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2024年上半年 上午试卷 综合知识
第 24 题
知识点 初始级   管理级   管理能力   量化   数据管理  
 
 
数据管理领域,数据管理能力,成熟度模型(DCM),将组织的管理成熟度划分为初始级、()、稳健级、量化管理级和优化
 
  A.  可进阶级
 
  B.  发展级
 
  C.  受管理级
 
  D.  安全级
 
 




 
 
 
知识点讲解
· 初始级
· 管理级
· 管理能力
· 量化
· 数据管理
 
        初始级
        软件过程的特点是无秩序的,有时甚至是混乱的。软件过程定义几乎处于无章法和无步骤可循的状态,软件产品所取得的成功往往依赖于极个别人的努力和机遇。初始级的软件过程是未加定义的随意过程,项目的执行是随意甚至是混乱的。也许,有些企业制定了一些软件工程规范,但若这些规范未能覆盖基本的关键过程要求,且执行时没有政策、资源等方面的保证,那么它仍然被视为初始级。
 
        管理级
        在管理级,企业开始定量地认识软件过程,软件质量管理和软件过程管理是量化的管理。对软件过程与产品质量建立了定量的质量目标,制定了软件过程和产品质量的详细而具体的量度标准,实现了量度标准化。通过一致的量度标准来指导软件过程,保证所有项目对生产率和质量进行量度,并作为评价软件过程及产品的定量基础。
 
        管理能力
        .已建立完备的企业质量管理体系,通过国家认可的第三方认证机构认证并有效运行一年以上。
        .已建立完备的客户服务体系,配置专门的机构和人员,能及时、有效地为客户提供优质服务。
        .已建成完善的企业信息管理系统并能有效运行。
        .企业的主要负责人应具有5年以上从事电子信息技术领域企业管理经历,主要技术负责人应获得电子信息类高级职称且从事系统集成技术工作不少于5年,财务负责人应具有财务系列中级以上职称。
 
        量化
        经过FDCT变换后的系数,其数值变化较多,不利于编码。为了将系数数值映射到更小的取值范围,可以使用量化(quantisation)实现。通过量化可以减小非0系数的幅度和增加0值系数的数目。当然,量化也是导致图像质量下降的主要原因。
        JPEG的有损压缩算法使用均匀标量量化器进行量化,量化步距是按照系数所在的位置和每种颜色分量的色调值确定的。
        由于人眼对亮度信号比对色差信号更敏感,因此JPEG编码中使用了亮度量化表和色差量化表两种标准的量化表,参见下1表和下2表。此外,由于人眼对低频分量的图像比对高频分量的图像更敏感,因此表中的左上角的量化步距要比右下角的量化步距小。
        
        亮度量化值表
        
        色差量化值表
        量化的具体计算公式如下。
        
        其中,Squ,v)为量化后的结果,Fuv)为FDCT系数,Quv)为量化表中的数值,round为舍入取整函数。
 
        数据管理
               数据生命周期
               在数据的整个生命周期中,不同的数据需要不同水平的性能、可用性、保护、迁移、保留和处理。通常情况下,在其生命周期的初期,数据的生成和使用都需要利用高速存储,并相应地提供高水平的保护措施,以达到高可用性和提供相当等级的服务水准。随着时间的推移,数据的重要性会逐渐降低,使用频率也会随之下降。伴随着这些变化的发生,企业就可以将数据进行不同级别的存储,为其提供适当的可用性、存储空间、成本、性能和保护,并且在整个生命周期的不同阶段都能对数据保留进行管理。
               数据的安全性管理是数据生命周期中的一个比较重要的环节。在进行数据输入和存取控制的时候,企业必须首先保证输入数据的数据合法性。要保证数据的安全性,必须保证数据的保密性和完整性,主要表现在以下5个方面:
               (1)用户登录时的安全性。从用户登录网络开始,对数据的保密性和完整性的保护就应该开始了。
               (2)网络数据的保护。包括在本地网络上的数据或者穿越网络的数据。在本地网络的数据是由验证协议来保证其安全性的。
               (3)存储数据以及介质的保护。可以采用数字签名来签署软件产品(防范运行恶意的软件),或者加密文件系统。
               (4)通信的安全性。提供多种安全协议和用户模式的、内置的集成支持。
               (5)企业和Internet网的单点安全登录。
               随着时间的推移,大部分数据将不再会被用到。一般情况下,一些无用的数据将被删除以节省空间,或者将有用的数据无限期地存储,以避免数据损失。
               信息资源管理
               信息资源管理(Information Resource Management,IRM)是对整个组织信息资源开发利用的全面管理。IRM把经济管理和信息技术结合起来,使信息作为一种资源而得到优化地配置和使用。上次我们在谈企业信息化的任务时,说开发信息资源既是企业信息化的出发点,又是企业信息化的归宿;只有高档次的数据环境才能发挥信息基础设施作用、建立集成化的信息系统、落实信息资源的开发和利用。因此,从IRM的技术侧面看,数据环境建设是信息资源管理的重要工作。
               企业信息资源管理不是把资源整合起来就行了,而是需要一个有效的信息资源管理体系,其中最为关键的是从事信息资源管理的人才队伍建设;其次,是架构问题,在信息资源建设阶段,规划是以建设进程为主线的,在信息资源管理阶段,规划应是以架构为主线,主要涉及的是这个信息化运营体系的架构,这个架构要消除以往分散建设所导致的信息孤岛,实现大范围内的信息共享、交换和使用,提升系统效率,达到信息资源的最大增值;技术也是一个要素,要选择与信息资源整合和管理相适应的软件和平台;另外一个就是环境要素,主要是指标准和规范,信息资源管理最核心的基础问题就是信息资源的标准和规范。
               数据管理
               企业信息资源开发利用做得好坏的关键人物是企业领导和信息系统负责人。IRM工作层上的最重要的角色就是数据管理员(Data Administrator, DA)。数据管理员负责支持整个企业目标的信息资源的规划、控制和管理;协调数据库和其他数据结构的开发,使数据存储的冗余最小而具有最大的相容性;负责建立有效使用数据资源的标准和规程,组织所需要的培训;负责实现和维护支持这些目标的数据字典;审批所有对数据字典做的修改;负责监督数据管理部门中的所有职员的工作。数据管理员应能提出关于有效使用数据资源的整治建议,向主管部门提出不同的数据结构设计的优缺点忠告,监督其他人员进行逻辑数据结构设计和数据管理。
               数据管理员还需要有良好的人际关系:善于同中高层管理人员一起制定信息资源的短期和长期计划。在数据结构的研制、建立文档和维护过程中,能与项目领导、数据处理人员和数据库管理员协同工作。能同最终用户管理部门一起工作,为他们提供有关数据资源的信息。
               一般来说,由数据管理员对日常数据进行更新和维护。数据库为了保证存储在其中的数据的安全和一致,必须有一组软件来完成相应的管理任务,这组软件就是数据库管理系统,简称DBMS, DBMS随系统的不同而不同,但是一般来说,它应该包括数据库描述功能、数据库管理功能、数据库的查询和操纵功能、数据库维护功能等。为了提高数据库系统的开发效率,现代数据库系统除了DBMS之外,还提供了各种支持应用开发的工具。
               目前许多厂商提供了相应的DBMS,便于数据管理员对底层的数据进行维护。例如MySQL、东软的OpenBase、金仓的KingbaseES等。
               公司级的数据管理
               如何进行信息资源规划?信息资源规划主要可以概括为“建立两种模型和一套标准”。“两种模型”是指信息系统的功能模型和数据模型,“一套标准”是指信息资源管理基础标准。信息系统的功能模型和数据模型,实际上是用户需求的综合反映和规范化表达;信息资源管理基础标准是进行信息资源开发利用的最基本的标准,这些标准都要体现在数据模型之中。
               企业信息化的最终目标是实现各种不同业务信息系统间跨地域、跨行业、跨部门的信息共享和业务协同,而信息共享和业务协同则是建立在信息使用者和信息拥有者对共享数据的涵义、表示及标识有着相同的而无歧义的理解基础上。然而,由于各部门、各行业及各应用领域对于相同的数据概念有着不同的功能需求和不同的描述,从而导致了数据的不一致性。数据的不一致性主要表现为:数据名称的不一致性、数据长度的不一致性、数据表示的不一致性以及数据含义的不统一性。
               数据标准化是一种按照预定规程对共享数据实施规范化管理的过程。数据标准化的对象是数据元素和元数据。数据元素是通过定义、标识、表示以及允许值等一系列属性描述的数据单元,是数据库中表达实体及其属性的标识符。在特定的语义环境中,数据元素被认为是不可再分的最小数据单元。元数据是描述数据元素属性(即语义内容)的信息,并被存储在数据元素注册系统(又称数据字典)中。数据元素注册系统通过对规范化的数据元素及其属性(即元数据)的管理,可以有效实现用户跨系统和跨环境的数据共享。数据标准化主要包括业务建模阶段、数据规范化阶段、文档规范化阶段等三个阶段。
               数据标准化是建立在对现实业务过程全面分析和了解的基础上的,并以业务模型为基础的。业务建模阶段是业务领域专家和业务建模专家按照《业务流程设计指南》,利用业务建模技术对现实业务需求、业务流程及业务信息进行抽象分析的过程,从而形成覆盖整个业务过程的业务模型。该阶段着重对现实业务流程的分析和研究,尤其需要业务领域专家的直接参与和指导。业务模型是某个业务过程的图形表示或一个设计图。
               数据规范化阶段是数据标准化的关键和核心,该阶段是针对数据元素进行提取、规范化及管理的过程。数据元素的提取离不开对业务建模阶段成果的分析,通过研究业务模型能够获得业务的各个参与方、确定业务的实施细则、明确数据元素对应的信息实体。该阶段是业务领域专家和数据规范化专家按照《数据元素设计与管理规范》利用数据元素注册系统(或数据字典)对业务模型内的各种业务信息实体进行抽象、规范化和管理的过程,从而形成一套完整的标准数据元素目录。在实现数据元素标准化的同时,还应关注数据元素取值的规范化,以此实现信息表示和信息处理的标准化。
               文档规范化阶段是数据规范化成果的实际应用的关键,是实现离散数据有效合成的重要途径。标准数据元素是构造完整信息的基本单元,各类电子文档则是传递各类业务信息的有效载体,并是将分离的标准数据元素信息进行有效合成的手段。该阶段是业务领域专家和电子文档设计专家按照《电子文档设计指南》对各类电子文档格式进行规范化设计和管理的过程,并形成了一批电子文档格式规范。
               综上所述,数据标准化所涉及的三个主要阶段缺一不可、彼此密不可分。业务建模是数据标准化的基础和前提;数据规范化及其管理是数据标准化的核心和重点;文档规范化是数据标准化成果的有效应用的关键。
               此外,数据标准化也可以采用数据字典、数据指南或信息系统字典等加以统一。数据字典实际上也是以数据表和视图为主要存在形式的,它是关于数据的数据表和视图。管理员可以通过数据字典获得全面的数据库信息。
               数据库审计支持
               数据安全是大型数据库应用系统中必须仔细考虑的一个重要问题,也是数据库管理人员和系统管理人员日常工作中最为重要的一部分。有效的数据库审计是数据库安全的基本要求。企业应针对自己的应用和数据库活动定义审计策略。智能审计的实现对安全管理的意义重大,不仅能节省时间,而且能减少执行所涉及的范围和对象。通过智能限制日志大小,还能突出更加关键的安全事件。
               信息系统审计员可以从数据库系统本身、主体和客体三个方面来进行审计,审计对数据库对象的访问以及与安全相关的事件。数据库审计员可以分析审计信息、跟踪审计事件、追查责任以及使用审计服务器记录审计跟踪,并且可以根据审计信息,对审计结果进行统计、跟踪和分析,进行审计跟踪、入侵检测等。
               目前许多数据库供应商都提供了支持数据库审计的功能,例如东软公司的OpenBASE Secure就提供了十分完善的审计功能。



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