关联书目数据质量评估框架构建与实证评估

[目的/意义] 分析和评估国家图书馆发布的关联数据集,以了解典型国家级资源的数据质量状况,为其他图书馆的数据发布和应用集成提供借鉴。[方法/过程] 在现有质量评估指标体系的基础上构建针对关联书目数据的质量评估框架和指标,通过人工调研和自动统计、分析方法对关联数据集的RDF词汇、URI有效性等7个指标进行统计和分析。[结果/结论] 5个国家图书馆发布的图书关联数据集在RDF词汇、著录项描述、信息关联等3方面显示出较为明显的一致性,在语法检测及URI的有效性检测等方面显示出国家图书馆数据的高质量。     

国外健康科学数据管理实践及启示

[目的/意义]国外健康科学数据管理实践实现了健康科学数据的高效利用并促进了开放科学的发展,总结国外实践能为国内健康科学数据管理提供借鉴和启示。[研究设计/方法]基于科学数据管理能力成熟度模型和健康科学数据生命周期理论,构建了健康科学数据管理框架,从健康科学数据的管理计划、采集与评价、组织与保存、共享与再利用四个方面分析了国外健康科学数据管理实践。[结论/发现]国外基金委、科研机构和图书馆将健康科学数据管理计划提交设为科研项目的必要环节,数据安全保护是国外健康科学数据管理的重要议题。基于国外成熟经验,本研究从加强基金委与科研机构层面的健康科学数据管理计划制定、完善健康科学数据采集与评价体系、依托地方/高校图书馆建设健康科学数据仓储、权衡健康科学数据共享利用与数据安全间关系四个方面对国内健康科学数据管理实践给予建议。[创新/价值]将科学数据管理能力成熟度模型引入健康信息学领域,弥补了图书情报领域对于健康科学数据管理理论和管理实践研究的不足。     

国外期刊科学数据管理调查与分析

[目的/意义]为国内期刊开展科学数据管理提供思考与借鉴,并结合国内相关现状提出期刊科学数据管理框架以及合理的发展建议。[方法/过程]通过调研选取国外开展科学数据管理较好的15家期刊为研究对象,分析其在科学数据管理相关政策、科学数据提交、仓储平台和开放获取等四方面的特点。[结果/结论]得到如下启示:制定完整的科学数据管理政策;建立详细的科学数据提交流程;关联专业的科学数据仓储平台;积极促进科学数据的开放获取等建议。     

ERP数据质量评估与数据治理方法研究

本文研究了国内企业ERP系统运行过程中所面临的数据质量问题。通过对ERP系统数据质量影响因素的分析,提出了ERP数据质量评估指标体系,以及相应的企业级数据治理方案。建立起包含组织、标准、流程、质量、安全、技术多个目标的方案框架,以期达到评估与改进相结合,技术与管控相结合,短期与长期相结合,全面提升企业ERP系统数据质量和数据管理水平的目的。     

教育资源数据质量描述框架探析

在已有研究和教育资源建设质量反思的基础上,定义了教育资源质量元素,形成了从原始数据层到元数据层的简单通用型的教育资源质量描述框架,并期待该框架在用户、资源建设者、学科专家以及主管部门的共同关注中得到进一步的完善和发展。     

国外科学数据开放共享政策中的主体分工合作框架及启示

[目的/意义]国家层面《科学数据管理办法》出台后,探索如何在众多相关主体之间建立有效的、实现权益平衡和激励的分工合作框架,对加快政策落实推进具有重要意义。[研究设计/方法]以国外科学数据开放共享领域的代表性政策为样本,对政策文本进行整理和分析,研究和探讨分工合作框架要点。[结论/发现]我国科学数据开放共享政策推进可以从加强确定型主体的有效参与、加快高水平数据中心建设与数据服务建设、切实保护科研人员数据权益和数据安全保障等方面展开。[创新/价值]为我国开展科学数据开放共享实践和制定相关政策提供参考。     

科学数据开放共享中的数据质量治理研究

[目的/意义]探究科学数据开放共享中的数据质量问题及其治理对策,以便促进科学数据开放共享的有效实施。[方法/过程]运用规范分析法和因果分析法,分析当前科学数据开放共享中的数据质量问题和引发问题的根本原因,构建科学数据开放共享数据质量治理模型,并从诱因入手提出4类治理对策。[结果/结论]科学数据开放共享中的数据质量问题涉及科学数据的准确性、完整性、一致性、及时性、可靠性、关联性、开放可访问性。可以从政策法规、组织管理、技术与平台、利益相关者4个方面制定科学数据质量治理对策,从而解决相关科学数据质量问题,进一步推动科学数据开放共享的实施。     

国外科学数据仓储的数据出版流程研究

科学数据仓储是未来科学数据出版的主导性媒介之一。本文以数据出版流程为切入点,从数据提交、数据存储、数据审核和数据发布4个方面对科学数据仓储的出版功能进行分析,试图为规范科学数据仓储的出版功能提供建议:建立以自助提交为主的提交模式,制定本仓储科学数据质量审核标准,施行自动审核与人工审核并行的质量审核方式,采用多渠道发布数据集,为数据集提供数字对象唯一标识符。     

科学数据开放共享中的数据质量治理研究

[目的/意义] 探究科学数据开放共享中的数据质量问题及其治理对策，以便促进科学数据开放共享的有效实施。[方法/过程] 运用规范分析法和因果分析法，分析当前科学数据开放共享中的数据质量问题和引发问题的根本原因，构建科学数据开放共享数据质量治理模型，并从诱因入手提出4类治理对策。[结果/结论] 科学数据开放共享中的数据质量问题涉及科学数据的准确性、完整性、一致性、及时性、可靠性、关联性、开放可访问性。可以从政策法规、组织管理、技术与平台、利益相关者4个方面制定科学数据质量治理对策，从而解决相关科学数据质量问题，进一步推动科学数据开放共享的实施。     

开放政府数据评估框架、指标与方法研究

[目的/意义] 随着开放政府数据实践在全球范围的兴起,对其开展的评估项目也不断出现。对这些评估项目进行比较分析和框架构建,以期为我国乃至全球开展的开放政府数据评估项目提供有益借鉴,推动开放政府数据实践。[方法/过程] 通过对具代表性的11个国内外评估项目进行梳理和整理,分析其评估框架、指标和方法,初步构建起系统全面的评估框架。[结果/结论] 研究发现,目前开放政府数据评估项目的指标体系主要包含“基础”“平台”“数据”“使用”和“效果”5个维度。大多数现有评估项目主要围绕“数据”和“基础”两个层面进行评估,强调数据的格式标准和质量,并注重对政府部门推动数据开放的组织管理能力和相关法制建设进行评估。对于“平台”“使用”“效果”3个层面的评估,则随着开放政府数据项目发展阶段的不同而有所侧重。现有的评估项目大都是定性和定量方法相结合,通过问卷调查、数据抓取、访谈和专家评估等方法采集主客观数据。     

社会化媒体数据质量评价初探

首先阐述事务型数据与社会化媒体数据的概念与特性以及评价数据质量的内容和方法,然后对传统的数 据质量维度如准确性、完整性、一致性、可信性、时效性、可获取性和相关性等进行分析,认为在事务型数据和社会 化媒体数据中,各个质量维度的重要性有明显的不同,并确定可用于评价社会数据质量的质量维度。最后论述利用确 定的质量维度对社会化媒体数据质量进行管理与评估,通过实例分析提出相应的启示与建议。     

国内外政府数据开放现状比较研究

［目的/意义］ 我国的政府数据开放尚未真正展开,为了明确目前国内政府数据开放研究所存在的问题与发展趋势,对国内外的数据开放研究进行分析比较。［方法/过程］ 首先,选取美国、英国、印度三国的数据开放平台进行介绍;其次,分析国内部分省市的政府数据开放平台;最后,对国内外已有的政府数据开放平台进行对比分析,归纳存在的问题并提出相应解决办法。［结果/结论］ 目前国内已有政府数据开放平台主要在数据组织、数据质量控制、数据下载以及数据共享方面与国外存在较大差距,但国内统一政府数据开放平台的建立已是必然趋势。     

科学数据出版过程中的数据质量控制

[目的/意义] 梳理不同科学数据出版过程中数据质量控制的特点,总结数据质量控制当前面临的挑战,分析相关责任者现状,以利于更好地理解数据质量控制的发展趋势与特征。[方法/过程] 从数据出版模式入手,选取每一种出版模式下的典型案例,归纳总结其数据质量控制的实践、标准,进行不同模式之间的对比分析,总结异同,并发现问题。[结果/结论] 展示、出版和存储数据的方法不同,导致质量控制方法也存在较大差别。大多数期刊未提出与数据质量控制相关的建议和要求;数据知识库从技术方面完成数据集的质量控制,将质量控制作为数据存储、保存和服务开发过程的一部分;数据期刊拥有最详细的数据质量控制过程,并且与数据知识库合作进行数据的获取和存储。随着数据出版机构的发展,数据质量控制将会出现更有效的建议和最佳实践,但前提是必须解决可获取性、数据格式及评议模式等方面的问题。     

数据管理与数据治理的比较分析及其对制定科学数据开放共享政策的启示

[目的/意义] 比较分析数据管理与数据治理差异与联系，为制定科学数据开放共享政策提供参考。[方法/过程] 运用比较分析法，解析数据管理与数据治理在定义与内涵、功能、目标、原则、焦点领域5个方面的异同，由此解析其对制定我国科学数据开放共享政策的启示。[结果/结论] 数据管理与数据治理在定义与内涵、功能、目标、原则、焦点领域上都有显著差异，但两者也有内在联系。数据治理是成功实施数据管理的关键。认清两者的关系有助于明晰目前我国科学数据管理政策的不足之处，为今后完善科学数据管理办法提供参考，从而规划与制定实用的科学数据开放共享细则。     

数据管理与数据治理的比较分析及其对制定科学数据开放共享政策的启示

[目的/意义]比较分析数据管理与数据治理差异与联系,为制定科学数据开放共享政策提供参考。[方法/过程]运用比较分析法,解析数据管理与数据治理在定义与内涵、功能、目标、原则、焦点领域5个方面的异同,由此解析其对制定我国科学数据开放共享政策的启示。[结果/结论]数据管理与数据治理在定义与内涵、功能、目标、原则、焦点领域上都有显著差异,但两者也有内在联系。数据治理是成功实施数据管理的关键。认清两者的关系有助于明晰目前我国科学数据管理政策的不足之处,为今后完善科学数据管理办法提供参考,从而规划与制定实用的科学数据开放共享细则。     

研究数据管理服务框架研究与构建:以北京大学为例

[目的/意义]通过数据驱动研究的海内外环境扫描,研究数据管理服务的国内外进展,提出研究数据管理服务框架和服务研究生命周期的建议,并以北京大学图书馆的实践为例,为高校与科研机构提供研究数据管理服务、推动数据驱动研究提供研究与实践参考经验。[方法/过程]调研国内外数据驱动研究现状和趋势,分析研究数据管理服务国内外发展情况,指出研究数据管理服务的重要性。通过对用户调查和QS排名前50名的大学服务的调研,总结服务需求。根据数据驱动研究范式特点和研究者需求,依据国家、国际组织、资助机构和科研机构的数据政策要求,基于研究数据生命周期需要服务于研究生命周期,提出研究数据管理服务框架设计。介绍北京大学研究数据管理服务框架体系建设经验,为研究数据管理服务框架体系建设提供建议。[结果/结论]基于需求调研设计支持学术交流全过程的研究数据管理服务框架,研究数据管理服务应包括：数据管理计划、数据服务、数据管理、数据素养、长期保存和数据政策等。在该框架下北京大学图书馆从多方面开展研究数据服务实践,为高校与科研机构建设研究数据管理服务提供有价值的参考经验。