如何做好團隊數據管理

Ⅰ 改善企業數據管理流程七個建議

改善企業數據管理流程七個建議
為了對信息進行更好的監督和管理，從而改善業務運營效率，許多企業都開始投資數據治理項目。其策略和流程設計用來在整個企業中產生更為精確和一致的數據，數據專員（DataSteward）需要確保把它從理論轉化為實踐。很大程度上，數據治理策略的成功就要取決於相關數據專員的努力。在某種程度上，建立一個符合企業現有架構的數據治理管理架構和運營模型是很重要的。這包括數據管理的各個元素。聽上去很簡單，但實際操作卻困難重重。
當要上馬一個項目，倉促做出可能無法達到預期目標的決定時，數據治理的問題就會顯現出來。舉個例子，如果一家公司在定義好自己應該做什麼之前，就選定一個數據管理池會導致嚴重混亂。另外，那些要倉促證明已經迅速取得進展的企業最讓數據專員頭疼，因為他們要進行元數據調查以及許多毫無意義的工作。
如何有效地構建和管理一個數據管理團隊，使其可以保持協調的治理活動？本文就將給出七條相關的建議：
職位正規化。在要求個人承擔數據專員的角色之前，要確保有一個正式的職責劃分；確定這個職位所需要的技能；衡量其表現的指標；如果數據專員不是一個專門職位的話，你還要對如何與現有工作相結合的細節進行敲定。
在管理角色上進行細粒度劃分。數據專員其實包含了很多角色，例如元數據管理員和運營數據管理員。最好是能清晰的描述怎樣區分這些角色，員工如何協同工作以支持數據管理流程。
建立數據的業務所有權。數據專員可能需要負責與數據治理策略保持一致的工作，但是那並不意味著他們所要負責的是數據本身。所有權和問責制必須劃分給適當的業務單元或部門。
與業務保持一致。作為數據治理項目的一部分，數據可用性預期是在期望業務改善的背景下形成框架的，例如增加收入，降低成本，減少風險以及提高生產力。但大多數IT和數據管理從業者更熟悉數據管理機制而不是業務流程。如果數據專員並非來自於業務領域本身，那麼就要有關鍵業務領域的專家來幫助他們識別數據問題並區分任務的優先順序。
建立獎勵機制。與那些有明顯成果可以交付的典型項目不同，數據管理的本質是確保能應對數據偶然事件的發生，而成果也許並不是十分直觀的。因此要為你的數據專員建立一套獎勵機制，對他們進行認可和獎勵。
正確的人干正確的事。由於數據專員角色尚在發展中，那麼登廣告尋找擁有多年經驗的人可能不太現實。而且在很多公司中，數據管理並不是全職工作。因此，你可能需要在內部網羅具有管理潛能的人員。考慮哪項數據管理技能才是必需的，尋找有價值和良好溝通能力的員工，他們在尋求最佳實踐上充滿自信，並且能適應不斷改變的理念。
給數據專員提供合適的工具。盡管數據管理從根本上說是一個程序問題，但依然有相應工具是可以支持，包括數據質量評估，數據驗證，以及數據事件報告和管理軟體，甚至可能包括數據質量和數據管理記分卡應用。
所有這些步驟有一個共同的主題：在設計數據治理和管理項目之前，需要做出哪些合理的努力，從而使其正常運轉。一旦完成，招聘合適的人，給他們明確定義角色，使他們與業務單元保持同步並輔以績效激勵措施，這樣有助於開啟一個可持續的數據管理流程。

Ⅱ 大數據時代下，如何做好數據管理工作

進入新的歷史時期以來，收集更加豐富的數據是擺在各個企業面前的主要任務，一旦企業不能收集范圍更廣的信息，那麼企業管理決策則極易出現更多的失誤。企業要重視內部數據信息管理工作，保證當前數據管理與大數據時代特點相一致。第一，進入大數據時代以來，由於涌現出數不勝數的數據信息，因此如果傳統數據信息管理技術不能及時改變則極有可能影響大數據的應用，所以要求當前企業必須及時引進先進的軟體與硬體，才能推動大數據的普遍應用。第二，由於數據信息的海量出現，因此企業還需不斷提高數據信息的管理能力，要保證及時處理與加工得到的各種數據信息，要及時掌握當前最新數據。很多企業已經意識到信息數據的重要性，但因為不擁有先進的技術措施，各種數據信息還不能發揮應有的作用。第三，在企業管理決策過程中，雖然大數據發揮著不可替代的作用，但同時也需重視數據碎片的作用，一個企業要想取得成功則必須重視二種數據的應用，才能使二種數據相互協調，保證數據分析具有更高的科學性，進一步簡化分析過程，減輕工作人員的勞動強度。企業還需及時創新內部知識管理，要盡快引入新型知識管理模式。在實際運行中，知識管理其實就是數據的管理。企業在做出管理決策時，知識提取是一個不可缺少的過程，只有大力應用各種知識才能制訂最為合理的決策。當前由於大數據技術的影響，人們日益意識到知識的重要性，很多企業當前將建設現代化的知識管理模式放在重要位置，高度重視知識管理工作。同時企業也不能過分依賴大數據的應用，而忽略了主觀決策的重要性，要保證二者相互協調、相互促進，才能幫助企業做出正確。

Ⅲ 如何管理好企業的數據

企業如何才能管理好數據呢？

馬雲曾經在一次演講中說過:"人類正從IT時代走向DT時代"。

DT時代，它是以服務大眾、激發生產力為主的技術。也就意味著今後的市場競爭，拼的是你的數據能夠給社會創造多少價值，能否用數據掙錢成為核心所在。

有研究表明：

1.很大一部分數據屬於線下數據，而線上數據只佔了其中小部分。

2.只有少量數據屬於可訪問的互聯網數據，另外的大多數據還儲存在企業內部。

也就是說，真正想要實現互聯網的大數據互通，就是要讓還未被利用起來的企業線下數據發揮其價值和效用。

出於對數據處理的關注，企業管理者們對數據收集、數據整理、數據分析的需求和要求都逐步提升，這一趨勢也就助推了阿里「數據中台」戰略誕生，數據中台也就成了繼「數據工具」、「數據平台」、「數據湖」之後的新一輪數據處理系統。

數據中台：未來企業數據管理的發展重點

國內各行業上百家代表型企業選擇與第三方數據中台服務商「百數」合作嘗試中台戰略。

據了解，截至2020年10月，已經涉及100多個行業的上10萬家企業使用了百寶雲提供的數據中台及其衍生服務。

吸引眾多企業入局的「數據中台」戰略到底為什麼能夠成為未來企業數據管理的發展重點？

1.將內部數據有機結合，轉變為數據生產力

2.管理數據的同時，實現數據業務化

百數在為企業搭建數據中台上承擔了相應的行業重任，致力於讓廣大企業在符合自身需求的前提下，實現數智化升級。

Ⅳ 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：

Ⅳ 如何打造優秀的大數據團隊

如何打造優秀的大數據團隊
對於企業來說,要建設自己的大數據平台,需要的不只是技術解決方案,更重要的是組建一支優秀的數據團隊。那麼,數據團隊有哪些成員組成?他們的工作方式是什麼?採用怎樣的組織架構來開展工作?
1. 數據團隊成員這里只討論數據團隊中核心成員的角色和他們的工作職責。1)基礎平台團隊主要負責搭建穩定、可靠的大數據存儲和計算平台。核心成員包括:數據開發工程師負責Hadoop、Spark、Hbase和Storm等系統的搭建、調優、維護和升級等工作,保證平台的穩定。數據平台架構師負責大數據底層平台整體架構設計、技術路線規劃等工作,確保系統能支持業務不斷發展過程中對數據存儲和計算的高要求。運維工程師負責大數據平台的日常運維工作2)數據平台團隊主要負責數據的清洗、加工、分類和管理等工作,構建企業的數據中心,為上層數據應用提供可靠的數據。數據開發工程師負責數據清洗、加工、分類等開發工作,並能響應數據分析師對數據提取的需求。數據挖掘工程師負責從數據中挖掘出有價值的數據,把這些數據錄入到數據中心,為各類應用提供高質量、有深度的數據。數據倉庫架構師負責數據倉庫整體架構設計和數據業務規劃工作。3)數據分析團隊主要負責為改善產品體驗設計和商業決策提供數據支持。業務分析師主要負責深入業務線,制定業務指標,反饋業務問題,為業務發展提供決策支持。建模分析師主要負責數據建模,基於業務規律和數據探索構建數據模型,提升數據利用效率和價值。2. 數據團隊的工作方式數據團隊的工作可以分成兩大部分,一部分是建設數據存儲和計算平台,另一部分是基於數據平台提供數據產品和數據服務。平台的建設者包括三種人群:基礎平台團隊對hadoop、spark、storm等各類大數據技術都非常熟悉,負責搭建穩定、可靠的大數據存儲和計算平台。數據平台團隊主要負責各類業務數據進行清洗、加工、分類以及挖掘分析,然後把數據有組織地存儲到數據平台當中,形成公司的數據中心,需要團隊具有強大的數據建模和數據管理能力。數據產品經理團隊主要是分析挖掘用戶需求,構建數據產品為開發者、分析師和業務人員提供數據可視化展示。平台的使用者也可以包括三種人群:數據分析團隊通過分析挖掘數據,為改善產品體驗設計和商業決策提供數據支持。運營、市場和管理層可以通過數據分析師獲得有建設性的分析報告或結論,也可以直接訪問數據產品獲得他們感興趣的數據,方便利用數據做決策。數據應用團隊利用數據平台團隊提供的數據開展推薦、個性化廣告等工作。3. 數據分析團隊的組織架構在整個大數據平台體系中的團隊:基礎平台、數據平台、數據應用和數據產品經理團隊都可以保持獨立的運作,只有數據分析團隊的組織架構爭議比較大。數據分析團隊一方面要對業務比較敏感,另一方面又需要與數據平台技術團隊有深度融合,以便能獲得他們感興趣的數據以及在數據平台上嘗試實驗復雜建模的可能。從他們的工作方式可以看出,數據分析團隊是銜接技術和業務的中間團隊,這樣的團隊組織架構比較靈活多變:1)外包公司自身不設立數據分析部門,將數據分析業務外包給第三方公司,當前電信行業,金融行業中很多數據分析類業務都是交給外包公司完成的。優勢: 很多情況下,可以降低公司的資金成本和時間成本;許多公司內部缺乏相關的知識與管理經驗,外包給專業的團隊有助於公司數據價值的體現 。劣勢:一方面外包人員的流動和合作變數,對數據的保密性沒有保證;另外一方面,外包團隊對需求的響應會比較慢,處理的問題相對通用傳統,對公司業務認知不如內部員工深入,創新較低。2)分散式每個產品部門獨立成立數據分析團隊,負責響應自己產品的數據需求,為業務發展提供決策支持。優勢:數據分析團隊與開發團隊、設計團隊以及策劃團隊具有共同的目標,團隊整體歸屬感強,績效考核與產品發展直接掛鉤,有利於業務的發展。劣勢:在業務規模比較小的情況下,數據分析師比較少,交流的空間也比較小。因為身邊的同事都不是該領域的人才,無法進行學習交流,所以成長空間會比較小,分析師的流失也會比較嚴重,最終陷入招募新人——成長受限——離職——招募新人的惡性循環。另一方面,每個產品團隊都零星地招募幾個分析師,整體來看給員工的感覺是公司並不是特別重視數據化運營的文化,對數據的認同感會被削弱,不利於公司建立數據分析平台體系。3)集中式數據分析團隊與產品團隊、運營團隊各自獨立,團隊的負責人具有直接向分管數據的副總裁或CEO直接匯報的許可權,團隊負責響應各業務部門的數據需求。優勢:分析團隊具有充分的自主權,可以專心建設好公司級別的數據平台體系,研究數據最具有價值的那些問題,有權平衡業務短期需求和平台長期需求直接的關系。另一方面,這種自上而下建立起來組織架構,可以向全體員工傳達數據在公司的重要位置,有利於建立數據化運營的文化。劣勢:產品業務團隊會覺得他們對數據的掌控權比較弱,一些業務數據需求得不到快速響應,認為分析團隊的反應太慢無法滿足業務發展的需要。隨著業務發展越來越大,產品團隊會自己招募分析師來響應數據需求,逐漸替代分析團隊的工作,這樣勢必會導致分析團隊的工作被邊緣化。4)嵌入式數據分析團隊同樣獨立於產品團隊存在,但只保留部分資深數據專家,負責招聘、培訓數據分析師,然後把這些人派遣到各產品團隊內部,來響應各類業務數據需求。優勢:團隊的靈活性比較好,可以根據公司各業務線的發展情況合理調配人力資源,重點發展的項目投入優秀的人才,一些需要關閉的項目人才可以轉移到其他項目中去。劣勢:分析師被嵌入到產品團隊內部,受產品團隊主管的領導,從而失去了自主權,導致淪落為二等公民。人事關系在公司數據分析團隊中,卻要被業務團隊主管考核,但業務團隊主管並不關心他們的職業發展,導致分析師的職業發展受到限制。那麼,到底採取哪一種組織架構比較合適呢?可以根據公司數據化運營進展的深度靈活採取一種或幾種方式。除了外包模式,其他組織架構我都經歷過,簡單來說,早期採用分散式、中期採用集中式、後期採用分散式或嵌入式以及兩則並存。早期:公司對數據體系的投入一般是比較謹慎的,因為要全面建設數據體系需要投入大量的人力和財力,公司不太可能還沒有看清楚局勢的情況下投入那麼多資源。所以,往往都是讓每個產品團隊自己配置分析師,能解決日常的業務問題就行。杭研院早期的網易雲閱讀、印像派等項目中就是採用的這種分散的模式。中期:隨著業務的發展、公司對數據的認識有所提高並且重視程度不斷加大,就開始願意投入資源來構建公司級別的數據體系。這個階段採用集中式有利於快速構建數據分析平台,為公司各個產品團隊提供最基礎的數據分析體系,能在未來應對業務的快速發展。杭研院花了兩年時間完成了這個階段的主要工作,並在網易雲音樂和易信產品發展階段起到了至關重要的作用。後期:一旦公司級別的數據分析平台構建完成,消除了早期分散模式中分析師缺少底層平台支持的窘境,他們能夠在分析平台上自助完成大量的數據分析工作。而且經歷過集中式階段的洗禮,公司上上下下對數據的認識都有了很大的提高。此時,在回到分散模式時,原先的很多弊端已基本消除,此外,採用嵌入模式也是可以的。目前杭研院在網易雲音樂、網易雲課堂、考拉海購等幾個產品中就是分散式和嵌入式並存的架構。總之,沒有最好的組織架構,只有適合自己的組織架構。

Ⅵ 改善企業業務的6個數據管理技巧

改善企業業務的6個數據管理技巧
無論人們處在什麼樣的行業領域，都有機會獲得重要的數據。而企業從根本上改變其業務方式，訣竅是找出最佳使用方法。
C&W Services公司首席信息官Salumeh Companieh表示，其IT團隊為該公司的15000位員工交付和採用技術，並負責確保提供的技術部署符合組織目標和行業最佳實踐。隨著該公司的每個部門都定義其年度目標，並通過無縫地編織技術，向員工提供關於如何在流程和分析中改善業務的選項。

對於許多組織來說，轉變業務需求和預算現實意味著技術部署必須既有戰略性又有敏捷性。C&W Services公司專注於使用技術改進業務流程。許多組織的大量數據存在於獨立應用程序中，處於閑置狀態並等待被利用。而尋找一種分析應用程序間數據的方法有可能提高效率。
數據提供了有意義和有價值的見解，使人們具備了技術決策能力
在以下的數據分析之旅中，將提供六項數據管理技巧，可幫助組織從只是談論關鍵指標轉變為針對戰略決策數據採取行動。在應用中，還可以幫助找到組織內可操作數據的快捷方式。
(1)從企業的數據模型開始
組織很有可能為其支持的功能提供了多個有針對性的最佳應用程序。但是，如果將這些信息存儲在不同的系統中，那麼其信息的價值是什麼?要開始實施數據管理過程，重要的是要在企業內的所有應用程序中調整數據模型，以便跨系統進行數據關聯。數據可視化可以顯著改善企業內部的決策。但是，源數據清理和排列是第一個關鍵步驟，人們對此不應低估。
(2)實施數據管理流程
在排好了數據模型之後，保持其組織性很重要。企業建立一個流程或系統來維護源事務和主數據。適當的數據管理將使企業能夠構建其數據模型，並隨時增強現有分析。由於糟糕的數據管理實踐，很容易讓人對數據分析或技術部署喪失信心。
(3)進行可視化計數
設置數據可視化時，請牢記最終目標。企業確保自己對儀錶板的行為變化有充分的了解，並確保自己已與其關鍵業務利益相關者進行合作。例如，在設施管理中，數據可以成為預測性維護中的游戲改變者。在行業中，了解維護事件的主要指標以及通過大量數據輸入可視化數據，可以幫助維護團隊主動改進維護流程，從而延長機器或物理資產的使用壽命。相關人員需要考慮數據可視化如何為其業務帶來類似的流程改進。
(4)了解數據所有權在哪裡
一旦開始清理數據的過程，將數據模型的各個部分拼湊在一起，就會自然地進行數據所有權問題的對話。作為一個組織，企業需要定期就儀錶板的所有權及其所描繪的數據進行對話。其技術同行不擁有這些數據，也沒有建立關於數據的指標。當其組織從一個捕獲但不真正依賴數據的組織轉換為需要主數據和事務數據完全透明的數據時，數據質量和度量標準定義的所有權是增長和流程採用中的關鍵成功因素。
(5)建立自己的交付引擎
組織可以引入可視化技術，雖然一開始可能並不確切地知道其作用，但一旦採用，管理人員和員工之間的想法就會蓬勃發展，並且請求管道將會快速增長。過早釋放這些功能可能會導致一些錯誤的啟動。而在將可視化引入組織之前，需要確保已經構建了引擎，建立一個入口過程，開發了優先順序機制，並考慮了所有安全隱患。
(6)授權和培訓企業的業務合作夥伴
可視化應該是真正的夥伴關系，IT不應該是唯一主導的事物。企業需要構建自己的自助服務引擎。確定其團隊應該在何時運行，並確定與技術團隊的合作，以及IT如何提供指導和支持。可以確定最接近流程的人員需求，並在技術團隊中以「等待時間」來填補需求。
「大數據」這個詞已經引起了很多人的關注，但隨著大數據的概念發生波動以適應瞬息萬變的市場，人們將在未來幾年越來越了解大數據。在企業中，數據提供了有意義且有價值的見解，使人們掌握了能夠簡化效率、跟蹤安全數據，並提高客戶滿意度的技術決策能力。當正確管理和使用數據時，數據可能是擁有洞察力的關鍵，這種洞察力可讓企業提升新的高度或獲得更多的利潤。

Ⅶ 公司如何做好數據安全管理

導語：公司如何做好數據安全管理?信息安全策略是企業管理層解決信息安全問題最重要的部分。企業信息安全策略工作主要從兩方面進行，一是企業信息安全策略的制定，二是企業信息安全策略的貫徹、執行。制定安全策略的目的是保證網路安全，保護工作的整體性、計劃性及規范性。

公司如何做好數據安全管理

1.建立健全信息安全制度體系

建立健全信息安全過程管理的制度、流程、標准體系，實行信息系統安全規劃、計劃、實施、運行、督查的全過程管控。對信息安全制度、標准進行滾動式修訂，持續夯實公司信息安全標准化管理基礎。

2.持續強化信息安全基礎管理

一是強化信息安全教育培訓，引入信息安全模擬培訓平台，將原有單次現場培訓調整為通過網路多次、周期化培訓，按季度、半年滾動進行，不斷強化和提高員工信息安全意識和行為規范;二是深化現有信息安全防禦體系建設，加強信息外網安全防護，對信息外網終端進行標准化管理，提高信息外網對DDos攻擊防護能力。推廣實施信息安全接入平台及安全終端、非法外聯監測系統、身份認證(RA)系統、文檔保護系統、統一漏洞補丁管理系統;三是推廣實施信息安全綜合治理體系，主要包括合規控制、風險控制、管理控制等方面;四是推進智能電網信息系統安全接入，按照國家電網公司統一堅強智能電網信息安全總體方案要求，研究重慶公司用電採集系統、輸電線路監測系統、倉庫管理系統和車輛管理系統的安全接入工作。

3.切實提高信息系統運行水平

一是按照電網安全生產和運行管理的要求強化信息系統運行管理，建立一套先進的信息調度運行體系。進一步將所有信息系統納入公司統一信息運行隊伍，嚴肅安全運行紀律，嚴格運維監控、運行維護、計劃檢修、故障通報處理等環節。二是開展運維操作標准化建設。制定信息系統運行《標准作業指導書》，實施標准化作業流程(SOP)，對操作前、中、後三個環節執行嚴格管理。嚴格執行工作票制度，嚴格故障處理、升級和配置變更、投運與停運等操作流程的審批;通過安全審計系統對所有操作進行全程記錄，實現對運行操作從審批、執行到檢查、審核各主要環節的全過程管控。運行操作人員實行持證上崗操作制度，重要操作必須兩人在場，有人監護執行。加強運行現場工作的科學管理，規范運行操作標准，提高系統運維質量。三是加強三同步工作。確保信息安全措施與SG-ERP各業務建設的同步規劃、同步實施、同步投運，使信息系統全生命周期安全管理貫穿信息系統規劃、設計、實施、運維、廢棄五個階段，明確界定各涉及部門責任要求。建立信息系統安全評審制度，搭建應用系統項目管理平台，從安全管理、安全技術方面對信息系統進行安全管控。

4.深化信息安全督查工作

一是通過完善信息安全技術督查隊伍的裝備、工具，建設信息安全實驗室等手段逐步完善信息安全督查隊伍的硬體設施，提高技術檢查的准確性和精確度。二是貫徹全員參加、全員合格、全員保安全的宗旨，結合電監會和國網公司培訓、技術交流等形式，開展信息安全督查人員持證上崗培訓，提高信息安全督查隊員的業務技能，推動信息安全督查工作規范化、標准化，打造一流的.信息安全技術督查隊伍。三是建立督查掛牌消缺制度,加強督查發現問題的整改工作機制。深化日常、專項督查工作,開展信息安全高級督查。加強督查通報,建立公司督查標桿,推廣督查典型經驗。整合並擴充督查工具功能，搭建安全督查工作平台，通過安全督查專家分析，提高督查工作效率，規范督查工作。

5.大力培養信息系統運維人才

推廣運維隊伍持證上崗工作，拓展運維人員視野，適應信息技術日新月異發展的潛在要求，提升運維人員監測、響應和主動發現威脅的能力，新產品新技術掌控能力，新風險及時發現處置能力，建立一支高素質的信息運行維護人才隊伍，確保公司信息系統安全穩定可靠運行。

公司如何做好數據安全管理

一、 客觀分析，正視問題，補缺補差

安全生產事故隱患，主要表現為生產經營活動中存在可能導致事故發生的物的危險狀態、人的不安全行為和管理上的缺陷。眾所周知，當前企業面臨的實際問題有：企業主體責任不落實，職工安全意識不高，專業人員缺乏，從業人員素質參差不齊且流動性大，建設項目基礎薄弱，安全投入嚴重不足等等。企業應嚴格對照安全生產標准化要求，實事求是，痛改前非，努力完善安全生產條件，提升企業安全生產水平。

二、 加大培訓力度，不拘泥於形式，強調實效

俗話說：“安全培訓不到位是最大的安全隱患”，修改後的《新安法》再一次強調企業必須對從業人員進行專門的安全生產教育和培訓，此次“安全生產月”，多地也將教育培訓重要性納入宣傳活動中。但實際工作中，很多企業，對於“教育培訓”流於形式，疲於應付，很難達到教育培訓目標。建議企業充分認識培訓重要性，不拘泥於形式，經常組織多種多樣，內容豐富，意義深刻的培訓，如藉助多媒體播放事故現場，並加以案例分析;帶領職工走出去參觀學習，請專家走進來“會診”隱患，現身說法。

三、 加大安全經費投入，監管促成效

作為一名安監工作者，在日常檢查中，常常發現許多企業幾乎沒有按照相關國家標准及行業規范給職工配置勞動防護用品，有的應付檢查，臨時從市場買來沒有任何標志的產品，有的甚至沒有防護品。企業財政支出中安全經費支出不明確，額度不夠，或是沒有該項等問題依然存在。安全經費是企業得以安全生產，創造更大經濟效益的保障，必須重視，絕對不容忽視，企業工會要加強監督，確保經費落到實處，有實效。

四、 嚴格獎懲，增強職工愛崗敬業責任心

完善安全生產制度建設，建立獎罰機制，目的在於獎勤罰賴、獎優罰劣。對那些提出重要建議，消除事故隱患、避免重大事故發生的，要給予獎勵。尤其對那些對認認真真、任勞任怨、在工地上正確履行安全生產監督、管理責任的專兼職安全員，要給予必要的激勵和獎勵，使他們在安全管理的崗位乾的更踏實、更有干勁。

公司如何做好數據安全管理

1)建立信息安全督查工作常態化機制

在深入開展信息安全保障工作基礎上，成立了重慶市第一支企業化的信息安全督查隊，將信息安全督查工作常態化、固定化、流程化。制定了《重慶市電力公司信息安全督查管理辦法》，按照該管理辦法，公司先後開展了春節及兩會專項督查、供電公司信息安全督查、迎世博信息安全督查等多項工作。5月21日至22日，通過了國網公司督查組對重慶公司的信息安全專項督查並獲得良好評價。

2)開展信息安全反違章專項行動

為努力實現三個不發生基本安全目標，根治違章頑疾，消除事故隱患，全面提高信息系統可控、能控、在控水平，公司編印了《重慶市電力公司開展信息安全反違章專項活動方案》下發到公司各單位。通過開展信息安全反違章專項活動，組織全員學習《信息安全反事故基線措施》，進行信息安全宣傳教育;重點督查了信息安全八不準、隱患消缺機制落實等情況，並及時對公司郵件系統和應用系統發現的弱口令進行了整改。

3.加強應急演練和專項安全保障

1)組織應急演練

公司首次成功舉辦了由信通公司、江北供電局、楊家坪供電局和超高壓局參與的信息廣域網聯合應急演練。改變了廣域網故障排除以前大家各自為陣的局面，取而代之的是先進的遠程統一指揮協作。通過本次演練，為今後信息系統突發性故障遠程統一指揮、協同處置提供了新的模式。

2)保障迎峰度夏和世博會期間的信息安全

為確保迎峰度夏和世博會期間的網路與信息安全，公司開展了以下三方面的工作，一是完善信息系統應急處理機制。二是開展了安全區域、分區防護、終端安全接入等方面的劃分工作，強化業務應用系統與核心設備的綜合防護，加大互聯網出口和對外服務系統的安全巡檢與防惡意攻擊。三是強化運維值班制度，尤其是在重要、特殊時期的值班管理。

4.信息安全人才梯隊建設

1)舉辦公司首屆信息化技能競賽

在全公司組織開展了首屆信息化技能競賽。公司直屬單位、控股供電公司共計40家單位參加競賽。本次競賽的開展對建設信息化高技能人才隊伍、優秀信息運維隊伍、進一步提高全公司信息化建設水平具有重要意義。

2)開展新進大學生信息安全培訓

堅持從源頭抓信息安全教育，不斷創新信息安全教育培訓工作。每年對新進大學生開展信息安全知識培訓，使每位大學生在正式走上工作崗位前就深刻領會信息安全的重要性，敲響安全警鍾，牢固樹立信息安全意識，在今後的工作中嚴格遵守信息安全和保密相關規章制度。

(二)工作的突破和創新：信息安全標准化體系建設

參照ISO27001標准建立了公司信息安全標准化管理體系。已梳理原有11方面共計64個信息安全規章制度，新編了24個制度、修訂了20個制度，保證了公司信息安全管理體系的先進性和完整性。

Ⅷ 如何有效的進行數據治理和數據管控

從技術實施角度看，主要包含「理」「采」「存」「管」「用」這五個，即業務和數據資源梳理、數據採集清洗、資料庫設計和存儲、數據管理、數據使用。

數據資源梳理：數據治理的第一個步驟是從業務的視角釐清組織的數據資源環境和數據資源清單，包含組織機構、業務事項、信息系統，以及以資料庫、網頁、文件和 API 介面形式存在的數據項資源，本步驟的輸出物為分門別類的數據資源清單。

數據採集清洗：通過可視化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）將數據從來源端經過抽取 (extract)、轉換 (transform)、載入 (load) 至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

基礎庫主題庫建設：一般情況下，可以將數據分為基礎數據、業務主題數據和分析數據。基礎數據一般指的是核心實體數據，或稱主數據，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、電子證照等數據。主題數據一般指的是某個業務主題數據，例如市場監督管理局的食品監管、質量監督檢查、企業綜合監管等數據。而分析數據指的是基於業務主題數據綜合分析而得的分析結果數據，例如市場監督管理局的企業綜合評價、產業區域分布、高危企業分布等。那麼基礎庫和主題庫的建設就是在對業務理解的基礎上，基於易存儲、易管理、易使用的原則抽像數據存儲結構，說白了，就是基於一定的原則設計資料庫表結構，然後再根據數據資源清單設計數據採集清洗流程，將整潔干凈的數據存儲到資料庫或數據倉庫中。

元數據管理：元數據管理是對基礎庫和主題庫中的數據項屬性的管理，同時，將數據項的業務含義與數據項進行了關聯，便於業務人員也能夠理解資料庫中的數據欄位含義，並且，元數據是後面提到的自動化數據共享、數據交換和商業智能（BI）的基礎。需要注意的是，元數據管理一般是對基礎庫和主題庫中（即核心數據資產）的數據項屬性的管理，而數據資源清單是對各類數據來源的數據項的管理。

血緣追蹤：數據被業務場景使用時，發現數據錯誤，數據治理團隊需要快速定位數據來源，修復數據錯誤。那麼數據治理團隊需要知道業務團隊的數據來自於哪個核心庫，核心庫的數據又來自於哪個數據源頭。我們的實踐是在元數據和數據資源清單之間建立關聯關系，且業務團隊使用的數據項由元數據組合配置而來，這樣，就建立了數據使用場景與數據源頭之間的血緣關系。 數據資源目錄：數據資源目錄一般應用於數據共享的場景，例如政府部門之間的數據共享，數據資源目錄是基於業務場景和行業規范而創建，同時依託於元數據和基礎庫主題而實現自動化的數據申請和使用。

質量管理：數據價值的成功發掘必須依託於高質量的數據，唯有準確、完整、一致的數據才有使用價值。因此，需要從多維度來分析數據的質量，例如：偏移量、非空檢查、值域檢查、規范性檢查、重復性檢查、關聯關系檢查、離群值檢查、波動檢查等等。需要注意的是，優秀的數據質量模型的設計必須依賴於對業務的深刻理解，在技術上也推薦使用大數據相關技術來保障檢測性能和降低對業務系統的性能影響，例如 Hadoop，MapRece，HBase 等。

商業智能（BI）：數據治理的目的是使用，對於一個大型的數據倉庫來說，數據使用的場景和需求是多變的，那麼可以使用 BI 類的產品快速獲取需要的數據，並分析形成報表，像派可數據就屬於專業的BI廠商。

數據共享交換：數據共享包括組織內部和組織之間的數據共享，共享方式也分為庫表、文件和 API 介面三種共享方式，庫表共享比較直接粗暴，文件共享方式通過 ETL 工具做一個反向的數據交換也就可以實現。我們比較推薦的是 API 介面共享方式，在這種方式下，能夠讓中心數據倉庫保留數據所有權，把數據使用權通過 API 介面的形式進行了轉移。API 介面共享可以使用 API 網關實現，常見的功能是自動化的介面生成、申請審核、限流、限並發、多用戶隔離、調用統計、調用審計、黑白名單、調用監控、質量監控等等。