㈠ 數據脫敏的原則有哪些
數據脫敏系統是一款對敏感數據進行數據自動發現、數據脫敏的專業的數據安全脫敏產品。可實現自動化發現源數據中的敏感數據，並對敏感數據按需進行漂白、變形、遮蓋等處理，避免敏感信息泄露。同時又能保證脫敏後的輸出數據能夠保持數據的一致性和業務的關聯性。
數據脫敏原則
1、實現數據脫敏需求，並保證脫敏過程安全
隨著互聯網的普及、大數據價值的飆升，敏感信息泄漏事件已經充斥在日常生活中，企業是敏感信息的聚集地，也是數據泄漏的源頭。數據共享、分析等才有價值，也就導致數據泄漏。目前脫敏是國家法律法規要求，也是企業核心數據不被泄漏的基本保護措施，在脫敏過程中也需要保證數據安全，防止脫敏過程中核心數據泄漏，實現合規。
2、脫敏數據不可逆向解析
數據脫敏後流出，應保證數據是安全的、不可逆向解析的。如可被逆向破解，脫敏將不再有實際意義。
3、可進行敏感數據自動發現，提升脫敏效率
互聯網、數據共享等打破了數據孤島問題，使數據更有價值，而海量的數據手動配置脫敏規則脫敏費時費力，效率低下，需實現敏感數據自動發現，建立敏感信息知識庫，通過不斷更新完善知識庫和脫敏策略，整體提升脫敏效率。
4、數據脫敏前後邏輯關系一致，保證數據質量
通常脫敏的數據時用於數據分析、開發、測試等場景，此類場景需要保證脫敏前後邏輯關系一致，脫敏數據是可用的、有效的、真實的，數據質量時符合場景需求的。
數據脫敏給客戶帶來的價值
1、 降低敏感數據泄密風險
包含客戶姓名、年齡、手機號、銀行帳號等敏感信息的數據通過脫敏系統變成符合數據使用場景的非敏感數據，使敏感信息保持在可控業務系統內部，明顯降低敏感數據泄漏風險。
2 、提升測試培訓質量
利用系統「脫敏數據以假亂真」的功能特點，最大限度的保證脫敏後數據的「真實性」，即依然依然保持數據特徵、業務規則、數據關聯性，可以有效提升開發測試、培訓的質量。提供更加真實的數據，幫助測試環節能貼近真實運行環境，促進測試系統的問題暴露。
3、 提升相關工作效率
從低速脫敏演進到高速脫敏，改變以往對手工的原始脫敏方式，大大減少脫敏所需時間，提升交付效率。
利用脫敏系統當天即可響應脫敏需求，最快當天可實現脫敏數據交付。使數據脫敏工作不再成為項目進度的瓶頸，促進縮短項目周期，提升需求方的滿意度。
4 、符合監管部門法規要求
無論是最高規格的法律，到政府機構的法規、政策，已經各行業的規范、指南、指導意見等，對包含個人信息在內的各類敏感數據都提出了要求。數據脫敏系統可以幫助企事業在數據安全上更進一步，滿足法律法規的需求。
5 、靈活適應各種數據應用場景
對於敏感數據進行基礎的去敏感處理只是第一步，應對不同的數據應用場景，脫敏系統需要進行進一步的處理，如開發測試場景要求脫敏後的數據保持原有業務屬性、數據分析場景要求保留部分數據真實信息。
㈡ 數據倉庫選擇黃金數據的原則有
穩定可靠，可擴展，安全性高，豐富的開發工具，服務質量好。
資料庫保存的是企業最重要的數據，是企業應用的核心，穩定可靠的資料庫可以保證企業的應用常年運行，而不會因為資料庫的宕機而遭受損失。企業的應用是不斷深入和擴展的，數據量和單位時間的事務處理量都會逐漸增加。系統安全保護措施是否有效是資料庫系統的重要指標之一。 企業先購置一套配置較低，功能適用的系統，當未來業務有需要時可以方便的對系統進行擴展，使系統的處理能力逐步增加滿足業務處理的需求。在現今信息高度發達的競爭中，資料庫廠商完全靠產品質量打動用戶的年代已不復存在，各資料庫產品在質量方面的差距逐漸縮小，而用戶選擇產品的一個重要因素就是定位在廠家的技術服務方面。資料庫廠家的服務質量的好壞將直接影響到企業信息化建設的工作。
㈢ 數據分析的六大黃金法則
數據分析的六大黃金法則
為什麼你的數據分析成果總是難以落地?數據分析的價值總是遠遠低於預期?相信看完這篇文章，每個人都能找到一個屬於自己的答案。本人先後在電力、軍工、金融等行業擔任數據分析師，有多年行業經驗。從平時的工作中總結出以下六個數據分析時要注意的原則，希望能對大家有所幫助。
1、遵循數據分析標准流程
數據分析遵循一定的流程，不僅可以保證數據分析每一個階段的工作內容有章可循，而且還可以讓分析最終的結果更加准確，更加有說服力。一般情況下，數據分析分為以下幾個步驟：
1)業務理解，確定目標、明確分析需求;
2)數據理解，收集原始數據、描述數據、探索數據、檢驗數據質量;
3)數據准備，選擇數據、清洗數據、構造數據、整合數據、格式化數據;
4)建立模型，選擇建模技術、參數調優、生成測試計劃、構建模型;
5)評估模型，對模型進行較為全面的評價，評價結果、重審過程;
6)成果部署，分析結果應用。
2、明確數據分析目標
在數據分析前期，要做到充分溝通、理解業務規則、關注業務痛點、了解用戶需求、換位思考，明確為什麼要做數據分析，要達到一個什麼目標。這樣才能保證後續的收集數據、確定分析主題、分析數據、分析結果應用等工作都能夠圍繞分析目標開展，保證最終能夠從整體目標的角度去總結分析成果。
3、業務與數據結合確定分析主題
以解決業務問題為目標，以數據現狀為基礎，確定分析主題。前期要做好充分的准備，以業務問題為導向，以業務梳理為重點，進行多輪討論，分析主題避免過大，針對業務痛點，實現知現狀、明原因、可預測、有價值。另外，分析數據的范圍除了重點關注的業務指標數據，還要盡量考慮擴展外延數據，比如經濟指標數據、氣象數據、財務數據等。確定分析主題之前，要進行數據支撐情況的初步判斷，避免中途發現數據質量或者數據范圍不能支撐分析工作的情況發生。確定分析主題之後，詳細論證分析可行性，保證分析過程的清晰性，才能開始分析工作。
4、多種分析方法結合
分析過程中盡量運用多種分析方法，以提高分析的准確性和可靠性。例如，運用定性定量相結合的分析方法對於數據進行分析;融合互動式自助BI、數據挖掘、自然語言處理等多種分析方法;高級分析和可視化分析相結合等。
5、選擇合適的分析工具
工欲善其事，必先利其器，數據分析過程中要選擇合適的分析工具做分析。SPSS、SAS、Alteryx、美林TEMPO、Repidminer、R、Python等這幾種工具都是業界比較認可的數據分析產品。它們各有其優勢，SPSS較早進入國內市場，發展已經相對成熟，有大量參考書可供參考，操作上容易上手，簡單易學。SAS由於其功能強大而且可以編程，很受高級用戶的歡迎。Alteryx工作流打包成應用，為小企業直接提供應用，地理數據分析功能強大。美林的Tempo功能全面，在高級分析和可視化分析相結合上具有明顯優勢。Repidminer 易用性和用戶體驗做得很好，並且內置了很多案例用戶可直接替換數據源去使用。R 是開源免費的，具有良好的擴展性和豐富的資源，涵蓋了多種行業中數據分析的幾乎所有方法，分析數據更靈活。Python，有各種各樣功能強大的庫，做數據處理很方便，跟MATLAB很像。
6、分析結論盡量圖表化
經過嚴謹推導得出的結論，首先要精簡明確，3-5條即可。其次要與業務問題結合，給出解決方案或建議方案。第三盡量圖表化，要增強其可讀性。
某企業KPI分析報告
數據分析過程中，除了以上六條原則，還要避免以下3種情況：
1)時間安排不合理
在開始分析工作之前，一定要做一個明確的進度計劃，時間分配的原則是：數據收集、整理及建模佔70%，數據可視化展現及分析報告佔25%，其他佔5%。(數據的收集、整理和建模的過程，是反復迭代的過程)
2)數據源選擇不合理
一般企業中的數據來源有很多，SAP、TMS、CRM及各部門業務系統，每個渠道的數據各有特點。這時，應該慎重考慮從哪個渠道獲取數據更加快捷有效。數據源選擇不合理，不僅影響結論的可靠性，而且有返工的風險。
3)溝通不充分
無論是分析人員內部的溝通還是與外部相關人員的溝通，都是至關重要的。與外部人員溝通效不順暢，可能造成前期需求不清，中間業務邏輯混亂，最終導致數據分析結果差強人意。與內部人員溝通效率低，可能造成分析進度滯後，分析工作開展不暢等諸多問題，直接影響分析效果。
對於數據分析師，分析經驗的積累與專業知識的提升同樣重要，因為有些問題不是只用專業知識就能解決的，所以在平時的工作中要有意識的去學習業務知識、掌握先進的分析工具，做一個有心人!
㈣ 農夫山泉大數據管理應主要遵循哪些原則
農夫山泉大數據管理應主要遵循利用大數據提升精益化管理水平的原則。
1、建立大數據管理系統，提升綜合管理水平。隨著互聯網技術、計算機技術以及信息技術的快速發展，海量信息資產已成為企業越來越重要的資產了，大數據時代的來臨，對企業來說既是機遇，也是挑戰，這將改變企業的管理理念和策略制定方式，沒有數據分析支撐的決定將越來越不可靠。人們的決策行為不再像過去那樣憑借經驗來做出，而是通過數據分析來得出科學結論，因此，企業應該重視各自信息資產的價值，基於企業實際情況建設有效的大數據收集、傳遞和處理系統。例如在SAP團隊為農夫山泉設計的大數據處理信息系統中，農夫山泉在全國的一萬多名業務人員每人每天要在15個數據採集點各拍攝10張圖片，水怎麼擺放，位置有什麼變化，高度如何等，並及時傳回杭州總部。通過大數據的管理和應用，農夫山泉在飲用水細分市場快速超越了原先的行業三甲：娃哈哈、樂百氏和可口可樂。一個有效的大數據管理系統，不但應當具備及時搜索、分析和整合數據的能力，還應該能夠探索數據中隱藏的風險或價值，並迅速制定精確可行的行動方案，實現由數據引領決策的目的。
2、發揮大數據價值，使人力資源管理更科學化。大數據時代下，企業人力資源管理部門面臨著全新的形勢和任務，新形勢下傳統管理方式已經難以適應時代發展的步伐，必須要轉變工作視角，採用全新方法來進行科學高效地分析。大數據本身是具有強大優勢的工具，在企業人力資源管理過程中應該高度重視大數據價值的發揮，要結合企業自身的實際情況來不斷提升人力資源管理水平。在實際工作過程中就是要加強兩方面的工作，一方面是數據的挖掘，在大數據時代背景下，人力資源管理的第一步就是要搜集數據，要全面地搜集關於勞動者的各種真實數據信息，這些真實數據應該包含員工的原始資料信息以及經過科學分析基礎的信息，搜集數據是一項十分重要的工作，在實際工作中應該堅持事無巨細的原則。另一方面是數據的分析，在獲得海量的信息資產後，數據就像一個鑽石礦，當它的首要價值被發掘後仍能不斷給予。其實數據的價值絕大部分都隱藏在表面之下，真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，這時應該注重數據的分析，在大數據這種新形勢下，只有不斷加強數據技術的研究，應用大數據技術來進行有針對性地人力資源管理，才能適應時代發展的要求，有效提升管理水平。
3、應用大數據時代，提升財務管理水平。經過幾十年的迅猛發展，互聯網技術和通訊技術早已今非昔比，SAP，Oracle，IBM等大數據處理服務供應商提供的商業軟體已經在實踐中得到成功的運用，這是歷史上不曾有過的商業環境，所有企業都獲得了以合理成本取得處理大數據能力的機會。在這樣的環境下，要培育決策層的大數據管理意識，加強組織領導工作，從根本上樹立企業的大數據意識，基於企業實際情況建立有效的大數據收集、傳遞和處理系統，建立科學的財務管理績效考核機制和內部審計制度。在大數據時代，只有充分認識到數據資源作為一種新型財務資源的重要性，相應調整財務管理工作並有效管理數據資源，才能在商業競爭中獲得持續的競爭力。
㈤ 企業的數據標准管理包括什麼
企業的數據標准管理包括：（1）數據標准制定（2）數據標准應用（3）數據標准維護這三個方面。智能數據治理平台睿治提供數據標準定義功能模塊，梳理數據標准，支持在系統中建立數據標准，可導入excel或word文檔的形式生成數據標准；提供數據標准管理功能模塊，數據標准集管理，可對集下標准進行增刪改查導入導出操作，並可對集下標准屬性進行統一定義和修改；提供數據標准落地評估功能模塊，對數據數據標准進行落地映射，並通過元數據與數據標準的映射評估數據標准在業務系統中的落地情況，跟蹤業務系統數標建設情況、支持批量評估、落地評估可設置定時執行和評估執行方式支持增量、支持落地評估查詢、內置落地評估統計dashbraod和分析展示標准落地通過率。
億信華辰數據標准管理平台從數據標准制定、發布、落地實施、評估以及更新維護進行全生命周期的管理，可以滿足各個行業以及不同用戶的需求。以億信華辰數據標准管理平台為例，企業的數據標准管理主要包括以下四個部分：
一是標準的規劃
企業的數據標准來源非常豐富，不僅有外部監管的要求，行業通用的標准，同時也要考慮到企業內部的實際情況，因此進行數據標准管理的第一步就是進行標準的規劃，通過調研分析研究數據標准整體分類框架和定義，以及對業務的支撐狀況，根據調研結果結合參照行業最佳實踐，定義企業自身的標准框架和分類體系，梳理審核數據標准范圍、分類框架和規劃實施路線圖。
二是標準的制定
在標准分類規劃的基礎上需要制定相應的數據標准，定義數據標准相關規則。制定標准需要遵循以下六大原則：共享性、唯一性、穩定性、可擴展性、前瞻性和可行性。依據業務調研和信息系統調研結果，分析診斷和歸納數據標准現狀和問題，依據國家和行業相關規定，結合企業自身發展需要，明確各數據元的業務含義、業務規則、數據元定義以及數據項屬性等，進行具體數據標準的編寫定義工作，通過權威部門（數據標准管理部門）的評審，達成一致後發布數據標准，形成數標版本。
三是標準的落地實施
事先確定好哪些數據標准需要落地以及哪些系統需要進行落地，將確認的數據標准與業務系統（新建系統或原有系統）進行映射，通過數據標准落地評估定期產出數據標准評估報告，對於不達標的元數據進行通報並進行改造；同時需要定期的對元數據標准覆蓋率進行檢核分析，定期產出元數據標准覆蓋率分析報告，綜合評價數據標准落地實施成效，逐步提高數據質量，逐步使全部數據符合數據標准。
四是標準的維護
數據標准並非一成不變，而是會隨著業務的發展變化以及數據標准執行效果不斷更新和完善。權威部門（數據標准管理部門）通過正式的評審流程及時進行數據標准更新、完善和發布，使數據標準保持最新最優，並對歷史版本的數據標准進行管理，使各版本的數據標准有跡可循。
㈥ 企業數據化管理怎麼做
企業想要建立數據化管理，實現高效運營，最重要的是遵循基本兩個原則，鼎捷軟體以下就以製造業為例，為各位企業實現數據化管理提供新思路：
1.上下都認同才能發揮力量
若想讓企業實現數據化管理，建立新競爭力，就得從建立全公司的新文化開始。老闆帶頭，全員參與，讓全公司的每個人都能認可數據是可以幫助到其工作的。
未來公司的管理運作都是基於真實、實時可搜集的數據來來進行溝通、目標設定。公司不會因為買了一台新機台或機器手臂，或導入一套新系統，競爭力就會提升。競爭力的提升完全來自於公司管理的強化，而且是基於實時且正確的數據的管理。
當全員內上下都從心裡深處認同，數據是在幫助自己，不管是命令下達還是成果回報，不管是機台控制或是良率改善，這些實時真實搜集的數據就是公司內共通的新語言，那麼大家的方向與行動才會確實且精準的校準在一起，整體的力量也才能發揮。
2.建立數據文化
曾經到訪過某家製造業工廠，該廠的製造副總清楚地認識到數據文化的重要性，也明白傳統工作模式中使用的PPT帶有偽善性，問題無法基於PPT當場釐清與解決，會上決策到會後執行存在時間差，耗時且無法追蹤進度。
基於此，該工廠無論晨會、月會，在會議中直接開系統、拉數據，當場報告與討論。
實施過程中，第一關是IT主管，數據讀取速度、數據呈現等因素都會影響會議進程，但隨著不斷改進，該工廠數據讀取實現30秒內完成。
第二關是現場主管，這種會議模式相當於完全透明、毫無遮掩的被全盤檢視工作，任何異常會被實時指出，透過交叉比對，究其原因、指派任務並解決問題。根因與負責人也會被正確指派與快速解決。
正是因為這種工作模式，該工廠效率不到三個月大幅提升。
其中最為關鍵的是，該工廠的製造副總在實施這套工作模式時，沒有以強硬的態度強制實施，而是比以前加倍包容，以共同努力的態度與員工共同適應新模式，以數據講話，找問題求改善，與下屬一起承擔、面對與解決，持續以這種方式在工廠內部建立起數據文化。
當文化被建立且認同後，數據的力量才得以真正被發揮，從而持續地強化企業競爭力。
㈦ 公司信息披露的基本原則有哪些
具體為：
1.真實性原則。真實是指上市公司及相關信息披露義務人披露的信息應當以客觀事實或者具有事實基礎的判斷和意見為依據
2.完整性原則又稱充分性原則，要求所披露的信息在數量上和性質上能夠保證投資者形成足夠的投資判斷意識。
3.准確性原則要求發行人披露信息必須准確表達其含義，所引用的財務報告、盈利預測報告應由具有證券期貨相關業務資格的會計師事務所審計或審核，引用的數據應當提供資料來源，事實應充分、客觀、公正，信息披露文件不得刊載任何有祝賀性、廣告性和恭維性的詞句。
4.及時原則，及時原則又稱時效性原則，包括兩個方面：一是定期報告的法定期間不能超越；二是重要事實的及時報告制度，當原有信息發生實質性變化時，信息披露責任主體應及時更改和補充，使投資者獲得真實有效的信息。任何信息都存在時效性問題，不同的信息披露遵循不同的時間規則。
5.風險揭示原則， 發行人在公開招股說明書、債券募集辦法、上市公告書、持續信息披露過程中，對有關部分簡要披露發行人及其所屬行業、市場競爭和盈利等方面的現狀及前景，並向投資者簡述相關的風險。
6.保護商業秘密原則， 商業秘密是指不為公眾所知悉、能為權利人帶來經濟利益、具有實用性並經權利人採取保密措施的技術信息和經驗信息。由於商業秘密等特殊原因致使某些信息確實不變披露的，發行人可向中國證監會申請豁免。內幕信息在公開披露前也是屬於商業秘密，也應受到保護，發行人信息公開前，任何當事人不得違反規定泄露有關的信息，或利用這些信息謀取不正當利益
㈧ 主數據的3大特徵、4個超越和3個二八原則
作者 | 石秀峰
導讀：主數據（Master Data）是具有共享性的基礎數據，可以在企業內跨越各個業務部門被重復使用的，因此通常長期存在且應用於多個系統。由於主數據是企業基準數據，數據來源單一、准確、權威，具有較高的業務價值，因此是企業執行業務操作和決策分析的數據標准。
不論是大數據還是小數據，持續地提升數據質量才是企業數據治理之道！
▌主數據具備3個主要特徵
①高價值：主數據是所有業務處理都離不開的實體數據，與大數據相比價值密度非常高。
②高共享：主數據是跨部門、跨系統高度共享的數據。
③相對穩定：與交易數據相比主數據是相對穩定的，變化頻率較低。變化頻率較低並不意味著一成不變，例如：客商更名會引起客商主數據的變動、人員調動會引起人員主數據的變動等等。
▌主數據的4個超越：即超越業務，超越部門、超越系統、超越技術。
①超越業務，主數據是跨越了業務界限，在多個業務領域中被廣泛使用的數據，其核心屬性也是來自業務。例如：物料主數據，它有自身的自然屬性，如：規格、材質，也有業務賦予的核心屬性，如：設計參數、工藝參數、采購、庫存要求、計量要求、財務要求等。同時，主數據也要服務於業務，可謂是———從業務中來到業務中去。
②超越部門，主數據是組織范圍內共享的、跨部門的數據，不歸屬某一特定的部門，是企業的核心數據資產。
③超越系統，主數據是多個系統之間的共享數據，是應用系統建設的基礎，同時也是數據分析系統重要的分析對象。
④超越技術，主數據是要解決不同異構系統之間的核心數據共享問題，從來不會局限於一種特定的技術。在不同環境、不同場景下，主數據的技術是可以靈活應對的。主數據的集成架構是多樣的，如：匯流排型結構、星型結構、端到端結構；集成技術也是多樣的，如：webservice、REST、ETL、MQ、kafka等；不論是架構還是技術，沒有最好的只有更合適的。企業在做技術選型的時候，要充分考慮企業的核心業務需求和未來的發展要求去構建自身的主數據技術體系。
▌企業主數據管理的常見問題
一、主數據的問題80%是管理問題
很多企業的信息部門都很困惑，主數據管理工作就是典型的錢少、活多、看不見效果、領導不重視、還經常挨領導罵，乾的很苦逼。豈不知，主數據的問題80%都是管理問題。高層領導不關注、沒有專業的主數據管理團隊、沒有規范的主數據管理制度和流程，數據標准和技術標准缺失、數據管理重視程度不足，數據維護隨意無檢查機制、沒有定期的數據質量檢驗和清洗 ……，這都是造成主數據質量不高的重要因素。主數據是超越業務、超越部門的數據，要想將主數據做好，需要各層級領導足夠重視、全員參與，同時，構築起主數據管理的基礎能力，包括：組織、流程、 標准和工具。
在主數據管理基礎能力中，組織、流程、 標準的建設80%決定了主數據項目的成敗和建設效果。
二、主數據實施80%靠企業自身
企業在實施主數據項目的時候，都希望找到最專業的主數據團隊、最強大的主數據產品。但是聘請同樣的團隊，採用同樣的產品，有的企業的建設效果明顯，有的企業建設效果卻差強人意，這是為什麼？存在這種情況，很多一部分原因是企業太過依賴於外部力量，而對內部能力建設重視不足。
主數據建設是一個持續運營、不斷優化的過程，依靠外部資源，不能保證主數據質量的持續優化。沒有相應的組織體系、制度文化和技術體系支撐，將嚴重影響主數據項目的建設效果。同時，數據的整理、清洗、編碼等工作，都是必需要企業自己來做的，外部資源能支持更多的是經驗和方法。
所以，打鐵還需自身硬，企業自身需要具備數據思維，領導要對主數據管理足夠重視，建設起自身的主數據管理能力。同時，借鑒外部先進的方法、技術和經驗，是項目成功的重要保障。這就是我的第二個觀點，主數據管理80%靠企業自身。
三、主數據效果80%靠運營
客戶常常困惑「我的錢也花了，管理體系也建立了，項目也算實施成功了，可為什麼還是見不到效果」。存在這種疑惑很正常，原因有兩個方面：一方面，主數據從本身特性和應用架構上是偏底層的，與分析型數據不同，主數據可視化能力弱，它是服務於數據分析，卻常常被忽視。另一方面，主數據主數據管理工作是一個需要持續迭代、持續運營的過程，主數據價值會在運營過程中慢慢體現出來。主數據管理切勿追求一步都到位，應該循序漸進、持續提升。
主數據項目的實施能夠幫助企業初步建立起主數據的管理體系，包括：管理組織、制度和流程、數據標准、技術規范以及初始的主數據代碼庫等。但做好持續的運營工作，是發揮主數據價值的關鍵。有些項目實施過程很成功，但系統運行一段時間，比如半年、一年後，突然發現，主數據的質量已經回到了「解放前」。出現這種情況的主要原因是主數據管理相關制度和標准沒有貫徹到位，沒有定期進行數據質量檢查和清洗。所以，實施主數據項目，只是數據治理的一個開始，企業要保持高質量的數據，必須持續的運營和不斷的優化。