登录
 机构网站
  1. 首页
  2. 情报产品
  3. 快讯详情

《数字化转型视域下的数据价值研究综述：内涵阐述、作用机制、场景应用与数据创新》

  • 来源专题：数智化图书情报
  • 编译者： 黄雨馨
  • 发布时间：2023-10-10

  • 数字化转型视域下的数据价值研究综述：内涵阐述、作用机制、场景应用与数据创新

    马捷 / 郝志远 / 李丽华 / 张羽

    图书情报工作.2023 Vol.67 (15): 4-13.

    摘要： [目的/意义] “数据价值”作为数字化转型视域下一种不断深化的概念，当前与之直接相关的研究尚处探索阶段。对既有研究进行解构梳理、认知辨识，有利于开掘激发数据潜力、释放数据活力的全新数字化范式。[方法/过程] 在数字化转型背景下探索数据价值的概念内涵，并结合数字化转型的现实特征以及既有研究所呈现出的热点态势，明晰数据价值的作用机制，厘清数据价值在不同外化场景中的应用表现，同时洞悉数据价值驱动下的数据创新行为，最终剖析出当前数据价值研究存在的局限与桎梏。[结果/结论] 当前关于数字化转型视域下的数据价值研究总体呈现出分散化、模块化的态势特征，相关研究的聚焦性不强、侧重性不明显。未来还需要在数据成为生产要素的价值特征、数据价值“形成、释放、实现”的理论逻辑以及科学设计数据价值驱动的数据创新路径与实现模式等方面深入探索。

187浏览量
原文链接
相关报告

  • 《装备制造业智能化升级与数字化转型路径研究》
    • 来源专题：数控机床——战略政策
    • 编译者：icad
    • 发布时间：2020-07-08
    • 装备制造业为实现产业升级，需要产品与运营两手抓。一方面通过研发的资源投入和产品的服务化拓展实现产品本身的迭代升级;另一方面，需要借力数字化、网络化和物联化等技术的发展，实现内部数字化运营能力和产业协同运营能力的阶段性提升。 综述 作为机械工业的核心部分，装备制造业是先进生产力的代表和竞争力的关键，其发展程度已成为体现国家综合国力的重要因素。 根据《中国制造2025》的“三步走”战略目标：到2020年，基本实现工业化，制造业大国地位进一步巩固，制造业信息化水平大幅提升。掌握一批重点领域关键核心技术，优势领域竞争力进一步增强，产品质量有较大提高。制造业数字化、网络化、智能化取得明显进展。 基于这一战略目标，装备制造业为实现产业升级，需要产品与运营两手抓。一方面通过研发的资源投入和产品的服务化拓展实现产品本身的迭代升级;另一方面，需要借力数字化、网络化和物联化等技术的发展，实现内部数字化运营能力和产业协同运营能力的阶段性提升。 智能化产品升级 1研发先行 现状： 作为集资金、技术和劳动为一体的密集型产业，装备制造业在研发领域普遍具有专业性强、技术含量高的特点。从全球来看，装备制造业相关的创新技术研究活动较为频繁;并且，随着大量新技术、新工艺的渗入应用，装备制造业对研发的要求将不断被强化。 借助人口红利带来的低劳动成本，我国装备制造业在生产规模和速度上一度处于全球先进水平。但目前来看，我国的装备制造水平仍旧处于“大”而不“强”的阶段，低成本的比较优势也正在逐渐消失，发达国家和新兴经济体正纷纷抢占制造业发展先机。究其根本，我国装备制造业在部分关键领域和关键零部件的核心技术上受制于人的现象较为普遍(表一)，依靠设备进口和技术引进的发展模式势必会受到国际贸易环境的牵绊。因此，提高关键技术的研发水平和创新能力是我国装备制造业形成国际竞争优势的必要要求。 措施： 根据2019年10月工信部等十三个部门联合印发的《关于印发制造业设计能力提升专项行为计划(2019-2022)的通知》，“强化高端装备制造业的关键设计”被作为重点设计突破工程的首要任务(表二)。 一方面，以市场机制为纽带，推动“产、学、研、用”一体化发展，是坚持创新驱动发展、加强创新体系和创新能力建设的一项重要内容。装备制造业产业链长，各环节关联性强，利用“产、学、研、用”的协同力量促进研发创新是必然选择。在“产”的环节，企业应主动担起主要行动者和执行者的角色;在“学”和“研”的环节，创新人才和研发能力的培养是重要推动力，推动从源头上补足装备制造业人才短板;在“用”的环节，通过有效的市场反馈、体验参与和局部微创等方式，拉动创新系统的前进。 另一方面，装备制造业应借力数字孪生、3D打印等技术，实现在产品设计、建模仿真、样机制造和设计反馈等阶段的数字化转型。通过实现产品全三维数字化设计，建立产品工艺布局、加工流程、装备和实验等环节的虚拟仿真;通过五维仿真技术，补足传统三维模型无法承载的作业环境的信息和时间维度信息，实现不同时间不同地理环境与产品的耦合动态。 2服务共赢 现状： 消费升级的大背景下，中国社会的经济形态正在经历从“工业经济”到“服务经济”的转型更迭。作为制造业与服务业深度融合的重点发展领域，装备制造业不断在探索“服务化”的发展路径模式。但由于其所涉及到的设备复杂度和多元性，装备制造业产业服务化的进程相对于其他产业较慢，行业内厂商更多的仅是将服务作为后市场层面“附加价值”的载体，还未实现“产品服务化”，甚至“活产品”的产业模式。 对于传统的大型复杂装备制造领域，例如轨道交通、航天航空以及船舶海工等，核心设备的检维修都已逐步产业化，形成完整的后市场服务产业链，但这样的服务更多是以针对特定产品的故障维修工作和定期的预防性维护工作为主，从而导致成本虚高、服务不及时性等多种问题的出现，整体后市场的服务质量和收益情况并不乐观。 从市场需求来看，“成果性经济”盛行的时代即将来临，实体产品越来越无法满足客户的需求，除了单纯的硬件产品，对产品相关的信息和数字化服务已经逐步从后市场步入前端需求;从产品的生命周期来看，装备制造业产品由于其产品复杂度，在其工艺设计、加工制造过程、部件装配过程、维护维修过程到再制造过程都需要产品制造商提供大量支持。因此，提供“成果”而非单纯产品是装备制造业“产品及服务”这一转型路径的重中之重。 措施： 随着以传感、识别、通信以及物联技术为基础的智能装备制造业的大力发展，设备状态的实时监控与数据采集逐渐成为可能。智能产品与平台服务的连接，将实现以数据为核心的泛力生态系统。在“成果经济”的推动下，数据和基于数据的洞察与决策将成为工业的价值驱动力，而作为企业能融入这一生态系统，将是立足数字化市场的根本。 例如，在产品使用过程中，装备制造厂商可利用产品回传的数据，有针对性地实现设备状态信息、环境信息等各种数据的实时监控，再通过机器学习和大数据分析的推演，建立数理模型，对设备的健康状况做出评估，并对可预测性故障发生频次、程度等进行提前预测分析。 这些分析数据一方面可以提高内部运营的效率，增强市场响应能力，在指导产品备件的及时采购和产品可靠性的优化升级等方面均能产生决策性影响。 另一方面，也是更重要的，数字化价值链的形成需要各环节企业共同参与与决策制定，快速实现外部变化的根本是在专注自身核心竞争力的同时，开展并引导彼此的合作，而物联生态系统则是促成合作的桥梁。设备数据的积累将逐步加速产品数据的资产化进程，利用设备监测与机器学习带来的大数据资产，制造厂商可研制出设备全生命周期管理等服务方案，实现从设备产品提供商到 “活产品”提供商的转型升级，成为可为客户提供设备状态监测、大数据分析等配套服务的合作伙伴。 数字化运营转型 现状： 高新技术的突破，促进装备制造业发展提速。传统装备制造业的数字化改造是重中之重，这决定着中国制造业的整体价值。 大数据产业的快速发展，为装备制造业注入新的生产源动力。一方面，大到全球性互联网巨头、咨询公司，小到科技类创业公司，都在不断探索“大数据+”等相关新兴技术在制造行业中的数字化转型解决方案;另一方面，工业巨头也立足于深耕多年的产业链，拥抱新技术为生产运营带来的红利。在此格局下，“新制造”已经成为不可阻挡的未来。 相较于数字化发展如火如荼的零售业，装备制造业在数据管理和分析能力上一直存在短板。因运营资本较重、运营流程复杂等原因，行业内企业信息系统众多，系统管理相互独立，数据存储分散。因此，在运营的数字化发展上，装备制造业仍然沉浸在将数据作为管理辅助工具的阶段。 措施： 借鉴其他行业的先进管理模式，我们认为企业数据运营往往需要经历三大阶段(表三)。而作为数据化程度相对较弱的装备制造业，需要通过前、中、后端的变革逐步实现阶段性突破。 1后端：全量化大数据挖掘 所谓全量化大数据，则是相较于传统的局部性小数据，综合了图像、音频等非结构化数据，综合了企业内外部不同来源数据的数据集合总称。上一个十年，随着ERP、CRM等企业系统应用的兴起，装备制造业的信息化水平大幅度提升，“业务数据化”的工作已逐步完善。虽然业务人员对数据有了一定的认识，但这种认识大多数仅停留在对业务系统中简单结构化的理解上。因此，从两个方向上拓展多元化大数据是企业数字化决策实现的基础。 一方面，通过网页和社交媒体等相关平台中的数据获取，可以帮助装备制造企业打破2B局限，直面最终用户。数字时代下，企业讲求“以人为本”，客户作为有温度的个体，需求应当得到察觉并给予充分响应;装备生产也一样，最终落地的体验还是在人身上。但相较于2C行业，装备制造业很难直接获取到较为明确的2C端市场用户意愿。在全量化大数据的思路下，越过2B的屏障，直接通过人产生的数据理解群体思想，能更好地帮助装备制造企业跳出2B的局限。 另一方面，装备制造业涉及较多传感技术与物联设备，高效利用机器生成的数据，可以大大提升装备制造业生产能力。智能化时代下，多种设备前端的数据收集系统已逐步自动化，加上物联与互联网的发展，庞大而丰富的数据源有待被开采。行业特点决定了行业优势，通过采集设备的第一手数据抢占先机，将是装备制造业智能化路径的重要里程碑。 2中端：战略性数据中台 从数据处理层来看，以BW/BO系统为主的企业数据分析工具已在各行业被广泛使用;但就实现情况而言，在装备制造业，大部分的BW/BO应用仅能基于以ERP为主的业务系统数据，提供事后分析报表，这些报表大多强调业务的标准化和规范性。但由于市场需求多样化和生产模式多元化的快速发展，这类标准报表已无法满足企业发展所需的数据支持。在装备制造业，系统数据各自独立、数据服务效率不高以及业务诉求不匹配等问题成为常态。 随着数字产业化逐步从C端走向B端市场，以Hadoop、Spark等分布式技术和组件为核心的“计算&存储混搭”的数据处理架构为主体的数据中台战略，将在制造业兴起并日渐成熟。数据中台的出现使得企业对于多源异构数据的预测性分析、实时性分析和主动性分析成为可能。 3前端：场景化数据决策 在数据的前端展现层面，传统的单一报表或简单图表输出模式已无法满足目前企业的业务决策。 在硬件与软件的优化升级中，多样化的数据展示应用已逐步形成，管理驾驶舱、即席分析、生产看板、自助报告、数据大屏、预警通知等，企业可以根据不同的使用场景，例如高管办公室、会议室、生产车间等，选择适当的数据展示方式。除了展示方式的场景化，数据决策过程的场景化更重要，不再是传统的基于单向流程的基础性数据展示，而是双向的使用和反馈，并通过闭环的场景化过程形成新一轮的业务数据化，从而实现不断优化的智能模式。 对于零售业和服务业等第三产业，往往更注重满足“千人千面”的用户个性化需求;但对装备制造业来说，需要清晰地认识到，场景化数据决策的建立不仅仅取决于技术的发展，更重要的是需要对业务场景的明确把握。一方面，决策者应该明确将数据决策的过程嵌入运营环节，深入现场，而非闭门造车;另一方面，也需要在必要的时候借助业务专家对发展趋势和业务重点给予专业的建议，从而真正实现从“数据辅助业务”向“数据驱动业务”的转变。
    780浏览量
    原文链接

  • 《数字学术服务的内容与形式：一项系统综述和比较研究》
    • 来源专题：数智化图书情报
    • 编译者：闫亚飞
    • 发布时间：2023-07-11
    • 1.从数字学术定义数字学术服务 顾名思义，“数字学术服务”是为“数字学术”提供服务，即面向科研人员的数字学术行为和需求，图书馆与出版商等服务主体相应地利用多种数字技术与方法嵌入数字学术全过程或具体场景提供服务。不同图书馆对此也有不同的理解和业务范畴，例如：美国匹兹堡大学图书馆认为数字学术服务是图书馆资源、专业能力和服务的前端，支持一系列数字化和数据密集型学术活动，该图书馆数字学术服务的主要领域包括编程和计算支持、研究数据服务、数字创作和管理、地理空间数据与分析、文本挖掘与分析等。香港中文大学图书馆表明会利用数字证据、工具、方法及程序去协助教研人员和研究生进行学术研究，并通过提供空间、工具、平台、培训及咨询等服务嵌入学术研究周期支持和推广数字学术。美国莱斯大学图书馆的数字学术服务主要是通过提供基础设施、咨询和培训，促进在研究、学习和学术交流中有效地、创造性地使用数字技术。基于学术交流、教学研究、数字技术和数字产品等数字学术的内涵，图书馆通常通过列举主要服务手段和内容、列举主要服务场景和目标等方式定义各自的数字学术服务。 2.图书馆“数字学术服务”的名称与形式 2017年，笔者对若干研究型图书馆的数字学术服务进行了广泛的探索性预调研，在此基础上考虑图书馆网站是否有实质性的“数字学术服务”内容，最终选择15所图书馆为调研对象，调查分析并总结归纳了图书馆数字学术服务的内容和特点；2022年，为了进行准确的对比分析，本文再次选择同样的15所图书馆为调研对象，以期更好地呈现数字学术服务的动态发展过程、为图书馆持续深入探索数字学术服务提供有益参考。图书馆“数字学术服务”有“数字学术研究服务”（DigitalScholarshipResearchservices）、“数字学术空间”（DigitalScholarshipCommons）、“数字学术实验室”（DigitalScholarshipLAB）、“数字学术中心”（CenterforDigitalScholarship）等名称和形式，且处于动态发展变化之中。根据调研可知：①部分图书馆（如北卡罗来纳大学夏洛特分校图书馆）取消了专门的“数字学术服务”栏目但并没有取消相应的服务，而是将相应服务并分散在不同的服务栏目之中，如研究数据服务、数字出版服务等；②部分图书馆（香港中文大学图书馆、哥伦比亚大学图书馆）的“数字学术服务”名称略有调整；③部分图书馆（如埃默里大学图书馆）将合作的“数字学术中心”转移给校内IT部门；④部分图书馆（如圣母大学图书馆、香港中文大学图书馆、哥伦比亚大学图书馆）既设置“数字学术服务”栏目，同时又在其他栏目提供更多属于“数字学术服务”的相关服务。 3.图书馆“数字学术服务”的内容及分类 根据前文从学术交流、教学研究、数字技术、数字产品等角度对“数字学术”内涵的阐述，除“数字学术服务”栏目所包括的服务内容之外，本文也调研分析了其他栏目的数字学术服务相关内容，据此总结数字学术服务的内容及分类。根据2017年8月的调查，数字学术服务内容包括物理空间、数字科研工具、研究数据服务、学术交流与数字出版服务、数字人文服务、数字学术研讨与培训服务、数字技术支持服务等7类；根据2022年8月的最新调查，数字学术服务服务内容可归纳为物理空间及设施设备服务、学术交流与数字出版服务、数字教学与研究服务、数字产品制作服务、数字技术支持服务、数字人文服务等6类。需要说明的是，数字学术服务包括多种多样的具体服务内容，同一服务内容也可纳入不同的类别。对比发现，这15所图书馆2017年和2022年数字学术服务的动态变化在于：①整体图书馆的数字学术服务内容变化不大；②个体图书馆的服务内容呈现适度减少和聚焦趋势，其中适度减少的服务包括基础性培训与咨询服务，同时特殊数字化设备及其服务采取先申请再服务（按需按序服务）的方式加以适当限制；适度聚焦于文本挖掘与分析、研究数据管理、数据可视化设备及服务、数字出版和数字展览、数字化设备与制作服务、数字学术项目合作与服务等。 3.1物理空间及设施设备服务一方面，图书馆“数字学术服务”名称本身包含物理空间成分，如“数字学术空间”“数字学术实验室”“数字学术中心”等称谓本身便表征了数字学术的一种空间存在；另一方面，“数字学术服务”大多设有专门功能的空间服务，尤其是研讨、协作和可视化空间。根据调研，图书馆用于数字学术服务的空间主要可分为两类，一是技术性空间，配备了相应的数字硬件和软件设备，如3D打印机、VR设备、高分辨率可视化墙、高分辨率扫描设备等；二是协作性空间，为教职人员和学生提供研讨、协作、共享服务。 3.2学术交流与数字出版服务图书馆是学术交流生态系统中不可或缺的一环，数字学术环境下学术交流包含讨论、发表、展览、传播等活动形式，图书馆相应提供开放获取、数字出版、版权咨询、数字展览与传播等方面的服务：开放获取服务：包括开放获取政策、开放获取咨询、开放获取基础设施支持等；版权与合理使用咨询服务：包括版权与合理使用咨询、相关辅助性资源等；数字出版及存储平台服务：包括开源数字出版平台推荐及服务（如OmekaS、OpenJournalSystems）、机构数字知识库/存储库平台服务等；数字展览服务：数字展览平台及展览展陈服务、宣传推广服务等。 3.3数字教学与研究服务大学与研究图书馆的基本使命之一便是为教学与研究提供服务，数字教学与研究服务是数字学术服务的重要内容，主要表现为：数字教学支持服务：包括开放教育资源推荐与集成、开放教学支持（一手资料的管理与数字化、从已有数字馆藏中获取高分辨率图像复制品）、数字课堂支持与服务；数字研究支持服务：包括文本挖掘与分析、元数据、数据可视化、研究数据管理、地理信息系统（GIS）服务、研究影响力评价等；数字研究项目合作及服务：图书馆以合作伙伴或服务者等角色主导或参与校内外数字研究项目的规划、实施、管理及技术支持；数字技能培训：数字化教学与研究技能的培训，包括各种形式的工作坊、研讨会等。 3.4数字产品制作服务数字产品制作服务通常与物理空间及设施设备服务、数字出版服务等密切相关。除数字出版物之外，数字产品制作服务还包括相关工具、场所及服务：多媒体产品设计与制作，如视频、音频等多媒体产品；高分辨率数字产品制作，如使用Adobe系列软件制作图像；大幅面资料扫描与数字化制作，如地图等。 3.5数字技术支持服务图书馆通常在数字学术项目和数字学术活动的任何场景提供用户所需要的技术、软件工具、平台及基础设施支持，包括但不限于数字馆藏平台、开源网络出版平台、数字展览平台、数字存储平台、数字软件及技能支持（如文本挖掘、网络爬虫、机器学习、自然语言处理及Python、R等编程软件）等。 3.6数字人文服务如前所述，“数字人文”被认为是人文社会科学领域的数字学术，因此数字人文服务也是一种特殊的数字学术服务。部分图书馆在“数字学术服务”栏目内设置“数字人文”服务（如香港中文大学图书馆）；部分图书馆在“数字学术服务”栏目之外设置“数字人文”服务（如圣母大学图书馆）；部分图书馆的数字学术服务即数字人文服务（如里士满大学图书馆）。根据调研，研究型图书馆所提供的数字人文服务主要包括数字人文概念推广及软件工具支持、数字人文实践社区服务、数字人文项目合作与服务等。 4.图书馆数字学术服务的框架要素数字学术服务内容丰富、形式多样，为了从抽象层面更好地加以概括，笔者参考常见的图书馆服务框架模型并将数字学术服务的框架要素归为服务对象、服务手段、服务场景和服务内容4个方面，首先，图书馆数字学术服务的服务对象主要为图书馆所在母体机构的学生、教师和职员等学术用户，与传统学术服务的对象并无明显差别。其次，服务手段主要包括空间、技术（软件、平台）、资源（馆藏资源、开放资源）、设备和人员，图书馆员借助空间、技术、资源和设备等条件并结合自身的经验和智慧为用户提供各类服务。再者，图书馆数字学术服务的服务场景可分为两类：在数字学术项目过程中提供服务，即服务于项目（project）形式的数字学术活动；在具体而分散的多种数字学术活动中提供服务，即服务于具体的数字化创造、出版、管理、保存、传播、评价等一种或多种活动。在此基础上，图书馆提供物理空间及设施设备服务、学术交流与数字出版服务、数字教学与研究服务、数字产品制作服务、数字技术支持服务、数字人文服务等多种服务内容。 5.图书馆数字学术服务的组织形式 5.1机构设置方面在校内二级机构归属层面，图书馆数字学术服务的设置包括以下3种情况：由图书馆和校内其他部门合作并共同建设和运营，如华盛顿大学图书馆的开放学术空间与EScience部门、人文中心、学习技术中心等多个校内部门联合运营；原本由图书馆和校内其他部门合作但后来被图书馆移交出去，如埃默里大学图书馆将数字学术中心移交给校内IT部门；由图书馆独立或主要承担各项运营和服务工作，被调研的大部分图书馆都属于这种情况。因此，整体来看图书馆负责数字学术服务是主流情况，图书馆与校内机构合作负责数字学术服务也是一种可供借鉴的模式。在图书馆内部部门设置层面，图书馆数字学术服务的设置包括以下几种情况：图书馆专门设有数字学术服务相关部门；将数字学术服务设在其他上位服务部门；图书馆不设数字学术相关部门或未展示是否有相关部门。可以认为，提供数字学术服务与是否专门设置数字学术服务相关部门无必然关系，主要取决于图书馆的实际情况。在图书馆部门的团队配备和人员设置层面，所有被调研的图书馆数都以相关名称展示了数字学术服务团队及人员情况。 5.2人员设置方面在人员组成方面，图书馆数字学术服务人员主要由图书馆职工组成，部分图书馆设有学生助理、博士后研究人员等。在人员角色方面，相关人员围绕数字学术服务的“主责主业”承担着多样化、跨学科的角色，其岗位名称主要依据具体负责的业务范畴或工作内容而确定的，如数字学术馆员、学术交流馆员、版权馆员、研究数据服务馆员、学术出版外展（outreach）馆员、在线出版设计师、数字技术馆员等。在人员规模方面，整体而言数字学术服务人员规模不大，以4—6人、8—10人最为常见。 5.3岗位要求方面从图书馆员岗位名称、工作内容及成员介绍等可以看出，数字学术服务不仅要求图书馆员具有基本的图书馆业务知识和技能，还倾向于馆员拥有多学科背景或掌握多种数字技能，并且馆员的兴趣爱好也非常多元化并具有学科跨度。总之，数字学术服务馆员需要不断学习新知识、新技能以更好地适应岗位要求并满足用户需求。
    680浏览量
    原文链接