暗流涌动的IT监理

信息系统监理师考试大纲 信息系统监理师考试大纲一、考试说明  1.考试要求:  (1)理解信息系统、计算机技术、数据通信与计算机网络、软件与软件工程基础知识;  (2)掌握信息系统项目管理与监理的基本知识;  (3)掌握信息系统工程监理质量控制、进度控制、投资控制、变更控制、合同管理、信息管理、安全管理和组织协调的方法,以及信息网络系统和信息应用系统监理中的应用;  (4)掌握信息系统工程监理中的测试要求与方法;  (5 阅读详情
   通信工程部 周俊
   两年的时间,信息系统工程监理(IT监理)从最初的高潮期进入到现在令人心灰意冷的窘境,“监理市场不规范”、“相关法律法规不成熟”、“监理工程流于形式”、“监理资质审核不切实际”……关于IT监理的抱怨太多了,让很多曾经热血沸腾的人士觉得有些寒心,这一两年时间,我感觉IT监理基本处于停滞状态。目前形容IT监理市场最贴切的词语应该是“暗流涌动”,因为,看似风平浪静的IT监理市场正在酝酿着一波波高潮。
   IT监理体制框架形成
   IT监理从1995年开始酝酿,至今已经走过9个年头,目前体制框架已经基本形成,概括为一个体系、两个层次。与以往无序的IT监理市场相比,只有IT监理体制框架形成,规范化进程才有所保证,否则管理和协调工作都无从下手。
   针对于一个体系,各种IT监理企事业只要符合法规及各级规范,都可以成为社会IT工程监理单位,而这在过去的计划经济体制下是无法实现的,‘一个体系’实际上是将政府的IT工程监理管理层与社会的IT工程监理层两张‘皮’粘在一起。”也就是说,IT监理自成体系,既不受委托监理的业主单位随意指挥,也不受承建单位和材料、设备供应商的干扰。而在IT基础上的两个层次则是指政府IT工程监理管理层和社会IT工程监理层。
   政府IT工程监理管理层很好理解,也就是政府的信息化主管部门,但是目前也有一些政府部门尝试委托不是政府部门的“下属机构”来主管IT监理业务。
   提到社会IT工程监理层,其实更好理解,也就是目前存在的IT监理公司,据介绍,目前全国有65家正式拥有IT监理资质的厂商,这一数字肯定无法满足IT监理市场的需求。
   相信未来将会有更多类似形式出现,因为只有这样,才能使得IT监理真正走向市场。
   法律法规颁布后急需监管
   很多人抱怨IT监理缺乏相应法律法规,其实他们并不清楚,从2002年至今,IT监理相应法律法规颁布得其实并不少。
   ? 2002年5月31日,北京市信息化工作办公室发布《北京市信息系统工程监理管理办法(试行)》,文件中明确规定2002年8月1日开始,北京地区信息系统工程强制实行监理。
   ? 2002年7月,国务院信息化工作办公室发布的《软件行业行动纲要》要求:国家重大信息化工程实行招标制、工程监理制、承建单位实行资质认证。
   ? 2002年8月,中央办公厅、国务院办公厅转发的《国家信息化领导小组关于我国电子政务建设指导意见》中指出:电子政务建设具体项目要按照国家基本建设项目审批程序审批,做好前期审议、可行性研究、采购招标、监理和验收工作。
   ? 2002年11月,国家质量监督检验检疫总局、国家经贸委等部门公布了《设备监理单位资格管理办法》。
   ? 2002年11月28日,信息产业部发布《信息系统工程监理暂行规定》,明确于2002年12月1日起在全国范围实施信息系统工程监理制。
   ? 2003年1月3日,国务院信息化工作办公室、科技部、信息产业部联合发文,在关于引发《电子政务工程技术指南》的通知中规定:加强电子政务工程监理市场的规范化管理……从事电子政务工程监理活动的单位要具备信息产业部信息系统工程监理相应资质,同一工程的建设和监理要由相互独立的机构分别承担,监理单位要先于承建单位介入,没有确立监理单位的工程,建设单位不得开始建设。
   ? 2003年10月,人事部与信息产业部联合发布《计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试暂行规定》和《计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试实施办法》,规定自2004年1月1日起实行。文件中明确了“信息系统监理师”这一专业技术人员职业资格。
   除此以外,河南、浙江杭州等省市也发布了IT监理相应法律法规,是这些法律法规的发布太少吗?并不是,目前最主要的问题是IT监理市场的监管体制不健全,监管力度不够,造成很多监理项目流于形式,我们的政府信息化主管部门在发布法律法规的同时,也应该在如何建立监管机制上多下功夫。
   投资模式要稳中求变
   一般而言,加强工程管理的根本目标是提高项目的投资效益、保证项目的使用实施。要想做到这一点,就需要贯穿项目全过程的专业治理方案,而IT监理制度主要的局限性就是无法介入工程全过程,只能从项目签订合同后的施工阶段开始工作,使得监理公司并不了解项目建设方案本身,失去控制投资、质量的最佳时机。另外,IT监理的方法体系常被概括为“三控两管一协调”,这些来源于土建工程监理的方法适用于现场工作项目,但是对于软件工程或者一些技术含量较高的IT工程并不适合。
   那么是什么原因导致IT监理存有如此多的缺陷呢?我个人是这样理解的:不在于IT监理行业自身,而在于现行投资体制的缺陷。目前国内投资体制与建设模式的深化改革已经出现雏形,国内传统的投资建设模式即决策审批、工程实施、验收和交付使用各个阶段分别控制的做法正在与国际通行的全过程管理、专业管理的工程模式转化,比如目前正在试行、推广的建设项目管理承包制(PMC)和工程项目代建制将根本解决IT监理发展的体制性障碍。
   所谓代建制,就是政府主管部门对于政府投资的项目,通过公开招标选定代建人并委托其进行项目可行性研究、环境评估、规划设计、项目报审以及项目施工等工程建设全过程,项目建成后再将其移交给使用单位。
   尽管一些新兴投资模式为IT监理的发展带来了新的机遇,但是我们不得不承认,一些新型模式仍然处于探索期,并且项目的风险也比较大,在现有IT监理市场情况下,探索和创新是对的,但是在没有太多经验可以借鉴的情况下,“稳中求变”还是应该遵循的法则。
   IT监理教育、人才体系的建立
   现在IT监理行业员工主要来自3个方面:1、前几年IT行业相对大发展时一些IT公司调整下来的施工人员;2、这几年新增的相关专业的个大院校毕业生,3、先体制改革之前邮电系统(电信运营商)退休/养的一些老同志。4、通国各种渠道来的相关专业技术人员。
   总的来说,一些老同志对管理和现存运营模式理解透彻,怎奈知识结构老化,体力、精力各方面都无法很好适应一日千里的通信新技术的发展;刚毕业的学生满腔热忱,虽接受和学习能力很强,但却因对电信行业的发展方向和自身职业发展缺乏正确理解,有劲使不上;这些都一定程度上造成人力资源的空耗,合理调配这些现存资源,使期优化,这些都是现在管理层面临的最大问题。
   如果IT监理市场欠缺人才,就失去了持续发展的动力。其实任何行业都是如此,从2002年至今,一批批IT监理人才已经涌现,他们或是经过专门培训的在职人员,或者是还未毕业且具备潜质的本科生、研究生。我个人是这样看的:信息系统工程监理教育体系大致分成两个层次、三个台阶。两个层次可归结为“职业教育”和“学科或学历教育”。
   职业教育方面,北京走在了全国的前列,其他个省份在这个方面还是空白。
   在学历教育上,2003年10月北京联合大学的八个本科生班开设了信息系统工程监理课程,与此同时,北京航空航天大学软件学院设立了我国第一个“信息工程监理专业”,2004年6月北方交通大学计算机学院在全国第一个设立“信息工程监理工程硕士专业方向”。至此我国在IT监理市场的教育体系已基本形成了三个台阶:职业培训认证、本科生教育、工程硕士研究生教育。
   因此,这些具备一定素质的人员是将来IT监理队伍中的中流砥柱,必将代替现在还混沌不堪的IT监理队伍。
   信息化需求带动IT监理繁荣
   IT监理市场不是凭空出现的,它完全依赖于国家信息化建设,我国目前信息化建设呈现出的发展特点和趋势对于IT监理市场的作用非常明显。
   就政府信息化来说,目前呈现出两个“并进”,一是“金”字工程与非“金”字工程并进,目前已有8个非“金”字工程立项,正在进行可行性研究;二是中央与地方并进,某些地市级单位电子政务建设迎来一波波高潮。对于行业信息化来说,目前有三个特点:首先,行业应用系统应用范围和规模逐渐扩大,已经拓展到中央、省、地市、县四级,有些地方甚至达到五级;其次,技术难度逐渐加大,用户新增很多新技术、新产品上的需求,比如对于存储、视频、网管、中间件产品的需求逐年增长;最后,采购金额逐渐加大,随之而来的是招标方面的问题,目前部分采购中心和招标公司不懂技术,从数据库中随机抽取的专家也并不了解评标内容,导致很多招标工作流于形式。
   结束语
   IT监理市场欠缺什么?感觉好像什么都不缺,但又好像什么都缺。若让想刚刚发展两年的IT监理超过发展了几十年的工程监理,似乎不切实际,但我们觉得IT监理目前欠缺的是一种精神,一种专注的精神,这种精神的驱动力不是“利益”,而是“奉献”。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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江苏省信息中心8月份工作总结和9月份工作要点

一、8月份工作完成情况  8月份,中心在中心党委的领导下,在全体干部职工的共同努力下,围绕重点,团结协作,切实履行工作职责,不断提高服务质量,加快推进我省信息化建设。  (一)电子政务建设  1.积极参与省电子政务协调指导小组办公室的工作。对信息产业厅《江苏省信息化促进条例》立法研究课题中的电子政务章节进行研究,设计整理调查表,分析撰写调查报告。做好省电子政务外网、防灾减灾预警信息系统、宏观经济管

digime的专栏 2459

信息系统监理与审计 我国实践与美国的经验

一、 引言    目前,我国信息化建设已经进入新的阶段,我国信息化事业已发展到一个新的阶段。各级政府正在积极推进"电子政务",许多城市及企业也已着手整合与升级其信息化应用系统。可以预计,全国将有更多、更大的信息系统建设项目展开。但是,在信息化推进过程中,存在不同程度上的一些问题,主要表现在规划制订不够科学,项目管理不够严格,监理机制不够健全,系统运行效益不够明显。致使相当一部分信息化项目失败或未能

digime的专栏 2441

信息系统工程监理师的亲身体验

监理工作有点烦信息系统工程监理师的亲身体验本刊记者 尹峻岭从最早提出信息系统工程监理的想法至今已经将近10年时间,2002年12月信息产业部出台了《信息系统工程监理暂行规定》,明确提出投资在200万元以上的信息化项目必须有第三方的监理。之前,北京、上海等信息产业较发达的城市已经进行了信息系统工程监理的试点。 信息系统工程监理也走过了从试点到实行,从地方管理到信息产业部管理逐步推进的过程。但总体而言

digime的专栏 2299

信息工程项目监理

什么是信息工程项目监理:   面向信息工程项目的监督管理;   受业主方委托,代表业主的利益,保护投资、控制质量、确保进度;   站在第三方的立场,公平对待工程各方,确保公正性、公平性、公开性;       关于监理:   信息工程项目监理是一个新兴的行业。   信息工程项目监理受业主方委托,代表业主的利益,对该单位信息工程项目的全过程或不同阶段进行监督管理,并站在第三方的立场上,公正地对待开发方

digime的专栏 2284

浅析IT项目监理工作意义

  调查表明,大约70%的企业IT项目超出预定的开发周期,大型项目平均超出计划交付时间20%~50%,90%以上的软件项目开发费用超出预算,并且项目越大,超出项目计划的程度越高。如何避免并减少潜伏在项目中的各种失控风险,提高项目成功率,成为所有IT项目负责人最关心的话题。   因而,一种用来规避这些风险的管理机制——IT监理正在我国逐步蓬勃开展。工程建设监理制是是国际上确保工程项目质量和进度的一种

digime的专栏 2070

什么是 信息系统工程监理

“信息系统工程监理”或称IT监理,是指依法设立且具备相应资质的信息系统工程监理单位,受业主或建设管理单位委托,依据国家有关法律法规、技术标准和信息系统工程监理合同,对信息系统工程项目实施的全过程进行监督和管理。它是传统工程监理在IT产业的外延。也就是说,IT监理的职责同样是对承接的项目做好“三控两管一协调”工作:三控是指对监理工程的质量控制、投资控制和进度控制;两管是指对监理工程的合同管理和信息管

digime的专栏 1922

软件监理主要依据

1.国家和各地区有关监理的政策、法规等文件  2.项目监理委托合同书 3.业主和承包方的合同书 4.有关国际和国家标准GB/T 16260-1996(ISO/IEC 9126.1991) 信息技术 软件产品 质量特性及其使用指南   ISO 9000-3:1997 质量管理和质量保证标准第三部分   ISO 9001-1994 在计算机软件开发、供应、安装和维护中的应用指南   GB 9385-8

digime的专栏 1922
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