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数据管理的年终工作总结

时间：2023-04-27 07:35:06 其他总结收藏本文下载本文

数据管理的年终工作总结（整理14篇）由网友“为重”投稿提供，以下是小编收集整理的数据管理的年终工作总结，仅供参考，希望对大家有所帮助。

数据管理的年终工作总结

篇1：数据管理规定

第一章总则

第一条【目的】为规范药品生命周期中相关数据的管理，保证药品质量和患者用药安全有效，依据《中华人民共和国药品管理法》和《中华人民共和国药品管理法实施条例》，制定本规范。

第二条【范围】本规范适用于药品研制、生产、流通等单位或者个人，包括上述活动涉及的临床试验、合同研究(CRO)、委托生产(CMO)、委托检验等。

第三条【原则】数据管理应贯穿整个数据生命周期，坚持真实、准确、及时、可追溯的数据管理原则，确保数据可靠性(DataIntegrity)。

第四条【诚信原则】执行本规范应当坚持诚实守信，禁止任何虚假行为。

第二章质量管理

第一节原则

第五条【质量体系】数据管理作为药品质量管理体系的一部分，应当具有相应的管理规程，确保数据可靠性。

第六条【风险管理】质量风险管理是数据可靠性的重要组成部分，应当贯穿整个数据生命周期。

第七条【质量文化】高层管理者应当重视数据可靠性，倡导公开、透明的质量文化，鼓励员工遇到数据可靠性问题时及时报告和沟通。

第二节质量管理体系

第八条【基本要求】应建立恰当的组织结构和规程，监测和预防可能影响数据可靠性的风险。

第九条【问题调查】违反数据可靠性要求的事件应当依照批准的偏差处理程序进行调查，找出根本原因，实施纠正预防措施。当调查发现对申报资料可靠性、产品质量、使用者安全有直接影响的，应当报告药监部门。

第十条【质量审计】数据可靠性的执行情况应当作为自检和定期审核的一部分，并经高层管理人员审核。

第十一条【委托管理】数据可靠性的要求应列入委托和采购活动的质量协议或书面合同，委托方对受托方的数据可靠性负责，并定期审核受托方数据可靠性执行情况。

第十二条【持续改进】应当确保数据可靠性的执行在数据生命周期中始终处于适当的持续监控。鼓励采用先进技术控制数据可靠性风险，促进数据管理的持续改进，促进知识管理和产品质量的持续提升。

第十三条【质量风险管理】应当基于GXP活动、技术和流程的数据可靠性可能存在的风险，采用合适的风险管理工具和管理策略，确保管理数据生命周期内数据可靠性的风险得到有效管理。

第三章人员

第十四条【高层管理者】企业高层管理者应负责建立良好的企业质量文化，配置充分的人力和技术资源，对组织内药品数据可靠性负有最终责任。

第十五条【管理层责任】各级管理层人员应建立和维护以数据可靠性为要素的质量管理体系和相关管理规程;确保员工与数据可靠性相关的工作质量不受商业、政治、财务和其它组织压力或动因的影响;积极参与和推进在工艺、方法、环境、人员、技术等方面的降低数据可靠性风险的活动。

第十六条【所有员工】所有员工须遵守数据管理规范的要求及公司内部相关管理规定，有责任报告数据可靠性的任何问题，以免影响最后的产品质量和患者用药安全。

第十七条【培训】所有涉及GXP数据相关工作人员应完成数据可靠性的培训。

篇2：数据管理规定

第一节原则

第十八条【数据生命周期】数据管理应贯穿其整个生命周期，包括数据的生产、采集、记录、处理、审核、报告、存储、备份、销毁等过程。

第十九条【数据类型】数据可由以下几种情况产生：

(一)人工观测后进行的纸质记录。

(二)仪器、设备或计算机化系统产生的记录。

(三)采用摄影、摄像技术获取的客观数据。

第二节数据归属至人

第二十条【可归属性】通过记录中的签名可追溯至数据的产生者或修改者。修改已输入的关键数据应当经过批准，并记录修改理由。

第二十一条【签名唯一】计算机化系统中不同用户之间不得共享登陆账号或者使用通用登陆账号。若计算机化系统不具备充分的技术控制能力，应当建立相应程序,可以采用纸质记录或混合模式的记录对电子记录签名，确保记录中操作行为归属到特定个人。

第二十二条【电子签名】电子签名与纸质签名等效,不得使用个人手写签名的电子图片代替，并应经过验证。

第二十三条【特例】应有文件规定仅在某些特殊情况(例如：记录行为本身对产品或工作造成风险，如：那无菌操作区操作人员记录造成的生产线干预)下,可由另一记录人员代替操作人员进行记录的程序、适用范围,相关操作人员和代记录人员。记录应当与操作同时进行，实际操作人员应当及时对记录进行确认签字。

第三节数据清晰可溯

第二十四条【清晰】在GXP规定的保存期限内的任何时候，数据应清晰、可溯、可读、可被理解，应能确保可清晰地重现步骤或事件发生的顺序。

第二十五条【审计追踪】当计算机化系统被用于产生电子数据时，所有的数据创建或更改行为都应当通过计算机系统中的审计追踪，或由其他符合要求的元数据字段或系统其它功能来记录，确保其追溯性。当现存计算机化系统缺乏审计追踪功能时，可以使用替代方法，比如日志、变更控制、记录版本控制或其他纸质加电子记录的组合来满足文档可追溯性的要求。

第二十六条【审计追踪的管理】审计追踪或其它提供可追溯性的替代方法不能被修改或关闭。

第二十七条【高级系统管理权限】业务流程拥有者和用户不应当被赋予高级安全访问权限，如任何系统层面(操作系统、应用程序、数据库等)的系统管理员权限。

第四节数据同步记录

第二十八条【要求】数据在其产生或被观察到的时刻，应依据相应的程序或规定被记录下来，并确保在执行下一步操作前，数据被持久地保存。

第二十九条【正式记录】原始数据应当在GXP活动发生的时间直接、同步的被记录到正式记录中。

第三十条【时间戳】应确保计算机化系统的时间/日期戳安全，不被篡改;并建立规程和维护程序确保所涉范围内的GXP活动的时间/日期同步。

第五节数据原始一致

第三十一条【要求】原始数据包含首次或源头采集的数据和信息，以及为完整重现GXP活动而要求的后续其它数据。

GXP对原始数据的要求包括：

(一)应当审核原始数据;

(二)应当留存含有原始数据的内容及原义的原始数据本身和/或真实副本、以及经确证的副本;

(三)原始记录在其留存期内，应符合本规范要求，并容易获得和读取。

第三十二条【基准记录】当有多份相同信息被同步记录时，应界定由哪个系统生成并保留的数据为基准记录。基准记录的属性应在质量体系中进行明确定义，并且不得因个例而变化。

第三十三条【数据的收集和记录】应有程序规定数据的收集和记录过程，定义必须的步骤和预期标准。数据的收集和记录过程应确保可重现被记录对象的完整历史，其保留形式应确保可理解和读取。

第三十四条【原始数据审核】应当建立数据审核的书面规程并通过培训和自检等控制措施，确保原始记录经过适当地审核和批准。数据审核包括审核纸质数据和电子数据，电子数据的审核不能仅限于从计算机化系统中打印的纸质记录，还应包括对电子元数据的审核。

(一)书面规程应在充分风险评估的基础上规定审核原始数据和相关元数据的过程及内容，包括频率、角色与职责、审核的方法、对于异常数据或错误缺失的处理流程以及对原始信息修改的评估等，确保符合本规范要求。

(二)数据审核过程应当被记录，通常以相应的纸质或电子签名来完成。书面规程应明确审核以及批准签名的含义，以确保审核和批准人员理解其负有的相关数据可靠性的职责。

(三)原始数据审核的人员应有相应的资质和培训，其培训的内容应与所审核内容的风险相适应。

(四)应确保与样品相关的审计追踪，原始数据和元数据被审核并作为自检的一部分，以保证持续符合本规范的要求。

(五)如计算机化系统无法满足电子审核的要求，使用纸质打印输出作为摘要报告时，必须有第二人审核原始电子数据和相关元数据，如：审计追踪，以确认所打印的摘要具有代表性。

第三十五条【原始数据转换为真实副本】如果需要将原始数据转化为真实副本，应当制定书面规程，并通过培训审核、自检等措施保证所产生的真实副本和转换过程符合数据可靠性要求，包括：

(一)原始记录转换为真实副本的形式要求包括：

1.将原始的纸质记录制作成纸质的真实副本时，应保留原始记录的静态记录格式;

2.将原始纸质文件扫描并转化为电子图像作为真实副本，如PDF文件，应采取额外的方法保护电子图像不会被更改;

3.将原始电子数据集制作为电子的真实副本，应保留原始记录的动态记录格式;

4.当手写签名对记录的真实和可靠性至关重要时，应考虑保留原始手写签名的纸质记录的全部内容和意义。例如：临床试验中的知情同意书签名。

(二)将原始数据转换为真实副本的过程应有第二人确证或技术确证方式确保真实副本保留了原始记录的全部内容和意义(即真实副本包含所有的数据和元数据，无数据丢失，保留对记录的含义和解释非常重要的记录格式;必要时，还需确证在执行经验证的备份过程中，文件未损坏)。

(三)确证人或技术复核过程应当以适当的方式记录真实副本的复核内容。记录应被安全地关联到所生成的真实副本。

第三十六条【数据的保留】应建立安全控制和归档规程确保原始数据或其真实副本在留存期内，免于被故意或无意地更改或丢失，保证符合数据可靠性要求。

(一)应对电子记录备份以保证发生灾难时，数据可恢复。

(二)记录或真实副本，应留存在另一个安全的地方。

(三)电子数据的备份和恢复流程必须经过验证。备份和归档的数据在保存期内应可读取，并定期测试或检查恢复读取的能力。

(四)《临床前研究(GLP)管理规范》规定归档人员应为独立的利益不相关方。

(五)电子数据可以通过创建真实副本或从一个系统转移到其他系统的方式进行归档，但数据转移过程应被确认或验证，并记录。应以动态格式保存全部内容包括有意义的元数据以及全部原始电子数据的含义，确保数据可以重现。

(六)电子签名信息应作为电子原始记录的一部分保存，确保在记录留存期间与记录相关联并可读。

(七)数据的保存期限应满足相应的GXP规范的要求。

第三十七条【销毁】应建立销毁数据的规程，数据的销毁必须经过适当的审批。

第六节数据准确真实

第三十八条【准确性】数据的准确真实是指数据能正确、真实、有效、可靠地体现数据所记录的事件/活动。确保数据准确真实的控制措施包括但不限于：

(一)设备设施应经过验证和校验，并维护。

(二)验证生成、储存、发布或归档电子记录的计算机化系统。

(三)分析方法和生产工艺应经过验证，数据的产生过程应与验证状态保持一致。

(四)审核GXP记录。

(五)调查偏差、可疑值、超标结果等等。

(六)企业应建立完善的文件、程序体系，建立完善的工作流程减少差错的发生。

(七)对于活动的相关人员提供充足的培训。

第四十条【数据处理】数据处理应当按照经验证/确认或核实的方案、过程、方法、系统、设备，并依据已批准的程序和培训方案。

第四十二条【数据监控】在数据生命周期中，数据应当处于基于风险地持续监控中，为增加工艺理解、促进知识管理和形成持续改进提供合理的决策。

第五章系统

第一节原则

第四十三条【原则】用于数据的采集，存储，处理，分析，审核，报告，转移，备份和/或归档保存及检索的系统可以是纸质的，计算机化的或二者的混合，并应当：

(一)具备规程和/或配置防止和/或发现对数据的有意或无意的篡改，删除，丢失，缺失，替换，誊写等不合规操作。

(二)当数据被以纸质和电子两种方式同时保存时，电子数据是原始数据。动态数据的打印件不可以替代其电子原始数据。

(三)方便现场操作人员填写或输入数据。

第四十四条【数据管理过程】应根据数据管理过程中数据产生、记录、存储、使用时的风险，采取相应的措施保证数据的可靠性。

(一)数据管理系统设计应界定数据在整个生命周期中的归属问题，并考虑对流程/系统的设计、运行和监控，以便符合数据完整性原则，包括全面控制有意或无意的的信息修改。

(二)数据生命周期的管理和设计需要对数据管理过程有科学和技术方面的理解和应用。包括质量风险管理，流程应能够增加对数据完整性的保证，并产生一个有效和高效的业务流程。

(三)当数据管理流程或特定的数据流程存在不一致、不确定、未证实或使用手动、纸质操作等情况时应加强数据可靠性的管理。

(四)良好数据流程设计应当对于数据流程的每一步都进行考虑，尽可能确保并增强控制，保证每一步是：

1.一致性;

2.客观、独立和可靠的;

3.简单和简化的;

4.明确定义和充分理解的;

5.自动化的;

6.科学上和统计上合理的;

7.按照良好文件规范进行记录的。

第二节要求

第四十五条【纸质要求】纸质空白记录(包括但不限于，工作表单、实验室记录和批记录)的发放和回收应当受控。

第四十六条【计算机化系统要求】计算机化的数据管理系统，包括计算机硬件、软件、外围设备、网络、云基础设施、操作人员和相关文件(例如用户手册和标准操作规程)应当符合《计算机化系统》附录的要求。

麦叔：请问云基础设施如何做计算机验证?总局应该发布相关指南呀?《计算机化系统》附录里也没写呀?

第四十七条【审计跟踪】计算机化数据管理系统应根据风险评估的结果考虑设立审计跟踪，记录对系统和数据的所进行的操作，包括但不限于：

(一)谁，在何时，做了何操作，及为什么做该操作。

(二)数据的创建、修改或删除、再处理、重新命名、转移。

(三)对计算机化系统的设置、配置、参数及时间戳的变更或修改。

第四十八条【审计跟踪审核】审计跟踪应当作为GXP数据的一部分被审核;对于直接影响患者安全或产品质量的关键GXP数据更改的审计追踪应当随同相应的数据并在该数据最终被批准之前进行审核。需要定期审核的审计跟踪包括但不限于：

(一)最终产品检验结果的更改。

(二)样品运行序列的更改。

(三)样品标识的更改。

(四)关键工艺参数的更改。

第四十九条【验证】计算机化数据管理系统应当按《计算机化系统》附录的要求进行验证，确保系统符合预期的用途。例如确证：

(一)应用程序和操作系统中保障数据可靠性(ALCOA)的设计和配置，包括审计追踪，在系统运行时，被启用并有效。

(二)每个工作流(workflow)均被验证。

(三)产生的数据和输出的报告符合用户要求。

(四)用户权限级别符合其设置及配置。

(五)系统日期和时间，产品标准，工艺参数，测试方法的更改被控制。

(六)用于临床实验的计算机化数据管理系统的配置和设计控制应能确保试验的盲态，例如，通过限制可查看电子存储的解盲数据的人员。

第五十条【数据安全】数据管理系统应当具备安全保障措施确保数据的安全。常见的措施包括但不限于：

(一)经授权许可人员才可以进行数据存储或处理及进入档案室等区域。

(二)用户名仅释放给有业务需要且经授权批准的员工。

(三)用户通过其唯一的用户名和密码登录进入系统。

(四)有规程和培训保证当用户不使用系统时退出系统或锁屏。

(五)无操作时，系统在设定的时间内自动退出或锁屏。

(六)用户密码应当在预定的期间内更换。系统在预先设定的时间点提醒用户更改密码，并禁止该用户用已使用过的密码登录该系统。

第五十一条【系统更替】计算机化数据管理系统的更替(包括版本变更和系统变更)应当保证更替前后系统中的数据可靠性。

第五十二条【灾难恢复】应当建立计算机化数据管理系统的业务持续、系统维护及灾难恢复规程，确保系统在维护，业务持续和灾难恢复时的数据可靠性。

第六章附则

第五十三条【特殊要求】本规范为药品生命周期中相关数据的基本要求。对临床试验数据、实验室数据、制药设备数据等数据的特殊要求，由国家食品药品监督管理总局以附录方式另行制定。

第五十四条【替代方法】企业可以采用经过验证的替代方法，达到本规范的要求。

第五十五条【术语】本规范下列术语的含义是：

(一)ALCOA

一个常用的缩略词，简称“真实、准确、及时、可追溯”。

(二)审计追踪

审计追踪是一个捕获详细信息的过程，例如记录中的添加、删除或修改信息，无论纸质或者电子版的.，不会干扰或覆盖原始记录。审计追踪有助于复原或再现与记录有关的事件历史而忽略其媒介，包括行动的“谁、什么、什么时间和为什么”信息。例如，在纸质记录中，更改的审计追踪都会通过可使原始输入清晰可读的交叉单线标识并记录进行更改的人员缩写、更改日期及更改原因，根据需要证实并说明变化的理由。而对电子记录，安全的、计算机生成的带有时间戳的审计追踪系统在系统和记录一级均应允许复原或再现与事件相关的创建、修改和删除电子数据的过程。计算机生成的审计追踪应保存原始输入和文档的用户ID，行动的时间/日期戳及行动的理由，并按要求证实和说明行动的理由。计算机生成的审计追踪信息可能包括离散事件日志、历史文件、数据库查询或报告，或其它显示计算机化系统的、特定电子记录或记录中所包含的特定数据相关的事件的机制。

(三)数据

数据是指在GXP活动期间记录的并允许充分和完全的再现和评估GXP活动的，所有原始记录和原始记录经核证无误的副本，包括源数据和元数据，以及这一数据的所有的后续转换和报告。数据应在活动时按照固定方式准确记录。

数据可能包含在纸质记录(例如工作表和工作日志)、电子记录和审计追踪、照片、缩微胶卷或缩微胶片、音频或视频文件或藉以记录GXP活动有关信息的任何其它媒体。

(四)元数据

元数据是关于数据的数据，提供了解这些数据所需的上下文信息。通常情况下，这些都是描述结构、数据元素、相互关系和其它数据特征的数据。元数据还允许数据可归属于个人。例如，在称重时，没有元数据的数字8是毫无意义的，即单位，mg。其它元数据的例子可能包括活动的时间/日期戳，执行活动的操作人员ID，所用仪器ID，工艺参数，文件序列号，审计追踪及理解数据和重现活动所需的其它数据。

(五)数据管理

为确保数据在整个数据的生命周期内，不论其生成格式，数据的记录、处理、保存和使用均被完整、一致、准确记录的处理操作总和。

(六)数据可靠性

数据可靠性是指贯穿整个数据生命周期的数据采集是完整的、一致的和准确的程度。所收集的数据应该是可归属的，清晰的，同步记录的，原始的或真实副本，并且准确的。保障数据可靠性需要适当的质量和风险管理系统，包括遵守合理的科学原则和良好文件规范。

(七)数据生命周期

一种计划的方法用于评估和管理数据风险使其与潜在影响患者安全性、产品质量和/或在数据的创建、处理、审核、分析与报告、转移、储存和检索及持续监测直至退役的所有阶段中做出决定的可靠性相称。

(八)动态记录格式

使用动态格式记录，例如电子记录，允许用户和记录内容之间存在互动关系。例如，采用数据库格式的电子记录，允许能够跟踪、趋势分析和查询数据;使用电子记录维护的色谱记录，允许用户重新处理数据、通过适当的访问权限查看隐藏字段，放大基线以更清楚地查看积分。

(九)混合模式

以原始电子记录和纸质记录组合组成总记录集的计算机化系统，该记录集应被审核和保存。例如，在实验室分析人员使用计算机化仪器系统创建原始电子记录，然后打印结果摘要。人员对电子记录实行手写签名，例如，通过手写签署审查清单然后安全地连接到正在签署的电子记录。混合模式需要在整个记录保存期内所有记录类型之间的链接安全。

(十)基准记录(Primaryrecord)

当采用多于一种方法同步收集或保留的数据发生不一致时，该记录作为首要判断依据，即GMP附录计算机化系统中的主数据。

(十一)计算机化系统

一个计算机化的系统集中控制一个或多个自动化的业务流程的性能。它包括计算机硬件、软件、外围设备、网络、人员和文档，例如手册和标准操作规程。

(十二)归档

归档是贯穿于要求的记录保存期限，在专门的数据管理人员控制下，保护记录免于进一步被修改或删除，并储存这些记录。

(十三)备份

备份指创建在原始数据或系统出现丢失或者变得不可用(例如，在系统崩溃或磁盘损坏)的情况下的一个或多个电子文件的替代副本。值得注意的是，备份不同于归档，电子记录的备份仅作为灾难恢复目的，通常只是暂时存储，而且可能会定期覆盖。不应依赖备份副本作为归档机制。

(十四)良好文件规范

在这些指导原则内容中，良好文件规范是指那些共同地或单独地确保文档，无论是纸质还是电子版，是可归属的、清晰的、可追溯的、永久的、同步记录的、原始的和准确的措施。

(十五)高层管理者

最高级别的指挥和控制的公司或场地，拥有调动公司或场地资源的权利和责任的人员(部分基于ISO9000:20xx的ICHQ10)。

(十六)质量风险管理

在药物(医疗)产品生命周期内，对产品质量风险进行评估、控制、交流和回顾的系统过程(ICHQ9)。

(十七)GXP

用于规范受监管的药品、生物制品、医疗器械的临床前、临床、生产和上市后活动的一组良好规范首字母缩写，例如药物非临床研究质量管理规范、药物临床研究质量管理规范、药品生产质量管理规范、药品经营质量管理规范。

(十八)高级管理人员

公司或所属区域的最高级别的管理和控制者，拥有调动公司或场地资源的权利和责任的人员。

篇3：国土资源数据管理初探

国土资源数据管理初探

本文在分析国土资源数据及其管理特点的'基础上,基于国土资源信息化和数据资源保护,将国土资源数据整体上分为资料数据、基础数据、业务数据、管理数据和元数据五类,提出了各类数据进行计算机管理的组织方法和采用的相关技术.由于国土资源数据环境的复杂性,本文中的观点难免出现错误和遗漏,望读者批评指正,共同推进国土资源数据管理信息化进程.

作者：史辉张洪林冯永玉张妍 Shi Hui Zhang Honglin Feng Yongyu Zhang Yan 作者单位：山东省国土资源信息中心,山东省,济南市,250014 刊名：国土资源信息化英文刊名：LAND AND RESOURCES INFORMATIZATION 年，卷(期)： “”(3) 分类号：P23 关键词：国土资源数据国土资源数据管理信息化

篇4：空间数据管理浅析

从信息构成来看，与空间位置相关的数据占比80%以上，特别是随着现代定位技术、遥感技术的广泛应用，以空间数据库为特征的数据类型也日趋多样化，而由此带来的数据库管理却面临新的挑战。从空间数据管理现状来看，多为文件、文件管理、关系数据库，以及全关系数据库、中间件空间数据库管理，面向对象数据库管理等。在文件管理上，数据的安全性、一致性相对统一，而对于关系数据库及其他混合管理模式来看，由于数据与属性数据是分开存储的，其完整性可能遭到破坏，同样对于变长的关系数据库进行存取时，还会涉及到数据处理与二进制转换而引起的效率低下问题。

1 空间数据管理研究现状

从空间数据的管理实践中，很多学者提出了不同的管理思路，尤其是在关系型数据库空间数据管理上，有学者提出设计基于空间数据的关系数据库;有学者提出基于空间数据映射的嵌入式SQLite 方法;也有学者通过对遥感影像数据的分析，提出基于ArcSDE 技术的算法。然而，对于面向对象的数据库，如SQLServer、Oracle、PostgreSQL 等主流数据库，因其非结构性特点，在数据存取管理上难以实现对不同字段的直接存取。特别是两者数据库在程序设计上的不匹配问题，也给空间数据管理带来更长的时间消耗，影响空间数据库管理效率的提升。

2 空间数据管理机制研究

针对空间数据管理对象的特殊性，主要分为矢量数据、栅格数据及影像数据三种。在程序语言设计上，多通过定义RasterLayer 类、VectorLayer 类和ImageLayer 类来进行不同类型数据的表示。因此，在空间数据管理机制上，也分为三种。第一种是基于矢量的空间数据管理机制，以欧几里得几何学中的点、线、面及组合来进行数据空间分布表示，并从矢量数据精度、存储冗余度等方面来进行网络化分析。如依照维度变化来划分0 维点、1 维线、2 维面;在数据表示上用一个坐标来表示点，用连续坐标点表示线，面是由外边界和0 到多个内边界组成，边界表示成环，环由多个连续的点坐标构成。因此在面向对象的程序设计中，可以利用CPoint、CLine、CPolygon 来表示空间数据及属性特征，并通过建立基于面向对象数据库的矢量数据库检索机制来实现对面向对象数据库的管理。

从空间数据库中的栅格数据来看，其多为均匀的网格单元，并由相应的属性值来进行表示。如某栅格结构中的点可以由单栅格进行表示，其数值与紧邻网格值具有差异性;栅格线由连续的栅格单元构成，各个属性值具有一致性，但与邻域栅格值具有差异性;面是由多个连续聚集的栅格单元构成，区域内栅格值具有一致性，而邻域栅格值具有差异性。从空间数据结构组成上，栅格数据表达可以用Cell 表示，每个栅格单元有行号、列号及值三部分，而Grid 表示起始坐标、行数、列数;RasterLayer为栅格数据图层，用于表示空间参考信息。

对于影像数据的管理，可以从其记录载体上对不同感知方式、空间尺寸及监测的动态数据变化信息进行表征，并以图像方式来呈现，为后续影像空间数据管理创造条件。通过面向对象程序设计，将Image 类作为影像数据表达结构，并通过图像处理函数实现二进制文件转换，以便于对其进行快速存取。当然，遥感影像数据在管理上多以块为单位，建立基于面向对象的块数据检索是实现存取操作的前提。

3 基于面向对象空间数据管理系统的设计

在对空间数据系统进行管理中，需要满足三项要求，一是对矢量、栅格及影像数据的存取操作;二是满足对矢量、栅格、影像数据类型的定义、检索与更新;三是实现对矢量、栅格、影像数据的可视化交互管理。为此，在设计空间数据库管理系统中，需要从两个方面来保障协同管理。

3.1 系统架构上的设计

根据面向对象数据库的基础原型，需要搭建三层数据管理架构，即基础数据库层、数据库管理功能层及数据库服务层。对于基础数据库层，主要包括面向对象的矢量数据库、栅格数据库及影响数据等空间数据，也是构成整个数据库设计的'底层基础;对于数据库管理功能层，主要是满足基于空间数据的表示、存取、数据库检索、空间数据更新等要求;对于数据库服务层，以满足对空间数据的表征、控制，增删空间数据、缩放空间数据图层，以及平移等操作，在与空间数据进行系统交互过程中为用户浏览提供条件。

3.2 软件开发平台的实现

以Visual Studio 软件为开发平台，利用开源数据库Db40 进行存取，来设计空间数据库管理系统模型。在空间数据库设计上，利用面向对象的数据库存取方案，分别从点、线、面矢量数据转换与表征上，建立与db40 数据库的存取机制，利用栅格数据库来满足对空间数据库栅格数据类型的存取，特别是设计栅格数据库检索与更新机制，来实现栅格数据的快捷、直观可视化管理;针对空间数据库中不同城市、建筑、边界等差异，在栅格数据表示上，融入高程模型，以亮度来区分不同高程区域，以满足对空间数据遥感影像的准确展示。

4 结语

从本研究对空间数据库的分析与应用来看，基于面向对象的数据库系统在设计上，应该满足矢量空间数据、栅格空间数据、影像数据的结构化转换，尤其是在数据库类的设计上，要避免面向对象程序设计语言在空间数据表征与执行中的效率低下问题，通过建立与空间数据库不同数据类型的检索与映像，来快速呈现不同空间数据库的管理需求，满足对空间数据多维性、时态性要求。当然，随着空间数据库海量性特征，在建立空间数据库空间索引机制上，着重于对数据检索效率的提升，解决延时性问题。

篇5：数据管理规定

数据管理规定如下

第一章总则

第二条【范围】本规范适用于药品研制、生产、流通等单位或者个人，包括上述活动涉及的临床试验、合同研究(CRO)、委托生产(CMO)、委托检验等。

第三条【原则】数据管理应贯穿整个数据生命周期，坚持真实、准确、及时、可追溯的数据管理原则，确保数据可靠性(Data Integrity)。

第四条【诚信原则】执行本规范应当坚持诚实守信，禁止任何虚假行为。

第二章质量管理

第一节原则

第五条【质量体系】数据管理作为药品质量管理体系的一部分，应当具有相应的管理规程，确保数据可靠性。

第六条【风险管理】质量风险管理是数据可靠性的重要组成部分，应当贯穿整个数据生命周期。

第七条【质量文化】高层管理者应当重视数据可靠性，倡导公开、透明的质量文化，鼓励员工遇到数据可靠性问题时及时报告和沟通。

第二节质量管理体系

第八条【基本要求】应建立恰当的组织结构和规程，监测和预防可能影响数据可靠性的风险。

第十条【质量审计】数据可靠性的执行情况应当作为自检和定期审核的一部分，并经高层管理人员审核。

第十三条【质量风险管理】应当基于GXP 活动、技术和流程的数据可靠性可能存在的风险，采用合适的风险管理工具和管理策略，确保管理数据生命周期内数据可靠性的风险得到有效管理。

第三章人员

第十四条【高层管理者】企业高层管理者应负责建立良好的企业质量文化，配置充分的人力和技术资源，对组织内药品数据可靠性负有最终责任。

第十七条【培训】所有涉及GXP 数据相关工作人员应完成数据可靠性的培训。

第四章数据管理

第一节原则

第十八条【数据生命周期】数据管理应贯穿其整个生命周期，包括数据的生产、采集、记录、处理、审核、报告、存储、备份、销毁等过程。

第十九条【数据类型】数据可由以下几种情况产生：

(一)人工观测后进行的纸质记录。

(二)仪器、设备或计算机化系统产生的记录。

(三)采用摄影、摄像技术获取的客观数据。

第二节数据归属至人

第二十条【可归属性】通过记录中的签名可追溯至数据的产生者或修改者。修改已输入的关键数据应当经过批准，并记录修改理由。

第二十二条【电子签名】电子签名与纸质签名等效, 不得使用个人手写签名的电子图片代替，并应经过验证。

第三节数据清晰可溯

第二十四条【清晰】在GXP 规定的保存期限内的任何时候，数据应清晰、可溯、可读、可被理解，应能确保可清晰地重现步骤或事件发生的顺序。

第二十六条【审计追踪的管理】审计追踪或其它提供可追溯性的替代方法不能被修改或关闭。

第四节数据同步记录

第二十八条【要求】数据在其产生或被观察到的时刻，应依据相应的程序或规定被记录下来，并确保在执行下一步操作前，数据被持久地保存。

第二十九条【正式记录】原始数据应当在GXP 活动发生的时间直接、同步的被记录到正式记录中。

第三十条【时间戳】应确保计算机化系统的时间/日期戳安全，不被篡改;并建立规程和维护程序确保所涉范围内的GXP 活动的时间/日期同步。

第五节数据原始一致

第三十一条【要求】原始数据包含首次或源头采集的数据和信息，以及为完整重现GXP 活动而要求的后续其它数据。

GXP 对原始数据的要求包括：

(一)应当审核原始数据;

(二)应当留存含有原始数据的内容及原义的原始数据本身和/或真实副本、以及经确证的副本;

(三)原始记录在其留存期内，应符合本规范要求，并容易获得和读取。

(三)原始数据审核的人员应有相应的资质和培训，其培训的内容应与所审核内容的风险相适应。

(四)应确保与样品相关的审计追踪，原始数据和元数据被审核并作为自检的一部分，以保证持续符合本规范的要求。

(一)原始记录转换为真实副本的形式要求包括：

1.将原始的纸质记录制作成纸质的真实副本时，应保留原始记录的静态记录格式;

2.将原始纸质文件扫描并转化为电子图像作为真实副本，如PDF 文件，应采取额外的方法保护电子图像不会被更改;

3.将原始电子数据集制作为电子的真实副本，应保留原始记录的动态记录格式;

4.当手写签名对记录的真实和可靠性至关重要时，应考虑保留原始手写签名的纸质记录的全部内容和意义。例如：临床试验中的知情同意书签名。

(三)确证人或技术复核过程应当以适当的方式记录真实副本的复核内容。记录应被安全地关联到所生成的真实副本。

(一) 应对电子记录备份以保证发生灾难时，数据可恢复。

(二) 记录或真实副本，应留存在另一个安全的地方。

(三)电子数据的备份和恢复流程必须经过验证。备份和归档的数据在保存期内应可读取，并定期测试或检查恢复读取的能力。

(四)《临床前研究(GLP)管理规范》规定归档人员应为独立的利益不相关方。

(六)电子签名信息应作为电子原始记录的一部分保存，确保在记录留存期间与记录相关联并可读。

(七)数据的保存期限应满足相应的GXP 规范的要求。

第三十七条【销毁】应建立销毁数据的规程，数据的销毁必须经过适当的审批。

第六节数据准确真实

(一) 设备设施应经过验证和校验，并维护。

(二) 验证生成、储存、发布或归档电子记录的计算机化系统。

(三) 分析方法和生产工艺应经过验证，数据的产生过程应与验证状态保持一致。

(四) 审核GXP 记录。

(五) 调查偏差、可疑值、超标结果等等。

(六) 企业应建立完善的文件、程序体系，建立完善的工作流程减少差错的发生。

(七)对于活动的相关人员提供充足的培训。

第四十条【数据处理】数据处理应当按照经验证/确认或核实的方案、过程、方法、系统、设备，并依据已批准的程序和培训方案。

第四十二条【数据监控】在数据生命周期中，数据应当处于基于风险地持续监控中，为增加工艺理解、促进知识管理和形成持续改进提供合理的决策。

第五章系统

第一节原则

(一)具备规程和/或配置防止和/或发现对数据的有意或无意的篡改，删除，丢失，缺失，替换，誊写等不合规操作。

(二)当数据被以纸质和电子两种方式同时保存时，电子数据是原始数据。动态数据的打印件不可以替代其电子原始数据。

(三)方便现场操作人员填写或输入数据。

第四十四条【数据管理过程】应根据数据管理过程中数据产生、记录、存储、使用时的风险，采取相应的措施保证数据的可靠性。

(三)当数据管理流程或特定的数据流程存在不一致、不确定、未证实或使用手动、纸质操作等情况时应加强数据可靠性的管理。

(四)良好数据流程设计应当对于数据流程的每一步都进行考虑，尽可能确保并增强控制，保证每一步是：

1. 一致性;

2. 客观、独立和可靠的;

3. 简单和简化的;

4. 明确定义和充分理解的;

5. 自动化的;

6. 科学上和统计上合理的;

7. 按照良好文件规范进行记录的。

第二节要求

第四十五条【纸质要求】纸质空白记录(包括但不限于，工作表单、实验室记录和批记录)的发放和回收应当受控。

麦叔：请问云基础设施如何做计算机验证?总局应该发布相关指南呀?《计算机化系统》附录里也没写呀?

第四十七条【审计跟踪】计算机化数据管理系统应根据风险评估的结果考虑设立审计跟踪，记录对系统和数据的所进行的操作，包括但不限于：

(一)谁，在何时，做了何操作，及为什么做该操作。

(二)数据的创建、修改或删除、再处理、重新命名、转移。

(三)对计算机化系统的设置、配置、参数及时间戳的变更或修改。

第四十八条【审计跟踪审核】审计跟踪应当作为GXP数据的一部分被审核;对于直接影响患者安全或产品质量的关键GXP 数据更改的审计追踪应当随同相应的数据并在该数据最终被批准之前进行审核。需要定期审核的审计跟踪包括但不限于：

(一) 最终产品检验结果的更改。

(二) 样品运行序列的更改。

(三) 样品标识的更改。

(四) 关键工艺参数的更改。

第四十九条【验证】计算机化数据管理系统应当按《计算机化系统》附录的要求进行验证，确保系统符合预期的用途。例如确证：

(一)应用程序和操作系统中保障数据可靠性(ALCOA)的设计和配置，包括审计追踪，在系统运行时，被启用并有效。

(二)每个工作流(workflow)均被验证。

(三)产生的数据和输出的报告符合用户要求。

(四)用户权限级别符合其设置及配置。

(五)系统日期和时间，产品标准，工艺参数，测试方法的更改被控制。

(六)用于临床实验的计算机化数据管理系统的配置和设计控制应能确保试验的盲态，例如，通过限制可查看电子存储的解盲数据的人员。

第五十条【数据安全】数据管理系统应当具备安全保障措施确保数据的安全。常见的措施包括但不限于：

(一)经授权许可人员才可以进行数据存储或处理及进入档案室等区域。

(二)用户名仅释放给有业务需要且经授权批准的员工。

(三)用户通过其唯一的用户名和密码登录进入系统。

(四)有规程和培训保证当用户不使用系统时退出系统或锁屏。

(五)无操作时，系统在设定的时间内自动退出或锁屏。

(六)用户密码应当在预定的期间内更换。系统在预先设定的时间点提醒用户更改密码，并禁止该用户用已使用过的密码登录该系统。

第五十一条【系统更替】计算机化数据管理系统的更替(包括版本变更和系统变更)应当保证更替前后系统中的数据可靠性。

第六章附则

第五十四条【替代方法】企业可以采用经过验证的替代方法，达到本规范的要求。

第五十五条【术语】本规范下列术语的含义是：

(一) ALCOA

一个常用的缩略词，简称“真实、准确、及时、可追溯”。

(二) 审计追踪

审计追踪是一个捕获详细信息的过程，例如记录中的添加、删除或修改信息，无论纸质或者电子版的，不会干扰或覆盖原始记录。审计追踪有助于复原或再现与记录有关的事件历史而忽略其媒介，包括行动的“谁、什么、什么时间和为什么”信息。例如，在纸质记录中，更改的审计追踪都会通过可使原始输入清晰可读的交叉单线标识并记录进行更改的人员缩写、更改日期及更改原因，根据需要证实并说明变化的理由。而对电子记录，安全的、计算机生成的带有时间戳的审计追踪系统在系统和记录一级均应允许复原或再现与事件相关的创建、修改和删除电子数据的过程。计算机生成的审计追踪应保存原始输入和文档的用户 ID，行动的时间/日期戳及行动的理由，并按要求证实和说明行动的理由。计算机生成的审计追踪信息可能包括离散事件日志、历史文件、数据库查询或报告，或其它显示计算机化系统的、特定电子记录或记录中所包含的特定数据相关的事件的机制。

(三) 数据

数据是指在GXP 活动期间记录的并允许充分和完全的再现和评估GXP 活动的，所有原始记录和原始记录经核证无误的副本，包括源数据和元数据，以及这一数据的所有的后续转换和报告。数据应在活动时按照固定方式准确记录。

(四) 元数据

元数据是关于数据的数据，提供了解这些数据所需的上下文信息。通常情况下，这些都是描述结构、数据元素、相互关系和其它数据特征的数据。元数据还允许数据可归属于个人。例如，在称重时，没有元数据的数字8 是毫无意义的，即单位，mg。其它元数据的例子可能包括活动的时间/日期戳，执行活动的操作人员ID，所用仪器ID，工艺参数，文件序列号，审计追踪及理解数据和重现活动所需的其它数据。

(五) 数据管理

为确保数据在整个数据的生命周期内，不论其生成格式，数据的记录、处理、保存和使用均被完整、一致、准确记录的处理操作总和。

(六) 数据可靠性

(七) 数据生命周期

(八) 动态记录格式

(九) 混合模式

(十) 基准记录(Primary record)

当采用多于一种方法同步收集或保留的数据发生不一致时，该记录作为首要判断依据，即GMP附录计算机化系统中的主数据。

(十一) 计算机化系统

(十二) 归档

归档是贯穿于要求的记录保存期限，在专门的数据管理人员控制下，保护记录免于进一步被修改或删除，并储存这些记录。

(十三) 备份

备份指创建在原始数据或系统出现丢失或者变得不可用 (例如，在系统崩溃或磁盘损坏)的情况下的一个或多个电子文件的替代副本。值得注意的是，备份不同于归档，电子记录的备份仅作为灾难恢复目的，通常只是暂时存储，而且可能会定期覆盖。不应依赖备份副本作为归档机制。

(十四) 良好文件规范

(十五) 高层管理者

最高级别的指挥和控制的公司或场地，拥有调动公司或场地资源的权利和责任的人员(部分基于ISO9000:的ICH Q10)。

(十六) 质量风险管理

在药物(医疗)产品生命周期内，对产品质量风险进行评估、控制、交流和回顾的系统过程(ICH Q9)。

(十七) GXP

(十八) 高级管理人员

公司或所属区域的最高级别的管理和控制者，拥有调动公司或场地资源的权利和责任的人员。

第五十六条【实施】本规范自年×月×日起实施。

篇6：公司数据管理规定

第一章总则

第一条为适应集团信息化发展要求,充分利用数据资源为生产、经营、管理和决策服务，保证各类信息合理、有序流动和信息安全，确保集团信息化建设快速协调有序安全发展，根据国家有关法律法规以及《集团信息安全管理办法》(中平„‟188号)、等规定，特制定本管理办法。

第二条本办法适用于集团各职能部室，直属和特设机构、专业化公司、事业部、区域公司及其所属各单位(以下简称各单位)。

第二章管理范围

第三条本办法管理范围包括：各单位与生产、经营、办公、安全等相关的应用系统和数据，以及为其提供支撑的基础设施资源、计算存储资源和办公终端资源等。

第三章组织机构和工作机制

第四条集团信息化领导小组是集团数据资源管理体系的最高层，负责审定集团有关数据资源管理的规章、制度、办法，负责审核有关标准、规范、重要需求等。集团信息化领导小组办公室(以下简称集团信息办)负责集团数据管理的监督、检查和考核，指导集团数据管理工作，查处危害集团数据安全的事件。各单位负责本单位数据的采集、传输、使用、安防、备份等管理

工作。中国平煤神马集团平顶山信息通信技术开发公司(以下简称信通公司)作为技术支撑及运维部门，负责集团数据中心的运维和运营工作。

第四章数据分级管理

第五条根据数据在生产、经营和管理中的重要性，结合有关保密规定，按照集团级应用系统和数据、厂矿级应用系统和数据、区队(车间)级应用系统和数据分别制定管理标准。

第六条集团级应用系统和数据，技术管理由集团信息办负责，业务管理由相关业务处室负责，运维管理由信通公司负责。厂矿级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理，集团需要利用的管理数据和生产数据要同步上传到集团数据中心。区队(车间)级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理和维护。

第五章数据标准管理

第七条集团信息办负责集团数据编码和接口标准的统一规划和标准制定，负责对集团及各单位应用系统的数据标准管理进行引导和考核。各单位新建应用系统应严格执行集团下发的数据编码和接口标准，在用应用系统应根据自身实际逐步按照集团标准进行完善。

第八条数据编码和接口标准应符合以下要求：

(一)数据编码应能够保证同一个对象编码的唯一性及上下游管理规范的一致性;

(二)接口应实现对外部系统的接入提供企业级的支持，在系统的高并发和大容量的基础上提供安全可靠的接入;

(三)提供完善的数据安全机制，以实现对数据的全面保护，保证系统的正常运行，防止大量访问，以及大量占用资源的情况发生，保证系统的健壮性;

(四)提供有效的系统可监控机制，使得接口的运行情况可监控，便于及时发现错误并排除故障;

(五)保证在充分利用系统资源的前提下，实现系统平滑的移植和扩展，同时在系统并发增加时提供系统资源的动态扩展，以保证系统的稳定性;

(六)在进行扩容、新业务扩展时，应能提供快速、方便和准确的实现方式。

第六章数据资源管理

第九条基础设施资源集中管理。为了避免信息机房等基础设施资源重复投资建设，造成资金浪费、设施利用率低等问题，各单位应充分利用集团数据中心资源，集团信息办负责统一协调集团及各单位的基础设施资源。

(一)各单位未经集团批准不得私自新建、改建、扩建信息机房。

(二)集团数据中心要按照《集团机房建设技术规范》建设，满足各单位应用系统及数据统一到集团数据中心所需的各项使用要求。

(三)各单位现有机房自行管理、统一管控。各级信息管理部门作为主要责任部门，要保证信息机房各项运行指标达到集团要求。

第十条计算存储资源集中管理。为了消除“信息孤岛”，实现集团数据共享和集成，提升数据安全防护等级，各单位所需计算和存储资源，要统一使用集团数据中心的云计算资源，做到资源集中、高效利用。

(一)现有的集团级应用系统及数据(安全监测系统除外)、各单位应用系统及数据(直接用于生产安全、自动化控制和监测监控的系统除外)要按照在用服务器、存储的服务年限和系统生命周期科学制定迁移到集团数据中心的计划和方案，并报集团信息办批准后实施。

(二)新建应用系统原则上不再购臵新的服务器和存储，所需计算和存储资源应使用集团数据中心的云计算资源。各单位如有特殊生产要求，确需购臵服务器或存储的，需报请集团领导批准，由集团信息办备案后，按集团采购管理相关规定执行。

(三)对于当前集团网络不具备实施条件的单位，可向集团提出申请建设集团区域性数据分中心，并根据建设进度制定应用系统和数据迁移计划。集团区域性数据分中心建成后，新建系统需要集中部署、分级管理。

第十一条办公终端资源集中管理。为了提高办公效率、降低办公成本、实现节能降耗，集团级应用系统要统一使用集团数据中心云桌面，并在厂矿和区队(车间)级应用系统中逐步实现全面使用。

(一)各单位新建系统所需计算机和新增办公用计算机要使用集团数据中心云桌面。

(二)原有集团推广的应用系统所使用的计算机，以及各单位在用的计算机，分别由应用系统主管部门和各单位按年度提出云桌面更换计划，逐步完成云桌面更换工作;集团信息办负责协调和监督。

(三)各单位申请云桌面使用，应与信通公司签订租用协议，由信通公司负责云桌面运维，各单位信息管理部门负责本单位云桌面管理。

(四)对于当前集团网络不具备实施云桌面替换条件的单位，应协同集团相关部门接入集团网络或建设集团区域性数据分中心。在网络接入后或集团区域性数据分中心建成后，按计划完成云桌面的部署工作。

第十二条各单位使用资源应按集团规定支付相关费用。

第七章数据分析管理

第十三条数据分析是采取科学合理的方法，利用现代信息技术手段，对计算机应用系统生成的数据进行分析，充分发掘数据中蕴涵的信息，用数据描述现状，预测趋势，规范生产行为，优化管理流程，加强经营监管，提供决策支持。

第十四条集团信息化领导小组应加强对各单位数据分析的指导，鼓励各单位结合自身实际，充分利用“大数据”技术，自行组织开发业务选题和数据模型，组织经验交流，提高分析水平。集团信息办要做好数据分析引导和管理工作，为集团安全生产、经营管理工作服务。基层各单位要充分挖掘和利用现有数据资源，不断探索和创新数据分析方法，规范数据分析程序，提高数据分析质量，做好本单位各项应用的数据分析工作。

第十五条集团级数据分析、处室级数据分析和厂矿级数据分析分别由集团信息办、相关业务处室和各基层单位负责策划和实施，集团信息化领导小组负责监督和考核。

第八章数据应用管理

第十六条数据应用是指利用数据分析的成果，查找存在问题，开展业务运转状况评估，提出改进措施，提高管理水平，规避管理风险。

第十七条各级信息管理部门应加强数据应用。集团信息办负责代表集团对各单位以及单位之间数据共享应用的统一规划并制定标准。各单位要严格按部门、按层级落实数据应用工作，对数据进行科学统计、分析、挖掘和应用，为各级领导决策提供依据。

第九章数据安全管理第十八条各级信息管理部门应建立数据安全管理制度及相关措施，主要包括：数据访问的身份验证、权限管理及数据的加密、保密、日志管理、网络安全、容灾备份等。

第十九条为统一规范操作权限，各单位应明确工作人员的录入权限、访问权限及维护权限的管理部门，任何人不得擅自设立、变更和注销。

第二十条各级信息管理部门要指定专人负责系统数据及介质资料的安全管理工作。要加强数据库的安全管理，制定和明确管理员用户和数据查询用户的操作权限及规程。

第二十一条对数据的各项操作至少要建立运行日志，严格监控操作过程，对发现的数据安全问题，要及时处理和上报。管理员应掌握和运用数据库访问审计技术，实现对数据库操作的监测和追溯。

第二十二条各级信息管理部门要加强用户身份验证管理、网络安全管理，采取严格措施,做好计算机病毒的预防、检测、清除工作，建立针对网络攻击的防范措施，保证数据传输和存储安全。

第二十三条各级信息管理部门要加强数据的容灾备份工作，建立数据容灾备份机制，保障系统应急恢复和数据溯源。重要数据要上传至集团数据中心备份。

第十章附则

第二十四条本办法解释权归集团。

第二十五条本办法自本文印发之日起执行。

篇7：统计数据管理规定

统计数据管理规定如下

第一条为提高广播影视统计数据质量，加强对广播影视统计数据质量的控制和管理，保障统计数据及时、真实、准确，更好地为广播影视事业、产业发展服务，依照《中华人民共和国统计法》、《中华人民共和国统计法实施细则》和《中共中央办公厅国务院办公厅关于坚决反对和制止在统计上弄虚作假的通知》，制定本办法。

第二条本规定适用于各级广播影视行政部门，广播影视系统内从事广播影视业务活动以及其他活动的法人单位，广播影视系统外从事广播影视业务活动的法人单位(以下简称广播影视行业各单位)及其统计机构、统计负责人和统计人员。

第三条广播影视统计数据质量实行单位法人总负责制，分级负责，分级管理。

国家广电总局计划财务司负责对全国广播影视统计数据质量统一管理、监督、检查。

县以上广播影视行政部门负责对本行政区域广播影视统计数据质量进行管理、监督、检查。

广播影视各统计调查单位及其统计机构、统计负责人和统计人员负责对本单位广播影视统计数据质量进行管理、监督、检查。

第四条广播影视行业各单位应加强对广播影视统计数据质量管理。

(一)广播影视行业各单位应按照国家广电总局制定的《全国广播电视统计制度》，即年报、快报、半年报、月报制度以及专项统计调查要求，确保统计数据的及时性、真实性和准确性。

(二)建立健全广播影视统计数据质量管理责任制。广播影视行业各单位应根据广播影视业务情况，建立职能部门分口负责，统计部门(或统计主管部门)综合管理的统计数据质量管理责任制，并接受上级主管部门及本地区、本单位领导的监督、检查。

(三)定期开展广播影视统计数据质量检查。定期对《广播电视统计报表制度》确定的报表、指标及专项统计调查的统计数据质量进行监督、检查，健全检查制度、完善检查方法。

(四)建立健全统计数据初审、复审制度，逐级审核，层层负责，上报的统计数据必须经单位法人签字，并加盖公章。

第五条广播影视行业各单位应加强统计基础工作，指导并监督本地区、单位内各组织、机构建立健全统计台帐制度和原始记录制度，使统计数据取之有据，如实反映客观情况，确保统计资料整理完整、准确，做到统计基础工作规范化。

第六条广播影视行业各单位统计机构(或统计主管部门)和统计人员应组织本单位相关部门认真填报、复核、审核统计数据，各级广播影视行政部门在数据搜集、整理、汇总过程中，应再次对基层数据进行复核、审核，在确保数据真实、准确的基础上，经部门、单位法人签字后按时上报统计报表。

第七条凡未按照本办法建立健全广播影视统计数据质量管理责任制，致使统计数据出现重大差错的单位，按照《中华人民共和国统计法》及其《实施细则》中相关规定执行。

第八条各省级广播电视(影视)局(厅)于每年5月31日前向总局计划财务司报送本地区上一年度统计数据质量管理、监督、检查情况。各地(市)、县(市)广播影视行政部门应在此前将本地区广播影视统计数据质量管理、监督、检查情况报送上一级广播影视行政部门。

第九条广播影视行业各单位依照本办法，制定具体实施细则。

第十条本办法由国家广播电影电视总局计划财务司负责解释。

第十一条本办法自发布之日起实行。

篇8：数据管理求职简历

数据管理求职简历模板

求职者在制作个人简历前要分清楚自己的优势和劣势是什么，在个人简历中做到扬长避短。

个人信息

yjbys

性别：男

民族：汉族年龄： 29

婚姻状况：已婚专业名称：计算机网络及应用

主修专业：计算机类政治面貌：汉族

毕业院校：厦门市软件学院毕业时间： 7 月

最高学历：大专电脑水平：一般

工作经验：五年以上身高： 173 cm 体重：66公斤

现所在地：新罗区户籍： 1008-1485

求职意向

期望从事职业：平面设计期望薪水： 4000-5000

期望工作地区：新罗区期望工作性质：全职

最快到岗时间： 1周以内需提供住房：不需要

教育/培训

教育背景：

学校名称：厦门软件学院 ( 9月 - 207月 )

专业名称：学历：大专

所在地：厦门市集美大学城证书：

专业描述：涉及计算机软件应用、计算机网络安全、硬件维护、数据管理等

培训经历：

工作经验

公司名称：龙岩市鑫业印务有限公司 ( 6月 - 2月 )

所属行业：印刷·包装·造纸公司性质：私营.民营企业

公司规模： 10～50人工作地点：新罗区和平路40号龙岩一中南大门旁

职位名称：平面设计

工作描述：与客户接触，排版书籍，设计画册等。

离职原因：薪资低

公司名称：龙岩市鸿兴数码图文 ( 5月 - 205月 )

所属行业：印刷·包装·造纸公司性质：私营.民营企业

公司规模： 10人以下工作地点：新罗区中山路

职位名称：平面设计、打印师

工作描述：从与客户接触设计开始，打印，到最后制作成品所有流程。

离职原因：结婚

公司名称：上海植林实业有限公司 ( 年6月 - 205月 )

所属行业：印刷·包装·造纸公司性质：私营.民营企业

公司规模： 10～50人工作地点：上海市奉贤区南桥镇五星路999号

职位名称：平面设计

工作描述：与客户接触，设计出外包装，拼版出片。因厂部生产量大，工作需细心。

离职原因：恋爱

自我评价

自我评价：能熟练运用CDR.PS.A I.方正飞腾等设计软件及WORD 等办公软件。工作细心，有耐心。

语言能力

语种名称掌握程度

英语良好

普通话良好

拓展阅读：熟知个人简历中的禁忌

对于求职者来说职场就是战场，而个人简历就是求职者的枪。求职者如果想要争取到一个让自己满意的职位就必须了解个人简历，想要了解个人简历不仅要知道什么是个人简历，个人简历能展现哪些内容，还要知道个人简历中有什么是最好不要提及的。

一、求职者在个人简历中不要提及年龄

有些求职者在编写个人简历时会将年龄编写进去，其实这种做法在编写个人简历时十分多余。如果你的年龄不能为你更多的求职机会那就不要在个人简历中提起。有时候使招聘官知道求职者的年龄并不是利于求职的事情。

二、上班时间、薪水问题留在面试

在求职者的个人简历上偶尔会看到求职者提出的薪水要求以及对上班时间的要求。这种问题如果在个人简历中提起的话很有可能会遭到招聘官的'厌恶。现如今用人单位都是看员工业绩来发工资的，多劳多得。招聘官都不知道求职者的工作能力，求职者就提出薪水要求会让招聘官很反感。而且这些问题完全可以留在面试时再问，如果连面试机会都没有了谈这些问题不就是空谈了?

三、个人简历中出现错别字、涂改的迹象

在个人简历的编写中一定要重视细节，都说细节决定成败，因此在个人简历中千万不要出现涂的迹象，或者是错别字。对招聘官而言在个人简历中看到这种低级错误就等于求职者自己将面试机会放弃了。因此在编辑好简历后一定要仔细检查，如果发生错别字不要涂改直接重新打印。

篇9：导航数据管理个人简历

导航数据管理个人简历

性别：男

出生日期：1991-12-21

婚姻状况：未婚

政治面貌：团员

民族：汉族

特长概括：通过英语六级，接受能力强

身高：175

体重：60

最高学历：大学本科

所学专业：交通运输

毕业学校：沈阳航空航天大学

毕业时间：-07-10

户籍：河南省洛阳市孟津县

现所在地：河南省洛阳市孟津县

求职意向

职位性质：全职到岗时间：随时

月薪要求：面议求职状态：

意向岗位：航空公司类飞行签派载重平衡工程师,其他类气象,航空公司类航行情报/导航数据管理

意向行业：民用航空类,通用航空类

工作地区：河南省郑州市,天津市,辽宁省沈阳市,山东省济南市

外语语种掌握程度

英语熟练

附加信息

技能专长

主要课程：航行情报、空中交通管理基础、空中领航、飞行性能、航空气象、飞行计划与装载配平、目视与仪表飞行规则、通信导航监视设施、新航行系统、民用航空法规、陆空英语对话、航空器系统与动力装置、雷达管制模拟训练、飞行程序设计等

CET6

机动车C1驾驶证

自我评价：开朗、谦虚、自律、自信乐于接受新的挑战，并对未来技术发展趋势有敏锐的`洞察力;富有创造性思维，有独立完成工作的能力;性格开朗，善于与人交往，团队工作能力强;精力充沛，有极高的工作热情和强烈的责任心。

篇10：数据管理培训心得

3月24日我参加了“全国数据管理学习班”的培训，通过三天的学习，感觉收获良多，回到公司，我在部门进行了三次集中培训，将所学的知识共享给大家，大家反应很好，并引发了很多的讨论。现就学习与部门培训情况简单总结如下：

“全国数据管理学习班”共分三天的课程：

第一天，由高复先教授讲解《信息资源规划》，主要讲解了IRP的概念、重要性、原理及实施步骤，结合众多案例，生动地对IRP的整个理念及实施过程进行了介绍。之前我也一直在关注这一理论的发展，高复先是这一理论的发起者，他通过对国外数据管理的多年研究，经过引进、消化、吸收和创新过程，使得这一理论在中国的大地上开花并结果，付出了很多的心血。通过他的亲身讲授，我更加深刻地领会到了他理论的精髓。

第二天，《知识管理与数据挖掘》，由信息产业部系统集成室主任，清华大学研究生蒋波主讲，主要讲授了知识管理的原理及实施过程，并通过几个典型案例引申出数据挖掘的重要性，对知识管理和数据挖掘领域现今广为流行的应用工具也多有涉猎，应该说这些内容，是我们将来发展到领导决策支持应用阶段时应该考虑的内容，因此具有很强的前瞻性和可参考性。

第三天，由业界知名人士杨大川讲授《商业智能》，商业智能(BI)是目前信息化发展的最高境界，但是它需要有强大的和海量的数据做基础，它是领导决策的智能化工具，目前有很多企业在用一些BI的工具来进行客户和市场的分析，他们从浩瀚的数据库中钻取自己有用的信息来进行决策层的智能分析，我想这应该是我们发展的目标和方向。

回公司后，我针对自己所学的知识，找出自己领会最深刻、与目前我们公司信息发展关系最密切的部分专门制作了PPT，向各位同事做了汇报和交流，由于大家对这些内容的浓厚兴趣，使得本来打算利用晚上两个小时讲完的内容，分了三个晚上共十多个小时才完成。

通过学习汇报，我感觉大家对我所学到的东西有了一个整体认识，通过内部交流，也更加加速了消化和吸收，当然更重要的是在今后的工作中自觉地结合所学达到致用的目的。

篇11：数据管理培训心得

这段时间，公司出钱让我们几人去参加培训了，项目数据分析师培训，讲师全部都是从北京请过来的，都是该领域的专家级人物，既有扎实的理论经验，也有丰富的实战经验。虽然老师的实战经验学不到多少，但是老师给予的精彩讲解，也让我学到了许多有用的东西，自己可以在以后的工作中积累实践经验。

培训期间老师给我们看了他操作的一些实用软件，还包括配色软件，虽然自我感觉配色还行，但是没软件应用起来方便。还有他自己做的一些“系统”，这些系统都是E_CEL与水晶易表做的。在这之前我就了解过E_CEL做的系统是怎样做的，但自己还未曾去动手做过，不过也学了一些之前都没用过的E_CEL小技巧。

另外一个水晶易表这个软件在老师上课的时候就我一个人知道，其实是在去年就知道了，也拿到了中文版教程和软件，也与部分朋友分享过，但因为当时这个软件看起来不是非常实用，加上工作忙、软件是英文的，所以就没去研究它。现在再来看这个软件，在老师的手中居然可以那样出神入化，这样再一次激发我去学习水晶易表的欲望，在课间已经请教了老师一些基本操作，剩下的就是进行动手实践及深入研究动态链接。

这次主要由于参加培训的学员大部分都没接触过数据分析，所以老师也没深入讲授数据挖掘，后来再我们的要求下就继续介绍了一些。当然也从培训学到了一些分析方法，不过那些方法都是在最基本一些原理基础上的，如：正态分布、余弦定理、边缘分布等，这些都是基本原理，但我们都忘光了，也不知道可以应用在这些方面，现在更加体会到中国的教育与社会实际脱节的严重性。在老师面前我都不敢说我是学数据分析专业的，自己的专业都没有应用在实际工作中，真是惭愧。

数据分析在我来现在的公司前就已经意识到将在我现在的工作具有重要的作用，之前也想过要进行学习，但是看了一点资料不知道为什么就没继续下去了，可能是看了大堆的文字资料，觉得有些枯燥。老师也提到如果之前就去看书一般是看不进去的，没有什么效果，或者说没有感觉，只有自己去动手操作后，遇到一些困难问题，再去看书，这样才能理解书中的内容，想想是非常有道理的。

通过这次的数据分析师培训，让我了解到了国内数据分析行业目前的发展状况和未来良好的发展趋势，也坚定了我从事数据分析的信心和决心。

篇12：数据管理培训心得

8月16日至19日，我有幸参加了在哈尔滨举办的数据集成与数据分析的高级培训班。报完名后，工作人员给我发放了本次培训教材。拿到培训教材后，我赶紧浏览了一遍，对本次培训的全部知识点有了大致了解，这次培训内容主要包括如下内容：商业智能、数据集成实战、数据仓库与多维数据建模、数据分析方法以及OLAP分析演示。本次培训方式采取老师在每介绍完相关知识后，再介绍微软在该方面的解决方案，如：SQL数据库中的SSAS、SSRS等。通过三天紧张的培训，主要的心得体会是商业智能核心技术—数据仓库的功能非常强大，具有数据抽取、清洗、加载、集成、分析以及将快速得出的分析结果进行各种图形化展示功能，可以通过MS E_cel将数据库中的图形效果直接展示给用户，也可以通过Servlet和FLASH技术在门户或决策支持系统进行展示。

一、数据仓库与主数据管理的关系

(一)共同之处：

? 减少数据冗余和不一致性，提升对数据的洞察力，都是跨业务系统的。

? 依赖很多相同的技术手段，都涉及到 ETL 技术、都强调数据质量。

? 建设方法类似，都需要数据规范作指导，都需要统一的安全策略。

(二)不同之处：

? 处理类型不同：主数据管理 (MDM) 系统是偏实时交互的应用，为各个业务系统提供联机交易服务;而数据仓库是面向是分析型的应用，是在大量历史数据的基础上进行多维分析。

? 实时性不同：主数据管理在运行中要大量依赖实时整合的方式来进行主数据的集成和同步，对实时性要求高，而数据仓库存储的是历史数据，对实时性要求较低。

? 数据量不同：数据仓库存储的是海量的历史数据和各个维度的汇总数据，而主数据管理存储的仅仅是组织机构、项目工程等基本信息，存储的数据量较小。

? 服务对象不同：主数据管理的服务对象是服务对象是OA、人力资源、供应链、财务等业务系统，而数据仓库的服务对象是各层领导和业务分析、业务决策人员等。

二、数据仓库与数据集市、ODS(操作数据仓库)的关系

数据仓库：存储历史的业务处理明细数据和维度的汇总数据。

数据集市：为满足各种特定分析需要，存储个性化分析汇总后的数据，为用户提供快捷的访问。

ODS：存储实时的业务数据。

三、数据仓库的设计

(1)数据仓库的设计不可能一步到位，应按用户需求和业务需要逐步完善。

(2)数据仓库的设计范式应满足第三范式，即雪花型数据模型设计。

(3)数据仓库的设计尽量不使用视图，而使用事实表，并且表之间一定要有严格的约束。

(4)数据仓库事实表中要设置自身的主键(建议创建数字主键)，不建议使用业务系统中的主键，尽管可能是一样的，可以将其设置为事实表的代理健;尽量不用业务系统中的“备注”字段，避免引用描述性属性;字段类型为字符类型的，使用nvarchar，而不用varchar。

(5)数据权限的控制：数据库角色的权限只能控制到表的操作权限，而数据仓库的角色可以控制到数据仓库中字段的操作权限。

(6)根据业务分析需要，当数据仓库中的数据超过了分析周期时，可以将其迁移到磁带库中。

四、数据抽取和数据挖掘

(1)数据抽取有两种方式：增量抽取和完全抽取。增量抽取中推荐采用时间戳法抽取，当数据更新量不大时，可以采用触发器法抽取。增量抽取方法并不一定优于完全抽取方法，需要根据实际情况进行选择。

(2)数据抽取ETL的过程需要被监控，对抽取失败的数据应重新同步。

(3)数据挖掘的方法有：决策树、聚类、时间序列、贝叶斯、关联、神经网络、逻辑回归、线性回归、文本挖掘。

五、数据分析SSAS

(1)OLAP分析的维度、层次、Cube的了解

根据Cube新建向导，创建Cube，将维度和层次引入，利用MD_查询多维数据，并根据需要，可以选择KPI中的“值”、“目标”、“状态指示灯”、“趋势”、“趋势信号灯”方式进行展示，展示后，可以对其单元格中的数据进行数据钻取获取明细数据，每次钻取都会向数据仓库发出一条查询语句。

(2)聚类分析

聚类分析有三种：MOLAP、ROLAP、HOLAP。MOLAP是将聚合数据和明细数据都存放在Cube中，是非实时的，存放于一个文本文件;ROLAP是实时的，只存放Cube框架，包括层次、维度等，用户在进行分析时，数据需要进行实时统计分析;HOLAP介于 MOLAP与ROLAP之间，聚合数据存放在Cube中，明细数据仍存放在数据仓库中。推荐使用MOLAP。

(3)报表分析SSRS

可以通过报表分析对事实表或数据表以及矩阵进行任意的集成，展示后，不能对其单元格中的数据进行数据钻取获取明细数据。

篇13：嵌入式数据管理 Embedded InnoDB

Embedded InnoDB 是为开发人员、独立软件开发商提供的高性能、高可靠性的嵌入式数据库服务器，Embedded InnoDB 并不和 MySQL 运行在一起，也不是 MySQL 的存储引擎和插件，它是为嵌入到应用程序里提供低级的数据管理服务功能的，

项目主页：www.open-open.com/lib/view/home/1323580184906

篇14：人工智能怎么解决数据管理问题

【人工智能怎么解决数据管理问题】

根据三星公司的调查，2016年全球互联网流量超过了1ZB，即10亿兆字节。这个数字是巨大的，但这个数据量与全球各企业正在存储的全部数据相比还相差甚远。

更重要的是，在大多数公司中，数据处在“管理之下”的这个用词有些不当。

数据管理挑战的关键领域是：

理解暗数据

数据保留

实现最佳分析结果的数据集成

数据访问

IT部门在这些领域进行艰苦努力的原因如下：

所有类型的输入数据流(其中大部分是非结构化的)太大，无法每天进行管理，因此最终将数据放在任何地方。

电子发现和行业法规对历史数据的法律和审计流程的要求使得业务决策者不愿放弃数据，最终用户并不喜欢在年度审查会议上讨论数据保留政策。

数据集成是IT部门面临的最困难的任务之一，像数据聚合这样的概念在分析中发挥更大的作用才会加强，因此看似不同的数据集合可以组合成可搜索的存储库，用于新型的业务查询。

快速访问数据是一种业务需求，但是高端存储在现场或云端的价格昂贵，因此一些数据必须归档到速度更慢，成本更低的存储空间中。为了解决这些问题，组织管理层将项目的人力物力主要放在了其他重要的目标上。

现在的问题是：机器学习、人工智能(AI)和分析学是否能在数据管理方面提供帮助，特别是对于大量非结构化数据?

以下是机器学习，人工智能和分析可以在以下几个方面提供帮助：

(1) 暗数据排序

每个企业系统和每个业务部门都有一些积累的数据，但是人们对此一无所知。通过使用机器学习并结合其功能与算法，可以解决如何排序和处理存储在服务器上的不同类型的电子邮件，文档，图像等文件，机器学习，人工智能(AI)和分析可以对这个未发布的数据进行处理，而经验丰富，知识渊博的工作人员可以查看和回顾自动化推荐的数据分类方案，调整并执行方案。该过程的一部分还可以解决数据保留问题，其分析将产生一组可能从文件中清除数据的建议。

(2) 决定丢弃哪些数据

机器学习，分析和人工智能(AI)可以客观地识别那些很少使用或从未使用过的数据，并建议工作人员将其丢弃，但它并不具备与工作人员相同的识别能力。例如，这些进程可以选择未访问五年以上的数据或记录，表明数据可能已过时。这样可以节省员工的时间来查找这个潜在的过时数据，因为现在他们需要做的只是确定是否有任何理由保留它。

(3) 汇总数据

当分析开发人员确定需要聚合查询的数据类型时，他们常常为应用程序生成一个存储库，然后从不同的源中提取各种类型的数据，以形成一个分析数据池。要做到这一点，他们必须开发集成方法来访问不同的数据源。机器学习可以通过自动开发数据源和应用程序的数据存储库之间的“映射”，使这种人工过程更加高效。这减少了集成和聚合时间。

(4) 组织数据存储以获得最佳访问

在过去的五年中，由于低成本固态存储的发展，数据存储供应商已经在自动化存储管理方面取得了重大进展。这些技术进步使IT部门能够使用“智能”存储引擎，使用机器学习来查看最常使用哪些类型的数据，哪些数据很少使用或从不使用。根据插入到机器算法中的业务规则，自动化能够以快速存储或慢速存储来自动存储数据。自动化可以让存储管理员不必人工解决存储优化问题。

数据管理是一个主要的IT挑战，在大多数组织中并没有很好的解决方案，这是因为随着数据的不断流入，数据管理将会变得更糟。

首席信息官，数据架构师，以及存储管理者需要向企业高管强调这个问题，但数据管理项目并不容易通过花费费用来解决。

然而，IT经理通过指出数据管理的分析时间，以及可以降低人力和存储成本的价值，至少在与企业管理者讨论如何提高战略敏捷性并降低运营成本的同时，这将成为一个至关重要的切入点。

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