大数据管理与应用概论 课件全套 第1-9章 大数据基础知识 - 基于医疗大数据的管理决策应用

1.1大数据的时代与学科背景导言：大数据的广泛应用导言：大数据的广泛应用管理须要技术支撑！管理须要数据支撑！InGodWeTrust,AllOthersMustBringData.除了上帝，任何人都必须用数据说话。W．Edwards．Deming大数据已经成为国家基础性战略资源2017年12月8日新闻联播头条重点报道了中共中央政治局在十九大后第二次集体学习的情况。习近平总书记在会议中强调，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。大数据已经成为国家基础性战略资源在2015年10月召开的中国共产党十八届五中全会上，首次提出实施国家大数据战略。旨在全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国，推动数据资源开放共享，释放技术红利、制度红利和创新红利，促进经济转型升级。信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。政府数据资源共享开放工程国家大数据资源统筹发展工程政府治理大数据工程公共服务大数据工程工业和新兴产业大数据工程现代农业大数据工程万众创新大数据工程大数据关键技术及产品研发与产业化工程大数据产业支撑能力提升工程网络和大数据安全保障工程大数据已经成为国家基础性战略资源2017年《政府工作报告》中首次提出了“数字经济”战略，并提出“推动‘互联网+’深入发展、促进数字经济加快成长，让企业广泛受益、群众普遍受惠”的发展战略。“数字经济”写入十九大报告，成为我国经济增长新形态的重要内容。数字经济是指人类通过大数据（数字化的知识与信息）的识别、选择、过滤、存储和使用，引导并实现资源的快速优化配置与再生，实现经济高质量发展的经济形态。大数据已经成为国家基础性战略资源二、推进土地要素市场化配置三、引导劳动力要素合理畅通有序流动四、推进资本要素市场化配置五、加快发展技术要素市场六、加快培育数据要素市场《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》2020年3月30日正式发布实施大数据已经成为国家基础性战略资源开放共享（二十）推进政府数据开放共享。优化经济治理基础数据库，加快推动各地区各部门间数据共享交换，制定出台新一批数据共享责任清单。研究建立促进企业登记、交通运输、气象等公共数据开放和数据资源有效流动的制度规范。应用驱动

（二十一）提升社会数据资源价值。培育数字经济新产业、新业态和新模式，支持构建农业、工业、交通、教育、安防、城市管理、公共资源交易等领域规范化数据开发利用的场景。发挥行业协会商会作用，推动人工智能、可穿戴设备、车联网、物联网等领域数据采集标准化。安全汇聚

（二十二）加强数据资源整合和安全保护。探索建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性，丰富数据产品。研究根据数据性质完善产权性质。制定数据隐私保护制度和安全审查制度。推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度，加强对政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。规范交易（二十六）健全要素市场化交易平台。拓展公共资源交易平台功能。……引导培育大数据交易市场，依法合规开展数据交易。支持各类所有制企业参与要素交易平台建设，规范要素交易平台治理，健全要素交易信息披露制度。合规流通

（二十七）完善要素交易规则和服务。……建立健全数据产权交易和行业自律机制。推进全流程电子化交易。推进实物资产证券化。鼓励要素交易平台与各类金融机构、中介机构合作，形成涵盖产权界定、价格评估、流转交易、担保、保险等业务的综合服务体系。大数据已经成为国家基础性战略资源数字经济第十五章打造数字经济新优势充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，壮大经济发展新引擎。第一节加强关键数字技术创新应用第二节加快推动数字产业化第三节推进产业数字化转型数字社会第十六章加快数字社会建设步伐适应数字技术全面融入社会交往和日常生活新趋势，促进公共服务和社会运行方式创新，构筑全民畅享的数字生活。第一节提供智慧便捷的公共服务第二节建设智慧城市和数字乡村第三节构筑美好数字生活新图景数字政府第十七章提高数字政府建设水平将数字技术广泛应用于政府管理服务，推动政府治理流程再造和模式优化，不断提高决策科学性和服务效率。第一节加强公共数据开放共享第二节推动政务信息化共建共用第三节提高数字化政务服务效能第五篇加快数字化发展建设数字中国大数据已经成为国家基础性战略资源加快农业农村现代化大力推进数字乡村建设推动工业大数据应用打造工业大数据生态体系发起“东数西算”工程构建全国一体化算力网络体系推进数据交易中心布局完善数据流通交易体制机制数据二十条数据基础制度建设事关国家发展和安全大局，要维护国家数据安全，保护个人信息和商业秘密，促进数据高效流通使用、赋能实体经济，统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理，加快构建数据基础制度体系。数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。2022年6月22日，中央全面深化改革委员会第二十六次会议，审议通过《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》。数据二十条数据二十条大数据已经成为国家的基础性战略资源是经济加速发展的新引擎也是企业高质量发展的使能器管理学子应该成为高端数字人才加强全民数字技能教育和培训，普及提升公民数字素养。十四五规划将“全民数字素养与技能提升行动”作为十大优先行动之首十四五国家信息化规划提升劳动者数字工作能力、促进全民终身数字学习、提高数字创新创业创造能力2022年提升全民数字素养与技能工作要点提升全民数字素养与技能，是顺应数字时代要求，提升国民素质、促进人的全面发展的战略任务提升全民数字素养与技能行动纲要到2035年，基本建成数字人才强国，全民数字素养与技能等能力达到更高水平，高端数字人才引领作用凸显，数字创新创业繁荣活跃。实施国家大数据战略的关键是人，是具备数字素养的人。大数据时代的管理变革数字经济的高速发展推动了生产方式、生活方式和治理方式的深刻变革，引发了管理对象、管理思想和管理方法的重大变化。管理类人才的数字素养数字经济时代管理对象、管理思想和管理方法的重大变化要求管理类人才应该具备由数字意识、计算思维、创新能力、终身学习、社会责任等维度组成的数字素养。管理类人才应具备的管理领域数字获取、分析、使用、交易、创新、安全保障、伦理道德等一系列素质和能力的集合。维度含义数字意识拥有数字意识，掌握数据知识计算思维掌握算法工具，具备落地能力创新能力运用数字技术，开展创新创业终身学习紧跟前沿发展，强化终身学习社会责任提高安全能力，强化道德意识数字素养小结本节的主要内容大数据的行业应用国家大数据战略国家大数据政策大数据的学科背景管理类人才的数字素养1.1大数据的时代背景1.2大数据的概念与特征从数据到大数据数据（Data）是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记录和描述的物理符号或物理符号的组合，是事实或观察的结果。与数据这一概念相关的还有信息、知识、智慧等。智慧知识信息数据对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或其组合。有规律的数据，表示物质存在的一种方式、形式或运动状态，用以减少不确定性。对信息的进一步加工和应用，对事物内在规律和原理的认识，体现了知识的价值。人基于知识所做出的推理、判断和主张等，是创造性活动。从数据到大数据全球信息化浪潮以来，智能硬件、网络技术、软件应用及其创新集成得到了极大的发展，可以说大数据时代已经到来。大数据的基本概念难以用现有的一般技术管理的大量数据的集合，即所涉及的资料规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内实现获取、管理、处理、并使之成为有效的辅助企业经营决策的信息。狭义除了数据集合的含义外，还包括对这些数据进行存储、处理和分析的技术，以及从中发现新知识、创造新价值、提升新动能的新技术和新业态。其中，“存储、处理和分析的技术”是指用于大规模数据分时处理的框架Hadoop等。广义大数据所代表的不仅仅是重要的技术要素，更是一种战略性资源，大数据服务业已成为前景广阔的新技术产业。大数据的资源观来源定义视角麦肯锡公司(McKinsey＆

Company)大数据是个大的数据池，其中的数据可以被采集、传递、聚集、存储和分析。把大数据看作是一种与固定资产和人力资本类似的重要生产要素。高德纳咨询公司(GartnerGroup)大数据是大容量、高速度和形式多样的信息资产。从技术特征、处理方法和应用价值3个方面对大数据做出了界定。IBM公司用规模性(volume)、高速性(velocity)、多样性(variety)和真实性(veracity)来描述大数据。将大数据定义为一种数据集合，指出了大数据4个方面的技术特征。维基百科(Wikipedia)大数据是指规模庞大且复杂的数据集合。从大数据的处理方法和处理工具的视角认识大数据。美国国家科学基金会(NSF)大数据是指由科学仪器等和/或所有其它现在或将来可用的数字源产生的大规模、多样的、复杂的、纵向的和/或分布式的数据集。对开展大数据的科学研究没有设置任何边界。由于人们分析大数据的背景和应用大数据的目的存在众多差异，因此对大数据的定义也有所不同，下表总结了几个基于不同视角的有代表性的定义。大数据的资源观管理视角大数据是一类能够反映物质世界和精神世界运动状态和状态变化的信息资源，一般具有多种潜在价值。复杂性决策有用性可重复开采性高速增长性价值稀疏性获取问题加工问题应用问题作为重要的战略资源，大数据中包含诸多关键的管理问题，尤其是当大数据被看作一类“资源”时，就不可忽略这种资源的管理问题。产权问题产业问题法规问题……管理特征功能多样性大数据的发展过程摩尔定律的贡献不仅是计算机硬件功能的指数增长，还使硬件成本的急剧降低，使智能手机迅速普及，使传感器成本极大下降，进而使自动化数据收集成本趋于微不足道，从而迎来大数据的爆发。摩尔定律奠定基础网络连接使得数据爆炸式增长，并快速汇聚。随着互联网与各行各业的深度融合，工业互联网、能源互联网、医联网等使得各种机器和设备都在无时无刻不在接入网络并产生大规模数据。互联网推动大连接大数据应用的核心技术是软件，软件的作用不仅仅是大数据资源的数据挖掘，还是智能技术集成创新的粘合剂，软件工程的发展与软件工具的积累为大数据智能系统的大量涌现奠定了基础。软件与新技术的创新驱动大数据体现的是多种信息技术共生的新生态环境。基础技术的出现为新技术、新应用的创新提供了良好机会。新技术是已有技术的集成创新，积累的技术越多创新机会就越多，这是一个正反馈循环。大数据生态日渐完善大数据发展的技术背景大数据的发展过程概念解释大数据大数据是一类能够反映物质世界和精神世界运动状态和状态变化的信息资源，它具有复杂性、决策有用性、高速增长性、价值稀疏性和可重复开采性，一般具有多种潜在价值。海量数据规模量巨大的结构性数据，规模量>1PB。小数据小数据是指以特定对象为中心、以回应特定需求为导向、以解决特定问题为目的，具有多源性、异质性、动态性、全息性的数据集以及相关的数据采集、处理、分析和人机交互的思维方式及数据处理方法。大数据VS海量数据大数据VS小数据结构性数据结构性数据半结构性数据非结构性数据全部数据模糊数据关注相关性抽样数据精确数据追究因果性相关概念的区分大数据的分类商务大数据是大数据技术赋能商业创新的重要技术支撑。医疗大数据结合人工智能技术可全面提升医疗领域的服务水平。能源大数据是支撑智慧能源管理和节能增效的重要资源。工业大数据融合智能制造新技术，创造工业新模式、新价值。金融大数据以提升金融领域资源配置效率等为目标。政务大数据赋能数字政府建设，提升政务服务效能。准确理解不同用户不同场景下的大数据含义，针对不用领域的大数据应用模式、商业模式的研究和探索将是大数据产业健康发展的关键。大数据的一般特征对大数据特征的认识，也可以从不同视角展开，主要从一般特征、形态特征、分析特征和资源特征等不同维度，介绍大数据的特征。2001年道格·莱尼指出，数据增长有4个方向的挑战和机遇：大量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）和价值（Value）。在此理论基础上，IBM提出的大数据的“4V”特征。大数据的形态特征多源性大数据来源的复杂性。需要将关联的信息以整体的视觉思考整理，并打破原有垂直系统之间的信息孤岛，构造统一的数据平台，做到多源数据的有效融合。大数据结构的复杂性。由于数据生成的多样性，非结构化数据成为主流，蕴含着非常有价值的信息。实时性数据更新的实时性。互联网中许多应用都有实时更新的需求，比如如何在网页中搜索几分钟之前的新闻结果，购物时商品价格，库存信息的实时更新。数据变化后通过其他服务的实时性。比如，作为一站式的旅游服务平台的携程网站，这些提供跨业务线的推荐和实时推荐，能有效满足用户的需求，也能为网站带来更加丰富的回报。不确定性数据在不同尺度、不同维度上都表现出一定的不确定性。大数据的分析和挖掘面临更多的细粒度数据，数据的采集、存储、建模、挖掘等方面都需要新的方法来应对不确定性带来的挑战。模型的不确定性。同时要把握模型的表达能力与复杂程度之间的平衡。学习的不确定性。在大数据环境下，传统近似的、不确定的学习方法需要面对规模和时效的挑战。由于大数据产生的过程中诸多的不确定性，使得大数据的表现形态多种多样。大数据的分析特征非结构性对比项定义结构与内容的关系示例结构化数据具有数据结构描述信息的数据。先有结构，再有数据。各类表格。非结构化数据不方便用固定结构来表现的数据。只有数据，无结构。图形、图像、音频、视频信息。半结构化数据处于结构化数据和非结构化数据之间的数据。先有数据，再有结构。HTML文档，它一般是自描述的，数据的内容与结构混在一起。如何将大数据转化成一个结构化的格式是一项重大挑战，如何将数据组织成合理的结构也是大数据管理中的一个重要问题。从大数据分析视角看，大数据在增长、分布和处理方面具有更多复杂的性质。大数据的分析特征不完备性所获取的数据常常包含一些不完整的信息和错误的数据，即脏数据。在数据分析阶段之前，需要进行抽取、清洗、集成，进而得到高质量的数据之后，再进行挖掘和分析。时效性安全性可靠性数据规模越大，分析处理时间就会越长，所以高速度进行数据处理非常重要。在许多情况下，用户要求立即得到数据的分析结果，需要在处理速度和规模的折中考虑寻求新的方法。大数据高度依赖数据存储和共享，必须考虑寻找更好的方法来消除各种隐患和漏洞，才能有效地管控安全风险。大数据安全性问题是一个重要的研究方向。可以通过数据清洗、去冗等技术来提取有价值数据，实现数据质量高效管理，以及对数据的安全访问和隐私保护，这已成为大数据可靠性的关键需求。大数据的资源特征复杂性决策有用性高速增长性大数据的形式和特征是极其复杂的。一方面表现在其数量规模之大、来源的广泛性和形态结构的多样性，另一方面表现在其状态变化和开发方式等方面的不确定性。大数据是客观存在的大规模数据资源，其直接功用是有限的。通过分析、挖掘和发现其中蕴藏的知识，可以为各种实际应用提供其它资源难以提供的决策支持，大数据的价值也主要通过其决策有用性体现。随着不断的开采，大数据资源不仅不会减少，反而会迅速增加。大数据资源的增加是指数性的，甚至呈现爆发性态势。利用大数据支持管理决策面临的一个主要挑战就是实效性问题。作为一种重要的战略资源，大数据中包含诸多关键的管理问题。对大数据资源管理特征的准确认识是研究其中具体管理问题的前提。下面将从复杂性、决策有用性、高速增长性、价值稀疏性、可重复开采性和功能多样性等六个方面逐一分析大数据资源的管理特征。大数据的资源特征价值稀疏性可重复开采性功能多样性大数据的数据量之大带来了大数据价值的低密度问题，大数据资源的数量虽大，但其中蕴藏的有用的价值却是稀疏的，这就增加了开发和利用大数据资源的难度。相比自然资源，大数据资源可以被重复开采。对于给定的大数据资源，任何拥有该资源使用权的人或组织都可以对其进行开采和挖掘。之后，该大数据资源仍可以被其他人或组织继续开采和挖掘。对于特定的大数据资源，基于不同的开发目的和方式，具有多样化的功能。基于社会管理的目的基于商务管理的目的基于企业管理的目的除了正面积极的功能，大数据还存在着诸多风险和潜在危害性。在采集、挖掘和分析数据时，可能面临着严重的安全和隐私问题。因此，在开发利用大数据资源时，还应该防范由于方式不当或非法利用可能对个人、企业和组织以及国家和社会带来的严重危害。小结本节的主要内容大数据的概念大数据的发展过程大数据的分类大数据的特征1.2大数据的概念与特征1.3大数据全生命周期大数据全生命周期环节全生命周期是指从产生到消亡的整个过程。大数据是一种特殊的信息资源，也有其自身的生命周期。大数据全生命周期环节数据收集数据预处理数据存储数据分析数据可视化数据迁移数据归档数据销毁大数据的全生命周期数据收集比较项目传统的数据收集大数据的数据收集数据来源数据来源单一数据来源广泛数据量数据量相对较小数据量巨大数据类型结构单一结构化、半结构化和非结构化数据使用数据库关系数据库和并行数据库分布式数据库在大数据的收集过程中，其面临的主要挑战是成千上万的用户同时进行访问和操作而引起的高并发数。12306火车票售票网站在2020年春运火车票售卖的最高峰时，网络点击量高达1495亿次。数据收集是大数据全生命周期的第一个环节，是在确定用户目标的基础上，针对该范围内所有结构化、半结构化和非结构化的数据的采集。数据收集商业数据互联网数据物联网数据……大数据主要来源系统日志采集方法。采用分布式架构，能满足高可用、高可靠和可扩展的日志数据采集和传输系统的需求。网络数据采集方法。将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。感知设备数据采集方法。通过传感器、摄像头和其他智能终端自动采集信号、图片或录像来获取数据。数据收集方法数据预处理数据缺失包括数据记录缺失和记录中部分属性值缺失。数据重复多重数据结构、名称拼写错误、不通用的别名等。数据不一致数据记录规范的不一致和数据逻辑的不一致。数据噪声不正确的属性值，出现错误或存在偏离预期的离群值。在数据采集环节可能产生数据缺失、数据重复、数据不一致和数据噪声等问题，因此需要检查数据的完整性及数据的一致性，对其中的噪声数据进行平滑，对丢失的数据进行填补，对重复的数据进行消除等。数据预处理对缺失值的填补。常用的方法包括删除对象方法、数据补齐方法和基于k-NN近邻缺失数据的填充算法。不完整数据清洗数据来源于不同的类、自然变异、数据测量和收集误差。异常值检测方法包括统计方法和基于邻近度的方法。异常数据清洗对重复性事物和概念，通过规范、规程和制度达到统一，以获得最佳秩序和效益。常用的数据规范化方法有：最小—最大规范化方法、z分数规范化方法和小数定标规范化方法。数据规范化用更抽象（更高层次）的概念来取代低层次或数据层的数据对象。例如，将属性值为“地铁”、“出租车”和“公共汽车”的数据统一使用“交通工具”来代替。数据泛化处理数据预处理方法数据预处理数据去重。重复的数据是冗余数据，对于这一类数据应删除其冗余部分。重复数据清洗数据中存在某变量的随机误差或异常的数据。常用的技术包括分箱技术、回归方法等。

噪声数据处理在尽可能保持数据原始特性的前提下，最大规模地精简数据量。特征约简、样本约简、数据立方体聚集、维约简等。

数据约简利用数据编码或数据转换等手段将原数据集压缩为一个较小规模的数据集。常用的两种数据压缩方法为小波变换和主成分分析都属于有损压缩。数据压缩数据预处理方法数据存储直接链接存储中间环节少，磁盘的利用率高，成本也比较低。网络连接存储响应速度快，数据传输速率高。存储域网络存储传输速率和传输效率都非常高，适合大数据量高带宽的传输要求。关系型数据结构非关系型数据结构数据结构MBGBPBZB数据量增长大数据存储是将收集的数据集持久化到计算机存储系统中。数据分析大数据分析是指用准确适宜的分析方法和工具来分析经过预处理后的大数据，提取具有价值的信息，进而形成有效的结论并通过可视化技术展现出来的过程。探索性数据分析以灵活的方式探究数据分布情况。证实性数据分析评估观察到的模式或效应的再现性。定性数据分析分析非数值型数据，总结对象特点。离线数据分析将数据存储于磁盘，然后进行分析。在线数据分析实时处理在线请求，响应时间要求高。交互式分析快速数据分析，强调快速的数据探索。数据分析以分析结果分类以分析的方式分类数据分析数据挖掘是大数据分析的核心，占有重要的地位。数据挖掘是通过键名和构造算法来获取信息和知识。数据挖掘融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、云计算、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。样本学习模型建立交叉验证模型测试关联分析：发现数据集中联系规则分类方法：从数据集中提取分类模型聚类方法：自动对数据对象进行分类时间序列挖掘：发现趋势性与周期性数据可视化可视化旨在利用计算机自动化分析能力的同时，充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势，将人、机的各自强项进行有机融合，借助人机交互式分析方法和交互技术，辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧。结构化主要是统计图表注重数据及其结构关系大数据可视化结构化、半结构化、非结构化多种表现形式发现数据中蕴含的规律特征数据可视化数据可视化文本可视化网络可视化时空数据可视化数据可视化可视分析是通过交互可视界面来进行的分析、推理和决策。可视分析与各个领域的数据形态、大小及其应用密切相关。可视分析是一种通过交互式可视化界面来辅助用户对大规模复杂数据集进行分析与推理的技术。雷达图气泡图热力图树形图数据迁移按照迁移条件分类全表迁移条件迁移自动迁移按照迁移模式分类覆盖追加按照数据来源分类文本源数据源迁移模块架构任务调度模块Sqoop架构日志管理数据迁移指的是在不同存储格式、数据类型以及硬业件设备之间的数据移动过程。数据迁移支持任意存储系统之间的迁移，且成功率较高，支持联机迁移。基于主机的迁移方式可以有效缩短停机时间窗口，一旦备份完成，其数据的迁移过程完全不会影响生产系统。备份恢复的方式兼容主流存储设备，支持不同厂商不同品牌间的数据迁移和容灾，适合于频繁迁移数据的大型企业。基于存储的方式完全依赖于应用软件自身，与具体的主机、存储种类则关系不大。应用软件提供的方式数据迁移方法的选择是建立在对系统软硬件以及业务系统的各环节的具体分析基础之上。数据归档数据归档是将不经常使用的数据移动到单独的存储设备进行长期存储的过程。数据归档具有索引和搜索功能，因此可以很容易地找到文件。数据对象主要是长期积累的业务数据。对数据进行定时的数据归档操作。定期数据归档数据对象主要是应用系统中数据量较大的数据，或者使用非常频繁的数据。采用不定期的集中化数据归档，以保证对系统和应用资源的影响最小。不定期数据归档形成一套规范、一项制度，将数据归档纳入日常操作，使数据清理自动化、规范化、量化，成为一套完整的数据清理和归档规范系统。数据销毁数据销毁是指通过一定手段将指定的待删除数据进行有效删除，使其被恢复的可能性足够小甚至是不可被恢复。现有的数据销毁方法主要分为硬销毁和软销毁。通常用于保密等级比较高的场合。如国家机密、军事要务等。硬销毁通常用于保密等级不是很高的场合。如一般的企业、个人文件等，存储空间可以重复使用。软销毁数据销毁不管是物理破坏方法还是化学破坏方法，被销毁的存储介质不能重复使用，造成了一定的浪费，并且有着一定的污染，所有基本上没有得到广泛地应用。运用化学试剂喷洒磁性存储介质的磁表面，腐蚀破坏其磁性结构。化学破坏方法焚烧、粉碎等，但是磁盘的碎片仍然可以被恶意用户所利用，而且物理破坏方法需要特定的环境和设备。物理破坏方法数据硬销毁是指采用物理、化学方法直接销毁存储介质，从而彻底销毁存储在其中的用户数据。数据硬销毁数据销毁数据软销毁即逻辑销毁，是向准备销毁的数据块区中反复写入无意义的随机数据。删除与格式化操作是计算机用户最常用的两种清除数据的方式，但其实它们都不是真正意义上的数据销毁方法。在硬件上借助可信计算技术，在软件借助虚拟机监控器，来实现可信数据销毁。云端销毁技术是使用云存储环境下全生命周期可控的数据销毁模型。云端数据销毁数据删格方式数据重写方式数据软销毁小结本节的主要内容数据收集数据预处理数据存储数据分析数据可视化数据迁移数据归档数据销毁1.3大数据全生命周期1.4大数据的经济社会影响大数据对经济社会的影响经济发展社会治理政务服务大数据在促进产业结构调整和优化方面发挥了十分重要的作用，也是经济现代化提升与可持续发展的不竭动力。大数据在公共安全、生态治理、信用管理等方面均发挥越来越重要的作用，是完善社会治理的有效工具。随着大数据技术的不断发展，政务服务在服务理念、服务模式以及服务水平等方面也发生了重要的变革。大数据对经济发展的影响大数据与经济发展结构调整新业态产业融合数字经济产业升级新产业在新一轮的科学技术革命浪潮下，大数据技术已经成为了产业变革的重要途径。对于传统行业来说，大数据为传统产业的升级改造提供了极大的空间。同时，大数据在创造新的产品需求，拓展新的产业领域等方面，有着不容忽视的作用。这种大数据的新浪潮推动了产业间的融合发展，也催生了新的产业形态，在促进产业结构调整和优化方面发挥了十分重要的作用。大数据对不同产业的影响现代服务业促进服务业的商业创新在市场机制方面，大数据平台辅助实现了非面对面交易；在渠道管理方面，大数据技术使信息发布、交易、物流、支付、客户支持等都成为独立的渠道，从而促进渠道选择的公平性和渠道控制的合理性；在营销策略方面，大数据环境使个性化、社会化和移动化成为市场营销的重要特征；在商业模式创新方面，大数据为企业实现线上线下业务整合带来了新的发展机遇。促进服务业的金融创新对于银行业来说，大数据技术使传统银行业向着业务无网点化、支付移动化、服务便捷化和信用数据化的方向发展；对于证劵业来说，依托互联网与大数据建立集交易和理财于一体的全功能智能账户，向客户提供包括交易、理财、投融资等在内的一站式综合金融服务。促进商融一体化发展传统金融业正在积极探索互联网金融，而互联网企业正在全力向金融领域拓展。大数据对经济发展的影响高端装备制造业在高端装备研发和生产方面大数据技术深度渗透到产品的研发和生产过程中，形成的智能装备提升了高端装备的效能价值，拓展了高端装备的应用范围；在高端装备制造模式变革方面大数据技术广泛应用于供应商、销售商和协作商的协同过程中，形成的全球化网络制造进一步优化了价值链和价值网络；在高端装备业务模式创新方面大数据技术显著加速了制造业服务化进程；在高端装备制造业生态重构方面高端装备制造价值网络的生态环境是由经济生态、社会生态和自然生态构成的多层次结构。大数据对经济发展的影响资源型产业农业发展：生产技术和农产品营销在农业生产技术方面，能够提升环境监测、生命感知、病虫害监控防治的现代化水平，改变传统农业的作业方式，提高农业资源的调配效率；在农产品营销方面，促进了农产品的电子商务化流通，从而有利于建立可追溯的农产品供应链系统和农产品质量保证体系；在农业经营模式方面，通过发展定制农业、精细农业和电商农业，推动传统农业的模式创新，提高农产品附加值，延伸涉农产业的价值链，促进实现农业现代化。石油、天然气、煤炭产业发展：生产运营和安全管理在实地勘测与考察以及施工方案的制定过程中，大数据可以根据开采地的实地环境数据，辅助制定出优化的方案，可以及时的应对资源开采过程中遇到的难题。另外，在大数据技术的支持下，实现了大型设备的全过程自动跟踪与智能化分析。大数据对经济发展的影响2017年《政府工作报告》中首次提出了“数字经济”战略，并提出“推动‘互联网+’深入发展、促进数字经济加快成长，让企业广泛受益、群众普遍受惠”的发展战略。大数据是发展数字经济的生产要素大数据已成为经济社会的基础性战略资源，蕴藏着巨大潜力和能量。大数据资源与产业的交汇融合促使社会生产力发生新的飞跃，在生产过程中与其他生产要素协同创造经济价值，大数据成为社会经济发展的新兴生产要素。大数据是发展数字经济的驱动要素引导培育大数据交易市场，开展面向应用的大数据交易市场试点，探索开展大数据衍生产品交易，鼓励产业链各环节的市场主体参与到大数据交换和交易中。重点推进数大据流通标准的制定，和大数据交易体系的规范化建设，以保证大数据要素在交易、共享、转移等市场环节能够规范有序。大数据是发展数字经济的创新要素大数据可以为传统产业的创新转型、优化升级提供重要支撑。与大数据相关的新兴产业与服务，已经成为社会资本投入的热点。数字经济大数据对经济发展的影响大数据催生数字经济大数据对社会治理的影响社会治安管理推动治安管控提效，提升人民安全感；推动数据处理优化，积极预防犯罪。社会舆情管理推动舆情管理从监测转向预测；推动舆情管理由定性管理转向定量管理。大数据对公共安全的影响大数据对环境治理的影响大数据对信用管理的影响大数据推动环境治理立体化程度提升；大数据推动环境治理监管能力提升；大数据推动环境治理预测能力提升。大数据有效扩大征信数据来源；大数据有效转变征信视角；大数据有效扩大征信应用范围；优化征信市场布局、促进传统征信业改造升级及推动差异化竞争格局。社会管控社会管理社会治理大数据对社会治理的影响社会治安管理大数据技术在治安防控、打击犯罪、处理案件等方面能够有效支撑案件处理，弥补传统治安管理面临的效率不高、执行滞后等问题。大数据推动治安管控提效，提升人民安全感。大数据推动数据处理优化，积极预防犯罪。大数据警务的根本目的在于发掘深藏于数据中的犯罪信息并做出治安决策。社会舆情管理对海量的网络平台和网络信息进行分析，有效开展网络舆情管理，塑造积极向上的网络空间。与人工智能等技术结合，挖掘核心观点，对重点领域舆情进行重点监控和有效引导，提升网络治理水平。大数据推动舆情管理从监测转向预测。在大数据时代，通过挖掘数据相关性，在敏感消息进行网络传播的初期就立即开始监测，并仿真网络舆情的演变过程，使网络舆情突发事件发生的可能性和倾向性变得可以预测。公共安全大数据对社会治理的影响环境治理推动环境治理立体化程度提升环境治理中大数据技术的广泛应用能够通过数据公开等方式，拓宽公众参与环境治理的途径，增强公众环境保护意识，同时也能够给非政府性组织更多的环境治理权限，从而形成全社会共同参与环境治理的新模式。推动环境治理监管能力提升应用大数据创新监管模式，加强全程治理，为解决环境治理中的管理失灵问题提供了新的视角和途径。推动环境治理预测能力提升大数据的预测性分析是环境治理的技术基础，通过对历史环境数据隐藏规律的挖掘，预测未来环境数据的变化趋势，并提前制定治理预案，防患于未然。环境检测数据开放不足，大量监测数据掌握在相关业务部门手中，只有部分数据得以公开，开放数据的广度和深度有待提升。部分公开数据中只有基本信息和统计信息，缺乏关键字段，没有明细清单，时效性也有待提高。大量数据只在部门内部保有，无法通过技术手段挖掘信息间的关联关系，形成信息孤岛，造成信息资源浪费。存在的不足大数据对社会治理的影响信用管理大数据技术可整合汇聚分析多来源渠道、多类型的海量信用数据，搭建统一的公共信用信息平台，将平台归集的数据进行深度挖掘分析，准确识别各主体信用水平，根据数据预测信用风险，快速识别风险较高的信用主体并提前预警，为建立健全完善的社会信用体系提供保障。扩大征信数据来源转变征信视角扩大征信应用范围优化征信市场布局促进传统征信业改造升级推动差异化竞争格局应用在交通治理领域应用在房产管理领域应用在教育领域大数据对社会治理的影响扩大征信数据来源大数据的应用可以有效收集、分析任何个人、企业的互联网记录，基于全面信息的信用评级远比仅依靠金融机构借贷记录的信用评级可靠。转变征信视角大数据征信更看重用户的当前信息，强调横向及多维度拓展，注重对用户信息评级的预测。扩大征信应用范围大数据征信由于数据来源和信用评分的不同，可将应用场景从金融领域扩大到社会生活的方方面面。大数据在优化征信市场布局、促进传统征信业改造升级及推动差异化竞争格局的形成方面具有重要价值。然而，当前大数据征信仍有待进一步完善，实际应用中存在征信监管水平不足、信息安全缺乏保障、信息主体的隐私权归属判定、信息孤岛难以消除等问题。大数据对社会治理的影响其他社会治理领域大数据应用在交通治理领域，可以改变当前交通信息分散、信息内容单一等问题，有效提升跨部门合作效率、交通状况预判、智能化交通管理；大数据应用在房产管理领域，可以全面掌握各地房产需求、供给情况，有效监控房地产行业，抑制炒房、学区房等哄抬市价的不良行为；大数据应用在教育领域，可以防止有过违法犯罪记录的人进入教育行业、提高学校周边安全管控，切实保障教育安全。大数据对政务服务的影响政务是国家治理中的行政事务，是公共治理的重要工具和形式。政务服务是各级政府及其所属部门、法律法规授权的组织，依法为公民、法人或者其他组织办理行政权力事项和公共服务事项的活动。大数据促进政务服务理念的变革大数据塑造政务服务开放性理念大数据塑造政务服务共享性理念大数据塑造政务服务前瞻性理念大数据促进政务服务模式的转变从被动服务转向主动服务新模式从单向服务转向协同服务新模式从粗放管理转向精细管理新模式大数据提升政务服务水平提高政务服务的效率提高政务服务的精准性提高政务服务的规范性理念模式水平塑造政务服务开放性理念以信息资源的开放为前提，其次以公众的参与为基础，加速促进政府部门内部、政府部门之间以及政府与社会、市场、公众之间的合作。政务服务广泛运用大数据技术，推进技术创新和流程再造，加强政务服务信息跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的互联互通和开放合作，可以有效的增强综合服务能力，进一步提升政务服务效能。塑造政务服务共享性理念在大数据的支撑下，通过加强顶层设计，统一政务服务数据标准与技术规范，实现各类政务信息上下左右无障碍互联互通，按需流转。政府服务的共享理念从消除数据鸿沟、信息孤岛，实现信息共享开始，进一步拓展完善共享标准与服务流程，从而促进政务服务逐步走向深层次的合作共享。塑造政务服务前瞻性理念在大数据环境下，前瞻性服务理念的政务服务体系，可以通过主动寻求大数据技术的支持，将不同领域的数据整合，与其他治理主体共同合作，为政府开展政务服务活动提供前瞻性的预测与科学指导。因此，实在大数据技术的支持下，在开放、共享理念的基础上，政务服务前瞻性的理念，是政务服务理念的根本性转变。政务服务理念变革大数据对政务服务的影响大数据相关的科技创新为转变政府职能提供了技术工具和有效载体，“大数据+政务服务”成为政务服务改革推向纵深的关键环节。在大数据技术的支持下，政务服务完成了从根本上简政放权、精简行政审批、减少办事环节的转变，最终从被动服务转变成为主动服务型响应模式。从被动服务转向主动服务新模式电子政务是基于移动端平台的，以公众需求为整体理念支撑，在业务办理和政务信息的传递上不受时间和空间的限制，服务方式上更为主动，服务内容上偏向于信息化服务。同时，政民双向互动的手段更加多元，能够发挥人民群众的主观能动性，双向互动渠道的通畅性、易用性将直接影响政务服务的效果。从单向服务转向协同服务新模式在大数据技术支持下，政务服务完成标准化、规范等升级转变。政务服务按照事项精细化、要素模板化、指南标准化、办事场景化的标准，对现行审批时限及申请材料进行全面梳理。从粗放管理转向精细管理新模式政务服务模式转变大数据对政务服务的影响政务服务水平提高政务服务的效率提高政务服务的精准性提高政务服务的规范性通过电子政务平台和移动政务客户端的双向建设，完成了大部分政务服务流程办公的无纸化。在政务服务的日常工作中，被服务主体在办理相关业务时都在线上进行，实现线上审批和线下服务的紧密结合。通过大数据技术处理政务信息，对公众提交的业务请求进行分析，可以获得快速、准确、高效地进行业务处理。采用大数据技术对海量政务数据进行信息研判。在基于广泛、大量数据的基础上进行模块化分析和政策模拟，从中识别抽取出有价值的隐含信息，并利用这些信息为政府各部门重大政策、法规的制定提供决策依据。通过大数据技术的支持，权力监督网络日益透明。公民可通过网络问政平台以及移动政务服务平台，使群众更好地实现对政务服务的云监督。政府也可以借助大数据手段，挖掘分析出各类不作为、乱作为及腐败行为发生的概率和蛛丝马迹。政务服务水平提升大数据对政务服务的影响政府服务需要继续发展大数据文化和思维，建立起用数据来管理、决策、创新的基层服务环境。健全政务信息安全体系，明确权责划分，确保数据的准确性和完整性、安全性、有效性。健全政务公共数据开放共享规则，推动数据流通协调制度落实，促进数据信息在合法范围内互认、共通、公开。加快挖掘政务服务大数据应用场景，驱动信息资源的有效利用，为政务服务的业务协同和辅助决策等提供可靠可信的数据服务。积极推进信息无障碍建设，在流程上、内容形式上进行多样化支撑，满足多种群体的使用需求。优化信息化人才培育方式，培养复合型政务信息化人才队伍。政务服务面临挑战大数据对政务服务的影响小结本节的主要内容大数据对经济发展的影响大数据对社会治理的影响大数据对政务服务的影响1.4大数据的经济社会影响2.1大数据管理的职能对大数据管理的认识随着大数据技术的发展以及大数据的广泛应用，我们对大数据管理的认识经过了如下三个阶段。数据存储阶段数据应用阶段数据资产阶段数据是数据，是我们管理的对象大数据管理的核心任务是收集数据，将数据存储在数据库或数据仓库中数据是知识，是企业决策的使能器大数据管理的核心任务是从数据中挖掘共性规律和模式，用来支持组织决策数据是资产，是企业重要的无形资产大数据管理的核心价值是资产确权、资产评估、资产变现等大数据管理职能框架对象视角的管理职能使能视角的管理职能资产视角的管理职能大数据系统管理大数据项目管理大数据管理成熟度评估从管理对象、决策使能和数据资产等不同视角，企业的大数据管理需要完成不同的管理职能。这些职能不是孤立的活动，而是以更好地服务企业战略为目标的系统工程。对象视角的管理职能将数据视为企业的管理对象，大数据管理是采集、集成、管理、应用和清除数据资源的业务活动的总和。从管理对象的视角，数据管理的任务是通过相关数据管理活动，使得数据达到利益相关者对数据可用性、数据质量和数据安全的需求。目标一：理解企业和利益相关者的数据需求目标二：获取、存储、保护并确保数据资产的一致性目标三：持续改进数据的质量目标四：保证隐私和机密性，阻止未授权的使用目标五：最大化数据资产价值的有效利用DAMA数据管理10大职能对象视角的管理职能国际数据管理协会（DataManagementAssociation，DAMA）对每项职能的活动及其交付物进行了明确界定。以数据治理职能为例：数据管理计划主要交付物理解企业数据战略需求战略企业需求发展和维护数据战略愿景、使命、总线、案例、目标、目的、原则、组件、度量、实现路线图建立数据专业角色和组织数据管理服务组织和人员识别并任命数据管理专员数据治理委员会；数据管理专员委员会；数据管理专员团队建立数据治理和管理制度组织业务数据管理专员；协调数据管理专员；执行数据管理专员制定并审核数据政策、标准和程序数据政策；数据标准数据管理流程审阅和批准数据架构采纳的企业数据模型相关的数据架构计划和发起数据管理项目和服务数据管理项目；数据管理服务评估数据资产价值和相关成本数据资产价值估算；数据管理成本估算数据管理控制主要交付物监督数据专业组织和工作人员数据管理服务组织和人员协调数据治理活动数据治理组织的计划，会议，议事日程，文档，会议记录管理和解决数据相关问题问题记录；问题解决方法监控和确保遵守法律法规合规报告；违规问题监控和确保符合数据政策、标准和架构政策/标准/架构/流程交流违规问题监督数据管理项目和服务

沟通和宣传数据资产的价值

对象视角的管理职能国际数据管理协会（DataManagementAssociation，DAMA）对每项职能的活动及其交付物进行了明确界定。以数据架构管理职能为例：职能活动主要交付物理解企业信息需求关键信息需求列表开发和维护企业数据模型企业数据模型包括：主题域模型；概念模型；逻辑模型；术语字典分析和配合其他业务模型信息价值链分析矩阵包括：实体/功能；实体/组织和角色；实体/应用定义和维护数据技术架构数据技术架构（技术、分布、使用）定义和维护数据整合架构数据整合架构；数据血缘关系/数据流；实体生命周期定义和维护数据仓库/商务智能架构数据仓库/商务智能架构定义和维护企业分类和命名空间企业分类法；XML命名空间；内容管理标准定义和维护元数据架构元数据架构对象视角的管理职能国际数据管理协会（DataManagementAssociation，DAMA）对每项职能的活动及其交付物进行了明确界定。以数据开发管理职能为例：职能活动主要交付物分析信息需求信息需求规格说明书开发并维护概念数据模型概念数据模型图和报告开发并维护逻辑数据模型逻辑数据模型图和报告开发并维护物理数据模型物理数据模型图和报告开发数据建模和数据库设计标准数据建模标准数据库设计标准审阅数据模型和数据库设计质量设计审阅结果管理数据模型版本和整合模型管理内容和库实现开发和测试数据库的变更开发和测试数据库环境；数据库表；其他数据库对象建立和维护测试数据测试数据库；测试数据职能活动主要交付物设计物理数据库数据定义规格说明书OLAP多维数据集规格说明书设计信息产品应用屏幕展示；应用报表设计数据访问服务数据访问服务设计规格说明书设计数据整合服务源-目标对应关系；ETL设计规格说明书；转换设计迁移和转换数据迁移的和转换的数据建立和测试信息产品信息产品；屏幕展示；报表建立和测试数据访问服务数据访问服务（接口）建立和测试数据整合服务数据整合服务（ETL等）验证信息需求验证的需求；用户的确认准备部署数据用户培训；使用文档对象视角的管理职能国际数据管理协会（DataManagementAssociation，DAMA）对每项职能的活动及其交付物进行了明确界定。以数据操作管理职能为例：职能活动主要交付物实施和控制数据库环境产品数据库环境维护管理产品数据库的更改和发布获取来自外部的数据外部数据规划数据恢复数据可用性服务水平数据恢复计划

备份和恢复数据数据库备份和日志；恢复数据库；业务连续性确定数据库性能服务水平等级数据库性能服务水平监控并调整数据库性能数据库性能报告数据库性能规划数据留存方案数据留存方案；存储管理程序归档、留存和清除数据归档的数据；留存的数据；清除的数据职能活动主要交付物

支持专用数据库地理空间数据库；CAD/CAM数据库；XML数据库；对象数据库理解数据技术需求数据技术需求定义和维护数据技术架构数据技术架构评估数据技术工具评估发现；工具选择决定安装和管理数据技术安装的技术备案和跟踪数据技术使用许可许可证库存支持数据技术使用和问题已确定的；已解决的技术问题对象视角的管理职能国际数据管理协会（DataManagementAssociation，DAMA）对每项职能的活动及其交付物进行了明确界定。以数据安全管理职能为例：职能活动主要交付物理解数据安全需求及监管需求数据安全需求和监管

定义数据安全策略

数据安全策略定义数据安全标准数据安全标准定义数据安全控制及措施数据安全控制和措施管理用户、密码和用户组成员用户账户；密码；角色群组管理数据访问视图与权限数据访问视图；数据资源权限监控用户身份认证与访问行为数据访问日志；安全通知警告；数据安全报告划分信息密级分级别的文档；分级别的数据库审计数据安全数据安全审计报告对象视角的管理职能国际数据管理协会（DataManagementAssociation，DAMA）对每项职能的活动及其交付物进行了明确界定。以数据质量管理职能为例：职能活动主要交付物建立和提升数据质量意识数据质量培训数据治理流程数据管理专员委员会定义数据质量需求数据质量需求文档剖析、分析和评估数据质量数据质量评估报告定义数据质量测量指标数据质量度量文档定义数据质量业务规则数据质量业务规则测量和验证数据质量需求数据质量测试用例职能活动主要交付物确定并评估数据质量服务水平数据质量服务级别持续衡量和监控数据质量数据质量报告管理数据质量问题数据质量问题记录清洗并纠正数据质量缺陷数据质量缺陷解决记录设计并实施数据质量管理操作程序运营数据质量管理流程监控数据质量管理的操作程序和绩效运营数据质量管理度量对象视角的管理职能国际数据管理协会（DataManagementAssociation，DAMA）对每项职能的活动及其交付物进行了明确界定。以参考数据和主数据管理职能为例：职能活动主要交付物

理解参考数据和主数据的整合需求

参考数据和主数据的整合需求识别参考数据和主数据来源及贡献者数据源和贡献者描述以及评估

定义和维护数据整合架构参考数据和主数据整合架构以及路线图；数据整合服务设计规格说明书实施参考数据和主数据解决方案参考数据管理应用和数据库；主数据管理应用和数据库；数据质量服务；用于一般应用的数据复制和访问服务；用于数据仓库的数据复制服务定义和维护数据匹配规则匹配规则记录（功能规格说明书）职能活动主要交付物

建立“黄金版本”记录可信的参考数据和主数据；交叉引用数据；数据血缘关系分析报告；数据质量报告定义和维护数据层次及关联关系层级和关联关系定义

计划和实施新数据源的整合数据源质量和整合评估；被整合的新数据源复制和分发参考数据与主数据数据副本管理参考数据和主数据的变更变更请求流程；变更请求和响应；变更请求度量

建立“黄金版本”记录可信的参考数据和主数据；交叉引用数据；数据血缘关系分析报告；数据质量报告对象视角的管理职能国际数据管理协会（DataManagementAssociation，DAMA）对每项职能的活动及其交付物进行了明确界定。以数据仓库和商务智能管理职能为例：职能活动主要交付物理解商务智能的信息需求数据仓库商务智能项目需求定义和维护数据仓库/商务智能架构数据仓库商务智能架构实施数据仓库和数据集市数据仓库；数据集市；联机分析处理；数据立方体

实施商务智能工具和用户界面商务智能工具和用户环境；查询和报表制作仪表盘；记分卡；分析应用等处理商务智能所需数据可访问的数据整合详细的数据质量反馈监控并调整数据仓库的处理过程数据仓库性能报告监控并调整商务智能活动和性能商务智能性能报告新建的索引新建的聚合对象视角的管理职能国际数据管理协会（DataManagementAssociation，DAMA）对每项职能的活动及其交付物进行了明确界定。以文档和内容管理职能为例：职能活动主要交付物规划文档/档案管理文档管理策略和路线图实施文档/档案管理系统的获取、存储、访问与安全控制文档/档案管理系统；门户；纸质和电子版本的文档备份和恢复文档/档案备份文件；业务连续性保留和转储文档/档案存档的文件；受管理的存储审计文档/档案管理文档/档案管理审计定义并维护企业信息分类和命名空间企业分析规范（信息内容架构）建立信息内容元数据文档/索引被索引的关键词；元数据提供内容访问和检索门户；内容分析；杠杆化的信息治理信息内容的质量杠杆化的信息对象视角的管理职能国际数据管理协会（DataManagementAssociation，DAMA）对每项职能的活动及其交付物进行了明确界定。以元数据管理职能为例：职能活动主要交付物理解元数据的需求元数据需求定义并维护元数据架构元数据架构开发和维护元数据标准元数据标准实现受控的元数据管理环境元数据度量整合元数据整合的元数据存储库管理元数据存储库受管理的元数据存储库管理原则、实施、策略分发和交付元数据元数据分发；元数据模型和架构查询、报告和分析元数据元数据质量；元数据管理运营分析；元数据分析整合元数据整合的元数据存储库使能视角的管理职能将数据视为管理决策的使能器，大数据管理是面向管理决策问题的问题理解、数据准备、模型构建、决策支持等业务活动的总和。从决策使能的视角，数据管理的任务是通过相关数据管理活动，获取数据中蕴含的知识，从而有效的支持企业的管理决策。目标一：理解管理决策所面临问题的表象及其本质目标二：集成相关数据并对数据进行预处理目标三：构建并选择有效的数据分析模型目标四：应用模型分析结果支持管理决策使能视角的管理职能问题是指实际现象与预期之间有偏差的情形。当一些不寻常的事情发生，或当实际的结果偏离预期目标时，便可能产生了“问题”。表象：员工离职率高问题：福利待遇低？没有晋升机会？上下级关系紧张？人岗不匹配？……爱因斯坦：“提出一个问题往往比解决一个问题更重要，因为解决问题也许仅是一个数学上或实验上的技能而已，而提出新的问题、新的可能性，从新的角度去看旧问题，却需要有创造性的想象力，这标志着科学的真正进步。”问题理解使能视角的管理职能理解了需要解决的管理问题，我们需要准备有助于问题解决的各种数据。数据准备主要包括数据集成和数据预处理等活动。数据整合多表数据多源数据数据转换单位不一致数量级一致任务方法数据清洗忽略元组法、数据补齐发、噪音识别法、数据离散化法数据转换Min-Max法、Z-Score法数据约简抽样方法、主成分方法、相关性分析、决策树归纳数据约简属性约简样本约简数据清洗缺失值噪音使能视角的管理职能基于准备好的数据，模型构建的任务是根据决策问题的需求构建相关模型，对模型效果进行评估，并最终选择决策支持所用模型。案例：数据挖掘辅助癌症预测20万病例，77个变量人工神经网络、决策树、逻辑回归等方法K折交叉检验方法进行模型测试决策树预测准确率最高（93.6%），其次是人工神经网络（91.2%），最低的是逻辑回归（89.2%）小结本节的主要内容大数据管理的认识大数据管理的职能框架对象视角的大数据管理使能视角的大数据管理2.1大数据管理的职能2.2大数据资产估值与交易大数据资产定义数据资产（DataAssets）是指由特定主体拥有或者控制，能够被计算机识别，并且能带来经济利益的信息资源。依托性多样性价值易变性可加工性非实体性个人数据企业数据关系数据数据主体工业数据农业数据医疗数据应用行业第一方数据第二方数据第三方数据获取方式大数据资产价值维度影响数据资产价值的因素主要从数据资产的收益和风险两个维度考虑，数据资产的收益取决于数据资产的质量和数据资产的应用价值。数据资产的质量是应用价值的基础，对数据的质量水平有一个合理的评估，有利于对于数据的应用价值进行准确预测。质量维度应用维度风险维度数据资产质量价值的影响因素包含真实性、完整性、准确性、数据成本、安全性等数据资产应用价值的影响因素包含稀缺性、时效性、多维性、场景经济性。数据资产的风险主要源自于所在商业环境的法律限制和道德约束难点一：资产价值随着不断的加工而改变难点二：价值随着使用次数与人数而改变难点三：价值随着用户的不同存在差异难点四：数据质量相同可能产生不同的价值难点五：数据资产权属分析比较复杂大数据资产价值维度案例：科技大数据价值评估科技大数据是一类能够反映人类科技活动状态和过程的信息资源，可以支持人类洞察新思想、发现新规律、发明新技术、开发新产品。价值类型科研院所高等院校科技企业政府机构使用价值洞察新思想、发现新规律、发明新技术洞察新思想、发现新规律、发明新技术、培养创新人才发明新技术、开发新产品、创新新模式、制定新政策制定新政策象征价值科学研究和社会服务的实力和地位科学研究、人才培养、社会服务的实力和地位市场的竞争地位国家的战略形象大数据资产价值维度案例：科技大数据价值评估科技大数据是一类能够反映人类科技活动状态和过程的信息资源，可以支持人类洞察新思想、发现新规律、发明新技术、开发新产品。大数据资产价值维度案例：科技大数据价值评估科技大数据是一类能够反映人类科技活动状态和过程的信息资源，可以支持人类洞察新思想、发现新规律、发明新技术、开发新产品。科技大数据多元价值链模型与价值评估方法，工程管理科技前沿，202241(3):31-38大数据资产估值方法数据资产价值的评估方法包括成本法、收益法和市场法三种基本方法及其衍生方法。成本法收益法市场法根据形成数据资产的成本进行价值评估通过预计数据资产带来的收益估计其价值根据相同或者相似的数据资产的近期或者往期成交价格大数据资产估值方法关于数据价值的评估，目前业界已有多个数据资产评估模型落地。其中，影响力最大是Gartner的数据估值模型体系（InformationValuationModels）。大数据资产估值方法关于数据价值的评估，目前业界已有多个数据资产评估模型落地。其中，影响力最大是Gartner的数据估值模型体系（InformationValuationModels）。内在价值（IntrinsicValue）：数据资产的潜在可能价值。它主要衡量数据资产的准确性和完整性，以及其他组织获取该数据资产的可能性。业务价值（BusinessValue）：数据资产应用于具体业务时产生的效用，它强调数据资产对业务的适用性和及时性。绩效价值（PerformanceValue）：数据资产对业务绩效目标（如KPI）的影响。绩效价值关注使用该项数据资产能在多大程度提升业务绩效。成本价值（CostValue）：用来评估数据资产在获取过程中的财务成本，也可用来评估数据资产损毁或丢失的财务风险，其作用类似于成本法下的数据资产评估。市场价值（MarketValue）：数据资产在公开交易市场上的财务价值，作用类似于市场法下的数据资产评估。经济价值（EconomicValue）：收益法下的数据资产财务价值减去其使用周期中产生的费用。大数据资产估值方法内在价值衡量的是数据资产的正确性和完整性，以及其他组织拥有它的可能性。这表明，更专有或排他性的高质量和可用数据具有更大的内在价值潜力。内在价值是以下方面的函数:有效性（Validity），记录被认为是正确的百分比；完整性（Completeness），总记录与潜在或假设记录的百分比；稀缺（Scarcity），市场或竞争对手可能也有相同数据的百分比；生命周期（Lifecycle），数据资产的任何给定单位(记录)的合理可用性。大数据资产估值方法优点：是可用的最简单的数据评估模型。数据质量因素可以通过自动分析和基本的市场了解来确定。它可以帮助快速比较不同数据资产的潜力，识别数据质量、数据隐私或数据治理问题，或者识别不应该保留的数据。缺陷：不考虑数据实际或潜在与任何实际商业目的的相关性。大数据资产估值方法业务价值考虑了数据资产对实际业务使用的效用(与内在价值不同)。它解决了数据的好坏程度、对业务的适用程度以及数据的最新程度。通过业务价值，可以方便地了解数据在现实世界中的潜在好处。业务价值是以下方面的函数：相关性（Relevance），数据对一个或多个业务流程的有用程度(0到1)；有效性（Validity），记录被认为是正确的百分比；完整性（Completeness），总记录与潜在或假设记录的百分比；及时性（Timeliness），捕获和访问数据的新实例或更新实例的速度有多快。大数据资产估值方法优点：业务价值将数据与实际业务价值联系起来。实现相对简单，可以考虑实际和潜在的场景。缺陷：业务相关性可能是非常主观的，可能需要进行耗时的分析来确定。大数据资产估值方法绩效价值着眼于数据资产对业务目标的已实现或估计的影响，业务目标表示为关键性能指标(KPI)。该方法回答了以下问题：拥有这些数据能在多大程度上提高业务性能?

PVI是一个简单的比率，通过合并给定的数据资产来计算KPI改进，在任何给定数据实例的可用生命周期进行推断。或者对于多个KPI，总体业绩绩效可以表示为个体业绩绩效的平均值:i=使用数据资产的业务流程实例(知情组)；c=不使用数据的业务流程实例(控制组)；n=测试测量的不同kpi的数量；T=任何数据实例的平均可用寿命；t=衡量KPI的持续时间。大数据资产估值方法优点:是硬性的、经验的测量，是一个很好的预测或金融措施。它介绍了一个不需要进行业务功能级分析的场景。缺陷：需要运行一个或多个实验，可能涉及系统或流程更改。数据集成到流程中的方式会影响结果。它没有考虑将数据合并到流程中的费用。大数据资产估值方法成本价值是将数据资产作为生成、捕获或收集数据所需的财务费用进行评估。亦可表示当此数据资产变得不可用(例如，损坏、丢失)或被盗(特别是复制)时对业务的影响。当数据资产没有活跃的市场且其对收入的贡献不能充分确定时，这种方法是首选的。此外，该模型还可用于评估数据资产损坏、丢失或被盗的潜在财务风险。ProcExp=捕获数据所涉及的流程的年化成本；Attrib=可归因于获取数据的过程费用的部分

；T=任何给定数据实例的平均寿命；t=测量过程费用的时间段；n=直到数据被重新获取，或直到业务连续性不再受丢失或损坏的数据影响的时间间隔。大数据资产估值方法优点：成本价值是评估数据替换成本和如果丢失、被盗或损坏的负面业务影响的最佳方法。会计人员喜欢用这种更保守、更稳定的方法评估大多数无形资产的初始价值。缺陷：一些因素需要评估和主观性。这些成本很可能已经被支出，因此CVI仅仅通过将数据从费用转为资产来表达数据的价值。大数据资产估值方法市场价值着眼于数据资产在开放市场中的潜在或实际财务价值。数据货币化是在贸易伙伴之间进行交易，以换取现金、货物或服务，或其他考虑，如优惠的合同条款和条件。然而，越来越多的公司直接通过托管的数据市场或特定行业的数据代理来销售他们的数据。市场价值是以下方面的函数：ExclusivePrice=独家价格；NumberofPartners=缔约方数量；Premium=溢价。大数据资产估值方法优点：市场价值对确定可销售或可交易的数据资产的价值是最有用的。它还可以用于确定数据产品的价格点，或者进行调整以确保对数据产品收取可接受的许可费用。挑战：对于非市场数据资产，它不是特别适用或有用。它包括高度主观的因素，可能需要广泛的市场分析。数据资产的独占价格可能很难确定或估计。大数据资产估值方法经济价值采用传统的收益法进行资产评估，然后减去与数据的生命周期费用，从而产生数据资产的财务净值。该方法与绩效价值方法一样，是对数据资产实际价值的实证计算。因此，它更多的是一个落后指标，而不是数据价值的领先指标——除非第一个收入期能够被充分估计。经济价值是以下方面的函数：Revenuei=使用数据资产产生的收入(知情组)。Revenuec=不含数据资产的收入(控制组)。T=任何给定数据、实例或记录的平均预期寿命。t=执行经济价值实验的时间。大数据资产估值方法优点：经济价值是一种对数据对顶层和底层贡献的实证分析。除了在以多种方式复制和应用数据时确定与数据相关的费用外，不需要进行功能分析。缺陷：需要现场实验和估算数据成本的能力。许多传统的企业领导仍然对尝试数据创收过程的概念不太认可。经济价值是一个跟踪指标。小结本节的主要内容大数据资产定义大数据资产价值维度大数据资产估值方法2.2大数据资产估值与交易2.3大数据资产交易大数据商业模式相同的数据资产，由于其应用领域、使用方法、获利方式的不同，会造成其价值差异。因此对数据资产商业模式的关注，可以帮助资产评估专业人员了解数据资产活动。提供数据服务模式：该模式的主营业务为出售经广泛收集、精心过滤的时效性强的数据，为用户提供各种商业机会。提供信息服务模式：该模式通过广泛收集相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用的数据终端，形成数据采集、信息萃取、价值传递的完整链条，通过为用户提供信息服务的形式获利。数字媒体模式：数字媒体公司通过多媒体服