[软工]理想向左,现实向右

本文探讨了电子政务实施过程中面临的各种挑战,包括业务流程重组、涉众利益冲突等问题,并提出了SOA架构作为解决思路。
2006年09月11日 13:49:00

曾经在若干年前的一个会议上,听到某人慷慨激昂的宣称,国内的电子政务市场有多大,政府每年投入多少亿,感情之激烈,就如同这些钱已经揣入了他的腰包。但目前,国内有若干家公司在盯着这笔钱,我可以想像这些钱是怎么转换,怎样流入IT企业的腰包(且不去管那些不流入IT企业的部分吧)。所以,不用听什么人去忽悠,我们只需要关注最后属于自己的那部分就足够了。

这样的分析方式,会令人沮丧,原来那么大的饼,被消减成吃不饱的部分,有人说我,你太悲观了吧。其实,乐观和悲观不就是在一念之间吗?好多事情,就如同走路,向左点是理想化,向右点是现实化了。


举一个例子,当某个省的某个行政部门(局),为了需要,准备在全市部署一套集中的应用系统时,常常会遇到几个问题。
1 因为历史等遗留问题,有很多的下属机构,存在着工作职能上的重叠,同样的职责,可能分散在不同的机构中,如果想对业务进行梳理,就有可能会伤害到若干下属机构的利益,最极端的情况,是要取消某些下属机构。在需求分析的时候,我很难看到需求分析人员写好"涉众利益"部分。原因有好多,除了不懂业务这一个原因外,还有一个比较重要的原因是,在国内,很多涉众是不能轻易被曝光的。

2 省想对市或者区县进行垂直管理,但市区县的业务有可能自己的独特之处,且不想让他们来统管。特别是带试点性质的市区县,更有充分的理由,我的业务就是要独特,你能咱们着。

3 区县因为政绩的需要,已经建立了水平的审批大厅。这种审批大厅,要把各委办局都装到一个办事大厅中,要有一套将各委办串起来的审批流程。其实,不光是区县,有的经济发达的镇,都有这种办事大厅,说是要方便群众。。。

4 海关或者工商这样的强势行政单位,不愿意跟我们的系统对接,不愿意把一些数据交换出来,因为,里面有"涉密"部分。"你可以把你的给我,但我的绝不能给你"。

5 业务部门和信息部门之间的矛盾,信息系统跟不上业务系统的变化,于是业务部门被指责"无作为",就会浪费业务部门辛苦挣来的资源。信息部门往往是企业中的一个小部门,推动力受到了很大制约。

从上面的例子来看,我们目前信息化的最大的阻力,不是技术层面的问题,而是在信息化背后的"业务流程重组BPR"遇到了很大的挑战。感觉做信息化是如此痛苦的过程 好像从头至尾都充满了矛盾呢,好像要重新开始审视人生。甚至,我们可以把自己的困难向哲学问题上靠,中国哲学不就是有"出世"还是"入世"之争吗?

在某些"政绩"(有政绩要求也不完全是坏事)为出发点建立的系统中,因为缺乏通盘的考虑,系统的推广和使用,难上加难。直接反映到系统架构的,就是策略和决策层的缺乏。换一个问题表述,就是"信息化建设,希望农村包围城市,是否可行?"

从某种程度上讲 soa架构是大的方向和趋势,因为,它的最根本的出发点,是承认遗留系统。



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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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