8、IT 评估与效益管理:从理论到实践的全面解析

IT 评估与效益管理:从理论到实践的全面解析

1. IT 评估与效益管理的时代背景

在电子商务、信息经济以及互联互通日益增强的时代,信息技术(IT)和信息系统(IS)已成为组织运营中不可或缺的一部分。自 20 世纪 60 年代以来,IT 成本大幅下降,而其潜力却不断提升,这促使组织加大了对 IT 的投资。据 Gartner 集团统计,1998 年平均 IS 预算占组织收入的 4.17%,且这一趋势仍在持续。

然而,评估 IT 投资的价值以及其所带来的贡献和效益并非易事。在 20 世纪 70 年代和 80 年代,组织对 IT 充满热情,但到了 90 年代,这种热情逐渐被务实态度所取代。高级管理层开始寻求 IT 业务价值的坚实依据,IS 部门也因其对业务成功的贡献受到质疑。

2. IT 评估的重要性与作用

为了应对 IT 投资的不确定性和复杂性,许多组织建立了管理控制机制,其中包括对潜在 IT 投资的全面评估和对其交付成果的评价。评估在组织过程中扮演着多种角色,它与其他管理和决策过程密切相关。管理层期望通过定量和/或定性的方法确定 IT 对组织的价值以及其对组织增长的贡献。

评估的作用主要体现在以下几个方面:
- 决策支持 :通过对不同 IT 投资方案进行评估和排序,帮助组织做出更明智的决策。
- 反馈学习 :作为一种关键的反馈机制,评估有助于组织了解 IT 投资成功或失败的潜在因素,从而减少决策的不确定性。
- 承诺与合法化 :在某些情况下,评估可以用于获得项目启动前的承诺,或在项目结束时作为开发

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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