上周已经开始啦！我结合拿到的新版教程，陆续展开了更加深入和细致的解读，帮助你精准把握考试大纲及教程的变化，进而在接下来的考试中旗开得胜！

上周带来了第1章和第2章，本周已经带来了第3和4章，没有看到的疯友可以去翻历史文章，这次给你带来的是第5章“信息系统管理”上半部分的差异点解读。

不好意思，上次说要控制字数，没想到这次变本加厉，仅仅上篇就4729字了，我决定放弃字数限制啦，关键是讲透彻，不然意犹未尽

 “信息系统工程”文字版

第5章 信息系统工程，一共包含4小节的知识块，分别是“软件工程”“数据工程”、“系统集成”和“安全工程”。

之前没有拿到第4版教程时，我仅仅根据目录推测第5章新增的知识点，应该主要是“数据工程”，但是在我拿到教程之后，发现我错了。

虽然另外3小节，在第3版教程中也提到过，但是第4版讲的内容完全不同，也就是，你完全可以把第5章当成全新的章节来学习。

说实话，这一章也很头疼，又是一次包罗万象、海纳百川的存在，特别是“数据工程”和“系统集成”小节，对于没有从事相关实战经验的同学来说，理解和掌握的挑战不是一点半点。

这一章的内容篇幅较多，长达50多页。吸取第4章不小心写太长的教训，第5章我会拆成上下两篇来发出，这次带来前面2个知识块，也就是“软件工程”和“数据工程”的解析。

“软件工程”知识块一共有6小节内容，基本上是按照软件工程的流程方法论展开的。

最开始的架构设计重点考点有2个，分别是软件架构风格和软件架构评估；接下来的需求分析重点考点有2个：结构化分析方法和面向对象分析方法、UML；，软件设计有2个重点考点，分别是结构化设计和面向对象设计；软件实现没什么好说的；部署交付理解下不可变服务器、蓝绿部署和金丝雀部署的概念；

1. 软件工程

关于软件工程，你需要理解其目的有三，分别是：提高软件生产率、提高软件质量、降低软件成本。除此之外，你需要知道软件工程的三个组成部分：方法、工具和过程。

这些基础概念相对比较好理解，接下来的“架构设计”可就比较烧脑了。

架构设计重点考点有2个，分别是软件架构风格和软件架构评估。

2. 软件架构风格

关于软件架构风格，第4版教程再次发挥了超级精简的作风，比如软件架构的数据流风格、独立构件风格、虚拟机风格和仓库风格这4大金刚，在旧版教程中对其中的举例有进一步展开讲解，而新版教程仅仅提了个名字完事。

过去某一年曾经在选择题中考过管道/过滤器风格，在教材如此精简之后，以后还会考吗？说实话，没有人知道。

学有余力的同学可以再深入了解下各种风格的举例，如果你实在没有时间，知道这四大金刚就好。

3. 软件架构评估

软件架构评估，提到了两个概念（敏感点和权衡点），3类评估方式（基于调查问卷的方式、基于场景的方式和基于度量的方式）。

敏感点简单理解就是特性特点，权衡点简单理解就是对冲突的因素选一个最优的方案。评估方式中重要的是基于场景的方式，在架构评估中，一般采用刺激、环境和响应三方面来对场景进行描述。

以上是我个人认为架构设计的重点知识点，你可以参考学习

4. 需求分析

“软件工程”知识块的第2个小节是“需求分析”，首先教程用非常简练的方式告诉你需求的2种分类，一种可以分为业务需求、用户需求和系统需求，一种可以分为常规需求、期望需求和意外需求。

虽然第4版教程删去了对分类的定义介绍，但是我还是建议你要学习下，理解起来也容易，万一考到呢？

接下来，第4版教程依次讲解了需求的关键过程：需求获取、需求分析、需求规格说明书编制、需求验证与确认等。这里面有2个我认为相对重要的考点，接下来我挑选出来说给你听

5. 结构化和面向对象分析

第1个考点是：结构化分析方法和面向对象分析方法。结构化分析方法，你需要掌握1个核心和3个层次模型，1个核心是数据字典，3个层次模型是数据模型、功能模型和行为模型；面向对象分析方法，你需要掌握2个模型，分别是用例模型和分析模型。

构建用例模型一般需要经历四个阶段，分别是识别参与者、合并需求获得用例、细化用例描述和调整用例模型，其中前三个阶段是必须的。

建立分析模型的过程大致包括定义概念类，确定类之间的关系，为类添加职责，建立交互图等，也可以称为：类-责任-协作者（CRC）建模。

6. UML

第2个考点是：UML。UML包含的概念相对很多，不过仅仅参考过去的经验，UML并非是考试热门，如果考的话，基本上也是1道选择题。所以对UML的学习，我建议可以关注下面3个方面的考点

1）UML 的四种关系，分别为：依赖、关联、泛化 和实现

2）UML包括了14 种图，针对每种图都详细记忆也不太现实，时间有限的情况下，我个人建议重点理解类图、对象图、用例图、顺序图、状态图、活动图。这6个图是项目实战中用的相对较多的图，过去也曾经那么考过1-2次。

3）UML包括的5个系统视图：逻辑视图、进程视图、实现视图、部署视图、用例视图

7. 结构化设计

“软件工程”知识块的第3个小节是“软件设计”，软件设计有3个考点，分别是结构化设计、面向对象设计和设计模式，重点是前面2个：结构化设计和面向对象设计

结构化设计分为概要设计和详细设计两个阶段，需要遵循的基本的原则是：高内聚，低耦合。

8. 面向对象设计

面向对象设计常用的 原则包括：单职原则、开闭原则、李氏替换原则、依赖倒置原则、接口隔离原则、组合重用原则和迪米特原则

9. 软件实现

“软件工程”知识块的第4个小节是“软件实现”，软件实现包括“软件配置管理”、“软件编码”和“软件测试”。

软件配置管理在这一章讲的很简略，可以跳过。

软件编码提到了程序设计语言、程序设计风格、程序复杂性度量和编码效率。

关于编码效率主要包括：1）程序效率；2）算法效率；3）存储效率；4）I/O效率。

软件测试方法可分为静态测试和动态测试。动态测试又分为白盒测试和黑盒测试。

有没有发现，关于这一小节出现了特别多的概念，不过幸好这些概念都不太难理解，作为信息系统项目管理师，的确有必要了解这些概念，这样才能在日常工作中，和研发人员进行无障碍的交流，所以针对考试而言，理解这些概念含义就可以了。

10. 部署交付

“软件工程”知识块的第5个小节是“部署交付”，这一小节讲到了持续交付和持续部署，还提到了不可变服务器、蓝绿部署和金丝雀部署这几个概念。

所谓金丝雀部署其实就是灰度发布，这一小节的备考方式，和上一小节类似，需要你理解这些概念的含义，比如蓝绿部署和金丝雀部署的区别在哪里。

“软件工程”知识块的最后，关于能力成熟度模型集成CSMM，你需要掌握CSMM 定义的5个等级：初始级、项目规范级、组织改进级、量化提升级、创新引领级。这5个等级的特点是什么，过去曾经在选择题中让你判断对某个等级的表述是否正确。

以上就是“软件工程”的解析，我数了下，到这里已经2000字了，看来这一篇也是要严重超出字数了，算了，不管了，字数超了就超吧，关键还是要把重点讲清楚了。

接下来是“数据工程”的解析，数据工程包括数据建模、数据标准化、数据运维、数据开发利用和数据安全5个知识点。

这一部分是本章的难点，甚至也是第4版教程的难点，因为数据实在是太枯燥、太抽象了。

这一章的学习没有别的办法，只能在尽量理解的情况下来死记硬背，也就是“理解”+“记忆”相结合。因为彻底理解，你可能要看好几本书，也不一定能够完全理解，这个同样需要长期工作实战的加持。

所以放弃彻底理解，对不理解的地方死记硬背也许会更加明智，毕竟考试不是来选拔数据专家，而是选拔项目经理，所以不会考的深入，这也算是坏消息中的好消息吧

11. 数据建模

关于“数据建模”，你需要知道数据模型的3种分类：概念模型、逻辑模型和物理模型。

概念模型是按用户的观点来对数据和信息建模；逻辑模型是在概念模型的基础上确定模型的数据结构；物理数据模型是进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放

掌握了3种分类之后， 数据建模过程包括4步：分别是数据需求分析、概念模型设计、逻辑模型设计和物理模型设计

12. 数据标准化

“关于数据标准化”，我个人理解是本章的难点，因为里面有大量的抽象专业术语，看完可能给你的感觉是：每个字都认识，连起来就不认识了...

数据标准化的主要内容包括元数据标准化、数据元标准化、数据模式标准化、数据分类与编码标准化和数据标准化管理。

关键术语来了：元数据是关于数据的数据， 数据元是数据库、文件和数据交换的基本数据单元。是不是还不懂？不懂没关系，我会在后续的视频加餐课中通过举例让你明白。

13. 数据分类与编码标准化

关于“数据分类与编码标准化”，其实还是要去理解，死记硬背效果奇差的，不信可以试试，哈哈。

数据分类是根据内容的属性或特征，将数据按一定的原则和方法进行区分和归类，数据编码是将事物或概念赋予具有一定规律的符号，形成代码元素集合。

数据标准化阶段的具体过程包括确定数据需求、制定数据标准、批准数据标准和实施数据标准四个阶段。

14. 数据容灾

关于“数据运维”，第4版教程中提到了“数据存储”、“数据备份”和“数据容灾”，这里简要说一下数据容灾。

容灾系统分为应用容灾和数据容灾两类，数据容灾是应用容灾的子集，也是应用容灾最根本的基础，数据备份又是数据容灾的基础，但是容灾不是简单的备份，所以虽然数据备份也算一种容灾方案，但这种容灾能力非常有限。

15. 数据产品的质量控制

关于“数据产品的质量控制”，你需要知道数据产品的质量控制分成前期控制和后期控制两大部分。前期控制包括数据录入前的质量控制、数据录入过程中的实时质量控制；后期控制为数据录入完成后的后处理质量控制与评价。

16. 数据开发利用

关于“数据开发利用”，了解了定义，基本上就掌握了这个知识点的关键。

数据开发利用是指，通过数据集成、数据挖掘和数据服务（目录服务、查询服务、浏览和下载服务、数据分发服务）、数据可视化、信息检索等技术手段，帮助数据用户从数据资源中找到所需要的数据，并将数据以一定的方式展现出来，实现对数据的开发利用。

以上是第4版教程的原话，摘录给你感觉下。

17. 数据挖掘与传统数据分析的区别

除了这个定义，你还需要掌握数据挖掘与传统数据分析的区别，我的第六感告诉我，这是一个相对较好的考点。数据挖掘与传统数据分析的区别有4点：

1）两者分析对象的数据量有差异；

2）两者运用的分析方法有差异；

3）两者分析侧重有差异；

4）两者成熟度不同。

详细的区别看教程或者看加餐课视频吧。

18. 数据服务与可视化

最后一个知识点是“数据服务”， 数据服务主要包括数据目录服务、数据查询与浏览及下载服务、数据分发服务。

这里提到了数据可视化的概念，数据可视化主要可分为七类：一维数据可视化、二维数据可视化、三维数据可视化、多维数据可视化、时态数据可视化、层次数据可视化和网络数据可视化。

这7类是放在表格中的，我发现第4版教程更喜欢用表格了，但是我个人不太喜欢通过表格来讲知识点，阅读起来没有一气呵成的畅快感，不过指尖疯的意见没有人听，所以复习教程时，不要跳过表格中的知识点。

好了，今天就说到了这里，全文已经超过3300字了，第5章另外两个知识块“系统集成”和“安全工程”放到下一篇说吧，“系统集成”又是一个硬骨头，咱们下篇来“啃”吧

“信息系统工程”脑图版

除了上面介绍的差异点之外，我还结合我的理解，制作了第5章的重点考点的思维导图

我在思维导图中，不仅把本章重要知识点摘录出来，而且也提供了新版教程的差异点及我的备考建议，这样你可以在复习学习时，对照思维导图进行学习。

由于图片上传时会被自动压缩，如果图片看不清，或者想要全高清的思维导图PDF版，可以小窗我，我线下发你

最后，祝你不惧软考高项信息系统项目管理师的教程改版，和指尖疯一起，不疯魔不成活，拿下证书！