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国防数据管理战略 2020
4. 质量保证数据 国防数据必须具有权威性、可靠性和可信性，并且必须具备质量保证才能充分发挥其作为国防资产的优势。数据质量有多种业务驱动因素。提高国防数据的价值和有效使用数据的能力将改善我们的决策并提高作战效率。提高效率和生产力将使我们的流程无论是在基地还是在战区都能更顺畅、更快速地运行。降低数据质量差的风险和成本将有助于减少国防预算中不必要的浪费，并为作战人员提供更好的服务。这反过来又保护并提高了我们作为一个高效部门的声誉。这些业务驱动因素支持我们提高工作效率，并有助于减轻因不准确的信息和根据这些信息做出的决策而导致的声誉损害。
FCT的数据管理计划模板…
- 指示数据将在何处存放并可以重复使用。存储库查找器可以帮助您找到适当的存储库来存放研究数据。- 指示是否将寻求持续的标识符。通常，值得信赖的长期存储库将提供持久的标识符。- 指出可以重复使用数据的许可证。检查常用的创意共享许可证。- 指示存储库是否已认证。如果找不到或适合此类存储库，FCT建议遵守以下最低选择标准：提供持久和唯一的标识符；使用科学界广泛接受的元数据标准；提供公开可用的信息；在明确指定的条件下以及遵循开放式和标准访问协议下允许访问数据；提供有关许可和权限的信息；确保数据和元数据的持久性。
Niti Ayog 农业部门能源数据管理问题小组报告。
农业部门需要能源，因为能源是生产的重要投入。农业直接使用能源作为燃料或电力来操作机械和设备，在灌溉中使用燃料来运行拖拉机和其他机械，以及在农场照明，并间接用于农场生产的肥料和化学品。现代农业需要现代能源——两者紧密相连。对于许多发展中国家和欠发达国家来说，农业是经济发展的主导部门。生产力的提高和农业生产系统的现代化是全球减贫的主要驱动力，而能源在实现这一目标方面发挥着关键作用。对现代和可持续农业生产和加工系统的能源投入是从自给农业转向粮食安全的关键因素。能源服务通过提供灌溉（水泵）或农业机械等方式巧妙地支持生产过程。
利用人工智能清理和丰富产品数据管理系统-------------------------2
1. 数据清理和验证工作--------------------------------------------------------- 4 2. 生产力损失--------------------------------------------------------------------------4 3. 成本增加------------------------------------------------------------------------------------------5 4. 数据完整性受损------------------------------------------------------------------------------------------ 5 5. 难以实现数据充分利用--------------------------------------------------------------------------5 6. 集成延迟------------------------------------------------------------------------------------------- 5 7. 用户采用率降低-------------------------------------------------------------------------------------5 利用人工智能清理和丰富产品数据-----------------------------------------6 了解机器学习和自然语言处理------------------------------------------6 AICA 在革命性产品数据管理中的作用--------------------------------------- 7 确保高质量产品数据的 7 个最佳实践----------------------------------------------------------- 8 最后的想法----------------------------------------------------------------------------------------------------- 8
简化大规模基因组数据管理：来自英国生物库全基因组测序数据
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
MSSEG-2 挑战赛论文集：使用数据管理和处理基础设施进行多发性硬化症新病变分割挑战赛
（法国多发性硬化症注册中心，旨在为研究目的收集法国多发性硬化症患者群体的影像数据、临床数据和生物样本）和 FLI 2（法国生命成像，致力于建立一个国家分布式电子基础设施来管理和处理医学影像数据）。这些共同努力旨在自动分割 MS 患者的 MRI 扫描，以帮助临床医生进行日常工作。该挑战赛于 2021 年 9 月 23 日在 MICCAI 2021 会议上举行。更具体地说，本次挑战赛要解决的问题如下。传统 MRI 广泛用于疾病诊断、患者随访、治疗监测，更广泛地用于了解 MS 的自然史。越来越多的文献对通过比较一个时间点与另一个时间点来在 T2/FLAIR 上描绘新的 MS 病变感兴趣。这种标记物比病变的总数量和体积更为重要，因为新病变的积累可以让临床医生了解某种抗炎 DMD（疾病改良药物）是否对患者有效。药物疗效的唯一指标确实是中枢神经系统内没有新的 T2 病变。但是，手动执行新病变计数是一项非常复杂且耗时的任务。因此，自动检测这些新病变将成为评估患者疾病活动性的一大进步。基于第一次 MSSEG 挑战赛的成功，我们组织了一次由 MICCAI 赞助的在线挑战赛，这次的主题是新的 MS 病变检测 3。这次挑战赛使我们能够 1）估计 2016 年至 2021 年期间取得的进展，2）扩大患者数量，以及 3）关注新病变这一关键临床标记物。我们对一个大型数据库（100 名患者，每人有两个时间点）执行了评估任务，该数据库是从 OFSEP 队列汇编而成，其中包含来自不同中心和扫描仪的 3D FLAIR 图像。与之前的挑战一样，我们在专用平台 (FLI-IAM) 上进行了评估，以自动化评估并消除挑战者看到进行评估的图像而产生的潜在偏见。
Norquest大学研究数据管理策略
根据三个机构研究数据管理政策，1所有上学机构和研究医院有资格管理加拿大卫生研究所（CIHR），自然科学与工程研究委员会（NSERC）（NSERC）（NSERC）或社会科学和人文研究委员会（SSHRC）的三个策略（SSHRC）的策略<203在2023年春季，诺奎斯大学获得正式许可，以在2023年9月1日之前提交其策略，以确保在策略完成之前完成适当的咨询。资金机构期望他们资助的研究将以最高的专业和纪律标准进行，其中有效的研究数据管理（RDM）实践是不可或缺的一部分。Norquest College（College）致力于满足三机构政策的要求，并支持对最高标准的研究。随着机构的RDM目标和活动的发展，响应其社区的需求，纪律发展以及加拿大更广泛的RDM景观，该学院的战略将随着时间的流逝而适应。
数据管理计划 (DMP) - 开放科学
为了改进研究数据管理 (RDM) 实践，全球越来越多的资助机构要求提交和/或接受资助申请的研究人员提供数据管理计划 (DMP)。在开放科学的背景下，数据共享和重用的概念变得越来越重要。Science Europe 最近发布了一份关于研究数据管理的“指导文件”，强调了其对不同的欧洲研究执行组织 (RPO) 和研究资助组织 (RFO) 1 的重要性。DMP 通常会说明哪些数据将作为研究项目/计划的一部分创建，并提供最适合数据性质和可能需要应用的限制的共享和保存计划。2. FRS-FNRS 数据管理计划
智能创新者：ESG与可持续性报告和数据管理软件（2025）
AMCS, APLANET, Arcadia, Archer Technologies LLC, Assent, Benchmark Gensuite, C3 AI, Carbon Disclosure Project (CDP), Celsia, Cority, EcoOnline, EQT, ESG Playbook, Evotix, EY Compass, FigBytes, GIST Impact, Global Reporting Initiative (GRI), Greenomy, IBM, Ideagen, IntegrityNext, Intelex, International Sustainability Standards Board (ISSB), IsoMetrix, ISS, kShuttle, Locus Technologies, Lythouse, MESA Group, Microsoft, Nasdaq, NAVEX, Novisto, OneStream, Oracle, osapiens, Position Green, Pulsora, Quentic, Salesforce, SAP, Schneider Electric, ServiceNow, Sphera, SupplyShift, Sustain.Life, Sustainability Accounting Standards Board （SASB），扫描，不平等和与社会相关的财务披露工作组（TISF），与自然有关的财务披露工作组（TNFD），UL解决方案，Velocityehs，Velocityehs，Datershed，Datershed，Waycarbon，Worcarbon，Wolters Kluwer Kluwer，Workiva，Workiva，Worldiva，Worldfavoravor，Yuzedata。