数据资产价值评估模型研究与应用

数据资产是企业重要的战略资源,为了促进公司运营数据资产应用价值提升,在对数据资产价值构成及其主要影响因素分析的基础上,引入层次分析模型构建指标评价体系,并利用层次分析法软件计算数据资产各项评估指标权重,建立了基于成本和应用考虑的数据资产价值评估模型,对模型应用给出具体评估步骤,并将该模型应用于具体的数据资产价值评估。区别于传统的数据评估方法,这里将评估的关注点从数据质量方面转向以往很少关注的数据资产价值方面。     

通信行业数据要素价值评估研究与实践

面向数据要素的数据资产管理和应用已成为提高生产运营效率的关键,使得数据资产价值愈发彰显,识别数据资产价值并充分利用是实现数据要素流通,促进数据价值转化的关键。基于运营商数据特点和价值体系,提出了适用于运营商的数据要素价值评估体系,从适用性分析、影响因素分析、价值评估流程、估值定价方法和运营策略五个方面阐述了数据要素评估过程。     

数据资产价值计算研究与实践

基于传统的资产评估的方法,充分考虑数据资产的可共享等特性,将数据质量、数据应用效果等属性作为影响因子,提出适用于数据资产的货币化价值计算方法,并以光大银行的数据资产为计算对象,实现数据资产的价值计算。     

基于多源数据融合技术的情报侦察系统效能评估体系

多源数据融合技术因具有多类数据源,可多层次、全方位感知信息,已被广泛应用于军事领域.但目前缺少一个统一的评价体系,用于指导和规范多源数据融合情报侦察系统的效能评估.为了全面评价和比对多源信息融合情报侦察系统各方面的性能,在分析相关理论的基础上,建立了一个合理的且相对全面的评价指标体系,覆盖了多源数据融合情报侦察系统各方面的属性,并分析了评价体系与指标体系之间的关系.该项研究丰富了多源数据融合效能评估理论和方法,可用于指导和规范多源数据融合情报侦察系统的效能评估工作,并有效地提高了系统的综合作战能力.     

军事信息系统数据质量评估方法研究

为提高军事信息系统数据质量评估能力,针对军事信息系统数据质量控制和管理的特点,分析了影响数据质量评估结论的主要因素,划分了数据质量缺陷等级,在此基础上,研究提出了一种基于层次递进的数据质量评估方法,为有效地控制军事信息系统数据质量提供了参考依据。     

大型智能信息系统的集成数据质量评估方法

为评价和改进大型智能信息系统的运行质量,需要建立准确有效的智能信息系统集成数据质量评估方法.分析智能信息系统集成数据质量的特征,探讨了基于智能信息系统数据质量评估的基本指标,提出基于质量功能展开(QFD)的数据质量测量元的确立方法,构建了集成数据质量的通用化评估模型,并阐述该模型的构造过程和定量计算方法.     

传感器数据融合仿真测试平台的设计与实现

介绍一种多传感器数据融合仿真测试平台,构建各种融合算法仿真验证环境,对平台的体系结构、工作原理、功能及评估模型进行了详细说明,提出了平台开发实现的基本思路和方法。该系统不但可用于研究评价不同数据融合模型、算法的性能,还可用于评估数据融合系统的整体性能,具有较强的通用性和实用性。     

论数据质量的“真实性”与相关融合计算策略

数据成为数字化时代政府和企业的要素资产,数据质量是数据资产建设的核心工作。对数据质量的概念和传统“六维度”方法论进行了系统性审视,并结合实际案例阐述数字化时代应以“业务真实性”为数据质量工作的主线,并提出建设真实可信数据资产的融合计算策略。     

高职院校数据监控平台的数据质量评估方法

高职院校人才培养工作状态通过数据采集平台进行人工采集,其数据的真实性、有效性、一致性对国家及社会民众公平地评价该校起着非常重要的作用.文中提出一种对该数据平台中的监控数据进行质量评估的方法,并以就业数据质量评估为例,建立层次数据评估模型,分配模型权重,计算就业数据质量,从而确保数据的完整、及时和高质量,增强高职院校评估的科学性、高效性.     

资产全寿命评估决策系统在青海省电力公司的实施与应用

资产全寿命评估决策系统通过可动态配置的资产评估模型、全网贯通的资产评估流程、特征关联的资产决策辅助与实时项目流程管控,按照分节点、各阶段、全过程三个层面实现评价指标体系、评估模型、评估流程和过程管控,实现对公司资产全寿命周期管理工作成效、工作质量、工作流程运转效率的整体评估决策。     

业务支撑系统数据一致性研究

本文首先通过多维度对数据质量进行分析,而后对影响电信业务支撑系统数据质量关键的数据一致性维度进行研究,最后提出基于离散度的数据一致性质量评估方法。希望为客观了解和评价业务支撑系统数据质量现状,为后续分析和改善数据质量提供参考依据。     

天津市建立数据资产登记评估中心及天津市首个国有企业数据资产入表

<正>为充分释放数据要素价值,推动数据要素市场化服务和数字经济高质量发展,天津市河北区锚定数字经济新赛道,加快数据要素产业发展,联合国家信息中心,共同组建天津数据资产登记评估中心(以下简称“评估中心”),于2023年8月正式揭牌。评估中心在国内首创“政府授权+市场化运营”的经营模式,以数据资产价值实现为导向开展数据资产登记、合规认定、数据治理、数据评价、价值评估、审计核验、数据入表、数据金融以及专业培训等数据要素价值链综合服务业务。     

大数据模型开发管理技术研究及应用

大数据场景下的模型开发管理是实现数据资源向数据资产转化的重要手段，为了提高数据模型的规范化和标准化水平，提升数据模型全生命周期管控能力，本文提出了一套大数据模型开发管理技术框架，从数据架构设计、模型开发标准管控、建模质量评估等多个方面提出解决方案和落地方法。其中所提数据架构在满足传统数据仓库分层原则基础上可同时兼顾生产、测试和临时分析，以及兼顾共性数据共享和个性数据分析场景，具有更好的综合性和适应性；所提数据开发标准管控覆盖了数据模型开发建设的全生命周期，满足数据开发者和数据管理者的需要；所提建模质量评估体系是对数据开发管理的创新性补充，能够有效实现数据模型的生命周期迭代及模型价值提升。     

基于层次分析法的电力数据质量评估研究

电力数据质量评估是电力数据质量管理的关键，科学、客观的电力计量数据质量评估方法在建设有效性、实用性的电力计量系统中的必要性越发突出。针对电力计量系统数据质量现状，采用层次分析法建立数据质量评价指标体系与评估模型，实现对电力数据质量的有效评估，帮助电网公司及时发现并解决电力数据质量问题，提升电力计量系统的实用性以及电力数据质量管理水平。     

大型装备外场故障数据分析与可靠性评估方法

许多大型的复杂设备,尤其像导弹、大型显控装置、舰载大型相控阵雷达等装备,其系统复杂、成本昂贵、可靠性要求高以及生产量少,难以依靠专门的可靠性鉴定试验来评价其可靠性水平。总结了目前工程上常见的3类外场数据分析和可靠性评估问题,对于齐次泊松过程、非齐次增长过程和贮存寿命数据的可靠性评估方法在数学上给出了详尽的证明;对于数据来源复杂的贮存寿命数据分析问题,给出了一个算例,为读者应用提供参考。     

数据中台的数据资产管理体系研究

伴随大数据时代的到来,各个领域对数据的重视达到了前所未有的高度。“数据即资产”的理念得到了人们的认可。数据中台是科技数据智能化业务的核心部分,在引入数据中台之后能够打破数据和数据之间、技术和业务之间的使用限制,为业务层的更新提供更为快捷的数据信息支持,从而实现业务数据资产化管理。文章在阐述数据中台内涵和实施重要性基础上,分析建立数据中台的原因,并就基于数据中台的数据资产管理体系打造问题进行探究。     

大数据分析的电力设备运行安全性综合评估

传统方法在进行电力设备评估时,存在异常数据检测失效问题,导致电力设备运行安全性评估效果差。为此,引入大数据分析技术,对电力设备运行安全性进行综合评估。设计评估指标,同时分析安全性评估指标的灵敏度,通过划分指标类型计算电力设备运行风险值;利用大数据分析中的数据清洗技术对采集到的设备数据进行处理,应用模糊评价法实现电力设备运行安全性综合评估。实验结果表明,所设计方法的数据清洗能力高,电力设备运行异常检测所用时间短,电力设备运行安全性评估效果好。     

基于PSO-LightGBM的网络资产脆弱性评估模型

随着网络空间资产探测技术的不断发展,越来越多的资产脆弱面暴露在公众面前,在一定程度上增加了网络资产的安全风险。对网络资产进行脆弱性评估,可以及时发现脆弱性较强的高危资产,在安全事件未发生时主动对脆弱的网络资产进行保护和修复,从而有效降低网络安全事件发生的概率。现有研究主要集中在网络资产漏洞评估及网络系统脆弱性评估上,对网络资产脆弱性评估方法的研究还比较匮乏。为了更好地保护网络资产安全,提出了一种基于粒子群优化算法轻型梯度提升机(particle swarm optimization-light gradientboosting machine, PSO-LightGBM)的网络资产脆弱性评估模型。首先,依据行业标准和专家经验,提出针对网络资产脆弱性的评估指标体系,并根据从网络中爬取的网络资产数据,经预处理后构建了具有12个属性特征、11类标签值的网络资产脆弱性评估数据集;其次,将PSO 算法与LightGBM 模型相结合,利用机器学习方法实现网络资产脆弱性的自动化评估;最后,通过实验对比了几种机器学习模型在数据集上的表现,结果表明,基于PSO-LightGBM的网络资产脆弱性评估模型的评估准确率可以达到91.24%,充分验证了该模型的有效性。     

数据标签在共享数据溯源中的应用研究

大数据时代,数据资产已成为企业的核心发展要素之一。一方面企业迫切希望能够将数据整合、分析和挖掘,以达到数据驱动业务、数据创新业务及实现业务转型的目标。另一方面,层出不穷的数据泄露事件制约着数据共享的进展。因此,急需一套数据共享管理体系,辅以数据共享技术管控措施,解决数据共享“不愿”“不敢”“不会”的三难问题。这种情形下,提出了一种基于数据标签的共享数据溯源方法,通过数据标签标记合法授权的数据共享信息流,结合数据共享规则特征库进行非法数据共享数据信息流的追踪溯源,并可对合法授权的数据共享信息流的违规操作进行追踪。     

一种大数据条件下军事信息服务安全评估模型

文中以大数据条件下的军事信息服务安全为评估对象,在粗糙集理论的基础上构建了合理的服务评价指标体系,建立了基于BP神经网络的服务安全评估模型,作为大数据条件下信息服务是否可行的评价依据,在整个服务的具体实施中指导军事信息服务的安全建设。