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为数据驱动组织开发战略路线图
摘要数据驱动的组织的快速发展需要一种战略方法，以使项目与总体业务目标保持一致。本文介绍了一个系统模型，用于开发以数据为中心企业的独特需求量身定制的战略路线图。该模型集成了风险管理原则和利益相关者一致性，以确保有效和可持续地实现组织目标。从实用应用和行业最佳实践中汲取灵感，该方法强调迭代计划，高影响力计划的优先级和持续的绩效评估。路线图的关键组成部分包括定义组织愿景，确定关键绩效指标（KPI）以及利用数据分析以告知决策。风险管理嵌入了框架内，以应对潜在的挑战，从技术过时到数据安全威胁，确保有强大的缓解策略。利益相关者的一致性是通过结构化的参与过程实现的，这些过程促进了跨职能团队之间的协作，使多样化的兴趣和专业知识与共同的目标保持一致。所提出的模型还强调了可伸缩性和适应性的重要性，使组织能够响应不断发展的市场动态和技术进步。来自领先的数据驱动组织的案例研究说明了该框架的实际实施，展示了其在推动创新，提高运营效率和增强决策方面的有效性。通过系统地将项目与业务目标保持一致，组织可以弥合战略意图和运营执行之间的差距，从而促进数据驱动的卓越文化。本文在大数据时代就对战略管理的越来越多的论述做出了贡献，为寻求浏览现代商业环境复杂性的领导者提供了可行的见解和工具。关键字：战略路线图，数据驱动组织，风险管理，利益相关者对齐，业务目标，项目优先级，数据分析，可伸缩性，适应性，决策。doi：https：//doi.org/10.54660/.ijmrge.2023.4.6.1128-1140关键字：数据驱动组织，战略路线图，商业目标，企业目标，利益相关者对齐，风险管理
从数据过载到零售业的数据驱动决策
潜在客户希望产品能立即供货，如果找不到自己想要的，他们就会迅速转向其他来源。数据可以告知零售商如何根据当地需求、盈利能力和库存管理效率优化产品组合。借助实时销售数据，销售团队可以根据每个地点的独特客户群定制产品组合 - 在特定商店的库存中分配更多特定颜色、款式或尺码的产品以及新产品和系列。数据还可用于衡量客户对价值、趋势、质量、品牌、客户体验、忠诚度积分和可持续性的态度。有了这些信息，零售商可以大幅提高库存投资和盈利能力。他们可以利用销售成本 (COGS) 和历史销售额数据，分析每个地点每个库存单位 (SKU) 的收益，从而追踪其策略的有效性。
智慧城市规划和设计的数据驱动方法
挪威 2 挪威哈尔登 Østfold 大学计算机科学与通信系 摘要 目的 由于在智慧城市中使用数字技术，市政当局越来越多地面临与城市数据管理相关的问题，并正在寻求利用这些海量数据来实现数据驱动服务的方法。然而，只有很少的研究讨论了与智慧城市数据驱动战略相关的挑战。因此，本研究提出了一种数据驱动的方法（架构和模型），用于改善智慧城市规划和设计所需的城市数据管理。所开发的方法描述了数据如何支撑可持续的城市发展。 设计/方法/方法 采用设计科学研究，遵循定性方法，使用来自研讨会和对参与智慧城市项目的专家的访谈的案例数据来评估基于顶层设计开发的架构。 结果 评估结果表明，确定的推动因素有助于支持智慧城市的数据驱动服务，并且开发的架构可用于促进城市数据管理。更重要的是，本研究的结果为市政当局提供了指导方针，以改进智慧城市规划和设计的数据驱动服务。研究局限性/含义 从业人员的反馈以定性数据的形式提供了如何在智慧城市实现数据驱动战略的证据。但该模型尚未经过验证。因此，需要定量数据来进一步验证影响智慧城市规划和设计中数据驱动服务的推动因素。 实际意义 本研究的结果提供了实际见解和现实证据来定义智慧城市中数据驱动的推动因素，并为未来的研究提出了研究建议。此外，本研究还为市政当局开发了一种真正的数据驱动方法概念，以促进智慧城市发展的开放数据和数字服务创新。 社会影响 本研究的主要结果表明，数据治理、互操作性、数据安全和风险评估影响智慧城市的数据驱动服务。本研究根据开发的模型得出命题，该模型确定了实现智慧城市规划和设计数据驱动服务的推动因素。 原创性/价值 本研究探讨了智慧城市数据驱动战略的推动因素，并进一步开发了一种架构和模型，市政当局可以采用该架构和模型来构建其城市数据计划，以改善数据驱动服务，使城市更加智慧。所开发的模型支持市政当局管理来自不同来源的数据，以支持在城市环境中协作的不同企业提供的数据驱动服务的设计。关键词：智慧城市规划与设计；数据驱动推动因素；互操作性、数据安全、风险评估、数据治理。
基于机器学习的数据驱动诊断... - NDT.net
摘要。不同行业数字化的最新趋势导致了大量数据的产生。自然而然地，大量高级机器学习技术被应用于这种大数据。同时，对提高运营可靠性、降低维护成本和提高安全性的需求也日益增长，因此预测性维护正迅速成为许多行业（尤其是航空航天业）最重要的战略。随着新型飞机配备更多传感器，与开发预测性维护解决方案的传统方法相比，基于机器学习的诊断和预测技术正变得越来越流行。构建基于机器学习的诊断和预测模型需要大量的运行到故障传感器数据，但与其他领域相比，在高度可靠和安全至关重要的飞机平台上捕获这些在役故障相关数据的机会非常有限。为了应对缺乏足够和适当的在役故障数据的挑战，空中客车 DS 在 ISHM 和预测性维护的技术开发路线图中开发了一个模拟框架。为了加速开发各种飞机系统的预测性维护解决方案，我们开发了数据驱动的诊断和预测框架。本文概述了这一独特的框架及其使用 ISHM Simu 生成的数据进行的验证
针对儿童健康和福祉的数据驱动技术
数据驱动的健康信息学技术（例如移动健康应用程序和可穿戴设备）在人们的日常生活中已变得无处不在，从而实现了个人健康数据。此过程涉及生成和利用健康数据，例如体育活动，睡眠，症状和药物使用，然后与各种利益相关者（例如家庭成员，朋友和临床医生）共享，以实现健康和个人目标。人类计算机相互作用（HCI）研究已广泛地阐述了个人数据生产，分布和消费，各种术语表示这项研究领域，包括量化的自我（Choe等人），2014年； Lupton，2016年），自我追踪（Nei Qul and Nafus，2016年）和个人信息学（Epstein等人，2015年； Li等。，2010年）。在最近的映射综述中强调（Epstein等人，2020年），尽管有83％的自我追踪，量化自我和个人信息学文献专注于健康和保健，但大多数研究都以成年人为目标，在了解健康跟踪儿童健康中的作用方面留下了明显的差距。这一代人的年轻人涵盖了千禧一代，属Z和代alpha，正在与互联网和以数据为中心的技术息息相关的环境中成长。他们是
数字时代的数据驱动护理策略
在此策略中，健康和社会护理数据被定义为任何有关个人或许多人的信息，这些信息是任何健康环境，社会工作，第三和独立社会护理组织，家庭或无薪护理人员所需的信息，以帮助维持或改善人们的健康，福利和健康。这是个人或机构在卫生和社会护理部门产生的信息。这可以扩展到使用日常技术的人（例如健身追踪器），健康和社会护理服务或研究人员。它可用于提供护理和支持或计划服务，识别和管理风险，保护个人或公众。也可以将其汇总在一起（“汇总数据”），以产生统计信息或管理信息。您可以在英国政府国家数据策略中阅读有关数据定义的更多信息。
激发战术优势的数据驱动运营
ELLEN M. PAWLIKOWSKI，NAE，1 独立顾问，主席 KEVIN G. BOWCUTT，NAE，波音公司 TED F. BOWLDS，IAI 北美分公司 CLAUDE CANIZARES，NAS，2 麻省理工学院 MARK F. COSTELLO，佐治亚理工学院 WESLEY L. HARRIS，NAE，麻省理工学院 JAMES E. HUBBARD，JR.，NAE，德克萨斯 A&M 大学 LESTER L. LYLES，NAE，美国空军（退役） WENDY M. MASIELLO，Wendy Mas Consulting，LLC LESLIE A. MOMODA，HRL Laboratories，LLC OZDEN OCHOA，德克萨斯 A&M 大学 F. WHITTEN PETERS，Williams and Connolly，LLP HENDRICK RUCK，Edaptive Computing，Inc. JULIE JCH RYAN，Wyndrose 技术集团 MICHAEL SCHNEIDER，劳伦斯利弗莫尔国家实验室 GRANT STOKES，美国国家工程院，麻省理工学院 MICHAEL YARYMOVYCH，美国国家工程院，萨拉索塔太空协会
激发战术优势的数据驱动运营
ELLEN M. PAWLIKOWSKI，NAE，1 独立顾问，主席 KEVIN G. BOWCUTT，NAE，波音公司 TED F. BOWLDS，IAI 北美分公司 CLAUDE CANIZARES，NAS，2 麻省理工学院 MARK F. COSTELLO，佐治亚理工学院 WESLEY L. HARRIS，NAE，麻省理工学院 JAMES E. HUBBARD，JR.，NAE，德克萨斯 A&M 大学 LESTER L. LYLES，NAE，美国空军（退役） WENDY M. MASIELLO，Wendy Mas Consulting，LLC LESLIE A. MOMODA，HRL Laboratories，LLC OZDEN OCHOA，德克萨斯 A&M 大学 F. WHITTEN PETERS，Williams and Connolly，LLP HENDRICK RUCK，Edaptive Computing，Inc. JULIE JCH RYAN，Wyndrose 技术集团 MICHAEL SCHNEIDER，劳伦斯利弗莫尔国家实验室 GRANT STOKES，美国国家工程院，麻省理工学院 MICHAEL YARYMOVYCH，美国国家工程院，萨拉索塔太空协会
激发战术优势的数据驱动运营
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将新兴数据驱动模型集成到NOAA
早期在线版本：该初步版本已被接受在美国气象学会公告中出版，可以完全引用，并已被分配为DOI 10.1175/BAMS-D-24-0062.1。最终的排版复制文章将在发布时在上述DOI上替换EOR。