作品简介

本书以公共价值理论、数字连续性理论、利益相关者理论和协同创新理论为主要理论支持,从大数据治理目标、治理主体、治理客体、治理活动、治理环境等多个维度,分析了大数据治理的政策、标准、技术赋能方法、发展方向,面临的挑战、机遇、焦点议题,研究的视角、立场、代表性观点,提出了大数据治理发展应用的综合治理模式、运行模型、评估体系、评估方法等,并基于案例研究提出了大数据治理发展与应用的实践路径。此外,本书从信息资源管理协同创新视角构建了基于ISO704:2009的大数据治理概念体系,为大数据治理理论与实践提供了连贯一致的核心概念、术语及定义。

安小米,中国人民大学信息资源管理学院教授、研究生导师。主要研究领域为政府信息资源管理、知识管理、大数据治理、人工智能场景下的数据质量治理、智慧城市数据治理与利用、数据要素跨领域标准化协同治理、跨领域术语与本体构建方法论、文件档案数智治理与合规管理。发表学术论文300余篇,出版著作20余部。获科研成果奖励30余项,主持或参与各类科研项目80余项,其中主持国家社科基金重大项目2项、科技部重大研发计划课题1项。

作品目录

  • 前 言
  • 第1章 绪 论
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 研究目的及意义
  • 1.3 研究问题
  • 1.4 研究基础、研究方法与研究反思
  • 1.5 研究过程与本书结构
  • 第2章 大数据治理的挑战、机遇和风险
  • 2.1 引言
  • 2.2 大数据治理的挑战
  • 2.3  大数据治理带来的重要机遇
  • 2.4 大数据治理存在的若干风险
  • 2.5 小结
  • 第3章 大数据治理的多学科视角
  • 3.1 引言
  • 3.2 数据治理与大数据治理
  • 3.3 多学科视角下的大数据治理概念解构
  • 3.4 大数据治理核心概念解析与焦点议题
  • 3.5 小结
  • 第4章 大数据治理的框架构成及要素关系
  • 4.1 引言
  • 4.2  大数据治理的框架构成及要素识别
  • 4.3 贵州省大数据治理实践
  • 4.4 大数据治理的框架要素及其关系
  • 4.5 小结
  • 第5章 大数据治理的政策要素
  • 5.1 引言
  • 5.2 大数据治理的政策要素识别
  • 5.3 政府大数据治理政策研究
  • 5.4 小结
  • 第6章 大数据治理的标准化建设
  • 6.1 引言
  • 6.2 大数据治理标准化建设现状
  • 6.3 大数据治理标准体系
  • 6.4 大数据治理标准化工作方向与建议
  • 6.5 小结
  • 第7章 大数据治理的技术赋能方法及其实现路径
  • 7.1 引言
  • 7.2 大数据治理技术赋能的视角
  • 7.3 大数据治理的技术实现路径
  • 7.4 大数据治理技术赋能方法的实现路径
  • 7.5 小结
  • 第8章 大数据治理的应用及理论发展
  • 8.1 引言
  • 8.2 大数据治理应用及理论基础
  • 8.3 大数据综合治理模式、模型、机制与评估
  • 8.4 小结
  • 第9章 大数据治理的发展及应用实践
  • 9.1 引言
  • 9.2 案例分析框架
  • 9.3 案例研究分析
  • 9.4 案例研究结果评析
  • 9.5 小结
  • 第10章 结论与建议
  • 10.1 信息资源管理协同创新视角下的大数据治理
  • 10.2 本书的主要贡献与未来研究方向
  • 10.3 本书的主要局限与未来研究建议
  • 附 录
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