信息资源规划与一般的信息化建设总体规划的区别在于需要有中高层管理人员参加，它是业务人员与信息技术人员紧密合作的一项工程。

　　信息资源规划的范围是由新建的或整合已有的信息系统所涉及的业务范围决定的。例如，某校一年内要在校园网上新建资产管理系统和科研管理系统，整合网络化办公系统、图书管理系统和教学管理系统，那么，不论是新建的两个信息系统，还是完善提升已有的三个信息系统，都需要做整体性的数据流分析，建立这五个系统的功能模型、数据模型和统一的数据标准，这就是属于为了进行集成化的信息系统建设所进行的信息资源规划的范围。整个信息资源规划工作分为两个阶段：第一阶段做需求分析，第二阶段做系统建模。

　　需求分析
　　需求分析是按职能域进行的。职能域(Function Area)是对学校管理工作的主要业务活动领域的抽象，而不是现有机构部门的照搬。职能域的划分和定义具有稳定性。例如，典型的高校管理工作的职能域包括：办公、人事管理、教学管理、科研管理、财务管理、后勤管理和资产管理等。

　　建立业务模型
　　业务流程分析是为了系统地、概括地把握一个职能域的业务功能结构，也就是人们常说的“业务梳理”。梳理的结果，用简明的“职能域-业务过程-业务活动”三个层次来表达完整的业务功能结构，即为业务模型(Business Model)。其中，业务过程或业务流程(Process)是职能域中一组联系紧密的活动；业务活动(Activity)是不可再分解的最小功能单元。

　　用户视图规范化
　　用户视图(User View)是一些数据的集合，它反应了最终用户对数据实体的看法，常见的用户视图有单证、报表和屏幕表单等。我们对每一职能域的所有用户视图进行统一的编码登记，并对其中重要的用户视图的组成作规范化表述，这样就为大量取消报表传递，实现网络化电子数据传输做好了准备。

　　数据流分析
　　按照威廉·德雷尔(William  Durell)的观点，所谓数据流其实就是用户视图的流动。这不仅道破了数据流的实质，而且使数据流的分析工作更便于业务人员参与。我们做数据流定性分析的方法和结果，是绘制各职能域的一级数据流程图(1-DFD)和二级数据流程图(2-DFD)，1-DFD解决职能域之间、职能域与外单位的数据流问题；2-DFD解决职能域内部的业务过程和数据存储、使用之间的关系，即职能域内部的数据流问题。数据流的定量分析是分析各职能域之间、各职能域与外部单位之间的各种数据流的流量统计，按日、月、年提出输入、存储和输出的数据流量分析报告。显然，这对于其后的数据建模，数据环境的改造提升和网络系统建设都具有重要的意义。

　　系统建模
　　系统建模是需求分析的综合与定型。通过对计划新建和改建的几个信息系统所涉及职能域的业务流和数据流分析，规划组经过综合就可以进一步明确要开发的应用系统(新建和改建)的目标，随之进行各应用系统的具体建模工作。

　　系统功能建模
　　在需求分析阶段，我们在做业务梳理分析时，建立了由“职能域-业务过程-业务活动”三层结构组成的业务模型，但是，并非所有的业务活动都能实现计算机化的管理，经分析可以发现：

　　有些业务活动可以由计算机自动完成;
　　有些业务活动可以人-机交互完成；
　　有些业务活动仍然需要由人工完成。

　　我们将能由计算机自动进行处理和人-机交互进行的活动挑选出来，按“子系统-功能模块-程序模块”组织，就是系统功能模型(Function Model)。

　　对业务活动做计算机化可行性分析，一方面应该根据管理的实际情况和业务领导借助信息技术建立新的管理机制的构思；另一方面要考虑信息技术的运用，这既有当前信息技术能达到什么程度，也有采用某种信息技术的管理适应性和开发费用问题。因此，在做业务活动计算机化可行性分析的工作中，要更多地发挥信息技术人员的作用。

　　例2 某校的“图书管理系统”的功能模型由10个功能模块、57个程序模块构成。

　　系统功能建模的基本单元是“程序模块”，对大部分程序模块要做数据存取和处理逻辑的描述。由于后续的集成化应用软件开发将采取构件技术，对照程序模块的定义和描述，就可以区分出哪些程序模块直接采用开发商已有的构件；哪些程序模块需要对开发商的已有构件做修改；还有哪些程序模块需要开发商研制。显然，在系统功能模型的指导控制下，会大大提高系统实施的效率和质量。

　　系统数据建模
　　经过用户视图规范化和数据流分析，可以对各职能域的信息需求加以综合，即为建立全域(本次信息资源规划范围内)的概念数据模型。具体做法是：根据管理知识、经验和数据流分析结果，识别出所有的业务主题，其定义作为数据库的名称，再对每一主题的内容加以描述或列出所含的属性。

　　例3  某校信息资源规划(一期)共识别定义了38个主题数据库，部分列出如下：

　　全域概念数据模型是从全局把握信息框架，为了落实这些主题数据库分别是由哪些子系统创建、维护和使用的，还需要做进一步的细化，这就是建立各子系统的逻辑数据模型。

　　一个概念主题数据库可以细化为一组基本表,每个基本表都列出其属性表和主键(能唯一确定一条记录的属性)。这样，就为数据库的设计实现做好了准备。

　　例4 例3的38个主题数据库细化为407个基本表，分别由5个子系统创建、维护和使用。其中，概念主题数据库“员工”的逻辑数据模型如下(只列出部分基本表)：

　　系统体系结构建模
　　在信息工程方法论中，信息系统体系结构(Information System Architecture)是指系统数据模型和功能模型的关联结构，采用C-U矩阵来表示。

　　例5 某校的“图书管理系统”的体系结构模型(C-U矩阵)。