2016年3月7日作业

一、第一章信息化的基础知识

1、国家信息化体系要素

主要要素有6个:信息技术应用(龙头,国家信息化建设的主阵地)、信息资源(关键)、信息网络(应用和资源开发利用的基础、必要手段)、信息技术产业(国家信息化的基础)、信息化人才(是成功之本,建设的关键)、信息化法规政策和规范(根本保障)。

2、电子政务

指导原则:统一规划,加强领导;需求主导,突出重点(当前重点是抓好建设统一平台、建立标准、加强法制,建设和整合关系国民经济和社会发展全局的业务系统);整合资源,拉动产业;统一标准,保障安全。

主要任务:电子政务网络包括政务内网和政务外网,两网之间物流隔离,政务外网与互联网之间逻辑隔离。政务内网主要是副省级以上政务部门的办公网,政务外网是政府的业务专网,主要运行政务部门面向社会的专业性服务业务和不需要在内网上运行的业务。

12金:已取得初步成效的办公业务资源系统、金关、金税、金融监管(含金卡)、宏观经济管理、金财、金盾、金审、社会保障、金农、金质和金水等12个业务系统工程建设。其中金土和金信不在内。

四大基础信息库:人口基础信息库、法人单位基础信息库、自然资源和空间地理基础信息库、宏观经济数据库。

3、企业信息化结构:

产品(服务)层、作业层、管理层、决策层。

4、推进企业信息化的指导思想和原则:

“一把手”原则(最高负责人负责制)

5、企业资源计划(ERP)

企业资源计划大致经历了基本MRP、闭环MRP、MRPII和ERP这四个阶段。其中基本MRP是物料需求计划,聚焦于相关物资需求问题,即时采购所需物资降低库存。闭环MRP是在MRP的基础上,增加了生产能力需求计划、车间作业计划和采购作业计划,将整个生产管理纳入计划中,并在计划执行中根据反馈信息平衡和调整计划,使得生产各个方面协调统一。MRPII是通过运用科学方法对企业各种制造资源和产、供、销、财各个环节进行有效组织、管理和控制,从而使各部分发挥作用,整体协调发展。特点:计划的一致性和可行性,物流、资金流的统一等

ERP:企业资源计划

一般说来,ERP是一个以财务会计为核心的信息系统,用来识别和规划企业资源,对采购、生产、成本、库存、销售、运输、财务和人力资源等进行规划和优化,从而达到最佳资源组合,使企业利润最大化。

特点:1)是统一的集成系统,使用一个集中的数据库、数据仓库,每个子系统都在这个中心数据库上运行;2)是面向业务流程的系统。不是简单地将企业现行业务流程固化,而是将企业现行业务流程优化重组;3)模块化可配置;4)是开放的系统。

功能:1)财务管理(会计核算和财务管理);2)生产控制管理(生产计划、物流需求计划、能力需求计划、车间控制、制造标准),是系统核心所在;3)物流管理(销售管理、库存管理、采购管理);4)人力资源管理(人力资源规划的辅助决策、招聘管理、工资核算、工时管理、差旅核算)

6、客户关系管理(CRM)

CRM的核心,就是企业必须清楚地认识到目前所拥有的客户群体中,哪一种人或者组织最有可能为本企业带来利润,这部分是最有希望的客户;同时还必须清楚地认识到哪些客户很有可能流失而成为竞争对手的客户。总的来说,获得一个新客户比留住一个老客户需要更高的成本。关系在CRM中扮演着核心角色。

CRM系统是基于方法学、软件和因特网的以有组织的方式帮助企业管理客户关系的信息系统。

特点:第一,CRM以信息技术为手段,它更是一种以客户为中心的商业策略,而不是传统的以产品或以市场为中心;第二,CRM在注重提高客户满意度的同时,一定要把帮助企业提高利润的能力作为重要指标;第三、CRM的实施要求企业对其他业务功能进行重新设计,并贵工作流程进行重组。

CRM三角模型:信息技术、CRM应用系统、CRM经营理念。

CRM的结构:数据源、营销数据存储、决策产生、信息渠道

CRM系统功能:有一个统一的以客户为中心的数据库;具有整合各种客户联系渠道的能力;能够提供销售、客户服务和营销三个业务的自动化工具;具有大量数据中提取有用信息的能力;具有良好的可扩展性和可复用性,实现与其他应用系统的无缝整合。

CRM应用设计:

(1)客户数据分为描述性、促销性和交易性数据三大类。

描述性数据:是客户的基本信息,个人用户则涵盖客户的姓名、年龄、ID、联系方式等,企业客户则涵盖企业的名称、规模、联系人和法人代表等。

促销性数据;企业为客户提供产品和服务的历史数据,包括产品使用情况调查数据、促销活动记录数据、客户人员的建议数据和广告数据等等。

交易性数据;反映客户对企业做出回馈的数据,包括购买记录、投诉数据、提供咨询及其他服务的相关数据、客户建议数据等。

(2)CRM应用功能的设计

基本功能模块:自动化销售、自动化市场营销、自动化客户服务(售前、现场、售后)

(3)CRM与数据挖掘

1)数据挖掘的对象

完整的数据挖掘过程包括数据清理与集成、数据的选择与变换、数据挖掘及最后的知识评估与表示。数据挖掘的直接对象一般包括关系数据库、数据仓库、事务数据库以及一些新型的高级数据库。

2)数据挖掘的任务

描述、分类和预测

描述:特征化的区分;

分类的主要方法有:分类规则、判定树、数学公式和神经网络

预测方法有:线性回归、非线性回归、最小二乘法和神经网络。

7、供应链管理:初级萌芽阶段、形成阶段、成熟阶段

供应链的概念:

核心企业:一般来说,供应链系统中都有一个企业