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　　发布时间:2007-12-13 作者：曲飞宇、贾宏海 推荐RSS订阅

　　对数据资源产品进行评估，进而制定相应的数据资源发展策略是信息服务企业经常要考虑的问题。

　　数据资源评估流程

　　数据资源评估是一个系统的流程，主要包括四个步骤：第一、选择评估维度，根据数据资源评估的目的和企业数据库的特点选择主要的评价维度，通常而言，数据资源的评估维度可以包括数据竞争力、市场吸引力、市场化阻力三个方面。市场吸引力从外部市场环境的角度，反映数据资源的市场价值和社会影响力；数据竞争力主要从规模、差异和同步三方面反映数据的竞争力；市场化阻力从内外部两方面衡量数据市场化的阻碍程度。

　　第二、构建评估体系，在确定评估维度后，根据评估的维度选择评估的一级和二级指标，并对指标的具体含义进行界定，如表1所示。

　　表1数据资源评估指标体系

　　第三、制定指标的评估方法，根据指标数据的可收集程度，制定系统的指标评分和计算方法，根据评估维度的重要性确定相应指标的权重，指标所占权重也可以采取层次分析法或者CRITIC等方法，具体要依据评估的主要目的来确定。在数据可收集的情况下，指标的评分方法应当尽量定量化，同时，对主观性较强的指标采取行业、企业内的专家打分的方式确定，评分标准参照李柯特5量表。

　　数据竞争力的评分方法由三个维度指标的评分加权汇总而来，如表2所示。

　　表2 数据竞争力评分方法

市场吸引力的评分方法由两个维度指标的评分加权汇总而来，如表3:

　　表3 市场吸引力评分方法

市场化阻力的评分方法由两个维度指标的评分加权汇总而来，如表4所示。

　　表4 市场化阻力评分方法

第四、建立评估矩阵

　　在打分完毕后，计算了数据资源在三维度上的综合评分结果，我们可以建立数据资源的评估矩阵，如图1所示。通过筛选，我们可以将数据资源划分为战略重点数据、拓展市场数据和加强研发数据和未开发数据四大类别。可以优先发展市场吸引力大、数据竞争力高的数据资源，对于市场吸引力大而数据竞争力低的数据资源应当加强研发、对于数据竞争力强而市场吸引力小的数据资源应当加大市场开发的力度。

图1数据资源评估矩阵

　　数据资源发展策略

　　数据资源的竞争力取决于数据的规模、差异化和更新程度，单一的数据产品的发展会有较大的局限性，因此，数据资源业务发展应当采取一体两翼的橄榄型策略，即基于数据资源产品能力的前后向一体化延伸。

图2 数据资源发展策略

　　数据采集策略：数据采集策略主要是指基于数据资源产品的前向一体化，开发出更多的数据产品，这种一体化的延伸需要建立在充分了解市场需求的基础上。数据采集包括抽样数据采集和定向数据采集等模式。抽样数据采集：抽样数据调查是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。定向数据采集：根据调查需要，针对固定调查群体非大范围的调查；定向数据调查更侧重于调查群体的选择，调查结果具有很强的针对性。

　　数据产品：包括了个体数据查询、专业数据库定制和研发报告等。个体数据查询：个体数据查询目前已广泛被市场所认同，baidu,google是此类产品供应的代表；个体数据查询可根据查询内容的专业化程度采取收费或免费的业务模式。专业数据库定制：专业数据定制是指以企业和机构为需求主体，对某一领域的一类数据的集中需求；此类需求更具专业化，且数据内容有很高的市场附加值。研发报告：根据已有的数据资源，通过科学的方法，分析某类产品的社会需求、或生产规律，形成的书面报告；客户通过研发报告可清晰认识并了解该专业领域的市场发展状况。

　　数据咨询策略：数据咨询是基于现有数据资源产品和能力的后向一体化，本质上是产品和能力在业务模式的创新，即通过发掘现有市场的需求，通过数据咨询，更加以市场为导向，将数据资源产品和能力发挥出更大的价值。产品咨询：由具有丰富相关领域知识和经验的专家，深入到企业现场，与企业人员密切配合，运用科学方法，找出存在的主要问题，查明产生问题的原因，提出切实可行的改善方案并指导实施。策略咨询：综合咨询，即带有全局性、战略性、综合性课题的咨询，是一种跨学科、跨行业、多领域的咨询活动，主要为国家和政府部门重大问题的决策提供决策依据和可供选择的方案。

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