软考系规：基础篇核心知识整理及助记词分享
助记词分享
第一部分：信息化与信息系统
信息化的内涵
知识点： 包括信息网络体系、信息产业基础、社会运行环境、效用积累过程。
口诀： 王产运鸡 (王=网络，产=产业，运=运行环境，鸡=积累过程)。
信息系统的通用结构
知识点： 自底向上可分为五个层次。
口诀： 机源中也应 (机=基础设施层，源=资源管理层，中=中间件层，也=业务逻辑层，应=应用表现层)。
信息系统的本质结合
知识点： 是管理模型、信息处理模型、系统实现条件的结合。
口诀： 信管实 (信=信息处理模型，管=管理模型，实=系统实现条件)。
诺兰阶段模型
知识点： 计算机信息系统发展的六个阶段。
口诀： 初传控，集数成 (初=初始，传=传播，控=控制，集=集成，数=数据管理，成=成熟)。
第二部分：网络与通信
计算机网络功能
知识点： 具有数据通信、资源共享、管理集中化、实现分布式处理、负荷均衡的功能。
口诀： 数资管，分负担 (数=数据通信，资=资源共享，管=管理集中化，分=分布式处理，负担=负荷均衡)。
OSI/RM七层模型
知识点： 由低层至高层分为七层。
口诀： 物联网、传会表应 (物=物理层，联=数据链路层，网=网络层；传=传输层，会=会话层，表=表示层，应=应用层)。
TCP/IP四层模型
知识点： 分为四个层次。
口诀： 接际传应 (接=网络接口层，际=网际层，传=传输层，应=应用层)。
计算机网络性能指标
知识点： 主要包括速率、带宽、吞吐量、往返时间、时延、利用率。
口诀： 速带吞，时往利 (速=速率，带=带宽，吞=吞吐量，时=时延，往=往返时间，利=利用率)。
网络中的时延组成
知识点： 由发送时延、传播时延、处理时延、排队时延等组成。
口诀： 发传处排队 (发=发送时延，传=传播时延，处=处理时延，排队=排队时延)。
5G技术特点
知识点： 具有高速率、低时延、大连接特点。
口诀： 高低大 (高=高速率，低=低时延，大=大连接)。
第三部分：数据与存储
数据存储技术架构
知识点： 由存储介质、组网方式、存储协议和类型、存储架构、连接方式五个部分组成。
口诀： 介组协架连 (介=介质，组=组网，协=协议和类型，架=架构，连=连接方式)。
存储介质类型
知识点： 包括机械硬盘、固态硬盘、磁带和光盘等。
口诀： 机固磁光 (机=机械硬盘，固=固态硬盘，磁=磁带，光=光盘)。
常见数据结构模型
知识点： 包括层次模型、网状模型和关系模型。
口诀： 成网管 (成=层次模型，网=网状模型，管=关系模型)。
关系型数据库ACID原则
知识点： 即原子性、一致性、隔离性、持久性。
口诀： 九哥一子 (九=持久性，哥=隔离性，一=一致性，子=原子性)。
常见的非关系数据库类型
知识点： 分为键值数据库、列存储数据库、面向文档数据库、图形数据库。
口诀： 键列文档图。
数据仓库特点
知识点： 是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合。
口诀： 主集非时变 (主=面向主题，集=集成，非=非易失，时=随时间变化)。
前端工具主要类型
知识点： 主要包括各种查询工具、报表工具、分析工具、数据挖掘工具。
口诀： 查报分析挖 (查=查询工具，报=报表工具，分析=分析工具，挖=数据挖掘工具)。
第四部分：信息安全
信息安全四个层次
知识点： 可以划分为设备安全、数据安全、内容安全、行为安全。
口诀： 倍数内行 (倍=设备安全，数=数据安全，内=内容安全，行=行为安全)。
信息安全主要技术和措施
知识点： 包括身份认证、访问控制、入侵检测系统、防火墙、网闸、防病毒、数据加密技术等。
口诀： 身访入防火，网病加 (身=身份认证，访=访问控制，入=入侵检测，防=防火墙，火=网闸，网=网闸，病=防病毒，加=数据加密)。
访问控制机制
知识点： 包括自主访问控制、基于角色的访问控制、基于规则的访问控制、强制访问控制。
口诀： 自角规强 (自=自主访问控制，角=基于角色，规=基于规则，强=强制访问控制)。
病毒防护策略准则
知识点： 包括拒绝访问能力、病毒检测能力、控制病毒传播能力、清除病毒能力、恢复能力、提供替代操作。
口诀： 拒检控清，恢复替代 (拒=拒绝访问，检=检测，控=控制传播，清=清除病毒，恢复=恢复能力，替代=提供替代操作)。
第五部分：新兴信息技术
物联网本质特点
知识点： 三个特点：互联、识别与通信、智能化。
口诀： 互识通智能 (互=互联，识=识别，通=通信，智能=智能化)。
微电子机械系统组成
知识点： 包括微传感器、微执行器、信号处理、控制电路、通信接口、电源。
口诀： 传执信控通电 (传=传感器，执=执行器，信=信号处理，控=控制电路，通=通信接口，电=电源)。
物联网应用系统框架
知识点： 5个重要的技术部分：机器、传感器硬件、通信网络、中间件、应用。
口诀： 机传网中应 (机=机器，传=传感器硬件，网=通信网络，中=中间件，应=应用)。
区块链的特点
知识点： 包括多中心化、多方维护、时序数据、智能合约、不可篡改、开放共识、安全可信。
口诀： 时不多，可开约 (时=时序数据，不=不可篡改，多=多中心化；可=安全可信，开=开放共识，约=智能合约)。
区块链的关键技术
知识点： 包括分布式账本、加密算法、共识机制。
口诀： 账加共识 (账=分布式账本，加=加密算法，共识=共识机制)。
共识机制分析维度
知识点： 分析几个维度：合规监管、性能效率、资源消耗、容错性。
口诀： 规性容资 (规=合规监管，性=性能效率，容=容错性，资=资源消耗)。
云计算的特征
知识点： 主要表现为：超大规模、高可扩展性、虚拟化、高可靠性、通用性、廉价性、灵活定制。
口诀： 规扩虚，可靠通廉灵 (规=超大规模，扩=高可扩展性，虚=虚拟化；可=高可靠性，靠=高可靠性，通=通用性，廉=廉价性，灵=灵活定制)。
云计算的关键技术
知识点： 包括虚拟化技术、云存储技术、多租户和访问控制管理、云安全技术。
口诀： 虚存租安 (虚=虚拟化，存=云存储，租=多租户，安=访问控制与云安全)。
云计算访问控制研究集中点
知识点： 主要集中在：云计算访问控制模型、基于ABE密码机制的云计算访问控制、云中多租户、虚拟化访问控制。
口诀： 模A租虚 (模=模型，A=ABE机制，租=多租户，虚=虚拟化)。
基于ABE的访问控制参与方
知识点： 包括4个参与方：数据提供者、可信第三方授权中心、云存储服务器、用户。
口诀： 提可用储 (提=数据提供者，可=可信第三方授权中心，用=用户，储=云存储服务器)。
云安全技术研究方面
知识点： 包含：云计算安全性、保障云基础设施的安全性、云安全技术服务。
口诀： 安基服 (安=云计算安全性，基=云基础设施安全，服=云安全技术服务)。
大数据技术架构
知识点： 包括大数据获取技术、分布式数据处理技术、大数据管理技术、大数据应用和服务技术。
口诀： 获取处理管应用。
人工智能关键技术领域
知识点： 还包括：人机交互、机器思维、机器感知、机器行为、计算智能、分布智能、人工心理和人工情感、大模型等。
口诀： 交思感行，计分心大 (交=人机交互，思=机器思维，感=机器感知，行=机器行为；计=计算智能，分=分布智能，心=人工心理和情感，大=大模型)。
自然语言处理解决的核心问题
知识点： 包括信息抽取、自动文摘/分词、识别转化。
口诀： 抽分识别 (抽=信息抽取，分=自动文摘/分词，识=识别转化)。
专家系统构成
知识点： 通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等六个部分构成。
口诀： 界知推解数获 (界=人机交互界面，知=知识库，推=推理机，解=解释器，数=综合数据库，获=知识获取)。
边缘计算的特点
知识点： 包括联接性、数据第一入口、约束性、分布性。
口诀： 联数约分 (联=联接性，数=数据第一入口，约=约束性，分=分布性)。
边云协同的内涵
知识点： 涉及IaaS、PaaS、SaaS各层面的全面协同。
口诀： 资数智，应业服 (资=资源协同，数=数据协同，智=智能协同；应=应用管理协同，业=业务管理协同，服=服务协同)。
数字孪生的核心技术
知识点： 三项核心技术：建模、仿真、基于数据融合的数字线程。
口诀： 建模仿真融 (建=建模，模=仿真，融=基于数据融合)。
第六部分：数字化转型与国家战略
新型基础设施建设领域
知识点： 包括5G基建、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等七大领域。
口诀： 高城新能源，5G数压人工 (高=城际高速铁路，城=城际轨道交通，新=新能源汽车充电桩，能源=特高压；5G=5G基建，数=大数据中心，压=特高压，人工=人工智能、工业互联网)。
新基建的构成
知识点： 主要包括信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施。
口诀： 信融创 (信=信息基础设施，融=融合基础设施，创=创新基础设施)。
数据价值化的“三化”框架
知识点： 包括数据资源化、数据资产化、数据资本化。
口诀： 原产本 (原=资源化，产=资产化，本=资本化)。
“一网统管”建设重点
知识点： 强调：一屏、一网、预警、创新、联动。
口诀： 评网警心动 (评=一屏，网=一网，警=预警，心=创新，动=联动)。
数字民生建设重点
知识点： 通常强调：赋能、普惠、利民。
口诀： 能惠民 (能=赋能，惠=普惠，民=利民)。
智慧城市核心能力要素
知识点： 重点强化数据治理、数字孪生、边际决策、多元融合和态势感知五个核心能力要素建设。
口诀： 数数多变态 (第一个数=数据治理，第二个数=数字孪生，多=多元融合，变=边际决策，态=态势感知)。
智慧城市全生命周期管理
知识点： 更加注重规划设计、部署实施、运营管理、评估改进和创新发展在内的全生命周期管理。
口诀： 龟不赢 (龟=规划，不=部署，赢=运营；评估和改进、创新发展被“龟不赢”的趣味性覆盖，辅助记忆全周期)。
概念及现实案例
信息系统与信息化基础
1. 信息化的内涵与特征
知识点： 信息化建设包括四大内涵：信息网络体系、信息产业基础、社会运行环境、效用积累过程。其特征表现为广泛性、快速性、数据量巨大、跨界整合、改变社会生产方式等。
助记词： 王产运鸡（王=网络，产=产业，运=运行环境，鸡=积累过程）。
现实案例： 中国的“互联网+”战略就是信息化的典型体现。它依赖于高速互联网（信息网络体系），拥有强大的互联网公司（信息产业基础），催生了新的法律法规如《电子商务法》（社会运行环境），最终提升了全社会的生产效率（效用积累过程）。
2. 信息系统的概念与结构
知识点： 信息系统是管理模型、信息处理模型和系统实现条件的结合。其通用结构自底向上分为五个层次。
助记词：
信管实（信=信息处理模型，管=管理模型，实=系统实现条件）。
机源中也应（机=基础设施层，源=资源管理层，中=中间件层，也=业务逻辑层，应=应用表现层）。
现实案例： 一个电商平台（如淘宝）：
基础设施层：服务器、网络设备。
资源管理层：商品图片、用户信息的存储数据库。
中间件层：支持高并发访问的消息队列。
业务逻辑层：处理“下单”、“支付”等核心业务流程的代码。
应用表现层：用户看到的网站页面或手机APP界面。
3. 信息系统与软件的生命周期
知识点： 软件/信息系统的生命周期包括规划、分析、设计、实施、运行与维护五大阶段。
现实案例： 开发一个办公自动化（OA）系统：
系统规划：论证开发OA系统的必要性和可行性。
系统分析：调研员工需要哪些功能，如请假、报销审批。
系统设计：绘制系统架构图、数据库表结构。
系统实施：程序员编写代码，并进行测试。
系统运行与维护：系统上线后，修复漏洞、增加新功能。
4. 诺兰阶段模型
知识点： 诺兰模型描述了组织IT应用发展的六个阶段：初始、传播、控制、集成、数据管理、成熟。
助记词： 初传控，集数成。
现实案例： 一家公司的IT发展历程：
初始：财务部买了一台电脑做报表。
传播：各个部门都开始买电脑，开发自己的小系统。
控制：公司发现混乱，开始统一采购和管理电脑。
集成：将分散的系统（如人事、财务）打通，形成ERP系统。
数据管理：公司意识到数据是资产，建立数据仓库进行统一分析。
成熟：IT与业务战略深度融合，成为核心竞争力。
网络与通信技术
5. 计算机网络功能与分类
知识点： 计算机网络具有数据通信、资源共享、管理集中化、分布式处理、负荷均衡等功能。按作用范围分为PAN、LAN、MAN、WAN。
助记词： 数资管，分负担。
现实案例： 一个大学校园网就是一个典型的LAN（局域网），它让学生之间可以传输文件（数据通信），共享打印机（资源共享），并统一管理所有学生的上网行为（管理集中化）。
6. 网络体系结构
知识点： OSI七层模型和TCP/IP四层模型是理解网络通信的基础框架。
助记词：
物联网、传会表应（物=物理层，联=数据链路层，网=网络层；传=传输层，会=会话层，表=表示层，应=应用层）。
接际传应（接=网络接口层，际=网际层，传=传输层，应=应用层）。
现实案例： 你用浏览器访问一个网站：
应用层： 你的浏览器发出HTTP请求“我想看这个网页”。
传输层： TCP协议将请求打包，确保可靠传输。
网际层： IP协议给你的数据包写上目的IP地址。
网络接口层： 通过网线/Wi-Fi将数据包转换成电信号/电磁波发送出去。
7. 网络性能指标与时延
知识点： 性能指标包括速率、带宽、吞吐量、时延等。网络中的时延由发送时延、传播时延、处理时延、排队时延组成。
助记词：
速带吞，时往利。
发传处排队。
现实案例： 视频会议卡顿的原因：
发送时延：你的摄像头数据太大，网卡发送需要时间。
传播时延：数据信号从你家到服务器距离远，物理传播需要时间。
处理时延：网络路由器繁忙，处理你的数据包慢了。
排队时延：在路由器端口，你的数据包前面排了太多包。
8. 5G技术
知识点： 5G具有高速率、低时延、大连接的特点。三大应用场景是eMBB（增强移动宽带）、uRLLC（超高可靠低时延通信）、mMTC（海量机器类通信）。
助记词： 高低大（高速率、低时延、大连接）。
现实案例：
eMBB： 4K/8K超高清视频直播、VR/AR游戏。
uRLLC： 远程手术、自动驾驶汽车（要求极低延迟和高可靠性）。
mMTC： 智能电表、智能农业传感器（连接海量设备）。
数据与存储技术
9. 数据存储技术架构
知识点： 存储技术架构由存储介质、组网方式、存储协议和类型、存储架构、连接方式五个部分组成。
助记词： 介组协架连。
现实案例： 一个云盘服务（如百度网盘）：
介： 使用大量的SSD和HDD。
组： 数据中心内部可能采用FC或IP网络连接这些硬盘。
协： 对你而言，它提供的是文件存储服务（你看到的是文件和文件夹）。
架： 背后是分布式存储架构。
连： 对你而言，是通过NAS（网络附着存储）的方式，通过互联网访问。
10. 数据库模型
知识点： 常见的数据结构模型有层次模型、网状模型和关系模型。关系型数据库遵循ACID原则。
助记词：
成网管（成=层次模型，网=网状模型，管=关系模型）。
九哥一子（九=持久性，哥=隔离性，一=一致性，子=原子性）。
现实案例： 银行转账业务是ACID的完美体现：
原子性： 转账要么完全成功（A账户扣钱，B账户加钱），要么完全失败（都不变）。
一致性： 转账前后，A+B账户的总金额不变。
隔离性： 在A向B转账时，C查询A的余额不会读到中间状态。
持久性： 一旦转账成功，即使系统宕机，结果也不会丢失。
11. 非关系型数据库与数据仓库
知识点： NoSQL数据库不固定表结构，常见类型有键值、列存储、文档、图形数据库。数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合。
助记词：
键列文档图。
主集非时变（主=面向主题，集=集成，非=非易失，时=随时间变化）。
现实案例：
键值数据库： Redis，常用于缓存会话（Session）信息。
文档数据库： MongoDB，用于存储商品信息、用户画像等半结构化数据。
数据仓库： 企业将来自销售、客服、官网等不同系统的数据整合进来，用于分析“哪些产品最受欢迎”等决策问题。
信息安全
12. 信息安全属性与层次
知识点： 基本属性包括保密性、完整性、可用性等。可划分为四个安全层次。
助记词： 倍数内行（倍=设备安全，数=数据安全，内=内容安全，行=行为安全）。
现实案例： 一个公司的邮件系统：
设备安全： 服务器机房防火防盗。
数据安全： 对邮件内容进行加密（保密性），防止被篡改（完整性）。
内容安全： 过滤垃圾邮件、病毒邮件。
行为安全： 审计是否有员工通过邮件泄露公司机密。
13. 信息安全技术与措施
知识点： 主要技术措施包括身份认证、访问控制、入侵检测、防火墙、数据加密等。
助记词：
身访入防火，网病加（身=身份认证，访=访问控制，入=入侵检测，防=防火墙，火=谐音“伙”指网闸，网=网闸，病=防病毒，加=数据加密）。
自角规强（自=自主访问控制，角=基于角色，规=基于规则，强=强制访问控制）。
现实案例： 登录公司内部系统：
输入用户名密码+手机验证码（身份认证）。
登录后，你作为普通员工只能访问自己部门的文件，而经理可以看到更多（基于角色的访问控制）。
防火墙阻止外部非法访问。
所有传输数据被SSL加密。
新兴信息技术
14. 物联网
知识点： 物联网架构分为感知层、网络层、应用层。其本质是互联、识别与通信、智能化。
助记词： 互识通智能。
现实案例： 智能家居：
感知层： 温度传感器、智能门锁、摄像头。
网络层： 通过Wi-Fi或5G将数据发送到云端。
应用层： 手机APP让你可以远程查看家里情况、控制空调温度。
15. 云计算
知识点： 云计算服务模式分为IaaS、PaaS、SaaS。其特征是超大规模、高可扩展性、虚拟化等。
助记词：
规扩虚，可靠通廉灵。
虚存租安（虚=虚拟化，存=云存储，租=多租户，安=云安全）。
现实案例：
IaaS： 在阿里云上租用一台虚拟服务器，你自己安装操作系统和软件。
PaaS： 使用百度云提供的现成数据库服务，你只管用，不用管维护。
SaaS： 直接使用Office 365在线编辑文档，一切都在云端。
16. 大数据
知识点： 大数据特征为4V：Volume（大量）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Velocity（高速）。技术架构包括获取、处理、管理、应用。
助记词： 获取处理管应用。
现实案例： 电商平台（如京东）的推荐系统：
获取： 采集你的浏览记录、搜索关键词、购买历史。
处理： 使用Spark等计算框架快速分析海量数据。
管理： 将处理后的结果存储在大数据平台中。
应用： 在“猜你喜欢”栏目为你展示个性化商品。
17. 人工智能与专家系统
知识点： 专家系统由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取构成。
助记词： 界知推解数获。
现实案例： 医疗诊断专家系统：
知识库： 存储大量疾病症状和对应诊断规则。
推理机： 根据你输入的症状（发烧、咳嗽），在知识库中匹配可能的疾病。
解释器： 向你解释“为什么判断你可能是感冒”。
人机界面： 你输入症状和查看结果的界面。
18. 区块链
知识点： 区块链具有多中心化、不可篡改、智能合约等特点。其关键技术是分布式账本、加密算法和共识机制。
助记词：
时不多，可开约（时=时序数据，不=不可篡改，多=多中心化；可=安全可信，开=开放共识，约=智能合约）。
账加共识（账=分布式账本，加=加密算法）。
现实案例： 比特币系统就是一个典型的区块链应用。所有交易记录在分布式账本上，使用SHA256加密算法保证数据不可篡改，通过工作量证明（PoW）共识机制让所有节点对交易达成一致。
19. 数字孪生
知识点： 数字孪生的三项核心技术是建模、仿真、基于数据融合的数字线程。
助记词： 建模仿真融。
现实案例： 智慧城市管理：为一座真实的城市建立一个虚拟的模型。通过物联网收集实时交通数据，在虚拟城市中进行仿真，预测交通拥堵，并融合模拟结果来优化红绿灯配时，从而指导现实城市的交通管理。
数字化转型与国家战略
20. 新基建与数字中国
知识点： 新型基础设施建设包括5G、大数据中心、人工智能等七大领域。数字中国建设按照“2522”整体框架布局。
助记词： 高城新能源，5G数压人工（高=城际高速铁路，城=城际轨道交通，新=新能源汽车充电桩，能源=特高压；5G=5G基建，数=大数据中心，压=特高压，人工=人工智能、工业互联网）。
现实案例： “东数西算”工程就是数字中国战略在新基建领域的体现。它在西部建设大数据中心，将东部算力需求有序引导到西部，优化资源配置，如同数字经济时代的“南水北调”。
21. 数字经济构成
知识点： 数字经济包括数字产业化、产业数字化、数字化治理、数据价值化。
现实案例：
数字产业化： 华为生产5G设备，腾讯提供云计算服务。
产业数字化： 富士康利用工业互联网改造生产线，实现智能化制造。
数字化治理： 杭州的“城市大脑”通过数据优化交通和城市管理。
数据价值化： 数据交易所促成企业间的数据交易，让数据产生价值。
22. 数字政府
知识点： 数字政府主要内容体现在“一网通办”、“跨省通办”、“一网统管”。
现实案例： 国务院推出的“国家政务服务平台”，让你在一个网站上就能办理来自不同部委的各类事项（一网通办），并且可以异地办理户口、社保等业务（跨省通办）。
23. 科学范式与数字化转型
知识点： 第四次科技革命是数据密集型研究范式（第四范式）。数字化转型是触及组织核心业务，以新建业务模式为目标的深层转型。
现实案例： 网约车平台（如滴滴）：
它不再是传统的出租车公司（经验/理论范式），而是通过数据（第四范式）来匹配司机和乘客，动态定价，彻底重构了出行业务模式，这就是数字化转型。
新兴信息技术
24. 边缘计算
知识点： 边缘计算在数据源附近提供计算、存储等服务，特点包括联接性、数据第一入口、约束性、分布性。其关键技术是边云协同和安全。
助记词： 联数约分（联=联接性，数=数据第一入口，约=约束性，分=分布性）。
现实案例： 自动驾驶汽车。车辆上的摄像头和传感器会产生海量数据，如果全部上传到云端处理，延迟太高。边缘计算让车辆自身或路侧单元具备强大的计算能力，能在本地实时处理数据，做出毫秒级的刹车或转向决策，云端则负责高德地图更新、路径规划等非实时任务（边云协同）。
25. 自然语言处理
知识点： NLP解决信息抽取、自动文摘/分词、识别转化等核心问题。主要应用包括机器翻译、语义理解、问答系统等。
助记词： 抽分识别（抽=信息抽取，分=自动文摘/分词，识=识别转化）。
现实案例：
机器翻译： 百度翻译、Google Translate。
问答系统： 苹果的Siri、小米的小爱同学。
舆情监测： 政府或企业利用NLP技术自动分析社交媒体上关于某个事件或品牌的正面/负面评价。
数字化转型与治理
26. 数字化转型的核心概念
知识点： 数字化转型是触及组织核心业务的高层次转型。其驱动力在数字经济时代体现为应对决策瓶颈、变革制约等需求。能力因子需要被数字化“封装”。
现实案例： 传统出租车公司 vs. 滴滴。
传统公司： 业务模式是“车辆+司机”，转型可能只是给车辆装上GPS（数字化升级）。
滴滴： 通过数字化转型，新建了一种业务模式——平台化运营。它将“调度”这个核心能力因子数字化“封装”成算法，动态匹配乘客和司机，彻底重构了行业。
27. 数字化治理
知识点： 数字化治理的核心特征是数据互通、全面协同与跨部门流程再造。其内涵包括对数据的治理、运用数字技术进行治理、对数字融合空间进行治理。
现实案例： “一网统管”。以上海为例，城市管理平台接入了市政、交通、应急等各部门数据。一旦发生暴雨，系统能自动协同：气象局数据触发预警，交通系统实时调整信号灯并规划绕行路线，水务部门根据积水情况远程调度泵站。这就是用数据决策和数据管理，实现了跨部门的流程再造。
28. 数据价值化
知识点： 数据价值化包括数据资源化、数据资产化、数据资本化。
助记词： 原产本（原=资源化，产=资产化，本=资本化）。
现实案例： 一家电商公司：
资源化： 收集用户的浏览、购买记录，形成原始数据资源。
资产化： 对数据进行清洗、标注、确权，将其作为数据资产计入财务报表，并用于优化推荐系统，直接产生业务价值。
资本化： 公司以其庞大的用户行为数据资产作为质押，获得银行贷款（数据信贷融资），或将数据资产打包成金融产品发行（数据证券化）。
29. 数字民生与智慧城市
知识点： 数字民生强调赋能、普惠、利民。智慧城市核心能力要素包括数据治理、数字孪生、边际决策、多元融合和态势感知。
助记词：
能惠民（能=赋能，惠=普惠，民=利民）。
数数多变态（第一个数=数据治理，第二个数=数字孪生，多=多元融合，变=边际决策，态=态势感知）。
现实案例： “随申码”（上海的健康码）。它整合了卫健、交通、公安等多源数据（数据治理与多元融合），实时评估个人健康风险（态势感知），在手机端快速生成结果（边际决策），保障了市民安全便捷地通行（普惠利民）。
30. 数字营商环境与新业态
知识点： 为营造良好数字发展环境，需要优化业态治理、加强转型协同、完善就业保障、改革生产资料管理制度。
现实案例： 对于直播带货这种新业态：
优化业态治理： 出台法规明确主播、平台的责任，但采用“沙盒监管”等创新方式，不一刀切。
加强转型协同： 鼓励传统商场利用直播进行数字化转型。
完善就业保障： 将主播纳入职业分类，探索适合其特点的社会保障方式。
改革生产资料管理制度： 承认数据和算法是新的生产要素，并探索其权属和收益分配问题。
系统理论与方法论
31. 系统“三论”
知识点： “老三论”包括系统论、控制论、信息论。“新三论”包括突变论、耗散结构论、协同论。
现实案例： 一个智能恒温空调系统：
系统论： 将房间、空调、传感器、人视为一个整体系统。
信息论： 温度传感器将测量的数据（信息）传递给控制器。
控制论： 控制器比较设定温度与实际温度（信息反馈），然后发出指令控制空调压缩机工作（执行器）。
协同论： 空调系统与加湿器、新风系统协同工作，共同维持室内舒适的“微气候”。
32. 能力因子与封装
知识点： 能力因子是有层次可组合的。其数字化“封装”需要对人员、技术、资源、数据、流程进行模块化。
现实案例： 亚马逊的物流系统。其“仓储拣货”能力项被数字化封装：
人员： 拣货员。
技术： 手持扫描枪、货架机器人、优化路径的算法（技术）。
资源： 仓库、货架、商品。
数据： 订单数据、库存数据、实时位置数据。
流程： 接收订单 -> 算法生成最优拣货路径 -> 引导员工作业。这个被封装好的“能力模块”可以高效、标准化地部署到全球任何一个亚马逊仓库。
33. 组织数字化转型难点
知识点： 主要体现在业务融合、持续坚持、文化冲突、效果判别四个方面。
现实案例： 一家制造企业推行工业互联网：
业务融合难： IT部门懂技术不懂生产线，业务部门懂生产不懂数据模型，双方语言不通。
持续坚持难： 转型投入大、周期长，短期内见不到效益，容易半途而废。
文化冲突： 传统强调流程和稳定，数字化强调敏捷和试错，文化上产生冲突。
效果判别难： 很难量化一个数据平台到底为生产线节省了多少成本，投资回报率（ROI）不清晰。