一體化三參數(shù)組合探頭 ZHJ-301 KR-939SB3
安徽硅儀智控科技有限公司 ¥ 1500 【儀表網(wǎng) 行業(yè)標準】《工業(yè)數(shù)據(jù)流通 數(shù)據(jù)價值管理指南》遼寧省地方標準已經(jīng)通過技術(shù)審查并形成報批稿，擬對外正式發(fā)布，現(xiàn)公開征求意見。
本文件按照GB/T 1.1-2020《標準化工作導則 第1部分：標準化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。本文件起草單位：東北大學、四川長虹電器股份有限公司、四川長虹電子控股集團有限公司、四川啟睿克科技有限公司、四川大學、上海交通大學、北京理工大學等。
本文件提供了工業(yè)數(shù)據(jù)價值發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)交換共享、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)等數(shù)據(jù)價值管理指南。本文件適用于指導各組織和機構(gòu)從數(shù)據(jù)價值角度開展工業(yè)數(shù)據(jù)管理及應用。
廣義評估：
數(shù)據(jù)價值從廣義角度進行評估，其主要維度包括：
a) 社會維度：數(shù)據(jù)對社會的價值，主要體現(xiàn)在通過數(shù)據(jù)的利用幫助公共部門從經(jīng)驗決策走向科學決策，提高決策的精準性、科學性和預見性，提升行政管理和社會治理效能，使政策措施能落到實處，執(zhí)行到位，并削減不必要的開支，通過數(shù)據(jù)的開放共享有效改善居民的生產(chǎn)方式和生活水平，為社會發(fā)展帶來間接的經(jīng)濟效益；
b) 行業(yè)維度：數(shù)據(jù)對行業(yè)的價值，主要體現(xiàn)在傳統(tǒng)行業(yè)應用數(shù)據(jù)的價值和新興行業(yè)應用數(shù)據(jù)的價值：
1) 傳統(tǒng)行業(yè)應用數(shù)據(jù)的價值：傳統(tǒng)行業(yè)通過數(shù)據(jù)來分析并調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，并幫助優(yōu)化采購渠道、擴寬銷售渠道、創(chuàng)新商業(yè)模式和實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)融合等；
2) 新興行業(yè)應用數(shù)據(jù)的價值：新興行業(yè)通過數(shù)據(jù)提升用戶體驗、優(yōu)化服務、增加個性化推薦以及提升競爭能力等。
c) 企業(yè)維度：數(shù)據(jù)對企業(yè)的價值，主要體現(xiàn)在優(yōu)化需求、科學決策、優(yōu)化業(yè)務流程、降低風險等方面：
1) 優(yōu)化需求：企業(yè)利用數(shù)據(jù)分析市場需求情況、銷售狀況、產(chǎn)品滿意度等，從而為企業(yè)物資需求計劃的制定提供決策支持；
2) 科學決策：企業(yè)通過數(shù)據(jù)決策把握事物的全部信息，從中分析得到可預見的事物發(fā)展規(guī)律，讓決策變得更加科學、嚴謹，如通過對消費者數(shù)據(jù)進行挖掘和分析去預測消費者行為，優(yōu)化營銷策略，實現(xiàn)廣告的精準投放和個性化營銷；
3) 優(yōu)化業(yè)務流程：企業(yè)通過數(shù)據(jù)分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)和解決業(yè)務流程中的瓶頸、效率低下的環(huán)節(jié)，從而提高業(yè)務流程的效率、降低成本，并提升企業(yè)運營的整體效果；
4) 降低風險：企業(yè)通過數(shù)據(jù)分析識別潛在的風險和威脅，進行風險管理，確保企業(yè)的合規(guī)性，并提高數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。
狹義評估：
數(shù)據(jù)價值從狹義角度進行評估，其主要維度包括：
1)數(shù)據(jù)成本：工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生、采集、存儲及數(shù)據(jù)處理所耗費的全部成本；
2) 數(shù)據(jù)質(zhì)量：由數(shù)據(jù)質(zhì)量管理組織負責對企業(yè)數(shù)據(jù)生命周期各階段開展數(shù)據(jù)質(zhì)量評價，參照 GB/T36344-2018 的數(shù)據(jù)質(zhì)量評價指標開展數(shù)據(jù)質(zhì)量評價的結(jié)果；
3) 數(shù)據(jù)市場價值：數(shù)據(jù)在交易流通過程中實際的市場交易價格或產(chǎn)生支付意愿；
4) 數(shù)據(jù)需求：業(yè)務活動對數(shù)據(jù)的需求程度，包括數(shù)據(jù)使用率、數(shù)據(jù)業(yè)務價值、數(shù)據(jù)可溯性等維度；
5) 數(shù)據(jù)所有權(quán)：數(shù)據(jù)所有權(quán)所屬主體對數(shù)據(jù)價值產(chǎn)生影響，由于數(shù)據(jù)應用范圍和分層屬性的差異，存在不同的價值標準。
評估過程：
由數(shù)據(jù)價值評估組織負責對工業(yè)企業(yè)不同主體不同類型的數(shù)據(jù)開展數(shù)據(jù)價值評估，完整過程包括建立數(shù)據(jù)價值評估規(guī)范、確定評價指標、實施評價、數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)、數(shù)據(jù)價值反饋和評價指標閉環(huán)優(yōu)化等。
評估方法：
在數(shù)據(jù)價值評估時，根據(jù)不同場景需求采用不同的方法，例如成本法、收益法、市場法、基于查詢定價以及基于質(zhì)量定價等。
數(shù)據(jù)價值化應用場景：
工業(yè)數(shù)據(jù)價值化應用場景覆蓋銷研產(chǎn)供全流程，典型應用場景包括但不限于：
a) 智能營銷：通過對歷史銷量數(shù)據(jù)、行業(yè)信息、宏觀因素等數(shù)據(jù)進行采集、挖掘、分析，構(gòu)建銷售預測數(shù)據(jù)挖掘與預測模型，提升生產(chǎn)訂單預測準確性，改善庫存周轉(zhuǎn)率、物料齊套率等運營指標，優(yōu)化和提高供應鏈管理及水平；
b) 智能研發(fā)：合理合規(guī)采集用戶真實使用行為及售后服務等數(shù)據(jù)，依據(jù)數(shù)據(jù)中體現(xiàn)出來的統(tǒng)計規(guī)律進行產(chǎn)品設計以及做出相應的產(chǎn)品決策，然后快速收集用戶反饋數(shù)據(jù)，并根據(jù)反饋數(shù)據(jù)修改產(chǎn)品設計，通過反復迭代，達到不斷完善產(chǎn)品研發(fā)的目的；
c) 智能制造：通過對生產(chǎn)信息系統(tǒng)、生產(chǎn)設備、傳感器等海量數(shù)據(jù)采集，實現(xiàn)數(shù)據(jù)及算法模型驅(qū)動的制程分析、工藝參數(shù)優(yōu)化、設備預測性維護、生產(chǎn)任務調(diào)度等環(huán)節(jié)的智能決策，提升生產(chǎn)效率、改進產(chǎn)品質(zhì)量；
d) 智慧供應鏈：與上下游供應鏈及服務鏈企業(yè)進行數(shù)據(jù)協(xié)同，在物料需求計劃、動態(tài)安全庫存控制、倉儲設點、物流配送路線優(yōu)化等方面進行優(yōu)化，實現(xiàn)采購降本及供應鏈效率提升。
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