Information Management

Information Management pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Abbe Pub Assn of Washington Dc
作者:Abbe Research Division
出品人:
页数:200
译者:
出版时间:
价格:59.95
装帧:HRD
isbn号码:9780788334344
丛书系列:
图书标签:
  • 信息管理
  • 知识管理
  • 数据管理
  • 信息技术
  • 商业智能
  • 数据库
  • 信息系统
  • 数字化转型
  • 决策支持系统
  • 信息安全
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具体描述

《信息管理》一书,顾名思义,聚焦于组织如何有效地获取、处理、存储、分发和利用其信息资产,以支持决策制定、提高运营效率、增强竞争力并实现战略目标。本书深入探讨了信息管理的核心原则、关键实践以及新兴趋势,为读者提供了一个全面而系统的框架,帮助他们在日益复杂和信息爆炸的时代驾驭信息洪流。 本书首先从理论层面梳理了信息管理的基石,包括信息资源的价值、信息生命周期管理、信息质量的重要性以及信息安全与隐私保护的必要性。它阐释了信息不仅仅是数据,更是组织的核心资产,其有效管理直接关系到组织的生存和发展。通过对信息生命周期各个阶段的剖析,从信息的产生、收集、处理、存储,到使用、共享、归档乃至销毁,本书提供了一个贯穿始终的管理视角。此外,本书还强调了信息质量的“ Garbage In, Garbage Out”(输入的垃圾,输出的垃圾)原则,详细介绍了数据清洗、验证、标准化等技术,以及如何建立有效的质量控制机制,确保信息的准确性、完整性、一致性和及时性。信息安全与隐私保护作为现代信息管理不可或缺的组成部分,本书也进行了深入的讨论,涵盖了网络安全、数据加密、访问控制、风险评估以及合规性要求等方面,旨在帮助组织建立坚固的信息安全屏障。 在实践层面,本书详细介绍了组织在信息管理过程中可能面临的挑战以及相应的解决方案。其中,信息架构的设计与实施是关键一环。本书探讨了如何构建灵活、可扩展的信息架构,以支持多样化的业务需求和技术变革。它深入讲解了数据建模、数据库设计、数据仓库、数据湖等概念,并介绍了不同类型的信息系统,如企业资源规划(ERP)、客户关系管理(CRM)、供应链管理(SCM)系统,以及它们在信息集成和流程自动化方面的作用。同时,本书也关注了信息检索与访问的效率问题,介绍了搜索引擎技术、元数据管理、知识图谱等,旨在帮助用户快速、准确地找到所需信息。 本书的一大亮点在于对信息分析与利用的深入阐述。在数据驱动成为时代主题的背景下,本书详细介绍了数据挖掘、商业智能(BI)、大数据分析等技术,以及如何将这些技术应用于业务决策、市场预测、风险评估和创新发展。它不仅关注技术层面,更强调如何将分析结果转化为可执行的洞察,并融入到组织的日常运营和战略规划中。本书还探讨了知识管理在信息管理中的作用,介绍了知识获取、组织、共享和创新的方法,以及如何构建支持知识流动的文化和技术环境,从而最大化组织的信息价值。 此外,本书也紧跟信息管理领域的前沿发展,探讨了人工智能(AI)、机器学习、物联网(IoT)、区块链等新兴技术对信息管理带来的深刻影响。它分析了AI在自动化信息处理、智能分析、预测建模等方面的潜力,以及IoT如何生成海量实时数据,对信息存储和处理能力提出更高要求,而区块链技术则为信息的可追溯性、安全性和去中心化管理提供了新的解决方案。本书鼓励读者思考如何将这些前沿技术融入到现有的信息管理体系中,以提升组织的创新能力和市场竞争力。 最后,本书还强调了信息管理与组织战略的紧密结合。它阐释了信息管理如何支撑组织实现其战略目标,包括提升客户满意度、优化运营流程、降低成本、推动产品和服务创新,以及应对市场变化和竞争压力。本书鼓励读者将信息管理视为一种战略性的能力,并将其融入到组织的整体战略规划和实施过程中。 总而言之,《信息管理》是一本内容详实、理论与实践并重、前瞻性强的著作。它不仅为读者提供了理解和掌握信息管理基本原理的坚实基础,更指明了在快速发展的技术和商业环境中,如何有效地管理和利用信息资产,从而为组织创造持续的竞争优势。本书适合各类组织的信息管理人员、IT专业人士、业务决策者以及对信息管理领域感兴趣的读者。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的叙事风格非常学术化,几乎是教科书式的堆砌,但奇怪的是,它似乎在刻意回避任何具体、生动的商业案例,这使得理论的落地性大打折扣。例如,在讨论“信息安全风险评估”时,作者提供了一个极其复杂和抽象的模型,充满了希腊字母和矩阵运算,却从未用一个真实的金融机构或制造企业的例子来阐释这个模型的应用场景,更别提如何解读模型输出的结果了。我尝试将书中的某些管理框架与我正在参与的供应链优化项目进行比对,结果发现,书中的信息流模型是单向且线性的,完全无法解释现代供应链中那种实时、多方交互的复杂信息网络。阅读过程中,我多次感到需要查阅外部资料来理解作者所引用的某个概念的实际含义,这无疑打断了阅读的流畅性。更令人费解的是,书中的语言风格在不同章节间变化极大,有时突然变得极其口语化,插入一些不必要的个人见解,而下个章节又瞬间切换回晦涩难懂的学术腔调,这种不一致性让读者难以保持专注。总的来说,它像是一份拼凑起来的讲义合集,缺乏一位经验丰富的编辑来统一其语调和深度,导致信息传递的效率极低,让人感到挫败。

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从读者的角度来看,这本书在结构安排上存在一个致命的缺陷:它似乎将所有内容都视为同等重要,缺乏有效的主次划分和重点突出。全书的篇幅冗长,但真正具有洞察力的部分却寥寥无几,很多篇幅被用来解释一些在信息管理领域已经被广泛接受的基础前提,这对于有一定行业背景的读者来说,是一种时间的巨大浪费。举例来说,关于“数据标准化”的讨论,用了近五十页的篇幅来论证其必要性,却只是泛泛而谈,没有深入到任何一种主流数据标准(如XML、JSON或特定行业标准)的优劣对比和实际部署难点。我一直在寻找关于“信息治理”框架构建的实操指南,例如如何平衡业务部门的需求与IT部门的管控能力,以及如何建立有效的跨部门信息委员会。然而,这本书只是提供了一个高屋建瓴的定义,然后就转向了对“信息文化建设”这种更偏向于人力资源管理领域的话题。这种主题的跳跃和深度的不足,使得这本书更像是一份概述性的入门读物,而不是一本能深入指导实践的专业参考书。我不得不承认,我带着很高的期待翻开它,但最终得到的,只是一本内容庞杂、重点分散的“大而全”的资料汇编。

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我花了整整一个下午的时间来消化这本书的几个核心章节,说实话,内容深度令人堪忧,而且论述的侧重点非常偏离我所期待的主题。我本以为会读到一些关于信息系统架构设计或者企业资源规划(ERP)实施中的数据集成挑战,但这本书似乎对这些技术实现细节毫无兴趣。它更像是在宏观层面探讨“信息”本身的哲学意义,比如信息的价值如何衡量,以及组织内部信息流动的伦理边界。书中花了大量的篇幅去探讨“信息素养”的培养,将其提升到了公民教育的高度,这固然重要,但对于一个在科技行业工作、需要解决实际管理问题的专业人士而言,这些理论显得过于虚无缥缈。举个例子,书中用了一章来讨论“信息时代的知识产权保护”,内容引用了大量过时的法律条文和案例,几乎没有提及数字版权管理(DRM)技术或者区块链在溯源方面的应用潜力。整个阅读过程充满了“应该怎么样”的规范性论述,却鲜少出现“如何做到”的实操指导。我感觉作者的知识体系停留在上个世纪末期,对于当前信息管理中最为棘手的几个热点——比如非结构化数据的有效挖掘、跨平台数据迁移的复杂性——完全没有触及。读完后,我最大的收获是理解了信息管理在理论上的某些基础概念,但如果要让我用书里的知识去指导我的日常工作,恐怕会寸步难行,感觉像是学了一套精美的古代礼仪,却不知道如何使用现代通讯工具。

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这本书的书名是《信息管理》,但我手头这本的封面设计和内容简直让我摸不着头脑。首先,从装帧上看,它采用了一种极其复古的硬壳装订,颜色是那种陈旧的墨绿色,烫金的书名看起来像是八十年代的产物,完全没有现代信息技术书籍应有的那种简洁、高效和前卫感。更别提内页的纸张了,厚重得像字典,排版也极其拥挤,大量的纯文本段落堆砌在一起,几乎看不到任何图表、流程图或者现代化的案例分析。我翻开目录,期望看到关于大数据、云计算、数据治理或者数字化转型的章节,结果映入眼帘的却是“档案的生命周期管理”、“文件归档的法定要求”以及“传统图书馆学的最新发展”。这让我严重怀疑我买的是一本信息管理史的教科书,而不是一本关于如何应对当前信息爆炸时代的实用指南。阅读体验简直是一场与时间的赛跑,每读完一页,都得花大力气才能把注意力重新拉回到眼前的文字上,生怕错过什么晦涩难懂的术语定义。这本书似乎对信息技术的前沿浪潮视而不见,固守着一套陈旧的、侧重于物理载体和流程控制的理论框架,对于一个渴望了解如何利用新技术优化决策、提升效率的读者来说,这简直是一场视觉和知识的双重折磨。我花了大量时间试图在其中寻找一丝与现代企业信息化沾边的内容,但最终失望地发现,它更像是一部关于如何妥善保存纸质卷宗的工具书,而不是一本面向未来的信息战略手册。

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这本书的视角显得异常保守和内向,完全没有体现出信息管理作为驱动业务变革的核心引擎的现代职能。它似乎将信息管理严格限定在“内部流程的文档化和存档”这一狭窄的范畴内,而完全忽略了信息技术如何被用来开拓新的市场、创造新的商业模式。我本来希望能看到关于如何利用信息系统进行客户关系管理(CRM)的深度分析,或者如何通过数据分析来预测市场趋势,从而指导产品开发。但这本书里,关于“客户信息”的讨论仅限于如何合规地存储客户的联系方式和交易记录,其视角完全停留在合规和安全层面,缺乏任何前瞻性思维。更让我感到气馁的是,书中对新兴技术如人工智能(AI)和机器学习(ML)在信息提取和决策支持中的作用,仅仅是一笔带过,用一句“未来可能会有应用”就搪塞了过去。这使得这本书的参考价值大打铙不如那些专注于特定技术应用的书籍。它像是一份被时间冻结的指南,只能告诉我们如何管理过去产生的信息,却无法为我们面对未来的海量、动态信息流提供任何有效的工具和思路。阅读这本书,更像是回顾历史,而不是规划未来。

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