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企业信息资源规划（IRP）初探企业信息资源规划（IRP）是企业在日常运营和管理中，利用信息技术和信息资源实现战略目标的一种系统性方法。
IRP的核心是信息资源管理，涉及到企业内部的各种信息系统和信息资源，包括数据、文档、知识、人才等等。
IRP的实施可以帮助企业高效地利用信息资源，提升管理水平和经济效益。
IRP的实施需要考虑以下几个方面：1.确定IRP的目标：企业应该根据自身的发展战略和需求，明确IRP的目标和规划，包括企业的信息化水平、信息资源的整合和利用、信息安全等方面。
2.建立跨越整个企业的信息体系：IRP需要涉及企业的各个部门和业务领域，建立一个跨部门、跨业务领域的信息体系，以便实现信息的共享和整合。
3.整合企业内部各种信息系统：IRP需要将企业内部各种信息系统整合起来，确保它们的相互协调和配合，避免信息孤岛和信息孤立。
4.建立信息管理和利用的制度和规范：IRP需要建立企业内部的信息管理和利用制度和规范，明确各个部门和员工在信息管理和利用方面的职责和要求，确保信息的合法性和安全性。
5.加强信息安全管理：IRP需要重视信息安全管理，采取各种措施保护企业的信息安全，包括网络安全、数据备份和恢复、安全审计等方面。
IRP的实施可以带来以下几个方面的好处：1.提高企业的信息化水平：IRP可以整合企业内部的各种信息资源和系统，提高信息化水平，为企业的发展和竞争提供支持。
2.提升管理水平和经济效益：IRP可以帮助企业高效地利用信息资源，提升管理水平和经济效益。
3.促进企业内部的协作和协调：IRP可以促进企业内部各部门之间的协作和协调，提高工作效率和效益。
4.优化企业的组织结构：IRP可以优化企业的组织结构，实现信息的共享和整合，避免信息孤岛和信息孤立。
总之，IRP是企业信息化发展的重要途径之一，通过IRP的实施可以使企业内部的各种信息资源得到高效利用，提高企业的管理水平和经济效益。
人工智能技术模型和框架汇总人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门复杂而广泛的学科，涵盖了众多的技术模型和框架。
这些模型和框架为实现人工智能的各种应用提供了基础和支持。
在本文中，我将为您汇总一些常用的人工智能技术模型和框架，以帮助您更好地了解和应用人工智能技术。
1. 机器学习模型和框架机器学习是人工智能领域中最为重要的技术之一，涵盖了多种模型和框架。
以下是几个常用的机器学习模型和框架：- 线性回归（Linear Regression）：用于建立输入特征和输出变量之间的线性关系模型，常用于预测和回归分析。
- 逻辑回归（Logistic Regression）：用于建立输入特征和离散输出变量之间的概率模型，常用于分类问题。
- 决策树（Decision Tree）：基于特征的条件和目标变量之间的关系，建立一棵树状模型，常用于分类和回归问题。
- 随机森林（Random Forest）：基于多个决策树的集成学习方法，通过投票或平均预测结果来提高模型性能。
- 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：通过寻找最优超平面来实现分类和回归任务，常用于非线性问题。
- 神经网络（Neural Network）：模拟人脑神经元之间的连接和传递方式，常用于图像和语音识别等任务。
- 深度学习框架（Deep Learning Frameworks）：如TensorFlow、PyTorch和Keras等，提供了用于搭建和训练神经网络的工具和接口。
2. 自然语言处理模型和框架自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中与人类语言相关的技术，以下是几个常用的NLP模型和框架：- 词袋模型（Bag of Words，BoW）：将文本表示为词语的频率向量，常用于文本分类和情感分析等任务。
- 词嵌入（Word Embedding）：将单词映射到低维空间，用于提取单词的语义和语法信息，常用于语义相似度和机器翻译等任务。
关于IRP（Information Resource Planning）其实这里面牵涉到的许多东西在以往的监理工作中或多或少地涉及到了，搞不好还是拿监理的钱，干了咨询、顾问的活。
最近的项目如工商、出版暑都有这方面的要求，让我们帮助估算价格、参与前期的设计审核、谈判等。
IRP是指对企事业单位或政府部门的信息从产生、获取，到处理、存储、传输和使用的全面规划，是信息化建设的基础工程。
长期以来，不少企业在进信息化系统开发时注意了总体规划工作，但是没有抓住重点，结果使总体规划没有发挥所预想的作用。
例如，20世纪80年代中后期，一些企业把“总体规划”搞成了计算机和网络选型规划，费了不少功夫做完计算机系统的选型论证，“总体规划”也就算搞完了；90年代初中期，他们把“总体规划”搞成了局域网配置与设备选型规划；90年代后期至今，企业网配置方案的论证，成为“总体规划”的主要内容，这样的规划，难免随着项目建设审批等时间的延滞而“落伍”。
此外，还有一个被忽视的重要问题——很少将总体数据规划列为总体规划的主体。
做好信息资源规划工作的意义在于：1、帮助理清并规范表达用户需求，落实“应用主导”。
贯彻信息化建设的“应用主导”方针，前提是要摸准用户需求。
只有正规的信息资源规划，才能通过分析和建模真正反映用户的需求。
2、整合信息资源，消除“信息孤岛”，实现应用系统集成。
“信息孤岛”产生的技术原因，是缺乏信息资源管理基础标准；信息资源规划过程就是开始建立数据标准的过程，从而为整合信息资源，实现应用系统集成奠定坚实的基础。
3、指导SCM、ERP、CRM、电子政务等项目等应用软件的选型并保证成功实施。
企业通过信息资源规划“建立两种模型和一套标准”，就有了应用软件选型与实施的主动权，否则，虽然经过管理咨询、多方考察和论证，由于自己心中无“数”，容易犯“削足适履”错误。
“信息孤岛”问题存在和不易解决的原因1.信息化发展的阶段性。
初级阶段单项业务计算机应用，不考虑数据标准或信息共享问题，追求“实用快上”继续出现新的“信息孤岛” 。
1、ER图实体与实体间存在三种基本关系:一对一、一对多及多对多2、"米歇模型发展四阶段：起步阶段（6070年代）增长阶段（80年代）成熟阶段（8090年代）更新阶段（90年代中期21世纪初期）五特征：技术状况，代表性应用和集成程度，数据库和存取能力，信息技术融入企业文化，全员素质、态度和信息技术视野3、信息系统三种模型?功能模型、数据模型和系统体系结构模型。
层次（画图）4、信息分类编码标准A类身份证，客户编号，职工编号,设备编码；B类国家行政区划编码，职称编码，生产统计项目编码,设备配件编码；C类性别代码，文化程度代码，婚姻状况代码5、主题数据库（定义与企业中的各种业务主题相关，而不是与具体的计算机应用程序相关）基本特征①面向业务主题：是面向业务主题的数据组织存储②信息共享:是对各个应用系统"自建自用"的数据库的彻底否定，不是信息私有或部门所有③一次一处输入系统：不是多次多处输入系统，保证准确性及时性完整性④由基本表（由企业管理工作所需要的基础数据所组成的表，其他数据是在这些数据的基础上衍生出来的，它们组成的是非基本表）组成6、四类数据环境：①■文件。
数据组织技术简单,相对容易实现②应用数据库。
没有在数据分析和组织上下功夫,分散的应用设计，实际上并不具备数据库的品质，不能支持数据的共享维护费用高，未发挥使用数据库的主要优越性③主题数据库。
各种面向业务主题的数据通过一些共享数据库被联系和体现出来，经过严格的数据分析,建模需花费时间,但其后维护费用很低④信息检索系统。
又称数据仓库，面向主题的，单一的完整的和一致的数据存储。
（12曷氐档次的，现代化管理水平较高的企业，应具备第三四类，高档次,保证高效率高质量的利用数据资源）7、数据元素最小的不可再分得信息单位,是一类数据的总称，是数据对象的抽象，是一类数据的总称。
用户视图的定义与规范化：用户视图标识/名称/组成/主码。
二、1、主键？能唯一确定一个表的各行数据值的数据项。
商业银行的IRP策略中国系统工程学会信息系统工程专业委员会副主任委员大连海事大学运算机科学系教授高复先IRP是总体规划的核心与基础商业银行新一代电子化系统是建立在现代通信、运算机网络和高档次数据环境之上的，不仅为银行运作层、治理层和决策层服务，而且为宽敞客户和业务伙伴服务的大型、复杂信息系统。
要成功地建设如此的信息系统，必须第一做好总体规划，而总体规划的核心与基础则是信息资源规划。
信息资源规划（Information Resource Planning,简称IRP），是指对企业生产经营所需要的信息，从采集、处理、传输到利用的全面规划。
商业银行要建成业务处理平台、客户服务平台、内部治理信息平台和经营创新平台，进而提升到经营战略和业务策略支持平台，在银行内部的各部门之间、治理层的上下之间以及与客户或外单位之间，充满着信息的产生、流通和运用的复杂过程。
要充分发挥信息资源的作用，不进行统一的、全面的规划是不可能的。
20世纪80年代初，美国信息资源治理学家就指出：信息资源（Information Resources）与人、财、物资源一样，差不多上企业的重要资源，因此，应该像治理其他资源那样治理信息资源。
搞好信息资源治理的目的是通过企业内外信息流的畅通和信息资源的有效利用，来提高企业的效益和竞争力。
明显，搞好企业信息资源治理的前提是，第一做好信息资源规划。
商业银行IRP的几大问题我国一些金融企业普遍认识到信息化规划的重要性，有的甚至花重金请国外闻名的治理咨询公司制订信息化规划，但从规划的内容和实施的成效看存在许多问题，要紧有：侧重网络建设规划，在网络构筑方案和设备选型等方面的规划过细，而在信息资源开发利用方面的规划过粗，甚至没有。
信息资源整合只提出空泛的目标，数据中心建设和数据集中治理等规划缺乏可操作性，专门是缺少数据标准化建设方面的规划。
应用系统规划没有制定业务流程重组和总结提升本身的先进治理模式的策略，缺少如何集成已有应用系统的方法，在新应用软件系统选型方面功能描述过细，只问功能不问数据，甚至形成“企业信息化=网络+应用软件”的错误模式。
企业信息化需要重视顶层设计随着企业信息化建设的深入，应用层次和水平不断地提高，企业迫切需要集成化、自动化的信息管理系统来支撑企业业务的迅速发展需要，然而由于信息化建设的阶段性决定，企业对信息化建设过程中有关信息化建设的顶层设计或总体规划认识不足或给以忽视，导致系统的集成性、扩展性比较差，信息孤岛严重，制约了企业信息化的跨越式发展。
因此，迫切需要重视顶层设计，全面实施信息资源规划，来化解这一难题。
一、信息资源规划是企业信息化顶层设计的核心方法信息资源规划（Information Resource Planning，简称IRP）是指对信息的采集、处理、传输和使用的全面规划，是以信息工程方法论（IEM）为技术基础，侧重于业务分析与优化、数据流分析、建立业务模式、功能模型和数据模型，并架构系统体系结构模型，形成企业信息化建设的信息资源管理基础标准（IRM），并通过后续的数据环境改造（DER）来解决企业信息资源整合等问题，以实现数据集成与信息共享的关键技术方法。
企业信息化是大型的复杂的系统工程，其顶层设计极为重要。
信息资源规划工程化方法着眼于企业信息化建设中业务与数据两大核心体系，通过企业业务人员和信息技术人员的协同参与，对业务进行全面的梳理与优化，融合业务流程优化（BPI）思想，运用信息工程的方法建立企业的业务模型；通过对用户视图的规范化和结构化分析，进行数据分析，包括数据流的定性和定量分析，从中抽取企业信息化的基本数据元素和基本表，为后续的数据建模打下良好的基础；通过对企业应用系统、程序模块进行系统分析，建立功能模型，指导后续的选型；通过建立针对全企业范围的主题数据库，即抽取概念数据库及逻辑数据库的方式建立数据模型，确立了全企业的信息化建设的基础框架，并通过体系结构模型来指导物理实体库表的建设及实际应用系统的开发顺序。
从以上的概述中可以看出，信息资源规划工程化的方法其内核就是企业信息化公共模型及基础标准的构架，是企业信息化建设的核心技术框架，即企业信息化建设的顶层设计。
