企业数据管理宏观市场分析

一、行业概况

1.1 协会/标准/理论体系

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国际数据管理协会（DAMA International）​

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ISO 8000数据质量系列标准​

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2002年，麻省理工提出AIMQ评估框架和DQA评估框架，这两个框架被一些企业和政府机构使用​

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2003年，国际货币基金组织（International Monetary Fund，IMF）提出具有通用性的数据质量评估框架DQAF，这个框架主要针对统计数据质量的评价和改善，在其各成员国得到广泛应用​

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1998年国际DOI基金会（International DOI Foundation）成立。2012年国际标准组织正式批准DOI为国际标准（ISO 26324）。DOI具有唯一性、永久性、动态更新等特点，在科学数据出版中能跟踪追溯、引用获取、链接、永久标识相关数据，有利于出版数据的知识产权保护。​

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万维网基金会（World Wide Web Foundation）发布的《“开放数据晴雨表”全球报告》​

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世界数据系统（World Data System，WDS）​

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国际科学技术数据委员会（Committee on Data for Science and Technology，CODATA）​

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研究数据联盟​

1.2 概念

大数据

大数据是数据、技术还是应用呢？事实上，数据的价值和挖掘这些价值的时效是大数据的核心内涵。​
• 关于价值：首先，如果一个数据集没有价值，就不需要被关注；其次，如果一个数据集的价值密度高，即大部分数据是有价值的，那么直接读取数据集就能获得价值，没有技术难度。因此，真正的大数据是价值密度低的数据集，从数据集中获取价值像大海捞针一样。大数据是高难的技术挑战。​
• 关于时效：首先，所有的大数据处理和分析都应该在希望的时间内完成，如果过了希望的时间，就没有意义了，这是一个技术难题；其次，在竞争中，要比竞争对手更快地完成大数据处理和分析。​
…​

事实上，数据、技术和应用是大数据的3个要素，数据隐含价值，技术发现价值，应用实现价值。大数据是为决策问题提供服务的大数据集、大数据技术和大数据应用的总称。其中，大数据集是指一个决策问题用到的所有可能的数据，通常数据量巨大、来源多样、类型多样；大数据技术是指大数据资源获取、存储管理、挖掘分析、可视展现等技术；大数据应用是指用大数据集和大数据技术来支持决策活动，是新的决策方法[7]。​

一个大数据能否为一个决策问题提供服务的关键是：能否在决策希望的时间内有效完成所有的任务。但是数据增长的速度远远大于技术进步的速度，因此，出现了大数据问题。大数据问题是指不能用当前技术在决策希望的时间内处理分析数据的数据资源开发利用问题。大数据问题的关键技术挑战在于：找到隐含在低价值密度数据资源中的价值；在决策希望的时间内完成所有的任务[8a]。​

格式引文:

叶雅珍,朱扬勇著.数据资产.人民邮电出版社.2021:15.

得到电子书：https://d.dedao.cn/EadRo6L6kU68UiB1

数据资产及相关概念辨析

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表2-1 术语出现的时间

上述12个概念的首次出现没有明显次序关系，也没有递进发展阶段。​

…

从上述报告来看，近年来“信息XX”的提法趋弱，“数据XX”的提法趋强。这说明，大数据热潮兴起后，“数据XX”的概念越来越受到重视，但3组概念仍然是并存的。

格式引文:

叶雅珍,朱扬勇著.数据资产.人民邮电出版社.2021:50.

得到电子书：https://d.dedao.cn/EayyDe5QhFmQHKYn

企业数据管理 宏观市场分析​

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