大数据产业研究综述

大数据产业是"十三五"规划建设的重要领域,关于大数据产业的文献研究是大数据产业科学发展的理论支撑和实践指导。本文从大数据的内涵及大数据产业的兴起、大数据产业与其他产业融合发展、国内外对大数据产业的研究进展三个方面对现有文献进行梳理,结合我国的发展实际指出当前迫切需要从理论上对大数据产业给予更多研究:学术界对于大数据内涵的理解尚未统一,但对其核心特征的观点基本一致;学者们对与商业、制造业、交通业等主要传统行业相关的大数据应用的研究较多,与电信、能源、金融、农业、食品、文化创意、公共安全等其他重要行业领域大数据应用的研究有待加强;关于我国大数据产业的发展现状,就大数据产业的发展阶段、竞争优势和发展趋势问题有所涉及,并反映出与国际先进水平间没有代际差距的现实,而发达国家政府及国外大企业对大数据产业的战略性定位和对重点领域的布局是值得我们高度重视的。     

注册会计师审计模式变更——基于大数据背景的研究综述

随着信息技术的飞速发展,移动通讯、电子商务、互联网技术亦将人类社会带进大数据时代。大数据蕴含着巨大的社会、经济价值,它促使人们思维模式的转变,改变人们理解和研究社会经济现象的思路与技术,它创造了基于数据管理、数据分析以及应用的新范式,成为了现阶段产业升级与新产业诞生的重要推动力量。数据资源作为国家基础性战略资源,正重新定义着国家战略决策与社会管理、企业管理决策、个人决策等的过程和方式。大数据在既有框架中嵌入数据分析、数据挖掘与人工智能等技术手段,丰富了现有研究框架,并通过打开经济过程的"黑箱"进而推进研究。大数据亦不可避免地对注册会计师审计行业产生重大影响与变革,大数据驱动审计环境、审计客体等发生深刻的变化,大数据技术与审计理论和实务的有机融合已是审计行业发展所需,其或将成为现代审计的一个转折点。作者从三个维度对这一课题的理论与实务研究进行了系统梳理,首先,从注册会计师审计行业发展层面,既有研究表明在大数据环境下,审计的基本理论与目标或许并未发生改变,但审计中利用大数据已成为必然,大数据技术将被有机融入于审计实务中,其势必驱使注册会计师审计模式、审计主体等发生变革或提出顺应时代特征的新要求,大数据驱动的审计必将影响审计行业未来的发展路径与方向。其次,从注册会计师审计模式层面,既有研究表明注册会计师审计思维将由"验证型审计"转变为"发掘型审计",数据式审计的取证模式、以数据分析为核心的审计方法、审计流程的解构与重构、多种作业模式的协同等已成为注册会计师审计模式变革的新方向。最后,从审计主体层面,既有研究表明在大数据环境下,审计环境变得更为复杂,大量数据的运用极大地改变了审计师的思维模式与作业模式,对会计师事务所数据风险的管控、岗位结构、从业人员素养等方面产生深远的影响。通过梳理国内外既有研究的基本脉络,从宏观和微观层面提出未来研究展望,以期为数据时代审计工作的开展提供新的思路和方法,以推动审计行业的发展。同时,文章的研究亦有助于审计部门解决审计实务中存在的难题,以适应数据时代的到来,并在一定程度上对完善国家治理中审计功能的发挥起到重要作用。     

大数据驱动的公共安全风险治理——基于“结构—过程—价值”的分析框架

大数据驱动被视为应对公共安全风险治理失灵,推进国家治理现代化的重要路径。在分析当前大数据驱动的公共安全风险治理存在结构模糊、过程脱节和价值失衡三种现实困境的基础上,提出了大数据驱动公共安全风险治理的"结构—过程—价值"三维分析框架。从结构维度看,大数据驱动公共安全风险治理是以大数据共建共享和风险联防联控为核心建立"政府主导—社会协同—企业参与"的网络型治理体系;从过程维度看,大数据驱动公共安全风险治理是以双重生命周期为理论逻辑的"情景—数据—决策—行动"一体化过程;从价值维度看,大数据驱动公共安全风险治理是由"情景价值-治理价值-发展价值"构成的多层价值涌现的活动。最后,从技术治理视角提出了几点反思,以促进学界和实务界共同思考与行动。     

大数据背景下组织人力资源管理流程创新研究

伴随着互联网、云计算、移动化的迅猛发展,大数据已成为各行各业不可忽视的战略资源。大数据时代的到来,为产业融合升级、行业商业模式、组织战略决策都带来颠覆式影响,人力资源管理也不可避免受到冲击,现有管理方式有太多已不能顺应时代发展,必须在大数据背景下进行管理流程创新,对管理手段全面升级改革。     

中国大数据产业高水平发展的多元路径选择——基于TOE框架的组态分析

大数据产业发展是推动经济增长、调整国家经济结构和市场商业模式的新动力,探究大数据产业高水平发展的影响因素及多元路径有助于推动大数据产业规模化高质量发展.在大数据时代背景下,立足中国大数据产业发展现状,以TOE框架为理论分析模型,采用模糊集定性比较分析方法(fsQ-CA)从组态视角分析中国31个省(市、自治区)大数据产业发展的多重影响因素与驱动机制.研究结果表明:大数据产业高水平发展是多种因素共同作用的结果,其中大数据发展水平和财政资源供给是核心影响条件;同时,研究基于模糊集的结果概念化出四种大数据产业高水平发展的提升路径,即财政资源支持下的大数据发展水平驱动型、财政资源支持下依托组织规模与技术设施驱动型、财政资源支持下依托经济发展、技术创新和组织规模驱动型以及技术-组织-环境联合驱动型.     

新工科背景下大数据与智能产业学院建设研究

在新工科内涵建设的背景下,从国家和地方经济战略、产业升级、人才培养等方面着手,积极响应国家深化产教融合和校企合作的政策,通过教学与科研改革、建立政校行企合作共同体协同育人机制、打造高素质“双师型”教师队伍等,把大数据与智能产业学院建设为大数据与智能人才培养中心继续教育基地,大数据技术创新、技术应用、行业服务及城市服务平台,大数据产业发展的行业智库等。实现以服务为宗旨,提升大数据与智能产业学院的人才培养能力,以科研为引领,推动大数据与智能产业学院的内涵建设;以学生为主体,创新工程教育方式与手段;以平台为支撑,探索大数据与智能产业学院建设的新路径。     

大数据时代旅游产业链的重构、产业趋势与对策

2013年中国互联网络信息中心发布的报告显示中国旅游业进入了大数据时代，移动互联与大数据挖掘技术的影响不再是单纯的技术变革，旅游产业链结构、旅游消费模式、产业盈利模式发生了颠覆性的改变。论文应用经典的产业链分析工具，通过新旧产业链结构对比研究的方法，对旅游业在大数据时代的发展变化趋势进行前瞻性的预测，并提出适应性的策略。研究发现大数据时代旅游产业链的改变是一种结构性的改变，比较传统的产业链，创新型的产业链更加重视对消费者的组织以及消费者需求的挖掘，竞争的重心由产品创新转移到对潜在消费者的组织与需求的引导与激发。新兴旅游企业迅速崛起，旅游产业发展整体提速，产业定位更加准确，产业融合加快，跨界产业增加则成为大数据时代旅游产业发展的重要趋势。针对这些趋势，论文围绕旅游规划、在线产品、个性营销、代理服务等几个方面提出了应对建议。     

大数据时代城市应急管理行业协作体制创新研究

“大数据”时代的来临,为我国城市应急管理行业协作愿意强化、资源整合、权力优化和职能规范带来了机遇。然而,城市应急管理同时也面临着行业部门内部信息频遭过滤、行业部门之间信息共享困难、政府应急数据整合能力不足、行业公众双向信息互动不畅的挑战。顺应大数据时代理念、方法、技术要求,城市应急管理行业协作体制创新应着力加强行业内部信息互通大联动、行业之间数据共享大合作、行业公众信息互动大协作,加快建设国家数据开放大平台。     

基于大数据的公共管理决策模式演进与趋势

公共管理决策模式由以信息或数据为核心的六大要素组成。传统公共管理主要包括决策模式以渐进式决策模式。大数据的引进,使传统渐进式公共管理决策模式的各项要素都发生了重大变化,体现为：公共管理决策者由“幕后”走到台前且专业化程度大幅度提升;数据源由体量较小的结构化数据演变为复杂的大型非结构化数据;支持公共管理决策的工具和技术手段的高科技化;决策内容方案接收并处理反馈的速度上升。公共管理决策大数据模式与以往模式之间的关系是演进而非替代。基于大数据的公共管理决策的未来发展将具有以下趋势：公共管理决策主体的专业化与多元化;公共管理决策组织结构的扁平化;公共管理决策环境的量化与可预测化;公共管理决策方案的灵敏化与科学化;公共管理目标出色的前瞻性。     

大数据背景下核能安全人因数据采集与处理系统框架

核能人因安全数据分析在核安全管理中的地位越来越重要。然而,不同人因分析领域、目标和方法,有不同人因数据需求,同时在大数据背景下,人因数据分析面临着海量、低价值密度人因数据的集成与抽取;非结构化数据的处理与融合等问题。为解决这些问题,应用大数据技术,根据人因数据采集与处理的特点,建立了核能安全人因大数据采集、存储、分析和处理系统框架。该系统框架由数据源层、数据预处理、人因大数据处理中心、人机交互系统等部分组成。     

大数据产业与装备制造业融合发展研究

大数据产业在各个领域的成功应用已发挥出巨大的价值,各行各业都试图利用其谋求新发展。随着中国制造走向了世界,装备制造企业在自主创新、信息化程度等方面有了更高的要求,传统装备制造业希望通过大数据新兴产业完成产业结构调整。在“中国制造2025”的大环境下,装备制造业与大数据产业融合成为必然趋势。分析不同类型大数据产业特征,从装备制造企业数据分析需求角度,探讨大数据服务产业、大数据整合产业、大数据挖掘产业与设计研发型、产品制造型、批发零售型及一体化的装备制造企业数据融合发展关系,提出大数据产业与装备制造业融合发展模式,为装备制造业借助大数据产业转型升级提供参考。     

数字治理的发展逻辑解析

信息化是推动政府转变治理方式的核心力量。我国政务信息化经历了电子政务、数字政府、数据治理以及数字治理等阶段的发展。目前,数字治理是我国政府推进社会治理的核心模式。基于数字治理的发展脉络及其基本内涵,当前的数字治理主要涵盖三种核心任务与发展逻辑,即“互联网+政务”“大数据治理”和“大数据决策”。结合上海市“一网通办”与“一网统管”实践,“互联网+政务”又可以分为“互联网+政务服务”与“互联网+城市治理”两个方面。这些核心任务中,“互联网+政务”强调服务导向、多元协作、数据处理与平台共享,“大数据决策”关注整合数据的科学价值与决策依据;二者联系的纽带为“大数据治理”,且分别驱动不同的大数据治理模式。尽管目前我国大数据治理仍然面临许多问题,但数字化已经广泛应用于城市治理与公共服务等各个领域。在未来,数字治理将逐步向“智慧治理”或“智能治理”转型。     

中关村贵阳科技园“四轮驱动”促进创新型中心城市建设的路径思考

中关村贵阳科技园"四轮驱动"(贵阳国家高新技术产业开发区、贵阳国家经济技术开发区、贵阳综合保税区、贵州双龙航空港经济区)是贵阳市大数据、大健康、高端装备制造、航空航天等产业的核心载体,尤其在"互联网+"、大数据、工业和信息化融合领域,直接决定贵阳市相关产业的突破和创新。贵阳建设创新型中心城市,以大数据为引领,将"四轮驱动"产业创新与创新型中心城市建设协调统一、相互促进,二者成螺旋上升发展态势,互动性逐步增强。     

航运大数据管理及其在公共服务领域的应用

大数据管理是当前港口航运业关注的热点之一,对航运大数据的有效分析和利用能够为政府相关部门和功能性国企在公共服务领域发挥积极作用提供基础数据的支撑。航运大数据管理在实际应用中存在大数据人才储备不足、数据安全监管规则缺失、数据资产价值评估困难和政策约束影响数据共享等诸多难点。大数据管理可以依托云计算平台提供基础硬件设施,通过建设完善的数据治理构架,针对不同数据使用场景进行分区域管理,建立开放共享的大数据生态体系。航运大数据应用到公共服务领域中,可以通过构建客观精准的大数据航运指数快速反映行业变化,使用动态监控集装箱堆场数据实现箱管智能调度,对进出口企业征信以促进供应链金融发展,实时监控报关数据以降低风险损失。     

大数据、人工智能技术与人类实践的信息化

实践是马克思哲学体系的核心概念。马克思将社会生活中的主客体统一于实践活动,提出社会时空是人类历史得以构成的基本要素。而大数据和人工智能技术以数据为基础,生成海量数据引发数据结构和数据分析技术的质变,使人类社会数据化,且逐渐呈现出信息的有序化特征,推动人类实践的信息化和虚拟化。人类的认知也因此在时间和空间维度上扩展,人类实践的时空建构也随之扩展。在大数据、人工智能技术的推动下,时间与空间、虚拟与现实以信息为基础,融合并统一于社会时空。     

大数据驱动型并购的事先申报制度研究

大数据的价值创造力已经得到共识,这种共识促使大数据垄断者将并购数据密集型企业作为一种主要战略手段.根据我国反垄断法规定,企业并购达到一定规模应该事先向反垄断执法部门提出申报,以降低集中行为带来的竞争损害效果.但被兼并的企业由于大多是数据密集型初创企业,还未产生营业额或产生的营业额较低,未达到并购事先申报的要求,从而成为...     

大数据时代数据的保护及其二次利用侵权的规则选择 ——基于“卡－梅框架”的分析刘铁光，吴玉宝

数据是大数据的核心要素,其潜在价值主要通过二次利用、整合利用以及充分利用扩展数据得以实现,即便是被匿名化处理的数据,在二次利用时亦可能侵犯他人诸如隐私的人格权。由于数据的重要性以及二次利用侵权的可能性,必须为其确立合适的保护或救济规则。“卡－梅框架”可作为检验现有规则与确立未来规则的标尺：应维持现行立法对于人格权、著作权、商业秘密等权利相关的数据所提供的财产规则保护,并将该种规则通过确立特别权利的方式适用于匿名化处理的数据集,而对于与人格权、著作权等不相关的原始数据,应坚持不予赋权的现状;对于二次利用侵权,则应建立责任规则,允许相关数据继续被利用,以保障大数据价值的充分实现。     

“互联网+”时代企业人力资源管理的变革

“互联网＋”时代,移动互联网技术对企业人力资源管理产生了由小及大、由局部到整体不同层面的渐进影响。早期的局部影响主要体现在互联网技术对人力资源管理中招聘和培训两个职能的变革方面,即招聘渠道和招聘方法的变化、学习方式和培训模式的改变。随后,互联网技术产生的大数据直接催生人力资源管理决策的数据化。而互联网技术带来组织架构的颠覆则对人力资源管理的各种职能产生了全面影响。同时,应客观看待互联网技术对人力资源管理的影响,不能忽略传统管理方式的有效性。     

大数据应用于思想政治教育的局限与突破

大数据与思想政治教育融合发展,是新形势下思想政治教育创新发展的主要趋势和重要推力.当前,推进大数据与思想政治教育融合发展,既要保持"技术敏感"又要避免"技术迷信",既要把握"理论可行"又要注重"实际可行",一方面要立足大数据技术特征,客观认识、冷静看待大数据本身在数据产生、数据处理和数据结论运用等方面的局限性;另一方面要在冷静思考的基础上寻求突破,不断注重数据的鉴别和筛选,提高大数据来源的可靠性;逐步精细数据的加工和挖掘,提高大数据处理的可行性;持续优化数据的解读和分析,提高大数据结论的可用性,以此最大限度地发挥大数据在思想政治教育中的应用价值和实际效用,促进和保障思想政治教育持续健康发展.     

基于多维工业大数据的制造业服务化价值创造体系构建

基于三一重工股份有限公司(以下简称“三一重工”)资料,采用扎根理论,通过分析三一重工在服务化转型过程中的工业大数据应用,提出了工业大数据的维度与企业基于多维工业大数据的价值创造体系。研究表明,企业围绕研发、制造、生产、物流及营销等价值链环节,可将工业大数据划分为数据源、时间、位置、标准、人员、产品、环境和订单八大维度。在服务化需求的驱动下,企业对工业大数据进行采集与分析,构建数据可视化、价值链延伸、产业融合与网络化协同的制造业服务化路径,并创造了包括信息价值、转换价值、战略价值和交易价值在内的四个层次的价值。通过八大维度工业大数据的采集分析,为制造业服务化价值创造提供了分析框架。