2022年6月2日下午，大连理工大学经济管理学院党延忠教授应邀做客“科苑经管学术论坛”，为我院师生带来题为“大数据研究热潮中被冷落的第三数据”的精彩报告。

党延忠教授现任大连理工大学经济管理学院学术委员会主任，校学术委员会委员；中国系统工程学会数据科学与知识系统工程专委会主任委员，International Society for Knowledge and Systems Sciences副理事长(Vicepresident)；享受国务院政府特殊津贴。他长期从事系统工程、管理科学与工程、知识管理与信息管理的研究工作，主持完成了20余项国家自然科学基金面上、专项和重点以及863项目，30余项教育部、省市和企业项目，在知识系统工程、制造业企业知识管理、产品生命周期知识协调管理及知识管理系统、决策支持系统、系统集成与建模等领域获得许多学术和应用成果。

在大数据研究风起云涌的当下，有一类非常重要、非常有价值的数据却被忽视了，这就是报告中要探讨的“第三数据”。第三数据是在问题处理过程中，由处理问题的人员产生的具有主观特性的数据，其中蕴含着密度极大的经验性知识，是明确问题、分析问题和解决问题不可或缺的重要知识资源，是一种知识型数据。利用好经验性知识可以为制造业企业带来显著的价值，也可以为智能制造积累大量的知识资源，极大地促进制造业的创新发展。

报告中，党延忠教授对第三数据的概念进行了界定，对第三数据的来源和特点进行了讨论，提出了从实践到经验，从经验到数据，从数据到知识，再从知识到实践的第三数据的FEDMK-spiral过程模型，还利用某汽车制造企业停机管理和产品质量管理中问题处理的真实数据,给出了第三数据蕴含的经验知识表示模型，讨论了模型的结构特点。实际案例分析表明第三数据的开发利用具有降低成本、提高效益的巨大价值。最后党延忠教授抛出了10个“第三数据”相关的待研究的理论、实践问题，可以作为今后探索的方向。

报告围绕第三数据进行了六个主要方面的探讨：一是第三数据的概念；二是利用真实汽车冲压生产的停机问题研究第三数据的价值和意义；三是第三数据的产生过程，主要概括为从实践到经验，从经验到数据；四是第三数据的价值形成过程，主要概括为从数据到知识，从知识到应用；五是从模型的角度讨论第三数据的研究问题；六是讨论第三数据研究的难点和利用的困难。党延忠教授得出的结论是： “第三数据”本质上具有改造世界的内在特性和问题驱动的普遍性，因此第三数据不仅仅存在于制造业领域中，也广泛地存在于服务业领域，理论和方法具有更为广泛的普适性。

本次报告历时两个小时。党延忠教授结束分享后，报告主持人张玲玲教授与其他参会师生积极提出问题，进行学术交流。大家纷纷表示，本场报告对知识管理领域的研究有很大启发，受益匪浅。

（文、图/肖潇）