怎么样体现数据管控的好

❶ 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。

❷ 如何有效的进行数据治理和数据管控

数据治理和数据管控这几年确实越来越受到各方的重视，它们其实有一定相似性和侧重点。数据治理往往需包含整个数据生命周期，从创建到消亡的全过程。因此进行有效的数据治理，主要步骤有：建立数据治理委员会、制定数据治理的框架、数据治理方案确定、数据治理工具选定、数据治理实施、数据治理维护增强等。目前，市面上对于数据治理已经有了相对成熟的产品和服务商可以去咨询一下，做的比较好的如IBM、亿信华辰等，可以从多个方面进行治理，元数据、主数据、数据质量、数据标准、数据资产、数据处理、数据交换、数据安全、数据生命周期等。数据管控可能会根据企业实际情况，进行数据质量管控、元数据管控等某些方面的管控。而亿信华辰的数据治理产品，可以自定义根据企业实际情况对数据进行管控。它智能纠错减少数据异常，让数据清澈如水，可靠的企业级元数据管家 理清企业数据资产，洞见数据背后的业务含义。

❸ 企业如何有效的进行主数据管理

企业主数据治理主要分为4个阶段：主数据规划阶段、主数据标准梳理阶段、主数据治理阶段、主数据平台落地阶段。

1.主数据规划阶段

主数据规划阶段是主数据管理的第一个阶段，这个阶段的工作一般都是主数据管理的顶层工作。该阶段的工作包括制定主数据管理组织、完善主数据管理制度、搭建主数据管理体系，从而保证主数据的稳定运行。

2.主数据标准梳理阶段

主数据标准梳理阶段需要梳理主数据分类标准、主数据编码标准及主数据属性标准。需要调研收集企业现有标准、参考相关国家/行业标准，做差异及对标分析，从而找到现有标准不足，确定新标准的内容。

3.主数据治理阶段

主数据治理阶段需要梳理并检查现有数据中的缺失数据及噪声数据，发现现有数据的错误；并通过清洗、质检规则，完成历史主数据的治理工作，保障主数据管理平台铺地数据的准确性。

4.主数据平台落地阶段

主数据落地阶段也是主数据治理的最后一步。通过可靠的主数据管理平台，录入主数据标准，实现主数据规范化管理。这里推荐亿信主数据管理平台。

亿信主数据管理平台由北京亿信华辰软件有限责任公司自主研发，覆盖主数据标准；主数据质量；主数据采集、申请、新增、变更、审核、生效、失效、分发等全生命周期管理。全程“零”编码，帮助用户高效完成主数据管理流程制定；丰富的可视化报表，完成主数据全生命周期监控。亿信主数据管理平台通过其高可用性帮助企业快速搭建主数据管理平台，保障各业务系统主数据的一致性，提高企业运营效率

❹ 企业如何做好数据管理

企业想要学好数据管理，首先应该明确的数据管理的相关知识点，对于数据管理的知识点掌握好了以后，把它运用到自己的工作中就可以学好。

❺ 如何做好数据管理工作

一、认识做好数据管理工作的重要意义，从思想上高度重视数据管理工作
做好数据管理工作对银行经营管理来说，有着重要的意义。通过培训，我改变了以前那种“数据管理就是完成信息统计报表报送和数据整理”的肤浅认识，深刻认识到数据管理工作内涵丰富，尤其是大数据分析和渠道建设创新等工作要做好、做深做透不是一件容易的事情，而且做好数据管理工作对银行意义重大：
从外部来看，做好数据管理工作是满足信息披露要求的有力保证。目前我国已初步建立了一套规范上市银行信息披露行为的规章制度,我们要加强数据管理，严格按照外部监管部门的统计管理制度要求完成各类统计报表上报、提高数据质量，才能满足信息披露要求。
从内部来看，做好数据管理工作有助于全面提升银行核心竞争力.数据管理部门通过对数据的整理加工，分析挖掘,能为领导决策提供有效的数据信息，有力地支持和服务全行业务发展。特别是当前外部对银行数据质量要求日益严格，我行战略转型也需要数据管理工作具有扎实的数据基础和强大的分析能力。
二、了解掌握并执行数据管理相关制度和要求，为做好数据管理工作打下基础
数据管理工作，除了报送各类数据信息统计报表以外，更重要的工作应该包括对数据信息进行有效加工和数据管控，大数据推广应用、调研分析等方面。而我们只有学习掌握了数据管理相关制度才能够正确执行统计管理制度，为提高数据质量打下基础。
制度学习方面虽然有看似有些枯燥，但这些是我们必须遵守的，从国家层面来看，国家颁布了一系列数据管理相关的法规和办法，如：《统计法》、《金融统计管理规定》、《银行业监管统计管理暂行办法》、《征信业管理条例》。特别是本次培训中，柳纠夫副总经理反复强调我们要依法合规开展征信工作，如果有违反条例规定未按照与个人信息主体约定的用途使用个人信息或者未经个人信息主体同意向第三方提供个人信息，情节严重或者造成严重后果的，将被有权机关罚款；如构成犯罪，将依法追究刑事责任。“知规才能执规”，商业银行只有依法进行金融统计工作、规范金融统计活动，才能保证整个金融统计活动有序、有效开展。除了国家颁布的相关法规及办法以外，我们还要掌握建行内部制定下发的各项制度规定，严格遵照执行，保证数据信息质量和客户信息安全。

❻ 数据质量控制的基本要素有哪些

1. 建立数据的标准，明确数据的定义。通常，独立的应用系统会有一个比较模糊的、有时也会有比较清晰的数据标准和数据定义。为了保证系统的正常运行，这些系统的用户必须在数据的标准和数据的定义上达成一致。不过，这些标准和定义大多数时候与企业中其他系统中的数据标准和定义并不一致。因此，需要从整个企业的角度出发，建立统一的数据标准和数据定义，同时，整个企业必须就这个数据标准和数据定义达成共识。这一句话说起来容易做起来难。因为人通常本能地会拒绝改变，改变数据标准和定义并不是轻而易举的。为此，强烈建立在企业中除了设立一个高管级别的数据质量管理委员会外，还需要选定一个执行能力强的项目负责人，需要他推动相关人员接受新的数据标准和定义。
在具体建立新的数据标准和数据定义时，需要仔细权衡，哪些定义和标准是出于企业内部的原因(比如出于方便、习惯等)制订的，哪些定义和标准是因为要有效反映外部的真实世界而制订的。相对而言，前者更容易执行一些。
2. 建立一个可重复的数据收集、数据修改和数据维护流程。数据管理面临的两个主要挑战是企业本身的复杂性和身份信息不断变化。这两个客观原因的存在意味着企业的数据质量保证行动永远没有结束之日，因此，企业在制订数据质量的保证措施和数据质量指标时，必须保证这些措施和指标能够不断重复。
3. 在数据转化流程中设立多个性能监控点。数据的质量高低可以根据最终用户的需求来评价，也可以通过与同类数据源的比较来评价，还可以通过与前一阶段的数据质量进行比较来评价。但在制订数据质量的战略时，比较理想的办法还是根据最终用户的需求来进行。不过这里存在一个问题是，等到最终用户拿到数据时再针对数据的问题进行修正已经太迟了。一个有效的数据质量保证办法是在每当数据发生转换后就与前一时期进行比较，从而对数据质量进行评估。如果此前所采用的数据质量改进方法有助于提高最终用户的满意度，那么，这些中间指标的达标也预示着项目的最终成功。
数据质量管理5要素分析数据质量管理5要素分析
4. 对流程不断进行改善和优化。我们常常听到有人说，他们制订了很多办法来迅速而且大幅度提升数据的质量，但很少听说最后他们能真正得到满意的结果。其原因就在于数据的质量改进绝非一朝一夕的事情，而是一个持续的过程。正确的办法是通过一个不断改进的流程，持续不断地排除错误、对数据进行整合和标准化，最后达到流程的自动化，从而降低数据质量保证计划的总体开销。实际上，排除错误、数据整合和数据标准化从来就不是一件容易的事情。数据质量管理计划的负责人将配合公司高管组成的数据质量管理委员会来保证这个流程的顺利执行。要注意的是，作为该项目的负责人，不能墨守成规，仅仅因为自己以前一向采用某种方法，就要求别人也必须采用这一方法，特别是当发现这些方法成本高昂的时候，就应该考虑换一种方式了。
5. 把责任落实到人。通常，我们认为那些与数据的产生、维护相关的人员是负责任的，但是，很有可能，他们有很多其他的工作要做，因此作为数据质量的负责人光有善良的想法是难以提高数据的质量，很有可能一辈子也达不到目标。对于那些负责数据的产生、数据的合理化以及对数据进行清理和维护的人，应该给他们的活动制订明确的指标，这样他们才能真正理解人们到底希望他们达到什么目标。更重要的，他们还需要针对这些指标细化对他们自己的要求，当然，他们会因为达到或者超过这些指标而得到奖励。其中，一个执行力强的负责人的价值体现出来，他会针对具体情况适时调整数据质量的目标。
最后，再次强调考虑与数据管理和数据质量的改进项目有关的人的因素，他们的行为是非常重要的。从某种程度上说，要比具体选择什么软件要重要得多。上述5点有助于帮助组织规范数据质量管理中与人有关的流程。