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数据治理的研究现状及未来展望

无论是在公共部门还是私营部门,数据的使用和管理,已经逐渐成为一个真实的应用场景。在概念讨论的理论范畴,不同的社会科学领域围绕数据治理相关问题已经开展了一系列研究,但是相关概念、理论和政策的系统梳理依然比较缺乏。在数字经济时代,数据为公共管理、科学研究、商业活动带来了效率的改善和质量的提升,海量的数据被视为21世纪关键的资源之一。

  • 2022-04-12
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数据资产管理体系规划建设方案

全国信息安全标准化技术委员会在借鉴国外相关数据资产管理体系的基础上,于2018年提出了数据管理能力成熟度模型(data management capability maturity model,DCMM),定义了数据管理能力成熟度评价的八大能力域:数据战略、数据治理、数据体系、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生命周期管理。

  • 2022-04-12
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关于数仓建设及数据治理的超全概括

数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。从定义上来看,数据仓库的关键词为面向主题、集成、稳定、反映历史变化、支持管理决策,而这些关键词的实现就体现在分层架构内。

  • 2022-04-12
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企业数据资产管理的参考框架和方法

数据资产不具有实物形态,看不见、摸不着,这点与无形资产(技术专利、商誉等)很相似,但也有不同。无形资产属于企业的非货币性长期资产。而数据资产是具有货币性的,而且这个货币性在特定的环境下很值钱,一旦脱离环境可能就毫无价值。就像比特币,它在承载它的“矿场”中很值钱,但如果你把它拿出来放在另一个网络环境中,比特币就是一串无法识别的字符串。

  • 2022-04-12
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数字化转型背景下能源企业如何做好数据治理?

疫情之下,很多企业备受影响,在此情境下,能源企业纷纷意识到自身作为稳定社会经济的重要基础,责任愈发重大。越来越多企业意识到,依托大数据技术加速企业数字化转型,可能是当下“危”“机”共存下维续业务持续增长的可靠路径。而当数据是企业重要资产成为业界共识,企业对数据治理和数据质量的认知和发展也随之凸显。

  • 2022-04-12
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数据治理:数据标准建设方法和流程

数据标准就是通过制定一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系,来对数据定义、分类、格式、编码等标准化管理。通俗地讲,对企业来说,数据标准就是对数据类型、长度、归属部门等定义一套统一的规范,以保障不同业务系统之间可以做到对同样的数据理解统一和使用统一。

  • 2022-04-12
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确定性工业网络架构与关键技术分析

随着工业数字化转型的不断加快,传统业务的优化升级及新型业务的不断涌现,网络作为基础设施,需要在复杂场景下对综合承载的各类业务实现差异化质量保证。确定性网络已经成为其发展的必然方向。工业互联网作为确定性网络应用的重要场景,对于确定性网络要求高,业务场景复杂,其垂直行业需求呈现碎片化的特点,需要构建灵活统一的技术架构并融合相关新技术,来推动确定性工业网络不断演进。

  • 2022-04-12
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智能时代测绘与位置服务领域的挑战与机遇

由人工智能引发的智能革命星火,正向各行各业蔓延,测绘与时空位置服务的相关方法、技术、产业形态和商业模式所面临的挑战与机遇,是值得深入思考的问题。从人工智能的内涵、历程和趋势出发,阐述了对新一代人工智能特征的理解,并对智能时代来临所带来的机遇和挑战进行了分析。聚焦到测绘与位置服务领域,认为其作为行业,不会消失但必须转型,并分析了转型的可能路径;作为学科,不会扩张但须跨界、交叉和融合;作为职业,将会出现蓝领消失,创客、智士领军的局面。测绘与位置服务行业需要充分挖掘自身优势,将系统性思维、时空观思维和创意性思维作为开启智能时代大门的钥匙,才能实现测绘与位置服务行业向绿色、智能、泛在发展的整体转型。

  • 2022-04-12
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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