組織管理中如何保證數據的真實性

⑴ 如何加強財務數據真實性

1，確認的基鏈報表的真實性，應該從財務部的內核入手，即其是否具有良好的內搏橋孫部控制，這點很關鍵。
2.，應該要獲取到其管理層對財務數據的有效性的承諾，確定管理層的風消運險水平，綜合前期的調查，綜合確定其財務報表的審計風險。
3.任何的審計，在做好前期的准備前提下，根據經驗所確定的風險水平，認定所審查報表是真實、無虛假記載。

⑵ 數據安全保護的方法有什麼

方法如下：

大數據安全防護要「以數據為中心」、「以技術為支撐」、「以管理為手段」，聚焦數據體系和生態環境，明確數據來源、組織形態、路徑管理、應用場景等，圍繞大數據採集、傳輸、存儲、應用、共享、銷毀等全過程，構建由組織管理、制度規程、技術手段組成的安全防護體系，實現大數據安全防護的閉環管理。

1．大數據採集安全

元通過數據安全管理、數據類型和安全等級打標，將相應功能內嵌入後台的數據管理系統，或與其無縫對接，從而保證網路安全責任制、安全等級保護、數據分級分類管理等各類數據安全制度有效的落地實施。

2．大數據存儲及傳輸安全

通過密碼技術保障數據的機密性和完整性。在數據傳輸環節，建立不同安全域間的加密傳輸鏈路，也可直接對數據進行加密，以密文形式傳輸，保障傳輸過程安全。數據存儲過程中，可採取數據加密、磁碟加密、HDFS加密等技術保障存儲安全。

3．大數據應用安全

除了防火牆、入侵監測、防病毒、防DDos、漏洞掃描等安全防護措施外，還應對賬號統一管理，加強數據安全域管理，使原始數據不離開數據安全域，可有效防範內部人員盜取數據的風險。另外還應對手機號碼、身份證號、家庭住址、年齡等敏感數據脫敏工作。

4．大數據共享及銷毀

在數據共享時，除了應遵循相關管理制度，還應與安全域結合起來，在滿足業務需求的同時，有效管理數據共享行為。在數據銷毀過程中，可通過軟體或物理方式操作，保證磁碟中存儲的數據永久刪除、不可恢復。

（1）物理安全措施：物理安全主要包括環境安全、設備安全、媒體安全等方面。處理秘密信息的系統中心機房應採用有效的技術防範措施，重要的系統還應配備警衛人員進行區域保護。

（2）運行安全安全措施：運行安全主要包括備份與恢復、病毒的檢測與消除、電磁兼容等。涉密系統的主要設備、軟體、數據、電源等應有備份，並具有在較短時間內恢復系統運行的能力。應採用國家有關主管部門批準的查毒殺毒軟體適時查毒殺毒，包括伺服器和客戶端的查毒殺毒。

（3）信息安全安全措施：確保信息的保密性、完整性、可用性和抗抵賴性是信息安全保密的中心任務。

（4）安全保密管理安全措施：涉密計算機信息系統的安全保密管理包括各級管理組織機構、管理制度和管理技術三個方面。

國際標准化委員會的定義是"為數據處理系統和採取的技術的和管理的安全保護，保護計算機硬體、軟體、數據不因偶然的或惡意的原因而遭到破壞、更改、顯露。"中國公安部計算機管理監察司的定義是"計算機安全是指計算機資產安全，即計算機信息系統資源和信息資源不受自然和人為有害因素的威脅和危害。"

⑶ 如何保證績效數據的真實性

前幾天發表了一篇拙作——《淺談績效管理》，不曾想，引起了還算可以的反響。隨之而來的是廣泛的質疑，首先大家對我在文中所提到的績效管理的幾大任務，都表示贊同，但對於能否實現現這幾大任務則紛紛表示質疑。無論網友還是現實之中的朋友，都提到單純的憑借人力資源部如何實現有效的績效管理？績效指標如何制定？以及？
這第一個疑問是誰也解決不了的問題，因為績效管理本身就不單純是人力資源部門的職責，而應該是從老總到基層主管等各級直線主管的職責；第二個問題是純粹技術上的問題，如果你不知道如何制定績效指標，直接找一個做得比較成熟的組織復制一下就行了。第三個問題才是真正應該關心的問題，因為由於人的貪欲和懶惰以及中國人特別看重的人情等各方面的因素，往往使得組織所收集到的績效數據缺乏真實性。這也驗證了張居正的那句話——「天下事，不難於立法，而難於法之必行」。
人的惰性使得被考核者會有得過且過的心態，為了節省體力腦力寧可糊弄考核者也不遠付出更多努力做好工作；而考核者則會懶得去深究被考核者的工作，懶得將被考核者的工作表現一五一十的真實詳細的反映在數據上。
貪欲會使得被考核者想法設法的抬高自己的成果，即使是虛報。而考核者則礙於人情面子，在不損害自己利益的情況下會睜一隻眼閉一隻眼。
而，作為高高在上的領導，如果考核者被考核者串通好的話，是很容易被蒙騙的。所以，這種情況下，領導除非深入基層，否則根本無能為力。而，作為領導，一般情況下不止一個基層需要深入。領導如果都要深入了解後才能對這種情況進行懲戒，一是領導的工作量太大。而且，領導深入基層了，總不可能只管這一件事，圍繞績效數據收集的其他工作如果也存在類似情況要不要管呢？當然要管了！那圍繞圍繞績效數據收集工作的工作呢？……這樣一來，可能會讓領導事必躬親。領導事必躬親可不是什麼好情況，首先大事兒小事兒都要管，在一個人能力有限，知識有限，精力有限的情況下，會造成大事兒小事兒都管不好的結果的；再一個，領導雖然是領導，但是在一切具體事務的處理能力上未必就比這件事務的負責人能力強，讓一個在某方面能力差的人去處理某方面的事務，結果會好嗎？
前兩天一同學和我一起討論她們單位的績效數據收集工作時，我猛然有了下面的想法（也許能在一定程度上保證績效數據的真實性）：
首先，做好分權。
比如，給每一個工作設一個專門的跟蹤檢查的人員（可以一個檢查員同時監督檢查幾份工作），不讓直線領導一個人完全掌控指揮權和考核權（直線領導當然有考核權，但是不能完全霸佔考核權）。從某種意義上講，管理首先就是要做好分工，對於權力的管理也是一樣，就是做好分權。做事情的，管事情的，監督檢查的，落實獎罰的一定要由不同的人來。這樣在一定程度上可以保證權力行使的有效性和管理工作的真實性。現代國家體制中的權力分立制度就取得了很好的效果，不像古代中國，歷朝都反腐，結果越反越腐……而現代政體的一個防止腐敗發生的重要措施就是對政府強有力的監督檢查。
我們可以這樣來，這個監督檢查人員一定是雹戚相對於基層單位是獨立的，不能幹預生產也不受基層主管的領導。同時，對檢查人員也進行考核，但是他的指標設置要與被檢查者的績效指標相互矛盾。以，質量合格率為例，檢查人員所檢查出的不合格產品越多，則其評分越高；而生產人員生產的產品不合格率越低，則其評分越高。最後，檢查單上要同時有檢查人員和生產人員的簽字確認方能生效，並且不能有塗跡肆備改。這樣，為了得到較高的評分，檢查人員和生產人員就產生了矛盾，他們所都能接受的一個結果肯定是如實反映事實的檢查登記單。這樣，貪欲的作用下，檢查人員會努力查找不合格的產品；而生產人員則會努力完善產品品質。
其次，充分發掘數據的價值。
以來料檢驗單為例。來料檢驗單的主要作用是將來料通過檢驗分為合格與不合格兩類。一般情況下，質檢員檢驗完，填好來料檢驗單，根據質檢單分好類後。來料檢驗單也就被放到一邊了。但如果，我們將所有的來料檢驗單進行綜合、統計，很輕易的就可以將采購原料的合格率統計出來，也就可以將采購員的這個考核指標的數據真實的反映出來。
再有一個，可以讓工作人員做好工作記錄（可以是每個班組出一個人負責此項工作），每天的工作時間內這個班組都做了哪些工作？做了多少？遇到了什麼情況？姿毀出現了什麼問題？如何解決的……到了月終或者年終發獎金的時候，就可以通過工作記錄表來發掘有價值的數據。可以統計出每個班組的生產量、發生事故的概率、解決問題的能力等信息。然後根據組織目標，進行分類別分程度的進行獎勵。再次，做好上下工序之間的制約。
舉個例子，我們可以首先把每種生產材料作為跟蹤目標，跟蹤它在它所涉及到的生產環節的數據，然後把在整個生產過程中所體現出來的數據整理成數據流，如果正推倒推數據流都是順暢的，則證明每個環節上的數據都是真實的。反之，則有環節存在弄虛作假的情況。
以加工業為例：進了多少噸的原材料？經過第一關的檢查有多少噸是可用的？然後推算出它本應生產出多少初級產品？實際生產出了多少初級產品？第二關檢查後多少初級產品是合格的？合格的初級產品又應該生產出多少二級產品？實績生產出了多少二級產品？……一直跟蹤到成品。如果這些數據正推，倒推都是成立的，則證明數據流有效。

⑷ 企業如何開展數據管理工作

企業數據化管理是近幾年受眾多老闆歡迎的新管理理念，畢竟最主要的是減少里企業的管理成本，提高了企業的業績，對老闆來說就是賺錢！這是最關鍵的原因。

一套管理想導入企業當中，最大的阻礙不是金錢，而是最直接關聯的受管理者——員工。記得有看過一則新聞，某公司因為想導入壓迫式的管理方法，嚴重損害了員工的利益，導致全體員工罷工抗議，罷工近半個月，而後不得不擱淺。可以看出，被管理者是不可忽視的重要因素之一！

那近幾年讓老闆和員工所接受的數據化管理它是怎麼做的？什麼又是數據化積分管理呢？我們一起解析：

數據化積分管理簡單的說就是用積分對人的能力、熱情、綜合表現進行量化排名，用積分作為員工的導向，引導員工往企業想要的結果方向去走，到達企業最終的 目的。

成功之道積分系統管理軟體就是這樣一款幫助企業進行數據化管理和分析的一個軟體系統。

第一步：根據每個崗位量化不同員工的工作，設置標準的積分規則，設置薪酬體系，跟積分掛鉤，例如企業文化的考核：

⑸ 如何保證組織的數據，信息的准確性，完整性和可靠性，及時性，安全性與保密性

優化管理

⑹ 如何確保數據的真實有效

如何確保計劃統計管理的真實性和有效性
各位朋友，做為業主方要經常收集施工單位上報的各種進度數據、工程量等，但是施工單位經常上報的數據不及時准確，
怎麼樣才能保證統計數據真實性和有效性呢？請給位賜教

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智者明

由現場項目組或工程部加強承包商的周報（日報）管理，每周（關鍵工序統計到日，如：達因、試壓包）要求承包商上報周報，包括：工程形象(設計、采購、施工、試車）、實物量、機具、投入勞動力、進度百分數、質量指標、HSE執行、存在問題、下周工作計劃，等等。
月度報表就可以對照周報進行檢查，至少減少承包商上報的數據不及時准確的問題，保證統計數據真實性和有效性，如果發現做假或失真，可以及時糾偏措施。
如果大部分承包商的數據都真實有效，則項目的統計眾數也趨於真實有效。

讓施工方做日報可能不容易實現（除非是管理相當嚴謹的施工方），大多數都做不到日報。但周報是必需的，否則不容易控制進度和質量，施工方也樂於接受，但關鍵質量控制點除外。

我說說我們單位的統計模式：
在施工前期建立相對完善的全項目進度計量系統，一般是按照施工工序排序，載入實物量和計量權重。在正式的施工中每天更新數據就ok了。這個工作量不是很大，關鍵是計量系統要做的嚴密並依據施工實際不斷更新完善。該計量系統也可以作為進度款的申請依據。當然間斷性的檢查工作是必要的，可以檢驗施工承包方日報的數據准確性。我在這里一般不要求他們報周報，所有的數據一目瞭然。

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如何確保監測數據真實准確？
2014/5/12 10:00:13
作者: 許穎 孫俊傑 石來元
目前，監測數據造假主要是修改設備工作參數或破壞采樣系統。且看青島環境空氣自動監測站點實現全市聯網管理後
「截至目前，青島市共設立了23個環境空氣自動監測站，對大氣環境中主要污染物進行連續的監測，判斷大氣質量是否符合國家制定的大氣質量標准，做到了空氣質量的全程監測。」 山東省青島市環境監測中心站相關負責人這樣說。
近年來，各地紛紛建立環境空氣自動監測站，空氣質量監測能力得到了極大的提升。同時，環境空氣自動監測也面臨著一些問題，比如監測設備型號繁多、監測人員技術參差不齊、自動化空氣質量監測過程中的數據質量控制環節不規范等。目前，保證監測數據的代表性、准確性、精密性、可比性和完整性，已經成為環境空氣自動監測站面臨的重點任務。
那麼，青島市如何建設環境空氣自動監測站點？如何確保監測數據的准確性？
規范點位設置 確保監測數據的代表性
雖然青島市市區在去年以前已經有13個環境空氣監測站，但是隨著環境問題的凸顯，這些環境空氣監測站已經遠遠不能滿足空氣監測的要求。去年11月，青島市環保局按照山東省環保廳環境空氣質量管理「上收一級」的要求，將黃島區和即墨市、膠州市、平度市、萊西市的市控空氣自動監測站納入了全市聯網管理，並施行了統一社會化運營。自此，全市共設立23個環境空氣自動監測站，並按照空氣質量新標准要求，在每個環境空氣自動監測站配置了相應的儀器和設備。
那麼，在環境空氣自動監測站已經基本完善的基礎上，青島市環境監測中心站如何保證這些點位的設置具有代表性？
為了能更好地反映全市的空氣質量，使得環境空氣自動監測站點位的選擇具有代表性，青島市印發了《市控空氣自動監測站統一運營實時方案》、《環境空氣質量監測點位布設技術規范》等一系列文件，對點位設置、調整以及日常運行管理維護等方面進行了嚴格的規范和管理。
青島市環境監測中心站負責組織對全市空氣自動監測點位設置情況進行全面調查，按照國家有關技術規范，對現有空氣自動監測點位進行技術評估，對不符合要求的提出整改意見和建議。
購買第三方服務 確保監測數據的准確性
「我們以前都是自行維護、運營環境空氣質量監測站。」青島市環境監測中心站的技術人員說：「隨著環保任務量的不斷增加，監測任務和數據統計、分析工作繁重，維護、運營環境空氣質量監測站就有些力不從心了。」
青島市環保局是如何解決這一矛盾的呢？
「在這種形勢下，逐步培養社會化的運營機構，由政府購買服務，僱傭社會化專業的運營公司來操作，大大緩解了人員數量不足與工作量逐年增加的矛盾，現有的環境監測人員能夠投入更多的精力進行數據的分析和研究工作。」 青島市環境監測中心站相關負責人介紹說。
早在2012年年底，按照山東省環保廳的要求，青島市的環境空氣監測站實現了「轉讓——經營」模式質量管理機制，這一模式將監測設備進行有償轉讓，並由專業隊伍運營維護，設備的准確性由專業機構進行移動比對（即由運營單位利用移動監測車等攜帶型空氣設備，對分布在各處的環境空氣質量監測站進行同步比對監測）。環保部門通過對數據質量進行考核，政府直接購買合格的數據。這一模式將數據質量推向了市場，按照市場優勝劣汰的法則，具有競爭力，可以提供可靠的、准確的、真實的數據的運營商才有資格對環境空氣監測站點進行運營。
那麼哪些公司擁有運營管理的資格呢？各運營公司須按照環境保護部下發的《環境空氣質量自動監測技術規范》、山東省環保廳《山東省環境空氣質量自動監測「轉讓——經營」模式質量管理體系技術規定》等技術規范和要求，完成環境空氣自動監測質量保證實驗室和系統支持實驗室建設工作，通過山東省環境信息與監控中心組織的驗收，並取得資質認定計量認證（CMA）證書才能夠進行運營管理。
除了戰略上的轉變外，青島市環境監測中心站還加強了制度建設。環境監測中心站制定了《空氣自動監測運營管理考核細則》（以下簡稱《考核細則》），細化了對運營公司的監督和管理，比如規定環境監測站應當加強巡檢督查和現場比對監測，嚴格對運營單位進行管理與考核，發現運營單位工作質量達不到要求的，按照《考核細則》予以扣分，並通知相關區市環保局扣除運營單位相應的運營費用，並且要求各區市環保局協助市環境監測中心站對運營單位進行監督和考核。
《考核細則》對運營單位也提出了要求，運營單位要建立健全設備校準、維護、故障維修和日常巡檢等制度規程，保證空氣自動監測設備穩定運行，監測數據准確有效。
據了解，《考核細則》實施以來，參與青島環境空氣質量自動監測站運營的單位嚴格按照規范和要求，認真做好運營維護工作，保證了空氣自動監測數據的准確性。
杜絕人為干擾 確保監測數據的真實性
目前，數據失真主要由人為導致。山東省環境信息與監控中心污染源監控室副主任石敬華介紹說，通過干擾自動監測設備正常運行，對數據造假的方式主要有兩大類，一類是通過修改設備工作參數等軟體手段造假，「比如說實際監測的排放濃度是1000毫克每立方米，在軟體計算時加了個0.1的系數，結果就成了100毫克每立方米，不達標的就變成達標了」。另一類是通過破壞采樣系統等硬體手段造假，「比如在設備采樣管上私接稀釋裝置等」。
那麼，青島市環保局如何避免人為干擾設備？為更好地適應當前大氣污染防治工作需要，進一步提高監測數據質量，強化區市環境空氣質量考核，青島市環保局在2月底下發了《加強環境空氣自動監測站運行管理的通知》，嚴格要求各區市環保局不得以任何方式人為干擾空氣自動監測設備正常運行。在未徵得市環境監測中心站同意的情況下，不得擅自進入空氣自動監測站房，不得擅自調整或要求運營單位違規調整監測設備參數。同時，要求運營單位加強教育培訓和監督管理運營人員，保證其嚴格按照空氣自動監測運營管理制度和規程開展工作，杜絕弄虛作假行為，確保監測數據客觀、真實和公正。
市環境監測中心站則是整個過程的監督者和管理者。整個過程，環境監測中心站採取遠程視頻監控、飛行檢查、組織異地交叉檢查等方式，對各區市空氣自動監測工作進行質量控制，確保監測數據質量。一旦發現違規干擾自動監測設備正常運行的，對相關監測數據不予確認，並在考核中予以扣分，並對有關責任人予以通報批評，追究責任。若發現運營單位工作中存在弄虛作假行為的，直接終止運營合同。
青島市環境監測中心站的相關負責人說：「從近期的運行情況來看，全市23個環境空氣質量自動監測站的運行和管理還是不錯的，有了嚴格的規范和考核要求，更加理順了環保部門和運營公司的關系。」

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如何確保測試數據的真實性
提升常態課堂質效離不開「數據」,一串數據勝過一打綱領。彼得.德魯克說：「精妙地運用統計學方法來解釋紛繁復雜的數據，找出數據背後隱藏的規律和秘密的藝術是很重要的事業。」恰如一句話：「心中有數據，方能運籌帷幄，決勝千里；心中無數據，必定差之毫釐，繆之千里。」用數據說話是教育者做出正確決策的前提與基礎。用數據說話是教育者改進教學方式和轉變教學理念的前提與基礎。用數據說話是教育者規范自己的教育教學行為和提升教育教學質效的根本保證。課堂精細化管理離不開真實性數據支持，准確數據的獲得並非輕而易舉，獲取准確數據路徑和能力是根本。一方面提高收集數據，描述統計的能力。能迅速將所收集到的大量數據進行歸類，並用表格或圖形表示出來，通過計算，把握所得數據的「集中量數、差異量數和相關系數」等特徵數據，描述影響教育教學質效各要素的典型性、波動性和關聯性和內在性。另一方面，提高推斷統計的能力。利用數據進行統計檢驗、統計分析和非參數統計，作出科學決策。
第一、試場地器材的真實性
測試場地和器材必須符合測試具體項目國家規定的標准，否則，所測試的數據一定存在著誤差，從而導致上報數據的失真。比如，初中男女生50米測試項目，需要提供符合國家場地標准化的跑道數量、跑道寬度和跑道長度等精確的條件，決不能人為的縮短50米跑距來組織學生測試，或讓學生站立在50米起點線前幾米處來組織學生測試等弄虛作假行為呈現，這樣不僅欺騙國家、家長、孩子，還欺騙了自己的職業情操，更徹頭徹尾的玷污了教師這個稱謂。
第二、試對象身份信息的真實性
測試對象身份的真實性同樣決定著抽測結果的真實性。最科學的就是以一個年級為抽測樣本，現場開放式的隨機抽取一、二個班級學生作為抽測對象進行統一編排、安排測試順序、隨機抽取測試項目，隨機抽取測試工作人員，然後進行現場測試，並把測試結果現場公布。決不能人為的把本年級里精華學生抽取出來參加測試，或讓高一級學生冒名頂替來應付測試，這種弄虛作假的作派，不能解決廣大青少年學生體質下降的事實，更不能掩蓋各級各類教育管理機構領導的失責，更可悲的是，我們這樣的弄虛作假行為教壞、教歪一批批本性純真的學生，使得一代代國民素質越來越低下，最終毀國敗家。
第三、試組織人員的真實性
如果各級各類教育管理機構領導人都抱著虛假應付一下國家抽查的理念，就會暗示負責抽查的本單位部門領導人，下面就會心領神會的執行，無疑從上到下都會這樣敷衍、搪塞虛假下去。當然，測試對象、測試工作人員都是半真半假，所得的測試數據自然也是達到國家標准。
第四、試過程的真實性
測試過程真實，就會收獲真實測試結果。實心球測試過程真實，就得保證實心球的重量符合標准、測試場地符合標准、測試人員丈量方式要規范、測試人員對抽測學生要一個評價標准，這樣的測試數據才能真實可信。仰卧起坐計數人員、評判學生測試技術動作是否標准要統一；1000米、800米要跑實距、計出實時來，包括其他引體向上、立定跳遠等測試項目都應該規范、嚴格、認真操作，從源頭上確保測試的項目數據的真實性。
第五、測試數據採集的真實性
美國心理學家和教育家通過觀察同樣處於中等發展水平的學生（50%）遇到不同水平教師的發展結果後，得出如下結論：如果遇到優秀教師，他們可以達到優秀（平均90%），遇到平庸教師則降到較差（平均37%）。以上的信息得到，就是數據有「真實」最好呈現。只有每一個測試過程都是真實的，才能保證採集的數據是靠譜的，否則僅能欺上瞞下了。
第六、數據上報的真實性
作為學校最下層，應該保真的把每一個年級學生的身體素質測試結果數據，毫無失真的上報到國家體質健康網平台，決不能人為的修修改改去黑賤自己。倘若你、我真有這么在意，就應該踏踏實實、扎扎實實、切切實實、確確實實、真真實實去上好每一天、每一節常態體育課，認真負責愛崗敬業，相信，隨著時間的推移，你、我所教的每一屆學生一定能夠收獲運動技能和運動體能雙豐收，同時，你、我這種職業道德一定能贏得學生、家長的肯定，更對得起「教師」這個神聖稱呼。

⑺ 如何深化統計管理體制改革提高數據真實性

統計數據是經濟社會發展的晴雨表，統計數據質量是統計工作的生命。統計數據質量從使用的要求上看，取決於准確性、及時性和完整性。准確性是統計數據質量在統計信息客觀真實性方面的體現，是統計數據使用者的首要要求。及時性是統計數據質量在統計信息的時間價值上的體現，是對統計數據形成和提供的高速度、快節奏、強效率的要求。完整性是統計數據在統計信息的內容含量上的體現，就是要求統計部門提供的統計數據在內容上應該包括使用者所需的所有項目，不能殘缺不全。隨著我國社會主義市場經濟體系的建立和完善，經濟領域呈現經濟利益多元化、經濟格局多樣化、經濟統計現化化的趨勢，統計工作面臨的困難和挑戰越來越大。縣（市、區）統計工作如何適應新形勢的要求，發揮統計在經濟社會發展中的作用，確保統計數據可信可靠。筆者認為要抓好以下幾方面的工作：
一、優化統計環境強化統計生態
統計生態是指統計組織賴以生存和發展的各種外部政治、體制、經濟、法律、社會、文化環境因素在相互聯系和動態演化中形成的有機整體。在惡劣的統計生態環境下，不可能有準確的統計數據，也不可能樹立統計的公信力。我們需要一個共建、共有、共保、共享的統計生態鏈，這是一項系統工程，需要社會各方共同努力。
第一要完善《統計法》。加強統計法制建設，提高法律的可操作性，加大執法力度，市場經濟就是法制經濟，我們一定要做到有法必依、執法必嚴、違法必究，保障統計生態環境的健康發展。統計機構必須是依照法律獨立設置的，並且統計機構在行政上應保持其獨立的地位。要健全統計法制建設，依法統計，尤其要嚴格執法。強有力的法律實施機制將使得違法成本極高，從而真正杜絕虛報、瞞報、偽造、篡改統計資料，阻撓統計執法檢查等統計違法行為的發生。三是要加大普法力度，廣泛宣傳《統計法》，增強社會各界的統計法制觀念，只有這樣才能依法統計，保證統計工作的順利進行和統計數據的客觀真實性。大力加強統計法制建設，提高依法行政水平。要與人大、政協、監察局、法制、司法等部門聯合開展執法大檢查，對違法案件進行處罰和曝光，增強各級領導和廣大統計員的統計法律意識，統計數據質量得到較大提高。
第二進一步完善各級統計部門機關管理制度。用制度管人管事，獎優罰劣，精神和物質鼓勵相結合；強力推進學習型統計局建設，深入開展「三個代表」、「保持共產黨員先進性學教活動」和機關作風建設，在統計系統上下形成講政治、講大局、講團結、比學習、比作風、比進步的良好風尚；加強領導班子決策能力建設，按照「三強五好」的要求切實加強領導班子建設和黨風廉政建設；狠抓統計職業道德教育，忠誠統計、愛崗敬業、恪盡職守、無私奉獻，爭創一流工作業績。五是抓辦公條件的改善，為幹部職工營造良好的工作環境。配備電腦，使辦公條件大為改善，工作效率顯著提高。
第三進一步理順統計管理體制，增強統計系統凝聚力。更好地體現整體性特點，發揮統計整體功能。為此，必須堅持行政管理與業務管理一致的原則，一方面在統計機構和制度上，提高獨立性和抗干擾能力，另一方面要建立約束機制，減少各方面的干預。這是科學管理的工作要求決定的，這樣有利於貫徹責權利的統一。
第四進一步增強縣（市）級統計局的力量。按照統計工作的流程對各級各類統計機構設置合理的內部機構進行系統優化。把統計局建設成為符合未來形勢發展要求的，靈敏、快速、高效、精乾的調查機構，提高效率，並使之適合網路時代的特點。各縣（市）可按照普查制度規定成立適應普查任務要求的普查機構，專司各項普查工作。
第五切實樹立統計大系統的觀念.
各級統計部門的領導要多為基層著想，為基層辦實事、解難事。在開展普查時，要貫徹受益者出錢的原則，按照受益大小分擔經費，使基層統計局的領導從為上級要經費的尷尬局面中解脫出來。上級統計部門要切實為基層統計幹部在待遇上排憂解難。一是爭取提高統計人員待遇上的有關政策，二是對經濟貧困縣（市）統計部門實行經濟扶貧，增加經濟投入，解決統計人員經濟待遇差的問題，確保統計幹部隊伍穩定。
第六改革完善考核評價體系。現行的考核評價體系很大程度是以統計數據為主要考核依據。考核是對一個地方經濟社會發展的評價，也是領導政績的體現。考核作為指揮棒，具有很強的引導性。近年來，各級各類的工作考核，在某種程度上發揮了一定的作用，但也存在不少問題：一是互相攀比，二是數據失真，三是圍繞考核想盡「辦法」拿名次。如果這些問題不能很好地解決，就會造成「聰明人」得益、老實人吃虧，從而挫傷大部人的積極性。因此，要逐步淡化考核工作或建立一種科學合理、客觀公正的考核體系，以引導各級領導樹立正確的政績觀，使統計數據不受包括政府在內的各方干擾，推進各項工作的順利開展。
二、改善統計方法 提高統計質量
提供高質量統計數據是統計工作的中心任務和根本職責，是統計事業改革和建設的出發點和歸宿點，亦是新時期和新形勢對統計工作的基本要求。1、樹立新的統計數據質量觀理念。提高統計數據質量是統計工作的一個永恆的主題。但是在不同時期對統計數據質量有不同的標准，明確新時期統計數據質量的涵義和概念，樹立全新的統計數據質量理念，是指導我們做好工作的前提和基礎。因此，對數據質量評估判斷標準的思維須從狹義轉向廣義，要從過去的只重視搜集生產轉為生產和營銷並重的觀念。要從過去單純注重提高數據准確性和及時性，擴展到提高數據的時效性、科學性多維的質量內涵，要從過去工作重點是收集上報搞准統計數據的工作思維中解脫出來，既要抓數據的准確性,
又要做好解讀統計數據,
開發統計分析研究成果。逐漸把滿足用戶需求的程度作為評價數據質量的標准。以新理念來確立新思路，制定新措施，開拓新局面。2、改革統計制度及方法。當前統計制度存在著調查方法單一、對全面報表的依賴仍然過多、指標體系不盡合理、任務繁重以及完成任務的條件脫節等問題，要解決這些問題就必須加快統計制度及調查方法的改革。首先，必須明確應收集哪些資料，官方統計機構的職能除了將這些數據收集、整理及出版外，還要對這些數據進行進一步的統計分析，或將數據分析工作交給社會研究機構，這些都必須以一定的制度形式予以規定。其次，建立一套更加完善的國民經濟核算體系及適應經濟增長方式轉變的統計指標體系，並且保證經確定的統計指標體系的全國統一和相對穩定，對指標的含義、統計口徑、計算方法都必須做出說明和界定范圍，同一指標不能有兩種口徑和隨意變更，這些也都必須以制度形式予以規定。一方面，這樣可以保證數據在時間上的可比性，使它能更好地反映現象發展的數量特徵；另一方面，有利於使用者根據指標的說明和按研究的需要對數據進行調整和分析，增強數據的適用性。此外應建立從實際出發的科學適用的統計調查方法體系，適當減少全面統計報表，推廣抽樣調查，注重效益、節省成本，提高時效，減少被調查者的負擔。3、建立完整規范的統計數據質量控制體系和統計數據質量監控評估中心。統計數據質量的監控與評估是一項復雜的、長期的系統工程，可在政府統計部門內建立權威的數據質量監控和評估中心，建立健全完善的統計數據產品質量管理體系，對統計數據生產全過程實行全面質量管理，提高統計數據的完整性和透明度。最近國家統計部門建立了自我檢查和評估制度，對國內生產總值、工業增加值、價格指數、社會消費品零售總額等主要的統計指標數據質量實行定期評估，它對於減少統計數據的誤差，提高統計數據的質量有著積極的作用。實際上，統計數據的監控與評估可以採用自我評估、監督評估與定性評估、定量評估相結合的方法。4、加強統計基礎建設工作，提高統計人員素質。統計基礎工作是整個統計工作的基石，要提高統計數據質量就必須加強基層統計組織的建設。一是狠抓基層統計機構的設立，統計人員的配備工作；二是加強對基層統計基礎工作的業務指導和統計人員的業務培訓，統計人員業務素質不斷提高；三是抓基層基礎規范化建設工作，針對部分鄉鎮統計力量薄弱，工作條件差，有些部門統計、行業統計工作削弱、人員精減、統計人員兼數職、統計台帳、原始記錄不全的狀況，必須採取多種有力措施，強化統計基礎工作；軟硬並舉，統計信息化工作再上新台階，爭取領導重視，充實統計信息化的硬體設施；統計信息化水平得到提升，使鄉鎮單位實現了聯網直報。
一方面，要加大資金投入，解決經費問題和改善基層統計組織的工作條件，提高先進統計設施在基層統計部門中的普及率和應用率。可以考慮建立部分數據的有償使用機制，幫助籌措更多的資金來更好地收集數據，以維持統計基層部門工作的正常進行
?幫助統計機構建立激勵機制，以獎勵那些對數據的搜集做出突出貢獻的人員。另一方面，要著手培養和提高基層工作人員的素質，採取定期培訓或考核的
辦法不斷提高基層工作人員的業務素質，使他們熟練掌握統計新知識、新方法，特別是現代統計調查、統計整理、統計分析技能和計算機應用技術，並做到培訓教育經常化、制度化、規范化，不斷提高統計人員的業務水平。同時，加強統計職業道德建設，樹立行業職業道德的優秀典型，弘揚務實求真、忠於職守的精神。

⑻ 如何有效的進行數據治理和數據管控

大數據時代的到來，讓政府、企業看到了數據資產的價值，並快速開始 探索 應用場景和商業模式、建設技術平台。但是，如果在大數據拼圖中遺忘了數據治理，那麼做再多的業務和技術投入也是徒勞的，因為很經典的一句話：Garbage in Garbage out。

當你處理或使用過大量數據，那麼對「數據治理」這個詞你一定不會陌生。你會思考數據治理是什麼？數據治理是否適合你？如何實施。簡單來說，數據治理就是處理數據的策略——如何收集、驗證、存儲、訪問、保護和使用數據。數據治理也還包括誰來查看，使用，共享你的數據。

隨著大數據時代的推進，以上這些問題日益突出，越來越多的企業依賴採集、治理、儲存和分析數據，並實現他們的商業目標。數據變成了企業的盈利工具、業務媒介和商業機密。數據泄露會導致法律糾紛，還會令消費者對公司的核心業務失去信心。

如果抱著僥幸的心理，讓各個業務部門自己管理數據，那麼你會缺乏有效的數據管理，甚至各部門會自己做自己的。你無法想像各個部門按隨心所欲地自己生產、儲存、銷售產品。數據使用不當就像庫存使用不當一樣，會給企業造成沉重的損失。因此必須制定一項測量用以保證所需數據的有效和安全，可用性，這就是我們要談的「數據治理」。

數據治理策略必須包含完整的數據生命周期。策略必須包含從數據採集、清洗到管理，在這個生命周期內，數據治理必須要有關注以下內容：

數據從哪裡來，數據怎麼來

這是數據生命周期的起點。數據來源決定了數據治理策略的基礎。例如數據集的大小就由數據來源所決定。是從目標市場、現存用戶和社交媒體收集數據？還是使用第三方收集數據或者分析你收集的數據？輸入數據流是什麼？數據治理必須關注這些問題，並制定策略來管理數據的採集，引導第三方處理他們收集的數據或者分析你收集的數據，控制數據的路徑和生命周期。

數據校驗

通常數據源都是非常龐大且多樣的，這是一個讓數據管理者非常頭疼的問題。將數據噪音和重要數據進行區分僅僅只是開始，如果你正從關聯公司收集數據，你必須確保數據是可靠的，對於那些幾萬、幾十萬、甚至成百上千萬的復雜關系數據，單靠人為的通過Excel對進行數據清洗已經不太現實，需要專業的數據清洗工具或系統對海量復雜關系數據進行批量查詢、替換、糾正、豐富以及存儲。將元數據、主數據、交易數據、參考數據以及數據標准內置固化到數據清洗工具或系統中，結合組織架構、內容管控、過程管控等管理機制、技術標准提高數據治理人員的工作效率。比如：需要手工編寫程序收集的元數據，系統幫你自動獲取；需要人工識別或編寫代碼實現的數據質量檢查，系統幫你自動識別問題；用文檔管理的數據字典，系統幫你在線管理；基於郵件和線下的流程，系統幫你線上自動化。當然，系統並不是萬能的，數據治理的軟體工具與其他軟體工具一樣，沒有什麼神奇之處，沒有數據治理人員的參與和數據治理工作的推進，軟體再完美也無法完成數據治理整個過程。這也是為什麼數據治理咨詢服務一直有其市場，以及為什麼國內大部分單純數據治理軟體項目未能達到預期目標。

數據治理必須解決存儲問題

而數據存儲和數據集的大小有密切關系。大數據的存儲必須是在安全的冗餘系統之中。常常利用層次體系，根據使用頻率來存儲數據。這樣一來，昂貴的在線系統提供的是被頻繁請求的數據，而請求頻率較低的數據則存儲在便宜，可用率較低的系統上。當然，一些請求頻率低但是敏感的數據如果存儲於安全性較低的系統上，風險會大大提升。因此，在制定數據存儲方案時，良好的數據治理策略必須考慮到方方面面的因素。

數據治理必須建立訪問管理制度，在需求和安全性找到平衡點

明確訪問者的許可權，只能訪問他們對應許可權包含的數據。只有合法請求才能夠訪問數據，而敏感的數據需要更高的許可權和更嚴密的驗證才可以被訪問。只向具有特定安全級別的用戶開放。應該對用戶和數據本身設置訪問級別，管理賬戶時，應與人力資源部和采購部緊密互動，這一點非常重要，因為這樣可以及時地使離職員工和停止合作的供應商不再擁有訪問許可權。處理好這些細節以及確保數據所有權和責任，這是構成完整的數據治理策略的一部分。

數據的使用/共享/分析

如何使用數據是數據治理之後一項重要的內容，數據可能會用於客戶管理，提高客戶體驗，投放定向廣告，用戶應用系統初始化基礎數據工作，輔助應用系統建設，提供市場分析和關聯公司共享數據。必須仔細界定哪些數據可用於共享或者用於營銷，並保護它們免遭攻擊和泄露，因為數據本來就應該被用於純粹的內部用途。讓用戶知悉採集數據的所有公司都會遵守數據安全和保證的規定。能夠確保數據被合理合規的使用，也是數據治理重要的一項內容。

收集、驗證、存儲、訪問和使用都是數據安全計劃的必要組成部分

收集、驗證、存儲、訪問和使用都是數據安全計劃的必要組成部分，必須要有一個全面的策略來解決這些問題以及其他安全問題。數據安全計劃必須是有效且可用性高，但是數據生命周期的所有部分都很容易受到攻擊和由於粗心造成的破壞。你必須在數據治理中確定數據安全計劃，包括訪問控制，靜態數據，數據加工，數據傳輸之後的加密等。

管理/元數據

沒有管理的數據生命周期是不完整的。例如，將元數據應用於一段數據，用來進行識別檢索。元數據包含數據的來源，採集或生成的日期，信息訪問的級別，語義分類及其他企業所必須的信息。數據治理能建立一個元數據詞彙表，界定數據的有效期。請注意數據也會過期，過期之後我們只能用於 歷史 數據的分析。

數據治理創建的過程中可能會在企業內部遭到一些阻力，比如有的人會害怕失去訪問數據的許可權，而有些人也不願意和競爭者共享數據。數據治理政策需要解決上述問題，讓各方面的人都可接受。習慣了數據筒倉環境的公司，在適應新的數據治理策略上面會有困難，但如今對大型數據集的依賴以及隨之而來的諸多安全問題，使創建和實施覆蓋全公司的數據策略成為一種必然。

數據日益成為企業基礎設施的一部分，在企業一步步處理各種特定情況的過程中形成決策。它以一次性的方式作出，常常是對某一特定問題的回應。因此，企業處理數據的方法會因為不同部門而改變，甚至會因為部門內部的不同情況而改變。即使每個部門已經有一套合理的數據處理方案，但這些方案可能彼此沖突，企業將不得不想辦法協調。弄清數據存儲的要求和需求是一件難事，如果做得不好，就無法發揮數據在營銷和客戶維系方面的潛力，而如果發生數據泄露，你還要承擔法律責任。

另外在大企業內部，部門之間會展開對數據資源的爭奪，各部門只關注自身的業務情況，缺乏全局觀念，很難在沒有調解的情況下達成妥協。

因此公司需要一個類似數據治理委員會的機構，他的職責是執行現有數據策略、挖掘未被滿足的需求以及潛在安全問題等，創建數據治理策略，使數據的採集、管護、儲存、訪問以及使用策略均實現標准化，同時還會考慮各個部門和崗位的不同需求。平衡不同部門之間存在沖突的需求，在安全性與訪問需求之間進行協調，確保最高效、最安全的數據管理策略。

建立數據治理委員會

負責評估各個數據用戶的需求，建立覆蓋全公司的數據管理策略，滿足內部用戶、外部用戶甚至法律方面的各種需求。該委員會的成員應該囊括各個業務領域的利益相關者，確保各方需求都得到較好地滿足，所有類型的數據所有權均得到體現。委員會也需要有數據安全專家，數據安全也是重要的一環。了解數據治理委員會的目標是什麼，這一點很重要，因此，應該思考企業需要數據治理策略的原因，並清楚地加以說明。

制定數據治理的框架

這個框架要將企業內部、外部、甚至是法律層面的數據需求都納入其中。框架內的各個部分要能夠融合成一個整體，滿足收集、清洗、存儲、檢索和安全要求。為此，企業必須清楚說明其端到端數據策略，以便設計一個能夠滿足所有需求和必要操作的框架。

有計劃地把各個部分結合起來，彼此支持，這有很多好處，比如在高度安全的環境中執行檢索要求。合規性也需要專門的設計，成為框架的一部分，這樣就可以追蹤和報告監管問題。這個框架還包括日常記錄和其他安全措施，能夠對攻擊發出早期預警。在使用數據前，對其進行驗證，這也是框架的一部分。數據治理委員會應該了解框架的每個部分，明確其用途，以及它如何在數據的整個生命周期中發揮作用。

數據測試策略

通常一個數據策略需要在小規模的商用環境中進行測試，用來發現數據策略在框架，結構和計劃上的不足之處並進行調整，之後才能夠投入正式使用。

數據治理策略要與時俱進

隨著數據治理策略延伸到新的業務領域，肯定需要對策略進行調整。而且，隨著技術的發展，數據策略也應該發展，與安全形勢、數據分析方法以及數據管理工具等保持同步。

明確什麼是成功的數據策略

我們需要確立衡量數據治理是否成功的明確標准，以便衡量進展。制定數據管理目標，有助於確定成功的重要指標，進而確保數據治理策略的方向是符合企業需求。

無論企業大小，在使用數據上都面臨相似的數據挑戰。企業越大，數據越多，而數據越多，越發需要制定一個有效的，正式的數據治理策略。規模較小的企業也許只需要非正式的數據治理策略就足夠了，但這只限於那些規模很小且對數據依賴度很低的公司。即便是非正式的數據治理計劃也需要盡可能考慮數據用戶和員工數據的採集、驗證、訪問、存儲。

當企業規模擴大，數據需求跨越多個部門時，當數據系統和數據集太大，難以駕馭時，當業務發展需要企業級的策略時，或者當法律或監管提出需求時，就必須制定更為正式的數據治理策略。