Information Technology, Information Systems and Knowledge Management pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Lytras, Miltiadis D. (EDT)/ Ordonez De Pablos, Patricia (EDT)

出品人:

页数:450

译者:

出版时间:2010-03-01

价格:USD 135.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387887500

丛书系列:

图书标签:

• 信息技术
• 信息系统
• 知识管理
• IT
• IS
• KM
• 数字化转型
• 数据分析
• 商业智能
• 管理信息系统

数字化浪潮下的知识重塑：信息、系统与智慧的交汇 本书（暂定名：《知识驱动的数字生态系统：战略、架构与实践》） 聚焦于当前信息技术（IT）飞速发展背景下，企业如何构建、管理和利用其核心资产——信息与知识，以实现战略目标和持续创新。本书并非传统意义上对“信息技术”、“信息系统”和“知识管理”的简单概念罗列或技术堆砌，而是深入探讨这三者在当代复杂商业环境中的深度融合、相互赋能以及由此产生的组织变革。 全书结构围绕三个核心支柱展开：信息价值链的重构、系统架构的演进与治理，以及知识成为核心竞争力的路径。 --- 第一部分：信息价值链的重构与数据驱动的决策 在数字化转型的时代，信息不再仅仅是记录过去的工具，而是驱动未来的燃料。本部分将“信息”置于战略核心，探讨企业如何从海量数据中提炼出可操作的“信息”乃至“洞察”。 1. 信息的战略定位与生命周期管理： 本书首先审视了信息在组织中的地位，分析了从数据采集、清洗、存储、分析到最终呈现为决策支持的完整价值链。重点讨论了信息治理（Information Governance） 的框架，这远超传统的数据质量管理，它涉及合规性、伦理考量以及信息资产的保值增值。我们将详细剖析如何建立跨部门的信息标准和元数据管理体系，确保“单一事实来源”的实现，从而消除信息孤岛带来的决策偏差。 2. 现代数据架构与流式处理： 传统的集中式数据仓库已无法满足实时决策的需求。本章深入探讨了数据湖、数据网格（Data Mesh） 等新兴数据架构范式。我们不仅关注存储技术的演进（如云原生数据库、分布式文件系统），更强调数据管道（Data Pipeline）的弹性与敏捷性。内容将涵盖事件驱动架构（EDA）如何支撑实时业务流程，以及如何利用流处理技术（如Kafka Streams, Flink）捕获瞬时价值。这部分强调的是“信息流动性”而非静态存储。 3. 驱动洞察：先进分析与人工智能的融合： 信息只有通过有效分析才能产生价值。本书将分析如何将机器学习（ML）和深度学习模型嵌入到信息流中，实现从描述性分析到规范性分析（Prescriptive Analytics） 的跨越。重点在于构建可解释的AI模型，确保业务人员能信任并基于模型输出的信息采取行动。同时，将探讨“人机协作”的分析界面设计，避免信息过载导致决策疲劳。 --- 第二部分：系统架构的敏捷性、韧性与业务赋能 信息系统的角色已从后端支持转变为前端创新平台。本部分着眼于“系统”的演进，探讨如何构建既能快速响应市场变化，又能抵御外部冲击的健壮架构。 4. 云原生与微服务生态系统的构建： 本书摒弃了对单一技术栈的偏爱，而是聚焦于系统架构的思维范式。我们将详细阐述微服务架构如何解耦复杂业务，提升系统的可扩展性和容错性。重点内容包括容器化（Kubernetes）在系统部署中的作用、服务网格（Service Mesh）在治理和安全方面的实践，以及“基础设施即代码”（IaC）在实现系统快速复制与恢复中的重要性。 5. 业务流程的数字化转型与系统集成： 现代企业运营是跨越多个异构系统的复杂流程。本章侧重于集成策略。讨论了API经济、企业服务总线（ESB）的演进，以及超自动化（Hyperautomation） 框架如何结合机器人流程自动化（RPA）、流程挖掘（Process Mining）和低代码/无代码平台，实现端到端业务流程的无缝数字化。强调系统设计必须以“业务流程目标”为驱动，而非技术导向。 6. 系统韧性、安全边界与弹性设计： 在“零信任”环境中，系统韧性（Resilience）成为关键指标。本部分深入探讨了DevSecOps 的文化与实践，如何将安全测试前置到开发周期中。内容包括混沌工程（Chaos Engineering）在主动发现系统弱点中的应用，以及跨云/混合云环境下的灾难恢复与业务连续性规划（BCP）的现代化方法。 --- 第三部分：知识成为组织能力：从信息到智慧的转化 如果说信息是原材料，系统是生产线，那么“知识”就是最终的产品和核心竞争力。本部分探讨如何通过有效的管理机制，将组织内外部的经验、专长和情境转化为可共享、可复用的智慧资产。 7. 组织学习与情境化知识的捕获机制： 本书批判性地考察了传统的知识库（Repositories）模式。我们强调“嵌入式知识”（Embedded Knowledge） 的重要性，即如何通过流程设计，将关键决策背后的“为什么”和“如何做”自动捕获下来。内容包括情境感知系统（Context-Aware Systems）如何记录操作人员的经验，以及如何利用过程挖掘（Process Mining） 技术识别出流程中未被文档化的最佳实践。 8. 协作技术与社区赋能： 知识的价值在于流动与应用。本章分析了超越简单协作工具的知识共享生态系统。探讨如何设计激励机制，促进专家间的深度交流；研究社会化网络分析（SNA）如何揭示组织中隐性的知识网络；并讨论如何利用虚拟现实/增强现实（VR/AR）技术，实现复杂技能的远程、沉浸式知识传递与培训。 9. 知识资产的度量、维护与生命周期控制： 知识资产也需要管理，以避免“知识腐烂”。本书提出了知识资产组合管理（KPM） 框架。这包括对知识的时效性、相关性进行定期审计，以及如何通过知识图谱（Knowledge Graph）技术，显式地表示知识间的复杂关系，从而提升知识的检索精度和应用广度。最终目标是将知识转化为可量化的、可规模化的“智能服务”。 --- 结语：构建面向未来的智能组织 本书的最终目标是为高层管理者、架构师和业务创新者提供一个统一的、面向未来的思考框架。它阐明了在信息爆炸的时代，企业成功的关键不在于拥有最多的技术或数据，而在于能否高效地整合信息、敏捷地构建支撑系统，并将最终的智慧沉淀为可持续的竞争优势。我们需要的不是孤立的信息系统，而是能够自我优化、不断学习的“智能数字生态系统”。

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