大数据环境下的管理决策创新研究中期研讨会顺利召开

  • 刘镕
  • 发布于 2015-08-05
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      为进一步探讨云计算环境下大数据的获取、存储、处理和计算等技术问题,推动大数据基础理论研究进展及其在管理决策中的应用,2015年8月2日,“大数据环境下的管理决策创新研究中期讨论会”在中科院大数据挖掘与知识管理重点实验室三层第一会议室召开。中科院大数据挖掘与知识管理重点实验室主任、中科院虚拟经济与数据科学研究中心主任、中国科学院大学经济与管理学院副院长石勇教授及其研究团队,复旦大学上海市数据科学重点实验室朱扬勇教授及其研究团队以及西安交通大学管理学院院长黄伟教授参与了此次研讨会。

图1:大数据环境下的管理决策创新研究中期讨论会 

      该研讨会主要分为三部分,第一部分重点回顾了国家基金委重点项目“大数据环境下的管理决策创新研究”的主要研究设想和研究目标;第二部分各个研究团队陈述了其主要的研究进展和研究中遇到的问题;最后对研究问题进行汇总并再次明确了各个研究团队下一步的研究计划、研究方向、需要攻克的难题和研究的最终目标。

      研讨会伊始,石勇教授首先强调了“大数据环境下的管理决策创新研究”重点项目的研究目标是要解决以下三个问题:一是探讨如何用最优化技术把非结构化和半结构化数据转化成结构化的数据。从异构数据类型入手,考查其复杂性、不确定性特征描述的数学结构,建立统一大数据基础理论模型。然后,利用“智能知识”探讨大数据挖掘对“数据异构性”与“决策异构性”的影响,以揭示大数据挖掘和智能知识导致的决策结构变异对管理决策的影响。二是研究在大数据管理实践中的决策质量与满意度问题。三是以我国大数据行业重要示范:“新华08”金融信息平台、上海交通信息平台和腾讯(QQ)社交网络平台作为实证平台,检验新方法的有效性、可扩展性、解的近似性和实用性。其次,石勇教授汇报了其研究团队在图像挖掘和文本挖掘方面的研究进展及取得的成就,如在图像挖掘方面,该研究团队主要致力于边缘检测和图像分割方面的特征提取、指标设计和算法研究,而在文本挖掘方面,主要将多目标线性规划或非平行支持向量机嵌入到主题模型中,得到“有监督的主题模型”算法。在文本挖据的应用方面,基于新华社金融信息平台的大数据挖掘研究成果卓著,如建立了金融数据规范标准,构建了金融财经领域知识库和基于领域知识库的新闻推荐系统,这些研究成果将进一步推广到新华社新闻信息管理系统和新闻舆情监控研究。

      复旦大学上海市数据科学重点实验室朱杨勇研究团队认为大数据涵盖大数据的处理、大数据方法和大数据应用三个部分,由此大数据未来的主要挑战在于知识的类型和展示、知识获取、知识融合和知识应用。他们以交通大数据为切入点,首先致力于数据获取的研究,目前已获取了上海市交通数据、天气环境数据和遥感数据等结构化和非结构化大数据集,并在遥感大数据和交通大数据理论创新方面做出了一些成就。该研究团队也结合实例探讨了如何实现短文本数据的结构化问题,如何用主动学习和众包技术减少遥感大数据标记数量和标记难度。

      西安交通大学管理学院院长黄伟教授从管理学的角度出发,阐述了其研究团队在大数据环境下的管理决策与管理实证研究、数据质量研究、CDO首席数据官发展研究及基于腾讯社交网络平台的实证研究方面所取得的工作进展,并指出下一步的研究计划主要聚焦于两个方面,一是大数据环境下的管理决策与管理实证研究,包括移动医疗大数据分析、大数据环境下医院信息系统的整合改进推广、大数据环境下传统统计指标和模型的修正完善;二是首席数据官研究,包括中国CDO发展研究、CDO典型案例分析和CDO岗位职责设计。

 图2:大数据环境下的管理决策创新研究团队合影 

      该研讨会总结了目前大数据研究领域面临的主要问题和挑战,主张运用管理科学手段,特别是最优化理论和方法研究大数据复杂性、大数据挖掘与智能知识交叉领域,进一步推动了大数据分析对智能管理决策的支持与创新研究。