如何做好团队数据管理

Ⅰ 改善企业数据管理流程七个建议

改善企业数据管理流程七个建议
为了对信息进行更好的监督和管理，从而改善业务运营效率，许多企业都开始投资数据治理项目。其策略和流程设计用来在整个企业中产生更为精确和一致的数据，数据专员（DataSteward）需要确保把它从理论转化为实践。很大程度上，数据治理策略的成功就要取决于相关数据专员的努力。在某种程度上，建立一个符合企业现有架构的数据治理管理架构和运营模型是很重要的。这包括数据管理的各个元素。听上去很简单，但实际操作却困难重重。
当要上马一个项目，仓促做出可能无法达到预期目标的决定时，数据治理的问题就会显现出来。举个例子，如果一家公司在定义好自己应该做什么之前，就选定一个数据管理池会导致严重混乱。另外，那些要仓促证明已经迅速取得进展的企业最让数据专员头疼，因为他们要进行元数据调查以及许多毫无意义的工作。
如何有效地构建和管理一个数据管理团队，使其可以保持协调的治理活动？本文就将给出七条相关的建议：
职位正规化。在要求个人承担数据专员的角色之前，要确保有一个正式的职责划分；确定这个职位所需要的技能；衡量其表现的指标；如果数据专员不是一个专门职位的话，你还要对如何与现有工作相结合的细节进行敲定。
在管理角色上进行细粒度划分。数据专员其实包含了很多角色，例如元数据管理员和运营数据管理员。最好是能清晰的描述怎样区分这些角色，员工如何协同工作以支持数据管理流程。
建立数据的业务所有权。数据专员可能需要负责与数据治理策略保持一致的工作，但是那并不意味着他们所要负责的是数据本身。所有权和问责制必须划分给适当的业务单元或部门。
与业务保持一致。作为数据治理项目的一部分，数据可用性预期是在期望业务改善的背景下形成框架的，例如增加收入，降低成本，减少风险以及提高生产力。但大多数IT和数据管理从业者更熟悉数据管理机制而不是业务流程。如果数据专员并非来自于业务领域本身，那么就要有关键业务领域的专家来帮助他们识别数据问题并区分任务的优先级。
建立奖励机制。与那些有明显成果可以交付的典型项目不同，数据管理的本质是确保能应对数据偶然事件的发生，而成果也许并不是十分直观的。因此要为你的数据专员建立一套奖励机制，对他们进行认可和奖励。
正确的人干正确的事。由于数据专员角色尚在发展中，那么登广告寻找拥有多年经验的人可能不太现实。而且在很多公司中，数据管理并不是全职工作。因此，你可能需要在内部网罗具有管理潜能的人员。考虑哪项数据管理技能才是必需的，寻找有价值和良好沟通能力的员工，他们在寻求最佳实践上充满自信，并且能适应不断改变的理念。
给数据专员提供合适的工具。尽管数据管理从根本上说是一个程序问题，但依然有相应工具是可以支持，包括数据质量评估，数据验证，以及数据事件报告和管理软件，甚至可能包括数据质量和数据管理记分卡应用。
所有这些步骤有一个共同的主题：在设计数据治理和管理项目之前，需要做出哪些合理的努力，从而使其正常运转。一旦完成，招聘合适的人，给他们明确定义角色，使他们与业务单元保持同步并辅以绩效激励措施，这样有助于开启一个可持续的数据管理流程。

Ⅱ 大数据时代下，如何做好数据管理工作

进入新的历史时期以来，收集更加丰富的数据是摆在各个企业面前的主要任务，一旦企业不能收集范围更广的信息，那么企业管理决策则极易出现更多的失误。企业要重视内部数据信息管理工作，保证当前数据管理与大数据时代特点相一致。第一，进入大数据时代以来，由于涌现出数不胜数的数据信息，因此如果传统数据信息管理技术不能及时改变则极有可能影响大数据的应用，所以要求当前企业必须及时引进先进的软件与硬件，才能推动大数据的普遍应用。第二，由于数据信息的海量出现，因此企业还需不断提高数据信息的管理能力，要保证及时处理与加工得到的各种数据信息，要及时掌握当前最新数据。很多企业已经意识到信息数据的重要性，但因为不拥有先进的技术措施，各种数据信息还不能发挥应有的作用。第三，在企业管理决策过程中，虽然大数据发挥着不可替代的作用，但同时也需重视数据碎片的作用，一个企业要想取得成功则必须重视二种数据的应用，才能使二种数据相互协调，保证数据分析具有更高的科学性，进一步简化分析过程，减轻工作人员的劳动强度。企业还需及时创新内部知识管理，要尽快引入新型知识管理模式。在实际运行中，知识管理其实就是数据的管理。企业在做出管理决策时，知识提取是一个不可缺少的过程，只有大力应用各种知识才能制订最为合理的决策。当前由于大数据技术的影响，人们日益意识到知识的重要性，很多企业当前将建设现代化的知识管理模式放在重要位置，高度重视知识管理工作。同时企业也不能过分依赖大数据的应用，而忽略了主观决策的重要性，要保证二者相互协调、相互促进，才能帮助企业做出正确。

Ⅲ 如何管理好企业的数据

企业如何才能管理好数据呢？

马云曾经在一次演讲中说过:"人类正从IT时代走向DT时代"。

DT时代，它是以服务大众、激发生产力为主的技术。也就意味着今后的市场竞争，拼的是你的数据能够给社会创造多少价值，能否用数据挣钱成为核心所在。

有研究表明：

1.很大一部分数据属于线下数据，而线上数据只占了其中小部分。

2.只有少量数据属于可访问的互联网数据，另外的大多数据还储存在企业内部。

也就是说，真正想要实现互联网的大数据互通，就是要让还未被利用起来的企业线下数据发挥其价值和效用。

出于对数据处理的关注，企业管理者们对数据收集、数据整理、数据分析的需求和要求都逐步提升，这一趋势也就助推了阿里“数据中台”战略诞生，数据中台也就成了继“数据工具”、“数据平台”、“数据湖”之后的新一轮数据处理系统。

数据中台：未来企业数据管理的发展重点

国内各行业上百家代表型企业选择与第三方数据中台服务商“百数”合作尝试中台战略。

据了解，截至2020年10月，已经涉及100多个行业的上10万家企业使用了百宝云提供的数据中台及其衍生服务。

吸引众多企业入局的“数据中台”战略到底为什么能够成为未来企业数据管理的发展重点？

1.将内部数据有机结合，转变为数据生产力

2.管理数据的同时，实现数据业务化

百数在为企业搭建数据中台上承担了相应的行业重任，致力于让广大企业在符合自身需求的前提下，实现数智化升级。

Ⅳ 企业如何开展数据管理工作

企业数据化管理是近几年受众多老板欢迎的新管理理念，毕竟最主要的是减少里企业的管理成本，提高了企业的业绩，对老板来说就是赚钱！这是最关键的原因。

一套管理想导入企业当中，最大的阻碍不是金钱，而是最直接关联的受管理者——员工。记得有看过一则新闻，某公司因为想导入压迫式的管理方法，严重损害了员工的利益，导致全体员工罢工抗议，罢工近半个月，而后不得不搁浅。可以看出，被管理者是不可忽视的重要因素之一！

那近几年让老板和员工所接受的数据化管理它是怎么做的？什么又是数据化积分管理呢？我们一起解析：

数据化积分管理简单的说就是用积分对人的能力、热情、综合表现进行量化排名，用积分作为员工的导向，引导员工往企业想要的结果方向去走，到达企业最终的 目的。

成功之道积分系统管理软件就是这样一款帮助企业进行数据化管理和分析的一个软件系统。

第一步：根据每个岗位量化不同员工的工作，设置标准的积分规则，设置薪酬体系，跟积分挂钩，例如企业文化的考核：

Ⅳ 如何打造优秀的大数据团队

如何打造优秀的大数据团队
对于企业来说,要建设自己的大数据平台,需要的不只是技术解决方案,更重要的是组建一支优秀的数据团队。那么,数据团队有哪些成员组成?他们的工作方式是什么?采用怎样的组织架构来开展工作?
1. 数据团队成员这里只讨论数据团队中核心成员的角色和他们的工作职责。1)基础平台团队主要负责搭建稳定、可靠的大数据存储和计算平台。核心成员包括:数据开发工程师负责Hadoop、Spark、Hbase和Storm等系统的搭建、调优、维护和升级等工作,保证平台的稳定。数据平台架构师负责大数据底层平台整体架构设计、技术路线规划等工作,确保系统能支持业务不断发展过程中对数据存储和计算的高要求。运维工程师负责大数据平台的日常运维工作2)数据平台团队主要负责数据的清洗、加工、分类和管理等工作,构建企业的数据中心,为上层数据应用提供可靠的数据。数据开发工程师负责数据清洗、加工、分类等开发工作,并能响应数据分析师对数据提取的需求。数据挖掘工程师负责从数据中挖掘出有价值的数据,把这些数据录入到数据中心,为各类应用提供高质量、有深度的数据。数据仓库架构师负责数据仓库整体架构设计和数据业务规划工作。3)数据分析团队主要负责为改善产品体验设计和商业决策提供数据支持。业务分析师主要负责深入业务线,制定业务指标,反馈业务问题,为业务发展提供决策支持。建模分析师主要负责数据建模,基于业务规律和数据探索构建数据模型,提升数据利用效率和价值。2. 数据团队的工作方式数据团队的工作可以分成两大部分,一部分是建设数据存储和计算平台,另一部分是基于数据平台提供数据产品和数据服务。平台的建设者包括三种人群:基础平台团队对hadoop、spark、storm等各类大数据技术都非常熟悉,负责搭建稳定、可靠的大数据存储和计算平台。数据平台团队主要负责各类业务数据进行清洗、加工、分类以及挖掘分析,然后把数据有组织地存储到数据平台当中,形成公司的数据中心,需要团队具有强大的数据建模和数据管理能力。数据产品经理团队主要是分析挖掘用户需求,构建数据产品为开发者、分析师和业务人员提供数据可视化展示。平台的使用者也可以包括三种人群:数据分析团队通过分析挖掘数据,为改善产品体验设计和商业决策提供数据支持。运营、市场和管理层可以通过数据分析师获得有建设性的分析报告或结论,也可以直接访问数据产品获得他们感兴趣的数据,方便利用数据做决策。数据应用团队利用数据平台团队提供的数据开展推荐、个性化广告等工作。3. 数据分析团队的组织架构在整个大数据平台体系中的团队:基础平台、数据平台、数据应用和数据产品经理团队都可以保持独立的运作,只有数据分析团队的组织架构争议比较大。数据分析团队一方面要对业务比较敏感,另一方面又需要与数据平台技术团队有深度融合,以便能获得他们感兴趣的数据以及在数据平台上尝试实验复杂建模的可能。从他们的工作方式可以看出,数据分析团队是衔接技术和业务的中间团队,这样的团队组织架构比较灵活多变:1)外包公司自身不设立数据分析部门,将数据分析业务外包给第三方公司,当前电信行业,金融行业中很多数据分析类业务都是交给外包公司完成的。优势: 很多情况下,可以降低公司的资金成本和时间成本;许多公司内部缺乏相关的知识与管理经验,外包给专业的团队有助于公司数据价值的体现 。劣势:一方面外包人员的流动和合作变数,对数据的保密性没有保证;另外一方面,外包团队对需求的响应会比较慢,处理的问题相对通用传统,对公司业务认知不如内部员工深入,创新较低。2)分散式每个产品部门独立成立数据分析团队,负责响应自己产品的数据需求,为业务发展提供决策支持。优势:数据分析团队与开发团队、设计团队以及策划团队具有共同的目标,团队整体归属感强,绩效考核与产品发展直接挂钩,有利于业务的发展。劣势:在业务规模比较小的情况下,数据分析师比较少,交流的空间也比较小。因为身边的同事都不是该领域的人才,无法进行学习交流,所以成长空间会比较小,分析师的流失也会比较严重,最终陷入招募新人——成长受限——离职——招募新人的恶性循环。另一方面,每个产品团队都零星地招募几个分析师,整体来看给员工的感觉是公司并不是特别重视数据化运营的文化,对数据的认同感会被削弱,不利于公司建立数据分析平台体系。3)集中式数据分析团队与产品团队、运营团队各自独立,团队的负责人具有直接向分管数据的副总裁或CEO直接汇报的权限,团队负责响应各业务部门的数据需求。优势:分析团队具有充分的自主权,可以专心建设好公司级别的数据平台体系,研究数据最具有价值的那些问题,有权平衡业务短期需求和平台长期需求直接的关系。另一方面,这种自上而下建立起来组织架构,可以向全体员工传达数据在公司的重要位置,有利于建立数据化运营的文化。劣势:产品业务团队会觉得他们对数据的掌控权比较弱,一些业务数据需求得不到快速响应,认为分析团队的反应太慢无法满足业务发展的需要。随着业务发展越来越大,产品团队会自己招募分析师来响应数据需求,逐渐替代分析团队的工作,这样势必会导致分析团队的工作被边缘化。4)嵌入式数据分析团队同样独立于产品团队存在,但只保留部分资深数据专家,负责招聘、培训数据分析师,然后把这些人派遣到各产品团队内部,来响应各类业务数据需求。优势:团队的灵活性比较好,可以根据公司各业务线的发展情况合理调配人力资源,重点发展的项目投入优秀的人才,一些需要关闭的项目人才可以转移到其他项目中去。劣势:分析师被嵌入到产品团队内部,受产品团队主管的领导,从而失去了自主权,导致沦落为二等公民。人事关系在公司数据分析团队中,却要被业务团队主管考核,但业务团队主管并不关心他们的职业发展,导致分析师的职业发展受到限制。那么,到底采取哪一种组织架构比较合适呢?可以根据公司数据化运营进展的深度灵活采取一种或几种方式。除了外包模式,其他组织架构我都经历过,简单来说,早期采用分散式、中期采用集中式、后期采用分散式或嵌入式以及两则并存。早期:公司对数据体系的投入一般是比较谨慎的,因为要全面建设数据体系需要投入大量的人力和财力,公司不太可能还没有看清楚局势的情况下投入那么多资源。所以,往往都是让每个产品团队自己配置分析师,能解决日常的业务问题就行。杭研院早期的网易云阅读、印像派等项目中就是采用的这种分散的模式。中期:随着业务的发展、公司对数据的认识有所提高并且重视程度不断加大,就开始愿意投入资源来构建公司级别的数据体系。这个阶段采用集中式有利于快速构建数据分析平台,为公司各个产品团队提供最基础的数据分析体系,能在未来应对业务的快速发展。杭研院花了两年时间完成了这个阶段的主要工作,并在网易云音乐和易信产品发展阶段起到了至关重要的作用。后期:一旦公司级别的数据分析平台构建完成,消除了早期分散模式中分析师缺少底层平台支持的窘境,他们能够在分析平台上自助完成大量的数据分析工作。而且经历过集中式阶段的洗礼,公司上上下下对数据的认识都有了很大的提高。此时,在回到分散模式时,原先的很多弊端已基本消除,此外,采用嵌入模式也是可以的。目前杭研院在网易云音乐、网易云课堂、考拉海购等几个产品中就是分散式和嵌入式并存的架构。总之,没有最好的组织架构,只有适合自己的组织架构。

Ⅵ 改善企业业务的6个数据管理技巧

改善企业业务的6个数据管理技巧
无论人们处在什么样的行业领域，都有机会获得重要的数据。而企业从根本上改变其业务方式，诀窍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团队为该公司的15000位员工交付和采用技术，并负责确保提供的技术部署符合组织目标和行业最佳实践。随着该公司的每个部门都定义其年度目标，并通过无缝地编织技术，向员工提供关于如何在流程和分析中改善业务的选项。

对于许多组织来说，转变业务需求和预算现实意味着技术部署必须既有战略性又有敏捷性。C&W Services公司专注于使用技术改进业务流程。许多组织的大量数据存在于独立应用程序中，处于闲置状态并等待被利用。而寻找一种分析应用程序间数据的方法有可能提高效率。
数据提供了有意义和有价值的见解，使人们具备了技术决策能力
在以下的数据分析之旅中，将提供六项数据管理技巧，可帮助组织从只是谈论关键指标转变为针对战略决策数据采取行动。在应用中，还可以帮助找到组织内可操作数据的快捷方式。
(1)从企业的数据模型开始
组织很有可能为其支持的功能提供了多个有针对性的最佳应用程序。但是，如果将这些信息存储在不同的系统中，那么其信息的价值是什么?要开始实施数据管理过程，重要的是要在企业内的所有应用程序中调整数据模型，以便跨系统进行数据关联。数据可视化可以显着改善企业内部的决策。但是，源数据清理和排列是第一个关键步骤，人们对此不应低估。
(2)实施数据管理流程
在排好了数据模型之后，保持其组织性很重要。企业建立一个流程或系统来维护源事务和主数据。适当的数据管理将使企业能够构建其数据模型，并随时增强现有分析。由于糟糕的数据管理实践，很容易让人对数据分析或技术部署丧失信心。
(3)进行可视化计数
设置数据可视化时，请牢记最终目标。企业确保自己对仪表板的行为变化有充分的了解，并确保自己已与其关键业务利益相关者进行合作。例如，在设施管理中，数据可以成为预测性维护中的游戏改变者。在行业中，了解维护事件的主要指标以及通过大量数据输入可视化数据，可以帮助维护团队主动改进维护流程，从而延长机器或物理资产的使用寿命。相关人员需要考虑数据可视化如何为其业务带来类似的流程改进。
(4)了解数据所有权在哪里
一旦开始清理数据的过程，将数据模型的各个部分拼凑在一起，就会自然地进行数据所有权问题的对话。作为一个组织，企业需要定期就仪表板的所有权及其所描绘的数据进行对话。其技术同行不拥有这些数据，也没有建立关于数据的指标。当其组织从一个捕获但不真正依赖数据的组织转换为需要主数据和事务数据完全透明的数据时，数据质量和度量标准定义的所有权是增长和流程采用中的关键成功因素。
(5)建立自己的交付引擎
组织可以引入可视化技术，虽然一开始可能并不确切地知道其作用，但一旦采用，管理人员和员工之间的想法就会蓬勃发展，并且请求管道将会快速增长。过早释放这些功能可能会导致一些错误的启动。而在将可视化引入组织之前，需要确保已经构建了引擎，建立一个入口过程，开发了优先级机制，并考虑了所有安全隐患。
(6)授权和培训企业的业务合作伙伴
可视化应该是真正的伙伴关系，IT不应该是唯一主导的事物。企业需要构建自己的自助服务引擎。确定其团队应该在何时运行，并确定与技术团队的合作，以及IT如何提供指导和支持。可以确定最接近流程的人员需求，并在技术团队中以“等待时间”来填补需求。
“大数据”这个词已经引起了很多人的关注，但随着大数据的概念发生波动以适应瞬息万变的市场，人们将在未来几年越来越了解大数据。在企业中，数据提供了有意义且有价值的见解，使人们掌握了能够简化效率、跟踪安全数据，并提高客户满意度的技术决策能力。当正确管理和使用数据时，数据可能是拥有洞察力的关键，这种洞察力可让企业提升新的高度或获得更多的利润。

Ⅶ 公司如何做好数据安全管理

导语：公司如何做好数据安全管理?信息安全策略是企业管理层解决信息安全问题最重要的部分。企业信息安全策略工作主要从两方面进行，一是企业信息安全策略的制定，二是企业信息安全策略的贯彻、执行。制定安全策略的目的是保证网络安全，保护工作的整体性、计划性及规范性。

公司如何做好数据安全管理

1.建立健全信息安全制度体系

建立健全信息安全过程管理的制度、流程、标准体系，实行信息系统安全规划、计划、实施、运行、督查的全过程管控。对信息安全制度、标准进行滚动式修订，持续夯实公司信息安全标准化管理基础。

2.持续强化信息安全基础管理

一是强化信息安全教育培训，引入信息安全仿真培训平台，将原有单次现场培训调整为通过网络多次、周期化培训，按季度、半年滚动进行，不断强化和提高员工信息安全意识和行为规范;二是深化现有信息安全防御体系建设，加强信息外网安全防护，对信息外网终端进行标准化管理，提高信息外网对DDos攻击防护能力。推广实施信息安全接入平台及安全终端、非法外联监测系统、身份认证(RA)系统、文档保护系统、统一漏洞补丁管理系统;三是推广实施信息安全综合治理体系，主要包括合规控制、风险控制、管理控制等方面;四是推进智能电网信息系统安全接入，按照国家电网公司统一坚强智能电网信息安全总体方案要求，研究重庆公司用电采集系统、输电线路监测系统、仓库管理系统和车辆管理系统的安全接入工作。

3.切实提高信息系统运行水平

一是按照电网安全生产和运行管理的要求强化信息系统运行管理，建立一套先进的信息调度运行体系。进一步将所有信息系统纳入公司统一信息运行队伍，严肃安全运行纪律，严格运维监控、运行维护、计划检修、故障通报处理等环节。二是开展运维操作标准化建设。制定信息系统运行《标准作业指导书》，实施标准化作业流程(SOP)，对操作前、中、后三个环节执行严格管理。严格执行工作票制度，严格故障处理、升级和配置变更、投运与停运等操作流程的审批;通过安全审计系统对所有操作进行全程记录，实现对运行操作从审批、执行到检查、审核各主要环节的全过程管控。运行操作人员实行持证上岗操作制度，重要操作必须两人在场，有人监护执行。加强运行现场工作的科学管理，规范运行操作标准，提高系统运维质量。三是加强三同步工作。确保信息安全措施与SG-ERP各业务建设的同步规划、同步实施、同步投运，使信息系统全生命周期安全管理贯穿信息系统规划、设计、实施、运维、废弃五个阶段，明确界定各涉及部门责任要求。建立信息系统安全评审制度，搭建应用系统项目管理平台，从安全管理、安全技术方面对信息系统进行安全管控。

4.深化信息安全督查工作

一是通过完善信息安全技术督查队伍的装备、工具，建设信息安全实验室等手段逐步完善信息安全督查队伍的硬件设施，提高技术检查的准确性和精确度。二是贯彻全员参加、全员合格、全员保安全的宗旨，结合电监会和国网公司培训、技术交流等形式，开展信息安全督查人员持证上岗培训，提高信息安全督查队员的业务技能，推动信息安全督查工作规范化、标准化，打造一流的.信息安全技术督查队伍。三是建立督查挂牌消缺制度,加强督查发现问题的整改工作机制。深化日常、专项督查工作,开展信息安全高级督查。加强督查通报,建立公司督查标杆,推广督查典型经验。整合并扩充督查工具功能，搭建安全督查工作平台，通过安全督查专家分析，提高督查工作效率，规范督查工作。

5.大力培养信息系统运维人才

推广运维队伍持证上岗工作，拓展运维人员视野，适应信息技术日新月异发展的潜在要求，提升运维人员监测、响应和主动发现威胁的能力，新产品新技术掌控能力，新风险及时发现处置能力，建立一支高素质的信息运行维护人才队伍，确保公司信息系统安全稳定可靠运行。

公司如何做好数据安全管理

一、 客观分析，正视问题，补缺补差

安全生产事故隐患，主要表现为生产经营活动中存在可能导致事故发生的物的危险状态、人的不安全行为和管理上的缺陷。众所周知，当前企业面临的实际问题有：企业主体责任不落实，职工安全意识不高，专业人员缺乏，从业人员素质参差不齐且流动性大，建设项目基础薄弱，安全投入严重不足等等。企业应严格对照安全生产标准化要求，实事求是，痛改前非，努力完善安全生产条件，提升企业安全生产水平。

二、 加大培训力度，不拘泥于形式，强调实效

俗话说：“安全培训不到位是最大的安全隐患”，修改后的《新安法》再一次强调企业必须对从业人员进行专门的安全生产教育和培训，此次“安全生产月”，多地也将教育培训重要性纳入宣传活动中。但实际工作中，很多企业，对于“教育培训”流于形式，疲于应付，很难达到教育培训目标。建议企业充分认识培训重要性，不拘泥于形式，经常组织多种多样，内容丰富，意义深刻的培训，如借助多媒体播放事故现场，并加以案例分析;带领职工走出去参观学习，请专家走进来“会诊”隐患，现身说法。

三、 加大安全经费投入，监管促成效

作为一名安监工作者，在日常检查中，常常发现许多企业几乎没有按照相关国家标准及行业规范给职工配置劳动防护用品，有的应付检查，临时从市场买来没有任何标志的产品，有的甚至没有防护品。企业财政支出中安全经费支出不明确，额度不够，或是没有该项等问题依然存在。安全经费是企业得以安全生产，创造更大经济效益的保障，必须重视，绝对不容忽视，企业工会要加强监督，确保经费落到实处，有实效。

四、 严格奖惩，增强职工爱岗敬业责任心

完善安全生产制度建设，建立奖罚机制，目的在于奖勤罚赖、奖优罚劣。对那些提出重要建议，消除事故隐患、避免重大事故发生的，要给予奖励。尤其对那些对认认真真、任劳任怨、在工地上正确履行安全生产监督、管理责任的专兼职安全员，要给予必要的激励和奖励，使他们在安全管理的岗位干的更踏实、更有干劲。

公司如何做好数据安全管理

1)建立信息安全督查工作常态化机制

在深入开展信息安全保障工作基础上，成立了重庆市第一支企业化的信息安全督查队，将信息安全督查工作常态化、固定化、流程化。制定了《重庆市电力公司信息安全督查管理办法》，按照该管理办法，公司先后开展了春节及两会专项督查、供电公司信息安全督查、迎世博信息安全督查等多项工作。5月21日至22日，通过了国网公司督查组对重庆公司的信息安全专项督查并获得良好评价。

2)开展信息安全反违章专项行动

为努力实现三个不发生基本安全目标，根治违章顽疾，消除事故隐患，全面提高信息系统可控、能控、在控水平，公司编印了《重庆市电力公司开展信息安全反违章专项活动方案》下发到公司各单位。通过开展信息安全反违章专项活动，组织全员学习《信息安全反事故基线措施》，进行信息安全宣传教育;重点督查了信息安全八不准、隐患消缺机制落实等情况，并及时对公司邮件系统和应用系统发现的弱口令进行了整改。

3.加强应急演练和专项安全保障

1)组织应急演练

公司首次成功举办了由信通公司、江北供电局、杨家坪供电局和超高压局参与的信息广域网联合应急演练。改变了广域网故障排除以前大家各自为阵的局面，取而代之的是先进的远程统一指挥协作。通过本次演练，为今后信息系统突发性故障远程统一指挥、协同处置提供了新的模式。

2)保障迎峰度夏和世博会期间的信息安全

为确保迎峰度夏和世博会期间的网络与信息安全，公司开展了以下三方面的工作，一是完善信息系统应急处理机制。二是开展了安全区域、分区防护、终端安全接入等方面的划分工作，强化业务应用系统与核心设备的综合防护，加大互联网出口和对外服务系统的安全巡检与防恶意攻击。三是强化运维值班制度，尤其是在重要、特殊时期的值班管理。

4.信息安全人才梯队建设

1)举办公司首届信息化技能竞赛

在全公司组织开展了首届信息化技能竞赛。公司直属单位、控股供电公司共计40家单位参加竞赛。本次竞赛的开展对建设信息化高技能人才队伍、优秀信息运维队伍、进一步提高全公司信息化建设水平具有重要意义。

2)开展新进大学生信息安全培训

坚持从源头抓信息安全教育，不断创新信息安全教育培训工作。每年对新进大学生开展信息安全知识培训，使每位大学生在正式走上工作岗位前就深刻领会信息安全的重要性，敲响安全警钟，牢固树立信息安全意识，在今后的工作中严格遵守信息安全和保密相关规章制度。

(二)工作的突破和创新：信息安全标准化体系建设

参照ISO27001标准建立了公司信息安全标准化管理体系。已梳理原有11方面共计64个信息安全规章制度，新编了24个制度、修订了20个制度，保证了公司信息安全管理体系的先进性和完整性。

Ⅷ 如何有效的进行数据治理和数据管控

从技术实施角度看，主要包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。

数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。

数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载 (load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。那么基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，说白了，就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。

元数据管理：元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义，并且，元数据是后面提到的自动化数据共享、数据交换和商业智能（BI）的基础。需要注意的是，元数据管理一般是对基础库和主题库中（即核心数据资产）的数据项属性的管理，而数据资源清单是对各类数据来源的数据项的管理。

血缘追踪：数据被业务场景使用时，发现数据错误，数据治理团队需要快速定位数据来源，修复数据错误。那么数据治理团队需要知道业务团队的数据来自于哪个核心库，核心库的数据又来自于哪个数据源头。我们的实践是在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。 数据资源目录：数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如政府部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。

质量管理：数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。因此，需要从多维度来分析数据的质量，例如：偏移量、非空检查、值域检查、规范性检查、重复性检查、关联关系检查、离群值检查、波动检查等等。需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapRece，HBase 等。

商业智能（BI）：数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表，像派可数据就属于专业的BI厂商。

数据共享交换：数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。我们比较推荐的是 API 接口共享方式，在这种方式下，能够让中心数据仓库保留数据所有权，把数据使用权通过 API 接口的形式进行了转移。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等等。