数据管理制度篇1
3、在使用该机作心理测评时，需登记“数据机使用备案单”经批准，方可使用。测评过程中应由中心工作人员全程陪同并给予指导。
4、电脑操作人员要定期进行病毒库升级、补丁包更新，关闭不必要的端口。该机不能使用其他机子的存储介质(如MP3、U盘、移动硬盘等)，并不允许联网(除需上传数据)，为保证数据的安全，未经中心领导同意，任何人不得擅自删除、更改、拷贝、打印、输出各种保密数据和相关资料。
数据管理制度篇2
一、政府应急平台数据库的数据内容需求及其功能实现
政府应急平台数据库是指通过信息技术手段，将各类突发公共事件应急管理所需使用数据进行整合，并通过数据库软件进行查询、加工的信息技术手段。数据库数据主要是按照功能进行的分类。各类不同功能的数据，按一定管理原则和技术要求整合为统一的数据库后，不同的功能模块在应急管理中就能实现不同的功能。
⒈应急平台数据库数据功能分类
根据各类数据功能差异，可以将应急平台数据库的数据进行分类。这种分类是数据库建设中数据识别、录入的基本依据，也是数据日常管理的要求。可以从功能角度进行以下几种分类：
①基础数据。主要指与应急管理有关的基本信息，包括：各种社会、经济、人口等状况，区域重大危险源、重要防护目标、主要避难场所，主要应急机构、应急救援力量、救援物资储备的分布，应急通信保障设施、部门专业信息等。
②空间信息数据。主要指用于应急资源地理分布的空间地理信息，并通过矢量化图形将其他数据信息整合到更为直观的地图上。这些数据包括地貌、水系、植被、山川、湖泊等自然地理信息要素，以及居民点、交通网、境界、特殊地物、地名、地标性建筑、机场、码头、车站等社会地理信息要素，也包括相关的描述性元数据。在应急平台中，这类空间信息通用性最强，共享需求最大，几乎被所有系统采用作为统一的GIS空间定位和空间分析的基础地理单元。
③存储接报信息数据。主要指突发公共事件信息，包括相关部门预测预警信息，风险隐患监测和事件现场监控的实时信息，以及突发公共事件的指挥协调过程信息等。
④模型数据。主要指信息识别与提取模型，事件发展预测、影响后果分析模型，衍生、次生灾害预警模型，人群疏散避难策略模型等。模型数据能够为各级公共安全应急平台的智能方案生成、事故的现场应急处置以及事故发展提供重要的参考依据。
⑤预案数据。主要指事先制定的关于突发事故发生时进行紧急救援的组织、程序、措施、责任以及协调等方面的方案，是应急决策的辅助。
⑥应急管理知识数据。主要指处理突发公共事件的基本概念、认识、经验和规律的集合。知识数据为后续人员提供相关经验，从而快速处理问题。
⑦案例数据。主要包括案例基本管理与案例应用与评估等数据。在应急管理中，可以通过案例匹配检索功能查找相似案例指导工作，平时也可以通过案例匹配检索功能进行应急培训演练。
⑧文档数据。主要指在应急业务领域中，出现的大量文档、图像、音视频、XML等信息，以及办件、传件、阅件等文档，这些非结构化数据与传统的二维表式的结构化数据差异较大，因此规划出独立的文档模块进行管理。
⑨国际数据。主要包括自然灾害、公共卫生等专业领域国际专家基本情况数据；涉及我国的一些重大突发国际事件；周边国家状况，国边境地理，主要国际组织情况，相关国际条约、协定等内容。
当然，这种功能划分只是相对的，不具有绝对意义。根据各地应急平台建设需要，可以将一些分类合并，也可以进行更细的划分。这些数据既可以存在于单一的数据库中，也可以单独组成数据库。
⒉应急平台数据库数据整合的统一要求
根据上述不同数据内容及其发挥的功能，应按照统一要求，整合为一体化的数据库信息，以保障政府应急平台数据之间的互相交换和兼容，也能保证数据运行的安全和稳定。
①统一领导、统筹规划的原则。在各级政府应急管理机构的指导下，各下级政府、本级各部门要按照统一的技术标准和数据格式，建设、使用和管理数据库系统，确保各类电子数据的兼容性、一致性与完备性，提高数据的可靠性和有效性，保证应急平台能够随时调用数据。
②分级管理、分步实施的原则。根据现行的行政管理体制和应急平台数据库更新、维护特点，不同层级部门与地区的数据收集、整理，在统一标准前提下，按分级管理原则分别进行，建设费用由各级财政分别承担。数据库建设要分阶段实施，内容要逐步完善。
③保守秘密、提高效益的原则。政府应急平台数据库属国家保密性电子数据载体，应当按照保守国家秘密的相关规定管理，非数据库管理人员接触数据库，必须按规定履行法定手续。在保密的同时，充分提高数据库使用效益，使得数据库在突发事件处理、应急演练、应急培训等工作中得到充分应用。
④数据稳定、安全第一的原则。数据库的数据安全是保证数据使用的基本前提，要按照安全第一的原则，通过定期更新防火墙、建立严格的数据库访问制度、严格执行网络物理隔离等措施，切实加强数据库的安全管理，严格保障数据库信息的安全、稳定。
不同地区、行业的应急平台数据库建设，具有一些特定要求，比如海上搜救应急平台对跨国（地区）数据共享的需求、公共卫生应急平台对信息公开的要求。因此，在具体数据库建设、管理过程中仍要根据实际情况，确定其他一些具体要求。
⒊应急平台数据库数据整合后的功能实现
应急平台数据库通过系统化、分类化、便于查询的方式，为突发公共事件应急管理提供基础支持。从突发公共事件全过程角度，按照一定要求进行整合后的应急平台数据，具有以下功能：
①突发公共事件综合研判中的功能。利用数据库的各项信息，在突发事件发生的初期可以迅速地估计突发公共事件波及的地区范围，并可迅速提供发生地突发公共事件的背景数据、相关因素数据、社会经济统计数据、以往同类突发事件案例、国际专家的联络等，使决策指挥者对事件影响、发展趋势、规模做出判断。
②突发事件指挥调度中的功能。通过对应急平台数据库查询，可以迅速了解各地救灾力量分布、距离和救灾物资储备数据，分析事件发生地区所需救援力量种类及数量、所需救灾物资种类及数量、救援力量和物资的运送时间，居民疏散地点及其分布等。随着接报数据信息的动态上传，还可以分析交通破坏及紧急抢修、需特别保护的重大目标、重大次生灾害源情况等。同时，数据库可以通过模型、地理信息数据，为应急决策指挥工作提供定量化、图表化的表达形式，使分析更加直观准确。
③应急预案启动和响应中的功能。通过数据库所提供的各级政府、有关部门、救援力量、应急处置专业人员和机构等的联系数据，可以迅速将有关命令下达。应急参与主体可以按最新响应预案要求，迅速进行必要的应急响应。通过移动指挥平台数据库查询可以迅速掌握现场的一些基本情况，为响应行动提供了保障。
④突发公共事件处置评估中的功能。根据应急事件数据库的动态信息数据，和以往的处置案例及成效等情况，对事件的应急处置工作进行评估，为改进以后的应急处置工作奠定基础。
⑤应急模拟演练中的功能。突发事件的应急模拟演练是提高突发事件处置能力和水平的重要保障，但是突发事件的模拟演练中需要根据情境原则，进行真实的模拟。这就需要案例和实际的数据支撑，而数据库为这种应急模拟演练提供了可能。
上述作用主要是从突发事件全过程的角度，对数据库作用的认识。当然，应急平台数据库的作用不仅仅体现在突发公共事件的应急管理过程，更多地体现在常态化的应急管理工作中。
二、政府应急平台数据库的数据微观加工、宏观分布和管理分工
应急平台数据库数据入库之前，微观上有如何进行加工整理的问题，宏观上有如何选择数据在各个不同管理主体的分布结构问题。不仅如此，在对数据进行初步加工、选择适当物理分布结构的基础上，应急平台数据库还要协调并整合各地、各部门的数据资源，为数据库数据及时更新、安全运行提供必要保证。
⒈应急平台数据库数据加工处理的基本程序
数据库使用人不需要了解数据的物理特性，只需能方便地使用、查询，这就要在数据库建立过程中进行大量的数据加工处理工作。在制定统一的数据库规范和标准基础上，对各类数据资料收集后，进行资料分析、数据分类、选择和数字化处理，使数据能方便使用。
①建立数据库的统一标准和规范。建立统一的标准和规范是数据库建设和管理的前提，包括数据库的内容设计、功能分类、数据或文本格式、数据库查询要求等基本内容，作为收集、整理、更新维护数据的基本依据。
②数据研读、分类、录入。数据研读是数据入库前的关键环节，直接决定入库数据的质量高低，数据研读过程中，应将无用、过期、错误数据进行剔除，将有价值的数据进行分类以备录入。录入中需要进行一些技术化处理，比如对一些地图进行图形化、矢量化的工作，以保证地图能够方便使用，且被放大到足够大而不失真。
③数据库内容之间的整体匹配性。由于各类数据的来源、标准、格式等差异，如果不进行统一的匹配性整合，将缺乏拓扑一致性，导致无法正常使用。通常需要整合的信息主要有地图、数据、文本、多媒体信息。其中，地图信息通常由于行政区划、主要地标等变动的频繁性，导致行政区之间和内部不匹配现象严重；统计数据信息由于来源渠道多样，各种标准、单位存在很大差异。在应急管理平台管理实践中，为增强应急信息的直观性，所有信息都需要整合到地理信息图或者相对直观的示意图上，这种一致性主要表现在数据的比例变动的一致性，这一点十分重要。
④数据库管理软件购置或开发。数据库管理软件是数据库建设、更新、查询的重要工具。大多数应急管理人员并不了解数据库的内部结构、数据排列和分布，人们对应急数据库的使用、更新维护，都是通过数据库管理软件进行的。所以，在数据库数据的基本加工整理完成以后，采购或设计方便易用、功能强大的数据库管理软件，是数据库建设管理的重要工作。
⒉应急平台数据库的数据宏观物理分布结构选择
应急平台数据库在概念上是个整体，但是在数据物理分布上却可能由不同物理单元组成。各类数据，甚至同一类数据可以寄存在不同的宿主机中，只是通过数据库管理软件、综合应用软件、网络通道将这些数据整合在一起，并通过客户机访问。这样我们可以通过数据物理分布规划，使数据的更新、管理成为一种协同工作。
按照我国各级政府目前突发公共事件应急管理现状，以及应急数据库数据信息的生产情况，应急平台数据分布结构主要受制于以下几个因素：首先，数据分布及其连接必须能够满足数据的集中读取功能，以保证集中统一的指挥需要；其次，由于突发公共事件的专业性、复杂性和政府应急办的职能定位，很多专业数据只能在各部门集中存放；第三，数据分布应满足即时更新需求，如果全部数据集中存放，将使得及时更新工作量巨大，或者更新变得非常滞后。
满足这种要求的数据库数据物理分布结构设计，只能是分层级集中模式。即跨同级部门、跨区域数据集中在上级政府应急管理机构，专业性数据在专业部门进行更新、存储。部门之间、各部门与上级部门之间，区域性指挥部与部门之间，建立永久性数据通道。政府应急指挥中心拥有超级用户权限，用本地客户机通过数据读取通道访问部门、单位和下级政府数据库，然后通过分析处理中心，对数据进行自动化的加工处理，满足应急管理工作的需要。
具体的数据、图层比例的划分，权限的设置等要求，与目前我国特定的分级行政管理体制有着密切关系。所谓的分层级就是规定不同层级对数据精度具有不同的要求，越往下一层级，越应在上一层级的基础上对一些相应的分层标准进行细化。比如，可以规定部级用于整合主要数据的地理图比例尺可以是1：25万，省级1：5万，市级在1：1万，地理信息也应进行相应的细化。其他数据的分层级原理与此类似，并且也可以做类似规定。
⒊应急平台数据库的数据管理分工
数据库数据物理分布结构选择，使得数据管理上的协同工作至关紧要。这种协同工作需要不同层级的政府，以及同一层级的不同部门之间要严格、明确、具体的数据库管理分工予以保障。
各级政府突发公共事件应急平台由政府应急办负责，政府应急办在数据库数据管理中发挥着枢纽职能。其职责体现在：一是加强数据库的制度建设，审查批准数据库采购预算和计划，履行监督检查职责；二是审定数据库设置规划，数据库系统的设计方案与标准，并确定数据共享与交换模式，定期查阅数据库管理的相关资料；三是负责综合数据库的内容更新、框架完善和数据查询工作，并对内容的准确性、安全性负责，加强应急管理数据库信息保密；四是对下级政府和所属部门、单位的工作人员进行技术培训，使其熟练掌握和严格按照操作程序使用数据库。
下级政府、本级政府各组成部门的有关机构负责加工管理专业性、区域性数据，这些数据是整个应急平台数据库的有机组成部分，尤其在深层数据更新中发挥关键作用。其主要职责包括：一是配合政府应急办，按规定期限汇总、上报有关数据，并为政府应急办查询本地数据库提供便利；二是按上级政府应急办统一部署，建设并改进数据库系统，指导本行政区域或本部门数据库建设；三是负责及时更新本级或本部门数据库信息，并实现与政府应急平台的对接和数据共享；四是按政府应急办协调指挥要求，向其它部门或政府提供所需数据，必要时提供访问权限。
三、政府应急平台数据库管理应建立的主要制度
数据库管理制度是数据库正常运行的关键。目前我国各级政府突发公共事件应急平台建设刚刚开始，数据库管理制度是一个薄弱环节。不过，国内土地、税收、金融等行业的数据库管理制度，国外应急平台数据库管理制度，以及国内已有的一些地方应急平台数据库管理制度，可以对我国政府应急管理制度建设、管理起一些借鉴作用。结合这些，笔者认为数据库管理制度应主要包括以下几个方面：
⒈关于数据自身的管理
①数据库的系统数据管理。系统数据主要包括数据字典、权限设置、存贮分配、网络地址、网管参数、硬件配置及其它系统配置参数。首先，要完善数据库的管理权限，对系统数据实施严格的安全与保密管理，防止系统数据的非法生成、变更、泄漏、丢失与破坏；其次，建立系统数据专人管理制度，并定期对有效性、准确性进行核对；第三，建立数据库系统数据修改、调整的审批和登记备案制度。
②应急管理业务数据。业务数据主要包括基础信息、地理信息、事件信息、模型、案例、文档、国际信息等相关数据。建立业务数据管理制度，对重要业务数据实施严格的安全保密管理，对重要业务数据实行专人管理。
③数据的购买、维护与更新。系统数据应根据应急平台系统的调整需求，及时维护和更新，业务数据要规定更新和维护周期，有些应实时更新，保证数据库正常运行和数据准确。政府应急办应建立数据更新的便捷通道，便于各地、各部门及时更新数据。
⒉数据的提供与查询服务制度
政府应急管理数据库主要服务于突发公共事件的应急决策，服务范围主要为各级党政领导、应急管理指挥部、专家组，以及经批准的相关地方、部委、企业。数据提供的内容包括突发事件的地域、损害情况、现场情况，当地的经济和社会发展情况，专家决策情况，历史相似事件的对比情况，所使用的法律、法规和有关规定等。建立严格的数据查询批准、审核程序，确保提供数据的准确性，防止国家秘密泄露。
⒊数据的灾备管理制度
为增强安全性，保证数据库能够对决策指挥和紧急救援工作提供确定的支持，应建立数据库的灾备管理制度。所有的备份数据必须严格做到与原型数据库的数据更新同步，同时数据必须定期、完整、真实、准确地存储到不可更改的介质上，并要求集中保存。数据库保管地点应符合安全要求，并确保在系统发生故障时能迅速恢复。
⒋数据库数据的保密制度
应急平台数据库中的大量数据属于数据，所以应当遵守保守国家秘密的有关规定，建立完善的数据保密制度。保密制度主要内容应包括：数据库密级标示规定，电子数据的等级化保护规定，保密数据存储和传输规范，数据使用人员的存取权限、存取和审批规定，数据库管理人员调离数据库管理岗位的电子数据移交规范等。
⒌数据库管理的监督检查及问责制度
为保证数据库数据的一致性、稳定性和安全性，应急管理机构应建立相应的监督制约机制，保障制度的执行。一方面，通过建立数据库数据的监督检查制度，定期组织对电子数据清理归集、保密管理情况的监督检查，及时发现存在的问题。另一方面，还应通过确立严格的问责规定，对发现的问题予以及时处理，保证各项制度得到严格的遵守。监督检查和问责行为的范围包括：数据库管理人员遗失存储设备、介质的，擅自毁弃、藏匿、删除电子数据的，擅自留存或不及时移交应当移交的电子数据的，违规利用电子数据的，以及其他未按规定管理、使用电子数据的行为。
⒍数据库运行效果的评估制度
对数据库的定期评估是保证数据库系统稳定运行、并为改进数据库管理提供支持的基本保障。评估的对象主要是应急管理相关数据库功能的发挥情况，以及各地区、各部门应急管理机构的数据库管理情况。评估的主要指标包括：信息收集、整理、上报的及时性、准确性、完整性；信息的使用效率（信息共享程度、使用频次等）；信息更新的及时性、有效性；信息数据库对应急管理决策所起作用的大小，以及根据实际情况制定的其他相关指标。评估方法是按照信息数据库考核指标要求，依据日常应急管理数据使用情况记载、上报信息情况等，进行调查、考核后进行统计分析，总结数据库主要功能中有效部分，找出不足，提出进一步改进措施。
应急平台建设是当前中央和各级地方政府重点支持项目，人力、物力和财力的公共投入较多，很多企业也投入较多的研发力量。为提高公共投资效益，政府应急平台建设应当将数据库建设和管理作为一项核心工作，认真研究设计应急管理业务需求，并引导技术研发人员有效实现需求。防止出现片面追求表面硬件设施的“形象工程”，忽视无形的数据库建设和管理。
参考文献：
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作者简介：
数据管理制度篇3
【关键词】信息化系统 内部控制 企业监管 财务管理
一、引言
目前，在国网公司内部，信息化系统得到广泛应用，越来越多的分公司、子公司通过信息化实施系统，将物流、资金流和信息流高度整合， 信息化系统在数据分析和业务流程管理等方面为企业决策提供了有效的保障和支持，同时，也给企业监管带来了新的挑战，需要企业在实践中深入分析和研究，不断探索有效的监管方法。一方面，信息化系统对企业采购、生产、销售、财务等各个模块集成使用，明确各个业务流程之间的相互牵制和控制等措施，但企业监管的设置和内控制度的完善，在信息化系统内是无法完成的；另一方面，信息化环境下，企业监管的数据来源从单一的财务数据转向采购、销售等业务数据，监管范围和技术性均进一步扩大，增加了企业监管的风险。
二、信息化环境下企业监管面临的困难和挑战
（一）企业信息化监管的难度
1. 监管对象的系统性。从被监管企业来看，这种系统性主要表现为纵向系统和横向系统。纵向系统是指在整个公司内部实时汇集整个公司本部及其基层单位相关信息，从单个企业监管转向关注整个公司在线、实时财务数据的动态。横向系统是指在单个企业内部，电力销售、物资采购、运检与调度、财务等各个职能模块的整合，从传统的财务数据转向企业业务数据，难度增加。
2. 监管数据来源的多元性难度。首先，随着社会公众对监管期望值的增加，日趋关注企业贯彻落实国家宏观政策的情况，这对监管实践关注的重点从财务收支扩大到企业投、融资决策等各个方面。监管信息来源从财务、业务数据进一步扩展到企业会议纪要、收发文等非财务、业务数据信息。其次，企业监督除了对数据本身的合法性、真实性和效益性进行监督之外，还要对产生数据的信息系统的合法性、有效性进行企业监管，难度增加。
3. 监管信息的复杂性。被监管单位往往因为保密和安全的原因不能提前提供数据，获取财务、业务信息往往滞后；又因为人力资源不足，非数据信息的有效获取较难，例如，对企业会议纪要、合同、业务台账等非数据信息在系统内涉及极少。在监管中往往通过人工阅读或在被监管单位的OA 系统中以检索的方式查找涉及监管方面的信息，这种方式比较耗费时间而且极有可能遗漏相关信息，难度增加。
（二）企业信息化监管存在的常见现象
1. 企业监管的时间和人员难以保证。公司信息化程度比较高，所有的管理和业务基本都实现了信息化，所以对应的信息系统非常庞大。监管人员不仅要在监管前期花费大量的时间完成数据采集分析任务，还要在短期内全面了解被监管单位所有信息系统的建设和运行情况，在现有人员配置的情况下，很难保证信息化监管的效果，尤其是各软件本身的操作流程还有后台数据的采集，都对监管人员提出了很高的要求，因此短期内很难完成监督任务。
2. 企业信息系统监管发现的问题难以评价。目前，企业信息化监管已经作为企业内部控制的一部分，对企业信息系统的经济性、可靠性和安全性进行重点检查并予以评价。然而，目前我国缺乏一些信息系统相关的法规和行业标准，因此评价系统比较难。
三、信息化环境下的企业监管重点
信息化系统的监管使企业的内部经营管理环境和内部控制方式发生了变化。相当一部分监管已建立于系统的应用程序中，由系统内自动执行相关检验、核对、判断、监督以及各种功能权限的控制；企业形成了系统控制与管理控制并重、人机控制相结合的综合性控制，内部管理权限的严密性以及关键风险点的设置成为企业监管的重点。
（一）管理制度监管重点
制度管理是企业各信息化系统安全运行、合理高效利用和数据真实完整的重要前提。了解被监管单位各系统相关的管理制度，可以从总体上了解系统的管理运行情况，初步分析信息化系统可能存在的风险控制点。管理制度分析的主要内容如下：
1. 管理制度的完整性。即管理制度是否足够保证信息化系统运行正常，包括三方面：一是对系统管理员和岗位操作员进行管理的人员类管理制度；二是对信息化的业务操作进行管理的流程类管理制度；三是对硬件设施网络设施、应用系统进行管理的技术类管理制度，重点是基础数据和关键数据的录入和审核制度。
2. 管理制度执行的有效性。每项制度的各项规定是否明确、是否具有可操作性，制度之间的相关规定是否统一，每项制度是否得到有效执行。
（二）系统权限监管重点
系统权限主要从信息化系统权限设计与企业的组织架构、各系统角色与权限、各系统用户与角色对应、岗位的职责控制这几个层层递进的方面来进行。各系统一般由财务管理、供应链、人力资源等多个模块高度集成，每一模块都有相应的关键控制点，关注信息化系统权限配置，分析是否存在履行不相容的职责和操作权限。其主要内容如下：
1. 信息化系统权限设计与企业的组织架构、员工职责相结合。信息化系统权限用于系统检查用户操作权限。在各系统用户进行某项操作时，系统需要执行相应事务码对应的功能，该事务码是系统用于检查权限的标识。权限设计是企业整体权限实施的核心，是企业内部控制的基础。
2. 信息化系统各模块划分和权限设置，以及设有期限，重点关注敏感角色的权限配置情况。要有监管系统用户与角色的对应关系表和用户授权结果表，首先需要摸清企业是否应用了超级用户，有哪些人是超级用户，超级用户的权限内容和期限，是否有对应的日志记录可使其被监督；关注拥有多重角色的用户和超级用户。重点监管拥有多重角色的用户的系统权限是否具有可能被逐渐放大甚至有失控的危险，特别关注超级用户是否有可能直接篡改业务数据等行为。
（三）系统运行监管重点
信息化系统运行分析包括运行环境和运维方式两个方面。运行环境是信息化系统运行的载体，信息化运行环境的稳定性、安全性是信息化系统数据信息可靠性的有效保障。运维方式反映了企业的经营规模、安全目标和管理体系的匹配程度。
1. 信息化运行环境的构成监管。主要包括应用软件环境、数据库环境、硬件环境、网络环境、安全环境等，其中重点是数据库环境。信息化运行环境监管，主要是了解信息化系统是集中部署还是分布式部署，是由一套软件系统构成还是多套系统软件构成。
2. 信息化系统日常运维方式监管。主要是监管信息化系统运行中的突发事件和重大问题，解决情况和造成的影响。
（四）业务流程监管重点
信息化系统的业务流程基于企业的业务流程，贯穿企业各种业务的各种管理对象，形成资金流、物流、信息流的变化过程，是信息化系统的核心内容。
1. 获取信息化系统整体业务流程的规划设计文档、业务流程图和数据流图，了解信息化系统整体业务流程和各子系统间业务数据的关系，重点关注企业的业务流程和各子系统之间的数据控制和关联性，以及核心业务流程与法律、法规和制度的符合程度。
2. 了解信息化整体业务流程和各子系统间业务数据的关系，重点关注信息化系统业务流程处理的对象实质是数据，以及各个子系统之间根据企业内部生产经营的业务流程关系，利用数据接口进行与流程相对应的数据共享与处理。如了解到物流系统基础数据中的供应商同时也进入财务管理系统，是应付账款的核算单元，在监管中可以在物流系统中抽取供应商明细表核对应付账款中的往来情况。
四、信息化环境下企业监管有效方法
随着信息系统在上海市电力公司的广泛应用，企业需要全面了解目前常用信息化软件的功能模块结构、设计原理、业务数据处理和流程特点，熟悉软件内部控制的关键控制点，通过分析相关系统控制方面存在的问题，制定企业监管的有效方法。
（一）对各信息化软件系统数据进行测试
在监管实施过程中，可利用信息系统自身的查询、分析等功能进行测试，对获取的数据结果进行分析和评价，与系统自身查询检索得到的数据结果进行对比分析，进而对该系统数据的可靠性、完整性、关联性进行评估，审查有无人为调整数据和有关设置的可能。
（二）对各系统日志进行有效利用
系统日志可以反映操作人员登录、退出和业务操作的过程，能够反映各业务部门职责的设置、审批与复核的情况。通过对日志的监控，可实现不相容岗位和职务的分离以及相关人员的相互制约、相互监督，防止越权操作和舞弊行为的发生。如监管人员通过审查系统日志，可了解到相关人员有无进行越权操作以及该业务是否至少由2 个以上工作人员进行办理。日志为业务操作行为留下记录，是内部控制的重要环节和依据。
（三）全面关注信息系统控制及控制数据
公司各系统根据输入数据、控制数据及处理逻辑自动执行业务处理，使得业务处理高度自动化，企业的运营管理高度依赖信息系统。企业的内部监管方式由内部控制与各信息系统控制紧密结合，内部控制风险很大程度上取决于各信息系统控制的风险。这些重要特征集中体现在：很多内部控制点的控制方法、控制标准已预先制定并嵌入在系统中，这些嵌入系统的控制方法和控制标准一般采用程序代码或各式各样的参数、配置数据等控制数据的形式实现。因此，这些控制数据直接关系着系统控制是否可靠、有效。控制数据分为反映业务处理逻辑的控制数据和反映内控制度的控制数据，对控制数据的检查成为对系统关键控制点检查分析的重要手段。
（四）利用关联性充分追溯数据源
各模块紧密集成，业务流程环环相扣，数据高度融合、共享，数据之间都有着紧密的关联，业务信息与物资、人员、资金信息高度融合，除财务信息外还包括详细的原始业务信息。因此，反映业务活动的数据之间都有着紧密的联系。对各系统数据分析可以直接追溯到各具体业务环节，最大限度地还原每一笔业务的细节信息，从不同角度展现数据之间的关联关系。如物资采购模块中存在以下数据关联：订单、发票、发货单环环相扣，相互追溯；采购过程中发货、开票、付款等业务活动产生的单据和对应的财务模块中的凭证有对应关系，可以相互追溯；物资订单、财务凭证可以直接关联到供应商等主数据。
五、数据挖掘分析在企业监管中的应用
数据挖掘技术应用到企业监管，主要是通过数据挖掘技术方法对监管数据进行处理， 最大限度地去除无用数据，提高分析速度，确保监管数据的真实性、完整性和一致性。主要从数据挖掘的常用分析方法进行分析。
（一）分类分析监管应用
分类分析的主要功能是根据数据的属性将数据分派到不同的组中。在实际应用中，需要运用一定的统计方法从数据库中选出已经分好类的样本数据库进行分析，然后根据数据属性对没有分类的数据进行分类。
（二）聚簇分析监管应用
聚类分析是一组未明确分类的数据，其主要是根据一些聚簇规则（或数据的相似性）把数据按相似特征归成若干类，即“物以类聚”。它的基本要求是属于同一个类别的数据之间相似性尽可能大，而不同类别数据之间相似性尽可能小，从而发现数据的数据属性和分布模式间的规律，找出对数据的描述。也可以通过当年、当月数据与历年数据比较等，分析出被监管单位数据的真实性及准确性。
（三）关联分析监管应用
关联分析主要是发现数据间的相互关系，通过挖掘发现一组数据项与另一组数据项的密切度或关联关系进行分析，并通过对关联数据的分析，检查数据处理是否符合业务逻辑、相关法律法规和内控制度，校验系统内数据的钩稽关系，发现系统控制存在的问题。
（四）序列分析监管应用
序列分析主要发现数据项出现的时间上或序列上的规律，从监督数据库中挖掘出被监管单位正常行为和异常行为的频繁序列模式，发现检查数据之间的前后( 因果) 联系。可以根据历史数据，对序列模式加以运用，如，对具有连续取值特征的凭证号进行空号、断号和重号等情况进行检查，从而查出异常现象。
六、信息化环境下企业监管的建议
1. 后台数据分析和前台业务分析相结合。公司各业务数据往往是海量数据，盲目分析会耗费大量的时间，有目的性的去找出重点字段，重点表，为深入开展数据分析打下坚实的基础，因此，在分析后台数据库数据字典，了解字段含义的同时，必须结合前台业务操作，对整个业务流程有所掌握，才能找出数据库中监管所需。因此，只有将前台业务分析和后台数据分析相结合，才能将企业监管的作用发挥到最大。
2. 业务监管人员和计算机专业人员相结合。目前企业监管中，信息化监管队伍一般由企业监督人员独自组成，而且人员配置较少。因此，只有将计算机专业人员和具有丰富经验的业务监管人员有机结合，对企业的信息系统、数据字典全面了解，让计算机专业尽可能地为业务监管服务，充分发挥企业监管的作用。
3. 数据分析和信息系统、企业内控等监管相结合。企业监管不仅需要从海量的电子数据中挖掘有价值的监管线索，更需要开展企业信息系统的检查，要在识别信息系统风险的基础上，按照信息系统监管对应用控制，一般控制和项目管理的原则，围绕组织管理、开发建设、职责分离、运行维护、安全防范等关键环节，实施监管，将信息系统和数据分析、企业内控等监管相结合，完成在信息化环境下的企业监管，使企业健康、有序地发展。
随着企业信息化建设的不断推进，被监管单位信息系统日趋成熟完善，监管人员要充分了解企业海量各系统数据中蕴含的极其丰富、复杂的信息，全面准确地分析被监管单位的经济活动，仅仅依靠传统的统计分析方法和数据检索查询机制是非常困难的，必须探索和创新信息化的监管方法，从企业信息化监管入手，加强内控风险的薄弱环节，筛选对应的系统数据表，这是数据多视角、多方式结合分析的一种企业监管的有效方法。
参考文献
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数据管理制度篇4
[中图分类号] G475 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2016）07- 0070- 02
随着会计信息化技术与高效财务改革的不断发展，高校会计信息信息化技术应用成为高校会计工作的主要发展趋势。特别是随着大数据时代的来临，为高校会计管理技术变革提供技术发展空间。正因如此，高校会计技术研究者结合大数据时代技术特点，以及高校会计工作改革的整体过程，开展了会计技术改革研究。这一研究的开展，对于新型高校会计改革的开展有着重要的技术支持作用。
1 大数据技术在高校会计工作中的作用分析
所谓大数据时代，就是以网络技术平台为支持，利用新型的信息化计算机技术，完成的数据挖掘、采集、统计以及分析等工作的数据管理技术时代。随着这一时代的来临，我国各类企事业单位财务会计工作都受到了较大影响。单就高校会计管理工作而言，大数据时代技术发展对其实际工作发展的作用包括了以下几点。
1.1 促进了高校会计创新的进行
在高校会计制度转型过程中，大数据技术的应用为会计创新提供新的空间。如在高校管理过程中，网络数据挖掘模式的应用为会计核算提供了新的数据支持平台。同时在在会计管理过程中，网络平台的建立为会计软件、信息审计等会计管理工作提供了更多的发展创新空间。
1.2 提高了会计预测质量
预测性会计工作的开展，是高校财务管理改革的重要组成部分，也是其适应市场管理改革内容。在大数据技术支持下，高校会计中的预测性管理质量会得到很大的提升。特别是在风险管理过程中，大数据挖掘得开展可以使高校提前预知市场内容的财务风险，并开展提前的抵御管理。
1.3 为高校会计管理提供实践支持
大数据技术的应用不仅为高校会计改革提供了数据管理支持，也为其提供了有效的经验支持。在我国高校财务改革中，从单一的事业单位会计管理模式到适应市场化进程的新型会计管理模式，其会计管理经验的缺乏是改革的主要困难。而大数据时代的网络平台，为改革的开展可以提供大量的会计管理经验。如在会计数据分析中，数据挖掘技术可以为高校会计提供西方高校或商业教育机构的管理数据，为高校会计提供有效的会计经验。
2 大数据时代中高校会计工作变革主要内容
将大数据技术引进高校会计管理工作，对于高校会计工作质量提升起到了极大的促进作用。在这一技术支持下，高校会计工作出现了以下变革。
2.1 会计数据分析质量得到了极大提升
在传统的高校会计工作中，受到事业单位会计管理模式影响，对于财务数据分析重要性缺乏足够认识。这也对当前高校会计管理中，引进大数据管理模式的主要原因。在大数据技术支持下，当前高校会计数据分析质量得到了极大提升。主要表现在以下方面。一方面数据挖掘为会计数据分析打下了坚实基础。在数据分析过程中分析数据的基数与质量，是保证数据分析质量基础。在大数据支持下，高校会计管理者利用网络平台中的数据挖掘技术，在网络平台中获取了大量高质量的会计数据，用于进行会计分析工作。另一方面数据分析平台得到了发展。在大数据技术的指导下，高校会计数据分析平台得到了有效发展。特别是在网络技术影响下，网络中的专业数据分析软件的发展较之高校现有的数据分析，无论在数据质量还是效率中都有着很大的提升。
2.2 促进管理的市场化因素提升
加之传统的高校会计实践工作而言，新型的会计管理工作中市场化特点更加明显。如在固定资产会计管理中，越来越受到建材、人力甚至土地开发市场因素影响。在这种情况下，高校会计工作中大数据技术的引进，可以很好地促进高校会计工作中市场因素的提升。这种促进作用表现在以下两点：①突出会计科目核算中的市场性特点。在大数据因素的影响下，高校会计科目在核算过程的市场化因素更加明显。如在会计核算过程，各种企业会计核算方法被高校会计所采用，就是其较为明显的特点。尤其在大数据模式下，大量的财务数据需要在市场化核算方式中进行核算，保证高校会计核算的顺利完成。②高校会计报告中的市场化特点更加明显。在高校会计工作中，会计报告的完成是会计管理的重要组成部分。在大数据理念以及新型会计制度引导下，当前高校会计报告中的市场性因素特点更加明显。如在会计报告的人力成本内容中，劳动力市场价格、人才培养成本等市场性因素内容更加突出。
2.3 会计管理制度质量大幅提升
在高校会计实践工作体系内，会计管理制度的制定是保证会计工作顺利完成的基础工作。好的会计管理制度，对于学校会计整体质量的提升有着基础性作用。在当前的高校会计管理制度的制定过程中，大数据理念的引进使得会计制度的质量大幅度提升。这主要表现在以下三个方面：①新型理念与方法的应用。在高校会计制度的制定过程中，大数据理念的引进使得许多新型的管理理念与方法在会计制度中得到采用。如在当前的会计制度中，绩效管理模式的应用就是这种新型管理方法的重要组成部分。②保证了管理制度中的数据支持。在高校新型会计管理制度中，高质量的管理数据支持发挥着重要的技术作用。在大数据技术支持下，高校会计管理人员对制度中的数据进行全面的核算分析，提高了制度中的管理数据精度，提高了制度中的实践性特点。③提高了制度的可执行性。利用大数据平台为高校会计制度提供实践经验，提高制度的可执行性是提高会计制度质量的重要措施。在实际工作中，会计管理人员发现大数据理念下的会计制度无论是在理解性，还是可操作性方面都有了很大提升。
3 结 语
在当前的高校财务工作中，高校会计工作实际内容与理念发生了较大的转变。造成这一现象的原因，既是高校会计改革的必然结果，也与大数据技术理念发展有着重要联系。在这一背景下，高校财务管理工作者针对大数据背景下的高校会计实践工作开展了实践研究，为高校会计管理质量提升提供理论支持。
数据管理制度篇5
1.1 地理信息概述
地理信息（Geographic Information）是指与空间地理分布有关的信息，它表示地表物体和环境固有的数量、质量、分布特征，联系和规律的数字、文字、图形、图象等的总称。地理信息数据是指上述内容根据需要和要求采集、存储的计算机数字数据。
1.2 地理信息数据安全概述
地理信息数据安全是指保护地理信息数据以防止泄密、非法用户的越权使用、窃取、更改或破坏数据。
2 地理信息数据管理现状及存在的主要问题
2.1 本行业地理信息数据管理现状
地质行业在建国以来经过几十年的发展，特别是近30年来“3S”技术在地质行业中的大量运用，积累了大量地理信息数据。而在数据量成倍级增长的同时，我们的数据安全管理水平和手段较数据的增长速度仍滞后不少。目前，国内地质行业地理信息数据安全管理中主要存在的问题有以下几方面：
（1）安全管理意识淡薄：地质行业所应用地理信息数据有很大一部分是涉及国家机密或单位商业秘密的数据，而在国民经济快速发展的今天，有很大一部分单位管理者、数据使用者和数据管理者只对发展经济和增加收入看重，对保护国家机密和单位商业秘密的管理意识显得比较淡薄，使地理信息数据安全管理存在隐患。（2）安全管理体制不健全：我国应用“3S”技术是最近30年左右的事，在地质行业中大范围的应用是最近十几年才开始的，全国性的地理信息管理相关的法律、法规都还不是很健全，所以很多单位在地理信息数据采集、使用、安全管理等相关的规章制度都不完善。（3）管理手段落后：目前大多数单位所获取的地理信息数据都还是用明码文件存储，各部门采集、获取的地理信息数据基本上由各部门保管。没有采取任何加密手段或安全防护措施，没有采取统一管理措施。管理手段单一，没有任何防护措施，如数据一旦被其他人获得，就将造成国家机密泄露或商业秘密被人窍取等严重后果。
2.2 本单位地理信息数据管理现状
贵州地质工程勘察院成立于1958年，1995年开始使用地理信息系统和岩土工程勘察软件开展地质调查工作，在近20年的时间里积累了超过3TB的电子数据资料，这些数据都是采用光盘明码文件方式存储在资料室中，没有任何技术防范措施。目前本单位在地理信息数据安全管理方面主要存在的问题有以下几方面：
（1）管理制度建设滞后：因为本单位使用地理信息系统只有十几年的时间，所以在制度建设和安全技术防范上相对滞后，目前相关的管理制度主要有《贵州地质工程勘察院地质资料管理、借阅规定》、《贵州地质工程勘察院计算机管理规定》，这些管理制度都是制定了很长时间的，对数据安全很少涉及，并没有专门对数据安全管理的规章制度。（2）数据安全保护意识不强：如今是信息时代，基本上每个工作人员都有台式电脑和笔记本电脑及大量移动存储设备，这些电脑或移动存储设备中都存大大量的地理信息数据，但是大多数工作中员的电脑都没有采取任何加密防护措施，也没有采取数据备份措施，一旦有别有用心的人拷贝相关数据或因电脑故障数据丢失将造成不可挽回的损失。（3）技术防范措施不够：本单位现在所保存的地理信息数据基本上是明码文件光盘保存，没有相关安全技术手段措施，明码文件一旦丢失将造成安全风险。
3 地理信息数据安全管理措施
根据本单位地理信息数据安全管理现状，笔者从管理制度和管理手段两方面给出了相应的措施，加强制度建设，重在技术防范。
3.1 地理信息数据安全管理制度措施
（1）完善地理信息数据安全管理制度建设：及时整理已有相关管理制度，有不完善的或不能满足现在管理需求的及时修改、更新。针对新的技术、新的问题要及时建立相关管理制度。确立地理信息数据安全管理目标，确立地理信息数据安全管理级别，进行风险分析，明确安全需求和等级。明确数据安全管理责任单位和责任人，规范地理信息数据等级、使用权限、安全审核、安全追踪制度等。（2）加强安全意识教育：树立地理信息数据安全意识，定期进行安全检查。定期进行安全业务培训，提高操作技能，切实保障地理信息数据安全。
3.2 地理信息数据安全管理技术措施
（1）加强用户名和密码口令管理：存储重要地理信息数据设备和泄密计算机应加强用户名和密码口令的管理，因为用户名和密码口令是计算机设备最基本的安全防范技术。通过及户身份识别，可以防治大部份低级非法用户对该设备的访问，有效应对地理信息数据安全和初级防范。（2）防病毒及防火墙措施：防病毒主要是应用软件技术对病毒进行隔离和清除。防火墙是一种结合软硬件的访问控制技术，能加强内网设备与设备之间或内网与外网之间的有效防卫。（3）数据加密技术：所有地理信息数据在创建时都是明码文件，就算是有用户身份识别、权限控制、防火墙等控制措施，但如果有人攻破这些控制，获取的文件就是可以正常使用的明码文件，同样会造成数据丟失或泄密。针对这一问题，出现了最新的一种主动加密技术——透明实时加密。实现了文件透明主动加密、远程监控、设备限制、权限控制等。（4）备份与恢复：数据备份与恢复是实现地理信息数据安全运行的重要技术。计算机系统总免不了发生系统故障，一旦系统发生故障，重要数据有时会遭到损坏。光盘存储存有时效性，长时间使用和环境因素的影响都会造成数据无法读取。为防止重要数据的丢失或损坏，数据库管理员应及早做好数据备份，这样当发生故障时，管理员就能利用已有的数据备份，把数据库恢复到原来的状态，以便保持数据的完整性和一致性。一般来说，数据备份可采用完全备份、增量备份、系统备份等名种方式定期对地理信息数据库进行备份。
4 结语
没有永远完善的管理制度，没有永远先进的控制技术，地理信息数据的安全管理也必须随时代的发展持续跟进，只有时代不断的发展，管理水平的不断提升，地理信息数据的安全才会有保障。
参考文献：
数据管理制度篇6
2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大稻萦τ贸【按幽诓坑τ米向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。
本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。
2 大数据业务管理现状及相关理论介绍
2.1 大数据业务管理现状
运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。
如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。
如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。
2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度
（1）业务流程管理成熟度模型
业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。
BPMMM的内部结构则主要用于判断组织所处的成熟度水平，并分析未来改进方向。内部结构分为成熟度级别、管理领域、关键指标和典型行为。内部结构将外部结构的每一级别细化为战略与组织文化、业务流程管理活动、客户关系管理、人力资源及组织管理、知识管理和IT管理六大管理领域，模型进一步将每一个管理领域划分为多个关键指标，用于阐述在该领域所关注的业务流程管理重点，最后将利用各关键指标的典型行为，区分出这些关键指标在不同的成熟度级别中的不同表现，从而判断这些关键指标所处的成熟度级别。
（2）数据质量管理评估维度
在数据质量管理评估维度中，针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下六个维度衡量：
1）完整性：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。
2）规范性：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。
3）一致性：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。
4）准确性：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的或者数据是超期的。
5）唯一性：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。
6）关联性：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。
3 大数据业务面临的困境
（1）运营商大数据业务运营管理流程成熟度分析
运营商普遍已形成可复用的业务运营管理流程，部分在大数据业务领域较为领先的运营商已经建立了独立的部门甚至子公司对大数据业务进行管理和协调，也有少数运营商建立了大数据业务开展的流程管理规范。但目前各运营商的大数据业务管理规范还较为粗放，未能全面切实地指导大数据业务的开展。并且，仍有大部分的运营商未确定大数据业务开展的组织形式。因此，根据业务流程管理成熟度模型，运营商的大数据业务管理流程目前正处于从可复用级成熟度水平向己定义级成熟度水平过渡的阶段，管理流程水平仍有很大的优化提升空间。
（2）端到端业务管理流程问题分析
运营商大数据端到端业务流程的问题主要集中在需求沟通确认、数据建模及提数环节。
在需求沟通确认环节，由于前端业务人员与后端技术人员对数据资源的理解视角及沟通方式存在差异，导致跨部门沟通效率低下，进而导致需求沟通环节冗长、反复。
在数据建模及提数环节，由于数据资产定义及分级分类规范的缺失以及数据质量管控制度的缺失，导致提取数据无法满足建模需求，需调整数据模型并补充提取数据。
除此以外，运营商当前大数据业务需求满足流程缺乏系统的有效支撑，大量工作需人工手动完成，严重影响大数据业务响应速度。
（3）资产管理流程问题分析
数据资产管理流程的问题主要集中在规范定义、采集存储及提取使用环节。
在规范定义方面，运营商普遍还未形成公司级的数据资产定义及分级分类规范，直接导致数据开放策略、数据采集存储策略、数据质量管理策略无从制定，影响数据资产长期积累及大数据业务的拓展。
在采集存储方面，绝大多数运营商仍延续传统数据采集存储策略，未依据大数据业务需求制定数据采集存储策略，导致数据采集及存储质量无法满足大数据应用需求，某些大数据需求数据甚至未能采集和存储。
在提取使用方面，运营商普遍未建立完整的数据质量管控制度。从数据质量管理评估的六大维度来看，运营商数据，尤其是传统业务对其质量要求较低的网络域数据，存在数据采集、录入、存储随意导致数据存在不完整、不准确等多重问题，无法满足大数据应用的需求。例如在位置信息方面，小区经纬度信息存在大量的经纬度填反、数据缺失现象，基站名称存在拼音、底直嗦搿⒆址等多种形式并存导致数据可用性差等情况。
4 应对策略建议
本文对运营商大数据业务运营管理流程存在的问题进行原因追溯、分析发现，上述问题产生的原因可以归结为公司级数据资产定义及分级分类标准规范缺失、数据质量管控机制缺失及系统缺乏有效支撑三类。接下来，本文将从这三个方面给出优化改进的思路：
（1）建立公司级数据资产定义及分级分类标准规范
针对需求沟通过程中业务人员与技术人员之间以及不同系统管理人员之间存在沟通协调壁垒的问题，运营商应建立公司级数据资产定义及分级分类标准规范，划定关键数据资产范围、对数据进行统一的分级分类并制定统一的数据操作规范。公司范围内关键数据的规范和统一，将减少业务分析人员针对数据的研究时间，帮助分析人员更有效的决策，并能够弥合业务人员和IT人员之间的分歧，提升跨专业沟通效率。
（2）搭建数据质量管理机制
针对运营商在数据质量方面的问题以及由此引发的数据建模及提数流程反复问题，各运营商应按照计划、执行、检查、行动的步骤，制定适合于本公司的循环迭代式数据质量管理机制，逐步实现数据质量的阶梯式上升。具体来讲，各运营商需要在计划阶段根据大数据业务的特征和需求制定数据质量标准，基于该标准开展数据ETL工作流程，在实施过程中持续监控和度量数据质量水平，发现问题时执行数据质量即时解决方案并将问题进行记录备案。
（3）建立可视化、自主化、模块化的数据流管理体系
最后，针对运营商系统支撑能力弱、支撑效率低的问题，运营商应建立可视化、自主化、模块化的数据流管理体系，通过对产品形成过程的可视化监督强化对大数据产品最终质量的管控，同时通过自主化、模块化的管理模式提升大数据业务的快速响应能力。
1）可视化：业务建模所需的数据从需求端到数据源的数据流及数据血缘关系直观可见。
2）自主化：在清晰定义的数据关系的基础上，实现数据的自动调度及更新。
3）模块化：专业化模块分工提升工作效率，同时在各模块之间设置沟通协调人员，确保模块之间信息沟通及时顺畅。
5 反思与结论
随着大数据行业竞争程度的逐渐升级，大数据业务成功开展的决定性因素已经慢慢由数据资源优势转向了应用及运营能力优势上。运营商拥有体量巨大、维度丰富的数据金矿，但如何开采这座金矿、将金矿变成抓得住的价值是所有电信运营商值得深思的问题。本文从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，分析了运营商开展大数据业务所面临的困难，并提出优化提升的管理建议。
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数据管理制度篇7
在计算机信息系统环境下，建立健全一套完整的企业财务会计的内部控制制度是必要的。企业财务会计的内部控制制度是企业内部控制制度重要组成部分，我认为一个企业应该在考虑成本效益原则的基础上，从以下着手建立企业财务会计的内部控制制度。
一般的财务软件自身都控制功能，在实践中要充分运用。如权限管理，利用会计人员间的不同分工设置不同的操作权限，进行互相监督、互相牵制。操作权限控制是软件系统在开发过程中预先设定的，是按照不同的业务分工设置不同的操作权限进行的管理和控制。不同的管理级别或不同层次的操作权限应采用不同的资格确认方法。系统管理员拥有最高级管理权限，负责制度的制定、操作员的设置、权限的授予、操作密码的设定等权限。要保证这些控制功能的有效执行必须建立一套完整的会计信息系统内部控制制度，该制度要包括一般控制和应用控制。
1、一般控制由下面几个方面组成：（1）组织和管理上的控制企业首先要建立与之相适应的组织机构，如增加计算机信息系统管理部门或人员。在管理上建立与之相适应的制度，如机房管理制度、计算机维护管理制度、日常操作管理制度、凭证稽核制度、档案备份制度等。（2）开发上的控制有效的内部控制首先设计要合理，设计不合理的内部控制在实施过程中即使有非常严密的控制措施，实施也会无效，也就是说会计的信息系统控制的有效性在一定程度上取决于开发软件是否合理，因此要加强软件开发的控制。在系统开发前，要进行详细的可行性研究；在系统开发过程中，内审和风险管理人员要参与系统控制功能设计；在系统测试阶段，要按照测试标准进行严格测试。做好人员和设备等资源的整合配置和初始数据的安全导入。新旧系统需并行运行至少三个月。（3）加强会计信息系统的环境控制会计信息系统的环境控制，硬件环境是基础，设备的正常运行是会计数据处理的基础，设备的配置和质量直接影响数据处理的结果的可靠性。所以，硬件管理制度是必不可少的，包括对设备所处的环境进行的温度、防盗等防范工作。并且要定期查毒、杀毒，避免病毒损坏软硬件，造成数据丢失。（4）操作上的控制在计算机的接触上要建立密码制度，管理员密码由专人设置和保管，不可公开；会计人员密码自行设置，自行保管。并且密码不应只用数字和字母。（5）数据存储和检索控制对于存储数据的光盘或磁盘要有专人负责，在保管存放上要便于资料的调用，可以对储存数据的各种磁盘或光盘进行标号。数据的修改或更新要有授权，未经批准或不符合批准权限的不得更正，保证数据的修改更新要有修改通知书、更新通知书等书面授权证明以免重要数据丢失或破坏。
2、应用控制由下面几个方面组成：（1）数据输入控制数据输入控制要保证输入的数据经过授权和对输入数据的准确性进行校验。目前大部分企业对数据输入的控制均作了严格的规定，有效的保证了数据输入的准确性。（2）数据通讯控制企业应通过各种技术手段保证数据在传输过程中的准确、安全。例如每次数据传输时都要有时间、日期、记号。传输时要有发送和接受的标识，收到被传输的数据时要有肯定确认的信息反馈回去等等。（3）数据处理控制数据处理控制主要包括数据处理有效性和可靠性控制，该项控制与手工财务数据处理不同，在会计信息系统性，原始数据的录入时关键，录入的原始数据无误，处理结果一般不会出现差错。在数据处理中要注意按照恰当的程序执行，为明确责任要保证相关部门和责任人的签字。（4）数据输出控制数据输出控制首先要确认数据的输出是否得到授权；其次要保证输出与输入数据的一致性；三是要评价输出数据的相关性，即输出的数据要满足使用使用者的需要。
总之，实行会计信息系统的的企业要加强和完善会计信息系统的内部控制，内部控制的好坏关系企业经营管理的好坏，直接影响经济效益。在计算机信息系统下，企业财务会计建立健全内部控制制度是有时代性、特殊性的，我们不但要借鉴国外的经验，而且要结合自身的实际情况，在实践中不断发展、不断完善，以适应市场竞争的需要。（本文作者：张琛 单位：首都经济贸易大学）
数据管理制度篇8
中国造船工业经过数十年尤其是近几年的快速发展，与日韩造船企业的差距逐步缩小，在硬件设施及建造技术等方面已经有了较大的提升，但管理水平与日韩相比差距仍然较大，尤其体现在精益生产上，产品建造精度不够、管理不精细，造成材料和人工的较大浪费。随着现代造船规模的日益扩大，各种生产制造工艺的飞速发展，原材料及人力成本的迅速增长，加上国际海事组织（IMO）船舶专用海水压载舱涂层标准（PSPC）的强制执行，造船精度管理成为提升企业竞争力的重要h节。
而目前，国内船企虽然在船舶建造与合拢过程中普遍开展了精度控制管理，但国内的精度管理系统并不成熟，一些船厂引进了国外的精度控制技术，也不能够完全符合国内船厂的实际情况，部分系统软件还需进行二次开发，使该类系统产品在软件功能、行业适用性、使用便利性等方面都存在着不足。这些局限严重影响我国造船质量的提升，降低了我国船企的市场竞争力。因此，突破船舶精度管理相关技术并开发具有自主知识产权的船舶建造精度管理系统显得尤为重要。
2 精度管理系统设计理论
船舶分段建造精度管理系统数据库选用的是SQL SERVER，它是一种典型的关系数据库管理系统，使用T-SQL语言完成数据操作，可以在绝大多数操作系统中运行；作为开放式系统，可以与其它系统进行完好的交互操作，能有效地保存和管理精度数据，实现对数据的统一管理。本文中基于该数据库管理用户权限，实现了精度数据的共享与协作，统一了船企内部精度数据。精度数据库结构如图1所示。
数据库系统主要包含数据表有：
（1）PrjInfo工程信息表，存储工程信息数据；
（2）DxfData模型数据表，存储模型信息数据；
（3）DxfDataXML模型解析数据表，存储模型二进制数据；
（4）SxdResultDetails测量数据表，存储原始测量数据；
（5）Point测量点数据表，存储测量点列表数据；
（6）ScaleItemData测量项数据表，存储测量项数据；
（7）ScaleRelation测量关系表，存储测量点连接数据；
（8）DictData字典数据表，存储字典数据；
（9）UserData用户数据表，存储用户数据；
（10）RoleData角色数据表，存储角色数据；
（11）ReportDate报表数据表，存储报表数据。
数据库系统为实现精度数据持久化平台与MS SQL Server数据库之间关系的协调处理，本文还研究了多用户数据库模型开发和Object Relation Mapping（ORM）组件开发对象关系映射。
2.1 多用户数据库技术实现
以SQL Server数据库作为造船精度管理开发的数据库系统，建立对应的工程表来保存各个工程数据。建立模型表来保存各个导入的模型。建立对应的测量点、测量项（表）来满足精度造船的系统需求。以支持网络访问的功能进行数据库部署来实现SQL Server数据库的网络访问，保证多个精度造船客户端能够同时访问统一数据库。
2.2 对象关系映射（ORM）实体类的封装与持久化实现
本文中对于数据库操作对象，采用ORM所提供的内连接方式，只使用配置文件的方式来实现连接。针对所有数据级别的操作（包括数据的查询、读取、删除等功能），采用ORM已经编写好的类对象操作，而不使用SQL语句直接操作数据库，简化了开发时的工作量。ORM关系映射如图2所示。
3 精度管理系统功能应用
本系统将从多方面为造船数据管理业务提供系统支持，基于全站测量仪的船舶实际数据采集、统一数据库的造船精度数据管理、图形界面的用户友好操作界面、用户自定义的测量指标分析、灵活自定的用户报表定制与输出和功能详实的精度数据统计分析，提高客户造船精度管理水平。
同时，本系统使用数据库管理模式实现了建造全流程精度数据信息存储的统一性、完整性，将加工阶段、装配阶段、合拢阶段的精度设计数据、测量数据、分析数据统一结合，通过对全厂统一精度数据库的设计、开发、应用，解决了精度标准不统一、精度数据不共享、精度业务流程不规范的问题。综合考虑使用网络数据库的后台作为精度测量数据持久化平台，便于测量数据的保存、抽取、查询使用。能够对分/总段偏差数据进行统计分析，管理整个工程项目，自定义测量指标，灵活定制输出用户报表。其实现的功能有。
2.1 数据库
造船精度管理系统支持强大统一的数据库管理功能，定义了精度管理的完整数据体系，提供完整的数据库管理功能。支持统计分析数据、工程项目数据管理、造船各阶段精度数据管理、数据库的复制备份与合并拆分。同时通过数据库的网络化，使得共享数据变得轻松容易。
2.2 统计分析
造船精度管理系统拥有强大的统计分析功能，包括：建造施工过程中的人员、建造方式、检查结果、出现问题、建造区域、修正方式、分/总段的信息统计与编辑，测量点、分/总段的理论数据与偏差的统计分析，报表生成、编辑、打印。
2.3 2D图
造船精度管理系统能够为二维图纸添加三维截面图、切割面以及长度、坐标轴、理论线、文本、多段线、表格、标记线等标注，使现场施工图纸更加清楚明确，提高建造效率。
4 结语
本系统是基于先进计算机技术和数据库技术，为满足船厂造船精度数据的积累与管理的业务需求，提高国内造船精度数据管理数字化水平，采用数据存储/分析等技术进行开发，建立精度管理数据库，实现精度数据的管理、统计与分析，分析自定义测量指标，灵活定制输出用户报表，满足船厂在加工阶段、装配阶段、合拢阶段的精度数据统计与共享，取得了良好的生产效果，建立起符合我国船舶制造精度需求的管理系统，对提高造船质量与效率，降低生产成本，改进船舶工艺技术有着一定的指导生产意义。
参考文献
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作者简介
焦自权（1986-），男，河北省石家庄人。硕士学位。讲师，主要从事船舶振动与噪声研究方面的工作。
数据管理制度篇9
就目前技术的发展结构而言，在计算机数据库技术实际运行过程中，整体技术维度和技术运行机制也在发生改变。第一，计算机数据库技术的应用范围在逐渐扩展。在实际生产生活中，应用计算机数据库技术的频率和市场前景越来越大，无论是工业、农业以及文化产业等，都将其视为有效的信息处理工具[2]。因此，计算机数据库技术的安全性和适配性尤为重要，各行业也在自身发展进程中不断摸索和技术优化，真正建立切实有效的管控模型和管理机制，确保管理维度的实效性，也为信息结构优化奠定坚实基础[3]。第二，计算机数据库技术的安全性也在探索中逐渐得到强化，也突显出计算机数据管理项目的具体要求，只有优化其安全价值，才能更好的建构高度机密性以及敏感性数据管理维度，保证了信息备份管理以及恢复功能的有效性，对于数据信息的复制和备份，要在优化信息维度的基础上，真正实现了数据库的安全性升级。
三、计算机数据库技术在信息管理中的应用优化路径
（一）优化计算机数据库技术在信息管理中的安全性
要保证数据完整性，就要从安全应用以及安全管控模型出发，建构系统化管理维度和管控要求，保证数据在得到共享的同时，相应的数据信息也是安全准确的。因此，技术人员要结合计算机数据库技术的相关要求，提升信息完整度和安全性[4]。
（二）优化计算机数据库技术在信息管理中的实践性
在实际信息管理和信息控制过程中，要积极落实理论和实践的融合机制，确保管理维度和管理效果的最优化。伴随着计算机技术的高速发展，将数据库原理和数据库管理技术模型进行深度管控，是提升数据科学性以及合理性的重要路径，也是研究数据分析机制以及计算机数据库技术应用模型的重要参数，因此，要保证理论联系实践，建构计算机数据库技术应用整体。
（三）优化计算机数据库技术在信息管理中的技术性
对于计算机数据库技术来说，最基本的就是技术参数，因此，要保证计算机数据库技术在信息管理中得到推广，最基本的就是要保证技术模型的安全性和准确性，并且积极落实计算机共享体系。计算机数据库技术最根本的要求就是要规避数据库被非法入侵，确保其技术安全和信息共享安全。但是，在实际管理机制中，信息的绝对安全存在风险。提升计算机数据库技术的技术安全性，能更好的落实信息应用价值，确保信息维度得到有效优化。因此，相关项目技术人员要利用加密技术对非共享信息进行系统化管控，提高管控效果的同时，积极落实技术性管理要求，借助权限管理机制、数据加密技术以及强制存取控制技术等措施，进一步优化计算机数据库技术的技术安全性[5]。
四、结束语
总而言之，在信息管理过程中积极应用计算机数据库技术，能在满足共享需求的基础上，充分发挥信息的实用性价值，确保信息得到充分利用，也为实践优化提供动力，确保技术模型以及信息管理维度之间形成有效的控制机制，也为数据应用研究奠定坚实基础，保证计算机数据库技术和信息管理之间的优化契合。
作者:陈文杰 单位:
参考文献：
[1]王瑜.探究计算机数据库安全管理与实现途径[J].建筑工程技术与设计,2016,15(11):2074-2074.
[2]温林芝.试析计算机数据库安全管理技术与方法[J].数字技术与应用,2015,15(04):183-183.
数据管理制度篇10
构建数据管理框架体系
基于对国内外银行数据管理方面先进经验的学习与借鉴，以及与该领域知名咨询公司的交流和研讨，并结合开行数据管理工作的具体情况，我们提出了“一个流程，两个维度”的数据管理框架体系。该框架体系集管理与技术于一体，涵盖了数据全生命周期管理内容。框架体系如图1所示。
该框架体系将数据管理内容从纵、横两个方向进行了细分：在横向上将数据全生命周期管理流程细分为四个环节，即数据标准、数据管控、数据应用支持和数据应用，简称“一个流程”；在纵向上将“四个环节”的数据管理内容进一步细分为管理和技术两部分，各部分工作内容通过组织、制度和流程体系实现有机的融合。该框架体系从一个理论视角解析了一个现代银行数据管理核心能力的形成机制和构成要素。
“一个流程”――数据的全生命周期管理
数据的生命周期一般是指数据的产生、存储、交换、加工到归档的全过程，属于技术管理领域的概念。而本文对数据全生命周期的定义侧重在对数据管理和应用的视角，在对一般生命周期基本涵义的继承基础上进行了扩展，将周期的起始点从数据的产生阶段前延至数据的定义阶段，即“数据标准”；终点不是止于数据的归档，而是数据的应用，数据的价值只有在应用中才能得到体现；“数据管控”环节强调对企业级数据的统一和整体管理的理念；“数据应用支持”环节则是在“数据标准”和“数据管控”的基础上实现数据的存储、加工和交换，即做到有数据质量保障的数据集中与共享，进而为下一环节“数据应用”奠定基础。另外，“数据应用支持”还体现了以“数据应用”为驱动的管理理念。
“两个维度”――管理与技术并重
数据管理工作是一项极具挑战性的复合型工作，该项工作既涉及管理领域的内容，又涉及到技术本身的内容，为便于更好地理解数据管理的内涵，并指导实际工作，我们对“一个流程”中的四个环节从管理和技术两个视角进行了细分。例如，将“数据标准”的内容从管理视角划分为数据标准的制订、数据标准的落地、监督检查、标准的变更和维护等。然而，要做到对数据标准化工作的精细化、专业化管理，纯粹手工管理只能是粗放式管理，且效率低下，依赖手工方式要做到精细化管理几乎是不可能。因此，我们又从技术视角确立了数据标准技术方面的工作内容，包括数据标准管理技术工具的建设、数据标准在IT系统落地过程中需完成的主系统和系统的更新改造工作等。其他环节的管理维度与技术维度工作内容的划分，与此类似。
探索数据管理核心能力
在“一个流程，两个维度”的数据管理框架体系指导下，开行结合数据标准、数据管控、数据仓库和数据应用等主要工作，全面展开了实践与探索，已初步取得成效。
数据标准先行
开展“一个流程，两个维度”的数据管理工作，数据标准化工作要先行。数据标准是一整套数据规范；数据标准化是通过一整套的数据规范、管控流程和技术工具来确保银行的各种重要信息，包括产品、客户、机构、账户等在全行内外的使用和交换都是一致、准确的过程。数据标准化是数据管理工作的基础和起始点，做好数据标准化工作是数据管理工作成败的关键。
数据标准的制定。立足开行的集团架构特点，开行首先制定了数据标准体系框架，分为基础类数据标准、分析类数据标准和专有类数据标准。基础类数据是指日常业务开展过程中所产生的具有共同业务特征的基础性数据，并进一步划分为不同的数据主题，包括客户、产品、协议、交易、财务、渠道、地址、资产、营销及公共代码；分析类数据是指为满足开发银行内部管理需要和外部监管要求，在基础类数据基础上按照统计需求和分析规则加工后的数据；专有类数据是指开发银行集团架构下，投资、租赁和证券等特有业务在经营管理中所涉及的专有性数据。
数据标准的内容可以划分为业务和技术两部分。业务部分内容是指从业务层面对数据的统一定义，包括数据项的业务涵义和数据项处理加工过程中应遵循的业务规则等；技术部分内容是指从技术实现层面对数据的统一规范和定义，包括字段长度、数据格式等。
在实际工作中，我们先建立了全行性数据标准化工作机制，由领导层、管理层和执行层组成。主管行领导亲自挂帅，几乎所有业务部门都参与不同层级的工作。按照数据标准体系框架，开行遵循外部标准和监管要求，并结合本行的现状及同业经验，前后历时两年多，已经制定完成了客户、产品、交易、协议、财务、资产、内部机构和员工七个主题2046项基础类数据标准和1056项分析类数据标准。
数据标准在业务领域和技术领域的落地。数据标准不仅在于制定，更重要的是在业务领域和技术领域的落地。数据标准化工作的常规思路是先制定、后落地，而开行将制定与落地同步开展，抓住系统建设的关键时机，推动数据标准的落地，既在落地过程中检验了标准制定成果，又通过落地将标准制定成果效益最大化。
为加大数据标准在IT系统落地工作的领导和协调力度，开行组建了科技部门一把手任组长的落地工作领导小组。目前已初步完成了数据仓库、全流程信贷、中小企业贷款管理、客户关系管理等重点系统及其系统的标准落地工作，对提升数据质量，减少重复录入起到重要作用。
数据标准化是动态化的过程。因为数据标准来源于业务，并通过规范IT系统建设和业务运行管理，最终推动业务发展，所以随着业务的创新和IT系统的升级改造，将对数据标准进行持续更新和维护，使数据标准更好地服务于业务发展，而不是制约业务的发展。
正是通过数据标准的制定和切实落地，贯通了数据从业务领域到技术实现的桥梁，为统一数据的定义、录入、维护、交换、加工和使用奠定了基础，促进数据的集中和共享，提升数据质量，良好地支持业务发展。数据标准的制定、执行和监督检查，是一个全员参与、长期、坚持不懈的过程，是一项日常工作，要持续不断地建设与完善。
数据管控执行力
2008年开行在信息科技部门下设立了数据管理处，负责开展全行数据标准化与数据管控等工作。随着数据管理工作的逐步深入，2012年开行基于数据管理处成立了数据管理中心，下属信息科技部门管理。对开展数据标准化、数据管控、数据仓库管理与数据应用管理等工作进行了细分，开始由“粗放式管理”向“精细化管理”的转变。
开行结合自身数据管理工作的特点与需要，将数据管理中心设置在信息科技部门，可以与IT系统建设紧密结合，有利于推动数据标准在业务和技术领域的落地、数据管控技术工具建设等工作，提高部门之间协作效率。同时，数据管理部门将加强复合型人才的培养，打造一支业务与技术兼备的BIU团队（商业智能化团队）。
制定数据管控制度与流程。2010年，开行先后制定了数据标准管理、数据质量管理、数据录入维护管理和报表需求管理等7项数据管控制度。这7项制度基本覆盖了数据管控工作的主要内容，明确了各项工作的职责分工，规范了相应的管理流程，是开展数据管控工作的重要依据。随着数据管控工作的不断深入，我们将不断完善这一制度体系。
设立数据管控专项考核。为树立数据管控工作的权威性，2010年开行将数据管控专项考核纳入全行考核体系，制定了分支机构数据管控考核指标。经过两年多的实践，这项工作对数据质量提升起到显著成效。今年将进一步开展对总行业务部门数据管控考核。
建设数据管控技术工具。数据管控工作的开展离不开技术手段的支持，数据管理系统的定位正是总分行全员参与数据管控工作的技术工具。该系统不仅仅是数据管理人员的重要工具，更是总分行业务人员参与数据管理工作的有力工具。系统主要包括数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、数据管控电子流程等功能模块，并伴随着数据管理工作的需要不断进行升级完善。
综上所述，开行从数据管控的组织建设、制度和流程建设、管控工具建设、考核机制建设等多个方面进行了大胆尝试，大幅提升了数据管控的执行能力。
数据仓库建设
2010年底，开行启动了数据仓库建设。数据仓库建设的目标是：落实数据标准、实现集中共享、提升五大应用、支持经营决策、统一全行报表、挖掘数据价值。
数据仓库建设遵循“标准先行、管控保障、业务驱动”方法，目前各项工作进展顺利，计划今年上半年上线运行。数据仓库上线后，将基本完成数据标准落地，实现我行数据大集中，提升数据质量，全面提高全行报表自动化比率，大幅提升高层决策支持、精细化管理和监管报送水平，充分实现数据资产价值，提升我行核心竞争力。
数据“1+5”应用
基于数据仓库建设，开行规划了“1+5”应用的蓝图。“1+5”应用是经营管理类与其他五类：监管合规类、风险管理类、客户关系管理类、资产负债管理类、财务绩效管理类等应用系统。数据仓库的建设，正是以数据应用为驱动，打造支持数据应用的基础平台。
伴随数据仓库一期建设，已同步开展了经营管理、风险管理和监管合规等重点应用系统群建设，并将与数据仓库一期同步上线运行。
结束语
“一个流程，两个维度”的数据管理框架体系从数据全生命周期管理的角度诠释了数据管理工作各个重要环节的内容与结构，贯通了数据标准、数据管控、数据应用支持、数据应用等各项数据管理工作的重要环节，经过开行前期的实践与探索，证明该框架体系具有其科学性和可实施性。数据标准是数据管控的依据和数据仓库模型建设的基础；数据管控是手段，通过数据管控保证全行数据质量持续提升；数据仓库是载体，通过数据仓库贯彻数据标准和数据管控，全面建立有效的数据质量管理体系和数据应用体系，才能最大程度地实现数据资产的价值。
数据管理制度篇11
一、统计数据质量管理的内涵
国际官方统计界对统计数据质量概念界定主要包括三方面内容：一是注重从用户需求的角度来衡量统计数据质量，强调用户的满意程度；二是强调数据质量是一个多维度的综合性概念，应从多方面、多角度来衡量，建立一套开放、透明的统计数据质量管理体系；三是明确构成数据质量的基本标准。各国及有关国际组织从各自的统计实践及理解出发，确定了不尽相同的数据质量标准。例如，英国政府统计数据质量标准是准确性、及时性、有效性、客观性；美国国民经济分析局要求满足可比性、准确性、适用性的质量标准；国际货币基金统计局的质量标准是准确性、适用性、可取得性、方法专业性等，这些标准是各国政府统计机构对数据进行质量评估、监管的重要内容和依据。
国内学者普遍认为统计数据质量是一个综合性概念，涵盖数据准确性、可获取性、可理解性、有效性、完整性等多方面要素，但具体内容存在差异。国家统计局总统计师鲜祖德认为，从国际经验来看，政府统计数据质量主要应从准确性、适用性、可比性、及时性、衔接性、可获得性、透明度和有效性等八个方面进行评价。马元三（2010）提出，统计数据质量因需求不同、角度不同而有不同的理解和看法，但最广泛的共识是数据的真实性、准确性、及时性、完整性、可比性、一致性和适用性等是统计数据质量不可或缺的要素。金勇进（2010）认为，统计数据质量就是要符合标准，首先要能够准确反映客观现象，即准确性；其次要能满足使用者的需求，即适应性；以及由此发展而来的准确性、及时性、可比性、适用性、经济性、可得性和保密性等。朱建平、陈飞（2012）在IMF数据质量评估框架（DQAF）基础上，借鉴全面质量管理的思想，主要从满足用户和统计数据产生过程的角度，认为一个系统而全面的统计数据质量概念可以定义为：在收集、处理和公布等数据产生和公布过程中影响统计数据满足用户需求的特征，其中包括数据收集过程中的客观性、适用性、准确性；数据处理过程中的方法健全性、可靠性、可比性；数据公布过程中的及时性、完整性和可获得性。
综上所述，统计数据质量一般有广义与狭义之分。广义的统计数据质量即综合性的数据质量概念，它包括准确性、可靠性、适用性等多方面涵义，是国际机构对一国（或上级部门对下级机构）统计数据长期、动态的综合评价体系，也是一个国家（或地区）统计数据的改进方向。狭义的数据质量则专门指数据的准确性。不管是广义或狭义的概念，数据的准确性都占据了极端重要的位置，很多时候，数据准确性成为数据质量的代名词。本文界定，从满足用户需求的角度出发，数据质量应是多维的综合性概念，包括准确性、及时性、可比性、可获得性、衔接性等多方面指标。
统计数据质量管理（Data Quality Management），是指对数据从获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。
二、统计数据质量管理的国际实践
各国都十分重视数据质量的评价和管理，目前，国际上对数据质量管理的做法主要有：
（一）成立专门统计数据质量管理机构
美国自1961年开始成立以麦克・波斯金为命名的5人咨询委员会即著名的BOSKIN委员会，专门对消费者物价指数（CPI）的准确程度进行评价。英国皇家统计学会成立统计数据质量评估工作组，每年对官方统计数据的质量情况进行独立评估，并对外公布评估报告。加拿大由国家审计总长负责统计局的数据质量评审工作，其审计的内容包括：统计局质量管理体系是否充分、完整；统计局内部质量管理的自我评价体系是否合理；统计局是否以适当的方式向用户通报有关数据质量情况和所应用的方法。荷兰统计局借鉴加拿大的质量管理办法，建立了数据质量审计制度，成立质量审计委员会，其下设若干统计专业审计组，人员由统计局内部不同部门的专业人员兼职组成，每5年审计一次。
（二）建立统计数据质量管理框架
各国和国际组织依据各自的不同需求，在实践中逐渐形成了格局特色的数据质量管理框架，主要类型有：
1.国际货币基金组织（（IMF）的管理框架。该框架认为数据质量与统计体系管理、核心统计程序和统计产品密切相关，应从数据诚信、统计方法及数据质量要求等方面着手，将目标数据与最佳标准进行对比来评估数据的质量。
2.欧盟统计局（（ESS）的管理框架。该框架依据欧盟统计手册，从统计制度、统计程序及统计输出三个纬度对统计数据质量进行评估。通过对统计制度进行分析、对统计过程进行评估、对用户感受进行调查等方式，综合评估数据质量。
3.欧洲中央银行（ECB）的管理框架。该框架基于《欧洲中央银行体系和欧洲中央银行条例》，规定了数据质量的原则和要素，如统计保密性、关联性、可靠性及成本效益等，来指导和规范数据质量评估。
4.联合国统计署的通用国家质量保证框架（NQAF）。该框架是采取分层评估，从统计系统、制度环境、统计过程和统计产出等4层面，每层又细分19个方面，每个方面采用相同评估模式。
上述各种统计数据质量管理框架都从广义的统计数据质量出发，从统计制度、统计程序、统计产出及数据的相关性、一致性、有效性和可获得性等多个纬度对统计数据质量进行管理和评估，但各自的侧重点又有所不同。
（三）开展数据质量量化分析
北欧国家为强化数据质量管理，建立了一套数据质量调查和量化指标评价体系，全面分析和评价数据的质量状况。例如，通过定期问卷调查的方式编制数据满意度指数，了解用户对数据的满意程度；编制调查负担系数，向数据提供者了解调查负担程度；规定月度、季度、年度数据从调查期结束到公布的时间；统计出版物销售量和销售收入等。根据量化分析结果，提出改进数据质量的具体目标。如，荷兰统计局1996～2000年的计划目标要求住户调查的回答率提高8%；通过简化调查表项目的填写，改进数据传输技术，减少样本规模，利用行政记录资料等措施，将调查负担率减轻13%；出版物销售量提高20%。丹麦统计局曾提出1994～1999年数据公布、出版时间缩短30%的目标；工商企业的调查负担1999年应比1996年平均减轻20%。实践证明，数据质量的量化分析和量化目标是一种行之有效的管理方式。
三、我国统计数据质量管理工作实践
我国于1999年公布了国家及省两级对主要统计指标数据质量评估的实施办法，之后大部分地区建立了主要统计指标数据质量评估制度和评估办法，以保证统计信息的准确性、客观性和有效性。2000年我国修订了《统计法实施细则》，其中第二十一条规定：“国家建立健全统计数据质量监控和评估的制度，加强对各省、自治区、直辖市重要统计数据的监控和评估”，对统计数据质量的评估工作做出了明确规定。2002年，我国正式加入国际货币基金组织（IMF）的数据公布通用系统（GDDS），这标志着中国统计系统的发展迈出了重要的一步，意味着我国统计数据采集、质量评估、公布等将与国际标准衔接。2004年开始，国家统计局开始健全统计数据质量全面控制体系，在国民经济核算、固定资产投资、工农业以及建筑业等行业建立了统计数据质量定期评估联审制度，修订了工业、建筑业、房地产开发经营业、农业、投资等主要专业统计数据质量控制办法，进一步强化了对统计调查任务布置和统计数据采集、审核、处理、汇总和上报的全面质量控制。制定了《主要统计指标数据质量评估办法（试行）》，建立了运用用电量、货运量、税收等行政记录，依据经济指标间的逻辑关系，科学评估主要统计指标数据质量的制度。
近年来，各地统计部门为了进一步提高统计数据质量，进行了各种探索与实践。如《北京市部门统计数据质量评估办法》（2007）对数据质量评估的概念、原则、范围、方法以及组织方式等进行了统一的规定。广东省2009年出台的《广东省统计数据质量控制办法》对统计数据质量评估进行了专门规定，并分部门、分行业出台了地区生产总值、农村、工业、能源、批发零售业、投资、房地产、建筑业、人口等主要统计指标数据质量评估办法。
四、当前金融统计数据质量管理存在的主要问题
（一）金融统计制度机制不完善
1.机构覆盖范围不全面。对新型金融机构尤其是金融控股公司统计信息严重缺失，在“分业经营、分业监管”背景下，金融控股公司以集团形式实现了不同种类金融业务的综合经营，但目前对这些大量涌现的金融控股公司统计信息几乎为零。
2.金融产品覆盖范围不全面。对于快速发展的各类创新型金融产品，如衍生工具、资产证券化以及银证、银保、银基合作等业务，缺乏系统性统计信息。随着金融机构产品创新速度不断加快，这些创新业务已对贷款、社会融资规模等核心统计指标产生较大影响。
3.协调、共享机制不健全。当前，银行与证券、保险、基金等金融机构业务往来日益频繁，在分业经营、分业监管模式下，由于各监管部门在统计理念、目标、方法以及标准上存在差异，银、证、保及创新型金融机构缺乏一致的统计标准，难以形成协调、一致的金融业综合统计信息。
（二）金融统计的基础仍然比较薄弱
1.统计信息化程度有待加强。部分金融机构特别是中小法人金融机构受自身实力等因素影响，统计信息系统化程度低，会计科目和台账要素设置无法满足人民银行等金融管理部门的数据报送要求，且基础信息缺失，大部分统计数据依靠手工报送，在数据报送量日益繁重情况下，数据质量难以得到有效保障。
2.统计人员素质有待进一步提升。统计人员及相关部门人员对统计制度熟悉程度不够，造成统计系统参数设置、校验关系、数据提取对照关系，以及相关系统的基础信息录入等不完全符合统计制度的要求，直接影响系统生成数据的准确性。
3.个别金融机构依法合规统计意识有待深化。金融统计是国家宏观调控的关键决策指标，但仍存在个别金融机构对金融统计的严肃性、权威性和强制性认识不足。调查显示，有的基层金融机构为应对考核等目的，采取混用会计科目和台账分类、表内外帐务调整等方式，人为调整统计数据，损害了金融统计数据的权威性和公信力。
五、进一步改进金融统计数据质量管理的建议
（一）健全统计管理制度、机制
在国家层面，可参照国际实践，建立由人民银行、统计部门、审计部门等组成的金融统计数据质量管理协调机制，加强统计信息交换和协调，负责对金融统计数据质量进行分析、评估。在评估框架方面，参照国际通行做法，建立健全分层次评估框架，采用层次分析等数量方法，定期对金融统计数据开展质量分析、评估。在数据采集层面，各金融机构应根据业务管理权限，安排相应业务部门负责各自范围内的统计数据质量管理，完善管理制度和办法、数据复核规则、问题数据处理方案；各业务部门要将数据管理的职能详细明确到相关岗位，明确数据质量管理责任，加强统计数据加工处理过程中的质量控制，使得业务数据质量管理工作制度化、常规化。
（二）完善数据质量控制体系
依据金融统计工作流程，实行全过程管控，探索完善行之有效的数据质量控制体系。在数据录入环节，设置相应的逻辑规则，排查错误数据，将可能的错误录入解决在数据进入系统之前，提高原始数据的准确性。在数据校验环节，在系统软件中设置逻辑检验关系，数据采集后进行自动审核，及时发现各类异常数据，分层面推送至相关人员进行纠正。在数据复核环节，紧扣数据质量标准，规范履行校验规则，修正错误数据。
同时，探索开展统计数据审计，从总体上保障数据完整性、及时性、准确性。可以运用人工审计和软件审计两种方式。人工审计即运用随机抽样方法，从总体中选择一定容量的样本数据进行审计，重点审查数据的准确性和完整性。主要方式是通过实地检查、调阅资料、手工对各类录入信息系统的电子数据与纸质资料内容进行对比核实。软件审计即利用专门开发的计算机软件对数据进行审核校验，重点审查数据的时效性、一致性、完整性及相容性。
（三）夯实统计数据质量基础
一是加强统计信息电子化建设。电子化建设是提升金融统计工作效率，提高数据质量的有效手段。要根据金融统计工作需求，持续完善统计业务管理系统和统计系统规划，加快现有系统的升级和改造速度，优化系统操作流程，加强系统数据核查，为金融统计提供全面、规范、准确的业务状况信息，提高数据报送质量和工作效率。二是加强统计队伍建设。统计队伍素质是决定数据质量的基础。坚持依法统计，深入开展统计职业道德教育，提高统计工作人员维护数据真实的职业自觉性，增强法纪观念；加强业务培训，通过多种形式加大业务培训力度，提高统计人员的经济金融知识和统计理论水平，注重培养提高素质的“复合型”统计人才。在金融统计数据管理工作中引入激励机制，创新工作考评方法，奖优罚劣，充分调动金融统计人员的工作积极性。
（四）推进金融业综合统计
系统总结社会融资规模统计及前期安徽等地金融业综合统计试点经验，完善金融统计法律法规，健全金融统计共享机制，全面推进金融业综合统计，推动统计信息共享和协调。加强对互联网金融等创新性金融工具及其他金融性公司统计制度研究，及时覆盖创新性金融产品和机构。大力推进金融统计标准化，统一金融部门、金融工具的分类和编码，建立指标科学合理，与金融发展相适应，涵盖银行、证券和保险的金融业综合统计体系。
参考文献
[1]许涤龙，龙海跃.欧盟数据质量评估框架及其对我国的启示.统计与决策，2013，（8）.
[2]汤琰，金勇进.数据质量评估框架及其信息量分析.商业经济与管理，2011（9）.
[3]朱松，高喜燕.国外统计数据质量评估框架、方法及对我国的借鉴.西部金融，2014，（10）.
数据管理制度篇12
针对往来数据管理现状，通过搭建应收应付全过程管理信息平台，规范应收应付挂账和清理操作过程，实现坏账自动计提、凭证自动清理；实现应收应付报表数据自动准确出具；实现多维度数据实时查询；实现对前端业务提醒和支付预警。往来数据管理模式的创新，提升财务实时管控水平，深化业财融合应用，夯实会计管理基础，提高会计信息质量。
二、创新往来数据管理模式，提升财务实时管控水平的主要做法
1. 搭建往来管理平台，为往来数据管理提供系统支持。
一是强化系统初始设置。包括：往来对象设置、清理方式设置、期初数据录入、借款函模板管理、坏账计提参数设置。往来对象提供无流程、有流程两类方式维护。清理方式提供“科目”或“科目+对象”及对应清理标志设置。期初数据中提供手工输入、导入，导出等功能。录入的期初与账务对应余额进行效验。定义催收催付函模板，催收催付函模板可以设置与打印机绑定设置为默认模板。根据业务不同，计提方法也有所不同，提供 “账龄分析法”、“个别认定法”、 “余额百分比法”、“赊销百分比法”常用方法进行坏账计提的处理。
二是开发多维度数据查询分析功能。依据账龄分析提供“按余额查询”、“按明细查询”两种维度进行分析。灵活定义当前查询账龄，提供“年、月、天”不同周期的定义。支持追根溯源“明细穿透、凭证查看、清理明细”查看。
三是实现报表取数功能。依据账龄报表的出具，系统提供账龄报表取数设置，取数设置包括“单元格取数、附加项目行、列取数”；附加项目行、列取数，依据设置清理方式科目取出科目对就往来对象的账龄数据。实现报表快速出具的要求报表支持账龄取数。实现了应收应付决算报表的自动出具，提升了报表数据的准确性和及时性，解决日常账龄管理的工作需要。
2. 制定管理方案，为往来数据管理提供制度保障。
制定往来款项管理的工作方案，工作方案明确了往来款项管理的工作范围，业务财务部门管理工作要，日常工作要求，重点工作要求，并将责任具体到部门及人员。建立往来款项管理人员备查簿。如出现岗位人员变动，需在备查簿中备案。为往来数据管理提供制度保障。
3.建立常态工作机制，保证往来数据管理体系稳定运行。
制定管理方案，为往来数据提供了制度保障。管理信息系统平台的搭建，切实减轻工作人员负担，让大家愿意用，喜欢用。两者结合保证了往来数据管理体系的稳定，形成有效的常态化运作机制。
三、专业管理的成效。
1.构建全过程管理平台，提升财务信息化支撑能力。“工欲善其事，必先利其器。”信息系统已成为财务基础管理不可或缺的一部分。构建了应收应付全过程管理平台，进一步完善财务系统流程，优化系统功能，解决了报表手工出具，效率低下，数据可追溯性差，数据可靠性得不到保证，无法满足财务账龄分析，无法满足多维度多方位查询要求等一系列问题，提升信息系统的稳定性与易用性，提高数据质量，为财务实时反映、实时控制、实时监督提供技术支持。
2.往来数据治理力度加强，进一步夯实会计基础工作。公司创新往来数据管理模式，组织开展专项研究，制定专项清理方案。规范了挂账和清理的操作过程，实现了应收应付报表的实时自动出具，确保了报表数据的准确性和及时性，提升了会计信息质量，进一步夯实了会计基础工作管理。
3.多维度数据实时查分析，提升业财融合深度。业务是财务的源头。通过制定往来清理方案，规范前端业务挂账和清理操作，并将责任明确到具体部门具体人员。满足业务人员关于挂账金额和账龄的日常查询需求，加快往来清理力度。实现收款提醒和付款预警，在一定程度上控制了资金风险。
4.财务业务全过程协同，提升财务实时管控水平。多维度数据查询分析功能，最大程度支撑了对业务全过程的实时反映、实时控制和实时监督，深化业财融合，提高数据质量，强化财务实时管控能力。
参考文献：
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[2]王玉华.《企业往来款项管理存在的问题及对策》.金融经济.2009，02.
数据管理制度篇13
目前的网络信息化步入了大数据时代，大数据在人们生活各个方面都产生极其深远的影响，随着我国的医疗体系根据国务院的规划步入改革的关键阶段，对医院管理制度的完善提出了更高的要求，为患者提供高质量的医疗服务。医院的人事制度管理在医院管理制度上处于重中之重的地位，通过在大数据时代的背景下，创新医院管理的人事制度，对医院的服务质量有实质性提高。
二、大数据时代的概述
大数据是由全球著名的咨询公司麦肯锡最早提出，麦肯锡称：“数据已经渗透进入每个行业和业务领域，成为重要的生产因素。人们对海量数据的查询与应用，会预示着新一波的生产率增长和盈余浪潮的到来。”在现今社会高速发展的情况下，通过大数据时代的到来，信息流通更加完善，医院在这方面也不例外。医院在大数据的使用上，主要是通过各种类型的数据集中起来，来查找有价值的消息。通过大数据的整理可以对原始的医院医疗数据再利用。医疗的大数据内容主要有门诊挂号、病人住院、用药、化验、检查、处方还有人事、病历病史等等数据资料。随着云时代的到来，云计算的应用在医院的数据管理与信息平台上开始实践。医院的行业信息化技术的建设，对病人的医疗提供更高效、更便捷的服务。在医院的工作上，通过对各部门、分院之间的信息数据共享，构建互联互通的协作网络，对医院的整体工作水平有所提高。
三、医院人事管理存在的问题
（一）医院人事管理人员素质较低。目前医院的人事管理队伍构成上很多不是专业人员，对基本的人事管理工作制度内容不了解，很多人事管理人员是从其他部门调岗或者借调来进行相应工作。这种情况导致医院的人事管理工作的效率低下，也不符合在大数据时代的背景下，对现代化人事管理的工作要求，目前医院的人事机构基本处于空转的状态，办公室的配备几乎只有1-2名工作人员，工作状态基本懒散，对本职工作不予以重视，导致人事管理工作无法顺利展开。
（二）医院管理层对人事管理工作的不重视。多数医院的管理层对人事管理工作的重视程度仍然不够，没有意识到医院人事管理工作的重要意义，认为医院的人事管理制度和档案管理制度相关方面工作没有价值。由于缺乏专业技术人员的工作，医院没有系统的建立人事档案管理系统，结果对医院诊疗的有关档案出现丢失或损坏的情况，部分医疗事故中医院面临不利局面。
四、大数据时代医院人事管理的创新方式
（一）建立医院数据库。在大数据时代的背景下，医院人事管理制度进行科学化改革，需要建设完整的数据库。但是目前数据库建设一个最大的问题是由于建设规模较大需要花费大量的成本来进行建设与维护。但是目前很多医院难以承受这些费用，所以通过政府扶持为医院的数据库建设提供便利，通过数据库的建立，及时获取人事管理的相关讯息，为医院人事管理工作提供资料上的帮助。医院在数据库的建设上，根据自身经济条件等实际情况。可以建立小型的数据库。通过小型数据库的建设，及时对人事管理的资料进行搜索查询，通过数据库的辅助作用，避免了传统人事档案管理容易造成的丢失、损坏等情况，也为医院的人事管理工作的创新提供了技术上的支持。
（二）完善人事管理制度。医院人事管理制度在大数据时代的背景下，要健全相关的管理制度，对医院各项人事管理工作要进行及时开展。利用计算机数据库的便利性进行数据的查询，同时也保障了人事管理内容数据的安全性。利用大数据的便利性，对医务人员的信息进行集中搜集，来扩大信息的使用率。在完善人事管理制度的数据库使用上，要安排专职人员进行人事管理的数据化建设。人事管理制度的建设，可以提升医院的管理水平，在对信息进行搜索的同时，促进人事管理制度的规范化，并且建立指标体系和其他制度，解决人员配置、考核体系、薪资待遇、人事结构上的一些问题，维护了医院的正常运转。
（三）加强医院人事管理队伍的建设。随着信息技术的发展，医院的人事管理队伍的建设也要具有创新的意识，对计算机技术的要求也逐渐走向专业化方向发展，才能对大数据下对医院的数据库建设提供重要的人力资源保障。医院在招聘人事管理人员的工作上，对相关招聘工作进行完善，在招聘的同时也要关注应聘者的专业能力之外的能力，特别是关于数据库方面的能力进行考察。使应聘者能尽量适应医院的人事管理数据库系统。除了应聘之外，应加强对人事管理队伍进行专业培训，特别是信息化技术方面的培训。让人事管理人员应用信息化技术的软件，能对医院人事工作的信息化管理进行熟练掌握，提高工作效率。
五、结语
综上所述，大数据时代成为时代潮流的情况下，医院的发展即面临机遇，又面临着挑战。医院的信息化建设水平将决定着医院人事管理工作的效率。医院要加强数据库的建设，改革人事管理制度，加强工作人员的培训与职业素养。来保障大数据时代背景下，医院的改革发展稳步推进。
【参考文献】
[1]马超燕.大数据时代医院人事管理创新的探讨[J].东方企业文化,2015(02):73-74.
