第四章信息系统管理

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原创 2026-05-08 08:34:00 292 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【速通软考】信息系统项目管理师第4版--第四章--信息系统管理【速通软考】第四章--信息系统管理阅读详情

1.信息系统管理

在信息系统层次架构中，信息系统之上是管理，它监督系统的设计和结构，并监控其整体性能。同时，组织管理层制定信息系统层应满足的业务需求和业务战略。信息系统层次架构提供了一个蓝图，可以将业务和系统策略转换为组件或基础架构，并以恰当的人员、技术、流程和数据组合加以实现。

信息系统管理覆盖四大领域：

规划和组织：针对信息系统的整体组织、战略和支持活动。
设计和实施：针对信息系统解决方案的定义、采购和实施，以及他们与业务流程的整合。
运维和服务：针对信息系统服务的运行交付和支持，包括安全。
优化和持续改进：针对信息系统的性能监控及其于内部性能目标、内部控制目标和外部要求的一致性管理。

2.规划和组织

信息系统战略三角突出了业务战略、信息系统和组织机制之间的必要一致性。

一、业务战略

当组织的目标是成为市场上成本最低的生产者时，总成本领先战略就会产生。采用该战略的组织通过最大限度地降低成本，从而获得高于平均水平的绩效。所提供的产品或服务必须在质量上与业内其他人提供的产品或服务相当，以便客户对象感知其相对高性价比。通常，一个行业中只存在一个成本引领者。
采用差异性战略时，组织通过差异化，以一种在市场上显得独特的方式，定义其产品或服务。组织确定哪些定性维度对其客户对象最重要，然后找到在其中一个或多个维度增加产品和服务价值的方法。为了使此策略起作用，差异化因素向客户对象收取的价格必须相对于竞争对手收取的价格，是公平的。
采用专注化战略时，专注化允许组织将其范围限制在更狭窄的细分市场，并为该组客户对象量身定制其产品。该策略有两种变体：

专注成本，在其细分市场内寻求成本优势；
专注差异化，寻求细分市场内的产品或服务的差异化。

二、组织机制战略

组织机制战略本质上需要回答"组织将如何构建以实现其目标并实施其业务战略”这一问题，并围绕这一问题形成有效的规划。理解组织设计的经典框架是哈罗德•莱维特(Harold J. Leavitt,1922-2007)提出的钻石模型。钻石模型将组织计划的关键组成部分标识为其信息与控制、人员、结构和任务，所有组件都是相互关联的。

三、信息系统战略

使用一个基本的矩阵框架来理解组织必须做出的与信息系统相关的决策

3.设计和实施

设计方法：从战略到系统架构；从系统架构到系统设计；转换框架。
信息系统体系架构有三种常见模式

集中式架构。集中式架构下所有内容采用集中建设、支持和管理的模式，其主体系统通常部署于数据中心，以消除管理物理分离的基础设施带来的困难。
分布式架构。硬件、软件、网络和数据的部署方式是在多台小型计算机、服务器和设备之间分配处理能力和应用功能，这些设施严重依赖于网络将它们连接在一起。
面向服务的系统架构(Service-Oriented Architecture, SOA)。SOA架构中使用的软件通常被引向软件即服务(Software-as-a-Service, SaaS)的相关架构，同时，这些应用程序在通过互联网交付时也被称为Web服务。

信息系统架构与基础分析框架
系统架构	描述	别称术语	什么时候使用
集中式架构	大型中央计算机系统处理系统的所有功能。通常，计算机位于数据中心，并由IT 部门直接管理。存储的数据和应用程序都运行于中央计算机上。网络连接允许用户从远程位置访问大型机。	主机架构	当需要系统易于管理时：所有功能都在同一个地方；当业务本身高度集中的时候。
分布式架构	运行业务所需的计算能力分散在许多设备中，包括不同位置的服务器、PC和笔记本电脑、智能手机和平板电脑。设备（有时也被称为客户端）具有足够的处理能力来执行所需的许多服务，并根据数据和专用服务的需要连接中央服务器。	基于服务器的架构	当担心可伸缩性时，模块化在这里会有所帮助；当业务主要是非集中化的时候。
面向服务的架构	在被称为编排的过程中，将较大的软件程序分解为相互连接的服务。基于此，它们共同构成了一个应用来运行整个业务流程。通常，这些服务可从互联网上的一系列供应商处获得，而应用程序则是这些服务链接在一起形成的组合。	基于Web的架构	当希望系统成为敏捷架构：可重用性和组件化利于创造新应用；当业务对新应用和快速设计迭代要求较高时。

4.运维和服务

信息系统的运维和服务由各类管理活动组成，主要包括：运行管理和控制、IT 服务管理、运行与监控、终端侧管理、程序库管理、安全管理、介质控制和数据管理等。
管理信息系统运行的管理控制主要活动包括：

过程开发：操作人员执行的重复性活动应以过程的形式记录下来，需要开发、审查和批准描述每个过程及其每个步骤的相关文档，并将其提供给运营人员。
标准制定：从运行执行任务的方式到所使用的技术，采用标准化定义和约束，从而有效推动信息系统运行相关工作的一致性。
资源分配：管理层分配支持信息系统运行的各项能力，包括人力、技术和资源。资源分配应与组织的使命、目标和目的保持一致。
过程管理：应测量和管理所有信息系统运行的相关过程，确保过程在时间上和预算目标内被正确和准确地执行。

IT服务管理

服务台。服务台 (Service Desk )是组织体现IT服务的重要环节，也是服务干系人体验的重要感知窗口。服务台是服务中与服务干系人沟通和交互的重要界面，负责对服务干系人遇到的问题和需求进行响应和处理；服务台是IT 服务干系人的“官方”接口和信息发布点，组织内部各个团队之间相互协作的纽带和协调者；服务台对IT 服务质量及服务干系人体验的管理至关重要，是组织IT 服务能力持续提升的战略单元。
事件管理。事件是IT服务管理遭遇计划外中断或服务质量出现下降，以及尚未影响服务的配置项故障。事件可能是服务中断、服务速度变慢、软件缺陷以及其他任何组件发生故障。事件管理是IT服务中最常见的流程之一，也是IT 服务必须建立和使用的流程，良好的事件管理必须具备快速解决事件的能力，从而在出现事件时能够尽快恢复服务的正常运作，可以有效提高服务的质量，提升服务干系人满意度。组织应该建立与事件管理过程一致的流程，流程中应该包括：事件受理、分类和初步支持、调查和诊断、解决、进展监控与跟踪、关闭等活动，通过有效执行所定义的活动，能够保障事件响应与处理的效果与效率。
问题管理。当发生了几个看起来具有相同或相似根本原因的事件时，就会启动问题管理活动。问题管理的总体目标是减少事件的数量和严重性，这种对事件的控制既包括发生事件后的被动性措施，也包括采取主动措施(如：利用系统监控衡量系统运行状况和容量管理等)预防与容量相关的事件发生。与事件管理类似，当确定问题的根本原因时，应制定变更管理和配置管理以进行临时或永久修复。
变更管理。变更是使一个或更多信息系统配置项的状态发生改变的行动。可见，变更管理的流程更多的是与过程相关，并且重在管理而不是技术，这与事件管理不同，后者建立在技术手段的基础上，强调其管理过程的机械性。变更管理可确保在信息技术环境中执行的所有变更都得到控制和一致化的执行。变更管理的目标是确保使用标准化的方法和程序来高效、及时地处理所有更改，以最大限度地减少与变更相关的事件对服务质量造成的影响，从而改善组织的日常运行。
配置管理。配置管理是通过技术或者行政的手段对信息系统的信息进行管理的一系列活动，这些信息不仅包括信息系统具体配置项信息，还包括这些配置项之间的相互关系。配置项通常包括：硬件详细信息、硬件配置、操作系统版本和配置、软件版本和配置等。配置管理的核心工作是识别、记录、控制、更新配置项信息，主要包含配置管理数据库的建立以及配置管理数据库准确性的维护，以支持信息系统的正常运行。
发布管理。发布管理负责计划和实施信息系统的变更，并且记录该变更的各方面信息。
服务级别管理。服务级别管理就是对IT 服务的级别进行定义、记录和管理，并在可接受的成本之下与干系人达成一致的管理过程，通过服务水平协议、服务绩效监控和报告的不断循环，持续维护和改进服务质量，以及触发采取行动消除较差服务，从而满足干系人的服务需求。
财务管理。IT 服务财务管理是负责对IT 服务运作过程中所有资源进行财务管理的流程。
容量管理。容量管理用于确认信息系统中有足够的容量满足服务需求。如果信息系统的性能在可接受的范围内，则其具有足够的容量。容量管理不仅仅关注当前需求，还必须考虑未来的需求。容量管理主要活动包括：定期测量、计划变更、战略优化和技术变化等。容量管理由三个子过程组成：业务容量管理、服务容量管理、资源容量管理。
服务连续性管理。服务连续性管理是一组与组织持续提供服务的能力相关的活动。
可用性管理。可用性管理是有关设计、实施、监控、评价和报告IT 服务的可用性以确保持续地满足服务干系人的可用性需求的服务管理流程。

运行与监控

运行监控：IT 团队应对信息系统、应用程序和基础设施进行监控，以确保它们继续按要求运行。
安全监控：组织需要执行不同类型的安全监控，并把安全监控作为其整体策略的一部分，以预防和响应安全事件。

5.优化和持续改进

常用的方法为戴明环，即PDCA循环。PDCA循环是将持续改进分为四个阶段，即Plan （计划）、Do （执行）、Check （检查）和Act （处理）。六西格玛倡导的五阶段方法DMAIC/DMADV，是对戴明环四阶段周期的延伸，包括：定义（Define）、度量（Measure）、分析（Analysis）、改进/设计（Improve/Design）、控制/验证（Control/Verify）。

阶段	说明
定义阶段	目标包括待优化信息系统定义、核心流程定义和团队组建。
度量阶段	目标包括流程定义、指标定义、流程基线和度量系统分析。
分析阶段	分析阶段的三个目标包括价值流分析、信息系统异常的源头分析和确定优化改进的驱动因素。
改进/设计阶段	目标包括：向发起人提出一个或多个解决方案；量化每种方法的收益；就解决方案达成共识并实施。定义新的操作/设计条件。为新工艺/设计提供定义和缓解故障模式。
控制/验证阶段	目标包括标准化新程序/新系统功能的操作控制要素、持续验证优化的信息系统的可交付成果、记录经验教训。

6.管理要点

数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期8 个核心能力域。

数据战略：组织的数据战略能力域通常包括数据战略规划、数据战略实施和数据战略评估三个能力项。

数据战略规划。主要活动和工作要点包括：识别利益相关者；数据战略需求评估；数据战略制定；数据战略发布；数据战略修订。
数据战略实施。主要活动和工作要点包括：评估准则；现状评估；评估差距；实施路径；保障计划；任务实施；过程监控。
数据战略评估。主要活动和工作要点包括：建立任务效益评估模型；建立业务案例；建立投资模型；阶段评估。

数据治理：组织的数据治理能力域通常包括数据治理组织、数据制度建设和数据治理沟通三个能力项。

数据治理组织。主要活动和工作要点包括：建立数据治理组织；岗位设置；团队建设；数据归口管理；建立绩效评价体系。
数据制度建设。主要活动和工作要点包括：制定数据制度框架；整理数据制度内容；数据制度发布；数据制度宣贯；数据制度实施。
数据治理沟通。主要活动和工作要点包括：沟通路径；沟通计划；沟通执行；问题协商机制；建立沟通渠道；制订培训宣贯计划；开展培训。

数据架构：组织的数据架构能力域通常包括数据模型、数据分布、数据集成与共享和元数据管理四个能力项。

数据模型。主要活动和工作要点包括：收集和理解组织的数据需求；制定模型规范；开发数据模型；数据模型应用；符合性检查；模型变更管理。
数据分布。主要活动和工作要点包括：数据现状梳理；识别数据类型；数据分布关系梳理；梳理数据的权威数据源；数据分布关系的应用；数据分布关系的维护和管理。
数据集成与共享。主要活动和工作要点包括：建立数据集成共享制度；形成数据集成共享标准；建立数据集成共享环境；建立对新建系统的数据集成方式的检查。
元数据管理。主要活动和工作要点包括：元模型管理；元数据集成和变更；元数据应用。

数据应用：数据应用能力域通常包括数据分析、数据开放共享和数据服务三个能力项。

数据分析。主要活动和工作要点包括：常规报表分析；多维分析；动态预警；趋势预报。
数据开放共享。主要活动和工作要点包括：梳理开放共享数据；制定外部数据资源目录；建立统一的数据开放共享策略；数据提供方管理；数据开放；数据获取。
数据服务。主要活动和工作要点包括：数据服务需求分析；数据服务开发；数据服务部署；数据服务监控；数据服务授权。

数据安全：组织的数据安全能力域通常包括数据安全策略、数据安全管理和数据安全审计三个能力项。

数据安全策略。主要活动和工作要点包括：了解国家、行业等监管需求，并根据组织对数据安全的业务需要，进行数据安全策略规划，建立组织的数据安全管理策略；制定适合组织的数据安全标准，确定数据安全等级及覆盖范围等；定义组织数据安全管理的目标、原则、管理制度、管理组织、管理流程等，为组织的数据安全管理提供保障。
数据安全管理。数据安全管理是在数据安全标准与策略的指导下，通过对数据访问的授权、分类分级的控制、主要活动和工作要点包括：数据安全等级的划分；数据访问权限控制用户身份认证和访问行为监控；数据安全的保护；数据安全风险管理。
数据安全审计。主要活动和工作要点包括：过程审计；规范审计；合规审计；供应商审计；审计报告发布；数据安全建议。

数据质量：组织的数据质量能力域通常包括数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析和数据质量提升四个能力项。

数据质量需求。主要活动和工作要点包括：定义数据质量管理目标；定义数据质量评价维度；明确数据质量管理范围；设计数据质量规则。
数据质量检查。主要活动和工作要点包括：制订数据质量检查计划；数据质量情况剖析；数据质量校验；数据质量问题管理。
数据质量分析。主要活动和工作要点包括：数据质量分析方法和要求；数据质量问题分析；数据质量问题影响分析；数据质量分析报告；建立数据质量知识库。
数据质量提升。主要活动和工作要点包括：制定数据质量改进方案；数据质量校正；数据质量跟踪；数据质量提升；数据质量文化。

组织的数据标准能力域通常包括业务术语、参考数据和主数据、数据元和指标数据四个能力项。

业务术语。主要活动和工作要点包括：制定业务术语标准；业务术语字典；业务术语发布；业务术语应用；业务术语宣贯。
参考数据和主数据。主要活动和工作要点包括：定义编码规则；定义数据模型；识别数据值域；管理流程；建立质量规则；集成共享。
数据元。主要活动和工作要点包括：建立数据元的分类和命名规则；建立数据元的管理规范；数据元的创建；建立数据元的统一目录；数据元的查找和引用；数据元的管理；数据元管理报告。
指标数据。主要活动和工作要点包括：根据组织业务管理需求，制定组织内指标数据分类管理框架，保证指标分类框架的全面性和各分类之间的独立性；定义指标数据标准化的格式，梳理组织内部的指标数据，形成统一的指标字典；根据指标数据的定义，由相关部门或应用系统定期进行数据的采集、生成；对指标数据进行访问授权，并根据用户需求进行数据展现；对指标数据采集、应用过程中的数据进行监控，保证指标数据的准确性、及时性；划分指标数据的归口管理部门、管理职责和管理流程，并按照管理规定对指标标准进行维护和管理。

组织的数据生存周期能力域通常包括数据需求、数据设计和开发、数据运维和数据退役四个能力项。

数据需求。主要活动和工作要点包括：建立数据需求管理制度；收集数据需求；评审数据需求；更新数据管理标准；集中管理数据需求，
数据设计和开发。主要活动和工作要点包括：设计数据解决方案；数据准备；数据解决方案质量管理；实施数据解决方案。
数据运维。主要活动和工作要点包括：制定数据运维方案；数据提供方管理；数据平台的运维；数据需求的变更管理。
数据退役。主要活动和工作要点包括：数据退役需求分析；数据退役设计；数据退役执行；数据恢复检查；归档数据查询。

7.数据管理能力成熟度模型

数据管理能力成熟度模型。DCMM将组织的管理成熟度划分为5 个等级，分别是：初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级。

级别	说明
初始级	数据需求的管理主要是在项目级体现，没有统一的管理流程，主要是被动式管理。
受管理级	组织意识到数据是资产，根据管理策略的要求制定了管理流程，指定了相关人员进行初步管理。
稳健级	数据已被当做实现组织绩效目标的重要资产，在组织层面制定了系列的标准化管理流程，促进数据管理的规范化。
量化管理级	数据被认为是获取竞争优势的重要资源，数据管理的效率能量化分析和监控。
优化级	数据被认为是组织生存和发展的基础，相关管理流程能实时优化，能在行业内进行最佳实践分享。

8.运维管理

组织需要考虑环境的内外部因素，在治理要求的指导下，根据服务场景，识别服务能力需求，围绕人员、过程、技术、资源能力四要素，策划、实施、检查和改进运行维护能力体系,向各种服务场景赋能，通过服务提供实现服务价值；并针对能力建设、人员、过程、技术、资源建立关键指标；还需要定期评价运行维护服务能力成熟度，衡量能力水平差距，以持续提升运行维护服务能力。

人力资源都是组织的核心竞争力之一。因此绝大部分组织对人员相关的建设和管理都非常重视，无论是人员的容量、技能、工作绩效等方方面面，都是组织关注的重点。组织人员能力建设聚焦在从知识、技能和经验维度选择合适的人，从人员管理和岗位职责维度明确做适合的事，目的是指导IT 运维团队根据岗位职责和管理要求“选人做事”。结合 IT 运维工作的特点，运维人员一般分为管理类、技术类和操作类三种人员岗位，管理类主要负责运维的组织管理，技术类主要负责运维技术建设以及运维活动中的技术决策等，操作类主要负责运维活动的执行等。
资源主要由人员、过程和技术要素中被固化下来的能力转化而成，人员、过程和技术要素在知识、服务管理、工具支撑等方面的能力被固化下来，同时又对人员、过程和技术要素提供有力的支撑和保障，进而形成资源能力中的知识库、服务台、备件库以及运行维护工具，资源能力确保IT运维能“保障做事”。
组织需要通过自有核心技术的研发和非自有核心技术的学习，持续提升IT运维过程中发现问题和解决问题的能力，在提升IT 运维效率方面是重点考虑的要素，技术要素确保IT运维能"高效做事"。
组织通过过程的制定，把人员、技术和资源要素以过程为主线串接在一起，用于指导IT运维人员按约定的方式和方法，确保 IT运维能“正确做事”。

智能运维框架包括括组织治理、智能特征、智能运维场景实现、能力域和能力要素。
能力要素是构建智能运维能力的基础。组织需在组织治理的指导下，对智能运维场景实现提出能力建设要求，开展智能运维能力规划和建设。组织通过场景分析、场景构建、场景交付和效果评估四个过程，基于数据管理能力域提供的高质量数据，结合分析决策能力域做出合理判断或结论，并根据需要驱动自动控制能力域执行运维操作，使运维场景具备智能特征，提升智能运维水平，实现质量可靠、安全可控、效率提升、成本降低。
能力要素

要素	说明
人员	运维团队需要熟悉IT运维领域的业务活动与流程，掌握自动化、大数据、人工智能、云计算、算法等技术，具备一定的智能运维研发能力。
技术	技术通常包括统一的标准和规范、开放的基础公共资源与服务、数据与流程及服务的互联互通等。
过程	智能运维定义的过程需要具备清晰界定人机界面，能够充分发挥智能化优势，实现过程优化，并考虑权限控制、风险规避。
数据	运维组织需要加强数据治理，保证数据质量，规范数据接口。运维应用需要围绕数据进行采集、加工、消费，提升运维智能化水平。
算法	可以聚焦在异常检测、根因分析、故障预测、知识图谱、健康诊断、决策分析等方面，具备有穷性、确切性、有效性等特点。
资源	组织在数据管理能力域数据服务中，对于资源管理，至少应根据不同场景要求，配置开放共享服务管理所需要的算力、带宽、存储等。
知识	知识通常包括运维技术方案及方法与步骤、运维的经验沉淀、运维对象的多维度描述、运维数据的智能挖掘结果等。

能力平台。智能运维能力平台通常具备数据管理、分析决策、自动控制等能力。其中，数据管理能力用于采集、处理、存储、展示各种运维数据。分析决策能力以感知到的数据作为输入，做出实时的运维决策，驱动自动化工具实施操作。自动控制根据运维决策，实施具体的运维操作。
能力应用。以运维场景为中心，通过场景分析、能力构建、服务交付、迭代调优四个关键环节，可以使运维场景具备智能特征。根据复杂程度，运维场景分为单一场景、复合场景和全局场景。

环节	说明
场景分析	是指从业务或IT本身接收对新服务或改进服务的需求，场景需求分析从业务需求、用户需求以及系统需求，不同层次阶段进行不同方式、内容以及侧重点的需求调研。
能力构建	是指基于运维场景分析的结果和目标要求，应用赋能平台中适合运维场景数据特点的加工处理能力、系统性设计数据的处理流程，构建符合特定运维场景需求的智能运维解决方案。
服务交付	是指制订详细的交付计划，准备必要的资源，评估可能存在的风险并明确规避方案，完善交付实施过程，通过服务交付检查确保运维场景的智能特征符合策划要求。
迭代调优	是指通过持续的迭代对智能运维场景的优化，确保投入符合智能运维具体场景的规划目标渐进式达成。

智能运维需具备若干智能特征，智能特征包括：

特征	说明
能感知	指具备灵敏、准确地识别人、活动和对象的状态的特点。
会描述	指具备直观友好地展现和表达运维场景中各类信息的特点。
自学习	指具备积累数据、完善模型、总结规律等主动获取知识的特点。
会诊断	指具备对人、活动和对象进行分析、定位、判断的特点。
可决策	指具备综合分析，给出后续处置依据或解决方案的特点。
自执行	指具备对已知运维场景做出自动化处置的特点。
自适应	指具备自动适应环境变化，动态优化处理的特点。

9.信息安全管理

CIA三要素：保密性(Confidentiality)、完整性 (Integrity)和可用性 (Availability)。
等级保护对象的安全保护等级分为以下五级

级别	说明
第一级	等级保护对象受到破坏后，会对相关公民、法人和其他组织的合法权益造成损害，但不危害国家安全、社会秩序和公共利益。
第二级	等级保护对象受到破坏后，会对相关公民、法人和其他组织的合法权益产生严重损害或特别严重损害，或者对社会秩序和公共利益造成危害，但不危害国家安全。
第三级	等级保护对象受到破坏后，会对社会秩序和公共利益造成严重危害，或者对国家安全造成危害。
第四级	等级保护对象受到破坏后，会对社会秩序和公共利益造成特别严重危害，或者对国家安全造成严重危害。
第五级	等级保护对象受到破坏后，会对国家安全造成特别严重危害。

不同级别的等级保护对象应具备的基本安全保护能力。

级别	说明
第一级	应能够防护免受来自个人的、拥有很少资源的威胁源发起的恶意攻击、一般的自然灾难，以及其他相当危害程度的威胁所造成的关键资源损害，在自身遭到损害后，能够恢复部分功能。
第二级	应能够防护免受来自外部小型组织的、拥有少量资源的威胁源发起的恶意攻击、一般的自然灾难，以及其他相当危害程度的威胁所造成的重要资源损害，能够发现重要的安全漏洞和处置安全事件，在自身遭到损害后，能够在一段时间内恢复部分功能。
第三级	应能够在统一安全策略下防护免受来自外部有组织的团体、拥有较为丰富资源的威胁源发起的恶意攻击、较为严重的自然灾难，以及其他相当程度的威胁所造成的主要资源损害，能够及时发现、监测攻击行为和处置安全事件，在自身遭到损害后，能够较快恢复绝大部分功能。
第四级	应能够在统一安全策略下防护免受来自国家级别的、敌对组织的、拥有丰富资源的威胁源发起的恶意攻击、严重的自然灾难，以及其他相当危害程度的威胁所造成的资源损害，能够及时发现、监测发现攻击行为和安全事件，在自身遭到损害后，能够迅速恢复所有功能。
第五级	略。