數據規劃作為一種理論和實踐方法，是20世紀80年代由美國管理與信息化專家詹姆斯·馬丁在其專著《信息工程》中提出的，并在另一專著《總體數據規劃方法論》中詳加論述的。詹姆斯·馬丁提出的數據規劃的直接動因，是為了解決當時在計算機應用領域普遍出現的“數據處理危機問題”。
數據處理危機的表現
1.失敗案例很多
一家大保險公司用3年的時間，花費了400萬美元，開發了公司的計算機信息系統，為了推廣應用，還抽調了不少業務人員參加培訓學習，可是到頭來不得不因系統不適用而放棄。美國國防部開發了10個自動化系統，1977年的研究表明，這10個系統都存在著要修改的問題，而這種修改耗資巨大。
兩家航空公司指控計算機應用系統研制人員，因為他們花費4000萬美元研制的軟件實際上不好用。歐洲一家銀行花費7000萬美元開發的應用程序，美國空軍花費3億美元開發的指揮系統軟件，都沒有收到預期的效果。
這些失敗的案例說明，正確的開發使用計算機，可以擴大人腦的才智，使管理人員從繁重的數字工作中解放出來；而不正確的開發使用計算機，則會出現前所未有的災難，其后果不堪設想。在企業高層領導中時常出現對IT部門的不滿情緒，認為他們花費了大量的人力、物力、財力和時間用于計算機系統的應用開發，但是收益甚微。例如，一家擁有昂貴的、世界一流的計算機網絡系統的大公司總經理傷心的說，多年來他一直要求每天或者起碼每周給他一份資金平衡數據，但是看來他所需要的信息是無指望了。
2.應用積壓嚴重
在大多數注重管理的企業中，新的應用需求的增長速度要比IT部門所能提供的服務快得多，這種需求不平衡性日趨嚴重。
另一方面，無用的或效率很低的應用程序越積越多，即形成“應用積壓”問題。長期的積壓使IT部門盡快滿足最終用戶需求無能為力；許多用戶需要的很有價值的應用項目，卻因IT部門的負擔過重而不能及時開發。IT部門負責人和工作人員承受著雙重壓力。
3.應用開發的低效率
隨著計算機的普及，最終用戶使用計算機的知識不斷增加，對高效率開發各種應用軟件的需求日益迫切，但是系統分析和程序設計工作太慢了，程序設計不能停留在手工勞動密集型的階段。要自動化的完成這種工作，需要信息系統分析與設計的新方法。例如，要把汽車制造從個體手工生產方式變為大工業生產方式，需要建立一種真正的擠出結構。對于信息系統的自動化建設來說，也是同樣的道理。這種必要的基礎結構的建立，需要一定的時間和資金，但是這并不比早期系統的手工開發方法和維護所耗費的時間長、費用多。
4.系統維護的困難
數據處理和軟件開發工作，由于所謂的維護問題而變得更糟。使用“維護”這個術語，是指的舊程序要重寫，以適應新的需要，或者使他們能隨系統資源的變化而繼續使用。經常要重新編寫程序，是因為分散開發的程序不能聯合起來工作，或者當數據從一個系統傳送到另一個系統是存在著接口問題。對一個程序進行必要的修改，會整個牽動對其他一些程序必須進行修改的連鎖反應。維護工作會隨程序數目的增加而急劇增加，如果不采取嚴格的控制措施，程序之間的交互作用的數量大致會按程序數目的平方增長。
維護工作量的增長會使應用積壓問題變得更加嚴重。在許多企業中，維護工作投入占80%以上，而新的應用開發工作投入不到20%，有些企業的大部分程序員都在忙于維護工作。有的系統分析員設想那些現存的工作良好的程序應該不去管它，事實上，像這樣的程序所生成或使用的數據也是其他項目所需要的，而且幾乎總是以不同的格式相互提供，維護工作無法避免。在某些大型企業中，這種維護困境就像病魔纏身一樣無法解脫。令人十分擔憂的是，今后如果總是采取傳統的方法來增加越來越多的應用項目和系統，問題將會越來越嚴重。
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本文標題：數據處理危機的表現
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