⑴ 企业如何做好大数据核查服务
大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力?乐思软件从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。
企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性;在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。
成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰;细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。
服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理;比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。
产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。
⑵ 如何运用大数据助推审计“全覆盖”
一、创新大数据审计思路。在大数据环境的审计工作要牢固树立起三种思想：一是数据先行思想。随着信息技术的日益发展与广泛应用，被审计单位的经营、管理和核算模式正在由传统的会计核算、经营管理系统的构成要素转向高效、复杂的信息系统。审计人员所面临的原始资料，不再只是手工凭证、账簿和报表，而是具有高度概括性、模糊性、关联性的海量电子数据。这就需要审计人员牢固树立以数据为核心，数据分析先行、数据分行与现场核查相结合相融合的思想方法，才能在新形势下有效推动实现审计监督全覆盖。二是紧跟信息流向思想。在大数据背景下，要充分利用信息化的手段，关注资金的走向、物资的走向、业务的走向，从中发现疑点，深挖严查。三是多维度数据关联分析思想。强化政府财政预算数据和预算执行单位数据的关联分析、财政数据与宏观经济数据的关联分析、财务数据与部门业务数据的关联分析、不同领域和专业间的横向关联分析、财政金融企业社保等相互间的关联分析。只有通过多方数据的关联分析、整合各种信息资源，才能真正实现审计模式的创新；只有通过数据的关联分析, 才能实现数据的立体化、多维度挖掘，提升数据分析的质量、实现数据的有效利用。
二、开拓大数据审计视野。目前的政府审计，主要是对政府各部门及其他公共机构财务报告的真实性、公允性，运用公共资源的经济性、效益性、效果性，以及提供公共服务的质量进行审计；对公共性、财政性资金的收支结果及其直接支配者的监督。随着全覆盖审计要求“全面审计，突出重点”向纵深推进，以及建构审计“免疫系统”已成客观需要。因此，对于海量数据不仅需要审计的“平面扫瞄”，更要“立体透视”，不仅对所有的财政财务收支情况执行进行检查，还要对形成其行为的各个环节、或所涉及的过程进行检查，对制定、执行的相关公共政策的运行机制进行评估，对制定、执行公共政策的主要负责人的履职绩效进行监督等。通过多维度数据分析，从体制、机制、制度性的层面揭示问题，预警经济社会发展中的突出矛盾和风险，推动深化改革和制度创新，维护国家经济安全和服务可持续发展。
三、改进大数据审计模式。利用大数据审计信息平台系统，开展多维度数据分析，通过大数据提升审计效益效率。一是完善数字化审计制度机制。从数据的报送、归集、分类、分析、应用、保密、存储与读取等全链条各方面进行建章立制，既确保大数据的开发利用有序有效，也保证大数据运用的健康安全，确保大数据环境下的数字化审计顺利推进。二是组建专业数据攻关组。在大数据环境下，审计组织管理方式要注重整合审计力量，在全局、甚至审计系统范围内抽调业务骨干成立审前调研组、数据攻关组、审计核查组，探索“集中分析、发现疑点、分散核查、系统研究”的审计模式，提高审计的质量和效率。三是充分挖掘利用大数据。从关联数据中发现所蕴含的规律和特点，挖掘出审计线索，使审计资源效能最大化；通过对海量数据进行多维度、多层次分析，尝试建立各类数据分析模型和方法体系，为全覆盖、常态化的延续审计打下坚实基础；通过建立被审计单位违规行为库，为构建审计数据分析模型和审计方法体系提供审计实务的支撑。四是推动大数据分析的更广泛应用。一方面，鼓励、督促审计人员直接利用平台数据分析功能开展分析，改变以往直接使用数据库工具分析数据的惯性思维，逐步建立起规范的数据权限控制、数据安全管理、审计行为控制等“大数据”环境下的审计工作机制和行为习惯；另一方面，培养审计人员平台应用的兴趣和信心，将审计人员平台应用中发现的问题进行分类，评估其紧急程度，按轻重缓急及时解决，避免对审计时间产生不良影响，使审计人员产生不满情绪和畏难情绪。
⑶ 浅谈大数据时代统计工作方法
浅谈大数据时代统计工作方法
大数据时代带来了数据信息的大爆炸，为社会生活各个领域带来巨大变革，也给统计调查工作带来了挑战。大数据时代数据呈现出总量更大、种类更繁多、操作更复杂等新特点，这对新时代做好统计调查工作提出了新的更高要求，统计调查工作方式方法面临优化和革新。当然，变革不代表取代和拒绝，而是寻求包容和提升的最佳状态，使统计调查工作在新时代可以更加科学规范。
——加大信息技术驱动力，推动统计调查各环节技术改革。信息技术革命和互联网时代催生了大数据，因此大数据时代统计调查必须以现代信息技术为工具和驱动力。一是拓宽数据收集渠道。统计调查数据的收集可以通过互联网技术利用网络搜索或者从网络公司收集行业信息。二是减少中间环节。传统统计调查层层统计上报的做法工作量较大，也容易造成数据失真。大数据时代统计调查可以利用网络传输数据平台建设等使统计数据第一时间直接从源头传输到需求者，减少中间环节的人为干扰因素，既保证数据的及时性，也能保证数据的真实性和完整性。三是严控数据质量。数据的大爆发带来的数据复杂性势必会增加数据质量控制和统计执法的难度，因此，应适应时代的特点，建立动态的、在线的数据质量把控和统计执法制度。如在数据统计调查平台建立质量控制模板，实现实时监控，并且建立统计执法与数据质量监测的便捷通道，一旦数据质量报警可以立即在统计执法上得到响应。
——提升统计调查方法的科学性、规范性。以抽样调查为例，要想快速树立抽样调查的权威性和主体地位，就必须在抽样调查的各个环节建立科学完备的方法论，包括抽样框构建、抽样方案设计、抽样估计和数据调整等各个环节。比如，要建立科学、统一、简约的抽样调查指标体系，取消过时的、利用率低的指标，改进不易取得和无法与大数据衔接的指标，增加政府及社会各界普遍关注的、与社会经济发展相适应的指标。
——加快数据共享，打破部门“数据孤岛”。目前，我国政府统计面临数据来源单一、重复调查等诸多问题，部门“数据孤岛”现象存在，阻碍了大数据时代统计调查工作的开展。从国外先进经验来看，大数据时代需要逐步采用以信息化为媒介的、基于行政记录和多种信息来源的开放式、共享式数据采集制度，即将不同政府职能部门行政管理信息资料共享化，如人口登记、房产登记、企业信息登记等，不同目的的统计调查仅是在此基础上增加或修改特定指标即可。在我国，初步的部门数据共享已经实现，如经济普查利用工商数据库和基本单位名录库等作为清查库，人口普查以公安部门户籍资料和社保信息等作为核查依据等，但是仍存在部门统计数据协调难度大、利用效率低等问题。因此，在大数据时代需要快速搭建较为完备的数据交换和共享服务平台，除去部门保密数据资料外，绝大多数的统计数据信息应该逐步实现在政府部门间、甚至面向社会公布和共享，使各种目的的统计调查能够各取所需、完善补充，有效发挥数据价值，减少社会资源浪费。
——培养新型统计调查人员，加强调查队伍建设。为应对大数据时代给统计调查工作带来的复杂性和不确定性，需要打造一支懂技术、守纪律的高素质统计调查队伍。一是人员专业化。大数据调查需要全新的现代统计方法和统计工具，特别是现代信息技术和云计算技术，因此必须组建专业程度高、针对性强的业务能手，并且定期组织培训，培养专业化统计调查人才。二是队伍稳定化。现代统计方法和统计流程大多大同小异，稳定的统计调查队伍有利于不同调查方法的融通，减少人员的适应时间，最大限度降低调查成本。近年来，不少地区探索的统计调查外包模式，在一定程度上促进了人员专业化、队伍稳定化，值得深入研究和推广。三是组织纪律制度化。2017年4月，国家统计局成立了国家统计局统计执法监督局，标志着全面依法统计依法治统工作开启了新的征程。统计数据真实性、统计调查科学性、统计执法严肃性等问题，一直是伴随着各项统计调查工作的永恒话题，只有严格遵守统计纪律，将组织建设制度化，才能从根本上杜绝统计造假等统计违法行为，才能确保统计调查科学性，维护统计数据权威性。
⑷ 街道办三公一大信息核查怎么做
核查工作质量和效率。要加强监督检查，对落实不实、执行不力和推诿扯皮、敷衍塞责、不担当、不作为，对工作造成严重影响的单位和个人严肃追责问责。
陶毓敏强调，要切实用好三公（工）一大数据信息核查机制，进一步强化公安、公卫、工信科技、大数据等部门的协同配合，严格按照工作流程精准高效核查推送到我区的涉疫人员数据，切实提升防控工作科学性和精准性。
以公安部门牵头，公卫、工信(通管)和大数据部门组成的协调机制（简称“三公一大”），三同时指疫情发生后，疾控机构、公安、工信等部门按照同时赶赴现场、同时开展调查、同时处置疫情。以公安部门牵头，公卫、工信(通管)和大数据部门组成的协调机制（简称“三公一大”），三同时指疫情发生后，疾控机构、公安、工信等部门按照同时赶赴现场、同时开展调查、同时处置疫情。