大数据发展指数的理论体系和测算方法.docx

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大数据发展指数的理论体系和测算方法

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一研究背景

信息化是“四化”同步的关键,从数据科学角度来讲,信息化是将现实世界中的事物和现象以数据的形式存储到虚拟空间中,是一个生产数据的过程。当今时代,以互联网、物联网、云计算为代表的信息技术获得飞速发展,数据正以巨大的速度增长和积累着,并影响着政府、企业以及个人的工作生活等方方面面,大数据已不仅仅是数据科学的概念,而是一场新的技术变革、一场新的认知变革、一场新的产业变革及一场新的社会变革。

数据是国家基础性战略资源,为了推动大数据的有序发展,我国出台了一系列支持政策,如2015年8月国务院出台《促进大数据发展行动纲要》、党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”、2017年1月工信部发布了《大数据产业发展规划(2016~2020年)》,与此同时,全国大部分省市都在布局大数据发展。大数据不仅形成规模巨大的新兴增长点,而且还为传统产业转型升级提供了关键基础支撑,成为新一轮产业竞争和抢占经济科技制高点的战略先导领域。

为使政府和社会正确认识大数据发展的现状和提高利用大数据价值的水平,明确发展大数据所具有的优劣势,我们采用指数化思维,充分利用现有传统数据资源和大数据资源构建大数据发展指数体系,对31个省(区、市)和31个重点城市(不包含4个直辖市)进行大数据发展评估。

二大数据发展评估的理论模型

我国大数据正处于发展初期,其理论体系在不断完善,大数据发展评估依托于大数据应用价值,具体有两方面的内涵:一方面是对大数据发展的价值基础,也就是大数据应用价值进行评价;另一方面是大数据成为地区竞争的前沿领域,各地区对促进大数据发展的具体行为进行评价。

(一)大数据发展的价值基础

从静态和动态两个角度认识大数据发展,一方面是理论上的扩展,即思维变革和价值挖掘;另一方面是实践上的应用,即创造商业价值和社会价值。大数据发展指数主要是对大数据实践应用方面的评估。

维克托·迈尔-舍恩伯格认为,大数据时代的经济学、政治学、社会学和许多学科门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展,进而影响人类的价值体系。大数据来源于自然界和人类行为,经过技术处理转化为信息和知识后,进而又服务于人类的管理决策。大数据作为生产资料,正重塑生产关系。对大数据发展的评价离不开其作用主体的研究。从社会宏观角度看,大数据的作用主体主要有三类,即政府、企业和个人,相应的大数据应用价值体现在政用、商用和民用。从数据来看,三者分别自成系统;从应用来看,三者又相互联系(见图1)。

图1政府、企业和个人之间的数据连通关系

政府是我国数据开放共享的主体,其拥有着全社会80%的数据,但最大的困扰是“数据烟囱”问题,即“数据孤岛”问题。目前政府主要是在信息公开领域开放数据,其目的是服务企业和公众,但是部门之间的数据并未形成有效流动和连通。同时,全社会信息量呈爆发式增长,数量巨大、来源分散、格式多样的大数据对政府服务和监管能力提出了新的挑战,政府数据的社会价值和经济效益尚待挖掘。企业数据是指在企业生产经营过程中形成的数据,企业数据的应用是为了改进产品和改善服务质量,提升企业运营管理水平。企业在内部数据应用和客户(用户)数据应用方面已经有了很大发展,但受限于数据公开的领域和范围,企业在获取数据的成本上仍然居高不下。个人大数据应用除了可以进行健康、理财、时间等自我管理之外,更重要的是可以反映市场需求,为企业和政府服务提供决策依据。

(二)数据价值链理论与模型

价值链理论是美国哈佛商学院战略学家迈克尔·波特于1985年提出的,他认为整个价值链综合竞争力决定了某个领域的竞争力。随着大数据的广泛应用,价值链理论的重心不断转移,呈现出从实物到虚拟、从线性到非线性、从单个组织内部到无限边界等诸多变化。依据价值链的理论,将数据价值实现流程描绘成一个价值增值和价值创造的链状结构,并形成数据价值链模型。在数据的价值创造与价值传递过程中,数据将价值链的更多环节转化为战略优势,实现技术、物质、资金、人才、服务等资源优化配置,最终催生包含基于政府的全治理链、基于商业的全产业链和基于社会的全服务链的多元价值体系,最终体现为大数据的政用、商用和民用价值(见图2)。

图2数据价值链模型

三大数据发展指数的指标体系构建

(一)指标体系构建的原则

1.代表性

大数据发展指数指标选取时,除了充分考虑指标体系的内部结构,还要注重指标的代表意义。指标代表性和全面性往往难以兼顾,大数据发展指数指标首先确保评价指标具有一定的代表性,尽可能准确反映大数据的发展特点;其次在进行不同范围比较时,也需要选取不同的代表性指标以达到比较的目的。

2.系统性

大数据属于新一代信息技术产业,是以技术单位为基础的技术体系或系

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