管理信息系统- 课件 第3章 管理信息系统基础设施

第3章管理信息系统基础设施学习目标-2-1．掌握信息技术的基本概念和特点，懂得信息技术设施是管理信息系统发展的基石。2．了解什么是企业管理信息系统的基础设施。3．了解企业信息技术发展趋势。3.4智慧城市的建设3.1信息技术基础设施概述3.3信息系统基础设施的发展趋势3.2信息系统基础设施的组成要素3.1.1信息技术基础设施的定义信息技术基础设施（InformationTechnologyInfrastructure，ITI）包括运营整个企业必需的一系列物理设备和应用软件的集合，也包括企业范围内使用技术的员工和基于信息技术的各种服务。硬件设备包括了各种主机、台式机、便携电脑、移动便携设备和远程云计算平台;软件包括各种操作系统、应用软件以及维护企业管理信息系统正常运行的各种应用软件等;基于信息技术的服务包括：为员工、客户和供应商提供数据、音频、视频连接的通信服务；存储、管理和分析企业数据的数据管理服务；各种具体的业务系统。3.1信息技术基础设施概述3.1.2信息技术基础设施的发展信息技术基础设施（InformationTechnologyInfrastructure，ITI）包括运营整个企业必需的一系列物理设备和应用软件的集合，也包括企业范围内使用技术的员工和基于信息技术的各种服务。计算机技术和现代通信技术构成了信息技术的核心内容。企业信息技术得以快速发展主要的驱动力有以下几方面：（1）微电子技术日新月异（2）存储介质的存储容量和质量大幅度提高（3）计算机软件技术的得到了极快的发展（4）多媒体技术的发展（5）计算机网络技术的快速发展3.1信息技术基础设施概述3.2.1计算机分类实际工作中，根据我们使用计算机的目的不同，而具体选用不同类型计算机。通常情况下，可把计算机分为巨型机、大型机、小型机、工作站和微型机等。（1）巨型机又称为超级计算机，是指目前速度最快、处理能力最强的计算机。（2）大型机就是我们通常所说的大、中型计算机。（3）小型机,一系列规模小、结构简单、便于操作和维护的小型机。（4）工作站是一种介于微型机和小型机之间的高档微机系统。（5）微型计算机又称个人计算机（PersonalComputer，简称PC）。3.2信息系统基础设施的组成要素3.2.2软件平台计算机软件系统主要有两大类：系统软件和应用软件。1.系统软件是指控制计算机运行，管理计算机各类资源，并为应用软件提供支持和服务的一类软件。常用的系统软件有：（1）操作系统（2）计算机语言及计算机语言处理程序（3）数据库系统2.应用软件是指计算机用户利用计算机所提供的各种系统软件而编制的面对各种实际问题的程序。例如：科学计算、数据处理、计算机辅助设计、计算机辅助教育等。3.2信息系统基础设施的组成要素3.2.3网络与通信计算机技术与网络技术已成为两个密不可分，相互渗透、相互促进的关联体。一方面，先进的计算机技术应用，提高了通信设备的性能。另一方面，网络通信技术又为多台计算机之间的信息通信提供了平台，大大地促进了计算机传输、处理和协调信息的能力。3.2信息系统基础设施的组成要素3.2.4计算机数据处理技术1．计算机数据处理的基本概念2．计算机数据处理的发展3．数据库技术概论3.2信息系统基础设施的组成要素2020年5月22日，《2020年国务院政府工作报告》提出，重点支持“两新一重”建设，即新型基础设施建设，新型城镇化建设，交通、水利等重大工程建设。其中，新型基础设施包括以下三方面内容：一是信息基础设施，主要指基于新一代信息技术演化生成的基础设施，比如，以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施，以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施，以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。二是融合基础设施，主要指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统基础设施转型升级，进而形成的融合基础设施，比如，智能交通基础设施、智慧能源基础设施等。三是创新基础设施，主要指支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的基础设施，比如，重大科技基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施等。3.3信息系统基础设施的发展趋势3.3.1人工智能人工智能技术是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术。1.人工智能简称AI，是指以程序（机器或软件）为载体，去实现所有目前必须借助人类智慧才能实现的任务。2.人工智能的发展大致经历了三个阶段。第一阶段是实验室阶段；第二阶段是企业试点应用阶段；第三阶段是应用推广和普及阶段。3.人工智能关键技术包括人工智能算法；海量数据处理；计算能力的突破。3.3信息系统基础设施的发展趋势4.人工智能的研究领域人工智能的研究领域包括模式识别、问题求解、机器视觉、自然语言理解、自动定理证明、专家系统、机器学习、机器人等。（1）模式识别主要是指用计算机对物体、图像、语音、字符等信息模式进行自动识别的科学。（2）自动定理证明是指利用计算机证明非数值性的结果，即确定它们的真假值。（3）机器感知就是计算机直接“感觉”周围世界。（4）专家系统是能以人类专家水平去解决该领域中困难问题的计算机应用系统。（5）机器人是一种可编程序的多功能的操作装置。（6）自然语言处理就是计算机理解人类的自然语言。（7）机器学习（MachineLearning）就是机器自己获取知识。3.3信息系统基础设施的发展趋势5.人工智能的应用领域人工智能具有广阔的前景，下面介绍几个人工智能应用最多的场景。（1）智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。（2）人工智能在零售领域的应用已经十分广泛，无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。（3）智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用。（4）人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等。（5）物流行业通过利用智能搜索、推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。与大数据结合可以对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。3.3信息系统基础设施的发展趋势3.3.2物联网1.物联网定义物联网（TheInternetofThings）的概念是在1999年提出的。其定义是指把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理。2.物联网体系结构从技术架构上来看，物联网可分为四层即感知层、传输层、平台层和应用层，如图所示。3.物联网关键技术物联网中的关键技术包括识别和感知技术、网络与通信技术、数据挖掘与融合技术等。3.3信息系统基础设施的发展趋势4.物联网应用现状

物联网已经广泛应用于社会生活、企业生产经营等各个领域，对国民经济与社会发展起到了重要的推动作用。（1）物联网在农业中的应用。（2）物联网在工业中的应用。（3）物联网在服务产业中的应用。（4）物联网在公共事业中的应用。3.3信息系统基础设施的发展趋势3.3.3云计算1.云计算定义云计算（CloudComputing）是一种可以随时随地方便而按需地通过网络访问可配置计算资源（如网络、服务器、存储、应用程序和服务）的共享池的模式，这个池可以通过最低成本的管理或与服务提供商交互来快速配置和释放资源。2.云计算主要类型（1）按照云计算资源的使用方式，可以分为公有云、私有云和混合云。（2）按云计算服务类型分类，可以分为基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）。3.3信息系统基础设施的发展趋势3.云计算服务的优点采用云计算服务可以带来如下一些好处。（1）成本显著降低：云计算模式下的用户成本只相当于传统IT服务成本的一小部分；大幅地降低了IT管理负担。（2）更高的灵活性：按需计算跨越了提供商的技术、业务解决方案和庞大的IT生态系统，减少了新解决方案的实施时间。（3）随时随地存取：避免被单一计算机或网络拴住手脚，可以使用不同的计算机或转移到便携式设备、应用程序和文件。（4）弹性的可扩展性和“用多少付多少”：用户可以根据需求的变化增加或减少云计算资源，只需对使用部分付费。（5）容易实现：无须购买硬件、软件许可证或实施服务。（6）服务质量：可靠的服务，大的存储和计算能力，以及24×7服务和运行时间。（7）委托非关键应用：把非关键应用外包给服务提供商，把机构的IT资源集中在关键业务应用方面。（8）总是最新的软件：软件会自动更新。（9）共享文件和群组协作：在世界任何地方都可以访问应用程序和文件，方便群组在文件和项目方面进行协作。3.3信息系统基础设施的发展趋势4.云计算应用现状目前，云计算技术已在工业设计、工业仿真、在线软件、企业数据中心等领域得到初步应用。（1）云计算技术在工业设计领域的应用（2）云计算技术在在线软件领域的应用（3）云计算技术在企业数据中心领域的应用3.3信息系统基础设施的发展趋势3.3.4大数据1.大数据发展背景（1）数据存储介质和模式不断发展（2）CPU处理能力大幅提升（3）网络宽带不断增加2.大数据的定义大数据是指需要借助新的处理模式才能拥有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的具有海量、多样化和高增长率等特点的信息资产。狭义的大数据，主要是指大数据的相关关键技术及其在各个领域中的应用，是指从各种各样类型的数据中，快速地获得有价值的信息的能力。广义的大数据包括大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等相关的领域。3.3信息系统基础设施的发展趋势3.大数据特征普遍认为大数据具有4V特征，即数据量巨大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、信息处理速度快（Velocity）和价值密度低（Value），如图所示。3.3信息系统基础设施的发展趋势4.大数据类型（1）结构化数据（2）半结构化数据（3）无结构的非结构化数据5.大数据的关键技术大数据技术是指伴随着大数据的采集、存储、分析和应用的相关技术，是一系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的一系列数据处理和分析技术。从生命周期的视角来看，大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值一般需要经过数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析和数据可视化5个主要环节。3.3信息系统基础设施的发展趋势6.大数据的具体应用3.3信息系统基础设施的发展趋势领域大数据的应用状况制造业基于工业大数据产品故障诊断与预测、工艺流程分析、生产工艺改进、生产过程优化、工业供应链分析与优化等；基于大数据的飞机和汽车的预测性维护；基于大数据分析和物联网技术的无人驾驶。金融行业通过大数据分析进行高频交易、社会化网络情绪分析和信贷风险分析等，如合规性检查和监管报告、风险分析和管理、欺诈检测和安全分析、客户忠诚度分析、信用风险评分和分析、高速套利交易、交易监管以及异常交易模式分析。互联网及数字媒体行业借助于大数据技术，可以分析客户行为，开展数字营销。如进行用户点击流分析、精准广告投放、社交图谱分析、商品个性化推荐以及营销活动管理和忠诚度分析等。电信行业通过用户接入数据以及活动数据，可以进行用户收入保障和价格优化、客户流失预防、营销活动管理和客户忠诚度分析、呼叫记录分析、网络性能优化以及移动用户位置分析。餐饮行业利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式，通过用户点评数据，改善经营状况。能源行业随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，改进电网运行状况，合理地设计电力需求响应系统，确保电网运行安全以及资源最优化。物流行业利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。城市管理可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。生物医学大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA，了解更多的生命奥妙。体育和娱乐利用大数据专业运动员进行训练；利用社交网络评论数据，决定影视作品投拍类型和剧情走向；通过比赛的历史大数据预测比赛结果。公共安全领域政府可以利用大数据技术进行舆情分析，预测并制止恶性事件发生；利用大数据抵御网络攻击，借助大数据获取犯罪证据，并有效预防犯罪。3.3.5区块链1.区块链的概念区块链，也称为分布式账本技术（DistributedLedgerTechnology），该技术允许商业活动中的多个参与方通过计算机网络共享同一个加密账本。2.区块链发展历程区块链这一概念最初来源于比特币，一个名为中本聪的人在其2009年发表的论文中首次提出一种可完全通过点对点技术实现的电子现金系统——比特币，使在线支付能够不通过第三方金融机构，直接由一方发起并支付给另一方。3.区块链特征区块链技术具有以下四个特征：①去中心化。②不可篡改。③分布式共享。④智能合约3.3信息系统基础设施的发展趋势4.区块链的关键技术区块链涉及的底层技术包括密码学、共识算法、点对点（PeertoPeer，P2P）通信等，是多种已有技术的融合创新。从技术层面上来看，区块链主要涉及两个关键技术，即P2P网络技术和非对称加密技术。5.区块链带来的变革第一，降低信任风险。第二，交易过程扁平化，降低复杂度及成本。第三，共同执行可信流程，是实现共享经济的有力工具。第四，驱动新型商业模式的诞生。第五，区块链技术的开放性鼓励创新和协作。3.3信息系统基础设施的发展趋势3.3.65G网络1.5G的定义5G网络就是指在移动通信网络发展中的第五代网络，与之前的四代移动网络相比较而言，5G网络在实际应用过程中表现出更加强化的功能，并且理论上其传输速度每秒钟能够达到数十GB，这种速度是4G移动网络的几百倍。2.