大数据比对监管思考

① 大数据杀熟监管的难点是什么

我觉得最难的地方是怎么样去监管算法，因为监管一家企业很容易，但是监管算法很难。

我这个角度可能比较难理解，因为现在很多互联网公司确实会存在大数据杀熟的状况，现在也有很多企业已经承诺不再做出杀熟的行为，但即便这些企业已经做出了如此承诺，各个企业的算法始终是掌握在平台手里，所以普通人难以辨别自己是否被杀熟了。

大数据杀熟的现象其实已经存在很久了。

我不知道你们有没有这样的经历，当你们用一个新账户使用某企业的时候，这个账户会享受到多种福利。但当你们用老账户来使用这个平台的时候，老账户的消费价格反而会变得越来越高，这正是大数据杀熟的重要体现，因为平台已经算清楚你的消费习惯了，他们会觉得即便出高价，你依然会消费。

② 大数据下财务分析思考

大数据下财务分析思考

大数据时代的到来为企业的发展提供了机遇，那么，财务分析如何进一步发展呢?以下是我整理的大数据下财务分析思考，希望对大家有所帮助。

大数据下财务分析思考 篇1

【摘要】

财务管理是企业管理的核心，随着互联网的普及，财务工作的内涵和外延不断扩展，如何适应科技发展，提升财务管理的效率和质量就成为企业必须考虑的问题。本文中，笔者就将从财务分析的发展历程和传统财务分析面临的主要问题入手，参考相关理论与文献，结合财务工作实际，对大数据时代下的财务分析具体策略展开研究。

【关键词】财务管理;大数据时代;财务分析

随着信息化时代的发展，云平台、物联网等新兴技术逐渐走入我们的生产与生活。大数据作为海量数据的处理技术，能够帮助人们快速实现数据的归集与分析，为管理者决策提供依据，对于财务管理意义重大。本文中，笔者主要从结果分析转向过程管控、单一分析转向多样性分析、阶段分析转向实时分析等方面对大数据时代下财务分析的发展方向进行研究，并提出一些做好财务分析工作的具体策略。

一、财务分析的发展历程

(一)手工处理阶段

早期，会计人员对数据的采集、存储、加工、传递都是依靠纸张和算盘等计算工具进行的，这种手工方式的处理需要阅读大量的会计资料，在整个过程中，会计人员很容易出现差错，除此之外，手工处理的效率也相对低下。

(二)计算机处理阶段

计算机问世后，财务数据的分析与处理效率得到极大提高，但借助计算机的财务分析也仅仅只是手工方式的模拟，即一种程序只能完成一项业务的分析，会计资料、信息的交换与分享仍主要经由光盘、软盘等存储介质。这一阶段，计算机处理的信息具有很大局限性，各部门对资料的决策参考不能实现充分交流，及时性和准确性有待进一步提升。

(三)网络处理阶段

互联网的普及使财务资料和信息能够借助网络进行处理和传递，会计实现了业务流程和信息流程的集成处理，彻底消除了以往“信息孤岛”的现象，极大提高了企业的信息共享性。但这一阶段对于数据的总结、归纳、提炼仍不够精确，数据的使用价值有待提高。

(四)大数据分析阶段

大数据分析是建立在云计算基础上的一项新型技术，大数据下的财务分析，数据的抽取与分析将更为便捷，数据的结构、内涵将更加复杂、多样，加之分析方法更加精确、更加智能，财务分析的时效性与决策参考价值都得到很大程度提升。

二、传统财务分析面临的问题

(一)以事后分析为主，对事前、事中管控不足

传统财务分析只能对已经发生的财务数据进行归集、处理，这时分析结果的实效性和有效性已经大大降低，既不利于企业财务管理的风险控制，也不利于企业的经营决策。加之，通货膨胀等宏观经济原因的影响，企业的资产会被低估，成本偏低，收益虚增的情况时有发生，这将对企业利润表与资产负债表的真实可靠性不利。

(二)以财务报表分析为主，对非财务资料的分析不足

传统财务分析主要参考财务报表，这使得财务分析的数据和结果均有局限性。一方面，企业固定资产折旧、对外投资核算以及存货发出计价等内容可以依据会计准则以及自身实际情况选择不同的会计处理方法，因此，数据的处理结果往往不具有可比性。另一方面，固定资产折旧年限、固定资产净残值率以及坏账准备金比例等受到会计人员主观影响的可能性较大，这些由估算得来的数值也会对财务分析产生一定影响。

(三)以结果为主，过程分析不足

大多数企业的财务分析仅将企业最终的利润作为分析重点，即过分注重经营结果，忽略了财务管理中的先进管理分析、非会计材料分析、资金链分析等过程分析，认为只要企业盈利了就表明经营状况良好。这种分析思路对于控制企业经营成本与风险不利，不能从根本上帮助提高企业投资产出比和资本运营能力。

(四)以应付外部监管、检查为主，参与企业管理与决策的功能不足

目前，大部分企业的财务分析工作只是为了应付外部检查而设置的，其在企业经营管理中的地位较低，不能参与企业的管理决策。此外，财务分析对应的外部检查项目种类较多，检查方式也多为制式表格，会计人员疲于应付填表，无法实现对数据和信息的细致分析。

三、大数据时代下财务分析的发展趋势

(一)由结果分析向过程分析

转变以销售业务为例，以往的财务分析主要针对终端的销售结果进行统计，进而实现对产品渠道、组织、数量、金额等内容的分析，但这种分析方式无法对产品销售进行溯源，只能根据结果进行定性判断，也就不能为决策提供准确参考。大数据时代下，后台人员能够对特殊信息进行采集、处理，还可对消费者评价、促销活动情况等中间数据与信息进行归集、分析，这对于企业及时调整经营策略，提高经营效率具有重要意义。

(二)由单一分析向多样性分析

转变要判断某个客户的经营状况，按照传统财务分析的思路分析其财务报表是不全面的，必须要有大量的财务数据和非财务数据支撑才能得到更精确的结论。在大数据时代下，财务分析要从以往的单一分析向多渠道信息分析转变，实现对数据内容的拓展，帮助企业更全面地了解自身经营情况。

(三)由阶段性分析向实时分析转变以往对终端信息的采集以及财务分析报告的出台多是定期的，这对于突发项目考虑不够全面，不利于企业的风险管控。在大数据时代下，个性化的策略和精细化的财务分析能够做到实时查询，信息能够通过网络及时传递，企业也能及时参考分析结果进行经营调整。

四、大数据时代下做好财务分析工作的具体策略

(一)提高财务分析人才素养大数据时代，财务分析将在企业管理中扮演更重要的角色，因此，财务人员要更深入地学习新的分析方法，提高自己使用新技术的能力，培养自身敏锐的判断力，积累财务分析的经验，树立大财务思维，重视大数据的开发和运用。

一方面，财务人员要苦练内功，具备扎实的会计业务能力，另一方面还要将视野扩大至决策分析与支持、信用管理、风险管理、作业成本管理等综合管理领域，提升自身财务大数据的处理能力和分析能力。

(二)制定清晰的财务分析战略

行业和企业不同，对于大数据的使用也会存在一定程度的差异，因此，企业要根据自身所处的行业特点与企业属性制定财务战略，构建适合自己的财务分析体系。

具体来讲，企业一方面要明确自身实际，确定自身业务量和信息量，并针对数据的规模确定财务分析的层次、结构以及配备的人员数量和目标结果;另一方面，财务分析战略的建构是一个宏大的工程，企业要制定中长期计划，逐步完成，不可盲目求大，要从IT架构等基础设施做起，逐步向各环节业务领域实现拓展。

(三)完善财务分析新系统的主要功能

首先，要实现大数据财务分析的灵活查询功能。企业要依据职能不同为各环节各部门分配不同权限，用户可查阅权限以内的相关数据，同时，还要进一步完善财务系统建设，筛选真正有价值的指标进行收集与处理，为企业决策提供更准确的参考内容。其次，要引入多维分析技术。

在实际过程中，财务人员面对的资料和数据往往较为复杂，这就需要我们引入多维分析处理技术，进一步整合数据源，提高指标计算的自动化程度，进而提升财务分析的综合性。最后，要引入人机交互的操作模式。大数据时代的财务分析系统要能够根据实际需要进行信息性质和范围的变动，方便财务人员及时进行人为调整，提高财务分析的适应性。

五、结语

总之，大数据时代的到来为企业的发展提供了机遇，作为企业管理核心部位的财务分析应主动适应时代，找准自身定位，做发展的引领者，广大财务人员要进一步创新工作方式，拓展财务分析的外延与内涵，使之成为企业决策、发展的智库。

【参考文献】

[1]涂子沛.大数据:正在到来的数据革命[J].广西师范大学出版社,2012(08)

[2]孟小峰,慈祥.大数据管理:概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展,2013(01)

[3]迟红梅.发挥财务分析在企业财务管理中的核心作用的研究[J].时代金融,2011(04)

[4]程平,王晓江.大数据、云会计时代的企业财务决策研究[J].会计之友,2015(02)

大数据下财务分析思考 篇2

摘要：

本文从企业的发展由来、中小企业财务管理所存在的问题出发，在列出了几个典型的问题后进行进一步的阐述。企业财务管理犹如企业的血液，要是血液出了问题，那么整体都会出现严重的问题。在深入揭示企业财务管理所存在的问题的同时，本文也给出了一些合理建议和对策供参考。

关键词：

中小企业；财务管理

1、引入背景

现代企业往往都有着很深远的历史，其发展与生产由当时的商品经济情况和生产力状况决定，在其发展的过程中，往往会产生很多的问题，如企业的发展方向该怎么选，企业的目标怎么定，企业的组织结构，企业管理模式，企业财务管理等等。对于企业来说，目标是导向，组织结构和管理模式是根基，而企业财务管理则是决定企业如何周转资金从而实现可持续发展的重要的一点。随着国家相关政策的出台，很多企业相应国家的号召，进行企业的现代企业制度的建设与改革，这在很大程度促进了企业的转型升级和提升，对于形成一个良好的市场经济有着重要的作用。企业财务管理自然而然也发生了很大的转变，从以往单一的财务管理模式到现在的复合型财务管理模式，任何事物都有两面性，企业财务管理模式的转变自然而然也带来了一些问题。去了解这些问题并且尝试提出解决这些问题方法显得尤为重要。

2、中小企业财务管理的问题

2.1内部财务管理没有主动权

有不少的中小企业几乎将自己的企业财务全权交给相应的会计事务所来打理，自己则不干涉其中，这就造成了在很大程度上企业对于自己财务状况的不了解不熟悉，被动地接受专门的会计事务所所出具的分析报告，对于分析报告也只是一般的了解了解下就不管了，只要企业是正盈利就放心，而不去深入了解这种正盈利究竟是短暂的还是长期的，是刚好处于长期正盈利的区间内还是刚好处于盈利与亏损的交界点，这些都是企业对于财务管理不负责任的态度。

2.2财务管理制度不完整

中小企业实力较差，往往没有大企业那种严格的科学的财务管理模式，有的也只是照搬其他企业的模式，不结合自己企业的实际情况，导致企业花了大量精力去管理企业，但是却适得其反，中小企业的财务体制大部分是单调的、没有科学性、不健全等等。

2.3资金使用不恰当

大部分企业认为攥在手里在钱越多企业越适合继续发展，其实这是不对的，企业这样将钱大把大把的放在手上会造成资金的周转困境，严重的甚至会导致持续生产的困难，企业资金比例配置不合理，固定资金多于流动资金或者流动资金多于固定资金的很多倍，导致企业需要流动资金的时候没有，需要固定资金的时候也没有，从而使得企业失去了很多发展的机会，严重的甚至会威胁到企业的发展。企业的赊销也是一个很显见的财务问题，欠的钱无法及时的还，借出去的钱因为没有具体的赊销制度而导致无法合适的收回，造成企业财务状况恶化。

2.4投资投机化

中小企业主要是靠私人老板来决策企业的发展，缺乏健全科学有效的管理决策制度，很多老板看着别人投资这个他也跟着投资，不结合自己企业的具体情况，受投机心理的驱使，往暂时的社会热点区投资，其结果可能导致企业破产。因为这样会使得企业的钱使用不合理，加上前面所述的企业本来就资金周转不合理，就是在这种不合理的情况下，企业一步一步走向了衰退，直至消失。

3、应对策略及建议

3.1内部管理主动化

中小企业应该直接掌握企业的主动权，建立健全财务部门，增强其解决财务问题的能力，财务部门要不断地进行培训工作，定期召开报告大会，可以效仿专业的会计师事务所的管理制度，但是不能照搬，要符合自身企业的发展情况来进一步制定适合企业发展的财务方案。

3.2健全企业财务管理制度

首先，中小企业应该按照科学的方法并且结合企业自身的实际来制定适合本企业发展的企业财务管理制度，决不可照搬他人的，各部门加强协作，从小部门到大部门，都应该做到遵纪守法，企业的发展方向符合市场规律，各财务人员要做好接受专业培训工作，将学习的知识和工作的实践结合起来，在干中学学中干，在内部建立好牵制制度，经办、审批、财物保管等人员的职责与权限要有明确的规定，不能越位行事，做好自己的事情，目光要长远，决不可因为眼前的些许利益而放弃长远的利益，对企业要负责。其次，企业要建立合理的审计制度，因为合理的内部审计制度能够确保企业合理运行的规范性，监督企业财产的安全、完整和使用，确保企业在进行目标的制定和企业重大问题的决策时，有良有效的行事程序，从而有较好的抗风险性。同时要有自己的财务指标，当财务状况偏离财务指标的时候，相关人员要做出调整。

3.3合理配置资金

企业对于资金的配置问题，应该做到客观、合理，要以资金运用效益、效率为导向，发挥企业整体优势，将有限的资金投入在合适的地方，并建立良好的制度来评价和分析资金使用情况，抓住关键环节解决所产生的问题，提高资金利用效率。

3.4投资要符合规范

企业的老板应该多元化投资，即将资金投资在很多不相同的领域，从而减少非系统性风险给企业带来的不必要的损失，投资周期也应该按照企业具体发展情况来确定，既要有长期投资也要有短期投资。同时，投资应该分为对内投资和对外投资，要设立相关领域投资负责人，负责人必须熟悉该领域的特点以及投资的风险性，有相关的投资经验，管理技能，不能随便选择无关人员负责该投资项目，投资还要符合相关法律法规的规定，不能做违反的事情。

4、结语

综上所述，企业财务管理应该规范且适合企业发展，随着市场开放程度的放大，企业必然面临很多机遇与挑战，财务人员要做好应对挑战的准备，为公司创造更多的财富是财务管理人员的首要职责，企业管理人员要用长远的眼光思考问题，正确发展观念则是一个很重要的要素，没有正确的发展观念，企业很难在经济全球化下生存下来，各企业要做好财务管理人员的培训工作，使得他们能够更加专业更加敬业的为企业做贡献，为企业创造更大的财富。

参考文献

[1]袁满.中小企业财务管理的发展与创新[J].中国商论,2011(23).

[2]文逢博,裴更生,高蕾.中小企业财务管理存在的问题及对策[J].河北大学学报(哲学社会科学版),2010(4).

大数据下财务分析思考 篇3

摘要：

从某种程度上看，财务外包服务，这是金融服务外包企业的重要组成部分。现阶段，我国很多的财务外包企业还是处于初步发展的阶段，其缺陷较为明显，例如，业务单一、人员规模较小和专业水准不高等方面的问题，上述的因素必然会影响我国财务外包企业的稳步发展。为此，本文便以“大数据背景下的财务外包企业发展趋势”为题，深入研究我国财务外包企业在发展过程中所存在的问题，并提出具有针对性的措施，从而更好地推动我国财务外包企业的发展。

关键词：

大数据；财务外包；问题；应用

现阶段，现代企业要想更好地在市场竞争中获得有利的地位，这就必须要不断自身的管理水平。同时，我们还要根据时代发展的潮流，逐步财务外包企业的管理。当然，在财务外包企业的内部管理中，需要加强财务管理，这是因为财务管理的工作质量水平将会直接影响到企业的总体发展及市场竞争的有效性。在大数据的背景下，财务外包企业在财务管理方面面临着巨大的挑战，需要不断加强工作和研究力度，尽力寻找全新的管理思路和具体的手段，从而推动财务外包企业的稳步发展。

一、大数据下的数据特点

在大数据背景下，数据、信息和资料，这是现代企业管理工作所必须依赖的内容。而且，现代企业对数据信息的重视程度大大超出了前期的内容。若是不重视数据信息的利用，必然会影响到财务外包企业的快速发展。但是，从目前的情况来看，现阶段简单的数据信息处理与大数据背景下的数据处理还是存在诸多的差距，若是运用一些简单的手段来处理财务问题，显然是无法适应当前大数据背景下的数据利用，以及处理技术的需求。为此，我们想要不断提升大数据背景下财务外包企业的管理水平，这就需要加强大数据背景下的各个数据的处理和应用水平。从某种程度上看，大数据，也就是庞大的数据处理，在数据时代，一般的数据存储介质都是为磁盘、光碟等，在容量和体积上也是以M为单位。可是，近年来数据体积的不断增大，传统的数据单位逐渐变为G和T。而且，在大数据时代下，数据产生的速度较快，且体量也是非常大的，所以，这样就让我们在数据的处理和提炼方面面临着巨大的问题。当然，数据产生量的不断增加，同样也会造成各种数据的杂糅，极大地降低了数据价值的密度。例如，在视频监控的过程中需要进行数据的提取，这既需要进行长达数小时或者是十几个小时的录制和查找，这样就给数据的信息处理工作带来了极大的麻烦。除此之外，虽然说大数据背景下的数据处理呈现出体量巨大、价值密度较低等方面的特点，但是在大数据背景下，其对数据信息的处理要求更为严格。更为重要的是，在物联网、云计算以及PC端的不断发展情况下，财务外包企业必须要不断提升大数据的处理速度，才能更好地实现管理技术的发展。

二、我国财务外包企业的.发展现状分析

从目前来看，我国的财务外包企业企业的业务开展时间较晚，发展也较为缓慢。而且，从财务外包服务企业来看，虽然说国内的财务外包服务业务的企业数量较少，基本上集中在外资企业和中小型企业。而且，我国的财务外包企业的主营业务便集中在传统的会计核算业务，例如，往来账业务出纳服务外包业务、代理纳税申报业务等，而这些传统的业务与会计师事务所、会计代理记账公司、税务师事务所的业务基本重合，难以发挥出财务外包企业自身的特性。同时，从人员的层次上看，我国的财务外包企业的人员素质不高，且人才的学历基本集中在大专水平，所以造成财务外包企业从业人员的待遇偏低，公司人才的流动性较大。在财务外包公司的发展规模上看，我国专业化的财务外包公司的人数基本都是在300人左右。而且，更为重要的是，我国的财务外包公司的业务集中在国内，没有涉及国际财务外包的相关业务。

三、“大数据”背景下对我国财务外包企业的发展影响

从某种程度上看，“大数据”，其主要是利用IT技术来建立相应的数据仓库，并提供和建立数据安全服务，进一步挖掘数据中潜在的商业利益信息，并对其进行商业化的数据分析，以此来获得相应的商业价值。同时，在大数据的背景下，将会直接影响到我国财务外包企业的发展方向。我国财务外包公司只能通过大量的财务数据来进行分析，并挖掘其中重要的信息，从而为客户制定出科学高效的财务数据解决方案，从而达到服务企业的目标。在另外一方面，在大数据时代下，其相关的技术，可以挖掘财务外包公司的数据整理和分析的能力，从而便于将传统的财务外包业务转化成更加具有现代化的会计核算业务，同时，还需要切实帮助财务外包企业领导人更加关注企业的财务数据价值，为财务外包公司的战略目标实现打下坚实的基础。我国财务外包公司在大数据时代的影响下，将会制定出严格高效的战略规划。而且，财务外包公司的业务将不会局限传统的业务核算。而随着我国财务外包企业和发包企业之间的联系，我国财务外包企业将会逐渐演变成为财务管理咨询的业务提供商，并将企业的财务预算管理、信息系统设计研发以及公司的财务战术实施等方面的业务纳入到财务外包企业当中去。最后，受到“大数据”的影响，我国财务外包企业将会掌握大量的企业财务数据信息，在保护企业的信息情况下，我国财务外包企业将会进一步拓展自身的业务。例如，可以利用行业企业的对比数据进行分析，从而为银行贷款提供相应的盈利标准业务，或者是可以为公司担保财务调查服务，还可以为客户提供相应的市场需求信息和金融产品设计理念等方面的信息。

四、加强“大数据”背景下财务外包企业的管理措施

从上述的分析中，我们可以知道，财务外包企业受到“大数据”的影响，财务外包企业在数据收集和处理方面面临全新的问题和特点。为了能够更好地加强数据的收集和整理，将各项财务外包业务从被动到主动的转变，这就需要在财务外包企业的数据信息工作下功夫。不断转变财务外包企业的工作思路，进一步改革管理手段，从而打造全新的管理平台。通过这些方面，才能更好地推动我国财务外包企业的全面发展。

1.灵活地运用财务外包的专业化优势

为了更好地推动大数据背景下财务外包企业的发展，这就需要充分发挥财务外包企业的第三方专业化优势。在当前混合所有制企业下，我们必须要建立公开透明的财务信息体系，以此来扭转财务外包企业信息舞弊的现象，进一步强化财务外包企业的改革。从当前的财务外包企业的发展情况来看，由于缺乏科学高效的财务管理工具，财务外包的委派制度难以起到实质性的效果。为此，我们可以充分发挥好财务外包自身的专业有数，逐步降低企业财务部门的成本，以此来改变财务外包企业内部控制不足的情况，以此来保障财务外包企业自身的资金安全。

2.注重财务外包企业的人才培养

为了能够解决我国财务外包公司专业人才缺乏的问题，这就需要政府、高校以及财务外包企业三者之间形成外包人才培养的机制，只有通过这种方式，才能更好地推动大数据背景下财务外包企业的稳健发展。例如，北京中关村国际孵化软件协会提出了“创新梯队工程”项目，并进一步吸引了更多的人才进入外包企业，同时将财务外包企业与大学生之间进行双向选择，并委派专业导师进入大学生开设相应的选修课，这样就可以让这些大学生直接进入到外包企业工作。最后，我们还要进一步加强财务外包企业的素质选拨，并且根据财务外包企业自身的发展情况制定科学高效的人才培养模式，以此为财务外包企业提供更加专业化的人才。当然，除了要进一步加强我国财务外包企业在职人员的培养外，还需要推行订单式的人才培养模式，以此加强我国财务外包企业的发展。

五、结语

总的来说，在大数据时代下，我国财务外包企业必须要充分发挥数据信息的作用，注重数据的挖掘和分析工作，并能够我财务外包企业提供一系列的财务信息解决方案，不断提升自身的核心竞争力，才能稳步推动我国财务外包企业的发展。同时，还要不断积极参与国际财务外包业务，全面提升我国财务外包企业的业务水平。

参考文献：

[1]王棣华,于婷.财务外包本土化[J].新理财,2011(07).

[2]任秀梅,柳金叶.财务外包风险管理研究[J].中国管理信息化,2010(15).

[3]杨静.财务外包风险控制研究[J].改革与开放,2010(14).

[4]敖翔.简析现代企业财务外包的风险与防范措施[J].中国总会计师,2010(07).

[5]戴福祥,吕利平,石银萍.财务外包风险防范研究[J].财会通讯,2009(29).

[6]王力,方蕾.国际财务外包:特征及风险防范[J].财会学习,2009(09).

③ 如何运用大数据监管加强和创新事中事后监管

在法治化背景下，国家烟草专卖局对行业规范经营的要求越来越高，严防卷烟非法流通自然成了重中之重。但在卷烟经营过程中，真烟违法流动现象依然突出。要全面整治真烟违法流动问题，烟草部门必须加强对销售市场的监管力度。一、真烟非法流动原因分析真烟违法流动的原因有许多，其中主要有市场供需关系不平衡、各地区销售能力不同、不法分子受地区卷烟差价诱惑、消费偏好不同这四大原因。（一）市场供求差异。烟酒作为礼俗文化的重要载体，在红白喜事等特殊场合发挥着其他商品难以替代的作用，由此也造成了卷烟消费市场对热销品牌卷烟的需求有增无减，烟草公司的销售计划量与市场需求间形成较大缺口，为不法分子违法贩卖卷烟提供了可趁之机。（二）销售能力差异。受现金存量、店面设计、营销方式等因素影响，城镇与农村、大户与小户对卷烟的销售能力存在较大差异，销量好的大户会想方设法从销售疲软的地区调取卷烟货源以补给断缺卷烟，反之亦然。如农村地区有许多经烟户是留守中老年人，对烟草公司大力提倡提高卷烟网上订货普及率等要求无法适应，于是采取了将零售许可证交由经烟大户帮忙订货等变通做法，在一定程度上增大了卷烟代订代购行为和卷烟外流发生的机率。（三）卷烟价格差异。由于各地对不同卷烟品牌的需求量不同，导致行情价格存在较大差异，涉烟违法分子利用这一特点，铤而走险从非正常渠道购进卷烟，从地区差价中谋取非法利益，从而形成了真烟内、外流的地下销售网络。（四）消费偏好差异。卷烟消费具有较明显的地域性，不同地区的消费者对特定品牌的卷烟具有相对固定的偏好，由此造成不同品牌在各地销量的差异。这种差异会导致某些地区的畅销烟在另一地区成为积压品，零售户为了加快资金周转，便会将部分滞销烟转售给畅销地区的烟贩。二、对真烟违法流动的监管措施针对现代社会交通网络发达，经济开放度提升等特点，我们应在距离上拓展监管范围，在速度上加快监管节奏，在信息上拓宽收集渠道，全方位提升对卷烟经营行为的监管质量。一是深化“三员联动”，做监管的“飞毛腿”。专卖管理员、客户经理和送货员每天战斗在一线，对片区情况最为了解，若能随时沟通互动，及时交流市场动态，对提升监管效率作用显著。在日常工作中，“三员”要积极行动起来，时时惦记着真烟违法案件高发地区的市场动态，及时传递有效线索，以便在第一时间发现并打击涉烟违法犯罪行为。二是创新网络监管方式，做监管的“千里眼”。随着卷烟网上订货模式的日益普及，零售户代订代购等不规范行为也日益增多，迫使我们创新监管方式，建立具有较强操作性的网上监管系统。可行方法之一是利用现有平台上的资源，通过IP地址倒查，寻找订货IP相同等异常信息，从而解决大户代订等监管难题；二是开通官方微博，与零售户和消费者开展微博互动，广泛收集卷烟订购异常；三是充分运用信息系统，强化网上数据分析能力，从品牌、线路、营销策略、外流形式等多方进行深入分析，及时发现异常，准确掌握市场动态。三是完善终端情报建设，做监管的“顺风耳”。在开展全面调查摸底的基础上，选取一批信息收集能力强，积极性高，配合度好的零售户作为“情报信息联络点”，建立完善的联络点日常管理工作制度，包括信息采集工作流程、专项档案动态管理、日常联络和走访、有效线索评价标准、信息采纳奖励机制等，有效调动终端零售户举报违法收购行为的主动性。同时，通过卷烟订单、销量等各项指数的比对，加强对违法大户的监管。对那些存在违法嫌疑的零售户，除经常性地盘点仓库外，还要开展宣传教育，使其自觉抵制违法收购。四是创设守法自律小组，做监管的“撑舵手”。以一定面积内或数量内的零售户为单位，成立卷烟零售户“自律小组”，通过组内人员的相互监督提升零售户规范经营自律能力。小组设组长若干人，由组内成员推选。烟草专卖管理部门根据片区内各零售户卷烟销售数量和遵纪守法情况，与组长签订卷烟销售专卖管理责任书，明确双方责任和义务，并定期召开自律小组组长会议，通报各组市场监管情况和存在问题。

④ 对大数据的理解与思考

对大数据的理解与思考
首先，大数据的到来，对人们的观念将带来深远的影响。
我们以前习惯认为：找到现象背后的原因，比清楚现象是什么更重要。通过“塔吉特怀孕预测”的例子可以看到，通过关联分析、聚类分析等数据挖掘方法，大家很容易找到事物之间的关系。但是，这些大数据分析结果，并不会直接告诉我们，事物之间为什么存在这些关系。在不清楚为什么存在这些关系之前，又的确看到了这些关系带来了价值；所以，在大数据应用领域就需要改变以前的思考方。即：先找到“是什么”再去找“为什么”；清楚是什么，与搞清楚为什么同等重要。
手工统计时代，出于收集全部数据非常困难或代价巨大的原因，很多数据分析都是采用抽样数据；但是，现在不同了，随着信息技术的发展，现在很多领域都能够方便的收集到全量数据。诸如无纸化办公的兴起、信息系统的使用、电子商务的发展等等，都为收集全量数据提供了便捷的条件。那么，这时候数据的“样本”=“全体数据”。这相对以前来说，也是革命性的影响。
在抽样分析时代，个别样本的质量甚至决定结果的质量。在大数据时代，这也变了，可以允许个别数据的不精确，甚至错误。举个简单例子来说明这个道理，比如在温室大棚里放一只温度计，当这只温度计有问题时，整个温度都是不准确的。若在大棚里均匀分布十几只温度计，其中一只有问题，对温室大棚温度的统计结果无碍大事，基本可以忽略其影响。
其次，大数据应用，影响商业变革和社会进步。
大数据应用正改变着企业的业务发展方式。比如：京东、天猫通过对交易数据的“二次利用”，寻找目标客户、定向推荐商品。也正是这些数据的二次利用给他们提供了大量价值，促进了这些企业的发展，推动着他们在营销、供应链与客户服务等领域的管理变革。同时，交易数据并不因为二次利用，而降低其价值；这也是，大数据应用与传统资源使用不同的地方。
数据的“混搭”分析，推动着商业发展和社会的进步。比如历史天气信息与航班误点信息，这两个不同领域的信息一块儿分析，便可以推算未来几天航班的误点率。再比如，通过神经中枢肿瘤患病率和手机使用时间长短之间的大数据关联分析，来研究神经中枢肿瘤患病率是否与手机使用时间长短有关系等等。
大数据的应用，也促生了很多商业机会。随着大数据时代的到来，形成了很多大数据拥有公司，以及大数据技术公司；数据与技术的结合变促生了很多大数据应用，因此带来了很多商业机会。例如，现在很多商业银行对自己大量客户的交易信息分析，规划新的理财产品，与其他商家合作，联合搞定向促销等等。
再次，大数据时代不再有个人隐私，将形成新的信息安全机制。
现在还经常听到诸如某某窥探我的隐私之类的话语，但是，在大数据时代几乎没有个人隐私，这不是骇人听闻。因为，现在微博、搜索引擎、社交网络、电商购物，已经成了我们生活中必不可少的一部分。根据每个人在互联网上留下的痕迹，通过大数据分析，很容易分析出一个人的爱好、习惯、性格、癖好等等。所以，大家都被“第三只眼”实时监控着，在大数据时代，几乎没有个人隐私！
没有个人隐私，是否就代表每个人可以随便传播别人隐私了呢？答案当然是否定的。因为传播别人隐私是不道德的，甚至是违法的。所以，现在新的信息安全规则正在重新定位，其中一个基调是：让数据使用者承担责任，不能滥用别人的隐私；我个人感觉这也比较合理。
总结
大数据只是“新概念”，并不是“新事物”。过去数据就存在，只是我们没有收集这些数据。但是，现在收集了这些数据，这个世界变得不一样了；它更新了人们过去对数据应用的认识，加快了商业和社会发展的新陈代谢，从中也让大家也看到了很多机会。大数据时代，已经到来。极目远眺，也看不到尽头。

⑤ 网购平台的“大数据”是否应该得到监管

应该得到监管。

首先，现在网购平台普遍出现杀熟等现象，用户之间的大数据应该得到保密和合理的监管，不应该成为公司盈利的目的。

有一天我在某购物平台上购买了一件衣服，但是等我购买完后，我用同事的手机发现它的价格竟然比我的还要低，出现这种情况一般都是这些购物网站的。个体用户的数据进行解析，然后进行大数据杀此外，网络购物平台不是法外之地，更应该让消费者权益得到加强，增强消费者的购物信心。

每年315晚会曝光的相关产品质量和用户存在的安全隐患让我们触目惊心，在曾经有一年315晚会曾报道某购物平台恶意地采集相关用户的私人数据，然后进行售卖和指定营销，这种行为现在在我国的相关法律当中界定不是特别清楚，在未来我们应该希望相关部门加强用户的大数据保护，特别是在食品安全领域和用户的具体浏览数据方面要做到安全可靠。

⑥ 不定期进行大数据比对的意义

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可以帮助人们做出判断，以便采取适当行动。

1.数据分析的目的

数据分析的目的就是对过去发生的现象进行评估和分析，寻找事物存在的证据及原因，并在这个基础上对未来事物的发生和发展做出结论并形成能够指导未来行为的知识或者依据。

数据分析的核心并不在于数据本身，而在于设计有意义、有价值的数据分析主题与指标体系，通过科学有效的手段去分析，进而发现问题优化迭代。无论分析给出的结果是积极的还是负面的，都是价值承载体，必须以客观的态度面对。

2.数据分析的意义。数据分析的意义表现在以下几个方面：

(1)有利于企业加强科学管理，提高经营管理水平。企业推行科学管理，有效发挥决策、计划、组织、领导、控制等管理职能，都必须采取科学的态度，充分利用各种数据信息，分析企业现实情况。例如，我们所做的每一项决策，都要事先进行科学预测;我们的每一项经营活动，都需要进行量化监控;我们完成的每一项工作，都需要总结、分析与提高。可以说，企业的一切活动都离不开数据分析，它是企业管理必不可少的管理手段，更是改善和提升企业经营管理与决策水平的利器。

(2)有利于企业实现简化管理，提高经营管理效率。企业的任何管理工作都是围绕企业的效率与效益展开，数据分析工作也不例外。近百年来，管理学界总结和创建了非常多的数据分析方法与模型，推进了企业规范化、标准化管理工作，只要我们能够积极地学习与使用，就能极大地提高人们的认识效率和工作效率。

(3)有利于企业提高经济效益，增强核心竞争力。不断地提高经济效益是经济发展的客观要求。为了实现这一要求，企业必须对经营活动进行监控，开展数据分析工作。通过经常的和定期的分析，对企业年度预算目标完成进展情况进行比较，找出差距及其原因，及时采取应对策略，有利于企业经济效益的提升。通过与竞争对手的对标分析，找出竞争上的薄弱环节，以利于增强企业核心竞争力。

(4)有利于企业完善经济责任制，搞好企业内部分配。通过数据分析，考察客观经济环境变化对企业各项经济活动的影响，分清影响企业及内部各部门、单位经济效益的主、客观原因;查明企业内部各单位的经营管理活动对企业实现目标的影响和应付的经济责任，这对正确评价和考核各部门和各单位的工作业绩，分清责任与贡献大小，搞好企业内部分配，合理奖惩，有着重要的作用。

大数据分析的目的与意义.中琛魔方大数据平台表示大数据分析的结果可以给企业带来决策影响，也同时关系到企业的利益体现，大数据分析正在为企业带来了新的变化，主要是帮助企业分析客户数据，进一步掌握了解客户数据，以便做出有针对性的决策。

发布于 1 年前著作权归作者所有

赞同 3

喜欢 3

分享

评论 0
你见过最阴暗的事情是什么。？

⑦ 对银行大数据应用的一点思考

对银行大数据应用的一点思考

在《大数据时代》广为流行之时，就拜读了该书。当时的第一感觉是，大数据时代是对传统统计学的一大挑战，因为大数据的分析无需取样，直接避开了传统统计学的一大前提，也就避免了因样本取样本身带来的误差。得益于当前发达的网络技术和计算机性能，大数据时代的数据分析是全量的数据分析。我想，这也是该书为什么一经推出就如此火热并迅速推广至各行各业的原因。梳理一下近期的思路，谈一谈自己对大数据于银行业务的一点思考。

一、银行拥有得天独厚的大数据优势

看完书后的很长一段时间，我都在思索大数据的思维和方法如何运用在工作中。因为自己每天都在与大量的数据、各类的报表、不同的系统打交道，深感银行数据的全面、多样与深不可测。网上银行、手机银行、财富管理、信用卡平台等系统内的客户交易数据，核心系统、信贷系统、客户关系维护系统、计价系统等客户的基础信息，这些是多少外部咨询公司可望而不可及的数据。如此丰富的信息，如果只是让她们停留在数据阶段，真是太可惜了。虽然，我已经通过不断提升excel的操作水平来简化和分析数据，但深感其用途远远不应该只是每日通报而已。如何科学利用这些数据，并以此来推动工作开展，是自己一直在思索但总有点心有余而力不足的问题。银行的大数据，内容庞大，超出一般人的数据处理能力;大数据于银行，是新的竞争领域，是新的思路也是新的挑战，理应是新的工作重点。

二、银行大数据应用的主要方面

银行归根到底是金融服务业，产品的研发、服务的开展无疑都是为了吸引和留住客户，提升综合竞争力，而数据则是服务好客户的前提和保障。就自己浅显理解，我觉得大数据可在如下几个方面促进业务开展。

一是区域化管理。不可否认，大到国家、省份、地市，小到不同城区、不同社区、不同单位，文化差异和生活习惯是有所不同的。我们所辖的网点分布在不同的地方，如何因地制宜地推出适合当地居民的产品和政策，必须对不同片区、不同社区、不同商圈的客户进行统计分析，分析区域之间客户存在的工作、消费、生活习惯差异，寻求区域内部客户之间存在的工作、消费、生活习惯共性，以提供有针对性的营销计划，根据地域优势来分配主要的业务经办行，打造专业的队伍服务特定的人群，促成资源的合理配置。

二是差别化服务。从IT蓝图上线起，我们中行就提出了经营模式从“以产品为中心”向“以客户为中心”的转变，服务模式从“标准化服务”向“个性化服务”的转变，这些转变落实到具体工作中，就是服务形态和方法的转变。通过我行自身的各种渠道、各类系统整合客户信息，已经形成了一个基本的数据库，这个数据库里包含了客户的工作、家庭、账户、联系信息等客观数据，如果能通过借助外部平台，引入客户喜好、情绪等主观因素，则可以更加精准地判断客户的态度立场、情感倾向等，进而可以相应地分析可向客户推荐的产品、服务、定价政策，既能迎合客户的需求，又能提高营销的效率和效益，真正实现“精准化营销”。

三是风险管控。这是目前为止，我的日常工作中做得最多的。对于风险控制我们多数时候是被动的，到了贷款出现逾期才意识到借款人资金、信用出现了问题，对于这类现象首先追究的是客户经理的贷后管理工作不到位。但很多逾期的贷款客户在其资金链断裂前，其经营实体和抵押物情况等是没有太多变化的，为了尽早地发现问题，现在的贷后管理，不能仅仅局限于上门回访，而应通过系统监控和数据分析加强预警防控能力，及时地发现客户的资金异动，以便采取及时有效的措施防范风险。随着信用卡的普及，信用卡的消费和还款情况一定程度上反映了持卡人的资金实力，通过分析贷款客户的信用卡使用情况及时发现潜在风险，尽早开展贷后催收和诉讼工作，避免逾期后再催收的措手不及。

三、银行大数据运用可采取的措施

有了数据，如何运用数据才是更加具有挑战性的工作。对于如何运用大数据，我觉得首先要丰富数据采集渠道，拓宽数据来源，我们掌握的客户信息多为金融信息，数据准确可靠，但缺乏客户行为方面的信息，可依托互联网、电商、微博微信等社交平台充实数据资源，以更加全面了解客户的真实需求;其次要加强内部数据的整合运用，虽然目前我们的数据多，但是数据较分散，各自为政，缺乏交叉运用，各部门各条线应加强数据的资源共享;最后是要建立和培养一支专门的数据分析队伍，整合各专业领域的员工，负责数据的采集、简化、分析和应用。在保护客户隐私的前提下，还可以委托专门的数据处理公司开发专门的程序，以利于更加方便快捷地开展各项工作。

以上是小编为大家分享的关于对银行大数据应用的一点思考的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑧ 如何平衡大数据行业发展与信息保护

如何平衡大数据行业发展与信息保护
随着全球范围内大数据产业的全面推进，公民隐私及个人信息保护问题日益凸显，传统个人信息保护框架在大数据时代遭遇严峻冲击，如何寻求个人信息的合理及有效保护成为各国普遍面临的难题。个人信息不仅承载着个人权益，也在很大程度上牵涉到商业机密、企业信誉、国家安全与信息主权，因此，应妥善协调产业发展与个人信息保护，积极探索顺应时代特征的新思路，构建安全、信任的大数据产业环境。
传统保护框架无法应对新业态发展
大数据时代，个人信息保护面临前所未有的新挑战。第一，随着移动互联网的普及和智能穿戴等物联网设备的应用，个人信息的收集日益密集和隐蔽；第二，多重来源的个人信息进行比对累积，能够形成完整的个人画像和实时追踪，使人们无处遁形；第三，大数据技术能通过特定算法从既有信息中挖掘出新结论，不仅增加敏感信息暴露的风险，还可能用于影响个人权益的决策，如评估个人信用状况等；第四，在数据开发价值的驱使下，个人信息的流转、交易形成链条，信息处理主体多元，传播方式纷繁复杂，对于个人权利行使及政府监管均构成严峻挑战。总之，大数据时代，个人信息的收集方式、使用目的及后果影响日趋失控，个人隐私及数据安全面临严峻威胁。
面对大数据时代的挑战，传统以“知情同意”为核心的个人信息保护框架日益捉襟见肘，在适用方面陷入全面困难。
第一，在个人信息定义方面，海量信息的收集比对大大提升信息识别个人的能力，个人信息边界日益模糊，匿名化操作困难；第二，在目的限定原则方面，信息比对及二次利用是大数据价值开发的核心，个人信息超出原初目的的利用在大数据环境下成为常态，传统目的限定原则被不断突破；第三，在用户同意与用户控制方面，个人信息收集的隐蔽性及流转的复杂性超出预先告知及用户的理解能力，用户往往除点击同意外并无其他选择，用户控制难以行使，权利实质被架空；第四，在多方主体责任认定方面，多元主体尤其是第三方信息中介的力量异军突起，在传统架构中难以寻求有效的适用规定，造成其责任界定不清与监管空白；第五，在信息跨境流通方面，各国间个人信息保护法律制度存在显著差异，对个人信息的跨境自由流通构成严重阻碍。
传统框架陷于全面困境的根本原因在于，它已脱节于大数据时代的个人信息生态系统及流转方式，无法适应新业态的发展需求，因而需要及时转变观念，在新的背景下重新审视个人信息保护的规则及秩序，构建平衡产业发展与个人信息保护的新思路。
加强对使用环节的监管
面对传统框架的困境，国际上诸多机构及学者进行了反思与建议，欧盟诸国、日本纷纷对既有立法进行重新审视和修订，美国更是发布《消费者隐私权利法案》草案，跳出了传统框架，构建大数据时代的新思路。结合国际机构、学者建议以及新兴立法的规定与趋势，将顺应大数据时代的个人信息保护新思路梳理如下：
——在个人信息定义方面，突破个人信息定义的路径依赖，重视对使用环节的监管
传统框架以个人信息定义作为法律适用的前提与边界，然而在大数据时代需要扭转思路。首先，突破对个人信息定义的路径依赖。大数据时代个人信息的边界日益模糊，传统意义上的非个人信息通过关联比对也可能识别出个人，如美国众多机构及学者指出，大数据环境下已不存在绝对意义的非个人信息，与此同时，信息的性质是动态的，无法脱离具体场景进行抽象界定。因此，探究个人信息精准定义的传统思路已不合时宜，以“不构成个人信息”作为排除法律适用的理由也不再充分。
其次，重视个人信息使用环节的监管。世界经济论坛等机构及诸多学者均强调，大数据环境下的隐私风险并非产生于个人信息收集之初，而是在于具体的使用环节，即同一笔信息因使用场景不同带来的后果也有所差异。因此，应将重心由个人信息收集阶段向使用阶段转移，侧重对后端使用环节的监管，适度放宽个人信息定义及前端收集环节的限制。
——在目的限定原则方面，尊重用户合理预期，变目的限定为风险限定
目的限定原则是个人信息保护的核心原则，针对其在新业态中的适用困境，新思路加以重新解读。首先，以用户合理预期为中心，重构个人信息保护边界。世界经济论坛研究报告指出，个人信息保护即确保个人信息的合理利用，是否构成合理利用取决于用户自身是否接受，即用户对其个人信息的收集利用是否有合理预期。因此，大数据时代，对法定目的的僵化遵循已不合时宜，应以用户主观预期为核心重构个人信息保护的合理边界。
其次，以隐私风险为导向，变目的限定为风险限定。个人信息保护的目标是合理控制隐私风险，即个人信息的处理给用户带来精神压力、差别待遇及人身财产损害的可能性。个人信息利用尤其是二次利用是否合理，并非取决于是否符合原初目的，而关键在于新目的能否引发不合理的风险。大数据环境下，应将“目的限定”原则重新解读为“风险限定”原则，美国《消费者隐私权利法案》草案及欧盟数据保护改革草案均新增了隐私风险评估的义务，规定企业应合理控制隐私风险。
——在用户同意与用户控制方面，提升用户同意的针对性，运用隐私设计增强透明度
针对用户同意及用户控制难以行使的困境，新思路主要从以下两方面加以改进。首先，规定个人信息使用在相应场景中合理时无需用户同意。传统架构过度依赖用户同意作为个人信息使用的授权，美国《消费者隐私权利法案》草案做出里程碑式改革，以“相应场景中合理”为标准取代用户同意，在不合理时方需要用户做出选择，提升用户同意与控制的针对性，同时减轻企业与用户负担。
其次，增强个人信息处理各环节的透明度。美国白宫题为《大数据：抓住机遇，坚守价值》的报告指出，良好的透明度能够增进用户参与，延伸用户控制，是大数据时代隐私保护的核心手段。加拿大隐私保护官员率先提出隐私设计的理念，将隐私理念植入技术架构设计，帮助提升透明度及用户体验。
——在多方主体责任认定方面，突出信息中介的独立地位，将隐私风险评估工具纳入统一体系
大数据时代，以“数据堂”为代表的大批信息中介服务商异军突起，成为个人信息生态链的关键一环，然而在传统框架中存在监管真空的困境，新思路从两方面加以应对。首先，突出信息中介独立的法律地位。如美国FTC报告指出，应赋予信息中介独立的法律地位以加强监管。美国议员已提交《信息中介责任与透明度法案》草案，针对第三方中介做出专门性立法，明确其法律责任。
其次，运用隐私影响评估的工具。隐私影响评估是当前国际通用的工具，通过此普适性的工具，能够将第一方信息收集者和第三方中介统一纳入通用的评估体系，根据个人信息处理行为引发的风险等级确立相应的保护义务，构建大数据环境下多元主体的新秩序。
——在信息跨境流通方面，以场景理念构建统一框架，推动国际执法协作与构建流通框架
针对各国法制的差异为信息跨境流通造成的障碍，新思路从三方面提出方案。首先，运用场景理念推动国际通用框架的构建。美国FTC报告指出，通过将影响用户接受度的场景分解为各要素，尊重国际共通的因素，调节地区性差异因素，使全球通用的个人信息保护框架的构建成为可能。
其次，推动国际执法协作与构建流通框架。各国间的执法协作和框架协议是规范跨境流通的必由之路。近日欧美数据传输安全港协议的充分性决定被判无效，美欧计划加紧谈判促进双方执法协作，推动“安全港2.0”方案早日出台。
最后，强化企业作为主体的责任。加拿大个人隐私权保护委员会等机构强调了以“组织机构”为核心的理念，即增强企业作为数据跨境流通主体的责任意识，加强对企业层面的监管，提升行业自律水平。

⑨ 大数据风险管理不容忽视

大数据风险管理不容忽视
当前，我国信息化快速发展，人工智能正以前所未有的速度、广度和深度融入经济社会各个方面，大数据风险管理的重要性和紧迫性日益凸显。对此，我们必须与时俱进，切实重视数据安全问题，从组织管理、规程标准、技术手段等多角度着手进行风险防范，围绕大数据市场准入的风险屏障与防范、生产使用过程中的风险监控和管制，以及风险预警和化解等关键环节，采取组织控制、制度控制与技术控制的综合治理机制，形成数据安全防护“三位一体”的闭环管理链条。
信息和数据是进行国家公共治理的基础，在经济社会发展中的基础性、战略性、先导性地位日益突出。随着信息和数据容量、复杂性和战略意义的提升，如何更为有效地化解数据治理中战略导向缺失、数据权属体系不完善、分级分类机制缺失等难题，是当前需要研究的课题。要实现数据安全防护总体目标，就必须更好实施全面风险管理体制改革，有效统筹数据资源和风险管理，切实提升我国数据治理能力。
完善组织管理
应着力打造“集中式”风险管理组织架构，围绕大数据市场准入的风险屏障与防范、生产使用过程中的风险监控和管制，以及风险预警和化解等关键环节，成立统一的大数据管理部门，负责组织领导、统筹协调全国大数据发展和具体的风险防范管控，以及发生重大事故时的危机管理。
具体来看，大数据管理部门应做好数据采集、数据维护、数据分析和风险管理以及数据政策的主导者，将主要开展跨区域、跨部门、跨层级的大数据交换共享，以及数据关联、比对、清洗、安全防护等治理工作，需要具备包括数据收集能力、数据解读能力、判断能力和辅导能力等方面的专业能力，通过加强数据资源的建设、管理和开发，满足监管、隐私保护和安全等方面的要求，保证数据安全管理方针、策略、制度的统一制定和有效实施。
同时，推进国家公共治理数字化基础设施的建设，构建一个扩展性强、高度可靠的，以互联网为基础的数字平台，负责管理基础数据资源安全。搭建“数据资源服务施政平台”，充分发挥平台组织协调和快速部署数据安全措施的作用。构建“安全即服务”的新模式，推进数据资源的整合共享、统一管理、主动防护，力争将原本分散存储在不同部门、行业的数据信息孤岛连接成一个互联互通的新价值网络，形成传统以控制为核心的安全模式和新型的主动性数据安全模式相互支撑、协同发挥作用的数据风险防范体系。
强化制度规范
为确保数据风险管理工作有规可依，建议构建与现代化经济体系和国家治理能力现代化相适应的风险管理制度环境，努力将保护数据信息资产的措施融入现代化经济体系建设、国家治理体系建设，探索出一条以控制功能和主动保护双管齐下、共同落实数据安全管理责任的发展模式和路径。
一是强化顶层设计，打造全方位的安全保障体系。应在国家法律法规层面，进一步完善包括数据权属、数据管理、关键基础设施、稳定性保障、数据安全等在内的相关专门性法律。同时，在生产使用过程中的风险监控和管制方面，应聚焦大数据领域的技术研究与应用，推进大数据采集、管理、共享、交易等标准规范的制定和实施，研究制定一批基础共性、重点应用和关键技术标准;在风险预警和化解方面，应在确保大数据法律性开放的基础上，加强风险管理流程、授权管理制度、风险限额管理、风险评价考核、风险奖惩处罚、风险责任约束、风险决策报告等方面的建设，构建全面数据风险管理的体系架构。
二是明确相关部门和人员责任，完善风险管理体制机制。在大数据市场准入的风险屏障与防范方面，明确数据系统权限和数据管理相关责任部门，制定数据系统权限及数据管理办法，规范政府部门数据系统权限申请及数据管理流程，形成数据安全实践工作的制度保障。建立完善数据服务、网络安全防护和信息安全等级保护等相关制度。在生产使用过程中的风险监控和管制方面，有必要针对大数据安全可能引发的负面影响，编制数据管理制度和规程文件。在风险预警和化解方面，相关部门必须适应风险管理从静态数据向动态数据的转化、从人为判断向模型分析的转化、从零散管理向体系管理的转化，加强数据安全事件监测和事态发展信息搜集工作，积极开展应急处置、风险评估和安全控制的能力建设，提升基于持续检测、态势感知和及时响应处置的数据安全保障能力，释放数据活力。
三是加快建立数据信息资源目录体系，满足技术性开放的数据安全要求。立足实际情况，根据数据应用的差异化需求和不同场景，明确数据信息资源目录的管理者、提供者和使用者的不同角色和职责，按照管理范围和职责权限，落实数据资源的编目、注册、发布和维护。在生产使用过程中也要加快建立统一的数据标准体系并制定数据安全策略，通过数据链的标准化和主动性数据安全模式，确保数据的清晰可溯，确保相关机构和个人最大程度地自由安全获取和利用数据。
加强技术保障
有效的技术保障，是保障大数据安全、提升数据治理能力的关键。
一是加强政策引导，不断提升技术能力。推动大数据领域产学研协同创新合作，加强大数据风险管理核心技术的联合攻关，增强防范和处置数据安全事件的技术支撑能力。重点支持网络安全监测预警、处置救援、应急服务等，以核心技术的突破和发展，有效降低大数据的安全风险。
二是建立数据安全防范数据库，加强数据共享。鼓励以大数据产业联盟、相关行业协会等组织为依托，在大数据生产使用过程中的风险监控和管制，以及风险预警和化解方面，建立一个共享的数据安全防范数据库，促进数据安全防范信息和修复举措的收集和共享，低成本、高质量、高频度地生产、使用数据安全防范相关知识。