引 言
在我國目前興起的智慧城市建設熱潮中，很多城市都注意到了要搞好頂層設計的問題，有的城市還投入重金招標開發商來完成頂層設計任務。但實際上，有些頂層設計的成果卻沒有發揮應有的作用，不能指導、控制和協調智慧城市建設各項工程的成功實施。針對頂層設計的不能“落地”的問題，有的智慧城市建設領導，提出了不斷完善頂層設計、繼續深化細化頂層設計的要求。
2010年7月，在第四屆電子政務高峰論壇上，工信部副部長楊學山作電子政務和智慧城市建設頂層設計主題演講時指出：頂層設計有三個基本的要素，第一個要素就是制定方法論；第二個在概念層級上是頂層，而不是底層和中間層；第三是設計。設計最起碼有兩個基本的含義，第一個含義是清晰的，因為設計如果不清晰就說不上是設計；第二是可以實施的。
智慧應用系統是智慧城市建設的重要和主要內容，是現代信息技術在城市運行、市民生活、企業運營和政府服務等領域綜合應用的、高級發展階段的信息系統。從目前國內智慧城市頂層設計的進展情況看，不能“落地”的問題主要出在智慧應用系統的規劃設計上。長期分散的應用開發所堆積的程序和數據“碎片”、形成的“信息孤島”和“信息煙囪”，極大地影響了城市信息化的健康發展，智慧應用系統的規劃設計必須正視和解決這些問題，否則，智慧應用系統的成功建設是沒有指望的。我們的研究認為，對智慧應用系統建設來說，最需要細化頂層設計，而這種細化頂層設計就是系統工程方法論所講的總體設計。
系統工程方法論——總體設計
在錢學森等著《論系統工程》的《組織管理的技術——系統工程》篇中，關于研制復雜系統的總體設計的目的意義和原則方法，系統工程大師錢老以復雜的機器設備制造為例，論述道：在制造一部復雜的機器設備時，如果它的一個一個局部構件彼此不協調，相互連不起來，那么，即使這些構件的設計和制造從局部看是很先進的，但這部機器的總體性能還是不合格的。因此必須有個“總設計師”來“抓總”，協調設計工作。
我們把極其復雜的研制對象稱為“系統”，即由相互作用和互相依賴的若干組成部分結合成的具有特定功能的有機整體，而且這個“系統”本身又是它所從屬的一個更大系統的組成部分。研制這樣一種復雜工程系統所面臨的基本問題是：怎樣把比較籠統的初始研制要求逐步地變為成千上萬個研制任務參加者的具體工作，以及怎樣把這些工作最終綜合成一個技術上合理、經濟上合算、研制周期短、能協調動轉的實際系統，并使這個系統成為它所從屬的更大系統的有效組成部分。這樣復雜的總體協調任務不可能靠一個人來完成；因為他不可能精通整個系統所涉及的全部專業知識。他也不可能有足夠的時間來完成數量驚人的技術協調工作。這就要求以一種組織、一個集體來代替先前的單個指揮者，對這種大規模社會勞動進行協調指揮。在我國國防尖端技術科研部門建立的這種組織就是“總體設計部”。
總體設計部由熟悉系統各方面專業知識的技術人員組成，并由知識面比較寬廣的專家負責領導。總體設計部設計的是系統的“總體”，是系統的“總體方案”，是實現整個系統的“技術途徑”。總體設計部一般不承擔具體部件的設計，卻是整個系統研制工作中必不可少的技術抓總單位。
智慧城市的總體規劃或頂層設計，一般都要在建設泛在、融合、智能、可信的信息基礎設施的同時，建設一批智能應用系統，如智慧市政系統、智慧交通系統、智慧醫療系統、智慧社會保障系統、智慧物流系統、智慧商貿系統、智慧公共服務系統和智慧社區系統，等等。智慧應用系統的大部分，是在已有應用系統建設的基礎上，進一步采用最新的信息技術（物聯網和云計算技術等）進行優化和擴充，是在繼續鞏固和提升數字化應用系統的基礎上進行建設的。智慧應用系統的建設，都是大型復雜的社會-技術系統工程，都有“怎樣把比較籠統的初始研制要求逐步地變為成千上萬個研制任務參加者的具體工作，以及怎樣把這些工作最終綜合成一個技術上合理、經濟上合算、研制周期短、能協調動轉的實際系統，并使這個系統成為它所從屬的更大系統的有效組成部分”的問題，因此，都應該按照系統工程方法論，做好總體設計?。
信息工程方法論——基本原理與三項理論成果
由詹姆斯?馬丁（James Martin）創立、我們于1987年開始引進并經過十多年創新發展的信息工程方法論（IEM，Information Engineering Methodology），對智慧應用系統的總體設計具有重要的指導作用。
信息工程方法論的基本原理是：任何信息系統都是以數據為中心的，而不是以處理為中心。如圖1，左邊是各種數據的采集和維護，經過數據系統軟件對數據加工處理，再服務于各種應用。
圖1. 數據位于現代數據處理系統的中心
“以數據為中心”原理在當今的泛在計算時代，不僅仍然是有效的，而且是更為重要的。信息化專家王建平在《八論物聯網》中闡述的物聯網“感知層-傳輸層-處理層”三層架構，正是這一原理的發展——數據在源頭用現代感知器件和感應器組成的網絡進行采集和維護；數據經過接入網和傳輸網進行傳輸；數據經由業務支撐平臺、信息處理平臺和信息安全平臺，進行存儲、計算、分析、挖掘，支持業務協同并向企事業單位和大眾用戶提供信息服務。簡言之，一切都在圍繞數據轉，數據才是“中心”！智慧應用系統的“中心”是數據！這一原理會指導智慧城市建設者們、特別是智慧應用系統建設者們明確方向，抓住城市信息整合、挖掘和再利用的重點，將信息資源的開發利用放在核心地位，真正落實《關于加強信息資源開發利用工作的若干意見》（中辦發[2004]34號）文件要求，走出認為有先進的設備、有物聯網和云計算就有“智慧”的認識誤區，在規劃設計工作中避免只見“物”不見“數”的傾向。
基于“以數據為中心”的基本原理，信息工程方法論（IEM）的三項理論研究成果，對智慧應用系統總體設計，具有直接的、重要的指導意義：
一是信息資源規劃（IRP，Information Resource Planning） 信息資源規劃是指，在一定業務范圍內信息資源的采集、傳輸、處理和利用的全面規劃，是側重數據流分析、為實現信息資源共享和業務協同的總體規劃。
這里強調的數據流分析，包括“左右”、“上下”、“內外”數據流的定性和定量分析。以某市社會保障系統的數據流分析為例（圖2），“左右”數據流是指社會保障系統內部職能域之間的數據流，如“人口-人力資源”職能域與“社保公共業務”職能域之間的數據流、“社保公共業務”職能域與“養老保險”職能域之間的數據流，等等；“上下”數據流和“內外”數據流，如圖所示，無需贅述。
圖2. 某市社會保障系統的數據流(部分)
在信息化建設的初級階段，一般都是根據各項業務管理的需要，獨立地建立應用系統，業務數據由各個應用系統自行采集、存儲和使用，各個應用系統之間的信息不能共享，形成許多“信息孤島”。要解決A、B兩個系統的信息共享問題，首先需要搞清楚A的什么數據流向B，B的什么數據流向A，這就是數據流分析。智慧應用系統，必須很好地解決信息共享問題，消除已有的“信息孤島”，并確保不再產生新的“信息孤島”，為此，必須調研分析清楚各種數據流。以往，很多人只知道業務流程再造（BPR），不知道或不重視數據流分析，這是危害不淺的認識誤區，是沒有樹立“以數據為中心”觀念的表現。
二是主題數據庫（SDB，Subject Databases） 主題數據庫是面向業務主題建立的數據庫，不是面向業務報表建立的數據庫；主題數據庫是對各個應用系統自建自用數據庫的徹底否定，強調各個應用系統共建共用共享的數據庫；主題數據庫的規劃設計要求調研分析數據的來源，強調數據一次、一處地從源頭進入系統，避免多次重復采集，保證其準確性、及時性和完整性，經由網絡-計算機-數據庫系統多次、多處使用。
圖3中的實曲線，代表應用系統中主題數據庫的數目與功能擴展的關系，即主題數據庫的數目是有限的，并不隨著應用功能的擴展而無限制地增加；虛曲線代表應用數據庫（即面向報表建立的數據庫）隨著應用功能的擴展而無限制地增加的趨勢。顯然，建立主題數據庫的技術路線是科學的。
圖3. 應用系統的數據庫數目增長與功能擴展的關系
三是數據環境重建（DER，Data Environment Reengineering） 信息工程方法論總結提出了由低到高的四類數據環境發展規律：數據文件、應用數據庫、主題數據庫和數據倉庫（圖4）。數據文件環境，是指早期的數據處理軟件將數據結構和程序都編到一起而形成的數據環境；后來有了數據庫管理系統（DBMS），應用系統的數據庫創建雖然容易了，但隨意性也增大了，很多應用開發人員按業務報表原樣創建數據庫，造成低質量、冗余矛盾的數據堆積。這兩種數據環境屬于低檔次的數據環境，這在以往的城市經濟社會信息化建設中是司空見慣的，它直接影響到信息化投資的效益，使得信息化的總體水平不能提高。
圖4.四類數據環境和數據環境重建
處于低擋次數據環境的應用開發，以圖4中某市的人力資源與社會保障系統的整合為例，各個孤立應用之間的數據流分析會告訴你，如果采用數據接口實現兩兩的數據交換，N個應用就至少需要N×（N-1）≈ N2個數據接口。如果建立了高檔次的數據環境，即以共享的主題數據庫和數據倉庫為主體的數據環境，各個應用通過存取共享的數據庫而實現信息共享，就根本不需要數據接口（0個接口），這是最科學、最簡單、最快捷也是最安全的信息共享途徑。數據環境重建（DER）就是將無序、冗余的數據堆積，改造為有序、共享的數據存儲，這是一項艱巨而復雜的信息化工程。
智慧城市的應用系統，很多都是在10到15年的城市信息化積累的基礎上進行建設的，即大部分是在低檔次的數據環境之上進行建設的。我們既不能丟掉歷史，也不能割斷歷史，但要正視歷史，用科學的理論作指導，認識到位，下大決心，在IT治理工作中重點抓好數據治理，重建數據環境，否則，智慧應用系統是不會有效成功地建設起來。理論研究和實踐經驗都表明，通過信息資源規劃建立主題數據庫，進而建立數據倉庫，形成高檔次的數據環境，才是建設數字化、進而是建設智能化應用系統的根本保障。
智慧應用系統建設基于信息資源規劃的總體設計
我們將系統工程方法論與信息工程方法論結合起來，即以信息工程方法論為指導，落實系統工程的總體設計思路方法，提出了智慧應用系統建設的細化頂層設計——基于信息資源規劃的總體設計。
信息工程方法論認為，大型信息系統建設應有四個層次的工作：高層構思，即業務領導和高管層提出系統建設的總體要求和發展愿景；業務域分析，即按相關的業務域（職能域）進行需求分析和業務建模；接下來，是系統設計和建造的中下層工作。這就是面向對象信息工程（OOIE）的“金字塔模型”，該模型的上兩層，就是總體設計層，是以信息工程方法論（IEM）為指導的主要工作；下兩層屬于軟件工程方法論（SEM）的工作，即通常的系統設計和建造工作（圖5）。本文引言說的頂層設計三要素，在這里正是強調方法論的作用，強調頂層工作不要與中層（系統設計）、下層（建造）的工作相混淆。
圖5. IEM的“金字塔模型”與基于信息資源規劃的總體設計方案
基于信息資源規劃的總體設計工作由兩大部分構成：
第一部分，信息資源規劃
按信息工程方法論，信息資源規劃以職能域（Function Area）為基本單元。職能域是穩定的業務范圍的抽象，不是當前機構部門的照搬。確定某一規劃范圍（一個或多個應用系統）職能域的依據：⑴規劃范圍內的核心業務；⑵規劃范圍內的三類（已建、在建、擬建）應用系統情況。例如，某市社保系統有“社保公共業務”、“醫療保險”和“養老保險”等職能域；某市交通系統有“交通信息服務”、“車輛管理”、“路況監控”和“交通事故報警與處理”等職能域。
信息資源規劃的主要任務有：
1、業務梳理，建立應用系統功能模型。面向某一應用系統，要對其每一職能域作規范化的描述：每一職能域的管理目標、覆蓋的機構部門和主要業務工作。對每一職能域分析識別其業務過程（Process），再對每一業務過程識別定義其業務活動（Activity），從而形成用三層結構“職能域-業務過程-業務活動”表達的業務模型（Business Model）。然后，對每一業務活動做計算機化可行性分析，得出用三層結構“子系統-功能摸塊-程序模塊”表達的應用系統的邏輯功能模型（Function Model）。
2、調研并規范用戶視圖，進行數據流定性和定量分析。信息工程方法論的用戶視圖（User View）概念，是指最終用戶對數據實體的看法，是對單證、報表、賬冊、屏幕表單等數據載體的綜合。數據流就是用戶視圖的流動，例如，“社保公共業務”職能域的用戶視圖“單位保險金繳納統計表”，傳送到“醫療保險”職能域，就是“社保公共業務”職能域的一個輸出數據流，或者是“醫療保險”職能域的一個輸入數據流。采用軟件支持工具輔助，對社保系統10個職能域的1000個左右用戶視圖做調研和規范化分析；采用軟件工具基于用戶視圖自動繪制一、二級數據流程圖（1-DFD/2-DFD）做數據流的定性分析，再進一步做定量分析，全面搞清楚各職能域之間、職能域內部（業務過程之間）以及職能域與外部（如公安、醫療、銀行等）系統的數據流關系。
3、基于用戶視圖分組和數據流分析，建立應用系統數據模型。這是信息資源規劃的核心、難度最大的工作，采用軟件支持工具輔助，對某市社保系統可建立由40個左右主題、500個左右基本表構成的數據模型，用簡化E-R圖表達全域數據模型和各子系統數據模型。
4、基于數據存取分析，建立應用系統體系結構模型（C-U矩陣）。這是將功能模型和數據模型綜合起來，用C-U矩陣來表達數據庫的共建共用關系和程序模塊研發順序的控制機制。
以上應用系統功能模型、數據模型和系統體系結構（架構）模型，統稱為應用系統的信息模型。信息模型是需求分析的“定型”，真正反映用戶的需求。智慧應用系統的信息模型，在用于指導設計實現時，表現出比以前的應用系統信息模型更重要的作用，例如，功能模型中一大批數據采集程序模塊（組件），要通過新興的感知技術（RFID標簽、讀寫器、傳感器、GPS等）實現；數據模型中的一些基本表的穩定性要求更高了，因為要考慮適應云（公共云或私有云）計算中心支持的數據中心存儲和運維，必須保證應用系統的數據管理與服務的高質量和高效率。
5、建立數據標準。建立某一應用系統所涉及的數據標準規范，對已有的國際、國家、行業標準，在采用強制性標準和選用推薦標準的基礎上，根據自身的實際需要，補充建立必要的數據標準，從而形成完整的數據標準化體系：（一）用于該系統內部的信息資源管理基礎標準，包括數據元素標準、信息分類編碼標準、用戶視圖標準、概念數據庫標準和邏輯數據庫標準；（二）用于該系統與外部系統自動化數據交換的信息資源目錄與交換體系。
以上規劃設計工作，是在咨詢顧問的培訓和指導下，由多個小組、業務人員與信息技術人員合作完成的，必須有統一的標準規范和操作方法，并有專業的軟件工具作支持，整個分析、建模和數據標準化過程和結果，都記存在信息資源元庫（IRR, Information Resource Repository）之中（圖6左半部）。
圖6.基于信息資源規劃的總體設計方案
軟件工具對信息資源元庫作標準化打印輸出、裝訂，就是信息資源規劃方案的紙質版，而信息資源元庫本身，就是信息資源規劃方案的電子版。
第二部分，編制信息工程實施方案
在上述信息資源規劃方案的基礎上，運用信息資源元庫（IRR）資源，根據智慧城市頂層設計對該應用系統的功能要求和當前的信息化建設實際情況，編制該應用系統建設的信息工程實施方案（圖6右半部）：
1、通信-計算機網絡工程實施方案——根據IRP結果（特別是數據流分析結果），進行通信-計算機網絡系統結構的優化設計，充分利用現有專網和公網資源，配置交換機、服務器、存儲系統等軟硬件設備與核心軟件（操作系統、數據庫系統、網管系統、信息安全系統等），構建該應用系統統一的網絡平臺，并與有關專網、公網和國際互聯網銜接，形成本系統與上級和下級單位、與外部單位的網絡互聯互通，全面支持信息共享和業務協同。
某一應用系統的通信-計算機網絡工程實施方案，一定要與市級的物聯網和云計算基礎設施建設相配套，或者作為其一部分。
2、數據庫-數據中心工程實施方案——對應用系統所需要的數據庫，提出物理設計、數據遷移和數據加載的具體方案（包括修訂優化方案），使核心業務數據確保達到主題數據庫的要求——所有基本表結構具有原子性、演繹性和規范性（達到三范式）；制定該應用系統數據中心的核心業務數據邏輯集中-物理分布的存儲方案，確保各主題數據庫的數據源做到一次一處輸入系統、自動匯總和更新、多處共享使用，并制定數據倉庫建設策略，保障綜合信息服務、數據挖掘和輔助決策；制定該應用系統數據中心的交換平臺建設方案，建立信息資源目錄和交換體系，使該應用系統與外部系統實現自動化數據交換。
某一應用系統的數據中心，如人力資源與社會保障系統的數據中心（參見圖4），是該應用系統業務數據的集中存儲與管理中心，是以主題數據庫和數據倉庫為主體的高檔次數據環境的管理與服務中心。這種數據中心以共享的數據庫支持核心業務應用，如支持社保基金管理和醫療保險管理等應用——通過直接存取共享的數據庫實現信息共享與業務協同，而不是兩個孤立的應用之間靠數據接口作數據交換。當然，這里所講的應用系統數據中心是邏輯上的，并不是對每一個應用系統建立一個物理的數據中心，實際上，應按智慧城市頂層設計所規劃的專業數據中心和綜合數據中心的布局，具體地建立物理的數據中心。
3、應用軟件-綜合信息平臺工程實施方案——對定制集成化開發新規劃的各應用系統，需要在統一數據標準、在相關數據庫表統一設計和樣本數據已加載的基礎上，采用應用開發平臺研制應用軟件，實現各新建應用系統對主題數據庫的共建共用（從根本上消除“信息孤島”）；對要引進的應用軟件（產品）系統，以統一的數據標準和已確定的數據模型為依據，分析評估待引進系統的數據標準和數據結構，為保證向統一規劃的數據標準和數據模型“看齊”，要解決好修改其數據結構或建立數據接口等問題（避免引進“信息孤島”）；對外部應用系統，通過數據中心的數據交換平臺和相應的應用軟件建設綜合信息平臺，以實現應用系統的整合。
上述三項信息工程實施方案，均包括采購及研發項目分解與現行市場價格費用、三項工程分期投資和總投資的分析報告。
關于若干技術策略的討論
智慧城市的智慧應用系統建設，作為大型復雜的社會-技術系統工程，從規劃設計到實施建設，其艱巨性、復雜性和要承擔的風險，都遠遠超過以往城市信息化工程的總和，對此，市級領導、決策部門和規劃、設計、實施人員都要有充分的思想準備。重要的是，要討論清楚一些技術策略問題（而不是技術細節問題），因為，這些問題不僅關系到細化頂層設計的組織實施，而且更關系到總體方案的具體內容和對后續建設工程的指導與協調作用。
1、智慧城市頂層設計與智慧應用系統細化頂層設計是什么關系？
智慧城市建設的頂層設計，屬于城市建設的戰略規劃，要立足全局和著眼長遠，從信息基礎設施建設、信息資源開發利用到應用系統規劃，制定建設的主要目標、重點任務和保障措施，使智慧城市建設成為改善民生和未來經濟可持續發展的重要動力源，同時成為提高政府行政效能、精簡行政機構的重要手段。
智慧城市建設的頂層設計，必然包括智慧應用系統的建設規劃。例如，“智慧寧波”就規劃了十大智慧應用系統：智慧物流、智慧制造、智慧貿易、智慧能源應用、智慧公共服務、智慧社會管理、智慧交通、智慧健康保障、智慧安居服務和智慧文化服務。智慧應用系統的細化頂層設計，是對每一應用系統建設的工程實施作進一步的規劃設計，使得智慧城市頂層設計的應用系統開發建設規劃能“落地”——具有可操作性，確保智慧應用系統按統一的部署成功地建成。本文上述內容，就是這種細化頂層設計的理論指導和工程化方法的介紹。
智慧城市頂層設計與智慧應用系統細化頂層設計的關系，是戰略計劃與戰役計劃的關系，前者是后者的指導，后者是前者的落實。一般來說，智慧城市頂層設計不應要求對每一智慧應用系統做好像本文所述的總體設計，但不排除對重點的、有代表性的智慧應用系統做出帶示范性的總體設計。特別需要指出的是，應該要求智慧城市頂層設計在方法論制定、如何做出智慧應用系統清晰的和可實施的整體解決方案方面，給出統一的指導意見。遺憾的是，有些智慧城市頂層設計并沒有提出這樣的指導意見。
2、智慧應用系統細化頂層設計，細化到什么程度？
作為智慧城市建設的行政領導，針對頂層設計不能“落地”的問題提出不斷完善、繼續深化細化頂層設計的要求，是正確的。我們的任務是過河，不解決橋或船的問題，過河就是一句空話。作為技術負責人或信息化專家，對不斷完善、繼續深化細化頂層設計的要求，要有正確的理解和科學的方法，要解決“橋或船的問題”。
我們看圖5中的虛線，是什么意思呢？原來，那是我們所講的基于信息資源規劃總體設計的“邊界線”。在那里，總體設計所表達對象行為的功能模型，做到了每一程序模塊的概要描述（程序要點，輸入-輸出與處理邏輯）；總體設計所表達對象結構的數據模型，做到了邏輯數據庫表結構（一、二級基本表及其主鍵和屬性列表）。頂層設計細化到這種程度，對應用系統建設來說，不論是定制開發，還是引進產品軟件，都能確保集成化、快速和高質量。這些工作，已經突破了原先信息工程方法論所規定的業務域分析與系統設計的界限，不只是保證了“無縫銜接”，而且是更進一步的“可靠搭接”，因此，極大地提高了總體設計成果的科學性和可用性，確保總體設計方案對應用開發的指導、控制和協調作用，就是真正意義上的“落地”。
概括地說，基于信息資源規劃的總體設計成果，包括三大模型（應用系統的功能模型、數據模型、系統體系結構模型）、五項信息資源管理基礎標準（數據元素標準、信息分類編碼標準、用戶視圖標準、概念數據庫標準、邏輯數據庫標準）、一套信息資源目錄與交換體系、三大信息工程實施方案（通信-計算機網絡工程實施方案、數據庫-數據中心工程實施方案、應用軟件-綜合信息平臺工程實施方案），簡稱“3513技術成果”，是智慧應用系統成功建設的整體的、足夠詳細的解決方案。
在我們的咨詢服務實踐中，經常遇到一些信息化負責人或IT人員，他們沒有把握好頂層設計細化的“度”，他們提出的一些不必要的擔憂和過分的要求，是那條虛線以下的部分，即軟件工程要做的工作。他們對細化的要求過了“度”，混淆了總體設計與系統設計、甚至與建造的界限。他們犯的是搞不請頂層、中間層和底層的思維錯誤。實踐表明，本文所講的智慧應用系統細化頂層設計的“度”是適當的，但理解這套方法論和技術成果需要辯證的思維。
3、如何組織實施智慧應用系統基于信息資源規劃的總體設計？
首先，要強調遵照系統工程“總體設計部”的思想，發揮應用系統建設業主方的主導作用，組建由業務專家與信息化專家參加、業務分析員與系統分析員合作的信息資源規劃-總體設計工作班子，還要選擇有方法論研究功底和實踐經驗豐富的咨詢服務方作戰略合作伙伴。在咨詢顧問的協助下，針對智慧應用系統的建設基礎、建設目標和重點功能需求，制定詳細的總體設計實施計劃，按計劃組織實施，加強項目管理。
信息工程方法論的另一條原理是，成功的信息系統一定是最終用戶真正參加開發的系統。經驗也告訴我們，常常是因為用戶講不清楚需求，而出現應用開發拖長工期、功能不滿足用戶要求和維護困難等問題。智慧應用系統建設的需求分析，對業主方用戶代表提出了更高的要求，他們要通過一定的技術培訓，掌握業務梳理和數據流分析的基本方法，成為用戶分析員（User Analyst）。我們強調，智慧應用系統的規劃設計，不能等同于一般的軟件開發項目，不能只依靠（或主要地依靠）IT人員來完成；有長期業務工作經驗的、經過技術培訓的用戶分析員，是智慧應用系統規劃設計的主力骨干。
關于眾多智慧應用系統總體設計如何安排的問題，應該是智慧城市頂層設計的一項內容。一般來說，要選擇需求迫切、基礎條件較好、具有帶動性的應用系統先做總體設計的試點示范，取得經驗再鋪開做其他應用系統的總體設計，以分期分批實現智慧應用系統的建設；切不可十幾個應用系統同時啟動、齊頭并進地搞總體設計。這就是說，隨著應用系統建設的有計劃、有次序地推進，作為各個應用系統建設的先導工程——基于信息資源規劃的總體設計，也必然是有計劃、有次序地實施。這樣做，對整個智慧城市的分期建設工程來說，更能保證各階段性工程的成功，有利于不斷積累經驗和鍛煉提升建設隊伍的素質，用階段性成功增強總體成功的信心。
4、如何組織實施數據標準化體系的建設？
長期以來，在信息化建設中如何解決統一數據標準的問題，存在著種種不同的理解和做法，實際上，很多應用領域一直沒有真正建立起實用、有效、統一的數據標準，這一問題在智慧應用系統建設中必須重點、適度超前地加以解決。我們前面說過，一定范圍內（某一應用系統或某些應用系統）的數據標準化體系由信息資源管理基礎標準和信息資源目錄與交換體系兩部分構成，它們都是在細化頂層設計-信息資源規劃過程中開始建立的，并在相關的應用系統建設之前（或前期）完成。
具體說，在對用戶視圖做調研和規范化分析時，從用戶視圖的組成中，就可以提取數據元素和識別信息分類編碼對象，這實際上就開始了用戶視圖、數據元素和信息分類編碼的標準化工作；而按業務主題對用戶視圖分組，識別定義概念主題數據庫，進而細分概念主題數據庫為一組基本表，這實際上就開始了概念數據庫和邏輯數據庫的標準化工作。這就是說，不需要脫離信息資源規劃工作，另組織一些人去專搞數據標準化工作；參與信息資源規劃、開始做起數據標準化工作的人員，在應用開發之前、或前期繼續做好數據標準化工作，并作為數據管理員一直支持應用開發和維護工作，將是最有效的數據標準化建設隊伍的組建思路。
關于信息資源目錄與交換體系的建設問題，認識誤區和走過的彎路更是值得在智慧應用系統的建設中加以關注和認真解決的。首先，要明確兩類數據交換的概念。第一類：某一應用系統內部的數據交換，例如，人力資源與社會保障系統內部，社保基金管理子系統與醫療保險管理子系統之間的數據交換，那是在分散開發階段，由于沒有進行統一規劃、沒有考慮統一數據標準，為了實現數據的自動化流通，不得不通過數據接口做數據交換，這屬于“歷史遺留問題”；第二類：某一應用系統與外部的數據交換，例如，人力資源與社會保障系統的社保基金管理子系統與銀行系統的數據交換，無法要求社保系統與銀行系統進行統一的規劃、建立統一的數據標準，就一直需要通過數據接口做數據交換，這屬于“現實需要問題”。
對智慧應用系統的建設來說，是在數字化基礎上的升檔，作為數字化建設的“補課”，一定要通過信息資源規劃，統一建立數據標準和數據模型，建立起共享的主題數據庫，讓社保基金管理子系統、醫療保險管理子系統、失業保險子系統等，通過存取共享的主題數據庫，實現高效、快捷的信息共享，根本不需要通過做數據接口實現數據交換。這就是說，在智慧應用系統開發建設中，第一類數據交換應當逐步減少，以至于消失；而第二類數據交換卻一直需要，這就是統一的數據交換平臺建設的作用。將兩類數據交換概念混淆、一直走不出“數據交換誤區”以至于“數據交換泛濫”的典型例子，是前不久出臺的某市社保系統的“數據資源整合解決方案”——繼續設立社保系統的“生產區”和“交換區”，“生產區”里存儲著資金統籌、五險公共業務、社會保障、勞動就業等業務數據，仍然是分散開發階段遺留下來的沒有統一數據標準、沒有穩定的共享數據模型的數據堆積；各項業務之間相互需要的數據，只有經過在“交換區”里進行交換，才能相互使用。這樣整合后應用系統與“智慧”距離，是可想而知的。不能要求短時間內一下子解決第一類數據交換問題，但要通過“統一規劃、統一標準、分步實施”解決第一類數據交換問題；否則，就拉不近與“智慧”距離。
以上的討論，基本上澄清了信息資源目錄與交換體系建設的認識誤區。既然內部數據交換應逐漸減少以至于消失，與外部的數據交換一直是需要的，就應該明確：主要是為了實現內外數據的自動化交換而建立信息資源目錄與交換體系。對智慧城市建設來說，眾多的智慧應用系統之間，確實需要實現自動化的數據交換，但具體到兩個應用系統，例如社會保障系統與醫療衛生系統，它們之間的數據交換對象數量比起每個系統內部數據共享對象數量，是很小的，絕不是社會保障系統的數據醫療衛生系統都需要，也不是醫療衛生系統的數據社會保障系統都需要。再說，一個部門或應用領域需要另一個部門或應用領域的哪些數據，是由有關法律法規或協議限定的。因此，需要經過數據流分析（信息資源規劃的一項重要工作），確定各部門或應用領域之間的具體數據交換要求，做出數據交換對象有限的數據交換標準，以支持逐步實現的部門或應用領域之間的自動化數據交換。我們看到，前一時期有的城市要求各部門做出全部的信息資源目錄，這不僅是不必要的投入，而且不利于信息資源管理的安全和保密。
5、如何組織實施智慧應用系統的數據中心建設？
智慧應用系統建設要求實現數據大集中與應用大整合。這里的數據大集中，是指智慧應用系統的核心業務數據需要集中采集、集中存儲、集中處理和集中使用。數據的集中采集，是指按統一數據標準，利用感知技術設施自動化或按管理崗位責任人工錄入，一次、一處地采集；利用傳輸技術設施傳送到數據中心，進行集中的存儲和處理，支持業務協同應用。這里的應用大整合，是指一些應用系統過去十多年所形成的碎片要按照總體設計的功能模型加以改造和重組，拋棄無用的，保留或修改可用的，開發新需要的模塊，處理好縱橫關系，防止“信息孤島”。為此，必須要求數據中心支持核心業務的集成化開發和運行——讓核心業務應用模塊直接存取數據中心的主題數據庫。
總結國內近幾年電子政務數據中心和大型企業數據中心建設的經驗教訓，將有利于智慧應用系統數據中心的建設少走或不走彎路。普遍性的問題是：數據中心建設的目標任務定位不正確，停留在數據中心只是作為數據集中存儲和經過數據抽取的信息服務平臺的階段，只注意物理層面的建設，不注重解決數據標準化建設、信息資源整合與支持核心業務運作等問題；沒有發揮業主方的主導作用，將數據中心建設項目等同于一般的信息化項目，簡單承包給系統集成商或軟件商全權負責建設；一般的效果是，數據中心設備先進，也購買安裝一些數據管理、展現軟件，但業務實用數據貧乏，不能及時更新和不斷豐富，實用性很差。顯然，這是完全違背“以數據為中心”原理的后果。智慧應用系統數據中心建設，要反其道而行之，一定要做到：（一）制定正確的數據中心建設目標任務，例如，某市的人力資源與社會保障數據中心建設，要把人力資源和社會保障兩部門合并后所帶來的所有數據庫加以整合，并結合新的業務發展需求，規劃設計實現一批新的主題數據庫、數據倉庫和空間信息庫，使數據中心成為全市人力資源與社會保障高檔次數據環境的載體；（二）發揮業主方的主導作用，要動員組織政府部門人力資源與社會保障工作人員參加需求分析，與IT人員密切合作；（三）用好市級（或省、區域級）統一建設的物聯網和云計算基礎設施資源，加強數據中心的數據管理和應用平臺開發，支持人力資源與社會保障核心業務系統，為政府部門、企事業單位和社會公眾提供及時、準確和豐富的信息服務。這些意見以及更詳細的技術策略，都將編寫在總體設計《數據庫-數據中心工程實施方案》之中。
智慧應用系統的數據大集中與應用大整合，還應跳出某一個應用系統的范圍，發展到關聯比較密切的多個應用系統的更大范圍。例如，代表民生工程的社會保障、醫療衛生、食品藥品安全和社區服務等應用系統，它們的數據標準和數據模型的共用部分較多，可以統一組織實施基于信息資源規劃的總體設計，統一建立民生工程（綜合的）數據中心，即整合原有的社會保障、醫療衛生和食品藥品安全等（專業的）數據中心。可以預想，這種智慧城市建設的數據大集中與應用大整合，必定會避免重復建設、節約投資、更好地發揮物聯網和云計算基礎設施的作用，提升政府管理服務水平，造福廣大市民百姓。
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本文標題：智慧應用系統的細化頂層設計
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