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澳门新葡8455手机版:国家自然科学基金委,大数

日期:2019-07-25编辑作者:澳门新葡8455手机版

原标题:深度|管理决策情景下的一类新型研究范式——大数据驱动范式


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移动互联环境下的新兴技术快速发展与应用(如物联网、云计算、人工智能、增强/虚拟现实等)催生了新模式、新业态和新人群,为社会经济生活注入了新活力,进一步丰富和拓展了大数据应用创新领域,并为学术界、产业界以及政府部门带来许多新的重要课题。

导语

大数据驱动的管理与决策呈现出高频实时、深度定制化、全周期沉浸式交互、跨组织整合、多主体决策等特性。本重大研究计划以大数据驱动的管理与决策为研究对象,充分发挥管理、信息、数理、医学等多学科合作研究的优势,着重研究大数据驱动的管理与决策理论范式,大数据资源治理机制与管理,大数据管理与决策价值分析与发现,大数据分析方法与支撑技术,并利用总集成升华平台集成相关研究成果。

近日,清华经管学院EMC讲席教授、管理科学与工程系陈国青教授等在《管理科学学报》(2018年7月刊)撰文,就管理决策情景下大数据相关的研究与应用挑战及其新型范式(大数据驱动范式)进行了论述。

期望通过本重大研究计划的执行,使我国在大数据驱动的管理与决策研究相关领域跻身国际前列,培养一批跨学科交叉型骨干人才和创新团队,并为国家在相关领域的管理决策和智库提供支持。

关键词:大数据特征、大数据驱动范式、全景式PAGE框架、数字化生活、管理决策

一、科学目标

研究综述

揭示管理与决策范式转变的机理与规律、建立面向大数据的全景式管理与决策理论和方法体系、发展针对管理与决策问题的大数据分析技术与计算方法,使得我国在大数据驱动的管理与决策研究相关领域跻身国际前列;开展在公共管理、商务、金融、医疗健康等应用领域的示范应用与平台构建。

首先,文章从数字化生活乃至大数据时代的背景出发,指出随着数据世界可以越来越多地反映现实世界,许多传统的管理正在变成数据的管理,许多传统的决策正在变成基于数据分析的决策。这对于管理学研究也正在产生深刻影响。

二、核心科学问题

接着,文章阐述了大数据的特征,从大数据的数据特征、问题特征、管理决策特征的视角旨在回答三个基本问题:一,从信息技术范畴来看,大数据具备什么数据属性?二,从研究和应用问题特点来看,什么样的问题可以称作大数据问题?三,从管理者关注来看,管理决策大数据问题具有哪些关注视角?特别地,一个问题可以被看作是一个大数据问题,其应该至少具备粒度缩放、跨界关联、全局视图等要素特点。

围绕学科领域趋势、理论应用特点,注重基础性、前瞻性和交叉性研究创新,结合国家战略需求,针对大数据驱动的管理与决策范式转变机理与理论、大数据资源治理机制设计与协同管理、领域导向的大数据价值发现理论与方法三个关键科学问题开展研究。

进而,文章描述了大数据驱动范式所体现的“数据驱动 模型驱动”的“关联 因果”内涵。概括说来,大数据驱动范式可以从三个方面来审视:外部嵌入、技术增强、使能创新。大数据驱动范式通过技术增强引入新视角,进而推动了新型变量关系、要素机理和理论模型构建,并提升了大数据使能创新的价值创造。

大数据驱动的管理与决策范式转变机理与理论。

最后,文章勾勒了一个全景式PAGE框架,给出了大数据驱动的管理与决策研究在决策理论、分析技术、资源治理、使能创新等领域的一系列重要研究方向。

在大数据背景下,传统的管理与决策正从以管理流程为主的线性范式逐渐向以数据为中心的扁平化范式转变,管理与决策中各参与方的角色和相关信息流向更趋于多元和交互。相关的问题视角和关键方面包括范式转变的要素、关系和路径,融合微观和宏观各个层次行为和目标的全景式管理与决策模型,以及相应的管理与决策理论和方法创新等。

获取全文

大数据资源治理机制设计与协同管理。

扫描下列二维码获取《管理决策情景下大数据驱动的研究和应用挑战——范式转变与研究方向》全文

随着大数据与社会经济生活的融合不断深化,以数据及所产生知识在社会各主体间流动为基础的社会生态系统正在逐步形成。在此背景下,大数据资源治理和协同管理成为大数据驱动的管理与决策研究和应用的核心问题。相关的问题视角和关键方面包括大数据资源共享及权属的基本运行机理,大数据标准化和质量测度模型与方法,相关隐私和伦理机制设计等。

供稿:科研事务办公室

领域导向的大数据价值发现理论与方法。

封面图片来自网络,版权归原作者所有

大数据价值的产生机理和转换规律具有高度的应用领域依赖性。领域导向的大数据价值发现和决策分析问题通常具有关联交互、趋势走向、全局视图和缩放、实时与动态性,以及社会化特征。相关的问题视角和关键方面包括面向管理与决策情景的统计与预测建模,多源异构和非结构化大数据的关联、融合及全景式分析,实时动态计算、挖掘技术方法与平台构建等。

编辑:韩小旭

三、2018年度重点资助研究方向

审核:时曼琳返回搜狐,查看更多

本重大研究计划针对大数据驱动的管理与决策关键基础问题组织前瞻性、交叉性的研究。鼓励来自不同学科领域(如管理、信息、数理、医学等)的项目申请。2018年度以培育项目、重点支持项目和集成项目的形式予以资助。

责任编辑:

培育项目。

培育项目资助符合重大研究计划的研究目标和资助范围,创新性明显,尚需在研究中进一步明确突破方向和凝聚研究力量的项目,应聚焦于下列一至两个主要研究问题进行深入探索,避免研究内容宽泛。研究内容包括但不限于以下四个方向:

1.大数据驱动的管理与决策理论范式。

主要研究问题如:基于大数据的决策参与者行为规律与机理建模;复杂社会网络中的行为传播扩散与预测;高频实时决策范式/理论与模型;多主体共创与协调管理模式;管理与决策模式转变方法与风险;基于大数据的微观宏观行为综合分析;数据驱动的全景式管理决策理论等。

2.大数据资源治理机制与管理。

主要研究问题如:大数据来源的有效性分析;大数据质量测度理论与标准;大数据资源的共享机制与治理;大数据隐私保护机制及模型;大数据责任归属、产权界定理论及体系;大数据资产估值与管理;区块链技术与分布式管理;大数据产业的发展与监管等。

3.管理与决策大数据价值分析与发现。

主要研究问题如:基于大数据的个体价值倾向分析与识别;个性化价值测度理论与方法;融合多源大数据的个性化价值发现方法;社会化价值的分配原理及方法;价值共创理论及协同创新机制;基于跨领域数据融合的价值生成原理及服务模式创新等。

4.管理与决策大数据分析方法与支撑技术。

主要研究问题如:管理与决策导向的大数据关联分析与建模;面向大数据的管理与决策知识学习与统计推断;管理与决策导向的大数据全局视图与预测方法;多源异构管理与决策知识的表示与发现;多源异构管理与决策大数据融合方法与实时分析;管理与决策大数据平台构建与关键技术等。

重点支持项目。

重点支持项目资助研究方向属于国际前沿,创新性强,有很好的研究基础和研究队伍,有望取得重要研究成果,并且对重大研究计划目标的实现有重要贡献的项目,应注重研究内容的凝练和整合,强调结合行业大数据(金融、商务、医疗健康、公共管理等)相关背景开展研究。研究方向包括:

1.大数据驱动的全景式管理与决策方式与理论。

设计与构建融合微观、中观和宏观等各个层次行为和目标的管理决策分析模型和方法,如基于大数据的微观行为计算与综合模型、数据驱动的微观-宏观整体管理决策方法、“全景”范式支持体系等。

2.大数据资源共享与治理机制。

研究与设计大数据共享与治理机制的理论与方法,如大数据共享的质量标准体系、大数据资源的共享机制、大数据共享平台体系结构、以及与之相关的大数据治理模式等。

3.基于大数据的价值创造理论与社会化协同机制。

研究大数据环境下的价值度量方法、价值创造理论和社会化协同机制,如社会化价值的分配原理与理论,多维度价值度量方法,价值共创理论及协同机制,基于大数据的服务模式创新等。

4.面向管理决策的多源异构大数据融合方法。

设计与构建面向大数据融合的分析方法与支撑技术,如多源异构管理决策模型与规则,数据融合的知识发现算法,多源异构信息感知和语义分析模型与算法,面向管理决策的大数据计算平台等。

集成项目。

集成项目资助对实现总体目标有重大作用的研究方向,具有整合集成、交叉融合、提炼升华的特点,并能通过集成升华,形成重大突破,引领国内研究。研究方向包括:

1.面向医疗卫生的大数据资源集成与示范应用平台。

在实施健康中国战略的背景下,结合医疗卫生大数据(如人类多组学、人群队列、个体生理与行为、健康与医学记录、医学科研、公共卫生与疾病监测、新型健康网络与媒体等),提炼重大科学问题,突破相关关键技术,集成升华本重大研究计划已资助的相关项目研究成果,形成面向医疗卫生的大数据资源集成平台及典型示范应用。

主要研究内容包括:发现基于大数据的公共卫生监测防治与管理模式;研究大数据驱动的医疗诊治模式与智能决策支持;探索移动互联环境下的新型医疗健康服务创新和价值创造模式;设计医疗卫生大数据的协作共享机制;开发多源异构医疗卫生大数据的统计、分析与可视化方法;构建医疗卫生大数据池及典型示范平台。

研究团队需具有大规模医学数据平台的建设基础及系统集成经验,在公共卫生、临床诊疗或健康服务领域具有扎实的理论、方法和应用积累,拥有或可以使用本领域典型业务实践相关的多种类型的大数据资源,具备医疗卫生领域大数据存取、管理和研究分析能力。

2.大数据驱动的公共管理决策创新模式与集成示范平台。

围绕公共管理大数据相关的公共服务、公共政策、公共数据资源等领域的机遇与挑战和国家需求,加强公共管理决策创新研究水平,支持宏观决策科学化,集成升华本重大研究计划已资助的相关项目研究成果,并结合典型领域形成示范应用或平台。

主要研究内容包括:研究基于大数据的宏观运行动态监测及行业安全预测预警方法;设计基于多领域数据汇聚整合的公共治理精准化策略;设计跨部门共享和资源开放的公共管理大数据治理机制;开发面向公共管理应用导向的大数据分析方法和技术;构建典型公共管理场景的大数据资源池;构建大数据驱动的公共管理计算与决策平台。

研究团队需具有大规模数据平台的建设基础及系统集成经验,在公共管理决策领域具有扎实理论和方法积累,应具备典型领域的大数据获取能力,具备公共管理大数据的存取、管理和研究分析能力,并能结合典型公共管理场景,试点典型示范案例(如公共安全、政务平台、生态环境治理等)。

滚动支持的培育项目。

滚动支持的培育项目指前期成果优秀并于2018年底结题的项目,如果符合集成升华平台的要求,具备进一步拓展深化的条件,可申请1年期的培育项目。具体申请要求包括:

1.已获本重大研究计划资助的2018年底结题的项目,或与本重大研究计划研究内容密切相关的2018年底结题的其他类型项目(请在申请书中明确注明该项目批准号及其前期研究成果)。

2.前期成果优秀,对本重大研究计划的集成升华具有突出贡献和高度契合。

四、项目遴选的基本原则

为确保实现总体目标,本重大研究计划在择优支持的基础上,鼓励从事不同领域研究的人员组织队伍进行项目申请。研究问题和内容应具有明确的大数据驱动特征。优先支持具有如下特点的申请项目:

强调凝练、整合与升华,特别是与重大研究计划总体思路框架内容的契合性和贡献度(参照“全景式PAGE框架”,“管理决策情境下大数据驱动的研究和应用挑战——范式转变与研究方向”《管理科学学报》2018,或管理科学部网站);

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