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出版者:高等教育出版社

作者:徐维祥刘旭敏

出品人:

页数:313

译者:

出版时间:2003-9

价格:25.40元

装帧:

isbn号码:9787040133233

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• SQL
• 数据库应用
• 数据管理
• 数据库基础
• 教程
• 计算机科学
• 信息技术
• 高等教育
• 实践应用

《信息系统项目管理实务与案例精讲》简介 一、本书定位与目标读者 本书《信息系统项目管理实务与案例精讲》（以下简称“本书”）旨在为信息技术（IT）行业从业人员，特别是项目经理、项目协调员、项目团队成员以及希望系统学习项目管理知识的在校高年级学生和转岗人员，提供一套全面、深入且高度实战化的项目管理知识体系。 本书并非侧重于数据库的理论构建、SQL语言的精炼或数据存储结构的优化，它完全聚焦于信息系统从规划到收尾的全生命周期管理。我们关注的焦点是如何有效地组织资源、控制风险、管理干系人期望，并最终交付符合业务需求的、高质量的IT项目成果。 二、内容架构与核心特色 本书的整体结构严格遵循国际公认的项目管理知识体系（如PMI的PMBOK®指南）的五大过程组和十大知识领域，但我们采用了更贴近中国本土IT企业项目实践的组织方式进行编排，并加入了大量的本土化案例分析。 （一）核心知识体系的覆盖深度 本书的知识体系覆盖了以下关键领域，这些内容与“数据库应用基础教程”中讲解的数据模型设计、关系代数、事务处理等核心技术内容截然不同： 1. 项目启动与规划（奠基阶段）： 范围管理实务： 详细阐述如何进行需求访谈、需求确认，如何构建工作分解结构（WBS），特别是WBS在软件和系统集成项目中的分解技巧，与数据库范式划分无直接关联。 进度管理精要： 重点介绍关键路径法（CPM）、计划评审技术（PERT）在软件开发周期中的应用，如何使用甘特图和网络图进行进度跟踪，以及敏捷迭代中的时间盒管理，这与设计高效查询语句并非同一范畴。 成本管理与预算控制： 讲解挣值管理（EVM）的应用，如何制定项目预算基线，以及对成本偏差的分析，这与计算数据库系统的存储空间是两个独立的管理维度。 2. 项目执行与监控（实施阶段）： 质量管理策略： 侧重于过程质量和产品质量的保证体系，包括质量标准建立、审计、以及缺陷跟踪流程的建立，而不是数据库的完整性约束或并发控制机制的实现。 风险管理操作： 深入讲解风险识别技术（如德尔菲法、头脑风暴）、风险应对策略（规避、转移、减轻、接受），以及风险登记册的动态维护，这与数据库安全权限设置是风险管理层面而非技术实现层面。 资源管理： 关注人力资源、设备和材料资源的获取、组织和团队建设，如何使用资源平衡技术，这与设计最优的物理数据模型没有交集。 3. 项目收尾与知识沉淀（交付阶段）： 详细介绍了项目验收的流程、合同的收尾、行政和财务的收尾工作，以及最重要的——项目经验教训的总结与归档，确保知识资产的积累，这与数据库备份与恢复策略的编写属于不同的管理流程。 （二）实战化与案例驱动的教学方法 本书最大的特色是其强烈的实战导向。我们摒弃了纯理论的堆砌，而是围绕一系列具有代表性的信息系统项目案例展开讲解： 案例一：企业级ERP系统导入项目——重点分析了大规模组织变革管理、复杂干系人协调以及跨部门流程梳理的挑战。 案例二：移动应用（App）的快速迭代项目——详细剖析了敏捷开发（Scrum/看板）模式下，如何进行短周期规划、每日站会的高效组织以及产品待办列表（Backlog）的精细化管理。 案例三：老旧信息系统的迁移与升级项目——重点探讨了“三无”项目（无文档、无源码、无原厂支持）中的风险识别和数据迁移策略的制定（注意：此处的“数据迁移策略”是指项目管理的策略，而非数据迁移的具体SQL脚本编写或数据清洗流程）。 每个章节后都附带了“项目经理手记”或“常见陷阱分析”，提供即学即用的工具和方法。 三、本书的独特性与市场区隔 本书明确避免与任何基础技术教程（如编程语言、操作系统、网络通信、数据库原理等）产生内容重叠。 本书的关注点是“做项目”的艺术与科学，而非“构建系统”的技术细节。 我们不教授如何编写高效的存储过程，而是教授如何管理编写存储过程的开发人员的工作量和时间表。 我们不讲解如何优化索引以加快查询速度，而是讲解如何评估因查询缓慢导致的项目延期风险及其应对措施。 我们不分析关系模型的优劣，而是分析项目团队中技术分歧如何影响项目决策的制定。 总而言之，《信息系统项目管理实务与案例精讲》是一本面向“管理”和“交付”的指南，它致力于培养信息系统项目成功的组织者、协调者和领导者，使读者能够驾驭复杂多变的项目环境，确保技术成果能够按时、按质、在预算内转化为实际的商业价值。本书是通往专业项目管理领域不可或缺的实践桥梁。

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总的来说，这本书给我的感觉是，它试图在一片浮躁的“应用速成”的风潮中，为读者搭建一座通往“体系认知”的桥梁。它的阅读过程是“慢”的，但其带来的思维提升却是“快”的。我尤其欣赏作者在章节末尾设置的那些开放式思考题，它们不像传统教材那样有标准答案，而是引导读者去辩论不同设计哲学之间的优劣。比如，关于反范式化是否在某些特定场景下可以被接受的讨论，书中给出了非常平衡的视角，没有一味地推崇“规范化就是一切”。这体现了作者深厚的行业经验，他知道理论在真实世界的边界在哪里。它成功地做到了“授人以渔”，它没有给我现成的“鱼”，而是给我了一套完整的渔网编织图纸，并详细解释了每根网线的张力应该如何计算。对于那些已经在使用数据库但对性能调优和数据结构设计感到瓶颈的工程师来说，这本书就像是一次深度的内省和校准，它能帮你找出那些隐藏在日常操作之下的思维盲点，让你的每一个`SELECT`语句，都带着对数据世界更深层次的敬畏。

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我花了将近一个星期的时间才大致读完这本书的前半部分，坦白讲，阅读体验称不上是“流畅愉悦”。它的行文风格非常严谨，甚至可以说有些过于学术化了，每一个句子都像经过了精确的计量，不容许任何歧义的产生。对于那些期待通过快速扫读或图文并茂的方式来掌握知识的读者来说，这本书无疑会是一场耐心的考验。我个人在处理那些涉及到集合论基础和关系模型转换的部分时，不得不频繁地停下来，在草稿纸上画图、演算。它没有提供大量的即时反馈练习或者随堂小测验来“鼓励”读者，更多的是依赖于读者自身的思考深度去消化这些信息。这迫使我不得不将注意力从表面的操作层面，提升到对数据结构本质的洞察。这本书的优点和缺点都非常鲜明：优点是其理论的深度和广度无可挑剔，构建的知识体系极其扎实；缺点就是它的门槛相对较高，对于刚接触数据库概念的新手来说，可能会觉得有些高冷和不易亲近。它更像是为那些已经有一定编程或逻辑基础，想要“知其所以然”的学习者准备的“内功心法”，而不是一本速成宝典。如果你只是想快速学会写几条SQL语句，这本书可能不是你的首选，但如果你想成为一个真正理解数据世界的架构师，那么这份“厚重”是值得沉淀的。

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这本书，坦白说，拿到手里时我其实是有点失望的。封面设计得非常朴实，甚至可以说是有些过时了，完全没有现在市场上那些花里胡哨的教材那种吸引眼球的特质。我本以为它会是一本老掉牙的、充斥着过时概念的资料集，毕竟现在技术更新迭代的速度太快了，谁知道一本“基础教程”还能讲出什么新意？然而，当我翻开第一章，尝试理解那些关于关系代数和范式理论的阐述时，我发现事情并非我想象的那样简单。作者似乎有一种魔力，能把那些听起来枯燥乏味的理论，用一种近乎诗意的、充满逻辑美感的方式娓娓道来。它没有急着去堆砌最新的框架或语言特性，而是将底层逻辑的构建描述得异常清晰。那种感觉就像是，你不是在学习一门技术，而是在学习一种思考世界、组织信息的方法论。如果说市面上大部分教材都在教你如何使用工具，那么这本书更像是让你理解工具为什么会那样运作的原理。特别是关于数据完整性约束那几章，那种对一致性和可靠性的执着探讨，让我这个习惯了“快速原型”的实践者，重新审视了“稳定”二字的重量。这本书的价值，不在于它能让你立刻写出一个惊天动地的应用，而在于它能让你在未来任何时候面对任何新技术时，都能找到一个坚实的立足点，不至于随波逐流。

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我必须承认，这本书在语言风格上的克制与内敛，反而成就了它的永恒性。我注意到，书中几乎没有引用任何特定厂商的专有技术术语，比如Oracle的PL/SQL、SQL Server的T-SQL，或者MySQL特有的函数。这使得这本书的内容具有极强的跨平台和跨时代的意义。当市场上充斥着针对最新版本数据库的速查手册时，这本书却专注于SQL的标准语义、数据模型的基本公理，以及关系代数在实际应用中的映射。这让我感到非常安心，因为我知道，无论未来十年数据库技术如何演变，只要“关系”这个概念存在，这本书里的核心原理就依然有效。我用它来对照学习我目前正在使用的云原生数据库，赫然发现许多看似“新颖”的特性，其底层逻辑都可以追溯到书中对关系完整性的基础论述上。唯一的遗憾可能在于，对于那些希望立即上手进行数据库管理的读者，这本书提供的直接操作指导相对较少，它更像是一本理论指导手册，而不是一本操作手册。但正是这种对基础的坚守，才让它在信息洪流中保持了清晰的航向。

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这本书的编排结构给我留下了极其深刻的印象，它采取了一种螺旋上升的学习路径，而不是线性的知识堆砌。我特别欣赏它在介绍完基本概念之后，是如何巧妙地将这些概念融入到复杂的场景分析中的。例如，在讨论索引优化时，它并没有简单地罗列B树或哈希表的结构，而是通过一系列精心设计的案例，展示了不同数据访问模式下，选择不同存储结构所带来的性能天平的倾斜。更值得称道的是，作者在讨论“事务”的隔离级别时，那种对并发控制混乱场景的描绘，简直让人不寒而栗，清晰地展示了为什么我们需要ACID这四个看似老旧的属性。这本书的案例选取非常巧妙，它们不是那种脱离实际的教科书式例子，而是贴近企业级应用中常见的数据一致性难题。读完之后，我发现自己看问题的角度变了——不再只是关注代码的执行效率，而是开始权衡数据读写的最终一致性和业务需求的平衡点。这种思维方式的转变，对于一个常年处于高压开发环境中的人来说，是极其宝贵的财富。它教会我，任何“优化”都是一种妥协，而理解妥协的代价，才是专业性的体现。

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