数据要素赋能制造业转型升级

近年来，我国数据要素市场快速发展，数据基础设施建设日趋完善，数据交易平台稳步增加，工业大数据市场加速增长。数据要素以虚拟替代性、渗透性、易复制性、准公共物品性、规模经济性、要素互补性等独特的技术经济优势特征，融入传统产业，赋能制造业技术创新、生产变革和市场拓展，在促进制造业转型升级方面发挥关键作用。当前，我国数据要素赋能制造业转型升级仍面临数据确权相关法律法规不健全，政府和企业间的数据共享互通存在制约，数据监管治理组织亟待完善等挑战。对此，应构建数据产权法律制度，增进数据要素流通利用，培育数据要素市场，加强数据交易新技术研发应用，建立健全数据要素市场监管治理等。     

数据要素的现状、价值与未来

随着数据愈发成为新时代重要生产力和经济发展新动能，有必要对数据要素的现状、价值与未来进行研究。当前，中国数据要素市场规模不断扩大，数据要素的经济价值贡献不断增长，数据要素政策布局不断细化深入，数据基础设施建设成效显著，其数据价值充分体现在赋能其他生产要素、赋能经济高质量发展、赋能乡村振兴、赋能国家治理现代化等方面。未来，在破解数据要素带来的风险和挑战的基础上，可以通过挖掘数据价值和释放数据生产力加速经济发展，通过影响产业布局和区域经济基础推进区域协调发展，通过打造全国统一数据大市场以及共建“数字丝绸之路”，畅通数据要素“双循环”。     

《数据之巅：大数据革命，历史、现实与未来》

数据，自古有之，人口普查、农业统计、军事战争、政治计算……数据虽小．却有助于治国安邦。美国之所以繁荣鼎盛，数据文化根基牢不可破概是主因之一。信息爆炸、互联互通、智慧城市时代，大数据更以排山例海之势席卷全球，政府施政、企业掘金，大众要公平与正义，大数据被赋予了新的历史使命。《数据之巅：大数据革命，历史、现实与未来》是涂子沛继2012年《大数据》之后的又一力作。     

电力计量自动化海量实时数据管理平台的设计与实现

文章对目前电力计量自动化领域产生的海量实时数据进行分析，设计开发了一套海量实时数据管理平台，从平台的总体架构、技术架构和服务架构，从数据接入、数据加工、数据存储、数据处理、数据访问等方面进行设计与实现，使用PI（plant mrommtion）实时数据库作为海量实时数据的数据库，对海量实时数据进行存储、访问、简要分析了目前计量自动化海量实时数据现状，阐述了海量实时数据管理平台的总体架构、技术架构及服务架构，最后介绍了该平台在佛山供电局的实际应用情况     

浅谈物业行业数据的三个应用阶段

中国市场经济的快速发展和城市化进程的不断加快，推动了社会的信息化进程突飞猛进，人们迎来了信息爆炸的时代。信息量的不断增多，数据的随时更新，仿佛已经成为了人们工作和生活的动力源。人们也逐渐习惯了查询数据和参照数据，也不再满足于定性的了解，还要通过定量的分析得出最终结论。人们从积累数据、查询数据、使用数据逐渐变成了依赖数据、服从数据、受制于数据。     

刍议大数据给财会行业带来的机遇与挑战

（一）大数据在财会行业的应用前景1.将财务分析延伸至前端数据。目
　　前计算机处理产生了大量的交易数据，如果把这些数据束之高阁、弃之不用，那么它们仅是流水账而已，不能称之为大数据。根据这些数据去分析、挖掘消费者行为，然后再做一些决策反过来正向影响他们的行为，服务于消费者，就会进一步产生新的数据，如此循环，数据背后的附加值才会显现出来。对于财会行业来说，深入挖掘数据，不仅是对数据规律的探索，也是对传统的财务计划和分析缺陷的弥补。从一般意义上讲，传统的财务分析能做的仅是分析财务结果、了解不同产品或业务的盈亏状况，分析的主要对象是相对后端的数据。但如果财会人员要挑起重任，给决策者提供信息，那必须要到前端的数据里去挖掘。为了更好地了解大数据的规律，在具体操作层面上，财会人员所面临的挑战是需要将经营指标转换成财务结果指标，抓住最重要的关键绩效指标（如转换率、客户流失率）并在每个月考核这些指标。互联网时代，市场瞬息万变。在这种变与不变之中，财务人员需要放眼企业的整体运营，通过财务流程对企业的现金流、资源配置、风险管控、收购兼并等进行管理，利用大数据等工具深度挖掘分析数据，达到前、后端数据的完美衔接。     

我国大数据产业和数据要素市场发展的问题与对策

经过多年努力，我国大数据产业和数据要素市场构建成效显著，呈现区域集聚协同发展态势。近年来，我国部分省（区、市）在大数据产业和数据要素市场方面先行先试，在数据开放共享、数据中心整合、数据创新应用和数据资源流通与交易等方面形成了不少具有独创性的经验做法。从发展实践来看，我国大数据产业仍存在区域发展不平衡不充分、关键核心技术受制于人、数据要素市场化配置尚处于创新探索阶段、发展机制和安全机制仍存在阻碍等问题。因此，应持续夯实中西部产业发展基础、加强关键核心技术攻关、强化数据要素市场化配套体系、完善大数据产业管理支撑体系，促进大数据产业和数据要素市场健康发展。     

数据要素资产化的理论逻辑与实践进路——基于对数据资产内涵与价值规律的认识

数据要素作为一种新型的生产要素开始融入国民经济价值创造体系，数据资产化则是数据要素价值实现的重要途径。但是，数据要素资产化属于全新的领域，诸多基础性问题尚待明确和解决。从理论层面来看，对数据资产和数据资产化内涵的理解、对数据资产化前提的把握、对数据资产化演进规律与价值实现方式的认知是重要的基础性工作。从实践层面来看，当前数据资产化发展面临数据要素分类分级标准缺失、数据确权标准与交易制度规则缺位、数据运营商匮乏和数据交易生态圈尚未形成的基础性障碍。需要尽快建立数据要素分类分级标准体系，探索多维度的分类确权机制，并推动一批价值明确的交易产品和应用场景试点应用，进而逐步培育富集多元的数据运营商与数据交易生态体系。     

基于油气田企业的数据治理方法研究

随着人工智能时代的到来以及数字化转型的大趋势，各行各业都看清了数据的价值，开始对数据服务、数据价值更为重视，数据治理也成为挖掘数据价值的重要手段和工具。针对这一现状，本文在分析企业数据管理现状的基础上，结合国内外数据能力评价模型，研究提出了一套基于油气田企业数据治理的方法流程，深入研究推进数据资产化，健全数据治理体系，促进数据有序流通和共享应用，深入挖掘数据价值。     

塔里木油田录井历史数据治理技术

随着人工智能时代的到来以及数字化转型的大趋势，数据的价值逐步体现，数据服务、数据价值受到越来越高的重视，数据治理也成为挖掘数据价值的重要手段和工具。本文基于塔里木油田智慧油田对于录井数据的需求，开展了录井历史数据工程技术数据治理项目，结合录井数据治理项目实际现状，叙述了录井数据治理的新思路，对录井专业库数据治理的治理原则进行了介绍，研究提出了一套基于油气田企业数据治理的方法流程，并通过具体实施情况，总结数据治理应注意的要点。深入研究推进数据资产化，健全数据治理体系，促进数据有序流通和共享应用，深入挖掘数据价值。     

大数据时代基层审计机关应加强数据中心建设

随着大数据时代的来临，基层审计机关面临的数据高速增长，审计人员在工作中获取的数据越来越多．但若不能实现统一规范的管理，损坏和遗失风险较大，也不利于数据的再利用。因此，如何科学和高效地获取、存储及利用数据，已成为新形势下审计工作需要研究和探讨的问题。对于基层审计机关，审计数据中心的建设将很好地解决数据存储分散、数据利用率不高，联网审计受限等一系列的问题。     

大数据背景下的跨境电商选品策略研究——以亚马逊网络平台为例

大数据技术的发展及应用为跨境电商选品工作提供了诸多便利。跨境卖家通过大数据技术对平台、客户、市场等数据进行收集、处理、分析，得出有益于选品决策的信息参考，实现科学选品或对已有产品的二次开发。文章在已有大数据选品的研究成果基础上，归纳了跨境电商大数据选品有效维度为平台数据维度、客户数据维度和市场数据维度，并根据国外买家搜索习惯和亚马逊网站内外第三方软件工具的使用，重新提炼出关键词大数据、产品大数据和类目大数据三个层面加以深入探讨跨境电商选品策略。其中，关键词大数据选品策略包括市场容量、市场趋势、市场竞争、市场潜力四个维度；产品大数据选品策略则有产品尺寸、产品Listing质量、产品季节性、产品营销成本等四个方面；类目大数据选品策略有站内榜单类目和垂直类目两种。企业在跨境电商选品策略实施中，应注意规避有侵权风险的产品，平台禁限售的产品，大型、高货值、功能复杂的产品等跨境选品思路与方法的注意事项。     

企业数据管控的道与术简

在当今大数据时代背景下，企业数据管控是现代企业管理极其重要的内容，谁能捕获、分析、利用好数据，谁就能抢占先机，打赢这场无声的信息之战。要做到这一点，企业必须首先加强自身数据管控。对企业数据进行有效管控，就得很好地把握其中的道与术，道是方向，是指为达到企业数据管控目标而进行的顶层设计；术是手段，     

企业挖掘数据要素价值的路径探讨

进入大数据时代，数据成为企业发展必不可少的价值元素。随着移动互联网、大数据技术的不断发展，其内在蕴藏着的巨大社会经济价值成为企业的战略资源之一。信息技术的发展也为大数据的处理提供了方法途径，而由大数据技术形成的数据要素逐渐成为企业的重要资产。但是由于数据要素是近几年才被提及、被重视、被应用的新兴资产，企业要想充分发挥数据要素的作用，仍有很长的道路要走。数据要素是来自平台公司、政府部门、商业机构的统计数据和分析逻辑，集成这些信息的是一种认识世界、认识经济、认识市场的新型管理工具，它推动了数字经济的发展，它与劳动、资本、知识、技术、管理一样，成为现代国家经济的一种新兴生产要素。因此，企业应充分发挥数字要素的作用，掌握数据要素的核心，并将其成功地应用到企业的生产、经营、管理中去。     

数据生产要素化及其价值创造机制研究

数字经济时代，数据要素已成为基础性资源和关键生产要素。探讨数据作为新生产要素的实现机理，揭示数据要素驱动企业价值创造的微观机制，有助于企业树立数字经济时代的竞争优势。本文基于数据生产要素的经济特征，从集聚化、能力化、融合化、价值化四个维度揭示数据要素化的实现机理，并构建多主体参与、数据要素驱动、全要素共同作用的数据要素价值创造机制，提出集聚、融合、协同的数据要素价值创造实现方式。基于研究结论，本文提出以下管理启示：设计“业务—数字”双驱动发展战略，实现业务与数字化协同发展；提升企业“数实融合”能力，形成以数据驱动的数字化经营模式；培育多元参与、网络化协同的数字平台生态系统。     

数字经济领域中数据垄断行为的识别与规制——以滥用市场支配地位中的数据垄断行为为例

数据作为第七大生产要素，促进数据的合理共享流通已成为数字经济发展中的重要目标。但对于可能出现的数据垄断问题，价格理论等传统主流反垄断理论既无法很好地判断经营者的市场力量，也无法识别新出现的数据垄断行为，现有法律法规的不健全也使得数据反垄断困难重重。贝恩式市场力量理论为数字经济中经营者市场力量的判断提供了理论工具，其将关注点集中在排他性市场力量对于市场结构的破坏，把数据进入壁垒作为认定市场支配地位核心依据，以此为基础，对滥用数据优势地位的新型垄断行为进行类型化识别，明确拒绝数据开放、数据自我优待等数据垄断行为的具体内容、正当理由，并通过对可携带权制度的再构造，实现对于数据垄断的事前规制。     

大数据时代与深化军队资产管理改革

在新兴信息技术的大力推动下，全球数据呈现出惊人的增长态势，在不知不觉中我们已步人大数据时代。数据资源将成为军队后勤建设发展的重要依托，并将深刻影响军队后勤建设的管理方式和发展方向。军队资产管理人员必须紧跟时代发展趋势，发扬与时俱进的工作作风，及时树立大数据理念、培养大数据思维，并在数据收集、存储、分析、应用上加强研究，逐步探索军队资产管理可视化路径，推动军队资产管理改革不断深化。     

信息化环境下中小企业内部控制存在的问题及对策

1．无纸化信息带来的数据安全问题。信息化环境下，会计数据的存储介质、存放形式、生成方式和传递形式都发生了变化，原来从原始凭证到记账凭证，从会计账簿到会计报表，都有文字记录、经手人签字，这些纸质形式的数据若被修改会留下线索和痕迹，但在会计信息化系统中，会计数据的处理程序化，经济业务数据的输入到会计报表的生成实现了自动化，原来纸质的会计数据都直接记录在磁性材料上，     

浅谈主数据管理在福能集团信息化建设项目中的应用

本文通过引入主数据和主数据管理的概念，并在福能集团信息化建设项目中应用主数据管理，建立统一、完整、没有重复的主数据，为解决历史遗留系统信息孤岛问题，数据集成、系统集成提供一种实现的途径。     

大数据在媒体转型中的作用

大数据（Big Data）是IT 行业中一个最时髦的词汇，但对数据的处理却并不是新鲜的事物。无论是网络搜索还是曾经的数据库检索系统，都涉及对大量数据的处理，限于数据处理能力和设备的局限性，这些在早期都可以称之为“大”的数据，和如今所提到的大数据相比，只是一种低层次的数据分析。直到最近几年，大数据这一概念才真正提出来，随着全球数字化、网络宽带化、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大，人们发现把这些数据积累汇聚到一起可以衍生出更多的商业机会，对海量数据的获取、挖掘及整合，将展现出巨大的商业价值，从而更好地为人类服务。