数据管理制度篇（1）

第二条中国人民银行负责组织商业银行建立个人信用信息基础数据库（以下简称个人信用数据库），并负责设立征信服务中心，承担个人信用数据库的日常运行和管理。

第三条个人信用数据库采集、整理、保存个人信用信息，为商业银行和个人提供信用报告查询服务，为货币政策制定、金融监管和法律、法规规定的其他用途提供有关信息服务。

第四条本办法所称个人信用信息包括个人基本信息、个人信贷交易信息以及反映个人信用状况的其他信息。

前款所称个人基本信息是指自然人身份识别信息、职业和居住地址等信息；个人信贷交易信息是指商业银行提供的自然人在个人贷款、贷记卡、准贷记卡、担保等信用活动中形成的交易记录；反映个人信用状况的其他信息是指除信贷交易信息之外的反映个人信用状况的相关信息。

第五条中国人民银行、商业银行及其工作人员应当为在工作中知悉的个人信用信息保密。

第二章报送和整理

第六条商业银行应当遵守中国人民银行的个人信用数据库标准及其有关要求，准确、完整、及时地向个人信用数据库报送个人信用信息。

第七条商业银行不得向未经信贷征信主管部门批准建立或变相建立的个人信用数据库提供个人信用信息。

第八条征信服务中心应当建立完善的规章制度和采取先进的技术手段确保个人信用信息安全。

第九条征信服务中心根据生成信用报告的需要，对商业银行报送的个人信用信息进行客观整理、保存，不得擅自更改原始数据。

第十条征信服务中心认为有关商业银行报送的信息可疑时，应当按有关规定的程序及时向该商业银行发出复核通知。

商业银行应当在收到复核通知之日起5个工作日内给予答复。

第十一条商业银行发现其所报送的个人信用信息不准确时，应当及时报告征信服务中心，征信服务中心收到纠错报告应当立即进行更正。

第三章查询

第十二条商业银行办理下列业务，可以向个人信用数据库查询个人信用报告：

（一）审核个人贷款申请的；

（二）审核个人贷记卡、准贷记卡申请的；

（三）审核个人作为担保人的；

（四）对已发放的个人信贷进行贷后风险管理的；

（五）受理法人或其他组织的贷款申请或其作为担保人，需要查询其法定代表人及出资人信用状况的。

第十三条除本办法第十二条第(四)项规定之外，商业银行查询个人信用报告时应当取得被查询人的书面授权。书面授权可以通过在贷款、贷记卡、准贷记卡以及担保申请书中增加相应条款取得。

第十四条商业银行应当制定贷后风险管理查询个人信用报告的内部授权制度和查询管理程序。

第十五条征信服务中心可以根据个人申请有偿提供其本人信用报告。

征信服务中心应当制定相应的处理程序，核实申请人身份。

第四章异议处理

第十六条个人认为本人信用报告中的信用信息存在错误(以下简称异议信息)时，可以通过所在地中国人民银行征信管理部门或直接向征信服务中心提出书面异议申请。

中国人民银行征信管理部门应当在收到异议申请的2个工作日内将异议申请转交征信服务中心。

第十七条征信服务中心应当在接到异议申请的2个工作日内进行内部核查。

征信服务中心发现异议信息是由于个人信用数据库信息处理过程造成的，应当立即进行更正，并检查个人信用数据库处理程序和操作规程存在的问题。

第十八条征信服务中心内部核查未发现个人信用数据库处理过程存在问题的，应当立即书面通知提供相关信息的商业银行进行核查。

第十九条商业银行应当在接到核查通知的10个工作日内向征信服务中心作出核查情况的书面答复。异议信息确实有误的，商业银行应当采取以下措施：

（一）应当向征信服务中心报送更正信息；

（二）检查个人信用信息报送的程序；

（三）对后续报送的其他个人信用信息进行检查，发现错误的，应当重新报送。

第二十条征信服务中心收到商业银行重新报送的更正信息后，应当在2个工作日内对异议信息进行更正。

异议信息确实有误，但因技术原因暂时无法更正的，征信服务中心应当对该异议信息作特殊标注，以有别于其他异议信息。

第二十一条经过核查，无法确认异议信息存在错误的，征信服务中心不得按照异议申请人要求更改相关个人信用信息。

第二十二条征信服务中心应当在接受异议申请后15个工作日内，向异议申请人或转交异议申请的中国人民银行征信管理部门提供书面答复；异议信息得到更正的，征信服务中心同时提供更正后的信用报告。

异议信息确实有误，但因技术原因暂时无法更正异议信息的，征信服务中心应当在书面答复中予以说明，待异议信息更正后，提供更正后的信用报告。

第二十三条转交异议申请的中国人民银行征信管理部门应当自接到征信服务中心书面答复和更正后的信用报告之日起2个工作日内，向异议申请人转交。

第二十四条对于无法核实的异议信息，征信服务中心应当允许异议申请人对有关异议信息附注100字以内的个人声明。个人声明不得包含与异议信息无关的内容，异议申请人应当对个人声明的真实性负责。

征信服务中心应当妥善保存个人声明原始档案，并将个人声明载入异议人信用报告。

第二十五条征信服务中心应当对处于异议处理期的信息予以标注。

第五章安全管理

第二十六条商业银行应当根据中国人民银行的有关规定，制定相关信用信息报送、查询、使用、异议处理、安全管理等方面的内部管理制度和操作规程，并报中国人民银行备案。

第二十七条商业银行应当建立用户管理制度，明确管理员用户、数据上报用户和信息查询用户的职责及操作规程。

商业银行管理员用户、数据上报用户和查询用户不得互相兼职。

第二十八条商业银行管理员用户应当根据操作规程，为得到相关授权的人员创建相应用户。管理员用户不得直接查询个人信用信息。

管理员用户应当加强对同级查询用户、数据上报用户与下一级管理员用户的日常管理。查询用户工作人员调离，该用户应当立即予以停用。

第二十九条商业银行管理员用户、数据上报用户和查询用户须报中国人民银行征信管理部门和征信服务中心备案。

前款用户工作人员发生变动，商业银行应当在2个工作日内向中国人民银行征信管理部门和征信服务中心变更备案。

第三十条商业银行应当制定管理员用户和查询用户的口令控制制度，并定期检查口令控制执行情况。

第三十一条商业银行应当建立保证个人信用信息安全的管理制度，确保只有得到内部授权的人员才能接触个人信用报告，不得将个人信用报告用于本办法第十二条规定以外的其它用途。

第三十二条征信服务中心应当制定信用信息采集、整理、保存、查询、异议处理、用户管理、安全管理等方面的管理制度和操作规程，明确岗位职责，完善内控制度，保障个人信用数据库的正常运行和个人信用信息的安全。

第三十三条征信服务中心及其工作人员不得违反法律、法规及本办法的规定，篡改、毁损、泄露或非法使用个人信用信息，不得与自然人、法人、其它组织恶意串通，提供虚假信用报告。

第三十四条征信服务中心应当建立个人信用数据库内部运行和外部访问的监控制度，监督个人信用数据库用户和商业银行用户的操作，防范对个人信用数据库的非法入侵。

第三十五条征信服务中心应当建立灾难备份系统，采取必要的安全保障措施，防止系统数据丢失。

第三十六条征信服务中心应当对商业银行的所有查询进行记录，并及时向商业银行反馈。

第三十七条商业银行应当经常对个人信用数据库的查询情况进行检查，确保所有查询符合本办法的规定，并定期向中国人民银行及征信服务中心报告查询检查结果。

征信服务中心应当定期核查商业银行对个人信用数据库的查询情况。

第六章罚则

第三十八条商业银行未按照本办法规定建立相应管理制度及操作规程的，由中国人民银行责令改正，逾期不改正的，给予警告，并处以三万元罚款。

第三十九条商业银行有下列情形之一的，由中国人民银行责令改正，并处一万元以上三万元以下罚款；涉嫌犯罪的，依法移交司法机关处理：

（一）违反本办法规定，未准确、完整、及时报送个人信用信息的；

（二）违反本办法第七条规定的；

（三）越权查询个人信用数据库的；

（四）将查询结果用于本办法规定之外的其他目的的；

（五）违反异议处理规定的；

（六）违反本办法安全管理要求的。

第四十条商业银行有本办法第三十八条至第三十九条规定情形的，中国人民银行可以建议商业银行对直接负责的董事、高级管理人员和其他直接责任人员给予纪律处分；涉嫌犯罪的，依法移交司法机关处理。

第四十一条征信服务中心工作人员有下列情形之一的，由中国人民银行依法给予行政处分；涉嫌犯罪的，依法移交司法机关处理：

（一）违反本办法规定，篡改、毁损、泄露或非法使用个人信用信息的；

（二）与自然人、法人、其它组织恶意串通，提供虚假信用报告的。

第四十二条中国人民银行其他工作人员有违反本办法规定的行为，造成个人信用信息被泄露的，依法给予行政处分；涉嫌犯罪的，依法移交司法机关处理。

第七章附则

数据管理制度篇（2）

引言

智能电网调度控制系统是智能电网运行调控中枢，除硬件外还涉及电力系统、操作系统、数据库、信息通信、安全防护等专业技术，实现了各应用的协调配合工作，实现了多级调度中心一体化调控。如此庞大复杂的系统，需要协调统一的成套标准来指导其安全、稳定、高效运行，以保证调控相关业务工作顺利开展。因此，本文对智能电网调度控制系统数据库管理技术进行分析尤为重要。

一、智能电网调度自动化系统分析及新的风险点

（一）、智能电网调度自动化系统

智能电网内部的电网调度自动化系统是整个电网实现自动化运行的中心部分，整个系统相对于传统的电网调动系统在完善性及实用性方面有着较大的优势。智能电网调度自动化系统主要由调度中心、调度管理及控制中心、调度信息管理系统组成，该系统能够在较多的方面实现电力系统内部相关数据信息的自动储存和分析，同时在电力系统发生相关故障时，系统内部的网桥系统还能实现自动化的报警。

（二）、新形势下电网调度新的风险点

1）电网调度监控运行风险

第一，调度监控业务转变的风险根据"大运行"体系建设要求，调度负责影响电网运行的设备紧急告警信息的监视，主要包括事故、异常、越限、变位信息；设备主管运维单位负责告知信息的分析处理和报告。设备运行监视职责改为由调度机构与变电运维部门共同承担。若两个部门间工作界面不清晰，将出现工作流程不畅、互相推诿扯皮等现象，导致整体工作效率下降，甚至产生安全隐患，影响电网安全稳定运行。

第二，运行人员技术方面的风险调度机构融合了新的业务，增加了新的监控人员，承担了新的安全责任，面临新的安全风险。调度与监控专业的融合需要调度、监控人员的密切配合。 新入职人员、电网调度人员及电网监控人员需要通过大量培训以熟悉、掌握全部变电站设备，在短时间内具备相应的技术水平和运行经验有一定难度。调控一体化以后，调度、监控人员在统一场地工作，互相要受到一定的干扰，应对突发性电网事件的风险将加大。

（二）、配网调控存在的风险

第一，城区配电网复杂性配电网运行风险中的调度操作风险， 是调度运行部门最难控制的风险之一，基于城区配电网络的复杂性，双电源用户及T 接用户信息的海量性，电网调度运行人员对电网突发事故的处理也存在风险， 如果在事故处理时对电网信息掌握不够，处理不果断，可能造成事故的扩大，延缓停电设备送电，这样造成的不仅是经济上的损失，还将对社会造成恶劣的影响。

第二，恶劣天气对配网调度的冲击在配网调控一体化情况下，如果发生全网输电网络结构变化（发生恶劣天气导致电网发生输电网事故等），此时调度员监控与操作面对的数据量是非常大的，处理事故效率偏低或采取相关措施或考虑、调整负荷不当，很可能引起输电断面潮流超稳定运行限额，设备重载或过载， 存在严重的操作风险。

二、计算机数据库管理技术

（一）、备份和恢复数据的技术

计算机数据库的管理包含许多的方面，其中数据库中对数据进行恢复和备份是数据库管理的基础，也是数据库的优点，因为这一点可以防止信息的意外丢失，当数据库系统建立后，我们的数据库管理人员就要对数据库中的数九进行分类的备份，保障信息的安全新，还要制定数据库的备份计划，因为数据库是不断的进行更新的，因此我们要不定期的对数据库中的信息进行检查核备份，避免出现数据因备份不及时丢失的事件，同样备份可以是数据库出现故障时及时的对数据进行恢复，把损失降到最低，保护信息的安全。

（二）、密码加密技术

在一些程序的操作过程中人们总是认为有密码就是安全，其实计算机的数据库损坏都是来自网络内部的，一些人为了自己的私人利益，寻找网络黑客盗取其他用户的信息，破坏了数据库的安全性，这种非法的行为给使用计算机数据库用户的信息带来了巨大的威胁，因此要想保证用户的信息安全就要对数据库的密码进行加密，通过加密使数据库的安全得到多一层的保障，能够很大程度上避免用户的信息泄露，保证用户在使用数据库是不会出现财产的损失，同时也为数据库的安全罩上了一层保护膜。

（三）、存取管理技术

存取管理技术是数据库管理中重要组成部分，主要由两方面的内容组成：访问时的控制技术，用户使用时的认证技术。控制技术是通过用户身份限定用户对数据的访问范围，对于无关的数据就不需要访问了，控制技术可以防止非法人员的进入保证用户的信息安全，访问控制技术主要有用户权限的控制，浏览数据的控制，防火墙控制等。在数据库中用户的数据是通过特定的符号进行储存的，计算机只能识别用户的符号身份，因此在用户进入数据库是要进行身份的认证，用户可以通过口令、特殊符号、指纹等对身份进行认证，阻止非法用户的进入。

三、未来发展

今年来与计算机密不可分的互联网技术也在快速的发展着，而由于网络的特点（也就是较高自由性、隐秘性和信息传播的快速性）也造成了其安全隐患。现在每一个企业的计算机都与网络相连接，网络的安全隐患将直接影响该企业的数据库安全，包括使用数据库系统的用户行为、通过网络查找资料和下载相关资源等都会影响数据库的安全性。而信息化管理又离不开现代网络技术，所以企业未来信息化管理的发展必然会与网络技术的发展紧密的联系在一起，那么企业就要进一步针对网络方面的安全特征来提高自身数据库系统的安全，以此避免自身数据库内遭到网络病毒的损坏和被人通过网络盗取数据库内的信息资源。在数据库系统中，每一种结构模型都有其独特的一面，但未来的经济发展势必会让企业间的竞争越来越大，为了提高自身的核心竞争力，就需要更加高效的利用自身的数据库资源，这就让数据结构模型的缺点即：全面性较弱变得明显起来。所以企业在未来的信息化管理中，应加强数据库系统各数据模型的结合使用，通过对不同模型的特点进行综合分析，最大程度上让彼此的优势相结合，以全面满足企业分析、研究数据库内不同信息资源时的需求。结束语

总之，随着信息化时代世界经济的不断发展，信息化管理也成为了企业管理工作的重中之重。计算机数据库系统将有效的、全面的对各行各业的数据库资源进行最大化的利用，让企业的管理工作可以更加的现代化，真正让信息化管理有效的落实到企业中，并且提高企业信息资源的利用率，降低企业自身的运营风险。

参考文献

[1] 荣莉，徐迪，李伟玉. 大运行体系下智能电网调度支持系统的改革及应用[J].中国电业：技术版，2012，11：46-49.

数据管理制度篇（3）

【摘要】在国网系统内部广泛应用信息化给企业监管带来新的挑战和课题，本文试图以高度集成的信息化软件的自身优势和存在的一些管控问题为切入点，对企业系统数据测试、关注信息系统控制及控制数据、利用日志和关联性充分追溯数据源等环节，开展并探讨企业有效的监管方法。

【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

[1] 荆霞 , 张金城 , 黄作明. 基于数据挖掘的审计数据分析[J]. 中国管理信息化,2011，14(17).

数据管理制度篇（4）

一、引言

现有的大数据人工智能技术的发展在各个行业和领域取得了突飞猛进，尤其是利用大数据进行识别和趋势预测使得原本无法实现的一些管理决策成为可能，为有效的预防和减少失误工作提供了有效的帮助。尤其是在财务制度管理方面，每天涉及到大量的财务信息，以前的纸质化财务数据处理困难，管理成本高，大数据系统的到来可以有效的提高数据处理、分析和问题解决的效率，被各个部门广泛的应用，如高校财务管理系统等。

二、现有财务制度管理存在的问题

1.现有的高校财务管理制度对于大数据的挖掘还不够充分

现有的财务管理系统对于财务大数据基本处于基本的信息管理和统计的层面，对于财务不同类型的数据并没有进行归类和处理，造成大量的数据只是完成了信息化，但是智能化和决策上应用并没有体现出效果。而现有的财务信息和决策尤其是高校财务预算和决算信息都要求尽量准确，能够有效的控制财务流，这些要求就必须充分的发挥大数据的分类和处理的能力。

2.现有的高校财务管理制度对于大数据的信息安全还不够重视

目前的大数据信息涉及到较多的财务信息，可以有效的刻画相关的部门一段时间内的现金流的走向，所以政府和企业对于大数据的信息管理相对到位，注重对于数据的保密，但是高校的财务大数据处于数据的孤岛，对于大数据的管理各个高校不尽相同，导致对于高校财务大数据的管理亟需加强，进而保证财务大数据的安全管控。

3.现有的高校对于财务和大数据复合型人才的培养还不到位

目前，对于高校的大数据和财务复合型人才的培养和管理还不够到位，高校目前的事业单位管理制度导致对于复合型人才的培养滞后于企业等，导致高校的财务人员固定的处理相关的工作，阻碍了学校财务大数据的发展。

三、改进措施

以上问题的存在，影响了高校大数据财务的进一步推进，并进而阻碍了利用大数据进行财务的有效决策的能力，随着现代财务制度实时性、高效性、准确性等要求的进一步提高，如何有效的处理这些问题成为亟需解决的问题。必须从以下几个方面入手。

1.强化对于财务大数据的挖掘

充分的挖掘大数据信息，可以有效的理解一段时间内资金的走向，进而分析相关的关联性，对于下一步的财务数据的预测和分析也起到有效的评估作用，可以实现对于下一步资金决策的有效支持，帮助高校管理人员的准确定位。具体就要将不同类型的数据进行有效的统一管理，利用大数据的模型将这些数据之间的分类和识别结果予以程序，同时进行后期的短期资金走向的预测，实现财务数据的可视化和预测性。

2.强化信息链的安全管理

大数据是21实际最具有价值的资源，掌握了大数据也就可以根据这些大数据分析和预测出相关部门的经济走向和决策战略，因此，对于信息安全的防护非常重要，高校作为国家经济安全的重要部门，对于大数据的有效掌控和安全防护也显得尤其重要。因此，必须充分发挥区块链等技术，设置高校部门区域预算和中心总决算一体化管理制度，保证高校的相关的信息不被危险机构所利用，将国家重大项目的相关资金的预算安排和资金流向合理有效的管控，实现财务的安全可控。

3.强化复合型人才的培养力度

加大对于复合型人才的培养力度，可以促进高校人才充分的挖掘财务大数据的相关信息，构建智能化、一体化、数字化的财务管理制度，既能提高财务处理的效率，同时又能帮助决策部门及时的了解自己的走向和下一步的资金缺口的风险，提高高校财务决策制度的管理有效性和针对性。

四、结语

提高高校大数据管理的科学性和有效性对于提高高校财务的科学管控意义重大，论文针对现有的高校财务管理制度对于大数据的挖掘还不够充分、对于大数据的信息安全还不够重视、对于财务和大数据复合型人才的培养不到位等问题进行了探讨，并给出了一些解决方案，相信随着大数据的发展，高校的财务管理必将上一个新的台阶。

参考文献：

数据管理制度篇（5）

一、医院财务管理工作的实质与意义

在大数据技术应用的基础上，基于医院的财务管理优化的同时也为财务管理体制优化带来了挑战。因此，医院的相关管理人员为了能够进一步的优化医院财务管理的管理体制，应该首先对医院的财务管理现状进行分析与研究，并依据医院中财务管理体制存在的问题进行探究，结合医院财务管理体制优化的目标以及大数据技术应用模式，对医院的财务管理体制进行整改[1]。医院的财务管理工作的主要工作内容是在医院的所有工作完成后，在工作中进行资金的分配、利用以及相关的记录等，主要的管理目标是利用财务的管理将医院中的财务资源合理利用，将医院的经济效益与服务职能最大化。对医院的经营进行管理，需要合理的管理制度的利用与支持，医院的财务管理制度是医院健康可持续发展的重要制度保障以及重要的环节。医院的财务管理制度的优化与整改，就可以将医院中的财务资源利用率提高并最终达到最优化的目的，减少医院的财务资源的不必要浪费，还可以对医院的其它活动进行一定的监控，使其可以正常的运营，进一步的提高医院的经济效益，并提高医院财务管理的管理效果与效率[2]。

二、大数据时代医院财务管理中存在的问题

(一)财务管理工作中缺乏高素质的管理人才

医院的工作相对于其他企业的工作来说，具有任务多、工作种类繁多等特点，并且医院中各个科室之间的工作存在较大的差异，而且财务管理工作的专业性较强，进一步的提高了医院的财务管理工作的难度。因此，对于医院的财务管理工作人员的工作能力与素质等提出了更高的要求，不仅需要非常专业的财务管理的理论知识以及技能，还需要财务管理人员具备非常丰富的实践经验以及对医疗知识的充分了解等[3]。在大数据技术的应用下，大部分的医院财务管理人员并不具备大数据技术，不能合理的利用大数据技术，以此导致大量的数据信息的优势作用难以发挥出来。如果医院想要将有价值的数据信息功能发挥，就需要专业的财务管理方面的技术人员，并在大数据技术的支持下对数据进行研究与分析，一般的技术人员只能发现数据表面的作用，并不能深入的将其潜在的价值发挥出来。

(二)医院的财务管理制度不健全

医院公立医院的财务管理制度是对相关的财务管理人员进行指导与规范，并指导财务管理人员有序的进行财务管理工作的指导性体制，科学健全的财务管理制度可以有效的提高财务管理的规范性。但是当前医院的财务管理制度更加倾向于理论化，却不能与实践相结合，利用价值较低，不具有实践意义，与医院本身的管理状况以及特点结合程度不高，导致医院财务管理效果低下[4]。

三、针对大数据医院财务管理中存在的问题进行优化的措施

在大数据的背景下，财务管理人员可以对医院中存在的不合理的支出与资源浪费现象进行整改，进一步的促进医院财务的管理水平，促进医院的进一步发展。

(一)培养更多的专业性财务管理人才

上文已经提到，医院财务管理人员的素质是影响财务管理的效率的重要因素之一，因此在对医院进行财务管理的过程中，首先最重要的就是提高医院的财务管理人员的管理水平以及大数据技术的利用率。基于当前医院财务管理人员水平较低，对数据信息的分析与整理能力较差，医院可以建立良好的人才培养机构，依据医院财务管理工作人才需求以及当前财务管理人员的水平，制定专业的培养制度。可以聘请专业的数据分析人才，建立数据模型，发挥数据的潜在应用价值。对医院已有的管理人才进行培训，进一步提高人才的素质。提高医院的福利待遇，聘用更多的具有专业技能的人才[5]。

(二)基于大数据技术建立健全的财务管理制度

医院的财务管理部门的工作人员可以加强与医院其他部门的交流与沟通，深入地对其他部门工作内容的了解与研究，并在此基础上对医院所有的数据信息进一步的了解，在了解的前提下才能够建立更加健全的财务管理制度。管理人员还要在工作中加强对各科室的数据信息的收集与分析，并依据数据的特点传达到各个科室去，使数据信息的传达更加的快速与顺畅，提高各部门人员的工作效率，以及财务管理工作效率，在制定财务管理制度的过程中，要注意参考其他医院科学的财务管理制度，并结合本医院的实际情况，在使财务管理制度更加完善的基础上，及时的处理财务管理中出现的问题，进而提高财务管理的水平。并进一步提高医疗工作的质量与效率，促进医院的发展[6]。

(三)利用大数据技术对数据进行深入的分析研究，提高医疗服务水平

数据管理制度篇（6）

1 引言

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。

参考文献：

[1] 曹鲁. 大数据业务在电信运营中的应用分析[J]. 中国新通信， 2016（16）： 115-116.

[2] 孙丽弘，赵韩子. 关于移动数据业务精益运营体系建设的研究[J]. 现代电信科技， 2016（1）： 29-32.

[3] 金天骄. 运营商大数据业务规划思路研究[J]. 互联网天地， 2015（2）： 58-62.

[4] 邵珠峰. 移动数据业务运营支撑系统（MDSOSS）解决方案[J]. 信息系统工程， 2013（7）： 38.

[5] 刘洁，王哲. 基于大数据的电信运营商业务精确运营平台的构建[J]. 电信科学， 2013（3）： 22-26.

[6] 郭培勇. 数据业务深度运营平台的分析与设计[D]. 北京： 北京邮电大学， 2011.

[7] 连洁. 基于XPORT的多路数据转发单元的设计[J]. 无线电工程， 2014，44（8）： 41-44.

数据管理制度篇（7）

一、规范数据采集，确保录入质量

数据采集是影响数据质量最重要的基础性工作，必须遵循及时、完整、真实和规范的原则，根据相关业务规定结合应用系统的操作要求，制定严密有效的数据采集规范。数据采集规范应包括数据来源、采集频度、采集时间、操作岗位、操作步骤、操作内容和采集内容等要素以及各要素间的逻辑校验。

要明确各个采集环节、岗位的职责，采取有效措施切实把好入口关，做到数据在采集前有审核，采集后及时复核、校验，要建立起问题数据的处理机制，发现问题数据及时确认并纠正，确保数据录入的质量，使采集到应用系统的数据能够满足各级税务机关的数据应用需求。要统筹数据资料采集工作，避免同一信息多头采集。

二、加强数据维护，提高数据质量

各地应建立严密的数据质量监督机制，要根据总局明确的数据质量监控项目，结合实际情况确定本单位的数据质量监控项目，依照指标特点，采取人工审核、计算机自动审核、人机结合审核和实地抽查等多种方式，加强征管信息系统的数据审核。做到对采集到应用系统的数据既有过程控制，又有事后监控审核，促进数据质量的进一步提高。

各地应规范数据维护工作，确定数据维护程序，明确数据维护权限和职责。要定期对错误数据和垃圾数据组织清理，杜绝问题数据的积累，保障征管信息系统数据的真实、完整和准确。

对应用系统中存储时间长、使用频度低的历史数据，可按有关规定予以结转、存储，长期妥善保管，并随时可供调取应用，以提高系统运行和数据使用的效率。

三、整合数据资源，统一数据标准，实现数据共享

总局正在致力于信息化系统的整合及数据标准的建立。各地应在总局工作的基础上，利用自己的优势整合总局统一软件、自行开发的应用系统及其他外部信息的数据；建立数据之间的关联关系；做到统筹规划、合理分布数据，更加有效地实现各类数据的共享；在满足“一户式”存储、积极应用的税源管理要求的基础上，促进报送资料的简并和办税程序的简化，优化纳税服务。

对实行省级数据集中存储的，应处理好存储与应用的关系。为了数据的安全，可以逐步提高数据存储的集中度，但数据的应用在保证上级单位对下级管理的要求的基础上，应当开放数据的应用权限，保障数据既是上级管理、监控、指导下级工作的依托，又是各级强化管理，优化服务的支撑。

四、深化数据应用，提高管理、决策水平

各地要充分利用信息系统提供的数据资源，进一步加强数据应用工作，逐步扩大数据的处理与应用范围，提升数据使用频度和数据分析的效果，积极研究、探索科学实用的分析方法，为税收征管工作服务。

（一）分析征管现状，研究存在的问题，提出改进措施，提高征管水平，规避管理风险。

（二）构建科学有效的数据分析模型，掌握税源分布状况，监控税源动态，预测经济与税收发展的趋势，加强行业税负分析和企业纳税评估。

（三）及时监控执法过程，跟踪执法结果，检查执法质量。

（四）建立合理的指标体系，全面考核和监控税收征收管理的工作质量和效率。

同时根据数据应用过程中暴露出的问题，改进数据管理方法和手段，促进数据质量不断提高。

五、规范信息，服务征管与社会

各地要建立规范统一的信息制度，明确信息的职责、主体以及的内容、形式和时间，确保信息渠道畅通，数据真实、准确、及时、完整。要加大对系统内指导性信息的力度，建立科学完善的信息指标体系，为基层开展税源分析、评估检查和科学决策提供有针对性的依据；同时要加强对社会信息的审核和管理，做到依法、安全保密、真实准确。

六、建立健全并落实各项制度

各地税务机关应遵循分级管理、过程控制、保障安全和数据共享的原则，结合实际尽快建立健全数据管理的各项制度，用制度和办法来规范数据管理工作，对数据资料的报送、采集、审核、录入、修改、加工、应用、、维护及质量监控进行全过程的管理，杜绝不规范的操作。

七、加强业务和操作培训，提高人员素质

高素质的人才队伍是做好数据管理和应用的前提。各地要加强税务人员的业务和操作技能培训，提高操作人员的素质。要将培训和辅导作为一项长期性的基础工作，采取多渠道、多形式和多层次的培训。操作人员上岗前必须经过培训和考试。要保证各个岗位的操作人员对负责的功能模块能正确熟练操作，规范处理各项税收征管事务。

八、加强领导，明确责任

数据管理制度篇（8）

中图分类号：TK 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）34-0233-01

1、系统建设的任务与目标

系统任务

实现公司生产运行数据的信息化、集中化管理，提高数据的有效性、一致性和共享性；

通过对数据的分析，提供给相关人员作为参考，从而达到科学调度、节能增效、减少事故的效果，并且能提高各部门的协同能力、工作效率、应急能力；

通过气象管理进行合理的热量调度，实现管网的水力平衡，节能降耗。

进行能耗考评，考核各供热站的管理质量，能耗分析可谓领导决策提供数据支持。

系统目标

具备最大限度的热网信息掌握和分析能力；

具备最佳能耗运行方案分析以及跟踪能力；

具备高效、实时的信息共享以及任务响应安排功能；

提供快捷高效的服务和管理。

2、系统组成

系统包括两大子系统：

热网运行分析子系统；

热网运行分析子系统主要功能包括运行工况参数、能耗数据采集；通过对外温、热源输出、负荷等数据的分析，对各站控制策略、控制目标等做出分析，并传递给自控系统，指导各站运行。

热网运行调度管理平台。

热网运行调度管理平台主要针对各级管理人员，首先实现生产运行信息的数字管理，即运行相关的数据集成在一个平台；在此基础上实现工况分析、经济运行分析、实际能耗分析等数据分析统计，以指导调度运行。此外针对调度等具体工作，系统提供一个信息化平台，以提高效率，提高管理水平。

3、涉及范围

涉及范围是指对于能耗控制的过程中，需要连接、涉及的系统主要有：

能耗分析统计系统

能耗数据采集系统

热网运行监控系统

数据存储备份系统

4、系统功能

能耗数据采集

能耗数据参数的采集，分为独立采集、控制系统采集、第三方采集三种形式。

第三方采集，主要是指的水表的数据，经由自来水公司的采集系统，通过约定的通讯方式、数据格式、通讯周期，进入能耗分析系统。

采集的参数种类：

热量表：供水温度、回水温度、瞬时流量、瞬时热量、累积流量、累积热量、运行时间、故障状态等

电量表：累积电量。

自来水表：累积水量。

单独采集

关键点是需要将常规热量表的Mbus协议信号转换为Modbus协议信号，然后通过一个采集模块，经由已经安装的换热站宽带线路，直接将数据送入能耗分析系统。

主要优点，在于直接读数，方便快捷，且不受表具波特率、校验方式的限制。

控制系统采集

并入换热站控制系统采集，是将电表、热表信号（可能需要转换）并入控制系统现场控制器，由控制系统采集能耗数据。

汇总至热网控制系统，然后经由软件的数据网关（或者后台数据库），将能耗数据汇入能耗分析系统。

主要优点在于，热表的瞬时、累积数据全部进入了PLC系统，有助于换热站热量平衡等运行模式的改进。

缺点在于，热网控制系统对外提供数据较为麻烦，在能耗分析系统中，对于能耗考核使用的表具无法进行方便的换表、估算数值等表具管理内容。

监控系统连接

通过一定的通讯协议，连接热网控制系统。取得需要的数据，送出热网监控系统需要的目标参数数据。

需要取得的参数：一网供回压、二网供回温、二网供回压、室外温度。

送回参数：电动调节阀门的运行方式（手动开度、气候补偿、拳王平衡、时间曲线等）、目标参数（平均温度、时间开度等）

系统锁定：控制系统需要具备锁定功能，接收能耗控制系统送出的指令后，锁定系统对某项功能的调度人员的人工调整、设定，只接收能耗控制系统传送的指令。

连接方式：数据库、OPC、网络变量。对于本系统，建议使用标准的组态王网络变量、OPC数据包两种格式。

5、建设意义

建立生产运行与调度管理系统，基本任务就是为了保证热网安全经济运行，合理调配热能，预防生产事故发生及在突发事故时及时、正确处置，提高供热管理的数字化与信息化程度，实现公司管网联网、环网调度管理，保证公司管网的安全、稳定、节能运行，充分发挥调度中心的调度管理职能。

结束语

数据管理制度篇（9）

二、计算机数据库在信息管理中的应用现状

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）

关键词 ：地方特色；资源数据库；项目经费管理

地方特色资源数据库建设国家列入“十二五”规划，是全国文化信息资源共享工程建设核心工作。地方特色数据库是公共数字文化体系建设中重要的基础工作之一，是公共数字文化服务体系建设的重要内容。自2006以来，中央财政每年投入专项资资金逐年增长，为传播与弘扬地方优秀文化，保存与传承地方文化遗产等方面发挥了积极的作用。地方特色数据库建设具有自身的复杂性和系统性，在经费管理过程中，一旦出现纰漏问题，必须尽快作出反应，找到相应的解决方法，从中获取经验，对项目的支出进行合理预算，提升经费管理的科学性和可靠性。因此对特色数据库经费项目进行科学管理十分必要。

一、地方特色数据库经费在使用管理中存在的主要问题

数据库专项经费的管理和使用如果出现问题，一方面会造成不良的社会影响，另一方面也对地方文化的弘扬产生阻碍，同时也降低了专项资金的使用效率。

1.地方特色资源建设缺乏全程管理

一般的项目在立项时都比较严格，只有各方面的论证和材料齐全时才确认立项。目前存在的问题是在确认之后，缺少必要的持续监督，造成经费管理部门对项目的具体实施情况不了解，造成经费审批过程中的盲目性和主观性。造成这种问题的原因是财务管理制度上存在问题，比如：专项经费的负责人主要负责整个项目的统筹；财务管理部门更多的只关注经费的使用和成本的控制；项目实施者则只从获取项目和完成项目角度考虑，而不会从财务管理角度来考虑使专项经费的利用率最大化。缺少全程管理，没有详细的预算和统筹，就容易导致在数据库建设过程中项目经费使用的随意性，会严重影响地方特色数据库的建设进程。

2.地方特色数据库实际经费与预算间存在差异

经费管理在整个地方特色数据库项目中的根本目的是对预算进行控制与执行。但是每一个地方特色数据库项目所涉及到的领域并不相同，例如：访谈类专题-闯关东口述史、文化专题片- 赫哲族伊玛堪等等，都有着不一样的性质。尤为突出是尚未建立统一的地方特色数据库经费使用管理制度，只有全国文化信息资源共享工程《资源建设专项经费管理办法》进行参考，这样大大增加了经费预算操作的难度，降低了预算的准确性。具体的表现为财务核算中的科目与经费预算内容的不吻合，财务只会核算支出费用的总和，却不了解支出的具体明细，使得财务管理不能很好的契合项目管理。财务部门提供的相关决策信息不具可靠性与真实性。

3.地方特色数据库约束机制不完善

许多单位在地方特色数据库建设过程中没有建立一套完善的数据库建设经费使用监督制度，或者是监管力度不够，执行的不彻底，或是过于苛刻，管理效率低，阻碍了数据库建设的正常进程。有些数据库使用单位对其经费管理没有全部纳入到单位财务体系，项目规划过程及项目申报在财务管理体系外开展，既与项目下达部门签定的合同，财务部门没有全程跟踪，对项目具体实施细则不清楚，缺乏约束。存在“预算不实、使用不规范、监督不到位”现象。

二、地方特色数据库经费使用管理中的改进建议1.完善财务管理制度建设

制度是完成特色数据库项目管理的保障，想要完成就必须有效的将管理部门、财务部门、专项负责人有效的融合起来，各司其职。目前国内地方特色数据库经费管理制度框架初步确立，制度建设不到位，内容落实不到位。制度建设的主要目标应该真实反映项目在制度管理监督下的预算执行情况，及时发现资金使用中的问题，科学预算，保障项目的正常进行；同时强化监督管理部分，使财务管理制度贯穿整个项目的立项到结项全过程，一方面保证预算执行到位，另一方面，保障资金利用的效率。例如，“黑龙江省图书馆的地方特色数据库财务制度”等，在实际工作中切实落实,提高特色数据库经费预算准确性，使得项目工作都能够顺利的完成。

2.建立地方特色数据库经费的信息网络

项目经费管理的模式逐步由核算型转向管理型，借助于信息网络的管理路径，建立项目经费管理网络平台，实时公开项目各项支出。一方面，使地方特色数据库建设过程中产生的各项费用直观明了；另一方面，通过管理平台实时更新项目专项资金使用情况，可以使项目组成员根据资金使用情况，及时调整预算，可避免超支现象的发生，从而保障资金利用的最大效益，也方便项目组成员的报销申请，避免因财务问题造成的时间上的浪费。通过经费管理网络平台使地方特色数据库项目负责人可直观地了解项目动态和资金使用等情况，最大程度地保障数据库建设的顺利完成。

3.强化地方特色数据库预算管理

强化预算的管理，保证地方特色数据库落经费落到实处。建立一整套科学的预算体系，做到科学预算，统筹管理。项目预算的制定要考虑充分，符合实际。防止在地方特色数据库建设过程中，各种不适当的开销，导致经费的浪费；同时也要防止因预算不足，致使数据库项目建设的流产，造成国家资金的更大损耗。各单位在具体财务工作中要做到有理有据，预算支出的总和应该有详单与之相符，保证各种票据的真实性与合理性，发挥专项资金的最大效益。开展由项目使用部门牵头，财务部门配合制定的整个项目的年度预算。这样才能更好的保证预算的质量，保证项目经费支出明细透明,审批流程规范，资金流向明确。

4.加强地方特色数据库经费的监督

地方特色数据库经费使用监督管理工作必须参与项目管理的始终，一切与经费使用有关的操作，均需要财务人员来参与。结合规范的管理制度和财务网络管理平台，公开数据库建设预算的各种执行情况，实行激励机制、追责制度、公共效益评价等。从经济、效率和效益角度科学合理的评价，建立科学完善的项目绩效考评体系。通过监督绩与效考评相结合，提高项目经费的管理水平和资金使用效率。

总之，地方特色数据库经费管理的研究，应确立财务工作服务的对象和管理的目标，明确对专项经费实施财务管理的内涵，充分兼顾政府、单位、项目组之间的权益，在完善的地方特色数据库经费管理制度下，保证各项预算的顺利执行，保障地方特色数据库建设的有序开展，最终形成科研成果，将资金的效益最大化，进而推进公共文化建设，实现“普遍均等、惠及全民”的公共文化服务目标。

参考文献：

[1]宋爱民.科研经费使用管理问题探讨[J].财经界，2013(10).