•软科学研究• 基层疾控疫情防控韧性评价指标体系构建研究 郑 凤1, 王萱萱2, 钱东福3 (1. 南京医科大学公共卫生学院, 江苏 南京 211166; 2. 南京医科大学公共卫生学院 / 全球健康中心, 江苏 南京 211166; 3. 江苏省健康研究院, 江苏 南京 211166) 摘 要: [目的] 构建基层疾控疫情防控韧性评价指标体系, 为基层疾控疫情防控韧性建设提供参考。 为基层疾控疫情防控韧性建设提供参考。 [方法] 运用文献研究和理论分析构建初始评价指标体系, 运用德尔菲法开展 2 轮专家咨询形成最终的指标体系, 采用 层次分析法确定指标体系权重。 [结果] 2 轮咨询的专家积极程度较高, 专家权威系数为 0. 8, 专家咨询较为可 靠。 第二轮肯德尔协调系数大于第一轮且有统计学意义, 变异系数均小于 0. 25, 专家意见协调性较好。 最终形 成包含预警能力、 适应能力、 恢复能力和变革能力 恢复能力和变革能力 4 个一级指标、 12 个二级指标和 32 个三级指标的基层疾控 疫情防控韧性评价指标体系。 [结论] 本研究构建的指标体系具有较好的科学性和可靠性, 可为基层疾控疫情 防控韧性建设提供参考。 关键词: 基层疾控; 评价指标体系; 疫情防控韧性 中图分类号: R197 文献标识码: A 文章编号: 1003-2800(2024)05-0016-05 Study on

飞企互联优势明显，持续蝉联智慧园区运营管理服务商 TOP1 .................................................. 20 2.3.1 中国智慧园区运营管理服务商评级指标体系 ....................................................................... 20 2.3.2 中国智慧园区运营管理服务商竞争梯队分析 ........................................................................ 67 附录 2：中国智慧园区运营管理服务商评级指标体系说明 ............................................................................ 68 2.1 智慧园区运营管理服务商评价指数内涵 ....................................................................... 20 图表 16：中国智慧园区运营管理服务商评级指标体系 .................................................................................................

......................................................................... 11 3.3.3 构建L4衡量标准，设计3层指标体系 ........................................................................................... 12 3 本白皮书立足行业发展趋势，从体系架构、实施策略、创新机制、应用案例等维度，系统 全面地阐述了中国联通自智网络的实践思路与阶段性成果。白皮书明确了自智网络L4发展目 标，精准选定面向未来三年的高价值场景，科学定义成效指标体系，精心设计技术架构与实施 2 框架，为自智网络向L4目标迈进提供清晰指引。未来，中国联通将以价值流为导向，持续增强 三大核心能力，通过机制创新深化应用创新，诚邀更多产业伙伴携手同行，共同为信息通信网 维“向 “智慧运维”的跨越。 3.2 产业体系架构指引，制定 L4 战略框架 中国联通积极推进自智网络“四零四自”愿景和L4自智目标落地，以全栈Agentic AI技术 架构、3K成效指标体系、高价值场景为核心定义L4蓝图。L4实施包括三大关键实现：聚焦8大 价值流，构建智能体，夯实数智基础、激活智慧动能，强化内生智能、使能跨域协同。通过技 术合作、部省共创、生态共赢等机制创新、推动L4体系化、规模化实施。

和规范性。避免对客户造成打扰，系统可对触达频率进行智能限制，防止重复推送导致 客户反感。 · 全链路成熟的效果分析体系：对活动的触发、触达以及转化等全链路数据进行全面监 控与收集，并具备一套成熟的监控指标体系，有效支撑各种活动及时复盘及优化。例如， 珠宝品牌可以通过复盘了解节日促销活动中客户偏好的优惠类型，为后续促销策略提供 科学依据。 借助智能运营平台，珠宝品牌通过对资源的精准分配和多触点触达能力，能够在会员运 非会员注册流程转化漏斗 25 · OSM+UJM 模型驱动的指标体系搭建 为了 从 纷 繁 复 杂 的 数 据 中 提 炼 出 有 价值的商业洞察， Growi ngIO 基于 O S M （Objectives, Strategies, Metrics）和 UJM（User Journey Map）模型为该品牌搭建 了全面的数据指标体系。在 OSM 模型框架下，明确了该品牌线上商城的核心业务目标 10% 左右，而底部菜单栏虽然点击 次数相对较高，但注册转化率极低，仅约 5% 。这些数据指标为后续精准定位业务问题 与制定优化策略提供了有力依据。 · 用户来源渠道数据监测与分析 在数据指标体系中，对用户来源渠道的监测与分析尤为重要。 GrowingIO 利用 UTM （Urchin Tracking Module ）方式对小程序用户来源进行精确标记与追踪。该品牌的 Member Center

............2 组织成熟度阶段 ...................................................................2 能力评价指标体系 .................................................................2 能力发展等级 ...................... 用于开展数字化转型成熟度评估的能力类或能力集、能力指标、评估维度的集合。 4 模型框架 行业数字化转型成熟度评估模型框架如图1所示，模型框架由组织成熟度阶段、能力评价指标体系、 能力发展等级和特征要求矩阵组成，其中能力评价指标体系包括能力类、能力集、能力指标和评估维度 四级指标体系。 T/CAICI XXXX—XXXX 2 图1 行业数字化转型成熟度评估模型框架 5 模型综述 组织成熟度阶段 第四阶段组织完全由数智化能力驱动，构建了生态体系，并拥有明显竞争优势。 能力评价指标体系 数字化转型成熟度评估模型覆盖组织数字化转型的 8 项能力类，每项能力类下设能力集、能力指 标、评估维度，构成四级指标体系。其中，包括 33 项能力集，91 项能力指标、200 项评估维度。 表1 能力评价指标体系 能力类 能力集 能力指标 T/CAICI XXXX—XXXX 3

成式AI方面尤为谨慎，2024年6月中国企业的生成式AI 采用率约为8%，而全球水平约为21%8。然而，生成 式AI的长期战略价值不容忽视，相关企业亟需建立有 效的成本统筹机制、大模型价值指标体系等，筛选出 真正契合业务需求且能实现相应商业价值的应用场景。 8 目前仅8%的中国企业将生成式人工智能部署在生产环境中，Gartner，2025年1月8日 © 2025 毕马威华振会计师事务所(特殊普通合伙) 香港特别行政区合伙制事务所，均是与毕马威国际有限公司(英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。版权所有，不得转载。在中国印刷。 67 人工智能就绪度白皮书 评估指标 企业架构评估指标体系 一级指标 二级指标 评估说明 架构设计 战略解码的合理性 战略愿景与架构设计的匹配度。 配套架构的完备性 架构体系的系统完善度及各组成部分间的协同性。 目标及执行的可落地性 目标和执行计划是否切实可行。 原则转化为可执行、可验证的工程实践。 架构评价 组织影响 对企业现有的管理理念、模式和人员思想等的支撑力度和 实际价值。 业务影响 对企业核心业务或AI变革强相关业务的支撑力度和实际价 值。 数据语料评估指标体系 一级指标 二级指标 评估说明 数据需求 及时性 数据语料采集的及时程度，即能否满足数据使用的时间要 求。 支撑性 已采集数据语料对AI应用的支撑程度。 可用性 已采集数据语料的可用程度，即数据是否有明确的定义和

数智化建设的根本目的在于支撑并实现企业的战略目标。因此，一切技术实施与 业务举措都必须源于并服务于集团的最高战略。本方案的实施将严格遵循蓝图中所明 确的“集团使命愿景战略 -> 集团战略分解 -> 集团指标体系 -> 经营分析体系”的逻 辑链条。这意味着，任何数据平台的建设、任何智能应用的开发，都必须能够清晰地 回答“它如何支撑战略目标的达成？”这一根本问题。通过这种自上而下的顶层设 计，能够确保 目标（例如：提升盈利能力、扩大市场份额）逐层分解为可量化的财务指标 （如：收入、毛利率、投资回报率）和关键业务流程指标（如：销售回款周期 OTC、产品研发效率 IPD）。这一过程将抽象的战略转化为具体的、可衡量、 可执行的指标体系。  “数智应用平台”核心能力构建: 在第一阶段的基建平台之上，开始构建面向 应用、可复用的 PaaS 层能力。首先，将经过清洗、整合、建模后的财务、销 售、成本等核心主题数据，封装成标准化的“数据服务”（Data 进行统一定义、统一计算口径、统一固化到平台中，彻底 解决指标“同名不同义、同义不同径”的管理难题。最后，利用易知微平台集 成的“数据分析与可视化”工具，开发可复用的分析模型与可视化组件。 图 52：指标体系梳理  首个“数智应用”上线: 基于构建好的“数据服务”和“智能指标”，正式开 发并发布“集团战略经营分析驾驶舱”。该驾驶舱将以高度可视化的方式，向 集团高层管理者实时、多维度地展示集团整体、各事业部、各重点市场/产品

设备、软件系统、数据应 用、安全合规、灾备应急及绿色节能七大运维模块的具体内容与操作规范；（3）能力 体系构建章节从组织架构、岗位能力、制度规范和技术体系四个维度搭建运维能力框 架；（4）质量评价指标体系章节提出科学的指标设计原则与分级模型；（5）未来展 望章节分析智能化、绿色化、模块化等前沿发展趋势；（6）典型场景实践章节通过通 算、智算、边缘算力三类案例展示运维体系的落地效果。​ - 2 .................................................................................- 50 - 4 算力运维质量评价指标体系建设................................................................................................ 深入分析，企 业能够精准洞察商业场景，并实现决策落地。因此，迫切需要—套系统化、标准化的 算力运维指标管理体系，以高效提升智算训练任务和推理任务的持续性，并为业务决 策提供有力支撑。算力运维指标体系的建设将围绕算力运维的关键能力要素强化与算 力业务战略目标—致性，实时洞察智算业务运营状态，激发智算业务增长潜能，有效 规避潜在风险，保持智算训练业务和推理业务竞争优势。 （3）. 算力运维需要训练作业保障和基础设施保障紧密协同

1、公司的基本概况，产值、利用率等 2、公司的战略规划 3、公司的组织架构， IT 部门人数 4、信息系统建设情况，是外包的还是自研 的？ 5、针对行业本身发展的痛点和企业当前最 关心的数字化环节。 6. 指标体系建设情况如何？ 二 IT 部访谈 1. 公司内部是否专门设有数据相关部门/ 岗位，部门配置及人员规模（包括人数、 占比）如何？ 2. 企业信息化系统情况如何？建设了什 么系统，有什么功能？

业务容灾切换 应用故障预案库 混沌工程 可观测指标告警/指标/日志集成 横向拓扑 纵向拓扑 网络拓扑 配置下发，周 期采集 性能、告警、 日志 虚拟机 中间件 51 图 5-8 五层可观测指标体系示例 应用一体化运维方案围绕全链路运维需求，构建“资源、采集、功能、运维场景”四层协同体系： ① 资源层覆盖全栈运维对象，包括服务器、存储、网络等硬件设备和相关云服务，实现运维对象的统一 识别与纳管。 全链路可观测，支撑故障快速发现 (1) 梳理全栈可观测对象，构建应用五层指标体系 应用指标体系是全链路可观测、故障定界和恢复处置的核心基础。当前云平台系统架构日趋复杂，技术栈 多元化，运维对象规模化增长，应实现软硬件全栈运维对象的统一纳管，系统梳理可观测对象。同时对指标、 告警、日志、调用链、拓扑等运维数据进行统一汇聚与标准化分析，构筑可观测对象的监控指标体系。 指标分层 监控对象 监控指标 业务层 应用层 常规指标：辅助运维分析与规划，如业务层异常业务量占比、基础设施层硬件故障告警次数、云平台层账 单成本，用于趋势分析与容量规划，定期汇总报告。 (2) 实施差异化的指标监控和上报策略，平衡业务性能和运维效率 全链路可观测对象的五层指标体系会产生大量的监控指标，运维体系建设过程中，既要满足监控指标上报 的全面性和时效性，又要尽量少的占用系统资源，减少对业务性能的冲击。 图 5-9 可观测指标分级体系示例 ① 为不同级别指标设置差异化的监控采集周期