大数据联盟数据聚合服务模式研究

发布时间：2023-04-22 03:37

　　随着信息通讯技术与经济社会的交汇融合,引发了数据呈现爆炸式增长态势,数据已经成为国家的重要性战略资源,被誉为21世纪发展的“钻石矿”。在国家政策的积极推动下,大数据交易的概念逐渐落地,多种形式的大数据交易平台不断涌现,为满足经济社会对大数据的服务需求奠定了很好的基础。但是目前大数据交易市场还处于发展初期,发育还不够完全。因此,大数据联盟由拥有不同类型数据和处理技术的相关企业组成,将各自核心资源进行整合,通过数据共享的方式,为社会提供数据服务,是大数据交易市场的又一种服务模式,对完善大数据交易市场起到重要作用。在跟踪总结国内外大数据、大数据联盟、数据聚合及服务模式的研究现状、发展趋势和实际应用情况的基础上,分析和界定了大数据联盟、数据聚合服务相关概念及特点。从价值共创的视角,运用服务主导逻辑、超网络、动态能力等理论,在分析大数据联盟数据资源共享关系、数据聚合层次及服务耦合关系的基础上,构建大数据联盟数据聚合服务价值共创模型,深入剖析价值共创网络中成员的合作关系,揭示大数据联盟价值共创的机理。在此基础上,提出了由原始层级数据聚合服务模式、特征层级数据聚合服务模式和决策层级数据聚合服务模式组...

【文章页数】：183 页

【学位级别】：博士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意义
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 大数据研究现状及评述
        1.3.2 大数据联盟研究现状及评述
        1.3.3 数据聚合研究现状及评述
        1.3.4 服务模式研究现状及评述
        1.3.5 大数据联盟数据聚合服务研究综合评述
    1.4 主要研究内容和方法
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 研究方法
        1.4.3 技术路线
第2章 大数据联盟数据聚合服务价值共创机理与服务模式框架
    2.1 大数据联盟内涵和构成
        2.1.1 大数据联盟内涵
        2.1.2 大数据联盟特征
        2.1.3 大数据联盟构成
    2.2 价值共创视角下的大数据联盟数据资源共享关系
        2.2.1 共享动力要素
        2.2.2 共享关系模型
    2.3 价值共创视角下的大数据联盟数据聚合层次
        2.3.1 数据聚合过程
        2.3.2 原始层级数据聚合
        2.3.3 特征层级数据聚合
        2.3.4 决策层级数据聚合
    2.4 价值共创视角下的大数据联盟数据聚合服务耦合关系
        2.4.1 服务对象需求层次关系
        2.4.2 服务分类
        2.4.3 服务耦合过程
    2.5 大数据联盟数据聚合服务价值共创模型
        2.5.1 共创驱动要素
        2.5.2 共创循环特性分析
        2.5.3 共创过程
        2.5.4 共创网络关系模型
    2.6 大数据联盟数据聚合服务模式框架设计
        2.6.1 服务云平台架构
        2.6.2 设计原则
        2.6.3 总体框架
    2.7 本章小结
第3章 大数据联盟原始层级数据聚合服务模式
    3.1 大数据联盟原始层级数据聚合过程
    3.2 原始层级数据聚合服务产品
        3.2.1 基础类产品
        3.2.2 衍生类产品
    3.3 原始层级数据聚合服务过程
        3.3.1 用户需求形式化描述
        3.3.2 信息搜索
        3.3.3 服务组合
        3.3.4 服务方案交付
        3.3.5 服务反馈
    3.4 原始层级数据聚合服务方式
        3.4.1 定制服务方式
        3.4.2 推送服务方式
    3.5 原始层级数据聚合服务保障措施
        3.5.1 安全防范保障
        3.5.2 交易定价保障
        3.5.3 运营监管保障
    3.6 原始层级数据聚合服务模式应用范围条件和选择依据
        3.6.1 应用范围条件
        3.6.2 选择依据
    3.7 本章小结
第4章 大数据联盟特征层级数据聚合服务模式
    4.1 大数据联盟特征层级数据聚合过程
    4.2 特征层级数据聚合服务产品
        4.2.1 画像类产品
        4.2.2 图谱类产品
        4.2.3 网络类产品
    4.3 特征层级数据聚合服务过程
        4.3.1 用户需求识别
        4.3.2 服务标签提取
        4.3.3 服务全景建模
        4.3.4 服务界面配置交付
        4.3.5 服务反馈
    4.4 特征层级数据聚合服务方式
        4.4.1 智慧协同服务方式
        4.4.2 跨界互动服务方式
        4.4.3 精准交互服务方式
    4.5 特征层级数据聚合服务保障措施
        4.5.1 情境层保障
        4.5.2 创新源层保障
        4.5.3 服务平台层保障
    4.6 特征层级数据聚合服务模式应用范围条件和选择依据
        4.6.1 应用范围条件
        4.6.2 选择依据
    4.7 本章小结
第5章 大数据联盟决策层级数据聚合服务模式
    5.1 大数据联盟决策层级数据聚合过程
    5.2 决策层级数据聚合服务产品
        5.2.1 情报支持类产品
        5.2.2 设计支持类产品
        5.2.3 选择支持类产品
        5.2.4 实施支持类产品
    5.3 决策层级数据聚合服务过程
        5.3.1 用户需求挖掘
        5.3.2 模块化创建
        5.3.3 可拓建模
        5.3.4 服务方案交付
        5.3.5 服务反馈
    5.4 决策层级数据聚合服务方式
        5.4.1 精细咨询服务方式
        5.4.2 委托代理服务方式
        5.4.3 多重协商服务方式
        5.4.4 持续跟进服务方式
    5.5 决策层级数据聚合服务保障措施
        5.5.1 制度规范保障
        5.5.2 服务平衡保障
        5.5.3 资源配置保障
    5.6 决策层级数据聚合服务模式应用范围条件和选择依据
        5.6.1 应用范围条件
        5.6.2 选择依据
    5.7 本章小结
第6章 实证研究
    6.1 ZSJ大数据联盟背景
    6.2 ZSJ大数据联盟构成和组织结构
        6.2.1 联盟协议条款
        6.2.2 联盟构成及角色定位
        6.2.3 联盟组织结构
    6.3 ZSJ大数据联盟数据聚合服务云平台
    6.4 ZSJ大数据联盟数据聚合服务模式选择
        6.4.1 数据聚合服务产品
        6.4.2 需求层次
        6.4.3 匹配结果
    6.5 ZSJ大数据联盟原始层级数据聚合服务
        6.5.1 客户A的需求形式化描述
        6.5.2 民宿酒店类数据搜索与组合服务
        6.5.3 民宿酒店类数据服务方案交付和反馈
        6.5.4 民宿酒店类数据服务保障措施
    6.6 ZSJ大数据联盟特征层级数据聚合服务
        6.6.1 客户B的需求识别
        6.6.2 旅游市场用户画像服务标签提取和全景建模
        6.6.3 旅游市场用户画像服务方案交付和反馈
        6.6.4 旅游市场用户画像服务保障措施
    6.7 ZSJ大数据联盟决策层级数据聚合服务
        6.7.1 客户C的需求挖掘
        6.7.2 可穿戴智能手表研发决策服务模块化创建和可拓建模
        6.7.3 可穿戴智能手表研发决策服务方案交付和反馈
        6.7.4 可穿戴智能手表研发决策服务保障措施
    6.8 ZSJ大数据联盟数据聚合服务模式实施效果与改进措施
        6.8.1 实施效果
        6.8.2 改进措施
    6.9 本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文
致谢



本文编号：3796838