“工資表”、 “人事檔案表”等等，是通常所說的數據庫，或應用數據庫。采用主題數據庫的一整套技 術方法， 隨著應用系統的增加數據庫的數目有特定的增加趨勢， 到一定的時候就趨于平穩， 不再增加，這樣逐步建成的是穩定的、可控制的和有序的數據環境。否則，按應用數據庫 的做法，“數據庫”將隨應用系統的增加而迅猛增加，勢必造成不穩定、不可控制和無序 的數據環境。學生

11、：那么，怎樣理解主題數據庫是“本來意義上的數據庫”呢？教授：原先，數據庫大師們本來追求的數據庫是具有共享性、數據一致性和冗余可控制性等品格，有了數據庫管理系統(DBMS)軟件，這些應該做得更好才對。可實際上并非如此,一些人恰恰是用 DBMS 搞亂了數據環境，所建的“數據庫”離大師們追求的品格相去甚遠。 馬丁就把這類“數據庫”叫“應用數據庫”，實際不是本來意義上的數據庫；而具有本來 應有品格的數據庫就叫“主題數據庫”。科技史上這種現象無獨有偶，要回復最初的、素 樸的觀點是很困難的。信息資源管理基礎標準學生：數據環境建設和信息資源管理是什么關系？教授：信息資源管理( Information Res

12、ource Managemen， tIRM )是對整個組織信息資源開發 利用的全面管理。 IRM 把經濟管理和信息技術結合起來，使信息作為一種資源而得到優化 的配置和使用。上次我們談企業信息化的任務時，說開發信息資源既是企業信息化的出發 點，又是企業信息化的歸宿；只有高檔次的數據環境才能發揮信息基礎設施作用，建立集 成化的信息系統，落實信息資源的開發和利用。因此，從 IRM 的技術側面看，數據環境建 設是信息資源管理的重要工作學生：怎樣把數據環境建設做為信息資源管理的重要工作來進行呢？教授：企業數據環境建設實際上包括兩個方面的數據集成企業內部的數據集成，以保 證各部門的信息共享，從而使 IRM

13、 問題集中在共享數據庫的標準化、規范化設計上；企業 與外單位（政府部門、業務伙伴和客戶等）的信息自動化交換，特別是遠程異地的信息自 動化交換，使 IRM 問題集中在數據交換的標準化、規范化的協調和設計上。這兩個方面的 共同的關鍵，是信息資源管理的基礎標準問題。把數據環境建設做為信息資源管理的重要 工作來抓，就是要抓好信息資源管理的基礎標準建設。學生：首先請談談，有哪些信息資源管理的基礎標準。教授：經過借鑒和研究，我們在 1992年提出了信息資源管理的五個基礎標準。第一、數據元素標準。數據元素（Data ElementS是最小的不可再分的信息單位，是數據 對象的抽象。研究表明，數據元素具有“原子

14、意義”，根據企業類型和規模，不僅在數目 上有統計規律，而且還有較穩定的對象集。對數據元素的標準化管理，包括對數據元素的 定義、命名（標識）和一致性的管理。第二、信息分類編碼標準。信息分類編碼（In formation Classifyi ng and Codi ng對象，是一 些最重要的數據元素， ?它們決定著信息的自動化處理、檢索和傳輸的質量與效率。應遵照 國家經濟信息系統設計與應用標準化規范和標準化工作導則信息分類編碼規定 等標準化文件， 按“國際國家標準企業標準”序列， 建立起全組織的信息分類編碼 標準。主要包括分類編碼對象、編碼規則和編碼表的標準化管理第三、用戶視圖標準。用戶視圖( U

15、ser View) 是最終用戶對信息需求和數據實體的看法， 主要有單證、報表、帳冊和屏幕界面等。用戶視圖的規范化管理，包括用戶視圖名稱、標 識和組成的管理。規范并簡化用戶視圖，是企業內外信息共享和交換設計的基礎。人工管 理積累了很多冗余、不一致的單證、報表，按它們的格式“建庫”而導致低擋次的數據環 境；改變這種狀況，必須從改造傳統的用戶視圖，重新設計適合“電子單證”的用戶視圖 做起。第四、概念數據庫標準。概念數據庫( Conceptual Database)? 是最終用戶對數據存儲的看 法。用戶的信息需求，首先要集中到概念數據庫的界定上。概念數據庫標準包括數據庫的 名稱、標識、主關鍵字和數據內

16、容列表，列表項可以是數據元素，也可以是數據元素組。第五、邏輯數據庫標準。邏輯數據庫( Logical Databas)e 是系統分析設計人員的觀點。在關 系數據模型中，邏輯數據庫是一組規范化的基本表 (Base Table。) 概念數據庫演化為邏輯數 據庫， 主要工作是采用規范化原理與方法， 將每個概念數據庫分解成三范式的一組基本表。 邏輯數據庫的標準化管理，對建立穩定的數據結構，有計劃、有步驟地實現全企業的數據 集成具有決定性的意義。學生：怎樣建立這些信息資源管理的基礎標準呢？教授：信息資源管理標準化工作既是當務之急，又是長久之計。上面講的基礎標準，是最 關鍵、最基本的信息資源管理標準化工作

17、的大致范圍。重要的是，大家對這些應該通過研 討取得共識，然后共同去做。不然，我們對開發信息資源講了許多，總找不到技術工作的 著手點，抓不到問題的關鍵，是不能落實開發信息資源的工作的。這些標準化工作，應采 取“自上而下”和“自下而上”相結合的策略，需要正確的理論與技術指導，需要組建工 作班子，還需要計算機輔助工具的支持重要角色CI與DA學生：做企業信息資源管理需要有哪些重要的工作人員？教授：企業信息資源開發利用做得好壞的關鍵人物是企業領導和信息系統負責人。發達國 家的一些大企業，為加強統一的 IRM 工作設立僅次于總裁的崗位 CIO(Chief Information Officer) 既熟悉企

18、業生產經營又懂得信息資源管理的高層行政領導，是值得我們借鑒 的。我們對 CIO 還沒有統一的譯名，不妨叫做“首席信息經理”或“總信息師”，正好和 企業原有的總工程師、總經濟師和總會計師一起統稱“四總師”吧。 IRM 工作層上的最重 要的角色就是數據管理員(Data Administrator，DA)，我們應該盡早設崗。學生：數據管理員的職責和資歷要求是什么？教授：發達國家數據管理員的職責和資歷要求，可供我們參考。數據管理員負責支持整個企業目標的信息資源的規劃、控制和管理；協調數據庫和其它數 據結構的開發，使數據存儲的冗余最小而具有最大的相容性；負責建立有效使用數據資源 的標準和規程，組織所需要的培訓；負責實現和維護為支持這些目標的數據字典；審批所 有對數據字典所做的修改；負責監督數據管理部門中的所有職員的工作。數據管理員應能提出關于有效使用數據資源的整治建議，向主管部門提出不同的數據結構設計的優缺點忠 告，監督其他人員進行邏輯數據結構設計和數據管理。數據管理員的資歷是：所受教育達到數據處理或有關領域學士學位程度，有五到十年的數 據處理經驗，三到五年的管理職責。必須具有一到兩年的數據管理和數據字典的經驗，具 有在數據庫環境下的應用開發和系統維護經驗，具有