数据生态治理系统工程
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作者曾自强
出版社化学工业出版社
ISBN9787122449993
出版时间2024-05
版次1
装帧平装
开本其他
纸张胶版纸
页数432页
字数514千字
定价228元
货号SC:9787122449993
上书时间2024-05-02
商品详情
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作者简介:
曾自强，九三学社社员，现任九三学社四川大学委员会委员、三支社主委，四川大学商学院管理科学与数据科学系副系主任，副研究员，博士生导师，四川省“重要计划”入选者，四川省学术和技术带头人后备人选，四川省海外高层次留学人才，成都市“蓉漂计划”入选者，成都市“雏鹰计划”入选者，四川大学“双百人才工程”入选者，四川大学青年科技学术带头人培育项目获得者，四川大学“好未来优秀学者奖”获得者，美国Fairleigh Dickinson University商学院（AACSB认证）客座教授，2020年入选《科学中国人》封底人物。分别于2009年、2014年在四川大学获得理学学士、管理学博士学位。曾赴美国University of Florida作为联合培养博士生学习1年，并在美国University of Washington做博士后研究3年。
主要从事数据科学、决策分析、系统工程等领域的研究。先后作为负责人主持国家自然科学基金项目2项、美国交通部研究项目1项、省部厅级项目等10余项。在Risk Analysis、Scientometrics、Joumal of Information Science、IEEE Transactions on Fuzzy Systems、Computer-aided Civil and Infrastructure Engineering、Applied Energy、Renewable Energy、Accident Analysis and Prevention、International Journal of Project Management、European Journal of Operational Research、Journal of Construction Engineering and Management、Journal of Co
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主编推荐:
随着数字经济的不断发展，数据价值得到越来越广泛而深入的体现。目前我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里。受数据孤岛、技术壁垒、法制缺失、数据标准不统一等因素影响，大量数据未能得到充分开放、共享或利用，不利于推动我国数字产业化与产业数字化的发展。政府、企业和个人是数据开放、共享和交易的基本主体，技术与法制是数据流动的重要保障，它们共同形成一个复杂开放的数据生态系统，其治理是一项集政策、理论、方法、技术、法律和文化于一体的复杂系统工程。本书在剖析数据生态治理问题的基础上，运用系统工程思想，从数据层面、问题层面、系统层面、技术层面和法制层面探析数据生态治理的基本原则，构建了一套数据生态治理系统工程的方法论体系，为促进我国数字经济发展提供了决策指导和政策启示。
本书共15章，分为数据篇、治理篇、系统篇、技术篇和法制篇五个部分，体系完整、逻辑严谨、案例丰富、内容翔实，可供相关专业本科生、研究生、教师和研究人员阅读，可为政府在数据治理领域决策、制定政策提供参考。
内容简介:
随着数字经济的不断发展，数据价值得到越来越广泛而深入的体现。目前我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，受数据孤岛、技术壁垒、法制缺失、数据标准不统一等因素影响，大量数据未能得到充分开放、共享或利用，不利于推动我国数字产业化与产业数字化的发展。政府、企业和个人是数据开放、共享和交易的基本主体，技术与法制是数据流动的重要保障，它们共同形成一个复杂开放的数据生态系统，其治理是一项集政策、理论、方法、技术、法律和文化于一体的复杂系统工程。本书在剖析数据生态治理问题的基础上，运用系统工程思想，从数据、问题、系统、技术和法制几个层面探析数据生态治理的基本原则，构建了一套数据生态治理系统工程的方法论体系，为促进我国数字经济发展提供了决策指导和政策启示。
全书共15章，分为数据篇、治理篇、系统篇、技术篇和法制篇五个部分，体系完整、逻辑严谨、案例丰富、内容翔实，可供相关专业本科生、研究生、教师和研究人员阅读或作为教材使用，也可为政府在数据治理领域决策、制定政策提供参考。
目录:
导论001
0.1发展背景001
0.2数据生态002
0.3治理工程003
0.4篇章结构004
第1篇数据篇
第1章数据治理概述009
1.1数据属性分类009
1.1.1元数据类009
1.1.2主数据类011
1.1.3公共数据012
1.1.4企业数据013
1.1.5个人数据014
1.2数据标准管理015
1.2.1数据标准管理概述015
1.2.2数据标准管理内容016
1.2.3数据标准管理体系017
1.2.4数据标准管理实践018
1.3数据质量管理019
1.3.1数据质量管理概述019
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