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摘要：企业体系结构（EA）是业务水平的高级抽象，有助于组织计划和做出更好的决策。研究人员得出的结论是，EA的范围不仅专注于技术计划，而且缺乏业务战略和流程是EA框架最重要的挑战。本文的目的是可视化使用档案馆的公司的业务策略。对企业中如何使用战略规划的概念有了更好的了解，我们希望通过档案改善其建模。本文通过评估现有的EA建模语言及其在模型策略中的熟练性来增加现有文献。此外，本文在战略规划领域对挑战进行建模和调查时，有助于识别挑战。此外，本文为试图开发有效的EA建模项目并解决业务复杂性问题的从业者和EA建筑师提供了一种方法。
从人群中脱颖而出 - The Open Group
ArchiMate、DirecNet、Making Standards Work、Open O 徽标、Open O 和 Check Certification 徽标、Platform 3.0、The Open Group、TOGAF、UNIX、UNIXWARE 和 Open Brand X 徽标是注册商标，无边界信息流、诚信构建放心购买、商业航空参考架构、通过保证实现可靠性、数字从业者知识体系、DPBoK、EMMM、FACE、FACE 徽标、FHIM Profile Builder、FHIM 徽标、FPB、未来机载能力环境、IT4IT、IT4IT 徽标、O-AA、O-DEF、O-HERA、O-PAS、开放敏捷架构、Open FAIR、开放足迹、开放过程自动化、开放地下数据宇宙、开放可信技术提供商、OSDU、传感器集成简化、SOSA 和 SOSA 徽标是 The Open Group 的商标。
开放敏捷架构™ 实践者一致性...
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人工智能驱动的智慧城市
人工智能驱动的智慧城市 1 智慧城市 智慧城市 (SC) 是一个城市区域，它使用信息和通信技术框架来创建互联的可持续环境，旨在满足不同类别的城市需求并提高公民的生活质量 [1 ]。其中包括用于提供更好市政服务的不同类别的技术，例如医疗保健、人口老龄化、交通管理、公共安全、供水、警务等。在智慧城市中，传统网络和服务通过使用数字解决方案变得更加高效，从而造福其居民和企业 [1]。智慧城市的一个特殊特点是提供不同类别的服务，为此，它使用物联网 (IoT) 框架，最近还使用人工智能 (AI)。如今，智慧城市有几种类别的定义，即学术、工业和机构 [2, 3]。这些定义本质上不同，可以根据可持续性进行分类，同时考虑环境、经济和社会维度中的一个或多个组合。此外，可持续导向和非可持续导向的定义有三类。这些类别是学术、工业和机构定义。这些定义与具体实施相结合，取决于特定地理区域以及特定地点的政治局势等。联合国环境规划署 2018 年的调查表明，到 2050 年，全球 66% 的人口将居住在城市 [2]。其结果是城市环境显著扩张，同时也需要创造新的环境。这意味着城市迫切需要应对增长和居民生计方面的挑战。这进一步意味着迫切需要开发 SC 服务。为了实现这一目标，欧洲智慧城市和社区创新伙伴关系 (EIP-SCC) 发布了一份文件，建议采取适当步骤来开发和实施智慧城市 [4]。欧洲多个部门参与了该文件的撰写，这些部门在不同领域拥有专业知识，例如研究机构、企业、非政府组织。建议实施的七个步骤是设想、决定和承诺、计划、执行、检查、行动、复制和扩大 [4]。另一个重要因素是考虑企业和地方政府之间的开放合作以及上下游行业的数据共享合作。为了更好地理解这些问题，有人提出了一个通用框架，例如基于企业架构 (EA) 的智慧城市参考架构 (SCRA) [6]。许多 SCRA 模型都可以在日本提出的 ArchiMate 分析工具中统一建模 [6]。在这种情况下，最重要的目标之一是实现 SCRA 之间的全球合作。基本上，创建特定的基础设施来执行和提供多个领域的预期 SC 服务，例如更好的环境、更好的经济、流动性、人员、更好的生活质量和更好的治理。为此考虑了各种组件，例如人工智能 (AI)、物联网 (IoT) 设备、通信网络、大都市基础设施、公共服务、数据分析组件、更好的经济等。目标是监控城市中不同类别的现有资源，并在此基础上调整和提供预期的服务，以及提高服务性能和生活质量，同时降低成本和资源消耗 [2, 3, 4]。这背后的共同点是提供正确的功能和预期的客户体验。
提出信息对象生命周期模型和符号
Johannes Damarowsky ( Johannes.damarowsky@wiwi.uni-halle.de ) 在信息系统研究中，对组织内的信息及其流动进行建模已经很成熟。然而，信息的一个视角尚未用标准化的模型符号来表示：组织内的信息对象生命周期。将客户主数据（如姓名、地址、电话号码、电子邮件地址、出生日期）等信息理解为信息对象 (IO) 是一种视角和工具，它与可以表示它的著名静态建模符号非常吻合，例如实体关系模型 (ERM) 或 UML 类图。UML 部署图或 The Open Groups ArchiMate 等符号可以指示客户主数据 IO 的数字表示位于组织 IT 基础架构中的何处，例如哪些数据库在哪些物理服务器上包含它。但是，IO 在其生命周期内的行为没有可用的专用建模符号。重要的 IO 生命周期行为至少包括：1) 初始创建（即创建新客户）、2) 读取（例如，店员读取客户数据）、3) 向其添加新数据字段（例如，第二个地址）、4) 修改现有数据（例如，更新电话号码）、5) 实例化（例如，在纸质表格上打印客户数据或在另一个系统中创建数字副本）、6) 移动、7) 读取或 8) 修改实例（例如，将包含客户数据的纸质表格交给阅读并签名的主管或将客户主数据发送给供应商）、9) 销毁物理或数字实例或初始创建的对象。在最先进的技术中，可以使用行为图（如 UML 活动、用例或序列图）和业务流程符号（如事件驱动流程链 (EPC) 或业务流程模型和符号 (BPMN)）来建模 IO 操作，但 IO 生命周期本身并不是一个流程。因此，与 IO 生命周期相关的任务可以包含在多个流程模型中，并且可能仅间接或隐含地引用 IO，从而妨碍快速轻松地概览组织内 IO 的交互。这意味着机会成本，因为 IO 行为与组织信息、业务流程、合规性和信息安全管理相关。一种新颖的信息对象生命周期模型和符号 (IOLMN) 可以简化识别哪些部门记录或更新客户数据的过程，从而更容易识别错误信息的原因。还可以更容易地发现数据是否在多个部门独立记录和存储，这增加了数据存储不一致的风险。从合规性和信息安全的角度来看，可以更容易地识别哪些人对数据具有读取或写入权限，以及数据的实例在哪里创建以及它们可能最终在哪里。在发生安全漏洞的情况下，这样可以更轻松地识别哪些组织单位、流程和 IT 系统使用（读取、写入、修改等）IO 并可能受到影响。为了使 IOLMN 有用并轻松地实现对组织内 IO 的有用视角，它应至少包括 IO 属性、其（及其实例）生命周期行为、这些操作的时间和逻辑顺序和条件，以及涉及的人员、角色、部门、流程或 IT 系统及其对 IO 执行生命周期操作的授权。