信息工厂：未来信息管理的一种新范式，本文主要内容关键词为：范式论文,信息管理论文,工厂论文,未来论文,信息论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 信息工厂理念的产生背景
1.1 信息技术应用的演化
大量学者都一直在致力于探索信息技术应用和信息社会发展的过程和轨迹，以期描绘未来信息技术和社会的发展蓝图。D.泰普斯科特指出，信息技术的应用经历了三个方面重要转变：从个人电脑到群体计算机工作网络；从孤立系统到联合系统；从内部到跨企业计算机网络[1]。M.S.莫顿、S.朱波夫等人也指出，信息技术的应用已经和正在延续以下三个阶段：工作自动化、信息管理和经营转型。通过对信息技术应用历史的回顾，我们可以发现，信息技术一旦进入组织中，就会对劳动力产生深远的影响，即重组了组织结构（例如目前组织的网状化分布、工作环境的改变、区域和地域的灵活化等），信息技术本身的使用也为管理其它资本提供了广泛的可供选择的方式。相对于物质和能量，信息在目前已经可以凭借信息技术实现时间和空间范畴中的自由转换。当今企业广泛地利用信息技术管理信息资源，使企业在信息活动中获得增值效应，具体体现为通过提高效率（例如决策效率、业务活动效率）和降低成本（例如企业内部的生产成本、协调成本和企业外部的交易成本），进而获取竞争优势。过去的半个世纪中，政府也极大地扩大了对经济和社会活动的干预，产生了一个完全由信息流和基于信息的决策步骤所组成的全新的管理模式。但是，信息技术并不能决定社会的演变，受到信息技术影响的组织结构等因素自身也存在不断优化和迭代，它们反过来又将对信息技术的应用产生影响。R.Kaplinsky认为社会、经济与制度因素对于一种新的信息技术应用范式的形成是起着决定作用的[2]。新的信息技术的特征在其应用范式的构建与发展中起着主要作用，并将其内部逻辑的物质性强加于自身的革新进程与社会组织演化进程之中。
目前，人工智能和通讯技术的不断创新、扩散与迁移，加上数据仓库和互联网所提供的海量数据和信息资源，使得信息和信息技术的可获得性得到增强。并且信息的生产过程可以同它的物质支持分离，信息生产过程中，劳动力、信息技术和其它各种资源分工明确，生产的每一个阶段都有不同的劳动力和功能性要求，它们形成了不同的空间要求。这都使得信息能够作为一种独立的资源而得到单独的生产和管理。信息消费个性化的趋势和信息资源的结合决定了信息资源的利用并不共享一种单一的模式，信息消费者要能够根据自身需求自主地定义所需要进行的信息生产活动，信息不应再依附于业务流程或行政事务等。信息组织和信息系统面向各种信息需求，必须能够产出不同的信息，由于是直接面向需求，这种信息产出必须类似于“强定制化”的产品，即信息生产过程不再由信息组织和信息系统统一确定，信息组织和信息系统能够提供不同“加工深度”的信息，并能支持信息用户对于信息的理解和再次加工。
1.2 信息管理方式需要变革
现有的信息管理方式仅从信息生产链末端（即信息产品）入手，来寻求面向可能性应用的冗余与组织所追求的效率之间的平衡，而非信息生产过程。这种追求静态平衡的信息管理方式，在加入时间变量之后所存在的问题就凸现出来，即面向特定主题的信息往往经过不可恢复性的处理，不再具有转换价值，信息系统和信息技术的应用形态只能依赖于原有的模式发展，形成信息系统的“烟囱式”架构（stovepipe architecture）。信息资源和信息系统的整合与集成，在目前只能通过系统之间的接口技术得以实现。众多的接口连同系统之间的信息流形成了日益庞杂的“蛛网”型信息架构，而这反过来又限定了信息系统的整合和发展方向。此外，这种架构还面临一个无法回避的问题，即新的信息技术的应用。原有系统的数据和信息因面向特定主题而被处理，无法随意的迁移至新的信息系统之中，所以，信息技术的应用受到原有数据和信息的限制。以技术创新为例，P·德鲁克认为，在灵机一动基础上形成的技术创新，恐怕比其他各种原因引发的创新总和还要多。国外研究证实，企业大多数的创造性活动起初都是未经企业计划正式安排的，发生于最没有预料到的地方。非官方性质的活动是员工未经正式批准的自发行动，因而如果鼓励创新，就需要向员工实时提供初期的创新型活动所需的各种数据和信息，他们所需的这类数据和信息目前被视为“分散冗余”，目前对于这类冗余资源的管理采用的是序化的方式，即从管理的角度规范化信息资源，但是在不同的应用中同一数据和信息面向特定主题被处理，应用价值降低，在某些情境下甚至无法被利用。
如前文所述，当前社会信息泛滥现象尤其严重。大量的信息得不到组织和控制，加重了个人和组织的选择、获取信息的负担，使信息消费的成本大大增加。在信息数量激增的同时，信息的质量却在下降。各种虚假信息、无用信息、有害信息混杂于社会信息流中，造成了信息污染，不仅增加了信息消费的成本，而且加剧了信息消费的风险。这些问题的解决也有赖于信息管理方式的变革，即不能再采用目前常见的“推送式”，而应为“拉动式”——信息在没有需求时，将不存在，而只有数据和信息原料。Humphrey等认为新的信息技术应用范式应当具有两个基本特征，即新的信息技术的核心聚焦于信息处理上以及信息技术的影响更多的体现于过程上，而非产品上[3]。更进一步，我们认为未来信息技术的应用更倾向于构建专门的信息组织和信息系统，全面统筹信息资源的应用，并且由于信息生成的功能，信息组织在信息社会各类组织的等级制度中将占据更为主导的地位，信息组织应当更为独立的运行，而不应当再依附于特定的物质生产活动。在独立生产信息的信息系统中，当系统要素之间的复杂性超过了特定阀限，我们可以将这种复杂作用的要素分离出来作为独立的模块，从而把复杂的作用内化和限定于模块内部，各个半自律的模块依赖于相互之间的弱化关系和逻辑规则组成整体的信息系统或信息生产过程。因此，这样构建的信息系统在保证整体框架一致性、信息流程一体化的同时，还能够保证各个构件之间的相对独立性。而这种相对分散化的信息生产过程按照各个子结构不同的信息生产功能，可以复制诸如企业和政府组织内部结构和空间逻辑的等级模式。平行于物质和能量，信息的资源性本质在这种管理模式下才得到相对于传统模式下的修正性体现。因此，信息资源管理的模式需要变革。
2 信息工厂理念的实现
2.1 信息工厂理念的提出
我们可以从上述分析中洞悉出未来一种可行的信息化范式就是信息工厂。信息工厂历史性的出现正逐步取代现有信息系统。信息工厂作为一种新的信息资源管理模式，能够解决现有信息资源管理所面临的诸多问题。新的信息资源管理导向和新的信息价值实现根据信息消费所带来的动力组织运行，整个过程都将通过信息工厂的信息流进行整合。信息工厂将分离出专门的权力机构和人才队伍进行更为专业化的信息活动；信息技术从组织日常运行过程中分离出来，虽然并非物理上的分离，但它至少不是信息活动的动力以及信息组织运转的逻辑来源，信息活动以及信息组织运转都将基于既有的信息消费意愿。并且信息工厂应当具有这样一种功能，即分离信息与特定的信息技术，可以通过提供粒度最细的数据和信息原料，为不同信息技术提供支持。这样就构建了支持不断优化的信息工厂，信息技术作为信息资源管理的一种工具，并且作为信息工厂发展所凭借的物质基础之一，能够采用模块化的方式进行变更。信息工厂也在频率不断增加的信息技术革新浪潮中具有高度的适应性。由于信息工厂对于多样化信息技术以及流程性、模块化信息生产的支持，只要数据和信息原料存在，强定制化的信息需求以及不同加工深度的信息都能得到实现。
1997年，比尔·恩门及其合作者正式提出了企业信息工厂（Corporation Information Factory,CIF）的概念[4]，随后比尔·恩门又独立提出并描绘出什么是政府信息工厂（Government Information Factory,GIF）[5]。信息工厂（Information Factory）是伴随着信息资源重要性的提高以及信息技术的发展而出现的。信息工厂应当是这样一种架构，即能够满足所有信息需求和请求。它囊括了数据和处理、活跃型数据和不活跃数据、操作型处理和信息型处理、网络通讯、数据粒度、数据的多维处理、数据整合、跨部门的访问数据、元数据、数据安全等。信息工厂能够以一致、集成的方式处理数据和信息。它变革了组织与其信息系统之间的关系，即信息系统不再依附于组织，成为相对独立的信息产品生产者，信息活动均在此进行；其它的机构或部门作为数据原料的供应者和信息产品的消费者，不再直接单独设置专门的信息部门，不再需要完成所有的信息活动。信息工厂最初为一种数据仓库的构建逻辑，后又发展为一种新的信息系统构建模式，成为组织构建信息系统以及信息机构的一种指导思想[6]。目前，对于各种信息技术应用的集成、各种信息资源的整合已成为信息管理界、经济管理界的研究热点之一。
2.2 信息工厂的实践探索
尽管现有信息资源管理模式的创新并未采用信息工厂的说法，但这其中的部分逻辑和信息工厂有着相似之处。对于采用信息工厂的模式进行信息资源管理，在企业和政府层面均有相关的探索。自从比尔·恩门创造性地提出企业信息工厂的概念之后，企业界和学术界纷纷开始对企业信息工厂的实现问题进行不断探索，部分企业已将企业信息工厂作为建设新一代企业数据仓库的纲领和思维框架，例如我国的蓬天信息系统有限公司在数据仓库和决策支持系统的设计过程中就利用了企业信息工厂的思想，而SAP公司的SAP BW系列软件也越来越接近企业信息工厂架构。而美国则是最早进行政府层面信息工厂实践的国家。早在1996年美国国会就通过Clinger-Cohen法案，明确指出政府部门缺乏展现以及协调和管理整个信息系统建设、使用、维护的总体框架[7]。针对法案要求，1999年美国各级政府部门CIO（Chief Information Officer）组建委员会，出版了企业架构的评测标准及实践指导文档，称为联邦企业架构框架（Federal Enterprise Architecture Framework,FEAF），为各级联邦政府的信息机构设置提供参考标准，支持我们所说的政府层面信息工厂的建立。随后美国各级政府部门陆续发布各自的企业架构，如美国财政部的TEAAF（Treasury Enterprise Architecture Framework）、美国国防部的DODAF（Department Of Defense Architecture Framework）、美国环保局架构EPAF（Environmental Protection Agency Architecture Framework）等[8]。这些法案和架构为特定层面的政府机构整合信息系统提供了依据，而且基于它们所建立起的信息系统也符合信息工厂的构建逻辑。在“9.11”恐怖袭击事件之前，美国政府需要的是高效率、一致性地处理信息，而“9.11”事件之后，美国政府意识到需要更大程度上跨越政府部门的界限共享和整合数据，更多地关注国家安全。因此，美国政府在2001年9月15日因为“9.11”事件而着手于构建自身的政府信息工厂[9]。但是，美国政府联邦层面的政府信息工厂目前仍然没有得到完全的实现。尽管真正意义上的信息工厂还未出现，但是通过分析众多组织探求新的信息资源管理模式的过程，我们发现他们都自觉或不自觉地把信息作为更为独立的资源加以对待，而且信息资源的管理模式也正在逐步趋近于信息工厂。
2.3 信息工厂的一般架构
根据比尔·恩门等的描述，信息工厂支持最低粒度数据的存储，并能面向各种应用[4]，那么其一般架构应当包括如下几个部分：（1）信息源。信息源可以是互联网络、组织内的信息系统等，由自动抓取软件将这些信息提取进入信息工厂。（2）转换层。转换层根据企业级数据结构和转换逻辑改造、重组、集成数据原料和初始信息。数据经过转换层后进入数据仓库系统。（3）数据仓库。数据仓库的根本任务是按照一定的逻辑存储数据和信息，为信息车间和应用车间提供数据原料。（4）备用存储。为了减少数据仓库的造价和缓解存储系统、访问系统的压力，数据仓库还可以采用备用存储作为其扩展组件，以利用尽可能低的成本存储海量的备用数据。备用存储作为数据仓库的扩展保持和数据仓库一致的数据架构和数据粒度。（5）操作型数据存储。操作型数据存储主要用于对部分数据做实时处理时所进行的暂时存储。一般来说，它根据临时性的信息需求从数据仓库中抽取数据进行处理，然后转化进入应用车间。（6）数据集市。数据集市是为满足特定信息消费者的信息需求、快速解决某些具体问题而建立的一种灵活的分析型环境。数据集市根据长期定制的规则抽取数据原料，并按照特定逻辑和需求对数据的结构、格式和粒度等进行处理[10]。（7）应用。应用根据用户所定义的信息需求完成对数据原料的临时性抽取、处理，对来自数据集市和操作型数据存储的数据进行分析等工作，以满足用户信息需求，其实现依赖于用户的前台操作。（8）元数据。元数据作为数据的数据，记录信息工厂中关于数据、信息等类型、结构、主题等的描述以及相关操作的日志。
2.4 信息工厂运营和管理
如图1所示，根据所处理信息的程度，可以把信息工厂分为数据原料车间、信息车间、应用车间。
图1 信息工厂架构图
数据原料车间的职责是从环境获取各种数据、信息等。数据原料的质量将影响到最终信息产品的质量。随着信息技术的发展，未来外部数据和信息的获取将逐步通过应用软件自动实现，例如可以利用内容管理等技术根据自己定义的数据或信息需求对互联网上的信息进行自动抓取，并对采集到的各种结构的数据进行抽取、净化、转换并装载至数据仓库和备用存储中。数据原料车间是整个信息工厂运营的基础，其构建需要解决一个关键问题：如何定义信息工厂的数据粒度和数据架构？因为信息工厂面向所有需求，那么数据原料车间应该构建全局性的数据架构，以保证信息生产能够覆盖所有现实的和潜在的信息需求。而且其中所存储的数据要具有可用性，即维持最低粒度存储。最低粒度的数据经过汇总、转换等过程总能满足相关的需求，而且这种模式下的数据可以做到一次性存储，减少冗余信息。
信息车间主要对原料数据进行预处理和临时性存储。其中数据集市是为长期的信息需求所准备的，例如，对个体层面的信息需求，根据其用户偏好和信息消费习惯从数据仓库中提取数据并对其进行汇总等预处理，然后存储至数据集市，推送至前台客户端。而临时性的信息需求则由操作型数据存储从数据仓库中抽取数据原料并加工。和数据集市不同的是，数据集市完成的是面向长期、稳定的信息需求，主动把数据推向客户，而临时性数据存储则是由客户主动拉动的。需要说明的是，信息车间主要是基于用户的信息消费记录而提炼出信息消费规则，或者由用户自行定义信息需求，然后经由信息车间自动实现数据原料的抽取、处理等工作。信息车间存在的主要意义在于减少相似信息产品生产过程中人的参与，批量满足那些同质性的信息需求。
应用车间是信息工厂和用户交互的界面，其中也包括诸如商务智能、搜索引擎等应用。应用是实现用户需求的终端，也同时是信息工厂价值实现的地方，数据原料车间、信息车间等所进行的操作均是为了向用户端提供需要处理的对象。信息和数据如果按照之前定义的需求或主题存储，那么当新的需求以及新的信息技术引入时，会面临历史数据不支持的障碍，这也是现有信息资源利用过程中最经常遇到的问题之一。由于信息工厂存储着基于全局性数据架构的、最低粒度的数据和信息，因此也能更好地支持新的信息技术引入。
这三个车间分别扮演不同的角色，从数据处理的角度来看，具有递进性，但是从功用的角度来看，则在专业性等方面又有所偏向，图2给出了信息工厂组成和信息需求满足之间关系的示意图，信息工厂的3个车间（数据原料车间、信息车间和应用车间）分别支持不同类型的信息需求，即所满足的分别为定制化信息需求、专业信息需求和所有信息需求。数据原料车间支持各种最低粒度数据的一次性存储，而且不断有新的数据补充进来，实现信息工厂和外部数据源之间的交换；信息车间则是面向用户的长期和临时性的需求，并通过应用车间实现信息工厂和用户需求的交换，而应用车间中汇集着各种技术和工具，并且支持新技术，整个信息工厂功能可随着技术的发展而不断丰富和完善。这些共同构建了基于信息工厂的信息生态系统：不同的车间分别面向不用的应用，相互关联、相互协作，信息工厂支持自身的优化和成长（例如新技术的引入），并且能够针对内外部环境的变化而自组织和自适应（例如根据需求调整信息车间的信息产出），最终形成一个具有凝聚力的、协调一致的信息处理环境。
图2 信息工厂组成和信息需求满足
3 信息工厂模式下的几个推论
3.1 信息素养和信息需求决定信息权力
信息权力来自于对信息的拥有。当前状况来看，信息分散于各个组织、部门或者个体，信息拥有者的信息权力体现在是否愿意共享信息。信息工厂中的数据和信息以最低粒度被存储，面向各方的信息需求，这造成两个方面的结果：一方面，之前分散的信息被集中于信息工厂中，更为关键的是，从全局的角度，之前重复存在的冗余信息被做到一次性存储，减少了冗余信息的存在，尽管仍然会因为风险的考虑而对数据仓库等进行备份存储，但不可否认的是，之前由于冗余信息而在社会中存在的“冗余权力”将消失。例如，A组织或个体拥有该信息而具备信息权力，那么B同样如此，那么在信息工厂存在的情况下，信息做到一次性存储，因此冗余的信息权力将会消失。
另一方面，由于信息共享程度增加，数据和信息的可获得性和可用性也都增强，基于信息拥有所获得的权力也将减弱、甚至消失。那么，未来的信息将不再具备价值了吗？显然不是。一般而言，数据和信息作为公共品而存在，各种应用工具和方法也将逐步呈现出无差异化，这时数据和信息仅仅是原料，信息权力来自于对这些数据和信息的理解和利用。如果具备较高的信息素养，并能定义和提供出差异化的信息需求，那么信息和数据的价值将被增加，信息权力将转移至那些知道怎样利用这些信息的个体和组织中。
3.2 信息联盟的出现
当然，信息工厂的出现将重构信息管理模式。现有组织间或者部门间的信息共享行为可以整合不同主体的信息资源，但是整个过程仍然由主体自己控制，即主体可以自主决定是否共享某种信息。而信息工厂的出现则对所有数据和信息实现统一管理，它构成数据和信息的统一来源。现有模式下，个体或组织之间基于契合或合同而形成联盟，进而产生相应的协作。而在信息工厂模式下，各个个体或组织都致力于建设和维护信息工厂的运营，所需的原料也来自于此。这样就基于信息工厂而在整体层面形成互惠的共同体。从目前的研究来看，信息共享和系统整合与系统整体绩效之间存在正相关关系，信息工厂作为信息系统的未来发展趋势也实现了信息的充分共享。以企业间的合作为例，借助于数据仓库，供应链信息对各个企业的可见性显著增加，即供应链中的信息需求者对诸如购买、生产、分销之类的关键活动和流程都能有着即时、准确的理解，信息的可见性是增进企业间协作的基础，并能够支持业务流程的改善和战略性组织结构的调整[11]。因此，供应链信息联盟中的企业整体将从中获益。那么，信息在个体或组织间充分共享，那么这种共享给联盟所创造的价值如何分配？这同样是实现信息工厂时亟待解决的问题。
3.3 数字图书馆：机遇和威胁并存
信息工厂能够以一致、集成的方式处理数据和信息，而且不再依附于特定的组织，成为相对独立的信息产品生产者，信息活动均在此进行。每个个体都可以是信息工厂的数据源和信息源，与此同时，又可以是信息工厂的消费者和信息价值的创造者，这样每个主体都参与到信息工厂的运营和管理中，和信息工厂不断的交互，信息工厂也构建了信息生态系统。每个个体将根据信息工厂所提供的信息安排和组织生产、进行分工与协作，整个信息联盟内部将基于信息工厂而实现自组织和自调整，实现基于信息的运营模式的再造。
信息工厂的核心是构建并维持支持海量存储的数据仓库，具有很大的公益性。从当前发展趋势来看，公共的数字图书馆将逐步扮演这一角色。这一方面是因为信息工厂首先就需要构建一个全局型架构，而数字图书馆则具有对全局性管理的能力；另一方面是因为知识是信息工厂存储的主要内容之一，且随着数字图书馆的逐步发展，其技术也将支持低粒度数据，那么这使得业务型、事务型数据存储成为可能。尽管如此，数字图书馆仍然面临很大的挑战，最重要的就是对现有知识打碎后的重构。如何将现有知识载体，例如论文和专著，所包含的知识提炼出来，并对其进行低粒度化，这不仅涉及技术层面，而且现有知识管理和创新的模式均要发生变化。但是，提供低粒度化的知识能够进一步提升论文、专著等的利用价值，而且做到一次性存储，这也是未来的发展趋势。因此，我们认为，信息工厂是未来的发展趋势，数字图书馆将扮演更加重要的角色，甚至成为未来社会的信息组织和信息中心，那么如何面对这些机遇和挑战，将是一个值得探索的问题。
4 结束语
信息工厂是信息化、信息系统、信息组织构建模式的一种创新，它变革了传统信息系统、信息组织的运行逻辑，开辟了信息资源管理的新的研究方向，颠覆了信息产品消费和生产之间的传统关系。在信息工厂的框架下，企业管理、政府管理等模式可以移植到信息管理中，全面质量管理等思想也可以在信息生产过程中得到体现。国外学者的理论研究和实践证明，只有信息生产和管理模式发生根本变化，才能建立新型的、符合未来需求的信息系统和信息组织。目前国内和国外真正了解信息工厂内涵的学者还很少，而系统、深入研究信息工厂模型的更是凤毛麟角。本研究只是对信息工厂的构建和管理等问题进行初步的探索，信息工厂的实现，不仅依赖于信息技术的进一步发展，更依赖于信息管理等研究领域和实践操作的创新。
收稿日期：2010－11－05
标签：数据仓库论文; 信息技术的发展论文; 信息消费论文; 企业架构论文; 信息存储论文; 信息管理与信息系统论文; 工厂模式论文; 信息发展论文; 信息架构论文; 应用架构论文; 关系逻辑论文; 粒度论文;