支撑层 服务器 大数据基础设施 网络 HCS混合云 存储 组织支撑 政策指引 框架体系 管理组织 管理流程 规范建设 数据架构 数据标准 规范 数据运营 体系 数据资产 目录 指标体系 规范 数据质量 管理规范 数据安全 规范 大数据基 础平台 分布式计算与存储平台 MapReduce Spark Flink 企业大数据平台 (MRS) HDFS Hive/HBase 业运营的风险，相关资讯识别精准度及风险预警准确率均达 100%。 华熙生物 供应链数据可视化平台 A 股玻尿酸行业第一股 产品销往全球超过七十个国家 明质酸原料的市场占有率全球第一 50+ 指标体系 4 大管理维度 供应链治理 建设 一体化智能 BI 分析平台 构建 业务流转及分析框架 协同底座 人才赋能 专题培训覆盖 200 人 90+ 同事通过 FCA 初级认证 108 数智领导力 构建原料药械集中智能化统 计分析，统一数据接入、分 析、输出 统一数据平台，基于数据仓 库，统一数据整合、清洗转 换、数据建模等 数据展现面向领导、高管、 业务管理层、业务应用层等 形成主题式指标体系、管理 驾驶舱体系、报表体系、分 析体系 IT层：敏捷报表支撑，提高 效率 业务层：数据串成指标，指 标串成部门主题报表 决策层：掌握经营概貌，信 息透明，压力输出 同时满足不同层级的权限的管控

型能够更准确地针对性能预测任务进行优化 。通过这种预训 练和微调相结合的方式， 既利用了大规模无监督数据的丰 富 信息， 又能使模型在具体任务上表现出优异的性能。 模型评估与优化：建立全面的模型评估指标体系，从准确性、 召回率 、均方误差 、F1 值等多个角度对模型性能进行评 估。 对于新材料性能预测任务， 通过计算预测性能与实际性 能之 间的均方误差来衡量模型预测的准确性；对于新材料 合成路 。基于监测所获取的真实数据反馈， 迅速且精 准地识 别模型性能的波动 、偏差以及潜在风险， 进而启动 针对性的 优化流程 ，确保模型始终以卓越且稳定的性能服 务于新材料 产业的各个环节。 性能指标体系构建 ：确立一套涵盖多维度的性能指标体系 ， 以全面衡量模型的表现 。在预测准确性方面， 针对不同 应用 场景设定专门指标 。如在新材料性能预测场景下， 采 用平均 绝对误差 （ MAE） 、均方根误差 （ RMSE） 保证了数据的一致性 。对经过验证不符合 要求的 数据， 进行详细记录和分类， 制定相应的清 洗和修正 策略， 确保最终接入数据空间的数据质量 可靠 。 数据质量管理 1. 数据质量评估：建立数据质量评估指标体系，从数 据的准确性 、完整性 、一致性 、时效性等方面对数 据 进行评估 。定期对数据进行质量检查， 生成数据 质量 报告， 及时发现数据质量问题 。 • 准确性评估指标包括数据错误率 、数据偏差率等。

有效避免真实信息被层层“过滤”，管理有效性提升 15% • 避免业务流程被层层等待，决策及时性提升 30% ，有效实现数据业务 化应用 基于实时数据，对设备的价值指标建模和统计分析，以科学成熟的设 备指标体系，给管理层提供设备数据驾驶舱 设备指标：开机时长、作业时长、开机率、作业率、冗余率、瓶颈率 多维度对比分析：组织维度、工艺维度、厂房维度、灵活自定义维度 Project Content 项目目录

6.3 服务质量控制 ——应遵循数据质量指标体系（GB/T 36344-2018《信息技术 数据质量评价指标》）， 包括数据准确性、数据完整性等关键指标。 ——应建立服务质量指标体系，涵盖服务响应时间、服务可用性等关键指标，明确各指标 的量化标准。 ——应对数据服务进行实时监测，收集服务运行数据，及时发现数据的断流、延迟，根据 指标体系评估服务质量，及时发现潜在的质量问题。 整性、一致性等质量指标。 / 数据产品发布环 节 / / 制定数据产品内容审核 标准，涵盖准确性抽 样、完整性评估、时效 性判定等方法及审核流 程和责任主体。 建立数据产品质量评估 指标体系标准，明确一 致性、可靠性、可用性 等指标定义、测量方法 及评估等级。 数据产品订阅、 交易环节 / / 制定基于成本核算、市 场需求调研、数据价值 评估等多因素的数据产 品定价标准，规范定价

络的服务能力指标（方式分担率、站点覆盖率、线 网密度等），更加注重“以人为本”的服务理念。 公共交通系统转型发展应以高品质公共交通出行体 验为导向，以可感知、可预见、可视化为发展目 标，建立面向乘客的公共交通评价指标体系和考核 机制[13-14]，助力打造人民满意的公共交通出行服务。 3.2.2 服务体系转变：从相对独立到多模式协同 传统公交系统存在模式单一、结构层次欠缺、 图3 北京巡游定制公交 91

2017/0 3 2017/1 2 2018/0 9 2019/0 6 2020/0 3 基于 AI 学习体系的经济周期划分 与传统经济周期框架相对比： AI 学习后的指标体系对经济周期的变化更灵敏，对经济在震荡 / 复苏期内的反复跃迁有更精准的识别（ 2022-2024 ） 周期轮动更符合经济运行的客观规律，周期长度更符合客观认知：一轮“震荡 - 复苏 - 过热 -

民航 公路 四型机场数据规范 四型机场指标体系 智慧机场技术架构 智慧机场云平台技术规范 …… ICAO 5G XXXX 提案 智慧高速总体技术架构 国省干线总体技术架构 合作式智能运输通信架构 部管国家局 /

信息安全技术 关键信息基础设 施安全保护要求 2. 信息安全技术 关键信息基础设 施安全控制措施 3. 信息安全技术 关键信息基础设 施安全防护能力评价方法信息 安全技术 关键信息基础设施安 全保障指标体系 4. 信息安全技术 关键信息基础设 施认定指南 5. 信息安全技术 关键信息基础设 施边界确定方法 6. 信息安全技术 关键信息基础设 施安全测评要求 7. 信息安全技术 关键信息基础设

设计 计划 成本 营销 货值管理 大 运 营 以销售目标为核心，首先保证货值端的供应，在开发供应和销售中保证货值的区划与销售额的达成。形成关于开发和销售 的财务及经营测算分析的指标体系，进而有运营端触发改善业务动作 开发运营 开发 成本管理、运营管理 运营 主价 投资拓展 定位策划 规划设计 招标采 购 工程管理 营销客服 值链 投资决策拿地阶段 规划设计阶段 录、动能申请记录、设备故障记录、设备三级保养记录…） 采购计划 采购订单 入库单 出库单 生产执行数据（关键设备安排任务表、生产入库记录、车间作业计划、工 序完成反馈、生产问题记录…）… 供应商 ... 指标体系示例 战略管控 战略发展 人力资源管理 资本运营 审计与风险管理 科技质量网络信息化安全 财务 … … 战略规 划 变革 管理 人才发 展 劳动薪 酬 … … 产权管 理 资本运

险的最 优配置，提升稽查效率和准确性，同时减少对低风险纳税主体的不 必要干扰。 7.1 风险指标设计 在税务稽查中，风险指标的设计是确保稽查工作高效、精准的 关键环节。通过科学合理的风险指标体系，系统能够自动识别潜在 的高风险企业和行为，从而为稽查人员提供有力的决策支持。首 先，风险指标的设计应基于对税务数据的全面分析，结合历史稽查 经验、行业特征以及政策变化等多维度因素。指标的设计不仅要涵 和优化，确保其在实际应用中的可靠性。 此外，风险指标的设计还应考虑到动态调整的需求。随着经济 环境、税收政策的变化，原有的指标可能不再适用，因此需要定期 对指标体系进行更新和优化。通过引入机器学习算法，系统可以自 动识别出新的高风险模式，并将这些模式纳入到指标体系中。 最后，为了确保风险指标的可操作性，指标的计算过程应尽量 简化和标准化，避免过于复杂的计算步骤。同时，系统应提供直观 的可视化界面，便于稽查人员快速理解和应用这些指标。