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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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浅析七参数坐标系转换在ArcGIS中的应用

随着“国家2000 大地坐标系”（ CGCS2000）在我国的推广应用，以前的测绘地理信息数据需要进行新旧坐标系的相互转换，其中，很多ArcGIS 格式的数据需要进行转换，主要分为要素数据和栅格数据，方法是利用ArcGIS 的投影与变换功能。最近在交流此问题时，有人说ArcGIS 用七参数模型进行投影变换时，只要涉及地方坐标系就有问题，转换后数据误差很大，无法满足精度要求。通过研究发现，出现这种问题主要是对抬高投影面、任意中央子午线建立的地方坐标系进行数据转换时操作不当造成的。

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