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如何做好產品數據管理

發布時間:2022-10-01 21:00:32

『壹』 企業如何做好數據管理

第一、建立自己企業的內部管理區域網絡。
第二、對網路終端實行加密及管理員制度。
第三、對企業的數據中心進行加密和管理員制度,並進行重要數據的 備份工作。
第三、企業員工要有保密意識和責任。對泄露企業秘密的員工要進行處罰!

『貳』 淺談數據產品管理實踐

 近些年來,隨著增長黑客、精益化運營、大數據、AI等概念大熱,數據產品、數據產品經理曝光率也不斷攀升。公司也於2017年初開始推行數據化戰略,取得一些成果,上線了數據倉庫、數據雲平台、數據監控、自動化審批等數據產品。 但什麼是數據產品?數據產品如何解決公司業務問題?如何設計有價值的數據產品?數據產品經理需要具備什麼能力和特質?本文將圍繞數據產品設計開發管理,結合公司一年來做的數據產品,與大家一起探討分享,以期各位同事了解數據產品的價值和特點,未來更好的利用數據產品和提出更有意義的需求。

1 數據產品的定義
       簡單講,即以數據產品是能幫助用戶發揮數據價值去輔助用戶決策或行動,以數據為主要自動化產出的產品形態。強調自動化產出是區分類似數據研究咨詢公司的咨詢報告、手工報表。接下來數據產品又可以進行細化:
       通過用戶群體可以分為三類:
企業內部數據產品,如開篇講到我們公司的BI 、自動化審批、數據監控等;
商業型數據產品,如谷歌的Google Analytics;
用戶均可使用,如淘寶指數。

2 數據產品的意義
       當我們推出一個新的產品功能的時候,是否是符合用戶預期的,是否是受用戶歡迎,我們需要通過數據來說話。 在 Facebook 中,直接匯報給扎克伯克的增長團隊就有兩個數據團隊做數據的採集計算和展示。Facebook 所有數據的監控,以及根據效果持續優化工作都由他們負責。 Facebook對數據驅動的重視程度有一個例子很好說明,曾經一個 VP帶領的 30 人團隊花了一年時間改版主頁,在灰度上線三個月期間因數據表現不佳,直接回滾。 Facebook 通過可量化的數據對新功能進行客觀反饋,從而驅動下一步的產品決策。
       彼得.德魯克有句名言:if you can't measure it, you can't manage it.

3 數據產品如何設計
      關於這個問題我們可以拆解成五步來解答:
     -面向什麼用戶和場景
     -解決什麼問題或帶來什麼價值
     -分析思路是什麼
     -用到什麼樣的指標
     -怎麼組合展現這些指標

1)面向什麼用戶和場景
       產品設計先要明確面向的用戶和場景大家並不陌生,具體到數據產品用戶和場景的特點有:
       -不同用戶有不同的價值:特別是面向企業內部產品。從數據能產生的價值來看,高層的一個正確的決策可以節省下面無數的成本,不能單純從產品使用用戶數來衡量產品的價值;
       -不同層級用戶關心的數據顆粒度不同:產品設計時需時刻記住數據呈現的主次、不同顆粒度的分析以及最細粒度的入口。數據分析本質就是不斷細分和追查變化;
       -不同類型的用戶使用數據的場景不一樣,要圍繞這些場景做設計。比如我們分公司分總、團隊經理們,工作繁忙且甚少坐班,那麼移動化和自動化就很關鍵。在設計的時候,原則就是通過手機界面展現關鍵指標,分析結果簡要清晰,較少分析功能。而且在某些指標異動時能及時通過手機通知。而辦公室的數據分析師,則 PC 界面更多細化分析對比的功能。 即將上線的管理決策系統就充分考慮這些場景,業務線通過手機APP瀏覽查看並支持指標異動的通知;另一個業務數據監控產品,則將細致的分析呈現在PC界面上。只有充分了解自己的用戶和使用場景,保持長期有效的溝通,才能設計出更好用的產品。

2)解決什麼問題或帶來什麼價值
      即明確產品需要滿足用戶的什麼需求,有怎麼樣的迫切程度和價值。
      首先判斷用戶的本質需求,可用 Demand/Want/Need 方法分析。用戶說來杯可樂(Demand),如果他最需要的是解渴(Want),那麼一瓶礦泉水或者寶礦力會更適合他(Need)。
      其次判斷需求的價值,基於兩點:這個需求滿足的是否是核心用戶;是否是剛性需求。核心用戶衡量公式「人數 * 單用戶價值」,我們心裡要有「不要為了次要用戶的需求去干擾核心用戶的正常使用」的觀念,更不要因為有些數據產品只有公司幾個高管使用而覺得缺乏成就感;剛性需求的判斷,可以從需求有無替代方案、發生頻率(可以結合何時何地的場景來思考)、持續時間等因素綜合考慮。

3)分析思路是什麼
      明確問題後應該通過什麼樣的思路進行分析?需要明確以下原則:
      -數據產品經理要有數據分析能力,才能更好創造更大的數據價值;
      -數據產品設計理念,應從總覽到細分,多維度不斷對比;
      -數據產品的總覽頁面設計應提綱挈領、簡明扼要、主次分明,幫助用戶快速定位了解重要信息數據和重要異常問題,而不是浸泡在無序繁復的數據細節之中;
      -數據的細分應該提供足夠豐富的維度便於分析。每次細分必須帶著指標下去,所有分析的結果必須可以落實到動作執行,並與業務緊密相關;
      -數據本身沒有意義,數據的對比才有意義。數據產品的核心就是凸顯對比,這點是數據產品經理的差異化能力,同時要求甚高(如下圖業務數據監控產品)。既需要豐富的產品設計經驗,也需要深刻的業務理解能力和數據分析能力。

4)用到什麼樣的指標
      分析思路需要相應的數據支撐,需要確認數據准確完備,包括需要哪些數據指標、數據來源和欄位等。在確認的過程要注意以下兩點:
     -數據的完備性需要提前明確所有的數據是否已經准備完全。數據的採集,清洗和聚合工作是數據准備環節的核心內容。如果需要的數據沒有及時採集或沒有經過清洗,會讓整個工期增加極大的風險。
     -數據的准確性在很多時候臨到使用,才發現這個埋點的方式一直都是錯誤的,或者發現這個指標計算的方法沒有把某種因素排除掉。原因多是部門眾多口徑繁雜,缺乏統一數據定義和質量監控管理。 公司為了治理這個問題,專門由數據分析中心牽頭,產品與業務部分參與梳理。與此同時,為了更好的採集數據的完備和准確,我們在數據採集埋點的方案選擇上也積極求變,與優秀的第三方數據服務商神策數據合作。

5)怎麼組合展現這些指標
      關於數據產品用怎樣的產品形態組合展示指標,常見的數據產品形態有著重於數據呈現,比如郵件報表類、可視化報表類、預警預測類、決策分析類等;著重於演算法類的,比如用戶畫像、匹配規則等。
這里探討一下著重數據呈現的產品形態設計思路:
      -指標的設計,首先需要明確什麼類型的產品適用什麼樣的指標,如項目核心的訂單轉化率,放款金額,逾期率等。
逐層拆分,不重不漏。如將逾期分析拆成逾期率、逾期筆數、逾期金額,各節點也可以往下細分出逾期分布,不同的產品、不同的城市還會擁有不同的逾期表現,一層層往下分拆;
確保指標能明確表達含義,為上層的分析思路提供依據;
明確指標定義,統計口徑和維度;
      -指標的呈現,即數據可視化。它不僅是UI設計師的工作,對數據產品經理也提出很高要求。因為它涉及到別人怎麼去理解和使用你的產品。一方面需要持續閱讀相關專業的書籍,另一方面,需要觀察學習足夠多的優秀數據產品。具體到數據的可視化圖表設計上,一些經驗有趨勢用曲線圖,佔比趨勢用堆積圖,完成率用柱狀圖,完成率對比用條形圖,多個指標交叉作用散點圖。根據不同指標選擇其合適的形式。

4 數據產品對數據產品經理有怎樣的要求
       前面講關於數據產品設計,那麼如何確保按正確的符合企業需要的數據產品順利的設計開發上線呢?即數據產品經理需要具備哪些能力才能勝任,概括的講有以下四個方面的能力模型:
      -數據分析的能力:要懂分析,不然就會變成一個只出報表的傳話筒,要懂數據的產生邏輯,要能建立一個業務模塊的數據指標體系,不然,出來的東西會比較亂,可能遲遲上不了線;
      -數據展現的能力,即可視化的能力;
      -商業模型的理解能力:商業理論要了解,才能給抽象成報表和分析頁面,而不同的商業理論適用於不同的企業和企業不同的階段,除了保持商業理論的持續學習更新,還需要結合企業實際情況選擇執行;
      - 一般產品經理的能力如需求分析調研、邏輯溝通、快速學習等能力;
       除了對能力有專門的要求,數據產品設計開發過程中,數據指標梳理是一件非常繁瑣的事情,另外在進行數據分析,在一大堆數據里刨來刨去,很可能半天也沒有結果,這樣就需要數據產品經理的性格能沉下心,能耐得住寂寞和有些枯燥的工作,所以對數據產品經理比一般產品經理有一些不同的性格要求。比如一般產品經理要求會玩,性格外向活躍,而數據產品經理表現的就會偏沉穩和內斂。

      從數據產品經理的能力模型可以看出,既要懂數據,懂產品,又要懂商業,還有性格,要求相當高。公司2017年初啟動數據化戰略,由此可見,數據產品經理團隊的組建是一件有挑戰性的工作,在火熱的數據人才市場,於去年8月完成組建工作。全面的數據產品經理難求,但我們力求形成全面而富有戰鬥力的團隊,作出優秀的產品

『叄』 如何做好數據統計工作,淺談數據工作的重要性

首先,產品數據是產品研發過程中形成的所有描述產品的信息。比如原理圖、PCB 圖,物料和 BOM,生產技術文檔等,是產品的檔案庫;產品數據是連接研發和供應鏈的橋梁,實現產品大規模製造的基礎。產品數據管理出了問題,無法在研發和供應鏈之間建立有效的協同和連接,當然也無法實現產品的批量生產。

其次,產品數據是實現業務 IT 信息化的基礎。從下圖可以看出,產品數據如同物質中的原子,由原子組成各種「物質」,最終業務運營需要各種「物質」所承載的數據。毫不誇張地說,產品數據是企業業務運作的血液。

最後,產品數據管理沒有做好,將影響企業多個環節。產品數據管理沒有做好,輕則業務運作不順暢、效率低,重則導致生產停線、發錯貨、企業庫存多,庫存資金佔用高甚至形成呆死料。

產品數據管理工作做好了,業務部門業務運作效率高,降低企業管理成本和資金佔用等;沒有做好的話,則會發現業務運作形成信息孤島、業務無法拉通、生產錯貨及庫存增多等問題,無法形成企業業務運作的「信息高速公路」。由此可見,產品數據對企業研發和運營是多麼的重要。

『肆』 我要做一個產品數據管理,怎麼做啊!用Excel做資料庫

最簡單的可以先做一份資料庫工作表,然後在工作表內,或者在工作薄中新建一個新的工作表,做一個簡單的VLOOKUP查詢。

『伍』 產品數據管理的管理

單從字面上理解,PDM是 Proct Data Management (產品數據管理)的縮寫,是指某一類軟體的總稱。CIMdata曾這樣定義:「PDM是一種幫助工程師和其他人員管理產品數據和產品研發過程的工具。 PDM系統確保跟蹤那些設計、製造所需的大量數據和信息,並由此支持和維護產品」。如果說得再細致一點:
從產品來看, PDM系統可幫助組織產品設計,完善產品結構修改,跟蹤進展中的設計概念,及時方便地找出存檔數據以及相關產品信息。
從過程來看, PDM系統可協調組織整個產品生命周期內諸如設計審查、批准、變更、工作流優化以及產品發布等過程事件。 但是,這只是單純從技術的角度給 PDM下了一個「准確」的定義。真正意義上的PDM遠不止如此。如果一定要探尋 PDM究竟是什麼,我們不妨這樣來定義它:
PDM是依託IT技術實現企業最優化管理的有效方法,是科學的管理框架與企業現實問題相結合的產物,是計算機技術與企業文化相結合的一種產品。企業文化為企業自身所積累、表現出來的各方面特色之總和。
由此看來,所謂PDM,並不只是一個技術模型,也不是一堆時髦的技術辭藻的堆砌,更不是簡單的編寫程序。它必須是一種可以實現的技術,必須是一種可以在不同行業、不同企業中實現的技術,必須是一種與企業文化相結合的技術。因此,它與企業自身密切相關。考察當今PDM實施成功之企業,每個企業都有自己非常具體的奮斗目標和項目名稱,從福特的「Ford 2000」、波音的「DCAC/MRM」到日產的「業務過程革新」等,凡取得成就者,無一不是將PDM融匯於企業文化之中。因此,PDM的生命力,或換而言之,PDM之精髓,也正在於此。 PDM涉及的領域很廣,它可以管理各種與產品相關的信息,包括電子文檔、數據文件以及資料庫記錄。適用的產品領域包括:
製造業--汽車、飛機、船舶、計算機、家電、行動電話等
工程項目--建築、橋梁、高速公路
工廠--鋼鐵廠、煉油廠、食品加工廠、制葯廠、海洋平台等
基礎設施--機場、海港、鐵路運營系統、後勤倉儲
公用事業--發電/電力設置、無線通訊、水/煤/氣供應、有線電視網
金融--銀行、證券交易及其它行業
值得指出的是:面對如此廣泛的應用領域,尚無一種萬能的PDM系統可以包羅萬象地適用於它們。每個領域都有其自身的特點及需求,即使同一領域的單位,使用完全相同的PDM產品,也會遇到完全不同的實施問題。這正是實施PDM應充分考慮的問題。

『陸』 如何做好數據管理

數據管理要有明確的規范,從輸入人,使用的計算機,票據,輸入時刻,數據核對,數據備份幾個方面做詳細的規定,做好規定的同時,也要規定檢查方法和評價方法,保證數據管理是閉環管理.

『柒』 企業如何有效的進行主數據管理

企業主數據治理主要分為4個階段:主數據規劃階段、主數據標准梳理階段、主數據治理階段、主數據平台落地階段。

1.主數據規劃階段

主數據規劃階段是主數據管理的第一個階段,這個階段的工作一般都是主數據管理的頂層工作。該階段的工作包括制定主數據管理組織、完善主數據管理制度、搭建主數據管理體系,從而保證主數據的穩定運行。

2.主數據標准梳理階段

主數據標准梳理階段需要梳理主數據分類標准、主數據編碼標准及主數據屬性標准。需要調研收集企業現有標准、參考相關國家/行業標准,做差異及對標分析,從而找到現有標准不足,確定新標準的內容。

3.主數據治理階段

主數據治理階段需要梳理並檢查現有數據中的缺失數據及雜訊數據,發現現有數據的錯誤;並通過清洗、質檢規則,完成歷史主數據的治理工作,保障主數據管理平台鋪地數據的准確性。

4.主數據平台落地階段

主數據落地階段也是主數據治理的最後一步。通過可靠的主數據管理平台,錄入主數據標准,實現主數據規范化管理。這里推薦億信主數據管理平台。

億信主數據管理平台由北京億信華辰軟體有限責任公司自主研發,覆蓋主數據標准;主數據質量;主數據採集、申請、新增、變更、審核、生效、失效、分發等全生命周期管理。全程「零」編碼,幫助用戶高效完成主數據管理流程制定;豐富的可視化報表,完成主數據全生命周期監控。億信主數據管理平台通過其高可用性幫助企業快速搭建主數據管理平台,保障各業務系統主數據的一致性,提高企業運營效率

『捌』 大數據時代下,如何做好數據管理工作

進入新的歷史時期以來,收集更加豐富的數據是擺在各個企業面前的主要任務,一旦企業不能收集范圍更廣的信息,那麼企業管理決策則極易出現更多的失誤。企業要重視內部數據信息管理工作,保證當前數據管理與大數據時代特點相一致。第一,進入大數據時代以來,由於涌現出數不勝數的數據信息,因此如果傳統數據信息管理技術不能及時改變則極有可能影響大數據的應用,所以要求當前企業必須及時引進先進的軟體與硬體,才能推動大數據的普遍應用。第二,由於數據信息的海量出現,因此企業還需不斷提高數據信息的管理能力,要保證及時處理與加工得到的各種數據信息,要及時掌握當前最新數據。很多企業已經意識到信息數據的重要性,但因為不擁有先進的技術措施,各種數據信息還不能發揮應有的作用。第三,在企業管理決策過程中,雖然大數據發揮著不可替代的作用,但同時也需重視數據碎片的作用,一個企業要想取得成功則必須重視二種數據的應用,才能使二種數據相互協調,保證數據分析具有更高的科學性,進一步簡化分析過程,減輕工作人員的勞動強度。企業還需及時創新內部知識管理,要盡快引入新型知識管理模式。在實際運行中,知識管理其實就是數據的管理。企業在做出管理決策時,知識提取是一個不可缺少的過程,只有大力應用各種知識才能制訂最為合理的決策。當前由於大數據技術的影響,人們日益意識到知識的重要性,很多企業當前將建設現代化的知識管理模式放在重要位置,高度重視知識管理工作。同時企業也不能過分依賴大數據的應用,而忽略了主觀決策的重要性,要保證二者相互協調、相互促進,才能幫助企業做出正確。

『玖』 公司如何做好數據安全管理

導語:公司如何做好數據安全管理?信息安全策略是企業管理層解決信息安全問題最重要的部分。企業信息安全策略工作主要從兩方面進行,一是企業信息安全策略的制定,二是企業信息安全策略的貫徹、執行。制定安全策略的目的是保證網路安全,保護工作的整體性、計劃性及規范性。

公司如何做好數據安全管理

1.建立健全信息安全制度體系

建立健全信息安全過程管理的制度、流程、標准體系,實行信息系統安全規劃、計劃、實施、運行、督查的全過程管控。對信息安全制度、標准進行滾動式修訂,持續夯實公司信息安全標准化管理基礎。

2.持續強化信息安全基礎管理

一是強化信息安全教育培訓,引入信息安全模擬培訓平台,將原有單次現場培訓調整為通過網路多次、周期化培訓,按季度、半年滾動進行,不斷強化和提高員工信息安全意識和行為規范;二是深化現有信息安全防禦體系建設,加強信息外網安全防護,對信息外網終端進行標准化管理,提高信息外網對DDos攻擊防護能力。推廣實施信息安全接入平台及安全終端、非法外聯監測系統、身份認證(RA)系統、文檔保護系統、統一漏洞補丁管理系統;三是推廣實施信息安全綜合治理體系,主要包括合規控制、風險控制、管理控制等方面;四是推進智能電網信息系統安全接入,按照國家電網公司統一堅強智能電網信息安全總體方案要求,研究重慶公司用電採集系統、輸電線路監測系統、倉庫管理系統和車輛管理系統的安全接入工作。

3.切實提高信息系統運行水平

一是按照電網安全生產和運行管理的要求強化信息系統運行管理,建立一套先進的信息調度運行體系。進一步將所有信息系統納入公司統一信息運行隊伍,嚴肅安全運行紀律,嚴格運維監控、運行維護、計劃檢修、故障通報處理等環節。二是開展運維操作標准化建設。制定信息系統運行《標准作業指導書》,實施標准化作業流程(SOP),對操作前、中、後三個環節執行嚴格管理。嚴格執行工作票制度,嚴格故障處理、升級和配置變更、投運與停運等操作流程的審批;通過安全審計系統對所有操作進行全程記錄,實現對運行操作從審批、執行到檢查、審核各主要環節的全過程管控。運行操作人員實行持證上崗操作制度,重要操作必須兩人在場,有人監護執行。加強運行現場工作的科學管理,規范運行操作標准,提高系統運維質量。三是加強三同步工作。確保信息安全措施與SG-ERP各業務建設的同步規劃、同步實施、同步投運,使信息系統全生命周期安全管理貫穿信息系統規劃、設計、實施、運維、廢棄五個階段,明確界定各涉及部門責任要求。建立信息系統安全評審制度,搭建應用系統項目管理平台,從安全管理、安全技術方面對信息系統進行安全管控。

4.深化信息安全督查工作

一是通過完善信息安全技術督查隊伍的裝備、工具,建設信息安全實驗室等手段逐步完善信息安全督查隊伍的硬體設施,提高技術檢查的准確性和精確度。二是貫徹全員參加、全員合格、全員保安全的宗旨,結合電監會和國網公司培訓、技術交流等形式,開展信息安全督查人員持證上崗培訓,提高信息安全督查隊員的業務技能,推動信息安全督查工作規范化、標准化,打造一流的.信息安全技術督查隊伍。三是建立督查掛牌消缺制度,加強督查發現問題的整改工作機制。深化日常、專項督查工作,開展信息安全高級督查。加強督查通報,建立公司督查標桿,推廣督查典型經驗。整合並擴充督查工具功能,搭建安全督查工作平台,通過安全督查專家分析,提高督查工作效率,規范督查工作。

5.大力培養信息系統運維人才

推廣運維隊伍持證上崗工作,拓展運維人員視野,適應信息技術日新月異發展的潛在要求,提升運維人員監測、響應和主動發現威脅的能力,新產品新技術掌控能力,新風險及時發現處置能力,建立一支高素質的信息運行維護人才隊伍,確保公司信息系統安全穩定可靠運行。

公司如何做好數據安全管理

一、 客觀分析,正視問題,補缺補差

安全生產事故隱患,主要表現為生產經營活動中存在可能導致事故發生的物的危險狀態、人的不安全行為和管理上的缺陷。眾所周知,當前企業面臨的實際問題有:企業主體責任不落實,職工安全意識不高,專業人員缺乏,從業人員素質參差不齊且流動性大,建設項目基礎薄弱,安全投入嚴重不足等等。企業應嚴格對照安全生產標准化要求,實事求是,痛改前非,努力完善安全生產條件,提升企業安全生產水平。

二、 加大培訓力度,不拘泥於形式,強調實效

俗話說:“安全培訓不到位是最大的安全隱患”,修改後的《新安法》再一次強調企業必須對從業人員進行專門的安全生產教育和培訓,此次“安全生產月”,多地也將教育培訓重要性納入宣傳活動中。但實際工作中,很多企業,對於“教育培訓”流於形式,疲於應付,很難達到教育培訓目標。建議企業充分認識培訓重要性,不拘泥於形式,經常組織多種多樣,內容豐富,意義深刻的培訓,如藉助多媒體播放事故現場,並加以案例分析;帶領職工走出去參觀學習,請專家走進來“會診”隱患,現身說法。

三、 加大安全經費投入,監管促成效

作為一名安監工作者,在日常檢查中,常常發現許多企業幾乎沒有按照相關國家標准及行業規范給職工配置勞動防護用品,有的應付檢查,臨時從市場買來沒有任何標志的產品,有的甚至沒有防護品。企業財政支出中安全經費支出不明確,額度不夠,或是沒有該項等問題依然存在。安全經費是企業得以安全生產,創造更大經濟效益的保障,必須重視,絕對不容忽視,企業工會要加強監督,確保經費落到實處,有實效。

四、 嚴格獎懲,增強職工愛崗敬業責任心

完善安全生產制度建設,建立獎罰機制,目的在於獎勤罰賴、獎優罰劣。對那些提出重要建議,消除事故隱患、避免重大事故發生的,要給予獎勵。尤其對那些對認認真真、任勞任怨、在工地上正確履行安全生產監督、管理責任的專兼職安全員,要給予必要的激勵和獎勵,使他們在安全管理的崗位乾的更踏實、更有干勁。

公司如何做好數據安全管理

1)建立信息安全督查工作常態化機制

在深入開展信息安全保障工作基礎上,成立了重慶市第一支企業化的信息安全督查隊,將信息安全督查工作常態化、固定化、流程化。制定了《重慶市電力公司信息安全督查管理辦法》,按照該管理辦法,公司先後開展了春節及兩會專項督查、供電公司信息安全督查、迎世博信息安全督查等多項工作。5月21日至22日,通過了國網公司督查組對重慶公司的信息安全專項督查並獲得良好評價。

2)開展信息安全反違章專項行動

為努力實現三個不發生基本安全目標,根治違章頑疾,消除事故隱患,全面提高信息系統可控、能控、在控水平,公司編印了《重慶市電力公司開展信息安全反違章專項活動方案》下發到公司各單位。通過開展信息安全反違章專項活動,組織全員學習《信息安全反事故基線措施》,進行信息安全宣傳教育;重點督查了信息安全八不準、隱患消缺機制落實等情況,並及時對公司郵件系統和應用系統發現的弱口令進行了整改。

3.加強應急演練和專項安全保障

1)組織應急演練

公司首次成功舉辦了由信通公司、江北供電局、楊家坪供電局和超高壓局參與的信息廣域網聯合應急演練。改變了廣域網故障排除以前大家各自為陣的局面,取而代之的是先進的遠程統一指揮協作。通過本次演練,為今後信息系統突發性故障遠程統一指揮、協同處置提供了新的模式。

2)保障迎峰度夏和世博會期間的信息安全

為確保迎峰度夏和世博會期間的網路與信息安全,公司開展了以下三方面的工作,一是完善信息系統應急處理機制。二是開展了安全區域、分區防護、終端安全接入等方面的劃分工作,強化業務應用系統與核心設備的綜合防護,加大互聯網出口和對外服務系統的安全巡檢與防惡意攻擊。三是強化運維值班制度,尤其是在重要、特殊時期的值班管理。

4.信息安全人才梯隊建設

1)舉辦公司首屆信息化技能競賽

在全公司組織開展了首屆信息化技能競賽。公司直屬單位、控股供電公司共計40家單位參加競賽。本次競賽的開展對建設信息化高技能人才隊伍、優秀信息運維隊伍、進一步提高全公司信息化建設水平具有重要意義。

2)開展新進大學生信息安全培訓

堅持從源頭抓信息安全教育,不斷創新信息安全教育培訓工作。每年對新進大學生開展信息安全知識培訓,使每位大學生在正式走上工作崗位前就深刻領會信息安全的重要性,敲響安全警鍾,牢固樹立信息安全意識,在今後的工作中嚴格遵守信息安全和保密相關規章制度。

(二)工作的突破和創新:信息安全標准化體系建設

參照ISO27001標准建立了公司信息安全標准化管理體系。已梳理原有11方面共計64個信息安全規章制度,新編了24個制度、修訂了20個制度,保證了公司信息安全管理體系的先進性和完整性。

『拾』 如何做好數據管理工作

一、認識做好數據管理工作的重要意義,從思想上高度重視數據管理工作
做好數據管理工作對銀行經營管理來說,有著重要的意義。通過培訓,我改變了以前那種「數據管理就是完成信息統計報表報送和數據整理」的膚淺認識,深刻認識到數據管理工作內涵豐富,尤其是大數據分析和渠道建設創新等工作要做好、做深做透不是一件容易的事情,而且做好數據管理工作對銀行意義重大:
從外部來看,做好數據管理工作是滿足信息披露要求的有力保證。目前我國已初步建立了一套規范上市銀行信息披露行為的規章制度,我們要加強數據管理,嚴格按照外部監管部門的統計管理制度要求完成各類統計報表上報、提高數據質量,才能滿足信息披露要求。
從內部來看,做好數據管理工作有助於全面提升銀行核心競爭力.數據管理部門通過對數據的整理加工,分析挖掘,能為領導決策提供有效的數據信息,有力地支持和服務全行業務發展。特別是當前外部對銀行數據質量要求日益嚴格,我行戰略轉型也需要數據管理工作具有扎實的數據基礎和強大的分析能力。
二、了解掌握並執行數據管理相關制度和要求,為做好數據管理工作打下基礎
數據管理工作,除了報送各類數據信息統計報表以外,更重要的工作應該包括對數據信息進行有效加工和數據管控,大數據推廣應用、調研分析等方面。而我們只有學習掌握了數據管理相關制度才能夠正確執行統計管理制度,為提高數據質量打下基礎。
制度學習方面雖然有看似有些枯燥,但這些是我們必須遵守的,從國家層面來看,國家頒布了一系列數據管理相關的法規和辦法,如:《統計法》、《金融統計管理規定》、《銀行業監管統計管理暫行辦法》、《徵信業管理條例》。特別是本次培訓中,柳糾夫副總經理反復強調我們要依法合規開展徵信工作,如果有違反條例規定未按照與個人信息主體約定的用途使用個人信息或者未經個人信息主體同意向第三方提供個人信息,情節嚴重或者造成嚴重後果的,將被有權機關罰款;如構成犯罪,將依法追究刑事責任。「知規才能執規」,商業銀行只有依法進行金融統計工作、規範金融統計活動,才能保證整個金融統計活動有序、有效開展。除了國家頒布的相關法規及辦法以外,我們還要掌握建行內部制定下發的各項制度規定,嚴格遵照執行,保證數據信息質量和客戶信息安全。

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