摘要
数据科学是一个快速发展的、对所有传统科学研究有着重大影响的学术领域。然而,大多数相关研究都局限于,从特定应用领域的角度来研究数据科学的一个或几个方面,而较少讨论其理论框架。数据科学的独特之处在于,它的研究目标、视角和知识体系都与其他学科不同。数据科学的核心理论是DIKW金字塔、数据密集型科学发现、数据科学生命周期、数据整理、大数据分析、数据管理和治理、数据产品开发和运维及大数据可视化。最近关于数据科学的理论研究主要有六个趋势:(1)数据开发的意义加大,(2)公民数据科学家的崛起,(3)促进增强型数据科学,(4)整合数据仓库与数据湖,(5)特定领域数据科学的多样性,以及(6)将数据故事作为数据产品。为了将挑战转化为机遇,数据科学的进一步发展应优先四种路径:(1)加速数据科学的理论研究,(2)可解释性与性能的权衡,(3)实现数据伦理、隐私和信任,以及(4)使学术课程与工业需求相一致。
出处
《评价与管理》
2022年第4期118-118,共1页
Evaluation & Management
