数据分析、机器学习与物联网

IT运维管理系统中，信息化管理体系建设包含哪些内容？

IT运维管理体系要真正发挥效益，避免“为技术而技术”，需要融合人、流程、技术。根据信息化的发展要求，配套的管理措施应包括组织模式、管理制度、管理流程、绩效考核、运维费用、技术支撑等内容。

组织模式：中心从全局的角度定位IT运行维护和服务工作，将中心目前分散进行的各项IT运行维护和服务的工作职能逐渐整合，进行集中统一管理，统一调度IT运行维护和服务的技术力量，并结合中心实际情况和管理需要进行配套的组织机构的设置和逐步完善。第一，成立IT运维管理领导小组。初期可以成立由中心领导和各处（室）负责人组成的IT运维管理协调小组，从总体上负责IT运行维护和运维管理的统一组织协调，监督检查各处室服务质量；将来根据IT运维管理发展，可以成立由部领导、中心领导和业务司局领导组成的信息化治理领导小组。第二，建立面向用户的服务接口。初期以服务台为统一服务接口，不断扩充与完善服务台的功能，统一受理客户的IT服务请求，记录事件和一线解决，对解决不了的较为专业的事件派发给专业的二线技术人员，各相关处室提供二线技术支持，并明确相关技术支持人员及职责；将来逐步建立独立的IT运行维护和服务机构（运维中心），专门负责IT运维和服务工作，合理划分建设与运维的边界，实现建设与运维的分离。第三，设置合理的组织机构。初期保持目前组织机构和职责不变，进一步理顺关系；将来随着信息化发展和管理成熟度的不断提升，逐步建立起完全适应体系运行的IT治理组织机构；

管理制度：管理制度是指IT运行维护和服务工作必须遵循的内部管理规定，用于提高工作的协调性和管理的有效性。借鉴IT运维管理体系国际标准标准ISO20000要求，管理制度分为 “总办法”、“分办法”、 “实施细则或 *** 作指南”和“配套表单”四个层次，见图13－6。

资料来源：中国IT治理研究中心（ITGov），网址：

第一级：制定涵盖中心IT运维管理全过程的总办法《IT运维管理办法》，作为指导IT运维管理工作开展的统领，内容涵盖IT服务全过程的管理控制点和人员管理等核心内容，包括IT运维管理模式、归口管理、组织结构与职责、人员岗位与职责、IT运维管理工作规划与执行、预算保障、绩效评价等方面的管理规定。

第二级：结合IT服务的实际情况，针对管理工作需要而制定的具体管理办法，范围涵盖系统、网络、机房、桌面、设备备品备件及耗材、文档等，明确管理职责与规范 *** 作流程。

第三级：在第二级分办法的基础上，按照精细化管理需要，对某些方面的运行维护工作的具体实施过程与 *** 作程序做出的细化准则或指南。

第四级：配合第一、二、三级制度的执行而配套制定的表单等，用于记录、备案人、物、行为等信息。

管理流程：管理流程是指为达到既定的IT运维管理目的而组织起来的逻辑上相关的有规律性并可重复的活动。借鉴IT运维管理国际最佳实践ITIL，将IT运维管理分为服务支持和服务交付两大部分；

根据中心的管理需要，分阶段建立相关流程。先期建立服务台和事件管理、问题管理、变更

绩效考核：为实现IT服务精细化管理的目标，提高管理制度和管理流程的执行力，绩效考核是非常重要的管理手段；

绩效考核从中心IT运维管理体系的目标出发，按照体系、流程和岗位角色分解，形成

IT运维管理体系关键绩效指标（KPI）－流程KPI－角色岗位KPI”三层相互关联的绩效考核指标体系，见图13－7。

资料来源：中国IT治理研究中心（ITGov），网址：

运维费用：运维费用是IT运维管理体系持续运行的资金保障。随着信息化建设的逐渐深入，信息化工作将逐渐由建设转向以应用为主的运行维护阶段。为保障业务应用系统的有效运行和IT服务质量的提高，实现IT服务精细化管理的目标，为业务提供信息化支撑，科学进行运维费用管理非常重要；

运维费用管理清晰定义运维费的构成要素，规范运维费用预算的口径和标准，使其与信息化建设费用、日常公用经费区分。在运维费预算的基础上，要按照中心财务制度规范运维费预算的执行，保障运维工作有序开展。基于预算执行结果，进一步指导中心运维管理工作，最终实现“运维预算－核算（预算执行）－结算”全过程管控。

技术支撑：技术支撑体系包括以下三个层次：展示层、流程及业务运维管理层、集中监控层。

展示层：提供对用户的IT运维管理界面与对技术人员的体系管理控制界面，在运维管理界面上实现集中运维的统一管理功能和信息展示与交互。

流程及业务运维管理层：在集中运维管理模式下实现流程执行和管理控制功能、业务运维管理功能。

集中监控层：通过监控工具实现对不同服务对象和IT资源的实时监控，包括主机、数据库、中间件、存储备份、网络、安全、机房、业务应用（以下简称“应用”）和客户端等技术支撑管理子系统，并通过集中监控管理平台对不同被管对象的技术支撑管理子系统进行综合处理和集中管理。

主要包括IT规划（IT战略规划/基础设施规划/IT治理/实施规划/重要专题研究/架构规划）、大型项目群规划及实施管理（超大型项目群实施管理/年度常规项目群实施管理/组织级项目管理体系建设/组织级质量管理体系建设）、信创（信创咨询/信创产品和解决方案）、数字化金融（数字化战略转型咨询/业务条线数字化转型咨询/其他数字化转型专题）、数据资产（数据治理/数据资产管理/数据资产运营）、金融业务咨询（数据能力成熟度评估/数字化营销/信贷业务咨询/供应链金融/xyk核心重构升级咨询/xyk利率市场化咨询/数字化零售战略转型咨询/基于xyk模式下的“花呗”业务发展咨询）等。

数据分析、机器学习与物联网

我们当前所处的世界，联网程度不断上升，低成本传感器和分布式智能也在不断普及，产业即将面临这一切带来的革命性的冲击；同时，在此过程中还会产生大量的数据，其规模将庞大到远远超过人类所能处理的范畴。对此，企业是否能足够迅速地适应并演进自身的业务，以维持在竞争格局中所处的位置？面对我们栖身的环境中植入的这些全新的信息来源和智能设备，人类应当如何掌握它们并从中获益？利用不断演进的技术组织机构将需要建立起内部数据仓库，以便能够利用新的数据源和数据流。智能接入设备亦将在某些情况下取代人的角色，它们将能够自行决策、执行自我调整，或是根据需要引发对自身的纠正和修复。在另一些情景中，众多设备的集合将聚集在一起成为完整的系统，这样的系统可以采用新的方法进行优化；而由系统聚集成的系统，将会彼此共享数据，并成为由数据和设备组成的生态系统。机器学习（指从数据中推导出意义的众多方法）注定将成为这个生态系统中的一部分；此外，随着企业着手为物联网（IoT）做准备，传统业务和数据分析技术也同样将被纳入到该生态系统之中物联网——某些人更愿意称之为“万物互联”（Internet of Everything）——正处于不断上升的轨道上。一项Gartner研究指出，在2020年IoT单元的数量将达到260亿，而IoT产品和服务的市值将达到3000亿美元1。另外，GE在工业互联网（Industrial Internet）——这一概念包含用于监控和优化工业设备（例如喷气式引擎、铁路机车、动力涡轮机和制造工艺）性能的机制和应用——领域已经活跃了很长时间。根据GE的估算和预测，在接下来20年中，工业互联网将帮助全球GDP产值提高10到15万亿美元（没错，万亿量级）。当然，围绕着已问世的全新技术和正在逐步浮现的技术概念，市场中充斥着大量炒作。例如，Gartner备受争议的 “成熟度曲线”（注：也有些人使用“炒作周期”这一贬义说法）报告就把IoT摆在了“翘首以望的顶峰”的位置上（而大数据作为之前的热点，已经进入了“理想幻灭的低谷” 3）。然而，哪怕企业家们为之表现出群情激昂的兴奋，或是记者们在笔下展现出了对未来的狂热展望，在现实中依旧存在着大量的挑战，组织机构必须克服它们，才能够真正乘上这次技术演进的东风。挑战组织机构必须聚焦于：了解产品技术和IT领域中，企业能力的相对成熟度；了解可以纳入哪些类型的IoT功能，以及新能力将会在哪些方面对客户价值带来影响；了解机器学习和预测分析模型的角色；基于市场变化的迅捷程度和竞争对手的相对敏捷度，重新思考业务模型和价值链。接下来，让我们对这些挑战逐一进行更详细地分析。理解产品和IT成熟度可以从产品和IT两个维度分别进行分析。首先，产品组合的成熟度如何？它是属于变更较缓慢且逐步演进的传统类型的产品，还是属于前进速度更快，同时具有更复杂生态系统的产品？矿产设备在技术上非常复杂。并且，与科学研究仪器相比，它拥有更为漫长的设备生命周期，和相对更缓慢的演进速度。然而，这并不意味着科研仪器的公司，在利用IoT产品进行系统优化方面更具优势。另一个需要考虑的因素是IT流程的成熟度。各种类型的组织机构都可能会因采用IoT而获益；然而，要想达成这一目标，它们所需采用的模型却各不相同。让我们进一步分析一下IT成熟度水平这个因素。举例来说，科学研究仪器供应商或许拥有先进技术，但却可能缺乏强有力的IT架构、流程和IT治理能力。与之相反，矿业设备制造商或许拥有非常成熟的内部IT流程。对科学研究仪器公司而言，IoT将让它们能够对安置在现场的仪器设备进行功能升级；但面对由多种类型设备组成的实验室信息生态系统库，公司并不一定愿意尝试去进行优化。（当然，以IT作为成本中心——例如内部IT管理——方面的成熟度不足，并不等于以IT作为利润中心——例如IT产品——方面成熟度的缺失；但当开发或拓展IT服务的时候，许多组织机构都选择在现有的基础IT能力之上构建。）在去年的哈佛商业评论（Harvard Business Review）中，讨论了一个矿业设备领域的例子：Joy Global是一家矿业设备制造商，其专家团队横跨与采矿作业相关的多种系统和流程。Joy Global以此为依托，针对来自多家供货商的一系列设备，提供监控、维护和优化的服务4。了解IoT能力接下来，应该考虑一下使用智能联网设备中的哪些能力。刚刚提到的哈佛商业评论刊登的文章4指出，IoT包含四种类型的能力：监视——传感器提供关于运行环境、产品使用和性能方面的数据；控制——可以控制并定制个性化产品功能；优化——来自监视与控制的反馈回路，能够提供更高的效率、更好的性能、预防性维护，以及诊断和修复；自治——监视、控制和优化将支持独立运行、不同系统间的协作、与环境交互、个性化、补给，以及自我诊断和修复。这四个层级的能力，将为重新定义供应链并重新配置价值链提供支持。我们不应该抱有产品的功能应固定不变的观点；相反，我们应该认为它们将更具灵活性和适应性。那些智能联网设备和产品将具有可变特性，并能够随着用户需求的变化而改变。在数年以前，软件制造商就已经认识到了这一点。而现在，物理对象也正在逐渐转变为软件驱动功能的载体或容器。上述这些层级的能力要求越来越精密的数据分析方法——从收集和应用数据，到支持算法自身运用数据并在同时进行学习。第一个层级的能力——监视——将成为一套实时的机制，我们可以运用它更好地了解现场情况和用户需求，并提供新的能力。这意味着组织机构的传统产品和服务将不再泾渭分明，而且二者的边界将彼此渗透。在过去，现场设备的维护由某个现场服务承包公司承担，设备制造商的业务并不涉及此环节。而在智能设备与监视能力结合后，设备可以在故障发生前将所需的服务提前告知制造商。同时，设备制造商也可以将常规维护纳入自己的服务范畴。不过，如果利润和物流对组织机构而言是个问题的话，那么复杂的维修工作将依旧由专业承包商完成。这一“去中介化”(disintermediation)的模式也可以运用到分发链中。设备可以自动发起补充供应的请求，从而降低甚至消除供应链中的物流和库存压力。控制是建立在监视之上的更复杂的应用。我们可以监视设备运行情况，并通过控制设备的多个部分或多个系统，来扩展人工干预的边界。想象一下，在 *** 作大部分功能都是自动化执行的系统或机器时，人类所扮演的角色：人类指导机器运转，并寻找系统设计的时候没有预料到（或是基于经济划算的角度未设计应对预设）的边界条件、异常和例外。接下来，人类使用自己的判断做出变更、纠正或调整。我们并不需要（在空间上）与设备在一起，或许我们也无需实时监视它们（这取决于流程）。我们通过监视层面采集数据并进行处理（某些数据处理必须在特定时刻完成），并通过控制层面将这些数据实时（或准实时）地运用到设备或装置的运行上。需要组织机构做出的战略决策是，是否以及何时在产品中提供更多的控制能力，以及是将其作为一种服务向客户开放，还是让客户拥有这些功能。第三个层级的能力——优化——可以拓展到某个单体对象、一系列对象，或是一套由来自多家制造商、使用不同技术的对象组成的生态系统的表现方面。是否将提供的服务拓展到这一领域，取决于围绕着价值链和流程边界的知识和经验的水平。前面提到的矿业的例子，反映出Joy Global与供应商相比的优势，主要在于拥有在流程生态系统中更加聚焦的视角。以卡车制造商为例，它无法很好地优化复杂的矿业设备，但却会凭借对自己的一系列卡车（以及潜在的一系列其他制造商生产的卡车）进行优化而获益——如果行业动态确实具有商业意义的话。要将优化的范围延伸到独立运行，还需要对这三个层级的能力进行一些拓展，以支持与环境及其他系统进行受限程度更低的交互。自治要求围绕着算法提供更多的智能，以便应对计划外的情况——程序员和系统工程师未能明确设计这些情况下的方案。自主运行需要整合具有适应性的机器学习方法，以应对新出现的情况，并将之纳入到用于监视、控制和优化的核心算法中。了解分析和机器学习2014年11月，施乐公司帕洛阿尔托研究中心的Mike Kuniavsky在IDTechEx上进行了一场名为“IoT领域中预测分析方面的用户体验”的演讲。在演讲中他表示，我们应该将几乎所有功能都存放（或是在不久的将来存放）在云上。数据和功能可以从任何位置、通过任何设备访问。而专业设备则提供用户访问数据的环境。健康手环可以通过iPhone或笔记本电脑，在特定的锻炼环境中访问用户的身体健康数据。在这种情况下，健康手环扮演了IoT传感器的角色，同时也提供了访问和使用数据的一种途径，而且它还通过软件功能包含了其他一些设备（例如计步器）的能力。设备上产生的数据可以为厂家提供额外的洞见，帮助其了解消费者的使用情况和喜好，并藉此升级功能或开发新特性。如果汇聚来自用户群的数据并结合其他数据集，那么新的洞见可以阐明流行病方面的数据、人群活动水平、生活方式和人口统计数据。对市场人员、健康服务提供者、保险公司和政府机构来说，这些信息具有宝贵的价值。（当然，我们必须认真对待隐私和数据使用许可方面的责任。）我们可以使用机器学习算法，基于这些数据模式作出预测。例如，在一份来自Mayo Clinic的研究中，发掘出了活动数据与心脏病人恢复速度的相关性5。同样的机器学习和预测算法也是许多联网智能消费设备的基础。例如，Nest恒温器是一套能够使用数据模式的设备，它预测消费者对于某个特定房间、在一天中的某个特定时刻的温度要求。（另一个控制和优化的例子体现在聚居区的层面。在获得了业主许可的情况下，电力设施可以通过远程调节的方式，控制成百上千的Nest设备，将室温调高或调低几度，从而完成高峰期的用能负载调度）。这类消费设备涵盖了从声音模式（例如亚马逊的个人助理输入设备Echo6）到更复杂的行为和活动模式（例如捷豹的路虎监视系统，它依赖于一套复杂的软件系统，该系统让汽车能够学习、预测和检查，并提醒车上的乘客帮助驾驶员自动委派次要任务，以便驾驶员将更多的注意力集中在驾驶上7）进行学习的范围。优化算法通过使用机器学习机制，来利用从动态环境下交互的传感器和智能设备传回的数据。算法不能基于特定的参数，精确地预测这些多变的情况，而是需要不断地感知、响应并适应。例如，随着汽车从驾驶员身上分担了更多的责任，它们需要与周边环境中更多的数据来源进行交互（传感器、灯光、其他车辆等等）。在工业自动化、物流和交通运输、电力网络与能源系统、交通管理、安全系统以及其他“系统的系统”等领域中的各类应用，都将让机器直接与其他机器进行交流。此外，这些应用还将基于能够演进和自适应的算法，帮助机器翻译数据流，从而使机器能够依据给定的运行参数达到要求的最终状态。反思业务模型和价值链智能联网设备要求组织机构重新检视，它们处在市场中的什么位置、以什么方式创造价值，以及这些价值将如何随着竞争环境和信息生态系统的演进而增加或减少。分析将帮助验证某些决策（例如，在对特性进行变更或是增加服务和功能后，获得实时使用数据）；不过，市场新进入者和新的价值链结构或许会对业务模式带来巨大的转变，而基于公司传统业务模式做出的分析将不再具有相关性。因此，产品或服务的基础，或许会转变为来自传统产品的数据流，而不是来自产品本身的收入。新的业务模式将得以延展，甚至有可能远远超出产品本身的范畴，覆盖上游供应商或下游消费者。最重要的是，所有这些可能性，都会要求组织机构拥有围绕着其内部数据健康度和用于分析的基础设施的基础能力：数据“打捞”（curation）、所有制和质量标准、具有一致性的企业架构、干净整洁地集成在一起的系统、自动化的数据载入流程，以及成熟的分析专家。如果欠缺或未能有效管理这些基础条件，组织机构将很难进行快速反应，并演化出新的分析和数据管理功能与能力。IoT将基于数据流和复杂的方法，从信息中获取洞见，并通过与企业知识整合，将之运用到价值创造方面。而不具备这些能力的组织机构将在市场上落后，或是降级到低价值、低利润的层次。数据被称为“新的石油”——我们可以拓展这一比喻，这意味着通过分析能力中的知识提炼环节，数据将被精炼为高价值产品。组织机构现在就需要在构建此类基础设施的方面投入资源，以便为接下来数年中应对供应链和价值创造环节的转型、扰动和颠覆做好准备。信息敏捷性将成为必备的核心能力。

KGI 重要目标达成指标

KPI是通过设置、抽样、计算和分析组织内部过程输入输出端的关键参数来衡量过程绩效的客观量化管理指标。它是将企业战略目标分解为经营工作目标的工具，是企业绩效管理的基础。

1，含义不同；

关键绩效指标是用于衡量工作人员工作绩效表现的量化指标，是绩效计划的重要组成部分。

而KGI则是目标达成指标。

2，具体表现不同

KPI来自于对公司战略目标的分解，其第二层含义在于，KPI是对公司战略目标的进一步细化和发展。公司战略目标是长期的、指导性的、概括性的，而各职位的关键绩效指标内容丰富，针对职位而设置，着眼于考核当年的工作绩效、具有可衡量性。

因此，关键绩效指标是对真正驱动公司战略目标实现的具体因素的发掘，是公司战略对每个职位工作绩效要求的具体体现。

而KGI侧重于结果，是公司战略达成的最终点。

扩展资料；

KPA意为关键过程领域，这些关键过程领域指出了企业需要集中力量改进和解决问题的过程。同时，这些关键过程领域指明了为了要达到该能力成熟度等级所需要解决的具体问题。

每个KPA都明确地列出一个或多个的目标，并且指明了一组相关联的关键实践。实施这些关键实践就能实现这个关键过程域的目标，从而达到增加过程能力的效果。

参考资料来源；百度百科——KGI

百度百科——关键绩效指标法

COBIT以其关注业务、面向过程、基于控制和度量驱动的主要特性，能够对IT和业务进行联系和控制。COBIT主要是一种IT治理工具，同时还可作为建立和改善企业的IT内部控制和进行IT审计的指南。COBIT的四个领域关注的是组织信息化建设的整个生命周期，因此对于我国的企业的信息化建设也具有指导意义。 (一)作为IT治理的核心模型 有效的IT治理必须保证组织战略与IT战略的一致性，以组织战略作为IT建设与运行的根本指导。对IT进行角色定位，从业务的视角创造信息技术指导原则，充分利用组织的现有资源来满足关键需求，避免建设的信息系统无法有效地支持组织的决策。 COBIT定位于IT治理的目标和范围，并与企业的治理准则相协调。COBIT认为IT治理是管理层和董事会的责任，它通过领导、组织结构和相应的过程来确保IT支持并拓展组织的战略和目标。它是一个集管理、问责制和监督为一体的质量控制系统。COBIT将一些最佳惯例进行整合并制度化。来确保组织的IT支持业务目标。从IT治理的五个关键领域来看，战略协调、价值交付、风险管理、资源管理和绩效管理都与COBIT的目标、标准、惯例和成熟度模型建立了映射关系，这使得IT治理在实践中可以做到有的放矢。 (二)作为企业信息化建设的实施指南 我国企业信息化建设普遍存在以下问题：欠缺长期的、整体的规划；重建设。轻管理；萤收益考量，轻风险与成本管理；重技术、工具，轻过程、知识；企业业务战略变化较大带来的用难。这些问题的根源在于缺乏对信息系统建设、应用的控制机制。缺乏每个环节上的控制目标，信息系统没有满足业务需求，或者在使用中由于缺乏有效手段，而导致使用效率过低，进而影响到业务的正常运作。 COBIT的4个领域涵盖了IT规划、建设、运行和监控整个生命周期，每个过程都有清晰的控制目标、成熟度模型，明确了过程的角色和职责，将各种目标统一于COBIT控制模型。COBIT的这些特性可以让企业从业务战略的高度来分析和设计信息系统，而且借助于控制只标和成熟度模型，可以让成本效益原则在信息化建设过程中得到更好的贯彻。过程角色和职责的明确，既是科学管理原则的贯彻，也能够弥补信息化建设过程中制度的缺失。 (三)作为建立和优化IT内部控制的参考 许多国内企业管理者对内部控制的理解目前仍停留在人工控制的层面，尚未建立一套完善的信息技术内部控制来降低大量使用关键的信息系统而面临的风险。这主要体现在：IT部门之间以及IT部门与业务部门之间缺乏有效的沟通来保证信息技术部门的工作能够充分满足业务的需要。企业缺乏有效的IT内部审计机制来监督信息技术部门的工作，缺乏完善的对数据及系统的访问控制管理，缺乏对系统变更的有效管理，缺乏完善的系统开发管理，缺乏完善的系统运行控制，导致系统发生故障时无法及时发现解决故障而造成数据的丢失等(高智纬，李可，2006)。这些问题是那些大量应用信息系统的国内企业所亟待解决的，否则风险威胁一旦转变为现实的损失，损失程度将可能是企业难以承受的。 COSO虽然是理解和评价内部控制的全球性框架，但它是一个高度抽象的概念框架，没有对具体的控制目标和控制活动做出指引，更没有针对IT环境提出具体的控制要求，因而其对于IT环境的应用价值大打折扣。COBIT是一个信息技术风险管理和控制框架，而非内部控制框架，它依然是以COSO框架为基础，围绕IT控制环境的若干方面提供概括性的指引，COBIT不仅在其控制同标与COSO的控制目标之间定义了清晰的联系，而且还将它的34个过程与COSO的5个要素之间建立了映射关系。COBIT针对IT环境制定了一系列详细控制目标，并将这些控制目标置于一个逻辑性的控制结构下，其应用性较强。因此可以说，COBIT框架是IT环境下COSO框架的有益补充。 对于尚未建立IT内部控制的企业而言，可以根据风险评估的结果，对一些关键控制点进行控制。对于已经初步建立了IT内部控制的组织。可以参照COBIT的要求对企业IT内部控制现状进行分析，找出差距，进而确定需要增加或者完善的控制点，对每个控制点的控制活动必须进行清晰的描述和文档化，这些控制活动必须具备可 *** 作性和可检验性，最终形成IT控制矩阵。企业必须完成一整套与IT控制相关的文档，随后通过细致扎实的工作落实已被确定的IT控制点，从而使IT控制得到贯彻实施。 (四)作为IT审计的工具 IT审计的目的就是要从制度保障方面，彻底解决信息系统规划、建设、实施、维护和控制过程中，与企业业务、管理和战略的融合问题。通过量化的方法，衡餐信息系统对企业业务带来的影响．进而评估这些影响种的风险因素和价值因素，有目的地对信息系统的质量、方法、过程和绩效，出具类似财务审计意见的报告。以便企业董事会和管理层能够真正了解和把握本企业内信息系统的核心作用。 IT业务流程是COBIT关注的焦点，对每一个lT业务流程。COBIT提出了一系列的控制目标、相应的实现这些控制目标的控制程序，评价这共控制程序是否存在，并被有效执行的一系列审计程序。该标准为IT治理、安全与控制提供了一个普遍适用的公认标准，以辅助管理层进行IT治理。为了改善对IT过程模型的理解，COBIT为每个IT过程进行了定义，对每个过程及基本输入/输出及与其他过程的关系进行了描述，确定它从哪个过程来，到哪个过程去，或是否有其它路径。这些输入，输出的连接使COBIT中的关键过程被确定下来。方便审计人员对审计对象及其相关控制的理解。 在运用COBIT实施IT审计时，可从COBIT有关过程中的控制目标入手，进行风险分析，得出与该过程相关的风险控制目标，再从风险控制目标中导出与该目标相关的风险控制点。针对每个风险控制点，结合企业自身的技术特色，找出其所包含的风险检杳点，风险检查点又可以组成对相关部分的检查表。针对检查的结果，与COBIT相关部分中的要求相比照，找出相关的薄弱点，并就此提出相应的改进意见。风险控制目标和风险q查点之间的推导方式主要有两种，一种是自下而上，即从具体的管理过程或技术实施措施人手。从中得出相应的风险控制点，对相应的风险控制点进行提炼。最后得到风险控制目标；一种是自上而下。从风险控制日标出发．将其进行分解，得到相应的风险控制点并对其进行细分，直到能够直接得出检查点为止。最后将得到的风险控制日标与COBIT相关过程的控制目标相比较，以确保整个信息系统审计目标的完整性。 我从这个网址转载过来的 >

范畴拼音: fan chou

范畴解释: （1）人的思维对客观事物的普遍本质的概括和反映。各门科学都有自己的一些基本范畴，如化合、分解等，是化学的范畴，商品价值、抽象劳动、具体劳动等，是政治经济学的范畴，本质和现象、形式和内容、必然性和偶然性等，是唯物辩证法的基本范畴。（2）类型；范围。

范畴造句: 1、对这个协议的研究已经超出了这一系列文章的范畴。

2、这个题目属于组织的能力或组织的成熟度这一范畴。

3、作为技术人员，我最关心IT治理，我上面所提到的所有关于流程和方法的东西当然也属于这一范畴。

4、但所有重大的风险都属于后一个范畴，是人为的。

5、另一个例子是“具备班级管理能力”作为宏观层面的包含范畴。

6、但是，自然性是一个难以理解的范畴。

7、它是一个神圣的、非物质的领域，位于空间和时间之外。在它之上，通过我们的意识这种神秘的康德式范畴，我们赋予了空间、时间和定域性的概念。

8、更复杂的方法，比如频率加权和频率归一化，超出了本文范畴。

9、随后的文章将会覆盖结构范畴中包含的其它图。

10、然而，传统百科全书和参考材料的范畴业已改变。

11、之所以会有这么激烈的回应，我认为在很大程度上,是由于人们倾向于在力量的范畴,理解米尔顿和他的作品。

12、有些成功者中的极品便属于这一范畴，比如比尔·盖茨。

13、这两个词描述了几乎同样范畴的软件，但他们代表了两种完全不同的价值观。

14、一个部分有序的集合可以作为一个范畴

15、当我们不得不丢掉一些东西的时候，干净的代码也属于这个范畴的过程被我们丢弃。

16、至于浪漫爱情，这是一个几乎互斥的人类经验范畴。

17、图2显示了使用测试用例范畴的实例。

18、设计和构造工具进入两个基本的范畴 企业IT工具和专业开发工具。

19、通常最成功的方法都属于后者的范畴。

20、一种被客户端反复地有效处理的方法就是，从整个项目中找到一个在这个“较小型的”范畴中所占比重最大的区域。

21、并不是所有的损友都适合这个范畴，他们的行为中常常会有一系列的组合和变化，这是十分微妙的。

22、不幸的是，这样做超出了本文范畴。

23、OODA过程十分复杂，虽然完整的说明已经超出了这篇简介文章的范畴，但是却能起到很好的概述作用。

24、这些普遍的理论之外现实中有很多的范畴论

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