数据的价值层次和设计模式

• 作者: 李满海 辛向阳
• 来源期刊: 包装工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据 大数据 设计 价值 用户生成内容
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 工业设计
• 页码范围: 134-137
• 页数: 4页
• 分类号: TB472
• 语种: 中文
• DOI: 10.19554/j.cnki.1001-3563.2019.02.023

摘要

目的 对数据产生价值的过程进行分析,探讨将数据当作设计对象的研究范式.方法 以数据驱动型企业的案例为基础,通过归纳总结进行分类研究,对采集、处理和应用3个数据加工环节如何产生价值进行案例说明.结果 得出数据用于发现和解决问题的CIC通用模式,以及数据用于重新定义问题的CIC双环模式,提出不同数据加工方式和用途会产生不一样的数据价值;并且提出数据价值根据CIC复杂度可以分为4个层次,数据价值层次越高,数据产生的价值越大.结论 随着互联网和大数据技术的发展,用户生成内容让数据有新陈代谢的能力,用户参与让数据的生产和消费同时进行,数据越用越有价值;在大数据时代,数据不仅仅用于发现和解决问题,其更大价值还体现在重新定义问题上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李满海		1	0	0.0	0.0
2	辛向阳		1	0	0.0	0.0