一：冲出“孤岛”走向规划

什么是信息资源规划？如何理解信息资源规划？如何进行信息资源规划？这一领域理论与实践的主要提出和倡导者——中国系统工程学会信息系统工程专业委员会副主任委员、大连海事大学计算机科学与技术学院高复先教授在今春出版了《信息资源规划——信息化建设基础工程》一书，被读者争相购买。由于近日召开的国家信息化领导小组第二次会议讨论通过了《国民经济和社会信息化专项规划》，中央有关领导强调“信息化建设，必须以规划为指导”，本刊特别邀请了高复先教授结合多年主持大型信息系统开发工作的实践经验，针对企业发展的现状和实际需求，撰写专稿，开设“信息资源规划系列讲座”，既为书的浓缩和精华，也是新的补充和与读者的交流。本期为该讲座的第一期——

从信息孤岛谈起

某供电企业的内部网早已开通，计算机应用已经“遍地开花”：用电营业、生产技术、客户服务、计量、安装等部门都各有多个独立运行的计算机应用系统或模块。这些系统或模块，有上级部门下发推广的，也有自行开发或引进的。虽然它们在供电生产经营中发挥了一定的作用，但业务人员越来越感到不好用。例如，电表更换业务，需要报装部门先录完用户名、地址等旧电表参数，打印出报表后，送到计量部门录入新电表参数，再拿回报装部门录入安装数据。这种应用的孤岛，主要由于其应用底层没有一个可以很好扩展的基于网络的共享数据库。其实，如果在网络中建立报装和计量这两个应用的共享数据库——集用户名、地址、旧电表参数、新电表参数于一体，实现异地存取，报装和计量部门两个“孤岛”也就因快捷的信息流动而消失了。

这样的事例不胜枚举。在大的方面，如据国家信息中心专家研究，一个时期国内出现的一些骗汇、逃汇现象，也与我国有关经济管理部门的管理信息系统和企业注册信息系统之间存在信息沟通与共享难的问题密切相关。透过这些例子，可以很容易地理解，信息孤岛的危害在于应用和系统之间无法实现信息资源共享、无法真正做到信息资源的充分利用，而由此导致的更深层的问题是，建立在数据信息基础之上的信息化大厦也难以稳固。

国务院信息化工作办公室赵小凡副司长认为，我国自1993年推进国民经济和社会信息化以来，取得了明显的成绩，但是信息资源开发利用一直是我国信息化的薄弱环节。我国已经总结出符合中国国情的国家信息化体系六个要素：信息技术应用、信息资源、信息网络、信息技术和产业、信息化人才、信息化政策法规和标准规范。其中，信息资源的开发利用是国家信息化建设取得实效的关键。为此，将信息资源开发和利用放在核心地位，是我国推进信息化的一大特点和重要任务。

IRP是理论也是工具

之所以信息资源开发利用薄弱，形成众多信息孤岛，一方面由于信息化技术发展的阶段性，加上人们追求“实用快上”的目标，很难统一考虑数据标准或信息共享问题，往往围绕单项业务开发、引进孤立的应用程序，导致“信息孤岛”的不断产生。另一方面的原因是，存在认识误区和观念陈旧：“重硬轻软，重网络轻数据”，小农经济的部门封闭、信息私有的狭隘观念，使一些人不重视数据资源的开发和共享。还有一点需要了解的，当企业和部门的系统及应用越来越复杂，并深感孤岛的阻碍之际，再重新改造现存的数据环境，进行信息资源的规划和挖掘，常常缺乏良好而有效的实践方法和工具。为此，我们结合多年的教学、科研和国家大型项目开发经验，建立和提出了信息资源规划（Information Resource Planning,简称IRP）的理论和整体解决方案。

什么是信息资源规划？简言之，信息资源规划是指对企事业单位或政府部门信息的采集、处理、传输和使用的全面规划。其核心是运用西方国家先进的信息工程和数据管理理论及方法，通过总体数据规划，打好数据管理和资源管理的基础，促进实现集成化的应用开发。

目前，我国众多企业纷纷上马ERP、SCM、CRM等管理软件，其核心是管理好企业内部、外部的生产经营和客户的信息资源。美国信息资源管理学家霍顿（F.W.Horton）和马钱德（D.A.Marchand）等人在上世纪80年代初就指出：信息资源（Information Resources）与人、财、物资源一样，都是企业的重要资源，因此，应该像管理其他资源那样管理信息资源；搞好信息资源管理的目的是通过企业内外信息流的畅通和信息资源的有效利用，来提高企业的效益和竞争力。显然，搞好企业信息资源管理的前提是，首先搞好信息资源规划。以制造业为例，不论产品设计、材料配件采购、加工制造和总装，还是销售和客户服务等等过程，无不充满着信息的产生、流通和运用。要使每个部门内部，部门之间，部门与外部单位的频繁、复杂的信息流畅通，充分发挥信息资源的作用，不进行统一的、全面的规划是不可能的。因此，从某种意义上说，信息资源规划从根本上解决“信息孤岛”问题。企业在实施ERP等管理软件时，IRP先行,将为系统最终成功应用奠定扎实的基础。

从实践方面，信息资源规划作为工程技术，包括需求分析、系统建模、支持工具等内容。进行IRP的过程就是企业梳理业务流程，搞清信息需求，建立企业信息标准和信息系统模型；用这些标准和模型来衡量现有的信息系统及各种应用，符合的就继承并加以整合提升，不符合的就进行改造优化、选购或重新开发。这些内容，将在后续的讲座中细谈。

“信息孤岛”的产生带有一定的必然性，并不可怕；可怕的是总停留在初级阶段而不去解决“信息孤岛”问题，还让新的“信息孤岛”继续出现。许多单位的数据库混乱状况与其一流的网络-计算机环境极不相称，这不仅造成系统投资的极大浪费，而且使信息化建设总也跨不上新的台阶。现在已经到了补好信息资源规划这一课的时候了。不补好这个课，企业信息化将越来越成为无本之木，实现跨越式发展也会成为一句空话。

二：规划的学问

目前，无论政府部门还是企事业单位的信息化工作领导、信息中心负责人(CIO)和信息化建设骨干们，都已经普遍认识到信息化建设是复杂的社会-技术系统工程，要获得成功，首先就要做好总体规划。但是，有些单位的总体规划从调研到讨论制订、到项目审批通过，再到最终实施，常常几年过去了，需求发生变化，技术设备也已更新换代，规划显然已经“过时”，没有充分发挥到其应有的作用。作为信息资源规划系列讲座第二期，高复先教授将谈谈到底如何制订信息化建设的总体规划？它与一般的社会系统工程、技术系统工程的总体规划相比较有怎样的特殊性？十几年来管理信息系统（MIS）的总体规划和近几年信息化建设的总体规划工作，又有怎样的经验和教训可以汲取？
走出“总体规划误区”

长期以来，不少企业在进行MIS开发时注意了总体规划工作，但是没有抓住重点，结果使总体规划没有发挥所预想的作用。例如，20世纪80年代中后期，一些企业把“总体规划”搞成了计算机选型规划，费了不少功夫做完计算机系统的选型论证，“总体规划”也就算搞完了；90年代初中期，他们把“总体规划”搞成了局域网配置与设备选型规划；90年代后期至今，企业网配置方案的论证，成为“总体规划”的主要内容，这样的规划，难免随着项目建设审批等时间的延滞而“落伍”。此外，还有一个被忽视的重要问题——很少将总体数据规划列为总体规划的主体。

如何理解总体数据规划？随着新一代网络技术的普遍应用，不少人认为，有了企业网上灵便的Web页面浏览、查询和电子邮件传递信息，就解决了企业内外的信息流问题，就不需要搞什么总体数据规划。其实，不论是企业内各职能区域间的信息交换，还是企业与外部的信息交换，仅靠Web页面和电子邮件等方式是远远不够的。再说，在各处上网填入的查询请求信息，是通过网络传输到网络中心，经过对网络中心数据库的检索，才能以动态Web页面的形式返回。企业内各职能区域间信息流通最快捷的机制是存取共享数据库；企业与外部信息流通最快捷的机制，如果有高性能通信网的支持，也是共享数据库完成数据存取。由此可以看出，要真正实现企业内外信息的流动、共享和应用，需要面对的最基本、最重要的问题——通过总体数据规划建立起结构稳定、信息丰富、更新及时的共享数据库。

总体数据规划的实质，就是运用信息组织技术，将企业多年来所积累的结构不合理、数据冗余混乱的“数据库”进行规范化的重组织工作，从而取消或极大地减少数据接口，实现基于高档次数据环境的系统集成。而信息化建设的总体规划应该把总体数据规划列为重点内容。而且，我们还要强调，高档次的数据环境是建立在全企业信息资源管理基础标准之上的，既要搞好总体数据规划，又要建立信息资源管理基础标准，这就是我们所说的信息资源规划。

面对两个“老大难”问题

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。

信息化建设中的一个长期解决不好的“老大难”问题，就是用户讲不清需求，分析人员所做的“需求分析”并不能真正反映用户的需求。信息资源规划强调将需求分析与系统建模紧密结合起来——需求分析是系统建模的准备，系统建模是用户需求的定型和规范化表达。我们在进行企业信息资源规划的时候，首先要根据企业的生产经营工作内容（而不是按照现行的机构部门）划分出一些“职能域”；然后由业务人员和分析人员组成的一些小组，分别对各个职能域进行业务流和数据流的调研分析；进而建立企业信息系统的功能模型和数据模型，作为整个信息化建设的逻辑框架。在做业务流分析的时候，要注意识别主要业务过程，研究新的管理模式，即与企业改革和管理创新相结合。在做数据流分析的时候，要调研分析职能域之间、职能域内部、职能域与外单位间的数据流，而且要做出流量的估算。只有经过这样过细的调研分析，才能进行科学的综合，得出模型化的认识，使企业领导、业务人员和分析人员在信息化建设“要做什么”的问题上达成共识。

信息化建设中的另一个“老大难”问题，是缺乏数据标准化管理。首先是数据定义和编码没有统一标准，不同的程序员、或者同一个程序员在不同的时期，对同一个数据对象起了很多不同的名称，诸如“设备代码”、“设备号”、“设备编号”等等，这种冗余混乱，会从基础上把系统搞乱。如果一个城市的电话号码没有统一的标准，那就不会有拨号的自动交换，只好回到早期接线员时代。企业信息系统中充斥着这些混乱的数据，肯定不会支持管理的科学化。问题是，什么时候开始数据的标准化管理呢？行之有效的办法，就是在信息资源规划的过程中开始进行数据标准化管理工作。我们可以结合数据流的调研分析，做好基础的数据标准化工作，进而落实到数据库的结构标准化。

做好信息资源规划工作的意义在于：

1、帮助理清并规范表达用户需求，落实“应用主导”。贯彻信息化建设的“应用主导”方针，前提是要摸准用户需求。只有正规的信息资源规划，才能通过分析和建模真正反映用户的需求。

2、整合信息资源，消除“信息孤岛”，实现应用系统集成。“信息孤岛”产生的技术原因，是缺乏信息资源管理基础标准；信息资源规划过程就是开始建立数据标准的过程，从而为整合信息资源，实现应用系统集成奠定坚实的基础。

3、指导SCM、ERP、CRM等应用软件的选型并保证成功实施。企业通过信息资源规划“建立两种模型和一套标准”，就有了应用软件选型与实施的主动权，否则，虽然经过管理咨询、多方考察和论证，由于自己心中无“数”，容易犯“削足适履”错误。

两类人员密切合作

传统的“总体规划”还有一个很大的问题，就是认为开发信息系统的总体规划是纯技术工作，完全由计算机技术人员完成，业务人员基本上不沾边。实际上正规的信息资源规划要求业务人员、特别是中高层管理人员参加，只有他们才对业务流和数据流的问题有发言权，由他们提出的系统功能和信息服务的要求，才具有系统开发的推动力。但是，业务人员需要分析人员的帮助，以便准确、清楚地表述需求；分析人员需要向业务人员学习，深入了解业务运作机理和管理经验，以利于创造性地进行需求分析和系统建模。实际上，上述信息资源规划的主要工作，都是在两类人员的密切合作下完成的。

信息资源规划工作包括对大量复杂资料进行分析整理，尤其是在众多人员分小组进行的过程中，需要保持定义与理解的一致性。因此，在技术层面上，业务人员与分析人员有效地相互沟通还需要有软件工具的支持。这种工具将信息资源规划的标准、规范和方法“固化”到软件里，使用工具就会引导规划人员去执行标准，建立规范化的技术文档。（注：下期讲座将着重谈谈如何建立信息资源管理标准的问题。）

三：规划之源－－基础标准

一讲我们说信息资源规划（IRP）的工作内容可以概括为“建立两种模型和一套标准”，并且做了简要的介绍。“两种模型”我们将在后几讲进一步讨论，这一讲较具体地介绍“一套标准”——信息资源管理基础标准。需要首先提出的是，现在大家都开始注意到标准化的问题了，也在建立和使用各种标准，但是根据什么理论制定这些标准？信息系统最基础的标准有哪些？建立这些标准的意义有哪些？

标准的认识

信息资源规划（IRP）的基本核心是信息资源管理（IRM）。IRM是20世纪80年代初在美国出现的新概念。作为IRM理论奠基人、研究者和实践者的霍顿及马钱德等人认为：信息资源管理的目标是通过增强企业处理动态和静态条件下内外信息需求的能力来提高管理的效益，即追求“3E”——Efficient（高效）、Effective（实效）和Economical（经济）。企业只有从战略高度开发信息资源、科学合理地管理信息资源、充分有效地利用信息资源，才能在竞争中取胜。而信息资源管理首先需要明确的是数据管理。威廉?德雷尔认为，没有卓有成效的数据管理，就没有成功高效的数据处理，更建立不起来全企业的计算机信息系统；数据管理工作必须从最小的信息单元——数据元素的标准化做起；企业中要设立数据管理部门来集中控制和统一管理数据的定义和结构的规范化，指导协调信息系统开发和使用人员执行标准和规范；数据管理标准化是长期的工作过程，会遇到许多困难，持之以恒才能见到效果。

标准的内容

所谓信息资源管理基础标准，是指那些决定信息系统质量的、因而也是进行信息资源开发利用的最基本的标准。根据前面的理论和我们的研究，总结提出信息资源管理基础标准有：数据元素标准、信息分类编码标准、用户视图标准、概念数据库标准和逻辑数据库标准。

数据元素（Data Elements）是最小的不可再分的信息单位，是一类数据的总称。数据处理系统中的“职工姓名”、“员工姓名”、“职员姓名”等等，如不加以统一，在用汉语拼音表示其标识时就有ZGXM、YGXM、ZYXM等；而其英文标识就可能是EMP－NAME、NAME－OF－EMPLOYEE、EMPLOYEE－NM、EMP－NM等等。如果采用“职工姓名”这个统一标准，其标识为ZGXM或EMP－NM，这就是少数的“核心”数据元素；如果开发人员都这样做，可大幅度减少企业数据处理系统中所使用的数据元素的总数，并可大大简化其结构。数据元素的质量是建立坚实的数据结构基础的关键。在数据元素的创建和命名上做整体的考虑，学习化学元素的性质，就可以把握企业里有限数目的“核心”数据元素，这就需要建立数据元素标准——数据元素命名标准、标识标准和一致性标准。

信息分类编码（Information Classifying and Coding）是标准化的一个领域，已发展成为一门学科，有自身的研究对象、研究内容和研究方法。在工业社会中，信息分类和编码是提高劳动生产率和科学管理水平的重要方法。美国新兴管理学的开创者莫里斯L?库克说：“只有当我们学会了分类和编码，做好简化和标准化工作，才会出现任何真正的科学的管理”。在信息化时代，信息的标准化工作越来越重要，没有标准化就没有信息化，信息分类编码标准是信息标准中的最基础的标准。信息分类就是根据信息内容的属性或特征，将信息按一定的原则和方法进行区分和归类，并建立起一定的分类系统和排列顺序，以便管理和使用信息。信息编码就是在信息分类的基础上，将信息对象（编码对象）赋于有一定规律性的、易于计算机和人识别与处理的符号。应遵照国际标准-国家标准-行业标准-企业标准的序列，建立全企业信息系统所使用的信息分类编码标准。

用户视图（User View）是一些数据元素的集合，它反映了最终用户对数据实体的看法。用户视图是数据在系统外部（而不是内部）的样子，是系统的输入或输出的媒介或手段，常用的用户视图有纸面的（单证、报表等）和电子的（屏幕格式、表单等）。在采用计算机网络化管理的环境中，应该大量减少纸面的用户视图，以电子的用户视图取代。为此，应该建立企业的用户视图标准，确定有哪些用户视图，它们的标识、命名规则和组成结构。

在建立了以上三方面的信息资源管理基础标准的基础上，就可以建立概念数据库标准和逻辑数据库标准了（这两个标准将在后面的讲座中介绍）。

标准的“甜头”

让我们举一实际案例，来说明建立和执行信息资源管理基础标准的意义。

山东海化集团通过两个月的信息资源规划，在分析400多个用户视图的基础上，定义提出了40多个主题数据库、180多个基本表、800多个数据元素和80多个信息分类编码（A、B、C三类）的信息资源管理基础标准体系。其中，海化集团全部国内客户的编码标准是：6位国家行政区划代码加上3位顺序码；全部国外客户的编码标准是：“99”后接3位世界国家地区代码加上4位顺序码；产品编码标准则按大、中、小类分段和顺序编码。这样，“销售数据库”的结构标准如下表所示：

有了这样的数据库，就可以进行各种销售分析了。例如，要分析某一月份在辽宁地区的销售情况，用结构化查询语言（SQL）按“客户代码”的前两位子串“21”就过滤出来了。可见，任何复杂的销售分析，都是建立在这种标准化的数据库之上的，而编程技术并不多。需要特别指出的是，如果一家大型集团公司没有这种统一的、标准化的数据库，分布在国内外众多的销售网点的业务数据，即使有再好的通信网络，数据准确、及时地传输到总部，也是无法实现自动汇总和数据挖掘的。

信息化处于初级阶段的企业一般不抓数据管理工作，到了中级阶段就应该开始注意到数据管理工作了。这里最重要的，就是有计划、有步骤地建立和执行信息资源管理基础标准。这需要注意以下几点：

1.设立专门的数据管理部门来抓数据管理工作。当然，未必需要新设的科、处建制，可以是在信息中心或企管部门中设立的一个专门工作组。数据管理人员要在计算机教育、数据处理经验方面有一定的基础。

2.集中管理各项基础标准。数据管理部门应该控制、指导和协调所有系统开发人员和维护人员使用已建立的基础标准，如果有违背的，要通过技术手段和行政手段加以纠正。

3.充分估计到强化数据管理工作的艰巨性和复杂性。这是与企业深化改革同步的信息化建设，必须克服多种阻力，赢得信息资源管理升档工作的胜利。

建立企业信息资源管理基础标准工作，在发达国家里已有20-30年的历史了，这是工业化的必然过程。我们是在还没有实现工业化的时候搞信息化的，所以，建立基础标准工作就更加困难，阻力更大，对此，企业信息化主管领导要有充分的思想准备，技术骨干要切实掌握有关技术方法、标准规范。

四：营造数据环境

上一讲我们提到的概念数据库标准和逻辑数据库标准，都是指主题数据库（Subject Database）。概念数据库是对业务人员所需要的数据的概括，逻辑数据库是面向分析设计人员的数据结构。为解决企业信息化建设中的“信息孤岛”问题，使采购、设计、生产、销售等部门的数据流畅通，实现信息共享，就需要通过信息资源规划梳理业务流程，治理混乱的数据环境，建立以主题数据库为主体的高档次数据环境，而不是按照各种报表原样建立所谓的“数据库”。

告诉你不仅仅是个名词

我们看一个简单的例子。某单位的工资系统是按录入工资单建立数据库的，职工张华的工资单编号是0104。该单位人事系统是按录入职工档案建数据库的，张华在人事系统中的编号是1122。人事系统要获得张华的工资数据，需要编写接口程序将1122转换成0104，才能正确地检索；反之，工资系统要获得人事系统的数据，需要编写接口程序将0104转换成1122。这样，2个应用系统至少需要2个接口。如果再加上职工培训系统和社会保险系统，共4个应用系统要互相交流数据，就至少需要4×3=12个接口。而企业经营管理中如果有20个大大小小“孤岛式”的应用系统需要相互交流数据，就至少需要20×19=380个接口。这么多的接口很难做完，即使做完所有的接口，整个系统的运行也将是低效和脆弱的。所以，企图通过做接口实现系统集成，从来就是可望而不可及的。

解决这类应用系统集成问题的正确方法是：不按照单证报表原样建立数据库,而是面向业务主题建立数据库，这就是主题数据库。上例中的员工信息是几个应用系统所共用的，应该对企业的所有员工统一编号，有关员工的信息统一组织存储，从而保证信息共享——各应用程序都存取共享的“员工主题数据库”，这就从根本上取消了不必要的接口。这就是说，通过建立主题数据库，简单、科学地实现了应用系统的集成。

发达国家在上世纪70年代中后期至80年代初的信息化初级阶段，遇到过包括“信息孤岛”问题在内的“数据处理危机”问题。詹姆斯?马丁(James Martin)提出的主题数据库概念和有关理论方法为解决这些问题作出了重要的贡献，这对我们具有十分重要的借鉴意义。

真正理解主题数据库

通过了解主题数据库的基本特征，可以更好地理解和建立主题数据库：

主题数据库不是面向单证报表，而是面向业务主题的数据组织存储。例如，企业中需要建立的典型的主题数据库有：产品、客户、零部件、供应商、订货、员工、文件资料、工程规范等。其中，产品、客户、零部件等数据库的结构，是对有关单证、报表的数据项进行分析整理而设计的，不是按单证、报表的原样建立的。这些主题数据库与企业管理中要解决的主要问题相关联，而不是与通常的计算机应用项目相关联。

信息共享(不是信息私有或部门所有)。主题数据库是对各个应用系统“自建自用”的数据库的彻底否定，强调建立各个应用系统“共建共用”的共享数据库。不同应用系统的计算机程序均可调用这些主题数据库，例如，库存管理调用产品、零部件、订货数据库；采购调用零部件、供应商、工程规范数据库等等。

数据一次一处输入系统(不是多次多处输入系统)。主题数据库要求企业各经营管理层次上的数据源进行调研分析，强调数据的就地采集，就地处理、使用和存储，以及必要的传输、汇总和集中存储。同一数据必须一次、一处进入系统，保证其准确性、及时性和完整性，经由网络-计算机-数据库系统，可以多次、多处使用。

由基本表组成。一个主题数据库的科学的数据结构，是由多个达到“基本表” (Base Table)规范的数据实体构成的，这些基本表具有如下的特性：

原子性——基本表中的数据项是数据元素（最小的信息单元）；

演绎性——可由基本表中的数据生成全部输出数据（即这些基本表是精练的，经过计算处理可以产生全部企业管理所需要的报表）；

规范性——基本表中数据满足三范式(3-NF)要求，这是科学的、能满足演绎性要求、并能保证快捷存取的数据结构。

有数据集成才有应用集成

这种主题数据库的建立，需要用到一些科学实用的信息组织技术，更重要的是需要丰富的管理经验和对业务活动的深入了解。因此，需要系统分析人员与熟悉业务的管理人员紧密地合作。

制造业信息化建设的一项重点任务是实现管理控制一体化，这就要求将采购、设计、制造、管理、销售等部门的信息系统集成。而实际上，许多企业在这些部门中有些所谓的信息系统是一些不科学的数据结构和一些程序的堆砌，它们已变成一张难解的、充满冗余矛盾数据存储的复杂大网。由于每个应用所存储、处理的冗余矛盾数据紧紧交织在一起，要修改或扩充这种系统的任何部分，都是十分困难的。尽管人们对系统集成的理论和方法做了许多研究，但很少有人能抓住问题的关键——全企业范围的信息系统集成是一种再造工程，其实质是数据的集成，是数据环境的升档。为此，必须进行全企业的信息资源规划（IRP）。

在信息资源规划方案指导下建设的制造业集成化信息系统的总体逻辑框架如下图所示。其中，用于采购的供应链管理（SCM）、计算机化的设计管理（PDM）、计算机辅助工艺设计（CAPP）、企业资源计划（ERP）和用于销售的客户关系管理（CRM）等应用系统的功能连接，主要机制是存取“材料-部件”、“产品-结构”、“机构-员工”、“供应商”、“客户”等主题数据库。在“孤岛式”的生产计划管理中，产品结构数据、配件材料数据都是由生产计划部门采集输入计算机，再由本部门使用的；而在集成化的生产计划管理中，产品结构数据是由设计部门自动提供的（实际上是产品设计程序创建、维护“产品-结构”主题数据库，而生产计划编制程序读取所需要的产品结构数据），同样，配件材料数据是采购部门自动提供的。正如图中的数据流箭头所表示的，这些应用系统的集成，实质上是通过共建共用“主题数据库”实现的，而不是自建自用那些所谓的“数据库”。

图. 制造业集成化信息系统的总体逻辑框架(部分数据流箭头)