2018年7月22日,一年一度的“第七届中国大数据应用论坛”活动在北京大学隆重举行。石化盈科数据业务部总经理蔡春久在活动上做了题为《工业企业数据治理标杆案例》的主题演讲。
中国工业企业数据库成为海内外学者研究中国企业行为和绩效的主要数据库之一。.但是该数据库存在样本匹配混乱、变量大小异常、测度误差明显和变量定义模糊等严重问题,忽视这些问题可能会导致研究结果错误。.本文介绍了该数据库的基本情况和使用现状...
2、工业企业数据治理面临的挑战工业领域信息化起步相对较晚,工业数据也更为复杂,涉及研发、生产、管理、运维、服务等多个环节,因而数据管理工作的推进也相对滞后。(1)数据基础薄弱。
正因为数据治理意愿低、存在认识不足问题,大多数企业管理者认为数据治理是一项投入产出比不高的工作,业界推动工业数据治理的进程受到阻碍;企业投入数据治理的意愿不强,不仅影响企业数据价值的挖掘,也陷入了数据价值难以量化的恶性循环。
【推荐】工业企业数据库+海关数据库+专利数据库+污染数据库+各大匹配数据,论坛各位专家学者、硕博生,微观实证研究以企业层面的数据为主,中国问题相关研究使用的主要微观数据库包括:中国工业企业数据库、中国专利数据库、中国海关数据库、企业污染数据库(环境库)、商务部对外直接...
数据治理案例分享|煤炭行业首个集团级数据治理项目落地.新挑战孕育新机遇,新机遇孕育新创变。.工业互联网激起能源领域一池春水,新一代信息技术则是其不断发展的加速器。.山东能源集团下属临沂矿业集团有限责任公司(以下简称临矿集团)率先在...
2、为工业污染集中治理创造条件,营造公帄的竞争环境集中治理是解决中小企业污染的有效途径。实践证明,市场化运作不仅降低企业治理污染的成本,也可以使他们能集中精力关心市场,发…
六维论文推荐.本文为大家整理了2021年存货管理主题相关的10论文文献,包括5篇期刊论文和5篇学位论文。.为存货管理选题相关人员毕业论文提供参考。.1.[期刊]大数据技术在企业存货管理内部审计中的应用研究.期刊:《现代商贸工业》|2021年第002期.摘要...
数据安全治理工作的组织架构需与数据安全治理的体系框架相匹配,可分为决策层、管理层、执行层和监督层4个逻辑层。.(2)过程管理:为达到治理目标和效果,通过明确的标准步骤执行并输出成果的系列管理流程,主要包括资产梳理管理、治理流程管理...
一个好的数据治理框架能够帮我们对复杂和模糊的概念做出清晰的梳理,以便明确目标和行动计划,从而提高项目成功率。同时也要牢记,每个企业都有其独一无二的成熟度、文化、技术平台和各种其他原因,因此每个企业的数据治理规划都应该是独特的,以满足企业特定的数据管理的需求和目标。
2018年7月22日,一年一度的“第七届中国大数据应用论坛”活动在北京大学隆重举行。石化盈科数据业务部总经理蔡春久在活动上做了题为《工业企业数据治理标杆案例》的主题演讲。
中国工业企业数据库成为海内外学者研究中国企业行为和绩效的主要数据库之一。.但是该数据库存在样本匹配混乱、变量大小异常、测度误差明显和变量定义模糊等严重问题,忽视这些问题可能会导致研究结果错误。.本文介绍了该数据库的基本情况和使用现状...
2、工业企业数据治理面临的挑战工业领域信息化起步相对较晚,工业数据也更为复杂,涉及研发、生产、管理、运维、服务等多个环节,因而数据管理工作的推进也相对滞后。(1)数据基础薄弱。
正因为数据治理意愿低、存在认识不足问题,大多数企业管理者认为数据治理是一项投入产出比不高的工作,业界推动工业数据治理的进程受到阻碍;企业投入数据治理的意愿不强,不仅影响企业数据价值的挖掘,也陷入了数据价值难以量化的恶性循环。
【推荐】工业企业数据库+海关数据库+专利数据库+污染数据库+各大匹配数据,论坛各位专家学者、硕博生,微观实证研究以企业层面的数据为主,中国问题相关研究使用的主要微观数据库包括:中国工业企业数据库、中国专利数据库、中国海关数据库、企业污染数据库(环境库)、商务部对外直接...
数据治理案例分享|煤炭行业首个集团级数据治理项目落地.新挑战孕育新机遇,新机遇孕育新创变。.工业互联网激起能源领域一池春水,新一代信息技术则是其不断发展的加速器。.山东能源集团下属临沂矿业集团有限责任公司(以下简称临矿集团)率先在...
2、为工业污染集中治理创造条件,营造公帄的竞争环境集中治理是解决中小企业污染的有效途径。实践证明,市场化运作不仅降低企业治理污染的成本,也可以使他们能集中精力关心市场,发…
六维论文推荐.本文为大家整理了2021年存货管理主题相关的10论文文献,包括5篇期刊论文和5篇学位论文。.为存货管理选题相关人员毕业论文提供参考。.1.[期刊]大数据技术在企业存货管理内部审计中的应用研究.期刊:《现代商贸工业》|2021年第002期.摘要...
数据安全治理工作的组织架构需与数据安全治理的体系框架相匹配,可分为决策层、管理层、执行层和监督层4个逻辑层。.(2)过程管理:为达到治理目标和效果,通过明确的标准步骤执行并输出成果的系列管理流程,主要包括资产梳理管理、治理流程管理...
一个好的数据治理框架能够帮我们对复杂和模糊的概念做出清晰的梳理,以便明确目标和行动计划,从而提高项目成功率。同时也要牢记,每个企业都有其独一无二的成熟度、文化、技术平台和各种其他原因,因此每个企业的数据治理规划都应该是独特的,以满足企业特定的数据管理的需求和目标。