软考 系统分析师系列知识点之信息系统战略规划方法(4)

接前一篇文章:软考 系统分析师系列知识点之信息系统战略规划方法(3)

所属章节:

第7章. 企业信息化战略与实施

        第4节. 信息系统战略规划方法

7.4.2 关键成功因素法

关键成功因素(Critical Success Factors,CSF)法是由John Rockart于20世纪70年代末提出的一种信息系统规划方法该方法能够帮助企业找到影响系统成功的关键因素,进行分析以确定企业的信息需求,从而为管理部门控制信息技术及其处理过程提供实施指南

在每个企业中都存在着对企业成功起关键性作用的因素,称为CSF。CSF通常与那些能够确保企业生存和发展的方面相关。CSF方法的目的是通过企业的CSF,确定企业业务的关键信息需求通过对CSF的识别,找出实现目标所需要的关键信息集合,从而确定系统开发的优先次序

1. CSF的确定

CSF与企业战略规划密切相关企业战略描述企业期望的目标,CSF则提供达到目标的关键路径和所需的性能指标CSF是为确保业务流程的成功所需要完成的最重要的工作,是业务流程的可观察、可测量的特征,它分布于企业的各个方面。因此,需要对CSF进行认真的选择和度量,并对CSF之间的关系进行动态调整。

不同类型的业务活动具有不同的CSF,CSF可以分为以下4种类型

(1)内部CSF

针对企业的内部活动。例如,改善产品质量、提高工效等。

(2)外部CSF

与企业的对外活动有关。例如,满足客户企业的标准、获得对方的信贷等。

(3)监控型CSF

对现有业务流程等进行监控。例如,监测零件缺陷百分比等。

(4)建设型CSF

适应企业未来变化的有关活动。例如,改善产品组合等。

CSF共分为4层行业CSF企业CSF部门CSF管理人员CSF,它们依次相互影响。可以通过内外渠道收集的数据按一定的方法来验证CSF,对于不易量化的CSF,则由管理人员做出主观判断。当然,也可以用客观方法来度量。例如,使用德尔菲法或其它方法把不同人设想的CSF综合起来。行业CSF是在竞争中取胜的关键环节,可以通过层次分析来识别。

2. CSF方法的实施步骤

CSF方法通过与管理人员,特别是高层管理人员的交流,根据企业战略确定的目标,识别出与这些目标相关的CSF及其关键性能指标。CSF方法能够直观地引导高层管理人员理清企业战略、信息化战略与业务流程的之间关系。应用CSF方法大致可分为三个步骤,分别是确定企业目标识别CSF确定信息需求,如图7-5所示:

图7-5 CSF方法的步骤

3. CSF方法的特点

使用CSF方法进行信息系统战略规划,管理人员必须面对环境的变化,在对环境分析的基础上,认真考虑如何形成自己的信息需求。CSF方法要求高层管理人员就评价标准达成共识,对于高层管理和开发决策支持系统尤其适用。CSF方法的主要缺点体现在以下几个方面

(1)数据的汇总和数据分析过程比较随意,缺乏一种专门严格的方法,将众多个人的CSF汇总成一个明确的整个企业的CSF。

(2)由于个人和企业的CSF往往并不一致,两者之间的界限容易被混淆,从而容易使企业的CSF具有个人倾向性。

(3)由于环境和管理经常迅速变化,信息系统也必须做出相应调整,而用CSF方法开发的系统可能无法适应变化了的环境

(4)CSF方法在应用于较低层的管理时,由于不容易找到相应目标的CSF及其关键指标,效率可能会比较低

至此,“7.4.2 关键成功因素法”的内容就全部讲解完了。更多内容请看下回。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/380060.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Vue3.0(五):Vue-Router 4.x详解

Vue-Router详解 vue-router教程 认识前端路由 路由实际上是网络工程中的一个术语 在架构一个网络的时候,常用到两个很重要的设备—路由器和交换机路由器实际上就是分配ip地址,并且维护着ip地址与电脑mac地址的映射关系通过映射关系,路由器…

放假--寒假自学版 day1(补2.5)

fread 函数: 今日练习 C语言面试题5道~ 1. static 有什么用途?(请至少说明两种) 1) 限制变量的作用域 2) 设置变量的存储域 2. 引用与指针有什么区别? 1) 引用必须被初始化,指针不必。 2) 引用初始…

数据结构与算法-链表(力扣附链接)

之前我们对C语言进行了一定的学习,有了一些基础之后,我们就可以学习一些比较基础的数据结构算法题了。这部分的知识对于我们编程的深入学习非常有用,对于一些基本的算法,我们学习之后,就可以参加一些编程比赛了&#x…

java基础(2) 面向对象编程-java核心类

面向对象 面向对象对应的就是面向过程, 面向过程就是一步一步去操作,你需要知道每一步的步骤。 面向对象的编程以对象为核心,通过定义类描述实体及其行为,并且支持继承、封装和多态等特性 面向对象基础 面向对象编程&#xff0…

吉他学习:识谱,认识节奏,视唱节奏,节拍器的使用

第九课 识谱https://m.lizhiweike.com/lecture2/29362692 第十课 基础乐理(二)——节奏篇https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor?spm=1011.2124.3001.6192

CPU和GPU有什么区别,玩游戏哪个更重要?

大家好!今天我们要聊的话题是CPU和GPU,它们在电脑中扮演着重要的角色,虽然看起来只是两个简单的缩写,但它们的功能和影响是截然不同的! 那么,究竟CPU和GPU有什么区别呢?在玩游戏时,…

OCP使用web console创建和构建应用

文章目录 环境登录创建project赋予查看权限部署第一个image检查pod扩展应用 部署一个Python应用连接数据库创建secret加载数据并显示国家公园地图 清理参考 环境 RHEL 9.3Red Hat OpenShift Local 2.32 登录 在 crc start 启动crc时,可以看到: .....…

寒假作业2024.2.6

1.现有无序序列数组为23,24,12,5,33,5347&#xff0c;请使用以下排序实现编程 函数1:请使用冒泡排序实现升序排序 函数2:请使用简单选择排序实现升序排序 函数3:请使用直接插入排序实现升序排序 函数4:请使用插入排序实现升序排序 #include <stdio.h> #include <stdl…

机器学习11-前馈神经网络识别手写数字1.0

在这个示例中&#xff0c;使用的神经网络是一个简单的全连接前馈神经网络&#xff0c;也称为多层感知器&#xff08;Multilayer Perceptron&#xff0c;MLP&#xff09;。这个神经网络由几个关键组件构成&#xff1a; 1. 输入层 输入层接收输入数据&#xff0c;这里是一个 28x…

空气质量预测 | Matlab实现基于SVR支持向量机回归的空气质量预测模型

文章目录 效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览 文章概述 政府机构使用空气质量指数 (AQI) 向公众传达当前空气污染程度或预测空气污染程度。 随着 AQI 的上升,公共卫生风险也会增加。 不同国家有自己的空气质量指数,对应不同国家的空气质量标准。 基于支持向量机(Su…

真正免费的文件恢复软件easyrecovery2024中文版

easyrecovery数据恢复软件是一款广受好评的数据恢复工具&#xff0c;它能够有效地帮助用户恢复各种类型的文件。无论是照片、视频、音乐还是文档&#xff0c;都能轻松地找回这些重要文件。操作安全、用户可自主操作的数据恢复方案&#xff0c;它支持从各种各样的存储介质恢复删…

备战蓝桥杯---动态规划之背包问题引入

先看一个背包问题的简单版&#xff1a; 如果我们暴力枚举可能会超时。 但我们想一想&#xff0c;我们其实不关心怎么放&#xff0c;我们关心的是放后剩下的体积。 用可行性描述即可。 于是我们令f[i][j]表示前i个物品能否放满体积为j的背包。 f[i][j]f[i-1][j]||f[i-1][j-v…

Mysql为什么使用B+Tree作为索引结构

B树和B树 一般来说&#xff0c;数据库的存储引擎都是采用B树或者B树来实现索引的存储。首先来看B树&#xff0c;如图所示&#xff1a; B树是一种多路平衡树&#xff0c;用这种存储结构来存储大量数据&#xff0c;它的整个高度会相比二叉树来说&#xff0c;会矮很多。 而对于数…

【Spring源码解读!底层原理高级进阶】【上】探寻Spring内部:BeanFactory和ApplicationContext实现原理揭秘✨

&#x1f389;&#x1f389;欢迎光临&#x1f389;&#x1f389; &#x1f3c5;我是苏泽&#xff0c;一位对技术充满热情的探索者和分享者。&#x1f680;&#x1f680; &#x1f31f;特别推荐给大家我的最新专栏《Spring 狂野之旅&#xff1a;底层原理高级进阶》 &#x1f680…

C#上位机与三菱PLC的通信05--MC协议之QnA-3E报文解析

1、MC协议回顾 MC是公开协议 &#xff0c;所有报文格式都是有标准 &#xff0c;MC协议可以在串口通信&#xff0c;也可以在以太网通信 串口&#xff1a;1C、2C、3C、4C 网口&#xff1a;4E、3E、1E A-1E是三菱PLC通信协议中最早的一种&#xff0c;它是一种基于二进制通信协…

windows10安装配置nvm以达到切换nodejs的目的

前言 各种各样的项目&#xff0c;各种node环境&#xff0c;还有node_modules这个庞然大物。。想想都觉得恐怖。 所以现在有了&#xff1a;nvm-切换node环境&#xff0c;pnpm–解决重复下载同样类库的问题。 下面将就如何在win10下配置进行说明 nvm下载配置 nvm的github下载地…

Flink从入门到实践(三):数据实时采集 - Flink MySQL CDC

文章目录 系列文章索引一、概述1、版本匹配2、导包 二、编码实现1、基本使用2、更多配置3、自定义序列化器4、Flink SQL方式 三、踩坑1、The MySQL server has a timezone offset (0 seconds ahead of UTC) which does not match the configured timezone Asia/Shanghai. 参考资…

kmeans聚类选择最优K值python实现

Kmeans算法中K值的确定是很重要的。 下面利用python中sklearn模块进行数据聚类的K值选择 数据集自制数据集&#xff0c;格式如下&#xff1a; 维度为3。 ①手肘法 手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors&#xff0c;误差平方和)&#xff0c; 其中&#xff0c;Ci是第…

微调LLM或使用RAG,开发RAG管道的12个痛点

论文地址&#xff1a;archive.is/bNbZo Pain Point 1: Missing Content 内容缺失 Pain Point 2: Missed the Top Ranked Documents 错过排名靠前的文档 Pain Point 3: Not in Context — Consolidation Strategy Limitations 不在上下文中 — 整合战略的局限性 Pain Point …

免费生成ios证书的方法(无需mac电脑)

使用hbuilderx的uniapp框架开发移动端程序很方便&#xff0c;可以很方便地开发出移动端的小程序和app。但是打包ios版本的app的时候却很麻烦&#xff0c;官方提供的教程需要使用mac电脑来生成证书&#xff0c;但是mac电脑却不便宜&#xff0c;一般的型号都差不多上万。 因此&a…
最新文章