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    基于方法集的企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)

    2015-06-27 05:55:29趙夢翔
    關(guān)鍵詞:指標(biāo)體系證據(jù)評價(jià)

    汪 楊,趙夢翔,王 剛,2

    (1.合肥工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院,安徽 合肥 230009; 2. 過程優(yōu)化與智能決策教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽 合肥 230009)

    基于方法集的企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)

    汪 楊1,趙夢翔1,王 剛1,2

    (1.合肥工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院,安徽 合肥 230009; 2. 過程優(yōu)化與智能決策教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽 合肥 230009)

    隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)及其治理受到企業(yè)的高度重視,但是,目前對于數(shù)據(jù)治理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一數(shù)據(jù)治理評價(jià)問題的關(guān)注相對較少。為此,考慮到企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)問題的自身特點(diǎn),文章提出了一種基于方法集的企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)模型。首先,文章構(gòu)建了企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)指標(biāo)體系并確定其權(quán)重。其次,綜合應(yīng)用ELECTRE模型、PROMETHEE模型、TOPSIS模型、灰色評價(jià)模型和集對分析評價(jià)模型構(gòu)成方法集對企業(yè)數(shù)據(jù)治理進(jìn)行評價(jià)。然后,應(yīng)用改進(jìn)的證據(jù)合成方法對方法集中不同模型的評價(jià)結(jié)果進(jìn)行合成,得到最終的綜合評價(jià)結(jié)果。最后,以安徽省金融行業(yè)的10家企業(yè)為例進(jìn)行實(shí)證分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了基于方法集的企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)模型的有效性。

    數(shù)據(jù)治理;綜合評價(jià);方法集;證據(jù)合成

    一、引 言

    隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和通信技術(shù)的飛速發(fā)展,一個(gè)屬于大數(shù)據(jù)的時(shí)代正在開啟[1]。目前,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為重要的生產(chǎn)要素之一,正在逐漸向每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域滲透。一方面,大數(shù)據(jù)為企業(yè)洞察市場行為提供了更充分的依據(jù);另一方面也在考驗(yàn)現(xiàn)代企業(yè)數(shù)據(jù)治理能力的多樣性和高增速性等[2]。

    盡管大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)認(rèn)識到企業(yè)數(shù)據(jù)治理的重要性,但是目前各個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)治理水平參差不齊,不盡人意。因此,為了及時(shí)掌握企業(yè)數(shù)據(jù)治理現(xiàn)狀,數(shù)據(jù)治理評價(jià)應(yīng)運(yùn)而生。隨著對數(shù)據(jù)治理評價(jià)重要性認(rèn)識的加深,目前已有學(xué)者在研究數(shù)據(jù)治理面臨的問題和探討數(shù)據(jù)治理構(gòu)建思路的基礎(chǔ)上,構(gòu)建出企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)指標(biāo)體系,綜合各指標(biāo)定性給出評價(jià)結(jié)果[3];也有學(xué)者根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)理論,建立企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)指標(biāo)體系,通過基于熵權(quán)和AHP的方法模型對企業(yè)數(shù)據(jù)治理進(jìn)行評價(jià)[4]。但是,目前對于企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)的研究還處在比較初步的階段,研究數(shù)量相對較少。并且數(shù)據(jù)治理評價(jià)作為企業(yè)數(shù)據(jù)治理過程中一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié),是開展與完善數(shù)據(jù)治理工作的基礎(chǔ)與前提。因此,企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)問題是一個(gè)值得進(jìn)一步深入研究的新問題。

    考慮到企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)問題的重要性和復(fù)雜性,本文提出了基于方法集的企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)模型。首先,該評價(jià)模型以AHP法為基礎(chǔ),進(jìn)行多輪的專家意見調(diào)研,從而得到系統(tǒng)化和科學(xué)化的企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)指標(biāo)體系及其權(quán)重,避免了在確定指標(biāo)體系及其權(quán)重過程中的主觀性問題。其次,該評價(jià)模型綜合應(yīng)用ELECTRE、PROMETHEE、TOPSIS、灰色評價(jià)和集對分析評價(jià)模型構(gòu)成方法集來對企業(yè)數(shù)據(jù)治理進(jìn)行綜合評價(jià),消除使用單一的評價(jià)模型所具有的不穩(wěn)定和非一致性問題[5]。然后,考慮到證據(jù)理論在解決不確定信息問題中的有效性,本文引入證據(jù)理論來對不同方法的評價(jià)結(jié)果進(jìn)行合成。但由于目前證據(jù)理論在評價(jià)方面的應(yīng)用存在對識別框架的理解不全面等問題[6],與此同時(shí)由于傳統(tǒng)的證據(jù)理論還存在證據(jù)沖突等問題,在應(yīng)用中受到限制,因此本文提出了一種應(yīng)用改進(jìn)的證據(jù)合成方法來整合獨(dú)立評價(jià)模型結(jié)果的方法。最后,本文以安徽省金融行業(yè)的10家企業(yè)為例進(jìn)行企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)實(shí)證研究,評價(jià)結(jié)果驗(yàn)證了本文方法的有效性。

    二、基于方法集的企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)模型

    (一)基于方法集的企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)模型總體結(jié)構(gòu)

    圖1 基于方法集的企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)模型

    有效的企業(yè)數(shù)據(jù)治理旨在將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成支持業(yè)務(wù)決策和風(fēng)險(xiǎn)管理的信息,幫助企業(yè)洞察客戶需求,從而提高客戶忠誠度,增加市場份額,提升其競爭優(yōu)勢。企業(yè)數(shù)據(jù)治理對企業(yè)運(yùn)營有著重大影響,因此,企業(yè)需要開展數(shù)據(jù)治理工作并對其自身的數(shù)據(jù)治理工作做出正確的評價(jià)??紤]到企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)涉及數(shù)據(jù)治理的各個(gè)環(huán)節(jié),評價(jià)起來復(fù)雜多變,并且使用單一評價(jià)模型進(jìn)行評價(jià)容易產(chǎn)生誤差,因此,本文提出了基于方法集的企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)模型[7][8][9]。該評價(jià)模型總體上分為三個(gè)部分,第一部分以AHP法為基礎(chǔ),進(jìn)行多輪的專家意見調(diào)研,從而確定企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)指標(biāo)體系及其權(quán)重;第二部分應(yīng)用ELECTRE、PROMETHEE、TOPSIS、灰色評價(jià)和集對分析評價(jià)模型分別進(jìn)行初始評價(jià),獲得初始證據(jù)源;第三部分提出了一種改進(jìn)的證據(jù)合成方法,該方法通過對初始證據(jù)源進(jìn)行轉(zhuǎn)換后,利用改進(jìn)的證據(jù)合成方法將不同評價(jià)模型的評價(jià)結(jié)果進(jìn)行合成,從而得到最終的企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)結(jié)果。綜上所述,基于方法集的企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)模型的整體處理流程如圖1所示。

    (二)數(shù)據(jù)治理評價(jià)指標(biāo)及權(quán)重的確定

    基于方法集的企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)模型的第一步是確定企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)指標(biāo)及其權(quán)重,為后面的綜合評價(jià)打下基礎(chǔ)。本文通過對企業(yè)數(shù)據(jù)治理的理論研究,結(jié)合專家意見和建議,構(gòu)建出包括數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃、數(shù)據(jù)支撐管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和數(shù)據(jù)服務(wù)能力等四個(gè)方面的企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)指標(biāo)體系[10]。按照系統(tǒng)性、可行性、定量和定性相結(jié)合的特點(diǎn),以及全面性、獨(dú)立性相結(jié)合的原則,本文將企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行分級評定。具體指標(biāo)體系如表1所示。得到企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)指標(biāo)體系后,邀請多位專家對評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行九分度法打分,然后使用AHP法確定指標(biāo)權(quán)重[11]。

    表1 企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)指標(biāo)體系

    續(xù)表1 企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)指標(biāo)體系

    (三)應(yīng)用獨(dú)立模型進(jìn)行初始評價(jià)

    在確定了數(shù)據(jù)治理評價(jià)指標(biāo)體系和指標(biāo)權(quán)重的基礎(chǔ)上,第二步是邀請專家打分構(gòu)建初始打分矩陣,并分別使用獨(dú)立的評價(jià)模型對企業(yè)數(shù)據(jù)治理進(jìn)行初始評價(jià),得到初始證據(jù)源[12]。

    1.構(gòu)建初始打分矩陣

    設(shè)z位專家分別對m個(gè)企業(yè)E1,E2,…,Em進(jìn)行數(shù)據(jù)治理評價(jià),每個(gè)待評價(jià)企業(yè)有n個(gè)評價(jià)指標(biāo)??紤]到數(shù)據(jù)治理評價(jià)問題的特征,這里我們對于不確定性指標(biāo)采用區(qū)間數(shù)的形式給出。其中第1到第p個(gè)指標(biāo)的指標(biāo)值以區(qū)間數(shù)的形式給出,第p+1到第n個(gè)指標(biāo)的指標(biāo)值以具體數(shù)值形式給出。其中專家k對待評價(jià)企業(yè)做出的打分結(jié)果如下所示:

    (1)

    因此,z位專家對待評價(jià)企業(yè)的打分結(jié)果為:

    (2)

    2.獨(dú)立模型評價(jià)

    在獲得初始打分矩陣后,接下來以專家為單位,分別采用f種獨(dú)立評價(jià)模型對m個(gè)企業(yè)進(jìn)行評價(jià),其中專家k的評價(jià)結(jié)果為:

    (3)

    因此,z位專家對待評價(jià)企業(yè)的評價(jià)結(jié)果排序?yàn)椋?/p>

    (4)

    針對企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)問題,考慮到各種主觀和客觀因素,我們選取了ELECTRE、PROMETHEE、TOPSIS、灰色評價(jià)以及集對分析評價(jià)模型作為方法集的5個(gè)基礎(chǔ)評價(jià)方法。具體簡介如下:

    (1)ELECTRE評價(jià)模型

    ELECTRE(Elimination Et Choice Translation Reality)方法首先由Benayoun、Roy與Sussman 3人于20世紀(jì)60年代提出,而后由Roy、Nijkamp、Van Delft等人將此方法應(yīng)用在決策方面。ELECTRE評價(jià)模型的基本框架是通過先行比較每個(gè)評價(jià)準(zhǔn)則下各個(gè)方案的優(yōu)劣關(guān)系,從而便于剔除部分明顯較差的待選方案[13]。本文采用的算法詳見參考文獻(xiàn)[14]。

    (2)PROMETHEE評價(jià)模型

    PROMETHEE(Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations)法是Brans于1984年提出的一種級別高于關(guān)系的排序法。它是基于方案的兩兩比較的一種多屬性決策分析方法。該方法是根據(jù)每一方案在各準(zhǔn)則的滿足程度上的差異來刻畫每一方案之間的差異。該方法利用優(yōu)先關(guān)系定義每一方案的“正流量”和“負(fù)流量”,并提出一組可行方案以供決策者參考,其中,通過PROMETHEE-I法得到的是部分優(yōu)先關(guān)系,通過PROMETHEE-II法得到的是完全優(yōu)先關(guān)系[15]。本文將PROMETHEE評價(jià)模型引入本文的方法集中,具體采用參考文獻(xiàn)[16]的方法根據(jù)凈流值的大小直觀的表明企業(yè)數(shù)據(jù)治理水平的高低。

    (3)TOPSIS評價(jià)模型

    TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)法是經(jīng)濟(jì)決策分析中常用的一種排序方法,它是逼近理想解的排序方法的簡稱,其原理是借助于多目標(biāo)決策問題的“理想解”和“負(fù)理想解”去排序。該方法的基本思想是在確定了一個(gè)實(shí)際不存在的最佳方案(理想解)和最差方案(負(fù)理想解)之后,計(jì)算現(xiàn)實(shí)中的每個(gè)方案距離最佳方案和最差方案的距離,最后利用理想解的相對接近度作為綜合評估的標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)而得到各方案的排序關(guān)系[17]。本文采用的算法詳見參考文獻(xiàn)[18]。

    (4)灰色評價(jià)模型

    灰色系統(tǒng)理論是我國學(xué)者鄧聚龍教授首先提出的,包括灰關(guān)聯(lián)度評價(jià)方法、灰色聚類分析方法等?;疑u價(jià)的基本思想是根據(jù)待分析系統(tǒng)的各特征參量序列曲線間的幾何相似或變化態(tài)勢的接近程度,判斷其關(guān)聯(lián)程度的大小,其優(yōu)點(diǎn)在于能夠處理信息部分明確、部分不明確的灰色系統(tǒng)。由于企業(yè)數(shù)據(jù)治理是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng),涉及因素眾多、相互關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜,并且有的因素不是很明確,使用灰色關(guān)聯(lián)評估模型可以很方便地進(jìn)行比較。本文采用的算法詳見文獻(xiàn)[19]。

    (5)集對分析評價(jià)模型

    集對分析是我國學(xué)者趙克勤在1989年提出的一種新的系統(tǒng)分析方法。近年來在管理、決策、系統(tǒng)控制等多方面得到應(yīng)用,其特點(diǎn)是對客觀存在的種種不確定性基于客觀承認(rèn),并把不確定性與確定性作為一個(gè)既確定又不確定的同異反系統(tǒng)進(jìn)行辯證分析和數(shù)學(xué)處理。企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)過程中同樣存在多種不確定性,因此我們把集對分析評價(jià)引入到我們的方法集中。本文采用的算法詳見參考文獻(xiàn)[20]。

    (四)應(yīng)用改進(jìn)的證據(jù)合成方法進(jìn)行結(jié)果合成

    由于不同評價(jià)模型對數(shù)據(jù)處理和計(jì)算方式不同,得到的評價(jià)結(jié)果具有不穩(wěn)定和非一致性,因此本文提出了一種改進(jìn)的證據(jù)合成方法對單獨(dú)評價(jià)模型的評價(jià)結(jié)果進(jìn)行合成[21][22]。證據(jù)理論是由美國學(xué)者Dempster于1967年首先提出并由他的學(xué)生Shafer改進(jìn)的一套基于“證據(jù)”和“組合”的不確定性推理方法,該方法近年來已在不確定信息決策等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[23]。本文提出的改進(jìn)證據(jù)合成方法首先對上一小節(jié)中得到的初始證據(jù)源進(jìn)行證據(jù)轉(zhuǎn)換得到可直接進(jìn)行合成的證據(jù)。然后,應(yīng)用改進(jìn)的證據(jù)合成方法對證據(jù)進(jìn)行合成。最后,計(jì)算企業(yè)數(shù)據(jù)治理水平的綜合評價(jià)得分并排序。具體合成過程如下:

    1.初始證據(jù)轉(zhuǎn)換

    以企業(yè)為單位,根據(jù)初始證據(jù)源進(jìn)行統(tǒng)計(jì)轉(zhuǎn)換,計(jì)算出每個(gè)企業(yè)在各種獨(dú)立評價(jià)方法下取得每個(gè)排名的概率為:

    (5)

    (6)

    其中,Count(r)為排名累計(jì)函數(shù),定義如下:

    令A(yù)為企業(yè)在不同專家打分結(jié)果下的排名向量,r表示企業(yè)具體排名數(shù)值,則Count(r)等于企業(yè)排名為r的排名累計(jì)次數(shù)。

    因此,m個(gè)企業(yè)在f種獨(dú)立評價(jià)模型方法下獲得每個(gè)排名的概率為:

    (7)

    2.獨(dú)立評價(jià)結(jié)果證據(jù)合成

    考慮到單個(gè)方法的不穩(wěn)定性以及各個(gè)結(jié)果間存在不一致的情況,本文選用參考文獻(xiàn)[12]中提出的合成方法將不同獨(dú)立方法的評價(jià)結(jié)果進(jìn)行證據(jù)合成。以企業(yè)為單位,分別將f種方法下的排序結(jié)果進(jìn)行合成,得到所有待評價(jià)企業(yè)取得每個(gè)排名的概率如下所示:

    (8)

    其中dri表示i企業(yè)獲得第r名的概率,r=1,2,…,m;i=1,2,…,m。

    3.計(jì)算企業(yè)的綜合評價(jià)得分并排序

    首先,為各排名賦對應(yīng)的分值:

    Sr=(s1s2… sm)

    (9)

    其中r=1,2,…,m。

    然后,計(jì)算企業(yè)的綜合評價(jià)得分,計(jì)算公式如下所示:

    (10)

    其中r=1,2,…,m;i=1,2,…,m。

    最后,根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)治理的綜合評價(jià)得分對企業(yè)數(shù)據(jù)治理水平進(jìn)行排序。

    三、實(shí)證分析

    企業(yè)數(shù)據(jù)治理水平對企業(yè)運(yùn)營有著重要的影響,有效的數(shù)據(jù)治理是企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢的重要方式。特別是作為數(shù)據(jù)密集的金融行業(yè),有著海量的數(shù)據(jù),并且需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理,從而對相關(guān)業(yè)務(wù)進(jìn)行支撐,因此,完善的數(shù)據(jù)治理體系是其發(fā)展的重要基礎(chǔ)[24]。為此,本文選取了安徽省金融行業(yè)具有代表性的10家企業(yè)為例,利用本文提出的基于方法集的數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)模型,對其數(shù)據(jù)治理水平進(jìn)行綜合評價(jià)。

    (一)具體評價(jià)過程

    根據(jù)前文對基于方法集的企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)模型的研究,以下分為三個(gè)步驟對10家企業(yè)的數(shù)據(jù)治理水平進(jìn)行綜合評價(jià)。

    1.第1步,數(shù)據(jù)治理評價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

    結(jié)合金融行業(yè)的具體情況,邀請數(shù)據(jù)治理專家通過九分度法對指標(biāo)重要程度進(jìn)行打分,并運(yùn)用AHP法進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算,得到如圖2所示的數(shù)據(jù)治理評價(jià)指標(biāo)體系的權(quán)重。

    圖2 金融行業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)指標(biāo)體系的權(quán)重

    2.第2步,應(yīng)用獨(dú)立模型進(jìn)行初始評價(jià)

    (1)構(gòu)建初始打分矩陣

    邀請10位數(shù)據(jù)治理專家根據(jù)設(shè)定的評價(jià)指標(biāo)體系對10家金融企業(yè)的數(shù)據(jù)治理水平進(jìn)行打分,獲得初始打分矩陣。20個(gè)指標(biāo)中包括10個(gè)區(qū)間數(shù)表示的指標(biāo)和10個(gè)具體數(shù)值表示的指標(biāo),其中學(xué)習(xí)與成長、數(shù)據(jù)治理的組織結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理制度、數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)服務(wù)的應(yīng)急處理能力、數(shù)據(jù)治理的技術(shù)支撐能力、數(shù)據(jù)治理人員的素質(zhì)、元數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)安全性和數(shù)據(jù)服務(wù)流程的規(guī)范性為區(qū)間數(shù)指標(biāo),其余指標(biāo)為實(shí)數(shù)指標(biāo)。

    (2)獨(dú)立模型評價(jià)

    以專家為單位,對得到的10張企業(yè)評分表分別應(yīng)用ELECTRE評價(jià)模型、PROMETHEE評價(jià)模型、TOPSIS評價(jià)模型、灰色評價(jià)模型和集對分析評價(jià)模型對10家金融企業(yè)的數(shù)據(jù)治理水平進(jìn)行評價(jià)排序,將排名結(jié)果以企業(yè)為單位進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到初始證據(jù)源,如圖3所示。

    3.第3步,應(yīng)用改進(jìn)的證據(jù)合成方法進(jìn)行結(jié)果合成

    (1)初始證據(jù)轉(zhuǎn)換

    以企業(yè)為單位進(jìn)行初始證據(jù)轉(zhuǎn)換,分別統(tǒng)計(jì)計(jì)算出每家金融企業(yè)在5種方法下獲得的評價(jià)結(jié)果中每個(gè)排名的概率,如圖4所示。

    (2)獨(dú)立評價(jià)結(jié)果證據(jù)合成

    考慮到對同一個(gè)企業(yè)在同樣的打分結(jié)果下,各個(gè)獨(dú)立方法的評價(jià)結(jié)果間仍存在證據(jù)不穩(wěn)定和非一致性問題,因此,本文應(yīng)用提出的一種改進(jìn)的證據(jù)合成方法對上述評價(jià)結(jié)果進(jìn)行合成,得出每個(gè)企業(yè)不同排名的概率。10家企業(yè)的合成結(jié)果匯成企業(yè)數(shù)據(jù)治理排名概率表,具體數(shù)值如表2所示。

    圖3 企業(yè)獨(dú)立模型評價(jià)排名結(jié)果

    圖4 企業(yè)評價(jià)排名概率統(tǒng)計(jì)

    企業(yè)排名 E1E2E3E4E5E6E7E8E9E1010.1870.02100.84800000020.6770.04300.1220.0410000030.0490.68300.0300.061000.3320040.0440.1180.01600.4890.11900.16000.02450.0430.113000.3060.12900.1730.0390.049600.0220.04600.0620.5220.0180.18700.1957000.05700.0410.1770.0550.0200.3180.3548000.083000.0370.1710.1280.4260.2169000.210000.0160.53900.2170.08710000.5880000.217000.075

    (3)計(jì)算企業(yè)的綜合評價(jià)得分并排序

    首先分別對每個(gè)排名進(jìn)行賦值,Sr=(s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7,s8,s9,s10)=(10,9,8,7,6,5,4,3,2,1)。然后,針對每個(gè)企業(yè)利用排名對應(yīng)的分值乘以排名的概率,再累計(jì)求和得到每個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)得分,并據(jù)其進(jìn)行排序。企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)得分和排序結(jié)果如表3所示。

    表3 企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)結(jié)果

    (二)結(jié)果分析與討論

    通過基于方法集的綜合評價(jià)模型對安徽省10家金融企業(yè)的數(shù)據(jù)治理現(xiàn)狀進(jìn)行綜合評價(jià),克服了傳統(tǒng)獨(dú)立評價(jià)方法的局限性。例如企業(yè)2在ELECTREE評價(jià)模型下,評價(jià)結(jié)果偏向于排在第5名,而在其余4種方法下都偏向于排在第3名。ELECTREE評價(jià)模型下的評價(jià)結(jié)果與其余模型的評價(jià)結(jié)果存在明顯的不一致。本文引入證據(jù)理論,通過改進(jìn)的證據(jù)合成方法對不同評價(jià)結(jié)果進(jìn)行綜合,得到企業(yè)2排在第3名的結(jié)果。如圖5所示,我們可以看出合成后的評價(jià)結(jié)果比較符合實(shí)際情況,證明了該綜合評價(jià)模型的有效性。

    圖5 企業(yè)2評價(jià)排名概率統(tǒng)計(jì)

    又如企業(yè)4在PROMETHEE評價(jià)模型下,評價(jià)結(jié)果偏向于排在第2名,而在其余4種方法下都偏向于排在第1名。PROMETHEE評價(jià)模型下的評價(jià)結(jié)果與其余模型的評價(jià)結(jié)果存在明顯的不一致。本文引入證據(jù)理論,通過改進(jìn)的證據(jù)合成方法對不同評價(jià)結(jié)果進(jìn)行綜合,得到企業(yè)4排在第1名的結(jié)果。如圖6所示,我們可以看出合成后的評價(jià)結(jié)果比較符合實(shí)際情況,再次證明了該綜合評價(jià)模型的有效性。

    圖6 企業(yè)4評價(jià)排名概率統(tǒng)計(jì)

    本文基于方法集的綜合評價(jià)思想,應(yīng)用改進(jìn)的證據(jù)合成方法對企業(yè)數(shù)據(jù)治理進(jìn)行了評價(jià),得到了較貼近實(shí)際的評價(jià)結(jié)果,為企業(yè)及時(shí)正確的了解數(shù)據(jù)治理水平提供了新方法,并為企業(yè)提升核心競爭力提供了新途徑。

    四、結(jié) 語

    在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)成為企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵性生產(chǎn)要素,隨之而來的數(shù)據(jù)治理也成為日趨重要的新興研究領(lǐng)域。因此,對數(shù)據(jù)治理及其評價(jià)進(jìn)行深入研究有著重要的理論和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。考慮到企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)的復(fù)雜性和單一評價(jià)方法具有的不穩(wěn)定性和非一致性等問題,本文提出了基于方法集的企業(yè)數(shù)據(jù)治理綜合評價(jià)模型。

    通過本文研究,一方面將基于方法集的綜合評價(jià)模型與證據(jù)理論相結(jié)合,并將該新評價(jià)模型應(yīng)用于企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)領(lǐng)域,為企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)提供了一個(gè)新的評價(jià)思路,同時(shí)也開辟了解決多方法下評價(jià)結(jié)果不穩(wěn)定和非一致性問題的新途徑。但是另一方面,我們也應(yīng)該看到,對企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)問題的研究才剛剛開始起步,對其機(jī)理分析還存在很多不足。但隨著對企業(yè)數(shù)據(jù)治理的研究不斷深入,相信會構(gòu)建出更為有效的企業(yè)數(shù)據(jù)治理評價(jià)模型。

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    責(zé)任編校:陳 強(qiáng),王彩紅

    2015-08-10

    國家自然科學(xué)基金(71101042,71471054);高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20110111120014);中國博士后科學(xué)基金(2011M501041,2013T60611)

    汪 楊,女,四川邛崍人,碩士研究生,研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)治理和信息管理。 王 剛,男,江蘇連云港人,博士,副研究員,研究方向?yàn)樯虅?wù)智能和數(shù)據(jù)挖掘。

    F270

    A

    1007-9734(2015)05-0093-09

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