引言：
完整的企业或机构大数据能力的构建步骤一般是“建立组织架构→应用需求梳理→数据盘点梳理→引进平台技术→汇聚多源数据治
理数据→数据应用→数据运营”等。数据资产管理以数据价值为导向，分布在大数据能力构建的多个环节。本章将主要围绕数据资产管理，具体阐述实施步骤、主要工具平台的功能，并基于实践经验，提出数据资产管理成功的要素。数据成熟度不同的企业或单位开展数据资产管理的具体步骤和实施内容要根据自身情况制定。
(一)实施步骤
数据资产管理可参考按照“统筹规划→管理实施→稽核检查→资
产运营”四个阶段的方法策略执行，每个阶段对应的管理职能如图7 所示。以业务应用目标为指引，企业可以按照自身数据及管理情况制定不同的实施步骤顺序。
数据资产管理实施步骤
1. 第一阶段：统筹规划
第一阶段是统筹规划过程，制定数据资产管理战略规划，明确数
据资产管理目标，涉及建立数据资产管理组织和制度作为保障措施，盘点数据资产，制定数据资产标准规范等，该阶段成果是后续工作的基础。
一般情况下，
第一步是建立组织责任体系，根据
自身情况，制定数据资产管理制度规范。需要建立一套独立完整的关于数据资产管理的组织机构，明确各级角色和职责，确定兼职专职人员，保障数据资产管理的各项管理办法、工作流程的实施，推进工作的有序开展，并逐步打造管理及技术的专业人才团队。
第一步的主要交付物包括：《数据资产管理规划》、《数据资产管理认责机制》、《数据资产管理工作指引》、《数据资产管理考核评价办法》。
第二步是结合业务盘点数据资产，评估当前数据管理能力。对基
础数据的盘点是开展数据资产管理工作的前提之一，需要分析企业战略及业务现状，结合当前大数据现状及未来发展，盘点企业内外部数据现状，确立数据资产管理的目标，并逐渐实施需求调研、盘点资产、采集汇聚等专题任务。与此同时，了解企业数据来源、数据采集手段和硬件设备情况，以定位自身数据资产管理能力，规划未来数据资产管理成熟度提升方案。第二步的主要交付物包括：《数据资产盘点清单》、《数据资产管
理现状评估》。
第三步是制定数据资产相关的标准规范。在企业组织架构、制度
体系和数据资产盘点的基础上，结合国际标准和行业标准，围绕数据资产全生命周期管理，制定相关的数据规范体系，包括元数据标准、核心业务指标数据标准、业务系统数据模型标准、主数据标准、关键业务稽核规则等，使得数据管理人员在工作中有明确的规则可依，同时，建立参考数据和主数据标准、元数据标准（比如元模型标准）、公共代码标准、编码标准等基础类数据标准，以及基础指标标准、计算指标标准等指标类数据标准和关键业务稽核规则。企业应逐步推动相关数据规范和标准的工作建设，使数据有效汇聚和应用，切实保障数据资产管理的流畅实现。
第三步的主要交付物包括：《数据资产标准管理办法》。
2. 第二阶段：管理实施
如果说第一阶段重点还在于对数据资产的定义、规划、梳理，第
二阶段就是对第一阶段成果的落地实施。
首先，在搭建大数据管理平台、完成数据汇聚工作的基础上，根据企业自身存量数据基础和增量数据预估，建设或采购必要的数据资产管理平台或引入第三方工具以支撑管理工作，切实建立起企业据资产管理能力。
其次，要建立安全管理体系，防范数据安全隐患，执行数据安全管理职能。
再次，还需要制定和管理主数据，以明确企业核心业务实体的数据如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等，从而自动、准确、及时地分发和分析整个企业中的数据，并对数据进行验证。
在第二阶段里，需要从数据资产管理的相关业务、技术部门日常
工作流程入手，切实建立起企业数据资产管控能力，包括从业务角度梳理企业数据质量规则，检测数据标准实施情况，保证数据标准规范在企业信息系统生产环境中真正得到执行。针对关键性数据资产管理工作，可以借助管理工具，建立数据资产的管理流程，保证相关事情都有专人负责。
同时，企业应加强数据资产服务和应用的创新，可以围绕降低数
据使用难度、扩大数据覆盖范围、增加数据供给能力等几个方面开展。通过数据可视化、搜索式分析、数据产品化等降低数据使用难度；通
过数据“平民化”（如打造数据应用商店）扩大数据覆盖范围，让一线业务人员接触到更多的数据，让数据分布更加均衡；通过数据消费者、数据生产者之间灵活的角色转变，增加数据的供给能力（如形成数据众筹众享模式）。
第二阶段的工作目标主要是为企业打造核心的管理数据资产的
能力，同时为企业内数据资产管理部门形成数据管理的工作环境，概括起来，就是企业数据资产可管理、可落地。
本阶段主要交付物包括：《数据资产管理办法》、《数据资产管理
实施细则》（包括数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据安全管理、数据应用管理等）。
3. 第三阶段：稽核检查
稽核检查阶段是保障数据资产管理实施阶段涉及各管理职能有
效落地执行的重要一环。这个阶段包括检生命周期等具体任务。
这个阶段需要抓好三个“常态化”。
一是数据标准执行情况检查的常态化。数据标准管理是企业数据
资产管理的基础性工作，通过数据标准管理的实施，企业可实现对大数据平台全网数据的统一运营管理。数据标准管理的检查主要从标准制定和标准执行两个方面检查。标准制定的检查主要围绕同国家标准、行业标准的一致性，同时参考与本地标准、数据模型的结合性，包括数据命名规范、数据类别等。标准执行的检查主要围绕标准的落
地情况，包括数据标准的创建和更改流程的便捷性、数据标准使用的广泛性、数据标准与主数据的动态一致性等。
二是数据质量稽核的常态化。应对数据质量问题，
首先要提升数据质量意识，数据质量意识包括能够将数据质量问题与其可能产的业务影响联系起来，同时也包括“数据质量问题不能仅仅依靠技术手段解决”的理念。尽可能从数据源头提升数据质量。
其次，建立一套良性循环、动态更新的数据质量管理流程，制定符合业务目标的数据质量稽核规则，明确在数据全生命周期管理各环节的数据质量提升关键点，持续评估和监督数据质量与数据质量服务水平，不断调整更新数据质量管理程序，推动数据向优质资产的转变，逐步释放数据资产价值，为企业带来经济效益。
三是灵活配置数据存储策略的常态化。数据生命周期管理，其目
标是以完全支持企业业务目标和服务水平的需求，根据数据对企业的价值进行分类分级，形成数据资产目录，然后制定相应的策略，确定最优服务水平和最低成本，将数据转移到相应的存储介质上，争取以最低的成本提供适当级别的保护、复制和恢复。借助数据生命周期管理，企业不但能够在整个数据生命周期内充分发挥数据的潜力，还可以按照业务要求快速对突发事件做出反应。
四是数据资产安全检查的常态化。在大数据时代，数据资产更容
易遭受泄露、篡改、窃取、毁损、未授权访问、非法使用、修改、删除等问题。2019 年 5 月，国家互联网信息办公室发布关于《数据安
全管理办法（征求意见稿）》公开征求意见的通知。企业应通过建立对数据资产及相关信息系统进行保护的体系，合规采集数据、应用数据，依法保护客户隐私，提高数据安全意识，定期进行数据资产安全检查，保证数据的完整性、保密性、可用性。
本阶段主要交付物包括：《数据资产管理稽核办法》、《数据资产管理问题管理办法》。
4. 第四阶段：资产运营
通过前三个阶段，企业已经能够建立基本的数据资产管理能力，
在此基础上，还需要具备以实现业务价值为导向，以用户为中心，为企业内外部不同层面用户提供数据价值的能力。资产运营阶段是数据资产管理实现价值的最终阶段，该阶段包括开展数据资产价值评估、数据资产内部共享和运营流通等。
数据资产价值评估能够以合理的方式管理内部数据和提供对外
服务。在大数据时代，数据运营企业关于数据价值的实现是体现在数据分析、数据交易层面。数据资产作为一种无形资产，其公允价值的计量应当考虑市场参与者通过最佳使用资产或将其出售给最佳使用该项资产的其他市场参与者而创造经济利益的能力。只有对数据资产价值进行合理的评估，才能以更合理的方式管理内部数据和提供数据对外服务。
数据资产内部共享和运营流通需要加强管理运营手段和方式方
法，促进数据资产对内支撑业务应用，对外形成数据服务能力，打造
数据资产综合运营能力。数据资产内部共享主要是消除企业内数据孤岛，通过相关管理制度和标准体系的建设与推动，构建企业内数据共享平台，打通各部分各系统的数据，使更多的数据可以成为资产，应用于数据分析，全面动态促进数据价值的释放。数据资产运营流通主要是实现数据资产价值的社会化，需要从数据安全管理及合规性、数据资产成本及价值创造、组织结构优化、数据质量提升等方面进行规划并不断迭代，持续优化数据资产管理能力。
本阶段主要交付物包括：《数据资产价值评估方法》、《数据资产成本管理方法》、《数据资产共享流通管理办法》。
(二)实践模式
数据资产管理在“统筹规划→管理实施→稽核检查→资产运营”
四个阶段的方法策略执行参照下，还可以根据两个思考维度，选择一些常用的实践模式。
其一是组织方式，有自上而下的顶层设计模式和自下而上的各个击破模式两种类型；
其二是建设策略，有生产系统优先和数据系统优先两种类型。
1. 数据资产管理的建设策略
企业数据资产管理的建设策略主要包括自上而下和自下而上两
种方式。如果企业将数据资产管理纳入战略规划，且企业的高层拥有较大的决策权，可以采用自上而下的建设策略，结合企业业务发展目标制定长远的数据资产管理规划。
如果企业的数据管理部门具有一定的独立性，并且具备专业技能和相关经验，可以采用自下而上的建设策略，以探索数据资产管理需求为驱动力，通过问题导向，推动企业数据资产管理的逐步完善。各模式的解释详细见表4。
数据资产管理自上而下建设策略的显著特点是“规范、标准先行”，项目开展通常由数据资产管理咨询项目开头，这种模式通常有以下几项重要活动：
● 调研数据资产分布现状：数据资产现状调研在数据资
产盘点、收集调研问卷、现场访谈等调研手段的基础上，结
合业务场景，充分的了解当前企业的数据资产分布情况，也
有助于企业在展开自上而下的数据资产管理前掌握业务人员
的数据需求；
● 评估数据资产管理水平：通过自评估或者专业机构进
行数据资产管理评估，将帮助企业在自上而下实施之前了解
当前自身数据资产管理的现状，明确存在的问题和潜在的挑
战，规划适当的数据资产管理蓝图；
建设数据资产管理体系：数据资产管理工作是一项跨
业务、跨部门的系统工程，数据资产管理的从上而下实施高
度依赖于高层管理人员的支持和职能集中化的数据资产管理
组织。数据资产管理体系通过明确管理战略、制定管理制度、
搭建组织架构等一系列活动，以企业级的全局视角推进数据
资产管理的实施。
数据资产管理自下而上建设策略的显著特点是“问题导向、系统
建设先行、快速见效”。以解决各业务部门和业务系统数据管理中的问题为出发点，通过使用成熟的数据资产管理工具，快速搭建数据资产管理平台，实现问题的逐个击破，并逐渐探索出全面的解决方案。参考各行业数据管理项目实践，自下而上的模式一般以解决企业面临的元数据管理、数据质量管理两项核心数据资产管理任务作为切入点，逐步扩展到数据模型管理、数据标准管理、数据安全管理等其它数据管理职能。
2. 数据资产管理的切入方式
在建设策略方面，一般从生产系统入手或数据系统入手。从生产
系统入手的常用建设模式包括企业数据模型建设模式以及主数据建设模式。从数据系统入手的常用建设模式包括统一数据平台模式和数据集市模式。
企业在选择不同建设策略的时候，可以考虑数据对于企业的重要
性以及企业目前对于数据的管理水平。如果数据是企业重要的业务资
源，同时企业已经具备了一定的数据管理专业水平和经验，可以通过从数据系统入手的实施方式，通过修复数据管理漏洞、提升数据服务应用水平，推进数据管理能力建设。如果企业的数据管理水平并不成熟，那么选择直接从数据管理系统入手有些冒险，而从业务系统入手则较为稳妥，也易见成效。各模式的解释详细见表5。
(三) 软件工具
数据资产管理实践实施过程中，需要依托具体的软件工具来执行。而且随着技术的发展，软件工具的自动化、智能化程度不断地提高，在数据资产管理中的作用越来越大。目前针对上述管理职能，业界很
多厂商都开发了相关软件工具，其中，相对比较成熟的工具有数据标准管理工具、数据模型管理工具、元数据管理工具、主数据管理工具、数据质量管理工具、数据安全管理工具和数据生命周期管理工具等七类工具，这七类工具有的是单独呈现，有的是相互组合在一起形成包括多种功能的软件平台，其具体意义和主要功能将展开具体阐述。除“数据资产管理”相关的工具之外，在大数据能力构建中，一般还要利用“数据集成工具”、“数据共享交换平台”等，通过传统数据仓库或大数据平台等媒介将数据集成交换到一起，从而为应用分析或开放做准备，涉及工具如“商务智能（BI）分析工具”、“报表工具”、“数据挖掘平台”、“用户行为分析平台”、“数据开放平台”等。
1. 数据标准管理工具
数据标准制定及维护工具可以规范数据资产格式、命名的准确性
和口径的一致性，该工具针对数据标准管理职能而开发，需具备以下基础功能：
● 标准生成：可按照业务领域、业务主题、信息分类、
信息项等生成标准细则；
● 标准映射：可以将制定的标准与实际数据进行关联映
射，即实现数据标准的落地执行，维护标准与元数据之间的
落地映射关系,包括元数据与数据标准的映射、元数据与数据
质量的映射，以及数据标准和数据质量的映射，能提供在线
的手工映射配置功能，并能对映射结果做页面展示；
● 变更查询：是查询发布或废止的标准的变更轨迹；
● 映射查询：是查询标准项与元数据之间的落地情况并
提供下载功能；
● 维护标准：是指对标准状态进行管理，包括增删改、
审核、定版、发布、废止等；
● 标准版本查询：是指对发布状态的标准进行版本管理；
● 标准导出：是指按照当前系统中发布的最新标准或者
选择版本来下载标准信息；● 标准文档管理：指对标准相关说明文档或手册的管理，
包括创建、修改、链接查询等。
2. 数据模型管理工具
针对企业在不同业务发展阶段建设的一个个竖井式系统，最大的
挑战莫过于系统集成过程中数据模型的不一致，解决这个问题的唯一方法就是从全局入手，设计标准化数据模型，构建统一的数据模型管控体系，数据模型管理工具负责对企业数据模型的管理、比对、分析、展示提供技术支撑，需要提供统一、多系统、基于多团队并行协作的数据模型管理。解决企业数据模型管理分散，无统一的企业数据模型视图、数据模型无有效的管控过程，数据模型标准设计无法有效落地、数据模型设计与系统实现出现偏差等多种问题。该工具针对数据模型管理职能而开发，需具备以下基础功能：
● 数据模型设计：支持对于新建系统的正向建模能力，
还应支持对原有系统的逆向工程能力，通过对数据模型进行
标准化设计，能够将数据模型与整个企业架构保持一致，从
源头上提高企业数据的一致性；
● 模型差异稽核：提供数据模型与应用数据库之间自动
数据模型审核、稽核对比能力，解决数据模型设计与实现不
一致而产生的“两张皮”现象，针对数据库表结构、关系等差
别形成差异报告，辅助数据模型管理人员监控数据模型质量
问题；提升数据模型设计和实施质量；● 数据模型变更管控：支持数据模型变更管控过程，提
供数据模型从设计、提交、评审、发布、实施到消亡的在线、
全过程、流程化变更管理。同时，实现各系统数据模型版本
化管理，自动生成版本号、版本变更明细信息，可以辅助数
据模型管理人员管理不同版本的数据模型。通过工具可以简
单回溯任意时间点的数据模型设计状态以及数据模型设计变
更的需求来由，实现各系统数据模型的有效管控和管治，强
化用户对其数据模型的掌控能力；
● 模型可视化：支持将管理的数据模型E-R 图（实体关
系图）转换为图片、数据建模脚本（DDL）等可视化展示形
式，方便数据模型管理人员以全局视角监控系统中各类数据
实体结构及实体间关系。
3. 元数据管理工具
元数据管理工具可以了解数据资产分布及产生过程，该工具针对
元数据管理职能而开发，需具备以下基础功能：
● 元数据采集：能够适应异构环境，支持从传统关系型
数据库和大数据平台中采集从数据产生系统到数据加工处理
系统到数据应用报表系统的全量元数据，包括过程中的数据
实体（系统、库、表、字段的描述）以及数据实体加工处理
过程中的逻辑，也可通过自动化的方式完成元数据采集，比
如用户维护好数据源连接信息后，可以根据数据源的更新频率，设定元数据同步周期，元数据管理会根据数据源的连接
信息、同步周期以及开始时间，定时自动解析、获取、并更
新元数据信息，保证平台元数据信息的及时有效；
● 元数据识别：能够从本身不包含元数据信息的数据（比
如非结构化数据）中提取特征，并以此识别元数据；
● 元数据分类：能够根据业务特点和管理需要，动态分
类元数据，包括技术元数据、业务元数据和管理元数据等；
● 元数据展示：能够根据类别、类型等信息展示各个数
据实体的信息及其分布情况，展示数据实体间的组合、依赖
关系，以及数据实体加工处理上下游的逻辑关系；
● 元数据应用：能够利用元数据发现数据之间的关联性，
一般包括数据地图、数据血缘分析、影响分析、全链分析、
热度分析等；
● 元数据搜索：可根据数据源库、类型等搜索元数据信
息。
4. 主数据管理工具
数据管理工具用来定义、管理和共享企业主数据信息，可通过数
据整合工具（如ETL）或专门的主数据管理工具来实施主数据管理，具有企业级主数据存储、整合、清洗、监管以及分发等五大功能，并保证这些主数据在各个信息系统间的准确性、一致性、完整性。简单说来，存储、整合是数据的“入口”，分发为数据的“出口”，而中间的清洗与监管将担负起数据质量提升的重要任务。该工具针对主数据管理职能而开发，需具备以下基础功能：
● 主数据存储、整合：实现主数据整合、清洗、校验、
合并等功能，根据企业业务规则和企业数据质量标准对收集
到的主数据进行加工和处理，用于提取分散在各个支撑系统
中的主数据集中到主数据存储库，合并和维护唯一、完整、
准确的主数据信息；
● 主数据管理：支持对企业主数据的操作维护，包括主
数据申请与校验、审批、变更、冻结/解冻、发布、归档等全
生命周期管理；
● 主数据分析：实现对主数据的变更情况监控，为主数
据系统管理员提供对主数据进行分析、优化、统计、比较等
功能；
● 主数据分发与共享：实现主数据对外查询和分发服务，
前者用于在其它系统发出针对主数据实时响应类查询请求时，
返回所需数据，后者则用于提供批量数据分发服务，一般采
用企业服务总线（ESB 工具）实现方式。
5. 数据质量管理工具
数据质量管理工具从数据使用角度监控管理数据资产的质量，针
对数据质量管理职能而开发，需具备以下基础功能：
● 质量需求管理：对数据使用过程中产生的问题进行收集、存储、分类并提供查询检索功能，为质量规则的制定提
供依据；
● 规则设置：能够提供稽核规则设置功能，用于设置一
个稽核规则应用于哪类数据；
● 规则校验：能够对所关注的数据执行数据质量规则的
校验任务；
● 任务管理：能够提供稽核任务调度功能，指定稽核任
务周期执行；
● 监控分析：对规则校验的结果进行监控和分析，校验
结果能够定位到原始数据项；
● 质量报警：能够对质量问题及时进行报警，避免数据
污染的发生，造成成本或业务损失；
● 报告生成：能够对校验结果的质量问题进行记录，积
累形成问题知识库，并生成报告，在此基础上，能够根据检
核结果，生成对问题数据的质量提高建议，并可直接操作修
改数据。
6. 数据安全管理工具
数据安全管理工具是结合信息安全的技术手段保证数据资产使
用和交换共享过程中的安全。数据管理人员开展数据安全管理，是指
执行数据安全政策和措施，为数据和信息提供适当的认证、授权、访问和审计，以防范可能的数据安全隐患。需具备以下基础功能：● 数据获取安全：能够支持数据获取需要经过申请与审
批流程，保障数据获取安全；
● 数据脱敏：能够支持数据脱敏规则、脱敏算法及脱敏
任务的管理及应用，一般情况下，脱敏方式有动态脱敏和静
态脱敏两种；
● 统一认证：定义数据安全策略，定义用户组设立和密
码标准等；
● 租户隔离：管理用户，密码，用户组和权限；
● 角色授权：划分信息等级，使用密级分类模式，对企
业数据和信息产品进行分类；
● 日志审计：审计数据安全，监控用户身份认证和访问
行为，支持经常性分析；
● 异常监控：指对账号异常行为的监控，如同一账号异
地登录、同时多IP 登录、多次重复登录等；
● 数据分类分级：能够支持对数据资产安全进行敏感分
级管理，并支持根据各级别生成对应的数据安全策略。
7. 数据价值管理工具
数据价值管理通过对数据内在价值的评估、数据成本和收益的管理，实现数据资产化管理，需具备以下基础功能：
● 数据需求分析：通过数据库或者数据平台的各种数据
分布分析和访问状态分析，协助数据管理人员对数据生命周期管理策略，有效发现和挖掘当前数据平台或者数据库中历
史数据增长最快的关键数据，同时，为管理业务部门需求，
满足业务部门对数据使用的要求提供有效的数据化支撑；
● 数据价值评估：依据数据需求分析，建立合适的数据
价值评估模型，主要包括数据成本和收益的评估方法、评估
指标等，并支持对数据价值评估方法与各项指标的动态更新；
● 数据成本管理：能够完成数据成本（主要包括存储成
本和计算成本等）的优化，并给出影响成本的分析报告（如
包含重复计算、代码质量差等）；
● 数据收益管理：能够动态调整数据收益评价指标，依
据指标对数据应用进行全流程管理，增加数据收益；
● 数据服务：通过构建服务目录、授权数据服务等有效
完整的记录数据服务信息，并最终生成数据服务报告，展示
数据服务的价值；
● 数据资产价值统计：能够可视化展示数据资产的一段
时间内的统计视图，展现数据使用和成本的变动。
8. 数据服务管理工具
数据服务管理是指在数据管理平台上提供数据或数据分析结果
的服务，包括企业内部数据共享和外部数据流通，通过构建服务目录、授权数据服务等有效完整的记录数据服务信息，最终生成数据服务报
告，展示数据服务的价值，需具备以下基础功能和辅助功能：● 服务目录：能够精确的展示各目录下能够提供的数据
服务类型、服务流程、数据资产目录等，其实数据资产目录
能够按照业务要求和企业标准，自定义构建数据资产目录层
级，并描述数据资产相关属性，包括表级属性（如表名、目
录、更新周期、业务类别等）和字段结构（如字段名称、字
段类型、字段长度等）；
● 服务目录版本管理：能够记录数据资产目录变更版本
信息，包括具体变更情况；其中数据资产目录可以通过元数
据关联导入，在元数据有变更时，自动同步；
● 数据资产共享和流通：提供数据资产下载、共享、流
通及服务接口等，支持按共享属性（如无条件共享、有条件
共享、不共享等）对资源目录下的数据资产进行分类，支持
直接提供数据和数据分析结果；
● 其他功能：数据服务可以通过“数据超市”的形式开展，
(四)成功要素
1. 明确责权利标，有效推进管理
数据资产管理最重要的成功要素之一就是重视组织管理的作用，
将责权利清晰化，逐步建立健全包括管理型人才和技术性人才的适应数据发展的人才结构，减少工作推进阻碍。并注重数据标准化环节以
以数据治理赋能银行金融科技 在当前经济形势下，全面落实金融科技战略、推进金融科技创新体制改革，加速数字化转型，已成为银行业金融机构转换发展动能和寻求发展突破的最佳选择。金融科技的核心在于数据化经营，数据治理能力和数据应用能力正逐渐成为金融科技转型竞争的新优势。 近年来，银行业金融机构在业务快速发展过程中，积累了客户数据、交易数据、外部数据等海量数据，拥有良好的大数据基础。随着信息化、数字化、智能化的高速发展，数据所创造的价值不断提高，管理层对于数据资源是银行重要资产的认识不断加深，以及数据资产和数据主权意识的觉醒，最大程度地挖掘数据价值、实现有效的数据治理将成为银行机构最重要的任务之一。近期银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》以取代银监会2011年颁布的《银行监管统计数据质量管理良好标准（试行）》，旨在引导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，充分发挥数据价值，提升经营管理水平，推动银行业金融机构由高速增长向高质量发展转变。 大银行通过多年数据治理基础工作的探索和积累，已开始重点关注和着手通过数据治理带动业务价值和数据价值提升；中小银行目前的主要精力集中在建立数据治理体系，搭建组织架构，明确管理职责，补足治理短板，探索发现符合自身特点的数据治
理方法和价值实现路径。本文以下内容将围绕银行开展数据治理的目标、问题与挑战、工作原则和关键措施四个方面进行阐述。主要目标 建立长效机制，形成良性运转闭环。数据治理是一个长期、复杂的系统工程，建立一套切实可行的长效数据治理机制，是数据治理成果能够真正实施落地的重要保障。为此，需要提升对数据治理的战略认知，建立符合监管要求和银行管理要求的数据治理体系和管理机制，包括数据治理组织架构、职责及数据治理相关管理办法、制度和规范，落实数据治理责任，强化内部用数意识，建立良好数据文化，将数据治理融入经营管理、业务发展和风险管理的全过程，通过标准制定、贯标，质量监测，问题跟踪解决，形成全行数据良性运转的闭环，唯有如此，数据治理活动才能落到实处，并持续推动。 短期推动管理职责落实，树立数据资产意识。为有效落实管理职责，银行应建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构，明确董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工，建立多层次、相互衔接的运行机制。在明确数据管理职能的基础上，更深层次的目标是要将数据作为独立的管理对象，形成针对独立数据对象的治理文化和管理模式，落实数据管家机制，实现数据治理各角色各司其责、协同配合。同时，树立数据是银行重要资产和数据应真实客观的理念与准则，持续丰富内外部数据资产内涵与外延，建立大数据资产地图，为将来实施全面的数据资
安全生产隐患治理方案 企业是事故隐患排查，治理和防控的责任主体。建立健全事故隐患排查治理和建档监控等制度，逐级建立并落实从主要负责人到每个从业人员的隐患排查治理和监控责任制，保证事故隐患排查治理所需的资金，消除和减弱生产经营过程中的危险和危害，特制订本方案。 一、对于重大事故隐患，由企业主要负责人组织制定并实施事故隐患治理方案，重大事故隐患治理方案应当包括以下内容： 1、治理的目标和任务； 2、采取的方法和措施； 3、经费和物资的落实； 4、负责治理的机构和人员； 5、治理的时限和要求； 6、安全措施和应急预案。 各单位、部门要以安全检查制度为基础，建立公司综合检查、领导带队重点检查和上路安全检查等分级分类检查、整改，及时消除隐患；对当时不能解决的问题，应当制定出防范措施和整改计划，限期解决。建立安全检查及隐患整改档案，及时将整改情况应记入档案，并由检查人员，复查人员签字。 二、安全检查主要内容包括以下内容： 1、安全生产规章制度是否处于正常安全运行状况； 2、设备、设施是否处于正常的安全运行状态； 3、有毒、有害等危险作业场所安全生产状况； 4、从业人员是否具备相应的安全知识和操作技能，特种作业人员是否持证上岗； 5、从业人员在工作中是否严格遵守安全生产规章制度、操作规程； 6、从业人员是否正确佩戴劳动防护用品； 7、现场生产管理，指挥人员有无违章指挥作业行为； 8、现场生产管理、指挥人员对从业的违章违纪行为是否及时发现和制止； 9、危险源的检测监控情况； 10、各类事故隐患； 11、其他应当检查的安全生产事项。 三、安全检查形式和内容 检查形式分为：定期检查、综合检查、专项检查、日常检查。 （一）定期检查 1、如春季、夏季、冬季检查和“元旦、春节，五一、十一”重大节假日前安全检查。重大节假日及重要活动前安全检查以防火、防重特大生产安全事故为主要内容。 2、每月至少进行一次全面安全检查，有领导带队，安机科参加，相关部门配合的检查，检查内容包括：各单位、部门安全生产状况、事故隐患整改情况等。 （二）专项检查 根据安机科提出的意见，对各类专项情况进行检查，并根据自身的生产和现场特点，进行本单位特色的专项检查。 （三）日常检查 1、所有岗位都要对本单位内、设备及人员等安全状况进行日常安全检查。 2、安全检查过程中，如发现有危及人员安全及健康的违章作业和现象，都有权立即停止其作业或通知相关部门采取有效的安全防护措施，直至整改结束。 四、安全检查记录及整改 1、现场安全检查的内容及情况都必须认真进行记录，并妥善保存。
第一期：银行业数据治理实践难点及应对系列文章开篇 前言 在不久前结束的G20大阪峰会上，数据治理已成为在全球各国领导层面进行讨论的中心议题，其背景和目的，主要是旨在推动建立新的国际数据监管体系。在我国的金融行业中，随着互联网金融的异军突起和新兴技术的驱动，越来越多的商业银行选择在战略层面开启企业级数字化转型之路，利用数据来赋能业务，利用新技术提升效率和管理精细化。值得关注的是一些中小型银行在数字化时代背景下努力耕耘的身影，它们对于新理念新技术的响应速度更快，具有敏捷优势。同时，借助领先的大型银行和全国性股份制商业银行数据治理的经验，中小银行希望以其后发优势进行弯道超车，向资本市场或万亿资产俱乐部发起了猛烈攻势。 我们注意到在数字化时代背景之下，金融监管机构为促进金融行业健康发展及风险控制，进一步提升监管数据的统计质量，通过发布监管指引并将数据治理与监管评级挂钩的方式来提高银行业金融机构对数据治理工作的重视，并能够结合自身实际，开展数据治理工作。但我们发现各银行在具体实施数据治理工作的过程中，对于数据治理工作本身的理解、对于数据治理工作价值应用的理解以及对于监管要求的理解，存在着很大的偏差。 大道之行也，天下为公，本文作为银行业金融机构数据治理实践热点与难点系列专题的开篇，尝试着将银行业金融机构在数据实践过程中的一些困惑和经验进行总结并分享，为业内同仁贡献一些参考，提供一些帮助，奉献一些价值，共同推动数据治理工作顺利开展。 “数据治理”的发展历史 我们探究“数据治理”的历史可以发展分为三个阶段。 第一阶段早期探索，早在1988年由麻省理工学院的两位教授启动了全面数据质量管理计划（TDQM），可以认为是数据治理最初的雏形，同年，DAMA（国际数据管理组织协会）
一、工作目标 进一步落实学校安全管理责任，强化校园治安防控体系，推进挂牌督导，完善学校“三防”建设，建立健全学校安全管理机构，配齐配强安全管理（保卫）干部和专职保安员，落实重点教育帮扶措施，探索“弹性离校”办法，做好中小学生放学后的看护工作，保障学校及师生生命财产安全，维护教育系统安全稳定。 二、工作措施 （一）构建新型校园治安防控体系。 按照公安部、中央综治委、教育部《2014年全国中小学幼儿园“护校安园”行动工作方案》《福建省学校安全管理条例》《省教育厅关于进一步加强学校治安防控体系建设的通知》及闽委办〔2012〕71号、闽公综〔2013〕95号、安 公综〔2013〕95号、安公综〔2014〕55号等省市县“护校 安园”文件精神，强化校园治安管理，落实经费保障，不断推进立体化校园治安防控体系建设。 1.加强人防建设。各小学、幼儿园按要求设立治安保卫机构，配齐配强治安保卫人员和保安员。按照省厅要求，200人以下的学校、幼儿园，专、兼职治安保卫人员分别不少于1名，200人以上的，每增加200人，专、兼职治安保卫人
员各增加1名；师生人数100人以下的，配备专业保安人员不少于1名；100-500人的，配备专业保安人员不少于2名；各校在县统一配备两名保安员的基础上，要积极筹集资金，逐步配齐配足安保力量。同时着力提高保卫干部、保安员待遇，落实相关经费，强化岗位培训，提升能力素质。学校每年也要对保卫干部、保安员、特种岗位人员组织培训，确保培训“全覆盖”，切实落实岗前培训、持证上岗、定期轮训的要求。同时加强校园安全日常管理，健全完善校园外来人员、车辆进出查验登记，内部人员、车辆出入证制度，以及小学生、幼儿园接送、看护等各项安全管理制度。（责任单位：安全办、保卫处、总务处，各小学、幼儿园） 2.加强技防建设。按照《全省社会治安防控体系安全技术防控网技术规范指导意见书》和《福建省中小学幼儿园安全技术防范工作指导意见》（GB/T29315-2012）（以下简称《国家标准》）等规定要求，强化网络监控平台建设，积极推进治安防控、安全管理、应急指挥等多位一体的综治安全工作信息化共享平台建设。不断加大对视频监控系统的投入和改造，使视频监控系统具备与上级业务部门、公安机关等对接共享功能，音像信息保存时间应不少于30天，系统录像回放清晰度应不低于704×576像素。全县校园重要部位和场所要配备紧急报警设施，校园监控等技防系统要与当地公安派出所、教育部门紧急报警、视频监控等系统平台联网
ISO9001质量管理体系 ISO9001标准是一个放之四海皆准的东西，这并不是说9000标准有多少万能，而是因为9001是一个基础型的标准，是西方质量管理科学的精华，因为生产型的企业适用，服务性行业、中介公司、销售公司等也都适用。因为讲究质量都是共通的。 一般来说，ISO9001标准比较适合生产型企业，因为标准中的内容比较好对应，过程对应比较清楚，因此有对号入座的感觉。 销售公司可以分为两种，纯销售和生产型销售公司，如果是纯销售公司，他的产品就是外包或采购的，其产品就是销售服务，而不是应该是产品生产，因此策划过程就要考虑产品（销售过程）的特殊性，这样会比较好策划体系了。如果是生产型的销售企业，中间包括了生产，就应该把生产过程及销售过程都策划进去，所以销售公司申请ISO9001证书时就应该考虑自己的产品，与生产型企业区分开。 总的来说，无论企业大小，无论什么行业，目前所有企业都适合做ISO9001认证，其适用范围面很广，适合任何的行业，亦是所有企业发展壮大的基础、根基。针对不同行业，ISO9001又衍生出不同的细化标准，例如汽车行业、医疗行业的质量体系标准等等。 ISO14001环境管理体系 ISO14001环境管理体系认证适用于任何组织，包括企业，事业及相关政府单位，通过认证后可证明该组织在环境管理方面达到了国际水平，能够确保对企业各过程、产品及活动中的各类污染物控制达到相关要求，给企业树立良好的社会形象。 现在环境保护问题日益受到人们的关注，自从国际标准化组织发布了ISO14001环境管理体系标准和其他几个相关标准以来，得到了世界各国的普遍响应和关注。越来越多有注重环境节能的企业自愿推行了ISO14001环境管理体系。 一般来企业推行ISO14001环境管理体系有以下几种情况：
银行业金融机构数据治理指引 （征求意见稿） 第一章总则 第一条（立法依据）为指导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，发挥数据价值，提升经营管理能力，根据《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规，制定本指引。 第二条（适用范围）本指引适用于中华人民共和国境内经银行业监督管理机构批准设立的银行业金融机构。 本指引所称银行业金融机构，是指在中华人民共和国境内设立的商业银行、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及国家开发银行。 第三条（数据治理定义）数据治理是指通过建立组织架构，明确董事会、高级管理层、部门等职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。 第四条（数据治理总体要求）银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴，建立自上而下、协调一致的数据治理体系。 第五条（数据治理原则）银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则： （一）全覆盖原则：覆盖数据的全生命周期；覆盖业务经营、
风险管理和内部控制流程中的全部数据；覆盖内部数据和外部数据；覆盖所有分支机构和附属机构；覆盖监管数据。 （二）匹配性原则：数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应，并根据情况变化进行调整。 （三）持续性原则：数据治理应当持续开展，建立长效机制。 （四）有效性原则：数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况，并有效应用于经营管理。 第六条（监管数据）银行业金融机构应当将监管数据纳入数据治理，建立工作机制和流程，确保监管数据报送工作有效组织开展，监管数据质量持续提升。 法定代表人或主要负责人对监管数据质量承担最终责任。 第七条（依法监督）银行业监督管理机构依据本指引对银行业金融机构数据治理情况实施监管。 第二章数据治理架构 第八条（总体要求）银行业金融机构应当建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构，明确董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工，建立多层次、相互衔接的运行机制。 第九条（董事会职责）银行业金融机构董事会应当制定数据战略，审批与数据治理相关的重大事项，督促高级管理层提升数据治理有效性，对数据治理承担最终责任。 第十条（监事会职责）银行业金融机构监事会负责对董事会和高级管理层在数据治理方面的履职尽责情况进行监督评价。
XXXX有限公司 事故隐患治理方案 为了建立安全生产事故隐患排查治理长效机制，推进公司安全隐患派查治理工作，彻底消除事故隐患，有效防止和减少各类事故的发生，特制定本方案。 一、目标和任务 通过隐患治理，杜绝一切事故苗头，认真消灭事故隐患，同时举一反三，查找和弥补安全管理和工作中的差错和疏漏，防微杜渐，确保安全生产。 二、方法和措施 （一）治理方法： 1.通过隐患排查专项活动及各类检查活动，及时发现事故隐患； 2.发现隐患查后，各部门能及时处理的，必须第一时间进行隐患治理，排除险情； 3.非本公司管理的场所、设施设备、人员出现隐患，对本公司会有影响的，发现部门和个人应及时向安环部报告； 4.安环部对排查出的隐患及时进行隐患评估，决定采取的措施； 5.根据危险程度下达隐患整改通知书或通知单； 6.重大事故隐患即刻上报安全生产隐患排查领导小组，由安全生产隐患排查领导小组即刻下达隐患整改通知书，并制定应急预案，必要时可停产整改； 7.各部门应及时进行治理，确保在限期内完成整改任务； 8.整改结束后，安环部或安全领导小组派人现场验证，确保治理达到规定要求。
（二）治理措施： 隐患治理措施包括工程技术措施、管理措施、教育措施、防护措施、应急措施等。各措施可单独使用或结合其他措施综合使用； 1.工程技术措施：采取合适的措施从根本上对事故隐患进行整改和消除； 2.管理措施：通过加强管理，确保原危险因素消失或消减，避免事故发生； 3.教育措施：对隐患涉及者制造者、责任人进行安全教育； 4.防护措施：对于无法从根本上消除危险的隐患，对接触者采取劳动防护手段，确保危险程度降低； 5.应急措施：在直接整治前，临时采取必要手段，预防事故发生。 三、经费和物资 1.治理隐患所需经费直接由组长通知财务中心拨付； 2.如治理所需经费数额巨大，应上报集团公司； 3.财务中心应无条件确保治理经费及时拨付； 4.治理所需物资应按照特事特办原则，由采购部及时采购。 四、机构和人员 公司成立安全隐患排查治理领导小组 组长： 副组长： 成员： 五、职责 1.组长及副组长全面负责安全隐患整改治理部署，监督各项安全
银行业金融机构数据 治理指引
银行业金融机构数据治理指引 （征求意见稿） 第一章总则 第一条（立法依据）为指导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，发挥数据价值，提升经营管理能力，根据《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规，制定本指引。 第二条（适用范围）本指引适用于中华人民共和国境内经银行业监督管理机构批准设立的银行业金融机构。 本指引所称银行业金融机构，是指在中华人民共和国境内设立的商业银行、农村信用合作社等吸收公众存款的金融机构、政策性银行以及国家开发银行。 第三条（数据治理定义）数据治理是指通过建立组织架构，明确董事会、高级管理层、部门等职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。 第四条（数据治理总体要求）银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴，建立自上而下、协调一致的数据治理体系。 第五条（数据治理原则）银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则：
（一）全覆盖原则：覆盖数据的全生命周期；覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据；覆盖内部数据和外部数据；覆盖所有分支机构和附属机构；覆盖监管数据。 （二）匹配性原则：数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应，并根据情况变化进行调整。 （三）持续性原则：数据治理应当持续开展，建立长效机制。 （四）有效性原则：数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况，并有效应用于经营管理。 第六条（监管数据）银行业金融机构应当将监管数据纳入数据治理，建立工作机制和流程，确保监管数据报送工作有效组织开展，监管数据质量持续提升。 法定代表人或主要负责人对监管数据质量承担最终责任。 第七条（依法监督）银行业监督管理机构依据本指引对银行业金融机构数据治理情况实施监管。 第二章数据治理架构 第八条（总体要求）银行业金融机构应当建立组织架构健全、职责边界清晰的数据治理架构，明确董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工，建立多层次、相互衔接的运行机制。
iso质量管理体系认证详解 文章来源：文章作者：发布时间：2006-06-16 字体： [大中小] A 质量认证的主要类型 ISO出版的《认证的原则与实践》一书，将国际上通用的认证型式归纳为以下八种： 第一种：型式试验。按照规定的试验方法对产品样品进行试验，来检验样品是否符合标准或技术规范。这种认证只发证书，不允许使用合格标志，只能证明现在的产品符合标准，不能保证今后的产品符 合标准。 第二种：型式检验加认证后监督——市场抽样检验。这是一种带监督措施的型式检验。监督的办法 是从市场上购买样品或从批发商、零售商的仓库中抽样进行检验，以证明认证产品的质量持续符合标准 或技术规范的要求。 第三种：型式检验加认证后监督——工厂抽样检验。与第二种认证型式的区别在于，以工厂样品随 机检验或成品库抽样检验代替市场样品的核查试验。 第四种：型式检验加认证后监督——市场和工厂抽样检验。这种认证制是第二、三两种认证制的综合。从产品样品核查试验来看，样品来自市场和工厂两个方面，因而要求更加严格。 第五种：型式检验加工厂质量体系评定加认证后监督--质量体系复查加工厂和市场抽样检验。这一 型式的认证，既对产品作型式试验，又对与产品有关的供方质量体系进行评定。评定内容包括供方的质 量体系对其生产设备、材料采购、检验方法等能否进行恰当的控制，能否使产品始终符合技术规范。第 五种型式试验的认证通过后，可证实申请使用认证标志的供方，确能控制其生产活动，确能在标上合格 标志前明确鉴别出不合格产品，将它们从合格产品中分离出来并加以纠正。 第六种：评定供方的质量体系。这一认证型式已逐渐被国际上所接受。ISO导则48 《供方质量体 系的第三方评定和注册导则》规定，对供方质量体系作评定的依据是ISO9000标准系列，但对供方质量 体系的评定不能代替对产品的认证，因此通过质量体系评定的企业的产品不能使用合格标志，认证机构 只给予与该产品有关的供方质量体系注册登记，发给注册号和注册证书，表明该体系是根据ISO9000标 准系列中某一个质量保证模式作过评定，取得注册的权力。 第七种：批量试验。这是依据统计抽样试验的方法对某批产品进行抽样试验的认证。其目的在于帮
解决方案编号：YTO-FS-PD307 安全隐患排查治理活动实施方案通用 版 The Problems, Defects, Requirements, Etc. That Have Been Reflected Or Can Be Expected, And A Solution Proposed T o Solve The Overall Problem Can Ensure The Rapid And Effective Implementation. 标准/ 权威/ 规范/ 实用 Authoritative And Practical Standards
安全隐患排查治理活动实施方案通 用版 使用提示：本解决方案文件可用于已经体现出的，或者可以预期的问题、不足、缺陷、需求等等，所提出的一个解决整体问题的方案（建议书、计划表），同时能够确保加以快速有效的执行。文件下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用。 为认真贯彻落实遵市运管发【2013】100号市运管处关于转发省运管局集中开展道路运输行业安全生产大检查的补充通知和遵市运管发【2013】104号市运管处关于转发市交通运输局安全生产大检查专题会议纪要的通知》的要求，结合我公司工作实际，现制定具体实施方案如下： 一、指导思想 深入落实科学发展观，坚持“安全发展”的指导原则，坚持“安全第一，预防为主，综合治理”的方针，牢固树立以人为本，安全发展的理念。进一步加强领导、推动安全生产责任制和责任追究制的落实。认真排查治理各类安全隐患，进一步树立从业人员安全服务意识，严防安全生产事故的发生，坚绝遏止重特大事故，有效推动我县道路运输行业安全生产形势持续稳定。 二、组织领导 为加强组织领导，确保公司安全隐患自查自纠行动顺利开展，取得实效，成立安全隐患自查自纠专项行动领导
创新社会治理体制 文／李强 学习贯彻三中全会精神XueXi GuanChe SanZhong QuanHui JingShen 十八届三中全会《决定》指出“推进国家治理体系和治理能力现代化”，这一重要思想体现在社会建设方面，就是提出了“创新社会治理体制”。2004年党的十六届四中全会提出社会管理的概念，党的十七大、十八大报告都沿用了这样的提法。此次社会治理概念的提出，是对于多年来推进社会建设，处理我国转型期众多社会矛盾、社会问题经验与教训的吸取和总结，对于以往的理论既有继承，又有发展，既有延续性，又有开拓性。在怎样进行治理和治理的方式、方法上，社会治理比较社会管理更具备现代化的特征。社会治理与社会管理，一字之差，却是党的社会建设理论与实践的一次重要的创新。 第一，社会治理更强调“双向互动”的特点。传统的管理体制将管理活动分为管理者与被管理者，注重管理者对被管理者的约束或控制，管理是一种从上到下的控制，上层发出指令，下属必须服从。这样的管理方式造成的结果是控制一方掌握全面的权力，被管理的一方处于被动的、服从的地位，显然不是现代化的社会治理方式。而在社会治理的局面下，政府与社会的关系，既有政府作为公共事务的管理者，从事管理、服务、控制等多方面的工作，也有社会对于政府的监督、督促、批评等众多的活动；既有从上到下的指挥，也有从下到上的反馈、参与。这种“双向互动”体现了现代的、文明的、法治的社会治理的理念。 传统管理体制的最大问题是忽视了社会的活力，单向的控制思维忽视了社会的能动性和能动力量。在我国，党和政府确实是最重要的领导力量，但是，人民群众是社会的主体，如果没有广大人民群众的参与，我们的社会建设就不可能实现。传统管理体制的一个缺点就是政府干预过度，什么事情都要靠政府管，其结果是社会失去了活力，而政府由于承担了过多责任而不胜其负。社会不去发挥作用，凡遇到事情都倚赖于政府。在今天局面下，政府不可能把所有的事情都揽到自己的身上。过多责任的结果是问题成山，积蓄社会矛盾，群众也不满意。所以，创新社会治理的思路是让社会发挥更大的能动作用，是走群众路线，相信人民群众，通过创新社会治理，实现新形势下的和谐社会。 第二，社会治理更强调多元参与的特点。社会是一个极其庞大的体系或系统，尤其是中国社会，人口数量巨大、疆土辽阔广大、区域类型多、民族多，构成社会的阶级阶层、社会群体、职业群体更是多元复杂。中国社会的良性治理，一定需要全体人民的共同参与。在这种复杂体系的治理中，确实需要统帅，所以，党和政府处于领导和主导的位置上。但是，这绝不是说其他力量不重要。此次文件特别强调“鼓励和支持社会各方面参与”。这是因为和谐社会构建的前提是全社会成员的积极参与。 在强调社会多种力量参与社会治理方面，《决定》还特别指出了要“激发社会组织活力”。《决定》提出“重点培育和优先发展行业协会商会类、科技类、公益慈善类、城乡社区服务类社会组织”。最近，笔者在某城市的基层社区做社会调查，结果发现，在基层社区层面，社会组织的发育状况还比较滞后，尚有巨大的发展潜力。在调查的地区，被访者参加过社 14 ?2014/1前线
安全隐患治理工作方案 为深入开展安全隐患排查治理活动，根据《安全生产事故隐患排查治理暂行规定》文件精神，结合我公司实际，特制定本治理工作方案。 一、指导思想坚持科学发展、安全发展的理念，全面落实“安全第一、预防为主，综合治理”的方针，积极开展“安全生产隐患排查治理年”活动，结合我公司的实际，着力整治安全隐患，将安全职责落实到位，做到安全监管创新、安全措施强化、安全机制有效，促进我公司安全形势进一步好转，确保员工的生命财产安全。 二、工作目标通过开展安全隐患排查治理工作，进一步落实安全生产工作主体责任和安全监管主体责任，全面排查治理事故隐患和薄弱环节及重点部位，切实解决存在的突出问题、疑难问题，建立健全安全防范措施和管理制度，进一步提高员工的安全生产意识和安全素质，提高事故防御和应急救援能力，有效遏制事故的发生。通过隐患排查治理，实现厂区安全事故起数、死亡人数、直接经济损失中“三个零增长”。 三、隐患治理工作隐患治理工作由安技科负责。 四、工作范围和重点 1、安全生产隐患排查治理的范围是：安全出口或者疏散通道是否畅通，安全疏散指示标志、应急照明是否完好；消防设备、器材和消防安全标志是否在位、完整；消防重点安全部位的人员在岗情况；其
他消防安全情况。 2、安全生产隐患排查治理的重点是：安全责任制的落实，安全管理制度的修订完善和执行，安全生产教育培训工作的落实情况，车间、仓库、食堂等区域的设置是否符合安全生 产要求等。 五、隐患排查治理的主要内容： 3、1、火灾隐患的整改情况以及防范措施的落实情况；2、安全疏散通道、疏指示标志、应急照明和安全出口的情况；3、灭火器材配置及有效情况； 4、用火、用电有无违章情况； 5、重点工种人员以及其他员工消防知识的掌握情况； 6、消防重点部位的管理情况； 7、易燃易爆及其他危险物品及场所的防火防爆措施的落实情况，以及其他重要物资的防火安全情况； 8、消防设施的运行、记录情况； 9、防火巡查情况；10、消防安全标志的设置情况及是否完好、有效情况；六、工作步骤（1）、安排部署阶段为加强和规范我公司的消防安全管理，预防和减少火灾的发生，最低限度地降低可能发生的火灾造成的危害，切实贯彻“预防为主、消防结合”消防工作方针，全面履行消防安全职责，保障消防安全，经公司研究决定，成立安全管理委员会并制定消防安全管理方法。具体内容如下：（一）、成立安全生产管理委员会，由安全主任和副主任组成。（二）、执行安全主任技术安全主任、注册安全主任。（三）、各部门负责人为安全副主任，对本部门的消防安全负责，工厂必须与其签订《消防安全责任书》进一步明确其消防安全职责。此外仓库的仓管、消防
ISO质量体系认证详解 2004-10-28 9:15:07 A 质量认证的主要类型 ISO出版的《认证的原则与实践》一书，将国际上通用的认证型式归纳为以下八种： 第一种：型式试验。按照规定的试验方法对产品样品进行试验，来检验样品是否符合标准或技术规范。这种认证只发证书，不允许使用合格标志，只能证明现在的产品符合标准，不能保证今后的产品符合标准。 第二种：型式检验加认证后监督——市场抽样检验。这是一种带监督措施的型式检验。监督的办法是从市场上购买样品或从批发商、零售商的仓库中抽样进行检验，以证明认证产品的质量持续符合标准或技术规范的要求。 第三种：型式检验加认证后监督——工厂抽样检验。与第二种认证型式的区别在于，以工厂样品随机检验或成品库抽样检验代替市场样品的核查试验。 第四种：型式检验加认证后监督——市场和工厂抽样检验。这种认证制是第二、三两种认证制的综合。从产品样品核查试验来看，样品来自市场和工厂两个方面，因而要求更加严格。 第五种：型式检验加工厂质量体系评定加认证后监督--质量体系复查加工厂和市场抽样检验。这一型式的认证，既对产品作型式试验，又对与产品有关的供方质量体系进行评定。评定内容包括供方的质量体系对其生产设备、材料采购、检验方法等能否进行恰当的控制，能否使产品始终符合技术规范。第五种型式试验的认证通过后，可证实申请使用认证标志的供方，确能控制其生产活动，确能在标上合格标志前明确鉴别出不合格产品，将它们从合格产品中分离出来并加以纠正。 第六种：评定供方的质量体系。这一认证型式已逐渐被国际上所接受。ISO导则48《供方质量体系的第三方评定和注册导则》规定，对供方质量体系作评定的依据是ISO9000标准系列，但对供方质量体系的评定不能代替对产品的认证，因此通过质量体系评定的企业的产品不能使用合格标志，认证机构只给予与该产品有关的供方质量体系注册登记，发给注册号和注册证书，表明该体系是根据ISO9000标准系列中某一个质量保证模式作过评定，取得注册的权力。 第七种：批量试验。这是依据统计抽样试验的方法对某批产品进行抽样试验的认证。其目的在于帮助买方判断该批产品是否符合技术规范。这一认证型式，只有在供需双方协商一致后方能有效地执行。一般说来，这种型式的认证较少被采用。 第八种：全数试验。对认证产品作百分之百的试验后发给认证证书，允许产品使用合格标志。在某些国家只有极少数与人民的身体健康密切相关的产品进行全数试验。 以上八种认证型式中，第六种是质量体系认证，第五种认证型式是最复杂、最全面的产品认证型式。这两种是各国普遍采用的，也是ISO向各国推荐的认证制，ISO和IEC联合发布的所有有关认证工作的国际指南，都是以这两种认证制为基础的。但是，上述八种类型的质量认证制度所提供的信任程度都是相对的，即使是比较完善的质量认证制度也会受到客观条件的限制。例如很难做到对全部出厂的产品由认证机
安全隐患排查治理实施方 案示范文本 In The Actual Work Production Management, In Order To Ensure The Smooth Progress Of The Process, And Consider The Relationship Between Each Link, The Specific Requirements Of Each Link To Achieve Risk Control And Planning 某某管理中心 XX年XX月
安全隐患排查治理实施方案示范文本使用指引：此解决方案资料应用在实际工作生产管理中为了保障过程顺利推进，同时考虑各个环节之间的关系，每个环节实现的具体要求而进行的风险控制与规划，并将危害降低到最小，文档经过下载可进行自定义修改，请根据实际需求进行调整与使用。 矿山现状 我们企业一是技术力量薄弱；二是员工大部分都是农 民工，文化素质普遍偏低，生产技能只能停留在重体力阶 段；三是矿山规模较小；四是由于多种原因，培训和再训 工作尚未全面开展和形成制度化；五是管理规章制度有待 进一步建立和健全；六是缺乏地质详细资料，资源不清， 生产系统布置紊乱。 根据矿山现实情况，为了员工的生命和公司财产安 全，特制订本实施方案。 一、指导思想：坚持“安全第一、预防为主、综合治 理”的方针，坚持“标本兼治、突出重点、严格责任”的 工作原则，着重于建立矿山安全隐患排查治理工作机制，
及时发现与消除安全隐患，重点从提高员工安全意识和素质、装备、生产工艺、安全设施等方面进行安全隐患排查治理，彻底从本质上提高矿山安全工作水平，确保矿山的生产安全。强化矿山安全监管，突出重点，加大检查力度，深化隐患排查治理，加强安全基础管理，全面提升矿山安全管理水平，有效遏制重特大事故的发生。 二、目标和任务：以此次安全隐患排查治理工作为契机，围绕减少事故总量和死亡人数、遏制一般以上事故的工作目标，大力推行安全生产标准化建设，着力推进矿山规范开采；实施重点区域整治工作；督促生产单位认真履行安全生产职责，建立健全安全监管台帐；严格现场检查和隐患整改工作，有效整治和消除一批长期存在的事故隐患。 （一）遏制一般以上矿山死亡事故，降低事故总量，确保我矿山生产安全事故死亡人数不突破0人。
创新社会治理体制 党的十八届三中全会，着眼于维护最广大人民根本利益、最大限度增加和谐因素、增强社会发展活力，提出了创新社会治理体制的新观点新要求新部署。我们要认真学习、深刻领会、贯彻落实全会精神，坚定不移地推进社会治理体制创新。 一、充分认识创新社会治理体制的重大意义 创新社会治理体制，是马克思主义中国化的又一项最新成果，是我们党对社会发展规律认识和把握的又一个新飞跃，实现了我国社会建设理论和实践的又一次与时俱进。 （一）创新社会治理体制体现了马克思主义的群众观点 坚持人民是历史创造者，坚持人民主体地位，这是马克思主义群众观点的基本原理，也是马克思主义政党同其他一切政党的根本区别之一。中国特色社会主义是亿万人民自己的事业，社会建设是中国特色社会主义总体布局的组成部分，社会治理是社会建设的重要内容，在创新社会治理体制中必须坚持人民主体地位、发挥人民主人翁精神、尊重人民首创精神，最广泛地动员和组织人民积极投身社会治理。党的十八届三中全会提出，实现政府治理和社会自我调节、居民自治良性互动；促进群众在城乡社区治理、基层公共事务和公益事业中实行自我管理、自我服务、自我教育、自我监督；建立畅通有序的诉求表达、心理干预、矛盾调处、权益保障机制，使群众问题能反映、矛盾能化解、权益有保障；维护最广大人民根本利益，确保人民安居乐业、社会安定有序等。这些要求突出了人民在社会治理中的主体作用，坚持了社会治理为了人民、依靠人民、成果由人民共享，充分体现了当代中国共产党人对马克思主义群众观点的牢固把握和高度自觉。 （二）创新社会治理体制体现了我们党对社会主义建设规律认识的不断深化 新中国成立以来特别是改革开放以来，我们党在社会建设的理论和实践方面进行了不懈探索，对社会建设内涵和要求的认识越来越明晰、把握越来越准确、运用越来越科学，在不断加大保障和改善民生力度的同时，经历了从加强社会管理到提高社会治理水平、从创新社会管理体制到创新社会治理体制的逐步深化过
摘要：近年来，数据治理得到各行各业的普遍重视，国家和行业都发布了相关的标准和政策，通过相关文件明确数据治理的概念和体系，促进数据治理行业的发展。对相关文件进行解读，总结其中的异同之处，帮助人们了解与数据治理相关的管理趋势和应用的重点，同时，提出数据管理能力成熟度评估模型在银行业落地实施的建议，帮助银行更好地满足相关监管要求，提升数据管理能力的成熟度等级。 关键词：大数据 ; 数据质量 ; 数据治理 ; 数据管理能力成熟度评估模型 ; 数据文化 1 引言 为深化要素市场化配置改革，促进要素自主有序流动，提高要素配置效率，2020年3月，中共中央、国务院正式印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，旨在充分发挥数据要素对其他要素效率的倍增作用，使大数据成为推动经济高质量发展的新动能。加强大数据采集、汇聚、挖掘、分析等关键技术的攻关力度，有效激发数据要素的资源潜力，建设多元共治的大数据治理体系，将提升产业数据管理、数据治理水平，充分挖掘数据要素资源的价值。现阶段，与大数据相关的理论，特别是与数据治理相关的理论仍有待提升。目前，国内更多的是以国际咨询公司的理论框架或者国际数据管理协会的数据管理知识体系为引导，但是这些理论几乎没有考虑国内数据行业发展的现状和特性，且理论的普及程度也有待提高，导致国内很多公司在数据管理方面的意识薄弱，管理方式各异，发展相对落后。2018年3月15日，中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局和中国国家标准化管理委员会正式发布了国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》（以下简称DCMM），该标准正式提出了符合中国特色的数据管理体系和成熟度等级定义。在对国内外相关理论、实践进行充分研究的基础上，结合国内数据行业的特征和发展需要，该标准制定了我国第一个数据管理能力成熟度评估模型，用来指导和规范一个组织的数据管理行为，促进我国大
股份有限公司 重大事故隐患治理方案 为了建立安全生产事故隐患排查治理长效机制，强化安全生产主体责任，加强事故隐患监督管理，防止和减少事故，保障人民群众、广大职工的生命财产安全，本单位要更进一步深化安全生产隐患排查治理工作。通过隐患治理，杜绝一切事故苗头，及时消灭重大事故安全隐患，查找和弥补安全管理和工作中的差错和疏漏，确保生产安全。 二、采取方法和措施 （一）治理方法 1.建立事故隐患排查治理安全检查和隐患治理管理制度，定期组织安全生产管理人员和其他相关人员排查事故隐患，加强对单位重大事故隐患排查治理情况检查。对检查过程中发现的重大事故隐患，按照事故隐患的等级进行登记，并按照职责分级管理，下达整改指令书，并建立信息管理台账。必要时，报告上级人民政府并对重大事故隐患实行挂牌督办。 2.建立安全生产奖罚制度。 鼓励、发动职工发现和排除事故隐患、重大事故隐患项目整改治理工作中成绩突出者给予物质奖励和表彰。 （二）治理措施 隐患治理包括设备管理措施、安全管理措施、教育措施和应急 措施等。
1.设备管理措施：制定，设备管理制度，加强设备管理，确保 设备设施、场所危险因素消失； 2.安全管理措施：制定安全管理制度，加强对工业气体的管理， 确保危险因素消失或消减，避免重大事故发生； 3.教育措施：制定安全教育培训管理制度，定时对员工进行安 全培训教育； 4.应急措施：制定应急救援管理制度，定期进行应急救援演练， 在直接整治前，临时采取必要手段，预防重大事故发生。 三、经费和物资落实 1.建立安全投入保障制度； 2.用于事故隐患整改治理的资金，如技术措施改造费、大修更新改造费、安全卫生设施和环境保护设施等费用予以优先安排和保证。 3.办公室财务负责安排投资计划和整改资金，保证资金及时到位和专款专用。 四、负责治理的机构和人员 1、隐患治理要切实落实责任制，隐患所在、所管部门为治理主体，无确定单位主管的隐患治理主体的为安全生产科； 2.隐患所在、所管部门主要负责人为隐患治理第一责任人，无确定隐患主管的隐患治理，安全生产科科长为隐患治理第一责任人。 五、治理时限和要求
一、单位实施ISO9000质量管理体系有什么好处 （1）可以预防不合格产品或服务的发生，提高单位信誉程序； （2）一次把工作做好，以最少的成本赚取最大的利润； （3）可以减少临时救急的情况，有利于把管理者从日常的琐事中解脱出来，多考虑单位的发展前景； （4）可以系统化管理，将本单位或其他单位的经验纳入到一套文件化的质量系之中，用于培训员工，规范员工的工作程序，减少工作失误，提高工作效率； （5）可以有效地发现和解决质量问题，防止相同的错误重复发生； （6）为使员工一次就做好工作提供了手段； （7）能够方便快捷地向顾客提供用来证实产品和服务质量的客观证据； （8）为质量管理体系评价者、顾客代表和发生法律诉讼时的律师提供事实证据； （9）可以定期检查本单位的工作情况，及时发现改进工作和产品质量的机会。 二、单位获得ISO9000质量管理体系认证有什么好处 （1）为了获得认证，企业必须请经认可机构认可的质量体系认证机构对其质量体系进行审核，因此必须严格按照规范化的程序开展工作，有利于企业管理绩效的提高； （2）更容易得到市场和顾客的认同； （3）可以在公开媒体上宣传其认证资格，有利于提高市场形象； （4）由于认证审核的目的是检查质量体系是否具备确保产品满足顾客要求的能力，因此质量管理体系认证相当于顾客对单位的考察； （5）获证企业将能够在项目招标中获得某种优势； （6）可以理直气壮地提供对产品和服务质量的承诺，从而为其带来更多的顾客，扩大其市场份额； （7）获证企业必需接受来自认证机构的定期监督，以验证其质量体系持续满足标准的要求，并得到了不断的改进。这种来自认证机构的定期监督对获证企业的质量体系的保持发挥了重要作用；
企业集团数据治理的主要问题及解决思路随着互联网、大数据、人工智能等技术手段的发展，数据治理已成为国家、社会、企业治理的重要组成部分。仅2020年，就有国家发改委等十二个部门[1]，工业和信息化部[2]，北京市委、市政府[3]，深圳市政府[4]等多个政府部门在相关文件中明确提出提升政府、行业、企业数据治理能力的要求。 企业作为数字经济浪潮中最主要的市场主体，应当重视企业数据治理能力的提升，保障数据安全、发挥数据价值。而在众多类型的企业中，大型企业集团、控股公司所面临的数据治理的机遇与挑战又尤为突出。本文将结合我们为大型企业集团、控股公司（统称企业集团）提供数据合规治理的相关服务经验，对企业集团进行数据治理的几个问题进行分析，以期为相关方提供有益的参考。 一、对企业集团进行数据治理的 需求与目标的理解 推进企业集团数据治理工作、提升企业数据治理能力，是外部环境和企业内在需求的共同要求。 1. 推进企业集团数据治理是外部环境的影响和要求 从外部环境看，数据治理是列入十九届四中全会提升治理能力现代化的重要内容。联合国发布的《2019年数字经济报告》认为，数字革命以前所未有的速度和规模改变了我们的生活和社会，带来巨大的机遇和严峻的挑战，数据已从资产保护对象成为重要的经济生产工具。 与此同时，数字经济也带来了新的风险，包括网络安全、便利非法经济活动和挑战隐私概念等。为应对这些挑战，近年来各国从法律层面对网络安全、数据安全、个人信息和隐私保护予以监管、规制。我国自2017年6月1日《网络安全法》实施以来，已经初步形成了相关法律体系，即将于2021年1月1日起实施的《民法典》也在人格权编中规定了隐私和个人信息保护专章。目前，《个人信息保护法》和《数据安全法》也在加紧制定中。
创新社会治理体制改进社会治理方式 党的十八届三中全会提出“创新社会治理体制”，是社会治理理念的重大转变。 本次全会提出的“治理”和过去所熟悉的“管理”虽然只有一字之差，但其中却蕴含着重要的理念转变。治理更为强调主体的多元参和，此次全会提出的坚持系统治理，加强党委领导，发挥政府主导作用，鼓励和支持社会各方面参和等内容就是主体多元性的集中体现。全会的新提法和过去所强调的政府在国家管理中的一元主体地位有着很大的不同。 多元参和改变了政府过去对社会事务强调控制的理念，将控制转变成了服务和协调，这将促使政府真正回归到服务型的轨道，使政府从管理者转变为服务者。 多元参和改变了过往政府习惯于应对社会事务，解决社会问题单打独斗的理念。社会治理的提出使政府开始更为关注其他社会主体对于处理社会事务，解决社会问题的作用和功能，使政府开始意识到要将自己不应该管的和管不好的社会事务交给其它社会主体去处理，以便于社会问题得到更好的解决。 多元参和使政府在处理社会事务，解决社会问题过程中民主理念得到增强。在社会治理体制下，政府在处理社会事务中要善于吸收、听取其他治理主体的意见，善于通过自身的主导作用，调动其它主体参和到治理活动中来，并赋予各主体相应的权力，以实现治理的有效性。 创新社会治理体制要求改进社会治理方式。 一是要加快构建以党委领导、政府主导、社会参和为基础的社会治理方式。 按照十八届三中全会的要求，党委领导、政府主导、社会参和是我国社会治理体制的基础架构。党委领导就是要明确中国共产党在治理结构中的领导地位，这是由我国的政治体制和现实情况所决定的，治理体制中的其它主体要在中国共产党的领导下，参和到治理实践中来，要切实履行法律赋予自身的权利，积极完成自身所承担的义务，主动学习、了解党的各项方针、政策，主动和各级党组织密切配合，切实保证社会治理活动的有效开展。 政府主导就是政府不再是治理体制中的唯一主体，政府在社会治理过程中承担着凝聚、协调、调动和组织的作用。其他治理主体要在政府的凝聚和协调下进行社会治理实践，要及时弥补政府在社会治理过程中存在的不足，政府要及时校正其他社会主体在社会治理过程中出现的偏差，要及时调整不同社会治理主体在社会治理过程中的功能和角色。 社会参和是指要充分调动党委、政府以外的其他社会主体参和社会治理的积极性，要激发社会组织活力，加快实施政社分开，推进社会组织明确权责、依法自治。支持和发