你有没有看过自己的笔记,拼命想弄懂它们?一般来说,我们尝试处理的信息越多,我们就越难思考如何组织它。在处理大量数据时,我们同样也会将其构造成有助于决策过程的结构。简而言之,这就是信息系统背后的理念。

什么是信息系统吗?

信息系统也被称为决策支持系统:它们聚合和处理组织的数据,然后向人工操作员输出建议。因此,您可以认为信息系统是按照人在回路中的原则进行操作的。

作为一门学科,信息系统(IS)正处于两者之间的界面计算机科学和业务研究。它与系统的设计和实现有关,这些系统可以最大化组织的信息流,以促进智能的、数据驱动的决策。

事实上,人类一直关注的是通过专门设计的系统来传递信息。即使在今天,我们仍然有一些来自遗失已久的文化的手工艺品,它们的意义我们仍然无法轻易地解读。信息通过文字,艺术作品,也就是口头传统,通过使用故事和歌曲等记忆手段来传递。

在那些知识体系中,记忆被限制在空间资源上,如人类大脑的存储容量、洞穴的墙壁或书本的书页。在过去几十年里,这些限制已经变得越来越不相关了。如今,我们可以在硬盘上存储几乎无限的信息。记录数据的指数级增长只会增加对智能信息系统的需求。

为什么信息系统有用?

要从数据中提取信息,我们需要以最适合我们目的的方式构建它。但最佳的方法并不总是容易确定,因为不同的需求可能相互矛盾。例如,一个在线仓库可能希望拥有大量库存,以便快速将货物运送给他们的客户——但同时也将存储成本保持在最低水平。

IS学者研究如何最好地存储和处理组织的数据,以便人类能够理解它。然后根据其有用性对这些业务决策的结果进行分析。

举个例子,推荐系统。网上零售商会希望你尽可能多地从它那里购买商品。为了达到这个目的,它将研究以前的顾客行为,以了解哪种优惠可能会吸引你购买更多商品或在它的网站上花费更多时间。当你浏览在线商店的商品目录时,它会推荐类似的商品。

但是如果你从来没有点击过这些推荐,或者你点击了它们却从来没有把任何东西放进你的购物篮,那该怎么办呢?这是你告诉系统它不够好,在线商家可能需要改变其决策过程的方式。

因此,除了存储组织的数据并推动决策制定之外,信息系统还会跟踪这些相同的过程,从而合并一个自我文档化的元素。虽然人总是信息系统的一部分,但某些过程可能是自动化的。在网上购物时,你收到的大多数确认邮件都是这样。

哪里使用信息系统?

现代生活的大部分方面都是由信息系统驱动的。由于数据被称为“新石油”,基于数据的产品大幅增加,这解释了对更复杂信息系统的需求。让我们简要地看一下实践中信息系统的三个例子。

人口普查

19世纪末,美国人赫尔曼·霍尔瑞斯(Herman Hollerith)发明了一种典型的信息系统(information system)。电子制表机霍尔瑞斯的机器通过自动读取带有公民数据的穿孔卡片,并将其转换成表格,为1890年的人口普查提供了便利。制表机缩短了人口普查评估过程——在此之前是手工进行的——从8年缩短到仅仅6个月。

医疗保健

医疗保健就其本质而言是一个敏感的领域。公共卫生官员必须根据保密数据和其他可变因素对个人的治疗作出决定。与此同时,医疗保健系统是一个庞大的机构,与许多不同的利益相关者一起运作。信息系统在医疗保健部门,帮助人员对病人的治疗作出知情决定,考虑到诸如检查结果、病人的个人和家庭病史以及费用等因素。

零售

沃尔玛的零售链接system是信息系统的一个经典例子。作为一个库存管理系统,它存储和处理关于历史采购的详细数据。然后,它整合外部信息——如天气预报或即将到来的假期——向连锁超市的供应商提供如何管理库存的建议。

正如上面的例子所说明的那样,即使产品不是直接基于数据的公司也可以从设计良好的信息系统中受益。这就是为什么信息系统专家们现在发现自己在许多行业都有收入丰厚的工作。

信息系统的组成部分是什么?

数据库

到目前为止,我们一直在讨论“存储数据”,就好像它是一个简单的任务一样。事实是,许多不同的数据存储技术同时存在。数据库(DB)的选择取决于哪种体系结构最适合您的目的,或者哪种技术最适合您。

两种最流行的数据库范例是SQL和NoSQL。很长一段时间,SQL是选择的架构,基于一个简单的,严格的系统的相互关联的矩阵。在SQL DB中,实体和关系存储在不同的表中,每个表都有预定义的模式。查询它们需要一个简单的查找过程。

NoSQL数据库,另一方面,构成了一个更灵活的架构。与关系数据不同,它们不使用预定义的模式,除了结构化数据之外,还允许使用半结构化和非结构化数据。非结构化数据的一个例子是自然语言。NoSQL数据库最近越来越受欢迎。

两个著名的NoSQL存储系统是图形数据库和搜索数据库。图数据库以相互连接的图的形式存储信息,图中的数据点及其关系分别由节点和边表示。搜索数据库通过倒排索引的使用方便快速的全文搜索。

在大数据时代,企业通常使用复杂的数据仓库进行操作。这些是大型集中式数据库,经常从各种来源积累数据点。数据仓库通常包含一些预处理流程,以确保达到一定的公司标准。

处理技术

仅仅将数据存储在数据库中是不够的;您还需要一种读取和理解数据的方法。每种数据库类型都附带一组查询语言。这允许您根据特定的标准提取数据。此外,查询语言允许您写入和删除数据。

除了简单地阅读它之外,您可能还想从数据中获得一些见解。为此,工程师可以使用集合机器学习算法。这些通常是根据历史数据进行训练的。在训练过程中,算法检测数据中的模式,然后利用这些模式预测未来的事件。

用户界面

我们前面已经强调了人的因素对信息系统的重要性。信息系统的存在只是为了帮助人们做决定。因此,易于理解和操作的用户界面是信息系统的基本要素。这一点尤其重要,因为信息系统的用户本身往往不是技术人员,而是其他领域的专家。因此,信息系统工程师应该努力理解并增强他们的用户体验。

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