“数据科学与大数据的科学原理及发展前景”——香山科学会议第462次学术讨论会专题论坛香山科学会议第次学术讨论会专题论坛：大数据环境下管理科学领域相关问题探讨

近年来,“大数据”作为热门话题,在学术研究领域及日常媒体环境中均受到广泛关注。本文简述了大数据环境下的管理模式在公共管理、工商管理和管理工程这三个方面的体现,并列举了目前我国在电子商务、智慧农业、金融业、环境治理、文化产业、传统医学领域已经有较好发展的大数据应用案例。最后针对大数据环境下的管理创新所面临的问题,提出了一些发展的思路和思考,分析了基于大数据的管理模式创新发展趋势。     

大数据背景下的企业创新管理模式研究

本文在大数据时代的背景下,对企业创新管理模式进行研究,在了解大数据的特点及分析现代企业管理模式弊端的基础上,提出企业创新管理的必要性,以期通过基于数据决策、创新客户价值模式,加强大数据管理人才培养,采取业务和数据双驱动创新策略等进行创新服务。     

大数据背景下企业财务会计向管理会计转型分析

在现如今计算机、互联网快速发展的时代背景下,企业的财务管理工作得到了更多的便利支持.在大数据环境背景下,这些管理都可以提升企业的财务管理质量和效率.但传统的企业财务会计管理模式已经无法满足现在社会的发展需求,所以在大数据发展背景下,财务会计应不断地向管理会计进行转型,科学性地规划整个企业财务管理的发展目标.     

农业大数据基础设施开发的参考模型方法

连续的环境观测数据是复杂系统,如天气建模、智慧型科技创新和宏观系统层科学研究的重要驱动力;数据源、应用领域和应用需求的不同,使得管理千差万别的实时数据,并提供有效查找、识别、融合和重用服务变得极富挑战性.数据基础设施通过为数据提供全生命周期的管理服务,为上层数据驱动的科学研究和应用创新提供标准化的数据查询、读取和处理服务.然而数据基础设施的建设常局限于特定领域和历史遗留的前期系统,缺少统一参考,以及基础设施之间数据和服务的互通困难,极大地制约了上层应用,特别是跨学科研究发展的需求.针对大数据基础建设中的上述挑战,借鉴欧洲环境大数据参考模型在环境大数据基础设施建设方面的经验,提出了农业大数据参考模型,为我国农业大数据基础设施建设和所涉及的数据互通挑战提供参考.两个案例展示了所提出的农业大数据参考模型在大数据基础设施的需求分析改进、历史遗留系统的数据互通接入等方面的作用.     

大数据环境下基于知识管理的国有企业文档管理优化研究

企业文档是国有企业重要资源，是企业的宝贵资产，是一种生产要素，在生产过程中发挥重大作用，对国有企业的发展具有深远影响。回顾了基于知识管理的国有企业文档的研究现状以及某些学者提供的对策，根据符合大数据特征的文档数据的特征，探讨了大数据环境下国有企业文档管理面临的新挑战，根据知识管理与数据挖掘技术理论，建立了基于知识管理的文档管理模式与文档管理业务流程再造模式。     

大数据背景下河南省政府管理创新的现状及对策研究

大数据为政府管理创新提供了契机,促进政府信息公开、提高政府科学决策水平、提升政府管理效率、提高公共服务精准度.河南省加快大数据基础设施建设和部门应用,利用大数据推动医疗服务、交通监管、旅游管理和市场监管等领域政府管理创新,但在管理理念、共享程度和技术水平等方面还存在许多问题,需要从大数据思维、统一数据标准、政府支持、数据安全等方面思考对策.     

数字图书馆的大数据信息接入和管理问题研究

大数据时代的来临带动了社会各行业的发展变革,引发了大数据信息技术在传统图书馆领域的广泛应用.基于对大数据的含义、特点及作用的阐述,分析了数字图书馆的大数据信息接入和管理的现状及存在的问题,提出了具体的解决对策,以期对数字图书馆建设发展提供参考.     

国内图书情报界大数据研究综述

总结了国内图书情报界大数据研究的现状,重点分析了国内图书情报界大数据研究的内容,并对图书情报界未来大数据研究的热点和发展趋势进行了预测,以期为图书情报机构深入研究大数据环境下的创新管理和智慧服务提供参考。     

大数据环境下信息安全风险分析与应对策略

大数据在推动经济社会发展方面正发挥着越来越重要的作用,同时大数据也面临着严峻的安全威胁。分析了大数据环境下的典型信息安全风险,分别从建立大数据信息安全战略保障体系、构建大数据全生命周期运行保障体系、构建重要敏感数据的分级管控体系和加强大数据安全的监测预警及应急响应能力建设等方面提出了大数据环境下信息安全的应对策略,为提高大数据信息安全保障能力,推动大数据产业健康有序发展提供了参考。     

大数据技术进展与发展趋势

 随着IT 技术的高速发展,世界范围内各行各业都在进行信息化变革,几乎每个行业都在努力发现和利用大数据的价值。为了充分利用大数据带来的机遇,同时有效应对大数据带来的挑战,国内外产业界、科学界和政府部门都在积极布局、制定战略规划。本文介绍大数据背景与动态,描述各国大数据政策实践及中国大数据发展的政策环境和产业界生态发展状况;阐述大数据技术的进展,梳理其生态体系和创新特点;提出大数据可视化、多学科融合、安全与隐私、深度分析等发展趋势和相关建议。     

基于文献计量可视化的中外“建筑信息模型+大数据”研究现状对比

建筑信息模型(building information modeling,BIM)与大数据集成应用为项目智慧化管理提供新方法,该领域近年来深受中外学者关注.为了更全面了解该领域的研究情况,以Web of Science数据库研究类文献及中国知网数据库期刊文献作为数据来源,运用文献计量可视化方法,以Citespace、Ucinet软件为分析工具,梳理2014-2019年期间发表的文献,绘制可视化知识图谱,从研究热点、研究演进趋势两个方面进行分析.结果 表明:中外“BIM+大数据”集成研究各有所侧重点,以智能管理和智慧决策为目标,深度集成物联网、云计算、人工智能等新兴技术,服务于智慧城市建设与智慧建造的发展是未来研究趋势.     

面向服务的大数据分析平台解决方案

本文针对日益增长的大数据分析与信息服务的应用需求,提出基于数据中心和互联网、面向服务的大数据分析平台解决方案,为开展大数据分析相关的研究和实践提供借鉴和参考。首先对国内外大数据技术的产业现状进行回顾,然后给出基于数据中心和互联网的大数据分析平台拓扑架构,讨论大数据分析平台的系统功能和关键技术,最后阐述该平台系统的应用和产业化前景。     

浅谈大数据时代图书馆的服务创新与发展方向

在大数据时代,图书馆服务质量的提高离不开大数据的支持,大数据将对未来图书馆行业发展起到至关重要的作用,其中关键因素是对大数据分析技术的深入了解与发掘。在阐释大数据概念及特点的基础上,分析了大数据对图书馆产生的影响,探讨了大数据时代图书馆的服务创新与发展方向。     

大数据在供应链管理中应用的研究现状——基于CiteSpace的知识图谱分析

为探究大数据在供应链管理中应用的研究现状,文章以Web of Science数据库2012年－2019年收录的151篇相关文献为研究对象,借助CiteSpace软件对收集的文献进行共引网络和关键词共现网络分析,并构建知识图谱,探究该领域的发展趋势、研究概况和当前研究热点.研究表明： 1) 大数据在供应链管理中应用的研究在发文期刊、国家/地区等方面呈现集中与分散并举的发展状态,其中中国、美国、英国在该领域的研究相对领先于其他国家,且各国之间有较多的合作关系.2) 近几年大数据在供应链管理中应用的研究热点主要集中在供应链预测分析、绩效及框架等方面,以模型、物流、数据等为知识基础,是一门涉及多学科领域的研究.3) 大数据在供应链管理中的应用,近几年仍处于不断发展的状态,在人才培养、社会应用、风险管理等方面还有较大的研究空间.     

大数据产业及管理问题的一些初步思考

大数据时代的到来对已有的管理科学与工程方法提出了严峻的挑战,西安交通大学依托管理科学与工程学科优势,在国内较早开展了大数据相关研究。结合平台建设、国际交流、基金项目等经验,以＂顶天立地＂为目标,对大数据未来研究提出了三个主要方向：数据质量、首席数据官的兴起、以及大数据产业发展,并对三方面的研究重点和内容提出了建议。旨在促进我国学界对大数据的认识,激发更多学者投入大数据相关研究领域。     

日本大数据技术服务现状及对我国的启示

日本在大数据技术和应用方面的研究应该说着手早、起点高、保障充分,总体来说,目前其水平的确走在了世界的前列。但是,对于日本大数据技术服务来说,未来仍然有很多潜在的不确定性,为了保障大数据信息服务产业的健康发展,日本已经开始积极努力克服这些暴露出的问题。本文通过对日本大数据技术服务市场应用现状和问题的探讨,为我国大数据技术服务产业敲响警钟。我国相关部门可以针对日本在大数据技术服务提供产业中所遇到的问题及早布局,减少某些尚未暴露或者已经暴露出的行业发展问题及对行业发展潜在的威胁。本文的结论对于保障我国大数据技术服务产业健康发展,加快培育我国大数据技术服务提供企业的核心竞争力有较高的现实意义和参考价值。     

日本大数据技术服务现状研究

本文通过对日本大数据技术服务市场应用现状和问题的探讨,为我国大数据技术服务产业敲响警钟。我国相关部门可以针对日本在大数据技术服务提供产业中所遇到的问题及早布局,减少某些尚未暴露或者已经暴露出的行业发展问题对行业发展潜在的威胁。本文的结论对于保障我国大数据技术服务产业健康发展,加快培育我国大数据技术服务提供企业的核心竞争力有较高的现实意义和参考价值。     

油田数据管理平台的研究与开发

对于石油行业的数据处理来说,建立一个高效、便捷、界面友好的数据管理平台有着重要的意义.本文在介绍数据平台一般概念的基础上,研究了石油行业海量数据管理平台的数据标准、系统架构和实现模式,并进行了某油田数据管理平台的开发,取得了良好的效果.最后对油田数据管理平台的未来进行了展望.