爱华网1.1 引言 1.2 数据集成是信息系统集成的基础 1.3 信息资源管理的基础标准 1.4 总体数据规划 1.5 集成开发的支持工具 1.6 小结：策略考虑 参考文献 1.1 引 言 ...top 在当前一些大中型企业致力于信息系统集成的高潮中，有一系列的理论、方法和工具摆在经理们面前。但是，实现信息系统集成的思路，常常被局限在计算机升档、联网和软件更新上，在相当程度上忽略了数据的集成，即重新规划设计共享数据库，改造数据环境，建立稳定的全组织的数据模型。 我们研究了信息工程方法论在信息系统集成方面的重要作用，发现信息系统集成与信息资源管理(IRM)有不可分割的关系，从而修正了Nolan模型关于系统集成和数据管理的阶段划分，提出了落实数据集成的IRM基础标准和进行总体数据规划的方法，并且研制了与其配套的支持工具[1][2]。
1.2 数据集成是信息系统集成的基础 ...top
信息工程作为一个学科要比软件工程更为广泛，它包括了为建立基于当代数据库系统的计算机化组织所必要的所有相关的学科。
信息工程的基本原理有： 数据位于信息系统的中心。大多数现代的数据处理系统，都是由一些数据库的创建和更新活动组成的，包括对数据安全性的适当控制，对数据库的使用、分析、汇总和操作处理，或者从数据库中打印出单证报表。 数据结构是稳定的，处理是多变的。一个企业所使用的数据类型很少变化，因而可以发现稳定的数据结构。由于数据处理过程变化快且频繁，所以只有建立起稳定的数据结构，用数据库支持业务工作的IS，其稳定性才能得到保持。当必要的数据基础结构建立起来，通过使用高级数据库语言和应用生成器，我们就能快速地获得管理人员所需要的信息。 基于这些原理，对一个组织的数据环境可以划分为以下四类： 第Ⅰ类数据环境：数据文件(Files)。为每个或大多数应用所设计的分散的数据文件，它们的结构往往是直接来自用户单证报表的结构。 第Ⅱ类数据环境：应用数据库(Application Data Bases)。设计人员利用数据库管理系统(DBMS)建立了一些分散的数据文件。 第Ⅲ类数据环境：主题数据库(Subject Data Bases)。当这样的一些数据库建立起来时，它们就代表全组织所需要的数据资源。数据独立于一些具体的应用，数据类型不频繁变化，而使用数据的处理功能却可以经常变化。 第Ⅳ类数据环境：信息检索系统(Information Retrieval Systems)。这类的信息系统是为信息检索、决策支持系统和办公自动化设计的，而不是为预定计算或大量的日常活动设计的[3]。 在许多组织中，所谓的信息系统实际上是一些互不关联的数据结构（数据文件和应用数据库）和一些程序的堆砌。这类信息系统已变成一张难解的、充满冗余数据存储的复杂的大网。由于每个应用所存储、变换的冗余或重迭的数据紧紧交织在一起，要修改或扩充这种系统的任何部分，都是十分困难和高代价的。最终，通过建立不同应用间的数据接口来实现信息系统的集成，就变得可望而不可及了。 全企业范围的信息系统的集成是一种再造工程的过程，其基本特征如下： ·组织内部的数据交换不使用数据接口； ·为全面利用信息资源，要进行共享数据库的重新规划设计； ·要有全域的、稳定的数据模型； ·用全域的、稳定的数据模型来驱动全企业范围的信息系统的建设； ·最终建成高档次的数据环境--主题数据库和信息检索系统。 简言之，信息系统集成的集础是数据集成。1.3 信息资源管理的基础标准 ...top
组织内部信息系统的集成，主要是从一些公用数据库中联机检索信息；组织之间的信息交换，大多数是远程的信息交换，主要是通过EDI实现的。因此，IRM的基础标准，是MIS和EDI应用系统所共同需要的。这些标准包括：
·数据元素(Data element)标准； ·信息分类编码(Information classifying and coding)标准； ·用户视图(User view)标准； ·概念数据库(Conceptual database)标准； ·逻辑数据库(Logical database)标准。 在关系数据模型中，逻辑数据库是一组基本表(Base table)[4]。 建立概念数据库和逻辑数据库标准，有利于统一反映用户信息需求，尤其对大型组织的信息资源开发十分有利，既是集成化信息系统开发的重的成果，又是整个开发过程的驱动机制。1.4 总体数据规划 ...top
总体数据规划本质上是实施数据集成的规划，因而是信息系统集成的先导和奠基性工作。
根据我们的经验，总体数据规划可分为两个阶段进行。 第一阶段需求分析： ·业务功能分析和形成业务模型； ·信息需求分析和用户视图规范化； ·数据元素标准化与一致性控制； ·数据流分析。 第二阶段系统建模： ·建立功能模型(Function Model)； ·建立数据模型(Data Model)； ·建立系统体系结构模型(System Architecture, C-U阵)； ·数据分布分析。 数据模型是概念数据库或逻辑数据库之间的联系和结构，根据系统范围，分为全域数据模型、应用系统数据模型和子系统数据模型。数据模型的表述采用一种简化的E-R图，如图5.1所示。图5.1 一种简化的Ｅ－Ｒ图数据模型1.5 集成开发的支持工具 ...top
我们强调支持工具与方法的一致性，认为传统的计算机辅助软件工程的概念及其工具，不能适应IS集成开发的需要。再则，IS不同于软件，信息工程不同于软件工程；用I-CASE工具来支持信息系统集成，无论是实践还是理论，都是不成功的。
有鉴于此，我们提出I-CAIS的概念，即计算机辅助信息系统的概念。同时，制定了I-CAIS工具系统的体系结构--基于元库的分层支持IS集成化开发的成组工具。该工具系统的体系结构如图5.2。图5.2 支持IS集成化开发的I-CAIS工具体系结构
总体数据规划支持工具为规划人员(用户分系员和系统分析员)提供一个工作平台，先录入基本的调研数据，再由计算机自动处理分析和人机交互建模。从而动态产生总体规划元库(Planning-Repository，PR)，该机内文档的子集即为IRM资料。
应用系统设计工具是为联合应用设计(JAD)小组提供的工作环境。该系统可以自动抽取PR资料作为系统设计的基础，再细化为设计元库(Design-Repository，DR)，从而保证规划与设计的紧密衔接。系统建造工具可自动检索DR设计资料作为系统建造的根据，产生应用元库(Application-Repository，AR)，即物理数据库与应用程序库。它们的部件的不同组装，就是不同的应用系统，从而保证设计与建造的紧密结合，作到真正意义上的应用系统的自动生成。 实际上，这种集成化的IS开发过程，是与面向对象的开发过程相一致的[5]。1.6 小结：策略考虑 ...top
信息系统集成是将那些杂乱的独立运行的计算机应用系统--"信息群岛"，变为集成化的信息系统--"信息大陆"的过程。于是，人们提出了"系统体系结构"（Systems Architecture）和"IT体系结构"（IT Architecture）的概念，以及系统逻辑集成的方法[6][7][8]。
事实上，信息系统集成是一种再造工程，数据集成比那些概念和方法更为重要。基于这种观点，我们建议采用本文所讲的理论、方法和工具，来建立全企业范围的信息系统的基础。参考文献 ...top
[1] 高复先：信息工程的理论与实践，《中国计算机报》1994年第36期。 [2] 高复先：信息工程开发工具的研究，《计算机系统应用》，1995年第1期。 [3] James Martin: Strategic Data-Planning Methodologies, Prentice-Hall,Inc.,Englewood Cliffs, NJ, 1982. [4] 高复先：试论IS建设中的总体数据规划，《交通与计算机》1990年第1期。 [5] Grady Booch, Object-oriented Analysis and Design with Application,The Benjamin/Cummings Publishing Company, Inc. 1994. [6] Andrew S. Targowski, Ph.D , and Thomas F. Rienzo :Managing Information Through Systems Architecture The Systems Logic Integration Approach,Information Executiv Vol.3 No.3 Summer 1990. [7] J. Daniel Couger, Ptrick Flynn, and Doris Hellyer: Enhancing the Creativity of
Reengineering Techniques for Making IS more Creative, INFORMATION SYSTEMS MANAGEMENT SPRING, 1994. [8] Michael A. Mische: Transnational Architecture A Reengineering Approach, NFORMATION SYSTEMS MANAGEMENT Winter 1995 Vol.12 No.1
