大数据体系建设

1. 大数据系统体系建设规划包括以下哪些内容

企业内控建设实务 企业内控建设应当以经营的效率与效果为主导目标，以财务报告可靠、资产安全与经营合规为三个保障目标，在此基础上，建设实务将围绕内控组织的设置与内控建设的五要素。 （1）内部控制组织 组织是体系运行的基本保障。通常的内控组织包括董事会与经营层两个层面，强调内部控制的建设与实施是董事会的责任，并且下设审计（风险）管理专门委员会加强管理。此外，内控组织的设置特别强调经理层是企业内控建设的具体实施者与责任人，各经营管理部门按照职能归口进行内部控制的建设与实施。其中，是否设置专职的内控部门是企业界关注的焦点，通常的设置方式包括三种： 方式一：单独设置内控部门。优点是有利于提高内控建设的初期推动效率，缺点是内控部门与经营管理部门割裂，未能很好地体现内部控制责任与经营管理责任的融合。此方式在金融类企业普遍应用，对于实体经济体，通常不设置专职的内控部门。 方式二：由内部审计部门牵头负责内控工作。优点是待体系初建完成且运行平稳后，内部审计作为内控的监督部门，可以立足于公司整体牵头协调各部门定期进行内部控制的自我评价，并且持续完善内控体系的建设。缺点是国内企业内审部门往往人才匮乏，在内控建设的初期独立当此重任可能力不从心。 方式三：在内部控制建设集中期设立内部控制建设办公室，该办公室从各主要部门抽调人员专职从事内控体系建设工作，待体系正式运行时，办公室解散，人员归位到各经营管理部门，且牵头职能也归位至内审部门。此方式的优点是可以集中各部门力量完成内部控制的体系化建设，待体系平稳运行后，相关人员回到经营管理部门的骨干岗位上，有利于促进各经营部门对内部控制体系的理解，有利于内控与经营管理的融合。实践表明，对于管理基础弱的实体经济企业，采取方式三的内控推行效果较佳。 当然，组织的设置没有一定之规，企业应当依据自身的特点设置内部控组织，明确相关的管理责任。 （2）内部环境的诊断与完善 内部环境是企业内部控制建设与运行的载体，企业在建设内部控制机制时，首先要诊断与完善内部环境。一方面，内部环境的完善可以为控制活动的设计与运行奠定基础，另一方面，内部环境的诊断可以加强控制活动与内部环境的匹配性，有利于控制活动的顺畅运行。 通常，内部环境的诊断与完善包括六个方面的内容：治理结构、机构设置、权责分配、内部审计、人力资源政策、企业文化。其中，机构设置、权责分配与内部审计的定位三个方面必须先行完善，后续的控制活动设计与运行才会顺畅。治理结构、人力资源政策与企业文化三个方面，可以伴随控制活动的运行同步完善。 （3）动态的风险评估 风险评估是内部控制体系化建设的重要表现，是后续内控措施设计的重要依据。根据成本效益原则，企业应当针对评估的重要风险强化内部控制措施，有效降低风险。对于次要风险，企业应当简化控制活动与流程设计，承担相关的风险，体现经营的效率与效果为主导目标的内控建设理念。 风险评估包括风险辨识与风险评估两个阶段。在风险辨识阶段，企业应当围绕内部控制目标识别影响目标实现的不确定性因素，辨别企业风险并进行分类，形成企业的风险管理库。通常，企业的风险可以划分为战略风险、市场风险、运营风险、财务风险与法律风险五类，并在此基础上进一步细分。在风险评估阶段，企业应当运用二维风险评估坐标图，从破坏性与发生频率两个维度评估风险，并将风险点界定为重大风险、中风险与低风险。企业应当依据行业特点与目标设置等确定风险评估的标准，评估标准应当注意定量与定性标准相结合。 在实务中我们强调，处于不同行业的企业，或是同一行业的不同企业，或是同一企业处于不同的发展阶段，其风险评估结果各不相同。为此，企业应当至少每年评估一次风险，及时发现新环境、新业务带来的新风险，动态地调整风险评估结果，进而动态地调整控制活动规范，让原本静止的内控制度动起来，始终踏上企业发展的节奏。 （4）控制活动的设计 控制活动是内控体系实施的核心要素，企业在规范控制活动的过程中，应当形成内部控制政策与程序手册（下简称内控手册）。 企业在设计控制活动时，应当树立与经营管理活动相融合的设计理念，首先界定企业的控制活动循环，然后将内部控制措施嵌入控制活动中，完善经营管理活动的制度流程设计，形成企业的内控手册。内控手册分模块设计，每一模块一般包括五个方面的内容： 第一，管理目标。围绕内部控制的目标，企业在设计内控手册时，首先应当明确控制活动的管理目标。例如采购付款循环，其管理目标应当包括保障物资供应、提高采购效率、降低资金占用、控制采购成本、保证核算准确等。 第二，管理机构及职责。该部分将控制活动涉及的组织及职责清晰界定，以确保后续流程运行的顺畅性。 第三，授权审批矩阵。该部分应当明确控制活动涉及的所有权限在董事会、经理层与各职能部门间的划分，并且明确各级审批责任。 第四，控制活动要求。该部分一般以制度文本的形式书写，明确控制活动各控制环节的内控要求，作为相关经营管理流程设计的基础。 第五，比照上述几部分，各经营管理部门应当重新梳理与完善业务流程，针对关键风险点强化控制措施，确保组织职责、授权审批、内控要求落实到经营流程中，保证管理目标的实现。 在内控手册的设计过程中，特别强调与企业现有的经营管理活动相融合的设计理念，切忌脱离原有制度流程设计孤立的内控手册，以避免实务中业务部门仍参照原有流程、内控手册则束之高搁的现象。 （5）信息与沟通贯穿始终 信息与沟通是指在内控建设中，保证在恰当的时机让恰当的岗位获取适当的信息。信息与沟通的设计应当贯穿于内部环境、风险评估与控制活动的始终，例如风险评估报告的报告程序，控制活动中的控制文档设计，都体现了信息与沟通要素的建立与健全。 （6）内部监督手段。 内部监督置于五要素之末，是内控管理闭环的体现。为此，内部监督也可以视为五要素之首，是内部环境、风险评估、控制活动、信息与沟通要素持续完善的基础。内部监督手段包括风险预警、内部评价与绩效考核，三者缺一不可。 风险预警是较新的管理工具，通过预警指标的报告与跟踪，可以突破企业传统的内部审计在时间与空间上的限制，运用现代企业高效的信息集合手段，帮助管理层从浩如烟海的数据中提炼关键信息，捕捉企业易于忽略或是下级管理者企图隐瞒的临界数据，及时发现并采取措施防范风险。风险预警系统的设计包括选择指标项、设定临界值、跟踪分析报告与修正临界数据四项工作。企业应当结合自身的行业特点与管理重点设定风险预警指标，并且逐步积累临界值。 内部控制的自我评价是基本规范的要求，也是管理审计的重要组成部分。内部评价手段完善的关键是建立评价标准与评价流程，明确内控缺陷的认定标准，规范评价报告。 此外，绩效考核强调将内部控制建设与运行的有效性纳入企业的绩效考核， 以促进内控体系的实施。

2. 大数据系统体系建设规划包括哪些内容是什么

大数据系统体系建设规划包括的内容是：强化大数据技术产品研发，深化工业内大数据创新应用，促进行容业大数据应用发展，加快大数据产业主体培育，推进大数据标准体系建设，完善大数据产业支撑体系，提升大数据安全保障能力。

指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主，进行的相关经济活动称为大数据产业，目前我国的大数据产业体系已初具雏形，大数据系统体系的发展建设有利于全面提升我国大数据的资源掌控、技术支撑和价值挖掘各方面的能力，加快我国称为数据强国的步伐，同时有利支撑着我国成为制造强国、网络强国的建设工作。

(2)大数据体系建设扩展阅读

大数据系统体系建设规划发展原则：

创新驱动、应用引领、开放共享、统筹协调、安全规范。

大数据系统体系建设规划发展目标：

技术产品先进可控、应用能力显著增强、生态体系繁荣发展、支撑能力不断增强、数据安全保障有力。

3. 大数据系统体系建设规划包括以下哪些内容

城市现状图、市域城镇体系规划图、道路交通规划图、各项专业规划图及近期建设规划图

4. 大数据系统体系建设规划包括以下哪些内容

（1）内部控制组织
组织是体系运行的基本保障。其中，是否设置专职的内控部门是企业界关注的焦点，通常的设置方式包括三种：
方式一：单独设置内控部门。
方式二：由内部审计部门牵头负责内控工作。
方式三：在内部控制建设集中期设立内部控制建设办公室，该办公室从各主要部门抽调人员专职从事内控体系建设工作，待体系正式运行时，办公室解散，人员归位到各经营管理部门，且牵头职能也归位至内审部门。
（2）内部环境的诊断与完善
（3）动态的风险评估
（4）控制活动的设计
内控手册分模块设计，每一模块一般包括五个方面的内容：
第一，管理目标。
第二，管理机构及职责。
第三，授权审批矩阵。
第四，控制活动要求。
第五，比照上述几部分，各经营管理部门应当重新梳理与完善业务流程，针对关键风险点强化控制措施，确保组织职责、授权审批、内控要求落实到经营流程中，保证管理目标的实现。
（5）信息与沟通贯穿始终
（6）内部监督手段。

5. 如何建设一个落地的农业大数据体系

从最初的出发点，农业大数据是可以利用卫星遥感、气象和土地等数据集成天气、病虫害、成长监测等到种植管理计划中，并能够进行作物产量和生长趋势预测；
从标准化农场的规模化和自动化产业运营的角度，农业大数据是可以结合自动化农机、IoT的智慧农业等进行辅助决策分析；
通过大数据分析和预测，可以进行农产业的产品创新和垂直市场的深入开发；
通过大数据来支撑农产品的品质控制和种植生产等数据与农产品零售和食品零售的数据交换和追溯；
基于大数据来进行农业的一二三产的价值链整合，谁先掌握更多的大数据谁更容易建立产业链的首发优势；
通过丰富和全面的大数据来支撑农产品品牌的打造和IP化；
但是，如果只是为了农业的大数据而大数据是没有用的，一定要结合农业的实际应用场景来采集、利用和算法分析，也就是要让“量”大的大数据变成“厚实”应用场景的大数据。
现在的农业大数据大多是从数据源入手，比如天上的卫星遥感、地下的土地设备等，但缺少实际的农业应用场景，导致数据很难直接进行价值转化落地，农业的大数据不只是天上的、地下的能够解决，更关键是地面部队，地面推进。农机，也没有实现标准化和规模化的农场或者基地，而农场和农产品的交易平台也没有完全实现，这就意味着农业大数据的道路还很漫长。

6. 如何构建大数据体系

一.数据搭建

建立自己的数据收集规范，形成一定的数据采集、筛选、分析等相应的制度

二.数据报表可视化

对数据进行标准化的配置，形成可视化的报表系统

三.产品与运营分析

对平台的各个角色建立全方位的用户画像，对行为进行数据跟踪，对数据挖掘分析，建立漏斗模型，流动模型，用户细分等模型。

四.精细化产品运营

对产品制定自动获取数据制度，用数据跟踪产品的生命周期，对数据进行细分，做到针对性运营

五.数据产品

借助第三方数据获取的渠道，形成数据化产品，提供数据化的依据

7. 大数据系统体系建设规划包括哪些内容

技术模型控制、适应传统管理工作需求 新一代电子政务系统在得出了业务资源及关系模型和业务资源权限控制模型后，再结合机关单位办公实际，梳理传统管理工作需求，把机关单位的传统管理工作、规章制度通过技术模型的形式固定了。还有像传统的规章制度中对文件传阅控制、处理规定等，新一代电子政务系统就通过查询授权功能在技术上实现。提炼标准模型在创新的业务核心模型基础上，新一代电子政务系统建设为了保障业务核心模型的有效实现和规划，再提炼了业务标准模型。统一数据库结构设计 新一代电子政务系统通过数据标准规范，统一了各子系统的数据结构标准，从数据底层实现了标准统一，为各子系统之间的数据共享和数据整合提供了统一结构基础。统一系统和基础信息资源分类 新一代电子政务系统通过统一各业务及应用子系统之间的系统和基础信息资源分类，实现了信息资源支撑的统一，从而为各子系统之间的数据关联相互交换提供了统一数据基础。业务数据标准化保障了业务模型在数据层次的统一，确保了业务模型数据标准。统一主界面布局与统一应用层次 在业务数据标准统一基础上，为了确保业务核心模型在电子技术实现后的规范和方便应用，新一代电子政务系统又创新实现了系统布局和展示层的标准,还可以为应用层次划分标准，从而方便用户对系统的规范使用。制定设计模型创新了业务核心模型，提炼了业务标准后，新一代电子政务系统针对各种办公业务资源，从业务工作的实际出发，结合实践经验，又创新制定了基于业务核心模型基础上的业务设计模型，业务设计模型的创新又在于归纳可复用各业务功能模块上面。新一代电子政务系统中，业务设计模型的创新在于提炼可复用各业务功能模块。以往的电子政务建设，模块不清晰，系统建设杂乱无章，很多建设工作重复，这不仅仅耗费了大量资金，而且不利于系统的长远发展和推广应用。新一代电子政务系统从建设的实践中，从功能模块层提炼出了可复用的各业务功能模块，以方便系统的继续发展和建设，局部见图2

8. 大数据系统体系建设规划包括哪些内容

（1）内部控制组织抄
组织是体系运行的基本保障。其中，是否设置专职的内控部门是企业界关注的焦点，通常的设置方式包括三种：
方式一：单独设置内控部门。
方式二：由内部审计部门牵头负责内控工作。
方式三：在内部控制建设集中期设立内部控制建设办公室，该办公室从各主要部门抽调人员专职从事内控体系建设工作，待体系正式运行时，办公室解散，人员归位到各经营管理部门，且牵头职能也归位至内审部门。
（2）内部环境的诊断与完善
（3）动态的风险评估
（4）控制活动的设计
内控手册分模块设计，每一模块一般包括五个方面的内容：
第一，管理目标。
第二，管理机构及职责。
第三，授权审批矩阵。
第四，控制活动要求。
第五，比照上述几部分，各经营管理部门应当重新梳理与完善业务流程，针对关键风险点强化控制措施，确保组织职责、授权审批、内控要求落实到经营流程中，保证管理目标的实现。
（5）信息与沟通贯穿始终
（6）内部监督手段。

9. 建设全国一体化大数据中心对数字经济发展至关重要,你认为具体应该怎么做

建设全国一体化大数据中心对数字经济发展至关重要,认为具体应该筑牢数字经济健康发展底座。
构建国家一体化大数据中心体系有四个方面的重要作用：
一是有利于推动数字经济健康发展。大数据中心体系不仅是数字设备的托管空间体，更是大数据、云计算等数字技术的科技承载体，是数字技术自主创新所必需的算力底座。据中国信通院测算，2016年~2020年，我国算力规模平均每增长一个百分点，带动数字经济增长0.4个百分点、GDP增长0.2个百分点。可以说，算力“地基”夯实与否，关系到数字经济这座“大厦”能否巍然屹立。
二是有利于加快数据要素市场化改革。一体化大数据中心体系建设能够推动构建国家数据资源体系，提升信息资源国家控制力，打造我国在全球数字经贸中数据资源配置的能力优势；能够健全数据治理和流通体系，深化数据要素市场化配置改革，推动数据融合开放，加快释放数据价值。
三是有利于推动“双碳”战略实施。一体化大数据中心体系不仅明确提出PUE和绿电占比等碳减排指标演进要求，更借助数据中心集群化、“东数西算”等建设路径，重点推动算力基础设施能效优化以及与绿色能源的融合发展，构建低碳绿色的高质量算力服务体系，并进一步释放体系建设给全社会经济转型带来的绿色价值。
四是有利于加快数据中心产业的转型发展。一体化大数据中心体系一方面能够驱动数据中心集约化、绿色化、均衡化发展，另一方面构建了含数据中心、网络、云、AI、安全等多个要素的基础设施体系，是传统数据中心的升级版，是新基建的发展典范。

10. 加强健康医疗大数据保障体系建设包括哪些

加强健康医疗大数据保障体系建设，包括法规、网络可信体系等方面。《专意见》称，到2020年，属建成国家医疗卫生信息分级开放应用平台，实现与人口、法人、空间地理等基础数据资源跨部门、跨区域共享，医疗、医药、医保和健康各相关领域数据融合应用取得明显成效；统筹区域布局，依托现有资源建成100个区域临床医学数据示范中心，基本实现城乡居民拥有规范化的电子健康档案和功能完备的健康卡，健康医疗大数据相关政策法规、安全防护、应用标准体系不断完善，适应国情的健康医疗大数据应用发展模式基本建立，健康医疗大数据产业体系初步形成、新业态蓬勃发展，人民群众得到更多实惠。