数据管理范文1
关键词：大数据时代;医院档案;数据管理
随着大数据时代的到来，在医院日常运营以及发展过程中，相关数据信息的产生量将会持续性大量增加。这种现象不仅大大提高了档案数据管理人员的工作强度，也促使医院档案数据管理的工作难点不断增加，采用过去的档案数据管理工作方法，已经难以获取理想的管理效果，因此医院档案数据管理方法改进与创新迫在眉睫。这也充分显示出，分析大数据时代医院档案数据管理中的不足之处，探讨大数据时代背景下高效开展医院档案数据管理的具体方法尤为重要。
一、大数据时代医院档案数据管理的意义
1.医院档案数据管理效果优化。除智能化特点外，医院档案数据管理服务水平也有极大的提升。除首次诊疗患者外，医院档案管理系统中都有患者的诊疗信息，在此基础上，构建自动化服务系统，能够快速匹配到患者应去科室以及应做检查，以减少在询问和路程中耗费的时间，获得最新结果后，再匹配医生，实现高度有效的治疗过程。现如今，各地大小医院都在逐步引入并开始实施电子病历技术，实现一人一号的就诊系统，患者凭借就诊卡即可令医生知道详细档案。另外，随着技术的不断更新，挂号、缴费、入院、出院等步骤的服务水平也将随之提升。
2.医院档案数据管理向着智能化发展。在大数据时代到来之前，医院档案数据的传统保存措施即纸质保存。传统保存方法具有数量庞大、不易保存、不易统计等缺陷，但现在引入数据化处理方式，档案数据的存储与应用具有智能化特点。对于多次到医院诊疗的患者，只需提供患者基本信息，就可在庞大的数据库中精确定位，以方便医生对患者之前治疗信息的获取，并能在再次诊疗后及时更新，同时也可实现信息共享，方便就诊人得到及时治疗。电子病历的存在也极大减少了麻烦，任何医院的主治医生都能即时获取最真实的治疗记录，能够在第一时间获取关于患者用药、用药剂量、过敏史等基本信息[1]136-140。
二、医院档案管理的主要特点
1.医院档案的主要内容。目前，我国的医疗系统发展已经迈入了大数据时代。依托于现代通信科技的迅速发展，医院内档案管理相关工作已经进入电子化、数字化管理系统阶段。依托于医院内部的计算机系统，可以对医疗档案进行录入、分析、归档，减轻了档案管理相关人员的工作压力，优化了工作流程，提高了档案管理效率。同时，随着医院工作的不断加重，累计的医疗档案数量也在不断增加。以相关医院为例，2020年已纳入档案管理系统的病例档案、人事档案以及技术档案等数据已超过4万件，较前一年实现了翻倍增长。
2.医院档案管理的难点。在目前的医疗档案管理体系下，对于医院档案的管理和分析逐渐呈现多元化、非线性增长、档案形式逐渐增多等趋势。大多数医院已经实现了纸质档案的电子化录入，同时还有部分影像档案、技术档案以及实体档案存在，可以说是多种档案并存的状态。尤其是对于病例档案的管理，相关资料既有纸质病例，也有影像资料、音频资料甚至手术流程等复杂情况出现，资料载体也分为纸质媒介、照片、网络云盘等多种形式，这对于医院档案的收集、储存、管理等造成了很大的困难[2]178-179。3.医院档案的利用。医院通过目前搭建的网络互联平台，尤其是物联网系统，对于已归档的档案进行管理、分析、调取等具体操作，提高了档案管理的效率，突破了时间和空间的限制，大大提高了医院档案信息的利用率和利用效果。同时，依托互联网强大的检索功能，可以对相似档案进行收集和归类，并进行信息的二次加工和使用，以促进医疗科学的发展。
三、当前医院档案信息化工作面对的机遇
1.实体档案的电子化处理。目前，医院里积压的实体档案资料均可以通过现代技术进行电子化归档，对于纸质档案，可以通过扫描、影印等方式进行数字化处理，照片、音频等资料也可以通过计算机录入程序进行电子化收集，释放了医院档案管理的空间，同时提高了档案的调取速度和利用率。
2.档案资料的再利用。目前，医院档案系统中储存的档案资料已经开始向碎片化、多样化方向发展。因此，可以依托大数据信息处理系统，对于现存的医疗档案资料进行再次分析，对于其中的技术要点以及更多的可用数据，进行数据的归档和分类。通过大数据系统的沟通互联功能，对于具有利用价值的医疗档案进行医院或学科间的交互，将医疗档案的利用率进行最大化释放。
四、大数据时代医院档案数据管理的问题分析
1.数据储存处理效果不佳。结合大数据方式的医院档案数据管理系统与传统储存方式相比，的确节省了空间与资源，但数据化档案的储存也是需要占用空间的，只不过占用的是云空间。云盘储存技术是现如今大数据信息的主要储存形式，能够将患者数据信息按照就诊年月、就诊科室、就诊医生等特点归类储存，易于查找与统计。云储存虽然已经在很大程度上减少了烦琐的步骤，但它也有缺陷，比如不能及时储存。云储存需要将数据从储存点向处理点进行传递，但由于数据的庞大以及网速的限制，可能会出现数据传递缓慢，甚至传递堵塞的情况。所以，急需一套完整流畅的储存系统，以保证患者数据的及时更新。
2.档案隐私安全保护效果不好。大数据时代最显著的缺点，就在于信息泄露。很大一部分医疗档案并不能通过常规方法进行直接读取，通常需要依赖特殊的计算机软件或专业设备进行读取和浏览。同时网络系统还存在着安全问题和不稳定性，如果不能得到及时维护，有可能面临电脑病毒的恶意攻击和篡改，会对医院档案造成非常严重的危害。因此，在对电子档案信息进行管理和维护的过程中，要十分注意安全性和保密性。面对网络科技的日新月异，要对大数据系统进行更高要求的防范，这也是档案信息管理人员面临的重要课题。应用医院档案数据管理系统也会不可避免地受此影响，医院能做的只是在最大限度上，尽最大努力保护患者隐私，但也不能保证不会出现任何问题。大数据时代给生活带来极大的方便，但也令不法分子找到有机可乘的缺口，他们获取个人信息的方式也变得方便。不法分子通过获取转卖个人信息以盈利，会影响公民的生活，严重的甚至会威胁到公民的生命安全与财产安全。若是医院的患者档案信息发生泄漏，将会对医院的经济以及名声带来不好的影响，有时还会出现患者救治方案的泄露[3]86-92。
3.技术维护和更新需求高。由于涉及大量互联网技术，对于技术的维护和更新也是医院档案数据管理系统现存的问题。即使是一套当下可行的技术体系，也不能保证它的安全性能，技术本身也需要不断更新发展，以提供更优质的服务。所以，医院的数据管理系统应配备技术专员，熟练掌握计算机的应用与技术的运行，及时发现漏洞，上报领导人员，联系技术公司，及时完善系统。此外，技术专员还要保证日常维护，医院领导人员应让专人负责，各部门协调配合，尽力完善医院数据管理系统。
4.人才发展方面。正如上述提及的技术专员，是现在社会缺少的人才，他们既要掌握计算机程序的基本操作，能够处理计算机运行时的机器故障，完成计算机内部的数据处理与分析，也应具备传统档案管理的理论知识和实践经验，要对医院各科室的流程、体系、协作有着清晰认知，这是在大数据时代来临之前未能涉及的学科领域，直接导致现在社会上缺少这样的复合型人才。总之，大数据时代对医院档案数据管理人员提出了更高的要求。
五、大数据时代医院档案数据管理的措施
1.纸质档案与电子档案共同发展。为避免档案数据管理过程中由于系统更新、网络维护等不可控因素导致的病人数据丢失或泄露，各大医院都会采取纸质档案与电子档案协同管理的方式。在引入新型管理方式的同时，也不完全抛弃传统记录方式，以方便信息核实。在大数据高速发展的时代，纸质资料的使用虽然有所减少，但其地位仍保持不变，仍然是存储患者信息的独特方式。所以，即使在大数据时代，医院档案管理也应将纸质档案与电子档案相结合，共同保证患者信息的真实有效。
2.加强技术研究，保障数字档案安全。为保障院内患者档案信息的安全，医院档案数据管理部门应加强系统维护，进行相关技术研究。各部门各司其职、协同发展，医院档案管理部门负责患者档案的收集与整理，相关技术部门负责信息技术的完善与更新。具体措施可从以下几方面入手：（1）建立一套科学完善的医院档案数据管理体系，使其具有核实档案、检测网速、鉴别传输介质等综合特点，保证新录入的信息完整与真实，以及录入过程的流畅与顺利。（2）根据国家制定的医院电子病历储存系统的相关标准，保障电子档案存储网络的安全性，促使相关设备能够正常运行，使电子档案能够长久保存[4]110。
3.强化资源结构，整合信息数据。在全套的医院信息系统中包含着很多子系统，涉及身份登记、预约挂号、门诊医生、药品信息、药库管理、转院、入院、出院等，从一位患者入院到出院，需要许多子系统配合应用，这就是庞大的数据信息，对医院信息系统提出了超高标准。医院需要对各子系统的数据进行集中收集处理、理论分析，为后续提供保证，为临床诊疗以及后期科学研究提供有力的数据支持。
数据管理范文2
关键词：大数据；高校；科研数据；管理服务；创新
大数据背景下，数据成为了重要资产，促进了各行各业的发展。高校作为科研活动的重要基地，应积极引用大数据这个崭新的技术手段，通过数据挖掘和提取，提高高校的科研数据储备、学术创新、综合水平能力，创新科研数据的管理服务，为促进高校的课题研究和科研效果，提高社会服务水平，实现高校可持续发展具有重大的意义和价值。
一、大数据的特点
目前，大数据在学术界还没有统一的界定，是需要通过新的处理技术对其内容进行挖掘、管理和采用的数据集合。大数据不仅仅是一种资源和分析能力，也是一种创新思维和技术。[1]根据大数据的特点，我们可将其归纳为以下几点。
1.规模大。大数据的数据储存规模十分庞大，是众多大规模科学实验、计算和结论等长时间搜集、分析和统计的数据信息集合，大小远超传统数据库集和数据化结构。
2.种类多。大数据的类型多样化，除了能够用传统的数字形式或统一结构表现的结构化数据以外，数据格式还包括文本、音频、图片、影像等非结构化，以及资源库、云图书馆、程序、邮件等半结构化数据。
3.速度快。大数据根据数据流频率不断更新而快速增长，要求处理数据的速度也要实时快速，具有很强的时效性，以便及时掌控数据流，有效利用数据提取所需知识而产生价值。
4.价值密度低。大数据中有价值的信息涵盖量非常少。如何从海量的数据挖掘中，有效提取数据中有效的价值信息是重点。另外，大数据的利用密度低，在超长的数据查询进度中，需求的数据长度可能只要很小一段。
5.线上应用高。大数据资源丰富，线上搜索、查询、分析、统计等方面高效便捷，与传统借助图书馆资料、中外文献等查看方式相比，更加及时准确。因此，可以看出，大数据是通过线上各类大型数据中快速提取有用信息，解决数据资源匮乏问题的有效技术手段，是创建数据管理和快速服务的重要基础。
二、高校科研数据管理服务的内涵
科研数据也称科学数据、科技数据和研究数据等，是研究过程中能以数字形式储存在计算机上，也能是非数据形式的任何数据，如实验数据、文本、图像、音频资料等。科研数据涵盖所有的科研活动过程中产生的原始数据、过程数据以及结果数据，通过对科研数据地充分获取、存档、分析和处理等辅助材料，是高校科研活动项目（如实验、调研、探测、建模等）顺利进行的必要条件。[2]科研数据管理服务是一种以科研数据为资源管理的信息服务形式，通过统一的技术平台管理（高校一般是以图书馆现有的资源进行管理），为研究者提供科研数据的查找、引用、整理、分析、存储等服务，帮助科研人员解决学术问题，是在科研活动中利用科研数据开展资源管理、数据再利用的研究服务。高校科研数据管理服务是以用户（老师、学生、社会人员等）需求为重点。从高校科研数据的获取方式来看，一般是科研活动过程中的观测（自然现象与社会现象的观测等）、运算（硬件和软件的计算等）、实验（化学和社会实验等）和记录（访问和使用记录等）数据。科研经费的来源(政府指定的科研、单位的科研、校内课题的科研、自主选题的科研等项目)决定了科研数据的质量和使用权限（数据的公开性受研究内容和条件限制）。高校科研数据相对于国家和社会研究的科学数据来说属于小规模数据，而且由于高校科研人员来自不同的院系，所研究的学科课题也各式各样，容易产生复杂且多样的众多数据。同时，高校的科研课题由于受教学时间和经费的影响而出现了虎头虎尾的情况，因而难以得到完整的科研数据。[3]因此，高校科研数据管理服务的有效进行，对高校科研活动的顺利发展和社会服务活动有着不可替代的作用。
三、大数据对高校科研数据管理服务创新的作用
（一）大数据有利于提高科研人员的工作效率。在高校科研过程中，数据的搜集、分析和整理等是整个工作中最为繁琐的过程，研究人员需要耗费大量的时间和精力，从而阻碍了科研信息的准确性和工作效率。大数据能对大量全面的科研信息数据进行管理，对所需的科研数据可以进行智能化获取和分析服务，有效节省了科研工作的时间，工作效率也得到了质的飞跃，极大地满足了科研所需，推进了科研资源的再利用，使科研成果得到迅速转化。[4]
（二）大数据有利于提高科研课题的准确性。科研选题和材料申报是高校进行科研的主要内容。如何精准地选择好的内容是科研工作成功的必要条件。由于高校选题范围的局限性，其限制了科研人员的思维，不能有效地对社会的需求问题进行探究，造成申报内容不符合发生环境的情况。在大数据背景下，科研数据为高校科研提供了有利的数据支持，通过对科研数据资源的有效分析，准确整理出关联内容，使科研工作更加准确和具有可信度，根据科研人员自己的实时性需求，借助相关的科研成果，从中总结和分析，查漏补缺，进而确保了科研选题和材料申报更加合理严谨，促进了科研工作的有效进行。
（三）大数据有利于提高高校学术监督效果。大数据的到来不断提高了高校的科研数据存储量和科研工作效率，也提高了高校学生学术监督的效果。论文是论文提交发表的重要环节。利用大数据的大量化和准确性来进行相关学术的数据，避免了学术论文弄虚作假现象的发生，能有效提高学术监督效果。[5]
（四）有利于提升科学研究的创新度。当前，从科研体制现状分析得知，纵向科研课题都是由各级各类科研主管部门的选题，但是大多时候存在数据缺乏、信息不对称等情况，容易造成选题重复。首先是各地区、各部门之间的沟通不及时，研究简单且重复，特别是省级以下的科研主管部门的选题之间容易造成重复。其次是同一科研主管部门不同年度的选题之间重复。最后是某一科研主管部门的选题与其他部门往年研究选题重复等。大数据背景下建立共享各主管部门研究生报数据的功能，各个部门研究之间分别建立、开展研究工作的数据库，很好地避开选题重复的问题，节约了大量的研究人力、物力及资源的投入，有利于科研课题的不断创新，确保每一次科研工作的开展都是创新的。
（五）有利于研究资料的获取和成果转化。高校在开展课题研究的过程中，对研究成果的判断过于注重结果，对成果研究过程中的付出并不重视。然而，在大数据背景下，通过建立科研项目完整的数据库，将科研过程中形成的阶段性数据进行共享，有利于不同项目组之间相互借鉴和参考，更加节约时间，便捷信息采集，及时解决类似问题。另外，通过大数据还能有效、便捷地了解到政府部门、企事业部门和单位的公众需求，建立更加有效的衔接制度，利于科研成果的转化和共享。
四、高校科研数据管理服务的现状
（一）高校科研信息化管理落后。高校科研信息化管理目前还停留在数据收集的层面，数据的来源和规范无法得到有力保证，管理服务功能主要以基本的教学计划、成绩、项目、经费等方面的管理，查询、录入等服务为主。系统管理只有简单的排序和统计功能，科研人员难以全面、准确地掌握科研的数据信息，数据的储存过于表面，严重影响了科研数据的及时性和准确性，对科研数据的采集、分析和整合缺乏有效挖掘。
（二）高校科研数据缺乏深度挖掘和分析。高校科研工作需要将所有数据进行关联性分析，需要利用科研数据来进行整合、分析，通过深度挖掘和分析找到有效的价值信息，来确定科研的方向和目标。高校科研数据背后隐藏的信息没有被挖掘，科研数据的统计分析局限于以前的工作经验，对数据无法有效再利用，造成无法为科研管理起到决策性的指导作用，科研数据也难以转化为可用的成果。
（三）高校科研数据共享功能欠缺。高校科研数据管理服务平台协同程度低。高校各部门、各机构的统计分析各自为战，且各个部门运行不同的管理系统，无法形成一个信息共享的服务平台，信息和资源无法相互连通，缺乏共享功能，造成数据不能及时更新，难以满足科研人员在课题研究中，对信息收集、数据分析等资源的需求，阻碍了科研工作的顺利开展。
五、大数据背景下高校科研数据管理服务的创新途径
（一）提高科研数据管理服务理念。在大数据背景下，科研数据管理服务工作得到了巨大发展，科研管理人员的思想观念也需得到相应的提升。由于长期受以往高校科研管理方式的影响，科研人员在数据记录和整理的过程中过于被动，没有深刻意识到科研数据管理服务对科研工作数据转化和指导的重要性。为此，我们需要提高科研管理人员的创新理念和服务意识，激发科研管理人员全面提升自身素质。1.要加大科研管理人员教育培训力度，通过定期开展数据管理技能培训，树立科研管理人员大数据创新思维，提高科研管理人员数据采集、分析能力，能够及时准确地将数据转换为可利用的共享信息，为科研工作的创新发展提供精确服务。2.要强化科研管理人员的创新服务意识。科研管理人员应突破传统的服务观念，主动为科研工作需要的数据进行深度挖掘和分析，创新工作方法，寻找新的思路，为科研工作的顺利进行提前做好准备。3.引进专业的科研管理人才。专业科研管理人才的引进能极大程度地提高科研管理工作的质量，对促进高校科研管理人员队伍建设和科研管理工作的有序发展有着巨大的作用。
（二）建立完善的科研数据共享信息系统。大数据背景下，高校科研数据管理服务创新离不开数据采集分析。为避免各部门各机构科研数据信息的各自为政，实现科研数据的共享互通，保证数据信息采集和分析具有大量丰富的价值性，高校应整合各类科研管理数据信息平台，建立完善的科研数据共享信息系统，确保数据可以进行深度挖掘和分析，严格控制学术监督体系，促进科研数据的及时准确性。这将有助于课题立项、研究内容、成果转化等数据管理，集科研数据收集、整理、分析、存储和处理服务为一体的科研数据管理服务共享信息系统的建立。高校要通过科研数据管理服务，让科研人员在科研过程中查漏补缺，促进科研工作的顺利进行。[6]
（三）构建高校科研数据管理服务机制。在大数据背景下，高校科研数据管理服务机制应安排专人进行系统运行维护。科研管理者要利用大数据思维，通过革新科研绩效考核机制，综合科研人员的学术成果，对学术的格式进行记录，对符合条件的科研信息进行整理汇总，再将信息与科研人员进行核对。这样既减少了科研人员的录入工作，也减少了科研管理人员复核统计的工作量。在考核评定中，高校要结合质量水平、数量评定等方面综合考虑，使考核结果更具有全面性，促进科研数据管理服务水平能不断提升。
（四）利用大数据强化科研资源。高校科研数据管理的目的是为科研工作者服务，应利用大数据丰富科研资源，通过大数据的分析，使高校学术研究的选题更加突出，提高研究效率，避免资源的闲置浪费。组建科研团队，为科研人员指出正确的方向，对项目、人员、经费等提供精准的指标，使科研工作更具有科学性和有效性。
六、结束语
数据管理范文3
关键词：大数据；互联网信息技术；信息管理；策略
为了和时展背景相适应，在信息管理过程中要充分利用大数据技术的作用。在当今背景下，要不断创新信息管理方式方法，不断优化信息管理制度，对于信息管理中遇到的一些问题要及时想办法进行处理，充分发挥大数据技术的功能，不断提升信息管理的技术水平。
1大数据对信息管理有何重要意义
毋庸置疑，近年来大数据是互联网信息技术中关注度比较高的。目前，在云计算和互联网之后，大数据已经成为直接影响信息管理的应用技术。如今很多企业和科研单位都着力于从不同角度具体研究对大数据的应用，希望把大数据的内在价值深入挖掘出来，使大数据有关技术走向迅速发展的轨道。
（1）促进信息管理效率的提升
大数据对于提升信息管理效率具有十分显著的效果，受到众多企业的追捧，通过对数据进行收集和分析可以促进数据的检索和分析汇总，确保信息管理的状态持续良好运行，从而确保信息数据的完整性，并不断改进现有的数据管理模式。
（2）促进信息管理的科学性
大数据可以使得信息的分类以及分步管理变得更为有序与科学。借助大数据的技术可以把数据片段集零为整，从而达到对数据的分类管理，让不同属性的信息可以整合成集合，而后再结合相应的信息特点与特质进行有针对的管理，从而使信息管理变得更有科学性。此外，通过运用大数据，可以优化管理信息水平，对信息进行科学管理，有利于规划管理信息。
（3）使信息管理更加人性化
根据不同的信息管理和使用习惯分析大数据可以使运用信息的过程更加具有人性化。在管理信息时，在管理大数据平台的时候，管理人员要按照一些常用的管理规则和事项开展工作，这样才能有效管理信息，也才会更加符合使用者的管理要求，实现对信息的高效管理。同时，可以更好地实现专业化运行有关操作。
（4）对信息管理流程起到规范和辅助作用
通过对大数据技术的使用，可以有序化管理信息流程，有利于科学管理信息流程，规范运行有关信息。大数据技术将数据片段集零为整，让不同属性的信息可以整合成一个集合，实现分类管理，结合不同的信息特点与特质，有针对性地对数据进行管理，实现科学化管理信息的效果。
（5）有效促进信息管理效益的提升
在对大数据进行运用中，让不同的场景和使用习惯有效结合起来可以促进信息管理效益的提升。源的集成、结构多样性是大数据最为重要的价值，通过对数据的分析、挖掘和利用可以促进企业精准把握客户的实际需求，提供更加个性化的产品和服务，促进管理质量和效率的提升，促进有关政府部门有效把握现状，从而实现对数据的精准预测，科学地进行决策，促进公共服务水平的有效提升。
2大数据时代背景下信息管理面临哪些挑战
作为互联网信息化技术的类别之一，大数据技术对信息管理方式起到直接影响作用。信息管理人员对如今信息管理过程中存在的问题深入分析，从而把大数据价值更好地体现出来，不断促进信息管理工作的完善，实现高速发展大数据技术的效果。
（1）人才需求方面的挑战
在高速发展的大数据背景下，数据规模越来越大，数据类型越来越复杂。为了提升信息管理工作效率，数据信息管理人员需要不断提升专业技能水平和职业道德素养。信息管理企业要加强对信息管理人员专业技能培养的重视程度，确定培养目标，确保信息管理工作能够高效完成。
（2）信息安全方面的问题
随着数据共享的推进，大数据及其相关技术逐渐在我国的政治、经济、文化、军事等各个领域渗透进去，信息安全问题成了全民关注的热点问题。如何保证大数据时代的信息安全，设定信息安全标准，建立信息安全保障制度，是大数据信息管理部门相关工作人员必须完成的艰巨任务。当前，我国在信息管理和信息安全等方面都面临各种巨大挑战：国民网络安全意识薄弱，不注重个人信息保护；大数据技术不成熟，专业人才紧缺；许多黑客在利益的驱动下放弃对自身的道德约束，对大数据平台进行攻击。
（3）数据分析所面临的挑战
在对信息进行管理的时候，要十分注重对数据的分析，有效分析数据可以把大数据技术的价值充分体现出来。在分析大数据的时候，根据使用者的目标，可以从海量信息中选取有用的部分进行比较和分析。随着大数据技术不断发展，要求不断改变数据分析的规则。因此，在管理信息的时候，要从实际需求出发，有针对性进行分析。同时，如今数据管理的发展越来越多元化，因此针对数据复杂多变的现状，要加强应对数据的能力的提升，不断创新管理数据的水平，实现管理信息的高效化。
（4）信息管理部门缺乏完善的管理制度
比如，很多企业的大数据管理部门缺失或者管理不完善，对企业运行效果产生了直接的影响，很多企业对内容控制管理的重视程度不够。大数据的价值得到很多领域和行业的认可，在对企业内部存在的信息进行整合和分析的过程中，大数据发挥很大的作用，存在很大的价值，对于企业的可持续发展贡献很大的力量。因为一些企业在分析数据的过程中长期受到传统思想和意识的影响，没有充分考虑客户需求就进行一系列产品的生产活动，没有发挥大数据在对企业的内部控制上的价值和作用。同时，虽然多数企业都有设置相关的信息部门，但是这些部门并没有发挥具体作用，内部建设和运作不够科学和规范。
3如何有效解决大数据时代的信息管理问题
要按照一定的基本流程管理信息数据，在分析大量数据信息的时候，要创新分析思维和分析方式，才会发挥更大的作用。为了高效管理信息，在管理信息中，要提高运用大数据技术的能力，加强对海量数据的收集分析能力，如何实现对海量数据的收集、存储和贡献是数据管理中的主要的挑战。做好以下应对措施可以更好地面对这个挑战。
（1）加强对人才的培养力度
在大数据时代背景下，如果还是按照传统的培养模式对人才进行培养，显然无法适应不断发展的现代化信息管理需求，因此信息管理部门要对管理人才加强培养力度，在招聘阶段就要明确岗位职责。对于刚入职的人员，要先对其进行技能培训，培训合格以后再让其入职，以免入职后这些人员无法有效完成工作。对于那些就职一段时间的员工，要制定一些制度，把数据使用的有关知识内容定期向员工开展培训，让员工都自觉树立大数据技术意识。同时，要加强建设有关的培训考核制度，对于那些平时有较为突出表现的管理人员，要制定一些奖励政策，最大程度上发挥其积极性。要加强培养信息管理人员的技能，促进其职业道德素养的提升，加强其专业知识和技能的建设，要学会正确高效处理管理工作中遇到的各种突发情况，提升信息管理人才队伍的素质，确保高效开展信息管理工作。
（2）让人人都自觉树立保密意识
在我们每个人享受大数据为工作和生活带来的便利时，也不能忽略其中的安全隐患。尤其是如笔者们一样进行大数据信息管理相关工作人员，必须对数据安全问题的重要性有深刻的认识。首先，要增强保密意识，杜绝信息泄露的可能性，在上网的时候，如果遇到一些来源不明的网站，要有防范意识，要注意对个人隐私的保护力度，自觉保护好账号密码、指纹密码等重要信息。其次，要在单位内部建立完善的监督管理体制，制定合乎规范的安全使用条例，提高职工的保密意识，保证员工在工作期间参照条例进行规范操作，督促员工相互监督，杜绝信息泄露。
（3）制定科学的信息管理战略
为了大数据更好地发挥其作用，要继续保持干劲，不断制定科学的发展办法，技术人员要加强研究，从发展的角度入手，针对管理中存在的问题想出有效对策并加以解决。要不断完善大数据技术，不断提升信息管理的水平。同时，在大数据不断发展的背景下，要继续科学化管理信息。信息管理人员在收集数据以及分析和共享信息的时候，要把大数据技术更好地应用下去，这样可以使信息管理结构得到优化，从而更加灵活地运用信息，不断促进信息管理工作往专业性方向发展，让信息管理更具时效性。同时，因为运用互联网技术，获取和传输信息数据的方式方法多种多样，数据信息的安全性受到威胁。所以，在进行信息管理的时候，要确保安全管理数据，要按照大数据的规则，不断提升数据管理水平，确保数据的安全运行。
（4）对信息渠道和质量进行有效把控，同时建立专门管理部门
在运行大数据的时候，科学设计企业的规划，可以促进数据密切交流。在企业制度建设中，为了更加系统地展现非机构数据，构建良好的信息管理制度，关系着企业的健康运行和发展。比如，如果按照流程化管理制度对企业进行管理，可以严格控制企业的内部运作。可以科学完成对财务信息内容的收集、支出、核算和报表等工作，，会不断优化数据管理流程，促进数据运用的质量和效果的提升。
4总结
数据管理范文4
关键词：政府大数据；数据管理；数据开放；海南自由贸易港
大数据时代，数据是资源也是资产。大数据既指大数据技术，也指在大数据技术应用历史中衍生出来的大数据思维；它是推动经济、文化、科研等领域进步发展的源动力之一。大数据对政府公共事务处理水平具有强大的提升作用，政府对于大数据的应用及数据开放共享程度，对现代社会的诸多方面有着举足轻重的影响。为发挥海南独一无二的区位优势，唤醒海南发展的内在动力，实现海南经济、政治、文化多领域高速发展的新飞跃，党和国家领导人先后提出要探索建设自由贸易港，实现高水平对外开放，并强调要统筹实施网络强国战略、大数据战略、“互联网+”行动，推动大数据和实体经济深度融合。为响应国家要求，2019年5月23日，海南成立了全国首个以法定机构形式设立的省级大数据管理局。由此可见，中央和海南政府对海南岛现代化建设的高期许、高标准与高要求，明确了海南引领新时期全面深化改革开放的风向，明确了推进海南现代化经济体系及海南自贸港建设的决心，预示着海南经济特区改革开放新的使命。探讨如何发挥大数据在海南自由贸易港建设及全面深化改革工作中的独特优势，唤醒海南的发展潜力，寻求政府数据管理与开放建设的途径，从而实现海南绿色、快捷、持续、高质的发展，显得尤为必要。
一、大数据与大数据思维
大数据（bigdata），通常是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合，也被认为是一种用新模式才能发挥潜力的信息资产。麦肯锡全球研究认为，大数据特征可概括为4V，即海量规模（Volume）、快速流转（Velocity）、多样类型（Variety）和价值密度低（value）四大特征。“大数据”这一概念，最早是何时由何人提出，目前学术上仍未达成共识，而“大数据”正式登上人类社会发展舞台并引起广泛讨论的契机则是2008年英国《自然》杂志于9月推出的一系列文章，其内容涉及大数据运用于政治行为的争论、大数据存储技术、大数据技术应用等方面。大数据正在推动一场革命，我们添加或更新设备、改革组织关系、定义新的生产关系，这些工作都是在“以数据为本”的认识基础上推广开来的。大数据技术与思维正不断地对传统的工业生产、经济管理、科学思维等方式造成冲击，并引领政府的数据管理、工作思维、组织结构、流程规则等方面带来改革浪潮。
二、提升政府数据管理水平与开放程度的意义
（一）提升政府数据管理水平。第一，通过调整部门数据结构、规范数据标准、统一数据口径、优化技术指标等方式，提升政府公共服务工作的效率与质量；第二，将大数据思维灵活运用于政府数据管理事务中，有利于及时发现工作问题、优化并改进工作流程机制、创新服务思路、提升决策水平等；第三，通过前述方式，结合政府工作过程中对原始数据的进一步挖掘，提升数据质量，提纯数据价值，整合有效数据，从而降低时间、资金费用等成本；第四，通过大数据监控监管，有利于对组织机构中的贪污腐败、庸政懒政等问题做到早发现早解决，维持组织政治纯洁性，确保组织机器能高效可靠地运转；第五，提升政府数据管理水平所带来的种种好处，迫使政府更积极地去打破内部组织壁垒，提高部门机构间信息数据流转效率，推动机构重组与优化升级工作。
（二）提升政府数据开放程度。第一，“打开天窗说亮话”，数据开放促使数据资源整合，打破传统组织模式产生的“数据孤岛”问题，提升数据资源利用率；第二，通过面向政府内部以及面向社会大众的电子政务APP等数据开放平台，实现部门机构、社会组织、社会公众的海量、多样、快速、安全、高质、低成本的数据信息交换，简化工作流程，减少部分数据采集、挖掘、处理的工作量，提升政府工作效率；第三，政府数据开放减小了企业、个体经营者的数据获取成本，激发社会创新活力，刺激人才、技术、资金等资源向特定区域的汇集，有利于地方经济的重振与发展，也有利于地方经济结构调整；第四，政府数据开放能保障社会大众的知情权，方便大众对政府工作的监督，同时政府也能快速收到大众对政务工作的相关反馈，从而提升服务质量，由此形成的闭环机制不仅能充分提升大众认同感与参与公共事务的积极性，而且为政府改善工作质量提供数据支撑，对营造风清气正的社会风气有积极影响。
三、国内外政府大数据管理与开放发展状况
数据开放方面，国外学者很早就注意到数据开放对于人类社会发展的重大意义，一些国家政府也在积极跟进大数据发展现状以图强图变。在美国，面对社会力量与国会的双重压力，政府于2006年协助华盛顿“OMB”监督组织推出了美国首个公共支出数据开放网站Fedspending.org。2007年，美国USAspend－ing.gov网站上线，成为美国联邦政府公共支出信息的门户网站。2009年，奥巴马签署总统备忘案《透明和开放的政府》，同年，美国政府推出全球首个一站式的政府数据共享平台Da－ta.gov。美国率先开放举措在世界范围内掀起一股政府数据开放的风潮，英国、法国、日本、新加坡、韩国、加拿大、挪威、肯尼亚、澳大利亚等国家陆续了类似的平台；2011年9月20日，美国、英国、挪威、墨西哥、印度尼西亚、菲律宾、巴西、南非等八国发起成立“开放政府联盟”，目前全球已经有超过60个国家加入该联盟。数据管理方面，尽管当时与电子政务相关的技术已在美国政府内普遍运用，但《透明和开放政府》和《开放政府指令》两份文件在数据方面又着墨很少。2012年，美国正式《大数据研究和发展倡议》，期望通过大数据提升美国提炼数据并获取信息的能力，提高国家的危机应对能力。该倡议书的，标志着大数据已经上升成为美国在计算服务领域的国家战略。英国政府于2012年颁布《政府数字化战略》、2014年实施《政府数字包容战略》、2015年启动“数字政府即平台”计划，助推英国政府一跃成为全球表现最为卓越的数字政府；2013年澳大利亚联邦政府《公共服务大数据战略》；日本于2012年了电子政务开放数据战略草案和《面向2020年的ICT综合战略》，并在2013年提出“通过大数据和开放数据开创新市场”行动计划。我国在政府大数据管理与开放领域起步较晚，在第四版《全球政务开放数据晴雨表》中，我国政府数据共享排名仅为71位，但近些年来陆续从国家层面提出大数据发展战略，如《促进大数据发展行动纲要》明确提出要将大数据作为提升政府治理能力的重要手段；《国家信息化发展战略纲要》提出要加强经济运行数据交换共享，建立健全相关法规制度。这体现了我国对于大数据技术的重视以及对依靠大数据发展前景的认同与信心。近年来，国家推行了一系列推动和保障政府数据开发管理与开放的举措，2014年上海率先实行政府数据资源向社会开放；同年2月份，广东省提出设立广东省大数据管理局；贵州、重庆、内蒙古、陕西、湖北等地都提出建设大数据和云计算产业基地的计划；2015年4月，国家发改委在部委中首家专门成立了大数据分析中心———国家发改委互联网大数据分析中心，全面支撑国家发改委宏观调控和重大决策。虽然目前我国许多省份和地区在政府大数据管理与开放方面有所建树，但总的来看，我国在该领域相比先行一步的英、美等国家仍有一定差距。
四、海南大数据管理与开放面临的挑战
（一）政府开放数据力度存在不足。信息时代，海南各地区各领域不断发展，却也时常面临“数据匮乏”的窘境，这是由于数据本身特征所产生，并最终由人为因素造成，比如因制度、部门保护主义或小团队利益等人为因素造成数据分散的“数据割据”现象，或因为技术差距和遗留问题等形成的数据分散与无法集中共联的“数据孤岛”现象，以上两种现象常常相互交织在一起，造成政府开放的数据存在数据容量、种类、质量、粒度、结构等技术性缺陷，原始数据开放、数据开放渠道、数据安全工作等政府数据业务难以全面深入开展。
（二）政府数据集成与提炼水准有待提高。政府部门持有的数据多来源于社会与市场，其数据形式、种类虽繁多，但大致可分为结构化数据或非结构化数据。非结构化数据在社会数据中占有绝大部分比重，相比于结构化数据更加混乱难以管理，给数据分析与挖掘工作带来了极大的困难。海南政府单位在长年实践工作中，保存的数据多为文本和表格，检索效率、重复使用率低，还包含着部分无用内容，为非结构化数据。如何将这些数据进行提炼并进行统一的“结构化”是当前海南政务管理与大数据处理过程中需着重解决的问题。
（三）政府大数据相关法律法规与细则条例不够完善。虽然社会反映的数据信息数量庞大、杂乱无章，但通过数据挖掘与分析，可以提炼出有价值的数据，将这里面的信息片段加以组合，就能达到个人或组织较完整的资料，其中就有涉及侵犯个人隐私或数据安全的内容，这样的安全风险一直存在，需要相关部门与责任机构确保数据安全与个人隐私安全前提下进行大数据开放与利用。2019年11月正式实行的《海南省大数据开发应用条例》完善了海南政府大数据机构组织体系、责任划分、工作内容，以及产业促进、数据安全等方面的规定，但由于是地方性法规，内容相对较笼统，海南政府大数据需要更为全面、详细的法律法规与细则条例，进一步完善政府大数据管理需要配套相应的大数据领域法律法规的支持，以满足海南全面深化改革工作与自由贸易港建设发展的需要。
（四）大数据人才储备不足。在全国各大院校专业设置中，大数据专业在2016年才首次设立，严格来说，大数据人才短缺是一个在全国范围内的普遍问题。数联寻英2016年的《大数据人才报告》显示，当年全国大数据人才仅46万，从2018年至2020年，大数据人才缺口将达到150万。海南大数据管理与开放体系虽然初显雏形，但是想要在发展之路上稳步前行，急需众多大数据领域技术过硬并具备多领域知识技能的复合型人才。
五、海南大数据管理与开放对策建议
（一）控制数据安全风险的前提下加大数据开放力度。任何事物的开放都伴随着安全风险，政府大数据的开放要经过风险计算与风险结果判定，对不可接受的风险要先行风险处置以降低风险，再进行风险评估，确定残余风险是否可以接受。海南政府要在以上基础上加大数据开放力度，提升数据开放容量、种类、质量，弥补粒度、结构等技术性缺陷，增加原始数据开放、数据开放渠道，降低企业成本与公众参与社会治理的成本，提升社会活力与政府公信力。
（二）建立健全政府大数据管理体系。应强化数据集成工作，建立统一标准，对收集的数据要及时完成数据结构化工作；积极采取措施手段，如加强宣传，按照技术、服务、规划统一的要求建立体系，消除“数据割据”、“数据孤岛”现象；加强数据挖掘与分析能力，引进、建立机器学习引擎，用于城市泛在基础数据的数据采集、数据集成、数据挖掘加工、模型选择、算法运用、布局应用等阶段；采取企业化管理，合理布置物力及人力资源；对体系运营成本以及产生的社会收益进行评估，评估不理想的要及时调整机构体系，或增减、变更机构职能。
（三）加强与社会力量间的交流合作。加强与社会商业企业的交流合作，采取协同开发、联合管理的模式，在合法合规的前提下共享数据资源，学习企业开发技术，吸取企业管理经验，提升大数据管理水平；引导公众参与政府大数据建设工作，学习国外成功经验，建立开放的大数据学习交流平台与社区，举办大数据开发等有奖竞赛，激发公众创新力与参与力；深化国内外各领域交流合作，引进先进的大数据管理技术，借鉴国内外各地成功的大数据管理案例及经验，结合海南本土实际，创新开发本土特色的海南自由贸易港大数据管理技术与模式。
（四）引进、培养大数据人才。开展大数据素养教育工作。扶持大数据产业企业，鼓励企业进行网络化、数据化、平台化改革，增加大数据相关的工作岗位；细化大数据教育内容，增设大数据与其他产业的复合型专业，增加各高校大数据专业的教育投入，培养大数据复合型人才；制定优惠政策，落实相关措施，吸引大数据复合型人才来岛就业，或引导大数据专业高校毕业生到海南就业；政府内部组织学数据相关知识技能，开展讲座、知识竞赛、网络授课等多元化培训教育，提升政府人员大数据素养。
数据管理范文5
当前世界各豳都投入了大鬣的人力和物力开展物联网相关技术的研究，也取得了很多成绩．丹麦运输公司采用IBM的传感器技术允许园艺供应链中的参与者跟踪鲜花和盆栽植物的运输进度(从种植者到批发商，到零售商，遍及欧洲40个国家)．整条运输链的各方公司都可以利用传感器对运输的条件和气候进行跟踪．使运输过程更加透明．英国的Pachube允许给现实世界和虚拟世界中的物品、设备、建筑和环境添加标签，并分享即时传感器信息[3]．
我国在物联网方面也展开研究，并取得了很好的成果．无锡传感网中心的传感器产品在上海浦东国际机场和上海世博会被成功应用，这套设备由lO万个微小的传感器组成，散布在墙头墙角墙面和周围道路上．传感器能根据声音、图像、震动频率等信息分析判断，爬上墙的究竟是人还是猫鼠等动物．远望谷开发的完全拥有自主知识产权的XC型铁路车号自动识别系统已成功应用于中国铁路车号自动识别系统，在铁路货车使用费用清算中实现了精确统计货车数量；消除了铁路运输调度管理的盲区，提高列车正点率．
然而我国当前在农业物联网应用上做的工作还比较少．本研究结合传感器网络、移动网络与智能手机实现了对农田的实时监控和数据采集，对于农业安全管理、产品溯源都有相当的指导意义．
1材料与方法
1．1概述
物联网有3个特性：全面感知、可靠的传送和智能作用[4]，其控制特性与传感器网络‘51有很大不同，主要强调系统的可控性，而传感器网络则强调系统的可观测性．因此将传感器网络作为物联网的一个组成部分接入时就必须对其进行调整，使之适应物联网的要求．物联网包括3个层次：1)传感网络，即以二维码、RFID、传感器为主，实现‘物’的识别；2)传输网络，即使通过现有的互联网、广电网络、通信网络等实现数据的传输与计算；3)应用网络，即输入输出控制终端，可基于现有的手机、个人电脑等终端进行‘…．
本研究中，物联网中的“物”包括4种：农田(棉田、麦田与玉米地)、传感器网络、数据管理终端和智能手机．构建物联网的目的是将这4种“物”连接起来，使农田能够成为网络中的一个可观测终端，在此一共包括3个层面的连接：
1)直接测量．通过传感器网络采集温湿度和光照；通过数据管理终端归纳并管理采集到的数据；并通过智能手机实现数据的实时查看、分析与管理．
2)多源数据集成．将当前已建成的气象监测网络获取的数据与无线传感器网络采集到的数据相结合，建立传感器网络采集到的特征点数据与大环境数据的对应关系，使研究人员能够通过此网络更好地了解农田各参数之间的关系．
3)数据的开放与共享．利用WebService将网络内的数据开放出去，使之可以为更广泛的应用提供数据支持．例如为卫星遥感数据提供地面数据支持等．
1．2网络结构与部署
网络由3部分构成：精准灌溉传感器节点——用于采集空气温度、土壤湿度和光照强度，并为邻居节点提供路由；数据服务提供者——在服务器上部署相关服务，用于连通网内成员，并对外提供数据服务；数据管理终端——包括智能手机、B／S数据管理网页和C／S客户端，用户可通过不同方式查看服务器上的数据．系统在新疆与北京分别部署，服务器设在北京．在北京主要监测种植春小麦和夏玉米的农田，采集土壤湿度、空气温度和光照，并由网关节点记录喷灌机行进数据；由于新疆采用滴灌，故仅采集棉田土壤湿度、空气温度和光照，人工记录灌溉时间与灌溉量．通过B／S网页或分布部署在智能手机和电脑上的C／S客户端，用户可以远程查看农田参数与农机使用情况，分析数据以提高灌溉效率．
1．3软硬件配置
传感器网络系统采用国家农业信息化工程技术研究中心的FieldwSNs(农田环境无线传感器网络系统)，载波频段433MHz，实际部署时节点间距50～100m，每子网包含20个传感器节点构成对等网．土壤含水率传感器采用ECH20水分传感器，工作电压为2．5V．
由于部署网络区域经常出现连续阴雨天气，为方便部署传感器节点采用4节1．5VAA电池供电，通过稳压芯片t作电压3．0V；节点MAC层采用CSMA／CA协议，网络层采用洪泛协议；在能量管理上采用休眠／同步机制，使全部节点同时工作而后同时进入休眠状态以节省能量，通讯时利用网络层的洪泛机制进行全网同步[7]．
网关节点采用太阳能供电，工作电压12V；为保证网关节点在雨季也能正常工作，蓄电池容量为12Ah．
基于智能手机的移动终端采用WindowsMobile操作系统，通过WebService与服务器相连．主要目的是：1)在部署时以机载GPS定位节点，将节点位置信息上传至服务器；2)在现场查看网络工作状态，方便部署与维护；3)方便管理人员远程监控农田参数、人员工作状态与农机工作状态．
1．4数据服务的设计
传感器网络在外部看来是网络化的传感器，更强调数据的采集，强调系统的可观测性【8]．在传感器网络中观测的对象是传感器采集到的数据、传感器的工作状态以及网络的连接情况．而物联网则强调各个相连的事物之间的连通性，以及系统的可控性，物联网中传感器网络是连接观测者与被观测对象的渠道．因此，需要对传感器网络采集到的数据进行处理，以观测者需要的形式出去．主要包括2部分服务：滤波和插值和．观察者可以访问通过这些服务了解被观测对象，这一过程对传感器网络而言是透明的．
1．5数据滤波
由于传感器网络在传感器端没有作滤波，可能会有一些奇异数据被采集回来，在一般使用中需要进行滤波，只观测台理可靠的数据．在一些特殊的应用中，特别关心奇异数据，也可以通过滤波服务获取这些奇异数据．为方便计算，采用简单的平滑滤波∽j．#p#分页标题#e#
平滑滤波的目的是在不影响低频率分量的情况下减弱或消除图像中的高频率分量并将观测值中的细小中断连接起来．处理后的任一输出值弧均为观测值≈与相邻元素运算后的结果，如式(1)所示：Yk=≥：口：zf，
(1)t=FN滤波窗宽度为2N，ai为加权系数，k为滤波窗中值．
为方便计算采用矩阵表达，可得y=IA】X／n，
(2)其中l，为输出向量，x为输入向量，Ea-1为滤波矩阵，n为平均值参数．
针对不同情况可以使用线性平滑滤波和加权平滑滤波，线性滤波的滤波矩阵为行列元素皆为1的7阶矩阵，n为7；加权滤波的滤波矩阵为行向量为[1，6，15，20，15，6，1-1构成的矩阵，以为64．
对应服务为record[]DataProcess．Smooth(Datetimestart，Datetimeend，boollinear)，其中start为起始时间，end为终止时间，linear为线性滤波标志，返回值即为滤波后的输出值．
1．6插值分析
如果观测者仅能获得传感器所在位置的数据，就无法体现被观测的农田与观测者的关系，因此有必要对传感器采集到的数据进行插值，将空间插值后的数据提供给用户，使观测者只需输入位置信息即可获得所需的数据．因为同一农田中的温度、湿度和光照都是连续变化的，所以采用插值分析获得的数据是可信的．插值方法采用简单的两点插值和全图距离倒数插值2种．
1．6．1两点插值
两点插值又叫线性插值，取最近的2个点A，B的观测值为参考值，计算任意点的值．y一丝坚≯盟，(3)L其中L为最近两点距离，z。为插值点距A点距离，z：为插值点距A点距离，Y。为A点观测值，Y：为B点观测值．两点插值非常简单，而且不受其他点干扰，通常在部署网络时用于校验观测点传感器工作情况．
1．6．2全图距离倒数插值
两点插值计算简单，但是缺乏连贯性，每次参考点发生变化时插值结果会跳变，因此提供全图距离倒数插值服务，用户可以任意选用插值方法．全图距离倒数插值公式如下‘10]：3，一∑暑／∑z1，
其中zi为观测点i的观测值'rl为观测点到插值点的距离，n为观测点集的规模．对应服务double[]DataProcess．getValue(doublelongitude，doublelatitude，boolsimple)，其中longitude为插值点经度，latitude为插值点纬度，simple为两点插值标志，返回值即为插值点湿度、温度和光照观测值．
2结果与分析
网络被部署在新疆哈密、石河子和北京，图2为新疆石河子的网络实际部署图．为保证通信质量，传感器节点和网关节点被部署在2m左右的支架上．
由于距离较远，传感器节点须通过多跳方式将数据发送到网关，实验中跳数最大为6，通信距离400m左右．
传感器网络在4个月中采集到大量的数据，通过相应的服务，可以采集区域内任意点的数据曲线．
数据管理范文6
制造企业逐渐认识到材料、标准件等基础资源数据统一管理的迫切性，传统思路是每一类基础资源建一个管理系统，存在建设重复、维护成本高、系统集成复杂等问题，文章着重分析了企业基础资源管理业务流程共性需求，在分析基础资源数据特点的基础上，提出了以数据建模为核心的企业基础资源数据管理系统，实现多种类型的基础资源数据的统一管理。
［关键词］
制造企业；基础资源数据管理；管理系统；数据建模
1制造企业基础资源数据管理存在的问题
随着数字化技术在产品的设计制造过程中的深入应用，制造企业逐渐认识到基础信息资源统一管理的迫切性，开始逐步开展设计、制造等基础信息资源数据库建设，并应用信息化手段建立统一的信息资源管理体系，将企业经常使用的材料、元器件、标准件等基础资源整理后形成内部共享的基础资源数据库。然而，制造企业研发相关的标准件、材料、元器件等基础资源的分散在各个下属单位和部门，都不全面、比较零碎。由于缺乏统一管理和支持，各单位的数据库结构不一致、编码不一致、建设要求不一致，信息分散、数据重复、相互封闭，缺少持续维护，各数据库多数不具备完整性、权威性和开放性。缺乏统一的有效管理，共享程度低，必然影响设计制造一体化效率。传统的基础资源管理系统的建设思路是为每一类基础资源建一个管理系统，虽然实现了各类基础资源的管理，但也存在着极为严重的问题。主要问题表现在：
（1）投资大，开发周期长。
（2）运行维护成本高，管理员需要学习多个系统的管理技巧，需要与多个不同的系统供应商合作完成系统的维护和更新。
（3）使用成本高，使用人员需要熟悉多个系统，在查找一些紧密相关的数据时，需要跨多个系统操作。
（4）缺乏统一的、完整的基础资源管理，各系统间数据重复存储，造成大量数据冗余但又有部分数据不全的矛盾现象。
（5）集成应用成本高，各个系统间是独立的，为实现跨系统间的数据共享和交换，需要额外的集成工作。针对以上问题，制造企业亟需研发支持包括标准件、材料、元器件等基础资源在内的统一的企业基础资源管理系统，为企业各单位和部门提供统一的数据服务，也就是说，通过一个管理系统就能完成各类数据的管理和查询使用。
2基础资源数据统一管理模式
以标准件在企业里管理基础信息资源的主要过程如下。
（1）梳理数据模型：标准化管理部门完成标准件信息梳理，包括标准件类别信息，每个标准件的描述信息等。
（2）开发系统：系统开发人员根据标准件信息设计数据库，完成系统的代码开发。
（3）部署系统：系统管理员完成系统的初始化，设定人员功能权限。
（4）数据录入：数据维护人员将标准件数据录入到相应的管理信息系统中。
（5）数据使用：标准件使用人员访问管理信息系统，查找需要的标准件并下载数据。材料、元器件以及其他基础资源的实现方式大同小异，最终企业往往在逐步建设过程中形成了矩阵模式，即标准化人员、软件开发员、系统管理员、数据管理员和数据使用人员需要再多个不同的系统中完成相应的重复性工作。针对传统的多个基础资源管理系统并存的缺点，本文提出的企业基础资源管理系统抽取业务流程共性需求，通过一次系统开发实现多种类型的基础资源信息统一管理。
（1）开发系统：系统开发人员总结各类基础资源信息的数据模型共性，开发企业基础资源管理系统。
（2）系统建模及部署：系统实施人员根据基础资源数据结构和管理要求完成基础资源数据模型、表单模型、流程模型等模型的建立。
（3）数据录入：数据维护人员选择待录入的基础资源数据模块，将数据录入到系统中。
（4）数据使用：使用人员访问企业基础资源管理系统，查找需要的数据并下载数据。因此，建立企业基础资源管理系统后能有效解决多个系统存在的问题，其中最核心的功能是需要设计开发兼容各类基础资源信息的建模工具。
3系统核心功能
针对新的数据对象的管理需求，数据管理功能模块为系统实施人员提供业务建模配置工具。
（1）数据建模：利用数据建模工具完成数据对象的数据模型的建立。
（2）表单建模：从数据模型中选择相关的数据源作为表单展现数据，利用模版自动生成表单的样式（HTML代码），美工人员借用第三方网页设计器完成表单页面的美化。
（3）报表设计：从数据模型中选择相关的数据源作为表单展现数据，选择报表的模版展示方式，生产报表页面。
（4）利用功能设计工具实现数据对象的展示页面（WebPage）的布局，设定增加、删除、修改等基本功能，确定页面的位置及关联菜单。
（5）利用工作流引擎设计数据管理的流程，明确各环节的角色、权限和业务逻辑。该步骤可选，即对于部分数据可以不经过流程直接提交数据库。
（6）用户使用新功能完成数据维护。
4数据建模设计与实现
数据建模功能是基础资源管理系统的基础模块，是实现多基础资源数据统一管理系统的核心。从企业设计制造过程中使用的标准件、材料和电子元器件数据特点分析可以得出，基础资源信息由两类数据或属性组成：
（1）基本属性：可以用数据可中一个字段描述的数据，包括字符、整数、小数、时间、文件、富文本、图片等。
（2）复杂数据对象：指资源的一个属性需要用多个数据来描述，在数据库中需要用一个结构化的表格来表示。因此，企业基础资源管理系统需要提供支撑上述两种属性建模及数据录入功能。在数据建模中根据描述基础资源属性的不同，采用三种类型来创建及管理。对同一种基础资源建立一个单独的库进行管理，对每个库建立分类。注意到基础资源每个类别拥有该类别的独特属性。以材料数据为例，在金属材料类别中一个常用的属性是剪切强度，但对于非金属材料而言，如橡胶而言，一般不测试热导率。为保证系统能灵活定义基础资源属性的同时保证存储空间最优化，系统采用继承树的方式存储基础资源属性。数据建模的最终目的是生成物理表，在生成物理表的过程中有“继承”关系的体现，所谓继承就是根据分类的层级关系，孩子分类结点自动拥有父级结点的属性，同时孩子结点可以有自己特有的属性。Browser是浏览器段运行的JQuery脚本程序，在客户端对建模过程字段类型、字段长度、精度以及是否必需等规则开展校验，T9PcategoryTypeAct为分类管理前后台交互类，属于基础服务层，获取从浏览器发出的建模指令，判断属性字段是否存在，T9PropertyCategoryAct负责数据建模前后台交互类，属于数据交互层，根据T9PcategoryTypeAct的指令完成在数据库（DB）中完成数据库表的建立。
5结语
上所述，本文提出的制造企业基础资源管理系统基于统一管理模型，能有效降低开发和维护成本，有效解决多种基础资源管理系统建设重复、缺乏统一管理等突出问题，系统的核心是灵活的数据建模功能，使系统适应基础资源数据多样化的特点，目前已在制造企业实际使用，取得了较好的经济价值。
作者：马戎 周? 单位：湖北工业大学 中国兵器工业信息中心
主要参考文献
［1］贺晓燕，陈兵，汪慧，等．基于C／S结构的元器件管理系统的设计与实现［J］．武汉理工大学学报：信息与管理工程版，2015（2）：143－146．
数据管理范文7
关键词：大数据管理；财务会计；转型；会计数据
在开展财务管理工作的时候，管理会计与财务会计的职能有明显的区别，在后续的管理工作实施过程中，能够对会计管理内容进行合理的规划，为后续的财务核算工作提供重要的依据。由于受到大数据技术发展的影响，传统的管理会计工作方式受到了许多的阻碍，要想展示出新时期会计管理的质量，就要立足于实际情况，从制定财务管理制度方面入手，对数据信息进行管控，不断提升数据信息技术的效率，对企业的资金流向进行管控，为企业的可持续发展奠定稳固基础。
一、大数据管理下财务会计转型的重要意义
（一）促进经济的持续发展
基于新经济时代背景下，市场的需求变化速度较快，竞争也比较激烈，盈利水平不断下降，产品同质化问题比较严重。因此，企业在实行会计管理的过程中，要立足于实际情况，尽可能满足企业的资金规划使用标准，逐步加强对投资发展形势的控制力度。在此基础上，结合企业的预算方式与管理方式，开展全面的投资活动。在完善市级会计管理基本原则的基础上，开展全面的管理与规划工作，还要保证实际的资金走向，尽可能为企业提供合理的资金分配计划。在明确数据信息的管理原则基础上，建立完善的财务会计转型体系，将财务信息的效用发挥到最大化。
（二）保证会计信息数据处理及时
基于大数据信息不断增长的背景下，企业的财务会计处理能力受到限制，无法对庞大的数据进行快速的整合，无法满足企业信息时代对数据处理的要求。管理会计不仅要对财务信息进行处理，还要对许多非财务方面的信息进行处理。管理会计要通过合理的管理方式，对信息数据种类开展分析，制定出完善的经济发展方案。只有开展全面的经济规划，不断完善企业的资金使用效益，并根据数据化的处理要求，明确财务标准，进而不断提升企业的管理水平。
（三）提高计算机操作水平
企业要根据会计工作的需求，对计算机技术进行综合性的控制。对于一个会计人员来说，应当对各项业务数据进行准确的核算，明确财务会计岗位的变化，对实际的需求进行准确的分析，还要保证各个数据的内容统一性。在使用财务数据的时候，会计人员要强化综合思维能力的培养，逐步加强信息资源的控制。企业要重视大数据技术的优势，促进加快业务部门与财务部门的数据传递，立足于企业的需求，了解各个部门需要的预算资金，确定企业的发展标准，制定长远的发展目标。
二、大数据管理下财务会计转型的有效路径
（一）建立财务共享服务中心，实现财务内容的转型
在促进财务会计向管理会计转型的过程中，企业的财务组织需要向着多元化的方式进行变化，首先，要集中财务功能，首先财务与管理的共享，加快信息的传递速度。在对企业会计信息数据进行管理的过程中，要对资金的使用情况进行适当的控制与调整。采用建立财务共享中心的方式，能够将分散在各个单位的数据进行汇总，以便于开展全面的战略分析工作。其次，建立财务共享中心的时候，要建立在完善的内部控制制度基础上，逐步促进会计人员的工作转型，不断提升其管理会计能力。结合企业的财务管理目标，开展全面的培训工作，注重对财务数据的核算与财务报表的分析工作，从根本上摒除传统会计的局限。从管理会计的角度，分析企业的利润与现金流量表，结合大数据背景下的信息财务处理流程，找到财务数据的关键点。通过加强财务部门与业务部门的沟通与交流，明确企业财务部门的职责划分，使各个部门的工作人员都能够明确自身的基本工作职责。在加快业财融合一体化发展目标的基础上，保证财务核算的实效性，逐步促进财务部门职能的变化，逐步推进会计核算向决策方向的变化，为后续工作的开展奠定稳固基础。
（二）合理利用大数据技术规避风险，开展绩效考核工作
企业通过建立大数据管理体系，开展全面的设计与分析工作，并获取到财务数据进行分类保管，保证企业的财务数据加工能力，采取量化分析的方式，使业务部门能够发现市场中的机会，利用财务模型对市场的利润进行测算。在此基础上，企业可以将大数据技术利用在绩效考核方面，通过建立立体的指标系统，为业绩考核工作的顺利开展做好铺垫。利用量化绩效的方式，激发员工的主观能动性，通过对其业务行为与创造的价值进行分析，逐步实现企业的战略性发展目标。在利用管理会计对企业进行资源配置与经营分析的过程中，还要在内部建立健全的信息化平台，并利用ERP系统中的模块，得到会计原始凭证，并开展统一的核算工作。按照线上线下结合的理念，尤其是处理超过预算或者结果和预算不适应的情况，结合具体的支付金额，设置内部控制考核权利，会计工作者也要发挥自身的作用，全面监督审批手续和流程。在出现风险因素的时候，要利用信息化系统进行预警，以便于及时作出优化与解决措施。总之，财务部门属于重要的职能部门，能够影响企业的财务管理水平，还能够为经营决策提供依据。在财务会计的转型过程中，利用大数据技术进行信息的传输，并不断提升企业的资金管理能力，实现数字化管控的目标。
（三）提高企业财务管理人员综合能力，促进会计管理数据理念的转变
基于社会不断发展与进步的背景下，传统的核算模式已经无法紧跟时代的发展脚步。现阶段，企业的财务职能也发生了不断的变化，已经不仅仅是记账与编制报表，而是要开展完善的财务预算、成本管理与纳税筹划等工作。要想实现企业的长远发展目标，就要将财务与管理相融合，真正的参与到企业的各项管理工作中，逐步开展战略性的规划，促进企业从财务会计向管理会计的转型。在此过程中，企业的各项活动结果都会表现在财务数据当中，管理决策也需要将财务支持作为核心内容。以企业的财务管理为核心内容，开展对财务报表的分析工作，并对资金的流入与使用情况进行控制。与此同时，不断提升会计人员的综合能力十分重要，只有保证员工的目标与企业的发展目标具有一致性，才能够建立起适合企业财务规划的技术标准。在提升企业信息化发展水平的基础上，转变企业的综合管理指标。在对会计人员进行综合性培训的过程中，要培养出更多高素质的人才，争取其能够担任会计岗位，还能够具备较高的计算机使用能力，进而将员工的工作价值发挥到最大化，实现企业综合财务管理信息的快速发展。
三、结语
综上所述，基于大数据背景下，企业的财务会计转型势在必行，相关的工作人员要立足于企业的实际情况，根据财务管理会计成功转型的依据，对企业的财务经济发展动向进行全面的分析，制定长远的发展目标。利用管理会计与信息化技术的优势，开展财务核算工作，保证数据的实效性与真实性。在整合会计管理内容与信息收集方式的基础上，搭建财务共享中心，保证各项经营决策的合理性，逐步为企业创造出更高的经济效益与社会效益。
参考文献
［1］任文宏.论大数据背景下财务会计向管理会计转型的策略［J］.经贸实践,2017（24）.
［2］许媛.大数据背景下财务会计向管理会计的转型研究［J］.经济研究导刊,2019（18）.
［3］吴新书.大数据视角下财务会计向管理会计转型研究［J］.商场现代化,2018（23）.
数据管理范文8
关键词：维修保障；效能评估；管理系统
0引言
装备维修保障效能评估是引导维修保障工作良性运转的重要前提，是优化维修保障资源配置的基本依据，也是提升维修保障能力建设的方法途径。开展装备维修保障效能评估首先要对维修保障原始数据进行采集与处理。通常情况下，维修保障工作是由部队级到基地级自下而上的工作流程，完成故障修复工作和原始故障数据的采集积累。装备维修保障效能评估数据管理系统可以有效对维修保障数据资源进行标准化管理，为推动装备维修保障能力建设提供技术支持。
1评估数据管理系统的设计
评估数据管理系统可以实现对维修保障信息、专家信息等评估数据的采集和处理，评估实施者可以通过窗口界面进行数据库的信息录入与管理维护。系统预先设置评估标准、评估权重、评估参数算法等信息，待评估实施者确定评估指标以及评估参数后，将维修保障相关的原始积累数据和评估专家相关的原始信息数据录入评估数据管理系统。经过数据采集、存储管理、计算处理最终分别导出静态类评估指标参数结果和动态类评估指标参数结果。（1）数据采集功能模块。用于提供装备维修保障效能评估原始积累数据、评估专家信息数据的获取和录入等功能。（2）数据管理功能模块。用于提供管理和选取评估专家组合维修保障基础评估数据的功能，根据评估目标、评估模型以及评估方法的要求，整理归纳数据库中的信息。（3）数据处理功能模块。用于提供评估指标参数体系中各评估参数表述算法的管理与应用功能，实现从数据库信息到指标参数结果导出的后台运算。（4）系统维护功能模块。用于提供评估实施者密钥权限管理、窗口界面管理以及对原始数据信息和评估指标参数结果的查询、浏览、下载和打印等功能。
2评估数据管理系统的实现
装备维修保障效能评估数据管理系统是在Windows7操作环境下，采用VisualStudioC#2012、MatlabR2014a以及Ac－cess2012混合编程实现。数据管理系统的界面和功能采用C#设计，主体运算部分通过Matlab编程实现，数据库后台的管理采用Acess实现。在C#中调用Matlab编译器生成的动态链接库文件，实现录入和运算。
2.1评估数据采集界面
评估数据采集是通过对装备维修保障效能评估基础数据的采集，归纳、计算、整理，得到适用于解析和仿真评估的相应指标参数值。其中，数据的导入采用Acess实现数据导入到管理系统，临时保存而不是直接存入数据库管理系统的，由具备权限的管理员对数据进行审核，通过审核的数据可以进入数据处理系统。
2.2评估数据处理界面
评估数据处理是运用评估系统进行基础数据的处理和报告的输出。以装备维修保障过程的基础数据验证评估指标参数体系构建的可行性和有效性。通过评估数据的处理可以实现装备维修保障过程的实时可视、可知、可控，进而全面提升科学决策能力。
2.3评估专家信息数据管理界面
评估专家信息数据管理是实现备选专家库的添加录入和评估专家组的选择确定。专家类型中A类为从事维修保障领导管理工作人员；B类为从事维修保障技术工作人员；C类为装备岗位操作人员；D类为从事教学科研训练工作人员。在实际应用中应实行选取专家回避参加对本单位评估的原则，确保评估专家组能够全面客观开展评估工作。
3结论
本文以服务部队开展维修保障能力建设和优化维修保障管理为研究目标，设计了装备维修保障效能评估数据管理系统，实现基础数据的获取与处理、评估专家组信息数据管理以及评估指标参数的结果导出。按照“数据采集→数据处理→解析评估+仿真评估→结果对比分析”的步骤流程，开展维修保障效能评估的实际应用。下一步将针对典型装备，分别采用Yaahp软件进行维修保障静态综合效能解析评估，采用Vensim软件进行维修保障动态行为效能仿真评估，为装备维修保障管理决策提供科学辅助支撑。
参考文献
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