能源管理需求分析范文

关键词个性化服务需求大数据分析平台决策支持数据质量控制

分类号G250.76

ConstructionoftheBigDataAnalysisPlatformfortheLibrarybasedonthePersonalServicesRequirements

MaXiaoting

AbstractCurrently,bigdataisthebestwaytomakewell-informeddecisionsforpersonalservicesinlibrary.Thispaperfirstlydescribestheanalysisrequirementsaboutdemandoflibrarycustomerbasedonthebigdata.Andthen,accordingtothepersonalservicesrequirementsanalysisofcustomerbasedonthebigdata,itconstructsthebigdataanalysisplatformforthelibrary,whichcanhelplibrarianstomakescientificanalysisanddecisions.

KeywordsPersonalservicesrequirements.Bigdataanalysisplatform.Dicisionsupport.Dataqualitycontrol.

据美国麦肯锡全球研究院2011年6月的《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》研究报告分析，“大数据已成为与物质资产和人力资本相提并论的重要生产要素，大数据的使用将成为未来提高竞争力的关键要素”。随着大数据时代的到来，图书馆用户服务保障能力建设重点已从以提高数据中心基础设施结构科学性和运营效率为中心，向以满足读者需求为核心的用户个性化服务转变。图书馆有效采集、存储和管理数据中心的系统运营与监控数据，用户服务与业务管理数据，图书馆与客户关系数据，以及读者的个性化服务需求、阅读模式、阅读活动和情感、阅读社会关系等数据，并对海量数据进行科学的分析、评价和决策，是关系图书馆全面、系统和深入了解用户需求，并将运营与服务决策方式由传统的管理层主观经验式决策，向依靠大数据的科学、定量化决策方式转变的重要保证。图书馆只有坚持以用户需求为中心构建大数据分析平台，并采用科学的分析与管理策略，才能保证图书馆管理与用户服务决策内容全面、准确、连续和可评估[1]。

1图书馆大数据的环境特征、存在问题与分析需求

1.1大数据时代图书馆数据结构的特征分类

大数据时代，图书馆数据主要由结构化数据、半结构化数据和非结构化数据组成。结构化数据主要是指关系模型数据，即以关系型数据库表形式管理的数据，主要由图书馆数据中心系统管理数据、监控数据和部分符合关系模型数据特征的服务数据组成。半结构化数据主要指那些非关系模型的、有基本固定结构模式的数据，包括图书馆应用日志文件、XML文档、JSON文档和电子邮件等。非结构化数据主要指除去结构化和半结构化数据以外的数据。此类数据没有固定的结构模式，主要由WORD、PDF、PPT、EXL文档及各种格式的图片和视频等服务、监控数据组成。在图书馆的大数据资源中，非结构化数据约占据数据总量的80%以上，并以成倍的速度快速增长，大幅度增加了大数据系统的结构复杂度，以及数据采集、存储、处理、分析过程的难度与成本，严重影响了图书馆对用户个性化服务进行大数据分析与决策的科学性、准确性、可用性和可控性[2]。

1.2图书馆的大数据分析环境十分复杂

大数据时代，图书馆通过数据中心系统监测设备、阅读传感器信息接收、射频ID数据采集、移动阅读终端识别、用户阅读行为和数据流监控等方式，获取关于用户服务过程和读者阅读行为的数据。

首先，图书馆数据中心的运营数据和庞大读者群阅读行为数据，具有海量、复杂、随机、低价值密度和不可预测的特性，大幅度增加了数据的采集、存储和标准化难度。其次，图书馆的大数据资源通常从多个用户对象和数据源采集，数据类型包括图像、文本、声音、视频等多种格式。同时，数据内容涉及读者的阅读模式、阅读关系、阅读爱好、地理位置和时间等信息，具有多源异构的特性。第三，图书馆所采集的数据中心系统和读者行为数据，具有即时、海量的特点。要求大数据分析系统可通过在线实时分析过程，为用户个性化服务提供快速的决策支持，满足用户个性化阅读活动的实时性需求。第四，对杂乱无章的大数据资源进行深度挖掘和价值提取，并准确发现关系，是提高图书馆服务有效性和用户满意度的深层次知识，是建设智慧图书馆和为读者提供智慧服务的关键。

1.3大数据分析的个性化服务需求

图书馆通过对系统管理与运营、用户服务和读者行为数据的分析，才能获取大量有深度和有价值的信息。此外，利用大数据的支持可提高图书馆服务系统的管理和运营效率，保证读者个性化阅读服务过程安全、高效、满意。

首先，图书馆在管理、运营和服务过程中，不同的应用项目对大数据分析过程的数据处理性能、数据量、运算速度、精确性、实时性和多样性要求不同。因此，在大数据分析过程中应结合不同分析对象、过程的特点，采用恰当的大数据分析方法与系统资源分配策略。其次，大数据分析过程应紧密结合读者个性化服务需求，在对读者个性化阅读需求和阅读行为分析深度价值挖掘的前提下，根据服务场景特点实现精确、即时的个性化服务推荐。第三，大数据分析结果应根据分析对象特点实现可视化的表现。图书馆可以交互的方式管理和分析数据，分析结果须反映用户个性化阅读活动和服务的多个属性与变量，并以多种方式直观、可视化地表现。

1.4大数据分析的数据质量保证需求

图书馆大数据环境具有数据海量、类型复杂、处理速度高和价值密度低的特点，因此，在大数据采集、存储、处理和分析过程中，如果不根据分析需求采取有效的质量控制策略，则可能导致数据分析过程成本投入过高和分析效率下降现象发生。

首先，图书馆应制定科学、可控的大数据分析管理策略，提高数据采集、处理与分析过程的效率与管理有效性，实现数据对象、分析技术与决策结果应用三者的统一。其次，大数据主要由海量数据采集、存储、管理、分析与挖掘、可视化表示和决策等技术组成，应根据图书馆数据分析对象和质量要求，选择正确的大数据技术标准和大数据处理平台，实现大数据分析资源、策略和平台的最优化结合。第三，大数据分析过程应重点加强对数据可视化分析、数据挖掘与分析算法、预测性分析能力、数据采集质量和分析过程科学性的管理，最终实现大数据分析过程的质量可控[3]。

1.5大数据分析的目标定位

传统IT环境下，图书馆在对读者阅读需求分析和服务模式定位时，通常会以自身工作经验、感性认识和知识积累为依据，而不是依靠大数据分析结果为基础获得科学、理性的实证分析，因此分析过程和知识获取具有较强的盲目性和局限性。随着大数据技术在图书馆应用的不断深入，图书馆应通过科学采集和分析大数据资源提升自身的运营效率、服务质量和竞争优势。

图书馆大数据分析的目标首先应是对读者阅读需求、大数据服务环境、读者阅读行为和阅读模式变革、个性化服务风险的精确定位和预测，为读者个性化阅读服务内容、方法与模式的变革提供可靠的数据支持。其次，可通过大数据挖掘来发现、优化图书馆服务资源的配置，不断提高服务管理质量、决策水平、系统运营效率和用户满意度。第三，大数据分析应准确定位用户服务的风险和市场竞争环境，及时分析、发现和预测用户个性化服务过程中存在的安全威胁与不稳定因素，提高读者个性化服务的安全性和可靠性。

1.6大数据分析的风险可控需求

大数据时代，图书馆大数据资源主要由传感器设备采集数据、网络监控和读者服务调查数据、移动服务商共享数据、阅读终端反馈数据、射频ID数据等组成。首先，图书馆大数据资源呈现数据总量快速激增、分散存储和异构数据协同整合的趋势，导致数据管理、存储、传输与分析难度增大。其次，随着数据源的不断扩展和结构复杂性增强，大数据资源呈现多样性、低价值密度、价值挖掘难度大、错误或无用数据占数据总量比例上升现象。第三，数据分析师的专业素质、大数据平台结构科学性、预测与分析软件的可用性、分析结果对图书馆服务与读者满意度提升有效性等因素，也是关系图书馆大数据分析效率和风险可控的重要因素[4]。

2图书馆大数据分析流程与数据分析平台构建策略

2.1图书馆大数据平台数据分析的流程

图书馆大数据平台信息分析流程图主要由数据源、数据采集与存储、数据过滤与价值提取、知识发现、预测分析与决策五部分组成，如图1所示：

图1图书馆大数据平台信息分析流程图

图书馆大数据资源主要由系统监控器、视频监控、射频信号识别、阅读终端设备、网络监控器和阅读传感器等数据源组成。数据采集与存储平台利用云计算、数据集成等技术，对数据源进行数据的采集与存储，为上层提供高效的数据存储与管理服务。数据过滤与价值提取层，可对底层采集的海量数据进行数据过滤和价值提取，并在减少所采集大数据资源总量和提高价值密度的前提下，降低大数据挖掘与分析系统的负荷。知识发现层可对下层传输的信息进行深度挖掘，并从信息中发现知识，实现读者需求、阅读行为、系统管理和读者群关系的精确发现。预测分析与决策层是分析流程的最高层，可对用户需求、未来阅读模式发展趋势、服务系统运行、安全隐患和市场环境变化进行智慧分析和预测，并对图书馆个性化智慧服务的模式、策略、内容和安全防范措施进行决策与评估[5]。

2.2图书馆大数据分析平台的构建策略

2.2.1增强图书馆对大数据资源的智慧分析能力

增强对大数据资源的智慧分析能力，是图书馆树立以“智慧分析和决策”为核心的大数据战略思想，以及高效整合大数据平台价值体系和科学分配、调度系统资源，利用大数据支持提高图书馆读者个性化服务风险预测、分析与决策、读者阅读体验、系统运营整体效率和市场竞争力的重要内容。

首先，图书馆应依靠大数据资源的支持，提高对读者阅读需求、内容、方法和模式的预测和判断能力，明确读者未来个性化阅读活动的时间、地点、对象、方法和内容，并在提高个性化服务针对性和质量的前提下，降低用户服务的成本投入。其次，增强图书馆大数据的智慧分析能力，就是要将以大数据资源为核心的图书馆服务能力建设，转变为以大数据资源采集、处理、建模、分析和系统反馈、优化全过程为核心的综合保障，确保大数据智慧分析过程安全、高效、可用和可控。第三，图书馆应根据大数据分析的对象、内容和质量要求，选择科学、高效、快速和经济的分析算法，确保对大数据资源有较高的质量和知识提取效率，并且分析平台可自动、智能地从数据中提取高价值密度的信息。第四，图书馆大数据的智慧分析平台应具备实时分析和可视化分析能力，可将分析结果准确、快速、友好和多模式地表示，确保读者个性化阅读服务过程具有较强的前瞻性、即时性和可控性[6]。

2.2.2大数据分析应以读者个性化服务需求为中心

大数据时代，图书馆应以读者个性化需求与服务为中心，逐步建立依据用户需求、业务优先等级和服务收益为标准的大数据战略目标，才能有效提高大数据采集、处理、整合、分析和决策的效率。

首先，图书馆应通过对用户阅读反馈与服务系统运营大数据信息的监测、分析，提高大数据平台对用户个性化服务安全隐患、突发事件、服务质量潜在风险的预测、判断和评估能力，为安全防范策略的制定与实施提供科学的数据支持。同时，还应通过对用户阅读需求、阅读内容和阅读环境的准确预测，提高读者个性化阅读满意度并降低客户流失率。其次，大数据分析过程应以绝大多数读者的海量阅读行为数据为基础，不能为了降低数据采集、存储、处理和分析成本而采取用户抽样的方法，避免因所采集的个别读者最小量行为样本数据的片面、局限性，而影响分析结果的全面性和准确性。第三，大数据分析应以读者阅读时限需求为依据，对于用户多媒体阅读需求预测、用户行为即时分析、安全风险监控与评估等大数据应用，应采用海量数据实时分析的方法，确保大数据服务过程具有较高的安全性、质量保证和可靠性。而对于离线统计分析、机器学习、服务策略评估与优化等实时性要求不高的大数据分析，则可采用离线数据分析的方法，在保证满足系统管理和服务需求的前提下大幅度降低大数据分析成本[7]。

2.2.3构建科学、高效和经济的大数据分析中心

图书馆构建科学、高效和经济的大数据分析中心，重点应加强大数据分析中心架构科学性、数据存储效率和数据分析能力建设三部分内容。

首先，图书馆大数据信息具有数据源多样性、数据海量、数据传输时效性要求高和处理速度快的特点。因此，大数据分析中心架构必须科学、开放、异构、透明、跨平台和具备智能化管理的功能，并拥有较高的IT架构智慧管理、智能计算和低碳运营能力，可通过智慧管理实现数据采集存储、计算、分析、决策的精细化管理与资源最优化配置。其次，随着图书馆大数据资源总量和存储标准的增长，图书馆应依据大数据源位置、数据分析流程和数据流传输时延，构建高性能的光纤通道存储区域网络，满足大数据平台实时分析过程对数据高速即时传输的需求。同时，数据存储应采用虚拟化和分布式多节点存储方法，将大数据资源存储在位于不同地理位置的图书馆子数据中心里，在保证大数据资源准确、可控和可快速更新的前提下，确保大数据资源存储管理安全、高效、快捷和经济。第三，图书馆大数据分析能力的提升，是一个关系数据中心IT基础设施架构科学性、数据分析算法有效性、数据中心系统整体优化、数据分析过程可视的综合问题。因此，图书馆应重点解决好大数据平台计算资源管理与分配、分析算法科学性与可扩展性、分析系统安全性与稳定性、数据传输网络效率、数据分析平台的能耗与低碳等问题。此外，还应加强大数据分析平台的智能化与机器自我学习能力，保证分析系统可根据分析对象和内容的变化，对分析算法和过程进行智能的调整与优化[8]。

2.2.4确保大数据资源具有较高的安全、可用性

大数据环境下，只有保证大数据资源具有较高的安全、可用性，才能保证图书馆大数据分析过程安全、高效、可控和经济，才能保证分析结果全面、准确、可用和可对系统管理与用户服务进行实践指导。

首先，图书馆在用户行为与阅读社会关系数据采集过程中，应将读者的个人隐私保护放在首要位置。读者必须拥有对自身数据采集、存储、分析和共享的知情权与决定权，图书馆不能随意监测、采集、使用和泄露用户隐私数据。其次，图书馆应建立科学的大数据资源采集、存储和分析流程，不断提高存储架构科学性和分析过程可行性。同时，应通过对大数据资源的过滤和价值挖掘，不断降低大数据资源总量并提高数据的价值密度，最终建立与读者个性化服务相匹配的数据分析流程。此外，还应防止大数据分析过程出现经验主义和长官意志现象。第三，大数据资源的安全与可用性保障内容，应重点放在提高数据准确性、存储适用性、可搜索与查询性、数据集可扩展性与稳定性四个方面，这样才能确保数据采集、抽取、清理、分类管理、转换和加载过程规范、标准化[9]。

3结语

大数据时代，读者对图书馆个性化服务的内容、模式和服务质量有了更高的要求。同时，大数据环境数据量与数据结构复杂度的快速增长，也给图书馆大数据的准确、高效、快速和深度分析带来了挑战。图书馆在大数据平台数据分析能力建设中，应坚持以用户需求和服务质量保障为中心，重点加强在大数据资源采集、存储、处理、分析和决策过程中的数据管理科学性与效率。同时，在大幅度降低大数据资源总量和数据分析平台系统负荷的前提下，不断提高大数据分析平台的系统结构科学性、分析系统运行效率、分析算法可用性和大数据资源的价值密度，确保大数据分析过程安全、高效、快速和经济，为读者个性化服务和图书馆智慧管理提供科学、全面、即时和可靠的大数据分析与决策支持[10]。

参考文献：

[1][英]维克托・迈尔-舍恩伯格，肯尼思・库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕，周涛，译.杭州:浙江人民出版社，2013：1-15.

[2]李晨晖，崔建明，陈超泉.大数据知识服务平台构建关键技术研究[J].情报资料工作，2013（2）：29-34.

[3]张延松，焦敏，王占伟，等．海量数据分析的One-size-fits-allOLAP技术[J].计算机学报，2011，34（10）：1936－1946.

[4]覃雄派，王会举，杜小勇，等.大数据分析：RDBMS与MapReduce的竞争与共生[J].软件学报，2012，23（1）：32-45.

[5]漆晨曦.电信企业大数据分析、应用及管理发展策略[J].电信科学，2013（3）：12-16.

[6]沈来信，王伟.基于Tree－Lib的大数据实时分析研究[J].计算机科学，2013，40（6）：192-196.

[7]RussomP.BigDataAnalytics[R].TdwiBestPracticesReport.FourthQuarter，2011：15-21.

[8]王柯柯，崔贯勋，倪伟，等．基于单元的快速的大数据集离群数据挖掘算法[J].重庆邮电大学学报：自然科学版，2010，22（5）：673-677.

[9]唐杰，杨洋.移动社交网络中的用户行为预测模型[J].中国计算机学会通讯，2012，8（5）：21-25.

[10]王珊，王会举，覃雄派，等.架构大数据：挑战、现状与展望[J].计算机学报，2011，34（10）：1741-1752.

能源管理需求分析范文

[关键词]管理信息系统；系统分析；边界

[中图分类号]F270.7[文献标识码]A[文章编号]1006-5024(2008)01-0058-03

[基金项目]江西省教育厅2006年教研项目“江西省高校校际协作型教育教学资源的开发策略与区域性共享机制研究”(批准号：jxjg-06-3-2)

[作者简介]李彦武，江西农业大学硕士生，实验师，研究方向为教育信息化、高职教育；(江西南昌330045)

王玲，江西现代职业技术学院高级讲师，研究方向为教育信息化、高职教育；(江西南昌330012)

柳军，江西农业大学现代教育技术中心主任、副教授，硕士生导师，博士生，研究方向为管理信息系统、教育信息化。(江西南昌330045)

管理信息系统(MIS)是由人和计算机设备组成的对企业管理信息进行收集、加工、传输、保存、使用、维护的系统。一个MIS的开发要经过系统分析、系统设计、系统实现、系统维护四个阶段。系统分析是指运用系统的方法和原理确定用户需求和开发目标，明确系统应该完成的任务，最后提出开发方案。系统分析是整个MIS开发的基础性工作，是最为重要也最难把握的一个阶段。但是在实践当中，系统分析通常不能引起开发人员的足够重视。许多开发人员在开发一个软件产品时，往往在没有充分了解用户需求的情况下，便匆匆着手编写程序，他们错误的将“软件开发”等同于“程序编写”。这样导致的结果是：开发人员埋怨用户需求频繁变化，用户埋怨系统不能满足工作需求。严重时，可能导致整个开发工作失败，使开发费用付之东流。特别是近年来面向对象的开发方法被广泛采用以后，软件规模日趋庞大，前期分析的重要性便愈加凸现出来。

一、系统分析决定开发成败

不同企业或组织有着不同的内部环境，当开发人员着手开发一个项目时，首先应该深入到企业或组织的各级各部门，了解其组织机构、生产状况及业务流程，并在此基础上采用各种方式对各级各类人员进行咨询和调查，明确他们对该系统的具体需求。在明确了用户具体需求的基础上，方可进行后续的系统设计、系统实施等工作。只有这样，才能使所开发的MIS系统符合该企业或组织的需要，真正为其提供有效服务，提高员工的工作效率，减轻员工的工作压力。否则，如果不重视前期的调查分析，系统的开发不但不能带来预期效益，反而可能造成资源浪费或给企业或组织带来不便，严重时甚至可能导致整个开发工作失败。

在MIS开发中，一个系统通常由总系统和若干子系统组成，总系统与子系统之间、子系统与子系统之间存在着纵横交错的复杂关系，整个系统是一个有机整体。在着手开发一个项目时，必须对总系统及各子系统均按照软件工程的方法进行系统分析，明确系统总功能、各子系统功能及系统间的相互关系。哪一个子系统分析研究不到位，或哪一部分设计不合理，都将对系统的整体功能和目标造成影响。因此，开发前期的分析工作必须做到通盘考虑，以保证开发成功。

此外，前期分析工作也可以为后期维护打下基础。一方面，企业或组织是在不断向前发展的，一个MIS运行一段时间后，企业可能会在系统功能方面提出进一步要求；另一方面，系统在使用过程中也会逐渐暴露出内部的各种错误。这就要求对系统功能进行扩充或对程序代码进行修改。如果前期分析工作做得比较到位，充分考虑了软件投入使用后的环境、投入使用后的功能扩展、升级改造及后期维护，就可以避免在日后的使用过程中出现系统与环境不适应、系统功能扩充难、程序代码修改难等后遗症。

二、系统分析文档是后续开发的依据

系统分析文档是分析工作重要的、唯一的工作成果，是后续开发工作的依据。在进行系统分析过程中，分析人员应将收集到的第一手信息，进行归类整理，分析汇总，然后制订出准确、一致、完整的系统分析文档：系统说明书。

通常该说明书要对系统功能需求、企业或组织状况、业务流程、系统功能等进行详尽描述，甚至包括对系统将来发展的设想，当前企业的软件、硬件环境的具体技术参数，当前用户方的技术人员和业务人员的信息技术水平，待开发的系统与企业现有的其他系统、甚至与企业外部的其他系统的接口情况等。有了这一系列的分析说明文档，可使后续的系统设计、系统实施、系统维护等工作有章可循。

系统说明书制订完毕以后，为提高软件的质量和保证开发的成功，通常还需要对这些文档资料进行评审。评审工作通常应由企业或组织的信息管理高层以及各类技术人员共同承担。文档评审时，首先，要求各种需求不能互相矛盾；其次，需求必须是完整的，应该包括在分析阶段用户提出的所有功能或性能；再次，指定的需求用现有的软硬件技术可以实现；最后，需求确实能解决用户当前所面临的实际问题。只有通过以上四方面的评审，分析工作才算告一段落，才能进行下一环节的系统设计工作。这里需要明确的是，即使进入了下一开发环节即系统设计环节，也有可能因前面环节的工作做得有漏疏而返回去再次进行系统分析，也就是说实践当中这种分析工作会出现一定程度的反复，且这种反复与所选择的开发模式有较大关系。在开发实践中，系统分析人员为避免系统分析工作出现重大偏差而引起大面积重复分析，通常在制订分析文档时便提出多种可行性方案供用户选择。例如，从功能是否完整角度考虑，可以尝试制定三个不同档次的方案：1、基本方案：系统只完成最基本工作，没有额外功能；2、完整方案：除了完成基本工作以外，还提供一些附加功能；3、增强方案：这种系统具备用户期望的几乎所有功能。用户可根据企业自身的人力、物力条件结合企业目标从几个方案当中选出一个最优方案。

三、系统分析应重视沟通

系统分析的工作内容主要是分析人员同客户进行沟通，包括同企业或组织的各级领导进行沟通及同普通员工进行沟通。

首先，信息系统开发要争取企业各级领导的支持。实践中，企业的个别管理人员可能不愿接受环境的改变，因而不愿配合分析人员的工作，造成系统分析工作的局部甚至全局失败。例如，某财务部门负责人不愿将本部门手工账务处理改为电子账务系统，坚持沿用原来的手工方式，对系统分析人员产生抵触情绪。这种情绪必然对分析工作带来负面影响，当遇到类似情况时，分析人员应在了解这些人的背景及性格特点的基础上，想方设法说服其转变观念。如果系统分析人员的说服工作无效，可直接请求企业高层处理。

其次，不能忽略普通员工，要同企业普通员工进行充分沟通。在系统分析时，完全是从工作人员那里获得第一手资料，因此能否取得被调查员工的支持是系统分析有效性的关键，员工态度积极可使分析工作的效率大大提高。只有与员工建立良好的工作关系，才能充分挖掘出企业所存在的问题。例如，开发“教学资源库信息系统”，就要求学校信息中心、各院系、教务处、学工处等各部门通力合作，配合开发人员的分析工作，明确提出本部门对资源库信息系统的需求、积极提供资源库建设所需的资料。任何一个部门的任何一个工作人员的不合作行为，都可能影响分析工作的开展，都可能给系统带来隐患。

系统分析人员在同组织中的每个有关员工进行沟通时，必须充分考虑这些员工的知识背景、表达能力、沟通能力等，有些员工不能将自己的需求做出正确表达，这种情况下提供的信息就可能误导系统分析人员；也有些员工一时不清楚自己到底对系统有什么需求，这时可能需要分析人员与这些员工共同针对其负责的具体业务进行详细探讨；还有一些员工会提出一些不切实际的需求，比如会提出一些以现有的信息技术水平无法实现的要求，或者会提出一些超出企业开发资金预算的不合理要求。总之，在与员工打交道的过程中可能会遇到各种各样的情况，这就要求分析人员必须有较强的沟通能力，并且善于对自己的工作对象进行正确引导，从而使他们将自己合理的、真实的想法准确的表达出来。

四、系统分析应合理划分边界

系统分析过程中，特别要注意分析边界和人机边界的划分，这将决定系统分析工作及后续开发工作的覆盖范围。

“分析边界”指分析工作所涵盖的范围。MIS开发是一个系统工程，需要长期的、逐步的进行完善。整个开发工作往往涉及到一个组织或企业的方方面面，从公司总部到各分公司、分厂以及各科室、车间、工段等，都是分析工作所涵盖的范围，涉及的部门多，人员杂，业务种类差异大，因此很难一次性满足所有需求，也很难一次性具备所有功能，因而系统分析工作就有一个分析边界的划分问题。合理划分分析边界，可以确保分析工作在一个相对明确的范围内进行，避免分析工作无边无际，难以完成。

“人机边界”指应当明确系统中哪些工作应由人工来完成，哪些工作应由系统自动完成。通常在一个系统中，有些工作必须由人工进行，这类工作往往是计算机无法实现、或者没有必要去实现的。例如，企业外部原始单证的录入工作，需要会计人员逐张核对后，通过手工方式进行录入。而有些工作则不需要人工干预，由系统自动完成。例如，对生产过程进行监测控制的机械或电子设备产生的数据，直接通过专门的线路和设施传输到信息系统中即可，而不需要人工干预。

然而，在系统分析工作中，分析人员面对的是尚未开发出来的系统，因而多数情况下人机边界的划分，就不是很直观，要判断哪些由人工完成合理，哪些由系统完成合理，就需要系统分析人员充分了解行业的运作特点，深入了解企业业务流程，在此基础上，才能对人机边界进行准确合理的划分。分析工作要避免出现将只能用手工处理的业务，纳入到MIS系统模型当中，或将只能由系统自动完成的功能设计成由人工完成。

五、系统分析人员应该是复合型人才

随着应用的发展，分析工作对系统分析员的综合素质提出更高的要求。系统分析人员必须既是管理人员又是技术人员，他们不直接从事管理工作，但一定要懂管理；不直接从事具体的设计和实施工作，但一定要熟知各种开发技术。

首先，从项目管理的角度看，要求系统分析人员具有极强的沟通能力、掌握一定的行业知识、具备一定的管理经验，以一个企业管理人员的标准要求自己。例如，要开发一个帐务处理系统，就需要对对会计核算业务有所了解；要为某企业开发一个Intranet，就要对该企业的业务知识有所了解。否则很难保证开发出来的系统能与企业相适应。

其次，从技术角度看，当前许多企业需要开发基于动态网站技术的MIS，以期实现信息处理工作在交互式动态Web页面上进行。这就要求系统分析人员充分了解与开发相关的各项技术。系统分析员需要了解各种服务器平台、各种数据库产品，各种开发工具以及各种硬件设备性能等。由于当前基于Web的MIS可采用的技术手段种类繁多，实现同样的目标可以采用不同的技术手段，这就要求系统分析人员必须能够在众多的开发模式中选择出最佳方案，这样才能使后续的设计人员和编程人员的工作顺利进行。

六、教学资源库建设的系统分析

我们不妨对教学资源库建设进行探讨。教育领域的教学资源库开发也属于MIS的开发范畴，也要遵循MIS的开发思想，因而在进行教学资源库信息系统建设时，同样要重视前期的分析工作。

教学资源库可以看作由支持教学的相关教学资源数据库、软硬件支持平台、学习者、教育者、管理者共同构成的信息系统。教学资源库必须体现完整的学科知识体系且资源丰富，必须便于教师和学生充分利用并实现高度共享。一个教学资源库通常包括积件库、课题库、题库、案例库等。教学资源库建设中，系统分析人员通常为学校教育技术中心的专家、技术人员，用户即学校各有关部门、教师、学生。

首先，资源库的建设应能有效地为用户(教师和学生)提供教学和学习服务，即教学资源库的开发，必须与用户需求相适应，也就是说开发前期必须充分了解用户的实际需求。

教学资源库作为与教育相关的数字资源的数据仓库，其资源种类多、数量大，用户数量多、需求复杂。因此分析人员要综合考虑各种媒体数据的格式特性、软硬件环境、数据资源以及可能拓展的要求等各方面因素，这样就必须做好前期的系统分析工作，要求学校各有关部门、有关教师、甚至学生根据自己的需要向分析人员提出对资源库的要求。教学资源库的建设就是为教学活动提供服务，如果资源库不符合用户需求，教师或学生就会因为资源库没有自己需要的功能或资源，或感觉资源库使用不便、操作困难等原因而放弃使用，从而造成资源闲置。

其次，资源库建设必须考虑到系统在成熟运行之后，会面临着学校各院系、各部门之间以及区域各院校之间的教学资源共享问题。只有在MIS开发思想指导下进行教学资源库建设，做好前期的分析工作，才能在提供有效的教学服务和学习服务的前提下，进一步实现校际资源共享。

教学活动涵盖的范围很广泛，且不同专业、不同课程的教学内容不同，由于数字媒体技术的发展，资源的数据量越来越庞大、资源的种类越来越繁多，因而当前教学资源库建设领域普遍存在着资源建设各自为阵，杂乱无章、数据孤立等问题，不但同区域的各学校之间不能实现共享，就是本校各院系、各部门之间的教育资源也很难实现系统的、有效的共享与交换。因此，教学资源库建设必须采用软件工程的开发步骤进行开发建设，重视开发前期的系统分析工作，只有这样，才能使所开发的系统为以后实现校际共享奠定基础。

实践中，由于不重视前期系统分析工作而导致开发失败的案例极多。例如，某高校进行教学资源库建设，由于不重视前期的需求分析，在没有充分考虑教学资源库投入运行后的应用环境、没有充分了解教师学生实际需求的情况下盲目开发，结果等系统开发完毕投入运行后，才发现日常教学工作中有大量特殊的格式文档和庞大的图形文件需要处理，而这些文件却无法在该教学资源库信息系统中传递与交换，于是许多教师在使用该系统进行多媒体教学的过程中，总是频频遇到各种各样的技术障碍，影响正常授课，有些教师甚至绝拒使用该资源库。该例中的教学资源库建设由于没有重视分析工作，不但导致系统使用效率降低，而且给教学工作带来不便。

参考文献：

[1]陈明.软件工程[M].北京：中央广播电视大学出版社，2004.

[2]侯炳辉.信息管理系统[M].北京：中央广播电视大学出版社，2001.

[3]黄梯云.管理信息系统[M].北京：经济科学出版社，2000.

能源管理需求分析范文篇3

为渭南烟草公司教育管理体系的建设提供了思路，构建了以培训项目为主线，战略驱动型需求管理和平台管理为基础的集成培训管理体系。

关键词：培训管理体系

1公司的培训管理体系存在的问题

1.1尚未能系统构建战略驱动型的集成培训管理体系从总体上来看，渭南烟草公司的培训管理体系仍然属于业务或者部门驱动型管理体系。目前的培训模式仍然是就现在业务开展效率提升型培训，未能与发展战略结合形成战略驱动型培训模式，在计划管理过程中未能实现与战略发展的紧密结合。培训资源的获取往往随着培训内容的变化而变化，未能形成课程体系、师资来源和培训资源构成的稳固平台，培训工作缺乏平台支撑，培训资源贡献困难，培训效果不稳定，培训可持续性差。渭南烟草公司的培训管理过程中，培训项目的推进仍缺乏平台资源支撑，职责体系的支持和项目管理能力的基础，未能将战略、需求分析、计划管理、项目管理、组织机制集成并推进培训项目的推进。

1.2培训计划管理缺乏战略前瞻性和协同性

1.2.1培训计划依赖业务驱动而非战略驱动。渭南烟草公司的培训计划制定过程是先由各部门自行上报年度培训需求计划，人事劳资科根据企业中长期发展规划和人力资源开发规划，结合各部门年度培训需求及上年度培训情况，于每年12月制定下一年《年度培训计划》，审核批准后，以文件形式下发，按照文件具体执行。这种管理方式导致，各个部门提交的培训需求计划成为编制年度培训计划的主要依据，由于各个部门存在部门墙和部门利益，计划的提交往往出于部门现存问题的需要，造成先有问题后有计划的局面，不能与公司未来的战略发展规划紧密结合，前瞻性的制定培训计划。

1.2.2培训计划制定缺乏战略评审，无法保证培训工作与战略发展的协同性。由于企业在制定培训办法时缺乏必要的培训需求分析和培训目标设置，各部门上报的培训需求成了制定培训计划的唯一依据，加之人事劳资科在制定全公司培训计划时，缺乏部门之间的沟通和对计划的综合评审，这就降低了作为全市系统培训计划应有的统筹安排和权威性，使培训计划是否必要，是否真实，全部依赖于部门领导的工作水平和对培训的认识上，培训计划的真实性、可行性、必要性存在风险。

1.3培训需求分析不足调查显示接受培训的中、高层管理者和员工对培训内容的认可度一般，企业在具体制定培训计划的过程中更多的是部门根据工作需要做出的粗略估计。并未能真正结合员工的实际情况对需求进行细致的分析。需求不仅是员工的需求还包括企业发展的需要。更重要的是，需求收集和分析并没有系统开展，主要在部门层面经过简单的沟通获得，对需求的类型、需求的满足时间、需求的变化趋势无法实现前瞻性的预测。

1.4尚未能区分培训项目和培训平台，建立可持续的培训资源支撑平台目前渭南烟草公司的培训工作尚未能区分培训项目和培训平台进行针对性地分类管理。项目培训过程中资源共享程度低，培训工作是以项目形式开展。每个项目开展的过程中依赖不同的师资、课程体系、授课方式等，在培训项目开展过程中逐步开发和积累培训资源，往往实施过程中匆忙应对，难以形成可持续的培训资源平台，导致培训能力未能随着培训项目的逐步开展而得到培养。

1.5培训项目管理能力不足培训往往是以项目形式开展的，目前项目管理过程中，渭南烟草公司组织上采用的是职能型团队组织方式，对参加培训的人员管理松散。项目的计划、组织、实施、评估、反馈等环节未能形成有效的管理机制。

2渭南烟草公司集成培训管理体系构建

2.1集成培训管理体系构建原则

2.1.1战略驱动原则

培训目的在于更好地推动企业实现其战略目标，因此要根据企业的战略目标，结合人力资源发展战略，制定切合企业实际的员工培训计划。制定出符合企业可持续发展的培训管理体系是保障培训工作顺利、高效开展的关键环节和基本保障。

2.1.2培训平台构建与培训项目分离管理原则

新的培训管理体系应该能够帮助企业随着培训项目的开展，逐步培养和建立培训资源平台，逐步丰富课程体系、师资库建设、培训保障体系、培训资源平台管理制度等，构建可持续性的培训平台，塑造公司的培训能力，为未来源源不断地培养企业发展需要的人才奠定基础[2]。

2.1.3培训需求管理与培训资源平台构建相结合的原则

需求管理应该从具体的培训项目工作中剥离出来，构建需求综合分析和预测能力，帮助企业前瞻性地、细致地分析培训需求的类型、特征和需求量的变化趋势，并将需求分析与培训资源平台的构建结合起来，成为持续培训能力的两个重要基础力量。

2.1.4以制度和流程集成资源推动培训项目实施的原则

为了推进培训项目的有效实施，企业在需求分析和平台构建的基础上，需要进一步完善培训项目管理能力，通过调整授权和职责体系，培训管理制度和流程来提高培训项目实施效果和效率。

2.1.5实效性原则

培训效果和培训质量是培训成功与否的关键，也是衡量一个企业培训管理体系实效性的重要依据。因此，必须把培训效果作为最终的衡量指标和目标。

2.1.6动态调整原则

培训体系要根据公司发展战略、内外部环境以及国家政策法规等因素适时调整并设计培训课程，不断更新员工知识技能结构与内容，发挥培训的前瞻；完善培训管理程序及保障体系，用丰富、实用的培训手段不断确保体系的可操作性；在操作中不断评估、持续改进。

2.2渭南烟草公司集成培训管理体系构成要素

2.2.1渭南烟草公司集成培训的组织管理

根据集成培训管理工作的需要，公司成立培训管理委员会，在各个职能部门设置培训管理岗位，在相关职能部门增加培训职责，在区、县公司负责人岗位职责中增加培训工作职责。为了激励员工参与培训的积极性，建议公司将培训工作与薪酬及激励体系的设计结合起来。首先，对每个员工的教育培训记录进行登记，作为薪酬考核、员工晋升的依据。对每个员工的培训情况进行记录和存档，录入培训信息系统。其次，设计薪酬考核和晋升的培训教育标准。建议公司将教育培训记录纳入员工考核范围，制定相应的考核标准。将晋升与培训管理相结合，制定各类职位晋升需要的培训标准。应知应会的培训未通过不得晋升到该岗位。制定满足各类岗位的专业技术资格和技术能力，提高学习的主动性。

2.2.2渭南烟草公司集成培训的项目管理

培训工作主要以项目形式开展的，培训项目的管理主要涉及到项目的建议、计划、组织实施和评价，以及管理过程控制等工作内容。在新的培训管理体系中，培训项目的形成不能完全由各个部门提交的培训计划作为依据，要结合需求分析形成计划和平台资源状况，经过评审之后方可立项。项目推行过程中需要对培训结果进行评价，评价标准的形成要与需求计划相匹配，评价结果需要与职责体系相联系。具体工作包括：培训项目立项审批、项目建议书的编制、建议书的审批、项目实施管理，项目评估管理。

2.2.3渭南烟草公司集成培训的需求管理

培训需求分析是培训工作的首要环节，也是确保培训工作是否有成效的关键环节。该环节的科学有效直接决定了培训的合理性和有效性，从而影响到整个培训工作的绩效和企业经营目标的实现。每年年底根据公司战略发展规划分析人力资源及相应能力需求。前瞻性地分析公司发展战略带来的人力资源需求和能力需求，列出岗位提升、转换、人员晋升和新进入员工规划带来的新需求，按照人员成长规划分析培训需求。通过向公司高层领导、各部门领导、各部门管理骨干、关键岗位员工及部门普通员工发放问卷、访谈和座谈，有序分析培训需求，整理成培训需求分析报告并通过培训管理委员会汇报，作为培训计划制定的依据。

2.2.4渭南烟草公司集成培训的平台管理

培训平台是根据企业培训发展规划设立，由课程体系、师资库、支撑资源构成的培训资源库。课程体系划分为通用课程、专业基础课程和专业课程三类。通用课程包括全部员工应知应会的通用能力培训课程。专业基础课程按照岗位类型划分，为该岗位上应知应会的通用技能，划分为管理基础类、专业基础类；专业课程为前沿课程，未来发展中需要培养的能力提高课程；建设师资库，通过评审和筛选，聘用内、外部师资做出长期培训的资源基础；建立支撑资源体系包括培训场所、培训设施、培训设备、培训工具等。

3结论

渭南烟草公司新的教育培训管理体系包括组织管理、项目管理、需求管理和平台管理四大要素构成，四个要素相互协同，共同构成可持续的战略驱动型集成培训管理体系。为渭南烟草公司的持续发展奠定了良好的管理基础。

参考文献：

[1]刘芳.A公司员工培训管理体系的研究与设计[D].重庆大学硕士学位论文，2010年5月.