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在数据价值时代，产生、使用和管理数据信息，对于消费者、政府和企业的正常生活和运转必不可少。其中，如何使用与评价新型的、数量急剧增长的产业数据资源是人们亟需解决的问题。为此，学术界更加注重推动数据增长的未来宏观趋势，同时也加强评估数据业务流程，从数据产生、存储、使用和管理等各个方面研究产业智库专业数据体系，挖掘产业数据未来价值。
然而，目前产业智库专业数据体系还存在整体规划混乱、定位不清、数据供给主体及服务对象不明、开放获取困难、运行机制混乱、实施流程冗余等问题，在产业智库专业数据体系研究的理论与实践方面仍存在较大研究空白。因此本文以产业智库专业数据体系为切入点，以提高数据驱动的产业智库成果产品质量为目标，以期从数据体系视角，推动产业智库的建设与发展。
本文首先在国家进行产业升级和战略性新兴产业培育的背景下，顺应大数据、人工智能时代的发展趋势，提出建设产业智库专业数据体系对满足国家高水平特色新型智库建设需求的必要性。采用文献及网络调研、问卷调研等方法，总结国内外相关研究综述及产业智库专业数据体系的需求与不足。其次，在分析产业智库专业数据体系数据供给主体、数据资源和服务要素的基础上，结合Zachman信息系统架构、美国政府的联邦企业架构(FEAF)框架及知识融合的思想，从顶层设计的角度形成支撑产业智库的3种专业数据体系类型，从而满足不同类型产业智库的各种数据环节需求，并且探讨产业智库专业数据体系建设的原则和路径。再次，为保证产业智库专业数据体系应用的合理性，保障产业智库专业数据体系数据成果产出的高质量，本文引入智库DIIS方法，从产业智库专业数据体系的组织架构、实施流程和案例应用三个方面，研究产业智库专业数据体系的应用与实践。其中，以技术路线图作为应用案例，分析产业智库专业数据体系的应用实施流程、内容组成、运作次序及支撑条件。最后，本文提出服务于产业智库专业数据体系建设与发展的若干建议。为开展产业智库专业数据体系成果研究提供新思路，为产业智库的建设、完善与发展提供参考。
本文将产业智库专业数据体系进行模块化拆分，通过完善产业智库专业数据体系架构和实施流程，为提高产业智库专业数据体系研究成果提供有力支撑。研究主要有3点创新:(1)研究对象方面，不局限于宏观层面的智库总体，或研究较多的高校智库、科技智库等，而将重点集中在新兴的产业智库。(2)研究成果方面，在建设产业智库专业数据体系的基础上，重视其应用和研究成果产出，不断完善产业智库理论体系与实践。(3)研究方法方面，综合多学科领域方法对产业智库专业数据体系进行研究。除文献调研、问卷调研等基础研究方法外，结合Zachman信息系统架构、FEAF框架及知识融合的思想形成产业智库专业数据体系的3种主要类型，并引入智库DIIS方法进一步完善产业智库专业数据体系应用流程。
然而，目前产业智库专业数据体系还存在整体规划混乱、定位不清、数据供给主体及服务对象不明、开放获取困难、运行机制混乱、实施流程冗余等问题，在产业智库专业数据体系研究的理论与实践方面仍存在较大研究空白。因此本文以产业智库专业数据体系为切入点，以提高数据驱动的产业智库成果产品质量为目标，以期从数据体系视角，推动产业智库的建设与发展。
本文首先在国家进行产业升级和战略性新兴产业培育的背景下，顺应大数据、人工智能时代的发展趋势，提出建设产业智库专业数据体系对满足国家高水平特色新型智库建设需求的必要性。采用文献及网络调研、问卷调研等方法，总结国内外相关研究综述及产业智库专业数据体系的需求与不足。其次，在分析产业智库专业数据体系数据供给主体、数据资源和服务要素的基础上，结合Zachman信息系统架构、美国政府的联邦企业架构(FEAF)框架及知识融合的思想，从顶层设计的角度形成支撑产业智库的3种专业数据体系类型，从而满足不同类型产业智库的各种数据环节需求，并且探讨产业智库专业数据体系建设的原则和路径。再次，为保证产业智库专业数据体系应用的合理性，保障产业智库专业数据体系数据成果产出的高质量，本文引入智库DIIS方法，从产业智库专业数据体系的组织架构、实施流程和案例应用三个方面，研究产业智库专业数据体系的应用与实践。其中，以技术路线图作为应用案例，分析产业智库专业数据体系的应用实施流程、内容组成、运作次序及支撑条件。最后，本文提出服务于产业智库专业数据体系建设与发展的若干建议。为开展产业智库专业数据体系成果研究提供新思路，为产业智库的建设、完善与发展提供参考。
本文将产业智库专业数据体系进行模块化拆分，通过完善产业智库专业数据体系架构和实施流程，为提高产业智库专业数据体系研究成果提供有力支撑。研究主要有3点创新:(1)研究对象方面，不局限于宏观层面的智库总体，或研究较多的高校智库、科技智库等，而将重点集中在新兴的产业智库。(2)研究成果方面，在建设产业智库专业数据体系的基础上，重视其应用和研究成果产出，不断完善产业智库理论体系与实践。(3)研究方法方面，综合多学科领域方法对产业智库专业数据体系进行研究。除文献调研、问卷调研等基础研究方法外，结合Zachman信息系统架构、FEAF框架及知识融合的思想形成产业智库专业数据体系的3种主要类型，并引入智库DIIS方法进一步完善产业智库专业数据体系应用流程。