大数据发展评价标准体系有哪些

本篇文章给大家分享大数据发展评价标准体系，以及大数据发展评价标准体系有哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、为何要推动经济实现高质量发展?
• 2、CDMP,CDGA,CDGP三大数据管理/治理认证详细对比
• 3、大数据产业的五个层次、八个趋势
• 4、全国首个电力数据产品资产评估案例落地
• 5、大数据征信评分是怎样实现的?

为何要推动经济实现高质量发展?

1、原因如下：提升竞争力：高质量发展可以提升国家、地区或企业的竞争力。通过优化经济结构、提升产业发展水平和提供高品质的商品和服务，可以增强企业的市场竞争力，提高产品附加值，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。实现可持续发展：高质量发展注重长远的发展目标和可持续性。

2、增强国际竞争力：推动经济高质量发展有助于提升一个国家、地区或企业的国际竞争力。通过优化经济结构、提高产业水平以及提供高价值商品与服务，企业能够在激烈的市场竞争中占据优势，增强其市场影响力。 促进可持续发展：高质量发展强调长期目标和环境的可持续性。

3、适应经济新常态，推动经济转型升级。中国经济已步入新常态，这意味着经济增长速度从高速转向中高速，产业结构从中低端向中高端转变，发展模式从要素驱动向创新驱动转变。为了促进这一转型，中国亟需实现高质量发展，这将涉及提升产品品质、鼓励技术创新和产业升级，以此增强经济发展的整体质量和效益。

4、推动高质量发展是当前和今后一个时期确定发展思路、制定经济政策、实施宏观调控的根本要求。

5、推动科技创新：高质量发展依赖于科技创新的驱动。加大研发投入，优化科研机制，鼓励企业创新，可以激发科技创新活力，培育新的经济增长点和竞争优势。 推动经济结构升级：高质量发展有助于推动经济结构升级，促进产业转型升级。

6、推动经济高质量发展的必要性在于，它能够满足人民日益增长的美好生活需要。高质量发展强调创新作为第一动力，协调作为内生特点，绿色作为普遍形态，开放作为必由之路，共享作为根本目的。 加快高质量发展的步伐，是遵循经济发展规律的必然要求。历史上，只有少数中等收入经济体成功过渡到高收入经济体。

CDMP,CDGA,CDGP三大数据管理/治理认证详细对比

1、在认证形式上，CDMP是国际认可的权威认证，***用全英文考试，对报名者无特定要求，但申请者需满足一定的资格条件。相比之下，CDGA和CDGP则更接地气，中文考试且对学历有一定的要求，通常需要先通过CDGA，考试时间和形式各有不同。

2、在数字经济时代，数据治理专业认证如DAMA的CDMP、CDGA和CDGP备受瞩目。DAMA作为全球数据管理领域的权威机构，其认证体系不仅验证了个人的专业知识，更是企业数字化转型中人才的重要考量。

3、中文版的CDGA、CDGP和英文版的CDMP证书，是数据管理领域最专业的职业证书之一。这三个证书是国际通用，深受行业认可！CDGA为助理级认证，只有考完CDGA才能报考CDGP。

4、DAMA中国为便于国内数据从业者，结合实际需求，对国际版CDMP进行了本地化重构，推出数据治理工程师（CDGA）和数据治理专家（CDGP）认证。DAMA中国负责命题和组织中文考试，通过者颁发证书。

5、国际数据管理协会（DAMA国际）是一个全球性的专业组织，致力于数据管理和数字化的研究、实践及相关知识体系的建设。DAMA中国分会对国际数据管理专业人员认证考试进行了本地化重构，包括数据治理工程师—CDGA和数据治理专家—CDGP。这些考试由DAMA中国命题并颁发证书，中文版证书国际通用，行业认可。

6、年度第二期DAMA中国CDGA和CDGP认证考试将于6月23日举行，报名截止日期为6月9日。考试科目包括数据治理工程师（CDGA）与数据治理专家（CDGP）。报考条件：CDGA要求数据管理从业人员，学历专科及以上；CDGP需通过CDGA考试并持有有效证书，满5年相关专业工作经验。

大数据产业的五个层次、八个趋势

1、第五，数据与平台协同，推动工业发展模式数据化变革，加速工业互联网与大数据的融合。第六，隐计算呈现多元化发展趋势，为金融、政务等领域提供安全数据处理方案。第七，数据分类分级成为保障数据安全的重要手段，符合《数据安全法》《个人信息保***》的要求。

2、大数据呈现的八***展趋势 趋势一：数据的资源化 何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略***，抢占市场先机。

3、总的来说大数据有5个部分。数据***集，数据存储，数据清洗，数据挖掘，数据可视化。数据***集有硬件***集，如OBD，有软件***集，如滴滴，淘宝。数据存储就包括NOSQL，hadoop等等。数据清洗包括语议分析，流媒体格式化等等。数据挖掘包括关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等。数据可视化就是WEB的了。

4、趋势一：提升企业竞争力随着互联网时代的飞速发展，大数据产业已经成为这个时代发展不可或缺的因素，同时也是提升企业竞争力的强力资源。大数据行业有着巨大的价值和资源，只有掌握了大数据，才能有效地控制资源。

5、混合部署是未来趋势 IDC预测，未来5年，在基于云的大数据解决方案上的花费将是本地部署解决方案费用的4倍之多，混合部署将必不可少。IDC还表示，企业级元数据存储库将被用来关联云内数据和云外数据。

全国首个电力数据产品资产评估案例落地

1、福建省数据资产融资首单落地。福茶网通过在数据资产登记服务平台进行数据资产登记与评估，获得了福建海峡银行的1000万元银行授信，标志着福建省在数据资产融资领域实现了首个突破。数库科技获得数据资产质押授信2000万元。

2、自去年9月2日公司提出“潍柴动力H toA吸收合并湘火炬”方案、12月29日潍柴动力及S湘火炬经五个分类股东会高票通过后，在监管机关的指导和支持下，中国证券市场上最具创新的第一例“HtoA”案例，最终随着S湘火炬的谢幕和潍柴动力的登场，而画上了圆满的句号。

3、高颂数科与服务联合体合作完成多场景数据资产入表及融资案例，如市场首例以“市场法”评估并成功入表、上市的项目，估值一千万元，获得一千万元银行授信融资；江西省首例基于公共数据产品的数据资产入表项目，实现全流通模式；四川省某市属国有企业数据资产入表及一百万元银行授信融资。

4、武汉珈和科技在东湖大数据的助力下，成功完成全国首个保险服务类数据产品的入表，标志着我国商业卫星遥感应用领域迈入数据资产化关键阶段。数据资产入表，这一创新策略，将无形的、潜在价值巨大的数据资源转化为企业资产负债表上的实际资产。

大数据征信评分是怎样实现的?

大数据技术的应用：大数据征信的实现依赖于大数据技术。通过数据挖掘、机器学习等技术手段，从海量数据中提取有价值的信息，进而对个人或企业的信用状况进行评估。 数据来源的多样性：传统征信主要依赖金融交易数据，而大数据征信的数据来源则更加广泛。

大数据征信是一种基于大数据技术的信用评估和征信方法。大数据征信主要利用大数据技术，通过收集和分析个人或企业的海量数据，包括结构化数据和非结构化数据，来评估其信用状况和风险水平。这种征信方式相比传统方式更为全面和精准，能够更好地预测和评估个人或企业的还款能力、信用状况及潜在风险。

征信大数据是指通过收集和分析个人或企业的信用信息，以大数据的方式评估信用状况。关于征信大数据的详细解释如下：定义及内涵 征信大数据是一种基于海量数据的信用评估方法。

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