我国高校大数据治理能力成熟度模型的构建与实践——基于CMM与ISM融合研究的视角

构建科学有效的高校大数据治理评价模型,对激活大数据在教育数字化转型中的核心驱动作用,发挥高校在教育数字化转型中的引领示范作用具有重要意义。基于此,基于高校大数据治理的核心要素,通过融合解释结构模型(ISM)和能力成熟度模型(CMM)两种研究方法,以ISM的层次结构划分逻辑、核心要素在层次结构中的分布情况等量化手段,强化在CMM构建过程中,划分成熟度等级、确定关键过程域、明晰成熟度等级和关键过程域的对应关系等主要环节的科学性与合理性,构建出包括5个成熟度级别、21项关键过程域在内的我国高校大数据治理能力成熟度模型。同时,基于2022年浙江省高校信息化建设评估项目数据,采取分层抽样法抽取30所高校开展模型的实践应用,以期为高校大数据治理评价研究提供参考。

数字经济背景下政府大数据治理体系建设的有效途径研究

基于政府大数据治理的最新研究和发展趋势,探讨了政府大数据治理体系建设面临的数据安全和隐私保护难、法律和政策的滞后、数据质量和标准化不规范、专业人才缺乏以及数据共享和合作的组织文化障碍等难题。针对这些难题,提出了相关策略,包括:建立全面的法律框架以指导大数据治理,加强数据安全措施、改进技术基础设施、更新法律和政策、提高数据质量和标准化、培养专业人才,以及增加公众透明度和信任等。

多源异构数据融合关键技术与政务大数据治理体系

随着信息技术的飞速发展,各级政府和大型企业掌握的数据量正在以指数级别增长。然而,数据来源多样会导致格式差异,数据质量参差不齐会影响应用效果,数据分散管理会弱化关联汇集,数据形态异构会造成语义鸿沟。在此背景下,多源异构数据融合负责将来源不同的多模态数据进行有效整合,完成数据互补与关联,进而实现信息增强。目前,大多数已有研究的关注重点集中在大数据治理流程与多模态深度学习,很少有工作研究讨论完整的多源异构数据融合技术框架。因此,在综述关键技术的基础上,文中提出了一整套涵盖“数据引接-数据清洗-数据集成-数据融合”全过程的多源异构数据融合关键技术框架,并对各个环节需要解决的问题与重点任务进行介绍。然后,通过一个政务应用实例场景,给出了政务大数据治理体系的设计,以解决政务数据来源广泛、质量参差不齐、管理分散、形态异构的问题,并进一步阐述了多源异构数据融合的重要价值。最后总结全文并展望未来。

案例支持下城市灾害风险应对的大数据治理模式分析方法

在城市灾害风险应对(disaster risk response,DRR)领域,大数据应用通常存在数据不平衡、共享不充分、精准智能化水平低等多方面问题,大数据治理模式的构建完善急需相关知识支持,却面临场景复杂性与碎片化知识分布带来的知识困境。本文从最佳实践理论视角出发,考虑对历史案例的知识学习,提出一种基于案例借鉴的DRR大数据治理模式分析方法。基于案例方法的核心是通过场景相似度匹配,检索传递可用于目标场景的治理模式,构建可用模式集;面向检索获得的可用模式,结合模式应用的效果数据进行模式应用问题诊断与治理模式约简,再从管理复杂性与实现成本角度完成多案例模式整合,由此生成能够有效解决现实大数据应用问题的优质模式。最后,通过河南省濮阳市的城市社区防火用例分析本文方法的合理性。用例结果表明,本文方法能够精准传递与运用历史经验,有利于整合碎片化知识、解决复杂场景下的知识匮乏问题,不断提升DRR领域的大数据应用与治理模式价值。

政府大数据治理能力影响因素及提升策略研究

当前政府大数据治理能力还有较大的提升空间。首先,识别了政府大数据治理能力关键影响因素,确定了主要影响因素间的相互关系,为提升政府大数据治理能力指明了方向。其次,基于文献分析法和德尔菲法,从政府体系内部和外部两个角度提取了10个政府大数据治理能力影响因素,采用ISM模型分析了政府大数据治理能力影响因素之间的层次关系。最后,应用MICMAC模型计算出各因素的驱动力和依赖性,并据此进行分类。研究结果表明:公众需求、政策制度、大数据治理意识和经济发展水平是最重要的驱动型因素,对其他因素的影响较大,其中公众需求为最根源的影响因素。研究结论对提升政府大数据治理能力具有理论参考价值。

高校学科大数据治理模式及学科建设策略研究

学科建设是高校事业发展的龙头,综合体现着高校改革发展的质量与水平。学科建设涉及高校工作的各个领域,需要海量的数据为决策管理提供支撑,在信息化时代背景下,高校学科建设管理工作从基于经验判断的决策模式逐步发展转型为基于客观数据研判的决策模式,学科大数据挖潜正在成为支撑学科建设科学化、专业化、精细化发展的有效手段。本文提出了囊括“数据综合治理、数据模型分析与学科建设策略优化”等在内的学科建设数据治理的范式,构建了学科大数据分析模型,剖析了学科建设成效评价与学科大数据指标的内在关联关系,探讨了学科建设的优化策略。

生态环境大数据治理的重大价值、主要问题及其对策——基于浙江省的实践

生态环境大数据治理,是生态环境治理体系和治理能力现代化的重要组成部分,其价值主要体现在:有助于推进生态环境治理决策科学化、生态环境预警精准化、区域生态环境治理协同化。当前,从生态环境大数据治理的实践来看,虽然硬件建设取得了一定成效,但在大数据公开、大数据共享、大数据挖掘与分析技术、大数据安全方面存在一些迫切需要解决的问题。为解决这些问题,应深度挖掘生态环境大数据治理的重大价值,并加大生态环境大数据公开力度、健全生态环境大数据共享机制、提升生态环境大数据的挖掘与分析技术、完善生态环境大数据安全管理制度,以助力构建科学高效、现代智慧、决策有力、良性互动的生态环境大数据治理体系。

大数据治理环境下档案数据管理思路探析

随着数据治理潮流的推进和大数据技术在各领域的应用,海量档案数据管理成为档案部门必须关注的现实问题。文章立足大数据治理相关理论,首先着眼于学界对档案数据的研究现状;继而从国家战略推动、数据融合共享的现实需要等方面分析大数据治理环境下传统电子档案管理向档案数据管理转变的必要性;并结合大数据治理相关要素、技术等方面,思考提出大数据治理环境下档案数据管理运行思路:包括创造价值、规避风险的管理目标,战略支撑,明晰权责的促成要素,结构化数据和非结构化数据的不同应对以及新技术应用等方面,助推档案数据价值最大化实现,促进档案数据融合共享。

大数据治理视角下对航天档案事业现代化建设的思考

本文主要从思想认识和推进实践等多方面对大数据治理视角下航天档案现代化管理的不足进行分析,并结合工作实践,从重申数据档案的价值体现、加快档案数字化转型、培养档案智能化管理新型人才、多元化开展档案数据挖掘利用等方面提出改进意见或建议。

基于云-边-端的多源异构大数据治理架构研究

随着航空机载产品制造过程中数字化程度的不断提升,多源异构工业大数据高速增长,这些实时与非实时交融的大数据对系统的数据管理能力提出了更高的要求。设计了一种基于云-边-端的多源异构数据治理架构,以提升数据传输和管理效能为目标,重点围绕数据采样同步机制、边缘数据治理、云端数据治理等方面进行功能设计,通过实验验证了架构的可行性和可用性,能支撑云、边、端各类节点的差异化数据应用。

政府大数据治理:政府管理的新形态

政府大数据治理成为政府关心的一个重要议题。采用文献调研等方法,对当前主要的国家政府大数据实践进行了分析,认为政府大数据应用仍处于早期阶段。对政府大数据治理的概念进行了溯源,认为政府大数据治理一方面继承了公共和行政管理领域的治理理论和行政管理手段,另一方面也借鉴了公司治理中IT治理、数据治理和大数据治理的框架和方法。对政府大数据治理的概念、特征进行了阐释,提出了政府大数据治理的新挑战、新目标和新机制,最后指出大数据治理是政府管理的新形态。

乡村金融市场治理中大数据治理的作用机理

数字乡村战略背景下,信息技术与社会经济的交汇融合引发了乡村数据的迅猛增长。大数据治理能够减少信息不对称、降低交易成本,从而对矫正乡村金融市场失灵具有显著作用。大数据治理能够提升乡村金融市场治理的现代化水平,创新乡村金融市场的治理方式,提升乡村金融市场多元治理主体的协同性和决策的科学性,促使乡村金融市场治理从事后治理转向源头治理。

大数据治理在学生资助工作中的应用研究

近年来,教育部门对家庭贫困学生的资助举措日益完善,相关监督、管理流程也逐渐合理。立足新时代,在开启第二个百年奋斗目标新征程的新形势下,学生资助工作需要进一步健全教育帮扶机制,不断优化完善信息化手段,持续稳定推进教育精准资助,提升学生资助智慧化水平。基于此,以大数据为代表的新技术手段,就成为扎实推进学生资助工作精准化、提升学生资助工作科学化的重要抓手。

燃气企业大数据治理体系与方法

随着我国社会经济的飞速发展,各个行业顺应时代的需求也做出了对应的创新与改革,燃气企业同样如此。燃气企业通过进行互联网营销平台和电子商务平台类的增值业务,更好的实现通过大数据网络查询燃气使用量、使用剩余量,还包括燃气企业的燃气销售和其他产品的销售等增值服务。数据技术的快速发展为燃气企业创新与改革起到至关重要的作用,也对部分企业转型有积极影响。但在此过程中,还有很多急需解决的问题。因此,燃气企业需要对大数据治理体系和方法进行深入研究,为燃气企业的持续发展奠定基础。

面向医院的大数据治理模型设计及实施

随着医疗信息化的快速发展,医院积累了大量医疗数据,但在数据管理方面仍然面临诸多挑战。基于此,文章首先对大数据治理内涵和研究现状进行梳理,分析大数据治理在医疗领域的应用需求。然后,基于国内外相关研究成果,结合我国医院信息化建设实际,提出医院大数据治理模型的设计思路。最后,从数据治理策略、数据治理体系、数据治理流程三个层面,构建并实际应用医院大数据治理模型,对大数据治理模型进行实际应用,分析模型实施效果,为我国医院大数据治理提供借鉴和参考。

基于Kettle的政务多源大数据治理平台研究

长期以来,政府部门拥有丰富的数据资源,数据规模也在不断扩大,多源共享应用需求也越来越多。随着新一代信息技术的不断发展,大数据对政府的决策机制、城市治理和公共服务均产生了明显的影响。研究以Kettle架构为基础,构建了一套政务多源大数据治理平台,推动政务数据资源的有效利用,拓展政务大数据的潜在价值。

情报大数据治理框架研究

本文从情报处理的发展和演变着手,面向当前大数据技术飞速发展和情报数据量呈爆炸式增长的趋势,介绍了大数据治理的概念和本文对于大数据治理的理解,并进一步针对数据治理和数据清洗内涵的不同进行了区别说明。此外,还梳理了当前各国在大数据治理和大数据开发方面的现状,对我国在大数据治理方面的政策环境和技术发展情况进行了概括。本研究针对情报大数据的特点,分析了大数据治理对于情报数据发挥作用的重要性;针对情报大数据在数据治理方面面临的问题,分析了情报大数据治理的需求;在情报大数据治理框架方面,构建了由人员组织机构、治理机制、形成的能力、治理策略等方面组成的情报大数据治理模型;对情报大数据管理生命周期内的治理内容进行了描述;最后对情报大数据治理的前景进行了简单展望。

大数据治理的概念及其参考架构

大数据中蕴含着巨大的社会和经济价值,在实现这些价值的过程中大数据治理扮演重要角色.首先从大数据治理目标、权力层次、对象及范围、解决的实际问题4个维度,阐述了大数据治理概念的内涵,并由此明确了大数据治理的概念;进一步分析大数据治理内部要素和外部应用特征,构建了大数据治理参考模型.大数据治理的3个关键域分别是决策机制、激励与约束机制、监督机制,揭示了大数据治理关注的核心问题;大数据治理的3个外部应用特征是大数据生命周期、利益相关者、流通方式,揭示了大数据治理的主要场景特性,大数据治理的参考架构综合了大数据治理的内部要素和外部应用特征,从而为研究和分析大数据治理构建了一个相对完整的逻辑框架,有助于业界和学者更加全面、客观地分析和解决大数据治理领域的问题.

大数据治理的概念与要素探析

随着信息、连接和计算能力这三大要素变得更加经济和便利,大数据应用将会变得越来越普及,如何发挥大数据应用的作用正是大数据治理关注的问题。从目的、权利层次、对象和解决的实际问题4个方面深入探析大数据治理的内涵,分析大数据治理应重点关注的领域,构建大数据治理框架,并进一步讨论大数据治理面临的挑战。论文在大数据治理内涵剖析和大数据要素框架构建方面作出新的尝试,以期为后续研究提供参考。

高校大数据治理运行机制:功能、问题及完善对策

构建大数据治理运行机制是高校对大数据时代的积极回应,也是高校大数据治理顺利进行的必然选择。高校大数据治理运行机制的组成要素主要包括运行制度、运行主体、运行程序,具有行为规范功能、关系协调功能、资源配置功能。当前,高校大数据治理运行机制存在诸多问题,制度供给相对滞后、数据标准推进缓慢、共治格局尚未形成。鉴于高校大数据治理运行机制是一个由不同维度的机制组成的复合性机制,它的完善可从建立三大机制入手:自上而下的执行机制、自下而上的采集机制、多元协同的互动机制。