管理信息系统英文解释翻译、管理信息系统的近义词、反义词、例句
英语翻译:
【计】 MIS
【化】 MIS
【经】 management information systems
相关词条:
1.SystemsofManagementInformation 2.managementinformationsystem 3.MIS 4.managementoperatingsystem(MOS) 5.ManagementInformationSystems 6.SystemofManagementInformation
分词翻译:
管理的英语翻译:
manage; administrate; conduct; control; govern; rule; supervise
administration; governance; management; supervision
【计】 supervising
【医】 conservancy; control
【经】 control; intendance; keep in hand; manage; management; operate
regulate; regulations; supervision
信息系统的英语翻译:
【计】 information system; IS
【化】 intelligence system
【经】 information system
专业解析
管理信息系统(Management Information System,MIS)是融合计算机技术、通信技术与管理科学的交叉学科,其核心目标是通过系统化的数据采集、处理与分析,支持组织决策、协调业务流程并提升运营效率。以下为汉英双语框架下的详细解析:
-
术语定义
中文全称:管理信息系统
英文对应:Management Information System (MIS)
定义:由硬件、软件、数据库、网络及人力资源组成的集成化系统,用于收集、存储、处理并传递组织内外部信息(来源:Laudon & Laudon, 《管理信息系统》第16版)。
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核心组成
- 数据层(Data Layer):结构化数据库(如SQL)与非结构化数据仓库
- 处理层(Processing Layer):业务逻辑模块与算法模型(如ERP、CRM子系统)
- 交互层(Interface Layer):用户终端设备与可视化仪表盘
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功能特性
根据哈佛商学院课程资料,MIS具备三大核心功能(来源:Harvard Business School Online):
- 运营支持:自动化日常事务(如库存管理、财务报表生成)
- 决策辅助:通过OLAP(在线分析处理)提供趋势预测
- 战略规划:整合SCM(供应链管理)与BI(商业智能)工具
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应用领域
典型应用场景包括:
- 企业资源规划(ERP):SAP、Oracle等系统实现跨部门协同
- 医疗信息系统(HIS):电子健康记录(EHR)与诊疗流程优化
- 教育管理系统(LMS):慕课平台与学情数据分析
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技术演进
当前技术发展聚焦于:
- 云计算:AWS、Azure提供的SaaS模式信息系统
- 大数据分析:Hadoop与Spark框架支持PB级数据处理
- 人工智能集成:机器学习模型嵌入决策支持模块(参考:Gartner 2024年技术成熟度报告
网络扩展解释
管理信息系统(Management Information System,简称MIS)是结合信息技术与管理学的交叉学科,旨在通过系统化的数据收集、处理和分析,支持组织的决策、协调和控制。以下是其核心要点:
一、定义与目标
管理信息系统是通过计算机硬件、软件、网络、数据库等工具,将组织内外部数据转化为有价值的信息,辅助管理者优化运营、制定战略的系统。其核心目标是提升效率、支持决策、增强竞争力。
二、核心组成
- 技术层
- 硬件(服务器、终端设备等)和软件(数据库管理系统、分析工具等)构成技术基础。
- 例如,ERP(企业资源计划)系统整合财务、供应链等模块。
- 数据资源
- 结构化数据(如销售记录)与非结构化数据(如客户反馈)的采集与存储。
- 管理流程
- 定义数据输入、处理、输出的规则,确保信息流的规范性和安全性。
- 用户角色
- 包括系统管理员、终端用户(如部门经理)和高层决策者。
三、主要功能
- 数据整合
跨部门、跨系统的数据汇总,消除信息孤岛。
- 实时分析与报告
生成可视化报表(如销售趋势图),帮助快速响应问题。
- 决策支持
通过预测模型、情景模拟等工具,降低决策风险。
- 流程自动化
例如,库存管理系统自动触发补货提醒。
四、典型应用场景
- 企业运营:供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)。
- 公共服务:政府电子政务系统、医疗信息平台。
- 金融领域:风险控制系统、实时交易监控。
五、挑战与发展趋势
- 挑战:数据隐私风险、系统兼容性、用户接受度。
- 趋势:AI与机器学习深化数据分析能力,云计算推动系统弹性扩展。
如需进一步了解具体案例或技术细节,可参考信息系统管理相关教材(如《管理信息系统》Laudon版)或行业白皮书。
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