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推进企业信息公示制度提高市场透明度近年来，我国经济快速发展，市场经济秩序日益完善。
然而，在市场经济中，信息不对称问题成为制约经济发展的瓶颈之一。
为了提高市场透明度，保障各方的权益，推进企业信息公示制度成为当务之急。
本文将从企业信息公示的意义、现状及改进方向等方面进行论述，旨在探讨如何通过推进企业信息公示制度来提高市场透明度。
一、企业信息公示的意义企业信息公示是指企业向社会公开披露经营管理的信息，包括企业基本信息、财务状况、经营情况、法定代表人信息等。
企业信息公示对于市场经济的健康发展具有重要的意义。
首先，企业信息公示有助于提高市场透明度。
市场经济的核心是公平竞争，而公平竞争依赖于信息的公开透明。
通过企业信息公示，投资者可以了解企业的真实状况，作出合理的投资决策，从而推动市场资源的优化配置。
其次，企业信息公示有助于保障各方权益。
企业是社会的一部分，其经营行为关系到员工、供应商、消费者等利益主体。
通过公示企业信息，可以增加各方对企业的信任度，减少交易风险，维护各方的合法权益。
再次，企业信息公示有助于监管机构的监管工作。
监管机构需要依靠准确、全面的信息来进行监管，通过企业信息公示，监管机构可以及时发现违法违规行为，维护市场秩序，保护投资者的利益。
二、企业信息公示的现状目前，我国企业信息公示制度已在法律法规中得到明确规定。
《公司法》等相关法规明确规定了企业信息公示的内容和范围。
然而，与发达国家相比，我国企业信息公示制度还存在一些问题和不足。
首先，企业信息公示的透明度不高。
部分企业在公示信息时存在虚假夸大、隐瞒真实情况等问题，导致公示信息的真实性和可靠性受到质疑。
其次，企业信息公示的内容不够完善。
目前，我国企业信息公示主要侧重于财务状况等方面，而法定代表人、实际控制人等信息公示的不足，导致信息不对称问题依然存在。
再次，企业信息公示渠道不畅通。
目前，企业信息公示主要通过政府官方网站、企业信用信息公示系统等渠道进行，但公示效果有限，无法满足市场参与主体的需求。
企业如何进行数据分析管理在当今信息爆炸的时代，企业面临着大量的数据和信息。
这些数据包含着许多有价值的信息，能够为企业决策提供重要参考。
因此，进行数据分析管理成为现代企业不可或缺的一项重要工作。
本文将探讨企业如何进行数据分析管理，并提供一些实用的建议。
一、确立数据分析的目标企业在进行数据分析管理之前，首先需要明确自己的目标。
不同的企业可能有不同的目标，如提升销售额、优化营销策略、改善产品质量等。
明确目标能够帮助企业明确分析的方向和重点，避免盲目分析。
二、收集数据数据分析的前提是有足够的数据进行分析。
企业可以通过各种渠道收集数据，如调研、问卷、销售记录、客户反馈等。
此外，企业还可以借助互联网和社交媒体等渠道获得大量的数据，这种大数据分析已经成为一种趋势。
三、数据清洗与整理收集到的数据往往具有一定的杂乱性和冗余性，需要进行数据清洗和整理。
企业可以运用数据清洗工具和技术，去除无效数据、处理重复数据，并按照一定的标准进行分类和整理，以便后续的分析工作。
四、选择合适的分析工具和方法在进行数据分析时，选择合适的分析工具和方法非常重要。
目前市场上有许多数据分析软件和工具可供选择，如Excel、SPSS、R语言等。
企业可以根据自身需求选择适合的工具，并学习相关的数据分析方法和技巧，以提高分析的效果。
五、进行数据分析和挖掘在清洗整理好数据并选择好分析工具后，企业可以进行数据分析和挖掘。
数据分析可以采用统计分析、数据挖掘、机器学习等方法，以发现数据中隐藏的规律和趋势，为企业决策提供有力支持。
通过数据分析，企业可以了解产品的受欢迎程度、客户的购买偏好、市场需求的变化等关键信息。
六、制定相应的策略和措施数据分析的最终目的是为企业提供有效的决策依据。
基于数据分析的结果，企业应根据实际情况制定相应的策略和措施，以提升企业的绩效和效益。
例如，对于销售额下滑的企业，可以制定针对性的营销计划，提高产品的竞争力。
七、持续监测和反馈数据分析工作的最后一步是进行持续的监测和反馈。
企业信息公示制度企业信息公示制度是现代企业管理的重要组成部分，是为了增加企业透明度、维护企业信誉和保护投资者合法权益而设立的制度。
企业信息公示制度指的是一套透明度高、公开度大、实时性强的信息公示机制，企业在此机制下应当主动向社会公开需要公示的信息。
企业信息公示制度旨在推动构建健全社会信用体系、促进市场经济健康发展，具有重大意义。
一、企业信息公示制度的意义和价值1. 提高企业的公信力和公众认可度企业信息公示制度规定了企业需要向外界公示的各项信息，包括企业资产、财务状况、经营状况等，使投资者和社会公众能够充分了解企业情况，从而提高了企业的公信力和公众认可度。
2. 加强企业内部管理和合规意识企业信息公示制度可以强化企业内部管理和合规意识，促进企业科学管理和规范运营，减少违法违规行为，维护企业稳健发展。
3. 推动社会信用体系建设企业信息公示制度可以推动构建健全的社会信用体系，企业向外界公示信息的同时，也会承担相应的社会责任，因此会不断提高企业的社会形象和信誉度。
4. 促进消费者权益保护和维权意识的提高企业信息公示制度可以提高消费者的知情权，促进消费者权益保护。
一旦出现纠纷，消费者可通过查询公示信息来维护自身的权益，从而让消费者更加了解企业情况，提高维权意识。
二、企业应公示的信息企业信息公示制度规定企业需要向外界公示的各种信息，主要包括以下几个方面：1. 基本信息公示企业需要向外界公示的基本信息包括企业名称、住所、法定代表人、董事、监事等信息。
2. 经营范围和业务信息公示企业需要向外界公示的经营范围和业务信息包括企业经营范围、主要产品、业务领域等信息。
3. 财务会计信息公示企业需要向外界公示的财务会计信息包括企业财务报表、会计政策、审计报告等信息。
4. 重大合同公示企业需要向外界公示的重大合同包括股权变更、重大投资、关联交易等信息。
5. 企业管理与决策信息公示企业需要向外界公示的企业管理与决策信息包括企业组织结构、内部控制制度、董事会、监事会、股东大会等信息。
国家市场监督管理总局关于进一步优化国家企业信用信息公示系统的通知文章属性•【制定机关】国家市场监督管理总局•【公布日期】2019.07.19•【文号】国市监信〔2019〕142号•【施行日期】2019.07.19•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】市场规范管理正文市场监管总局关于进一步优化国家企业信用信息公示系统的通知国市监信〔2019〕142号各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团市场监管局（厅、委）：国家企业信用信息公示系统（以下简称公示系统）是国家级企业信用信息归集公示平台，是企业报送并公示年度报告和即时信息的法定平台，是各级政府部门实施信用监管的重要工作平台。
为充分发挥公示系统支撑商事制度改革和“放管服”改革措施落地、推动建设统一开放竞争有序市场体系、推进国家治理体系和治理能力现代化、服务营商环境优化和经济高质量发展的重要基础性作用，更好释放企业（含个体工商户、农民专业合作社，下同）信用红利，降低制度性交易成本，激发市场活力和创造力，加强事中事后监管，持续优化营商环境，现就进一步优化公示系统有关事项通知如下：一、优化公示系统内容（一）依法公示涉企信息。
落实《国务院办公厅关于政府部门涉企信息统一归集公示工作实施方案的复函》（国办函〔2016〕74号）要求，发挥市场监管部门牵头作用，按照“谁产生、谁公示、谁负责”原则，依照政府部门涉企信息资源目录、数据标准，加快实现各级各部门涉企信息统一归集公示。
做好各类业务系统与公示系统的互联互通和数据对接，在注册登记备案、资质审核管理、日常监管执法、提供公共服务等工作中，以统一社会信用代码为标识，以注册登记准入审批、食品药品安全监管、特种设备安全监管、工业产品质量安全监管、重点领域市场监管、知识产权管理、侵权假冒治理、公平竞争执法、消费者权益保护、标准计量认证认可检验检测等为重点，将企业登记注册备案、动产抵押登记、股权出质登记、知识产权出质登记、行政许可、行政处罚、商标注册、纳入经营异常名录和严重违法失信企业名单及各类黑名单、抽查检查结果等信息，全部记于企业名下并通过公示系统向社会公示，形成全面覆盖市场监管各业务条线的涉企信息公示“全国一张网”。
质量信息管理在现代企业管理中，质量信息管理是一项至关重要的任务。
通过对质量信息的收集、处理和分析，企业可以更好地了解产品或服务的质量情况，进而采取相应的措施来提升质量水平和满足客户需求。
本文将探讨质量信息管理的重要性、主要内容以及有效实施的方式。
一、质量信息管理的重要性质量是企业生存和发展的基石，而质量信息则是企业质量管理的重要依据和指导。
通过有效管理质量信息，企业可以实施全面的质量控制，不仅能够更好地满足客户需求，提高客户满意度，还可以降低质量风险，提升企业的市场竞争力。
质量信息管理不仅能够帮助企业识别产品或服务存在的质量问题，还能够发现质量改进的机会，推动产品或服务的持续改进。
同时，通过质量信息的有效管理，企业可以及时掌握市场动态和客户反馈，从而更好地制定市场策略和产品战略，提高企业对市场的敏感度和应变能力。
二、质量信息管理的主要内容1.质量信息收集：企业需要建立完善的质量信息收集机制，包括设立质量信息收集点，明确质量信息的收集对象和范围，确保质量信息的真实、准确和全面。
同时，可以利用现代技术手段，如互联网、传感器等，对质量信息进行自动化采集，提高信息收集的效率和及时性。
2.质量信息分析：企业应该对收集到的质量信息进行全面、系统和深入的分析。
通过统计学方法、质量工具和数据挖掘技术等手段，发现质量信息中存在的规律和问题，并根据分析结果制定相应的改进措施。
同时，可以利用数据可视化技术呈现质量信息，以便管理层更好地理解和决策。
3.质量信息共享：质量信息的共享是提高质量管理效率和效果的重要手段。
企业应该建立起良好的内外部信息共享机制，促进各部门之间和与供应商、客户之间的信息互通。
通过共享质量信息，可以实现跨部门协同，共同解决质量问题，优化供应链管理，实现全局质量治理。
4.质量信息反馈：企业应该及时向相关方面反馈质量信息，包括向供应商反馈产品质量问题，向客户反馈产品改进情况等。
通过质量信息的双向反馈，可以建立起良好的合作关系和信任基础，促进质量问题的解决和质量水平的提升。
工商总局关于印发《国家企业信用信息公示系统使用运行管理办法（试行）》的通知文章属性•【制定机关】国家工商行政管理总局(已撤销)•【公布日期】2017.06.27•【文号】工商办字〔2017〕104号•【施行日期】2017.06.27•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】机关工作正文工商总局关于印发《国家企业信用信息公示系统使用运行管理办法（试行）》的通知工商办字〔2017〕104号各省、自治区、直辖市工商行政管理局、市场监督管理部门：为规范国家企业信用信息公示系统使用、运行和管理，充分发挥其在服务社会公众和加强事中事后监管中的作用，促进社会信用体系建设，总局在广泛调研、深入分析的基础上，起草形成了《国家企业信用信息公示系统使用运行管理办法（试行）》，现予印发，请遵照执行。
工商总局2017年6月27日国家企业信用信息公示系统使用运行管理办法（试行）第一章总则第一条为规范国家企业信用信息公示系统（以下简称“公示系统”）使用、运行和管理，充分发挥其在服务社会公众和加强事中事后监管中的作用，促进社会信用体系建设，根据《企业信息公示暂行条例》《政府部门涉企信息统一归集公示工作实施方案》等有关规定，制定本办法。
第二条公示系统的使用、运行和管理，适用本办法。
第三条公示系统是国家的企业信息归集公示平台，是企业报送并公示年度报告和即时信息的法定平台，是工商、市场监管部门（以下简称工商部门）实施网上监管的操作平台，是政府部门开展协同监管的重要工作平台。
公示系统部署于中央和各省（区、市，以下简称省级），各省级公示系统是公示系统的组成部分。
第四条公示系统的使用、运行和管理，应当遵循科学合理、依法履职、安全高效的原则，保障公示系统的正常运行。
第五条国家工商行政管理总局（以下简称工商总局）负责公示系统运行管理的组织协调、制度制定和具体实施工作。
各省级工商部门负责本辖区公示系统运行管理的组织协调、制度制定和具体实施工作。
质量管理体系的数据管理与数据分析质量管理体系在现代企业中扮演着重要的角色，它能够有效地提高产品和服务的质量，满足客户的需求，并帮助企业实现持续改进。
而数据管理和数据分析则是质量管理体系中至关重要的组成部分。
本文将探讨质量管理体系中的数据管理和数据分析的重要性以及如何有效地进行。
一、数据管理在质量管理体系中的作用在质量管理体系中，数据管理是指对质量相关的数据进行收集、存储、维护和分发的过程。
它可以帮助企业对质量相关的数据进行有效管理，为质量管理提供基础数据支持。
1.1 数据收集与存储数据的收集和存储是数据管理的第一步。
企业可以通过各种手段收集相关的质量数据，包括产品质量测试数据、客户反馈数据、供应商数据等。
这些数据需被准确地记录下来，并以适当的方式进行存储，以便后续分析和利用。
1.2 数据维护与更新数据维护和更新是确保数据质量和有效性的关键步骤。
在质量管理体系中，数据应定期进行维护和更新，以确保数据的准确性和完整性。
同时，必要时还需采取措施防止数据的丢失或损坏，保证数据的可靠性和可用性。
1.3 数据分发与共享质量管理体系中的数据应能够被相关部门和人员方便地访问和利用。
因此，数据管理还包括数据的分发和共享。
通过合适的方式，如数据报表、数据展示等，将数据传递给需要的人员或部门，以支持他们在质量管理方面的决策和行动。
二、数据分析在质量管理体系中的重要性数据分析是质量管理体系的核心环节，它通过对质量数据的分析和解释，揭示潜在问题和机会，并为企业的决策提供依据。
有效的数据分析能够帮助企业进行质量问题的预测和预防，提高工艺的稳定性和产品的一致性。
2.1 监测质量表现通过数据分析，企业可以监测和评估其质量表现。
比如，通过对产品质量测试数据的分析，企业可以及时发现产品质量异常，并采取相应的纠正措施。
同时，通过对客户反馈数据的分析，企业能够了解客户对产品的满意度和需求，从而进行必要的调整和改进。
2.2 发现问题与机会数据分析还可以帮助企业发现潜在的问题和机会。
数据质量管理数据质量管理是指对数据进行全面、系统、有效的管理，以确保数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和时效性。
数据质量管理是企业信息化建设的重要组成部分，对于企业的决策和业务运营具有重要的影响。
一、数据质量管理的重要性数据质量管理对企业的影响非常重要，主要体现在以下几个方面：1. 提高决策的准确性：数据质量管理可以确保企业决策所依赖的数据准确无误，避免因数据质量问题导致的错误决策，提高决策的准确性和可靠性。
2. 优化业务流程：通过数据质量管理，可以及时发现和解决数据质量问题，提高数据的完整性和一致性，从而优化企业的业务流程，提高工作效率。
3. 提高客户满意度：数据质量管理可以确保企业提供给客户的数据准确无误，避免因数据质量问题导致的客户投诉和不满，提高客户满意度和忠诚度。
4. 降低风险和成本：数据质量管理可以及时发现和纠正数据质量问题，避免因数据质量问题引发的风险和损失，降低企业的运营成本。
二、数据质量管理的流程数据质量管理包括数据质量评估、数据质量监控、数据质量改进和数据质量保障等环节，具体流程如下：1. 数据质量评估：a. 收集数据：根据企业的需求，收集相关的数据，包括内部数据和外部数据。
b. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除重复、缺失和错误数据。
c. 数据整合：将清洗后的数据进行整合，形成统一的数据源。
d. 数据分析：对整合后的数据进行分析，评估数据的准确性、完整性、一致性和时效性。
2. 数据质量监控：a. 设定指标：根据数据质量评估的结果，设定数据质量的指标和标准。
b. 监控数据：通过数据质量监控系统对数据进行实时监控，发现数据质量问题。
c. 异常处理：对发现的数据质量问题进行分析和处理，及时纠正错误数据。
3. 数据质量改进：a. 分析原因：对数据质量问题进行深入分析，找出问题的根本原因。
b. 制定改进方案：根据分析结果，制定相应的数据质量改进方案。
c. 实施改进：按照制定的改进方案，对数据质量问题进行改进和优化。
数据质量管理在信息系统中的重要性随着信息技术的快速发展和普及，信息系统在各个领域的应用越来越广泛。
信息系统的核心是数据，而数据的质量直接影响着信息系统的可靠性和有效性。
因此，数据质量管理在信息系统中显得尤为重要。
首先，数据质量管理对于保证决策的准确性至关重要。
在企业管理中，决策往往是基于数据进行的。
如果数据质量不高，那么决策就会受到影响，甚至导致错误的决策。
例如，在销售预测中，如果数据质量不好，那么预测结果就会出现偏差，进而影响企业的生产计划和市场营销策略。
因此，通过数据质量管理，可以提高数据的准确性和可信度，从而保证决策的准确性。
其次，数据质量管理对于提高业务流程的效率具有重要意义。
在企业的日常运营中，很多业务流程都依赖于数据的支持。
如果数据质量不好，那么业务流程就会受到阻碍，效率就会受到影响。
例如，在供应链管理中，如果供应商提供的数据质量不高，那么企业就无法准确了解库存情况和订单状态，从而导致生产计划的延误和物流成本的增加。
因此，通过数据质量管理，可以提高数据的完整性和一致性，从而提高业务流程的效率。
此外，数据质量管理对于保护客户隐私和信息安全也具有重要作用。
随着互联网的发展和普及，个人和企业的大量敏感信息被存储在信息系统中。
如果数据质量不好，那么就会增加数据泄露和信息安全风险。
例如，在金融行业，如果客户的账户信息被黑客窃取，那么客户的财产安全就会受到威胁。
因此，通过数据质量管理，可以提高数据的保密性和安全性，从而保护客户隐私和信息安全。
最后，数据质量管理对于提高数据的可持续利用性具有重要意义。
在信息系统中，数据的价值不仅仅体现在当前的业务流程中，还可以用于分析和挖掘潜在的商业价值。
如果数据质量不好，那么就会影响数据的可持续利用性。
例如，在市场营销中，如果客户数据质量不高，那么企业就无法准确识别潜在客户和制定个性化的营销策略。
因此，通过数据质量管理，可以提高数据的可靠性和可持续利用性，从而发掘更多的商业机会。
企业信息管理中的数据质量与风险控制数据在现代企业的发展中扮演着重要的角色，成为了企业决策的重要依据。
然而，数据的质量和风险控制是企业信息管理中亟需关注和解决的问题。
本文将重点探讨企业信息管理中的数据质量问题，并提出相应的风险控制措施。
首先，数据质量是企业信息管理中最基本的问题之一。
良好的数据质量直接影响企业的决策和运营。
数据质量问题包括完整性、准确性、一致性、及时性等方面的要求。
企业需要收集和维护大量的数据，因此在数据录入和处理过程中可能会引入各种错误和偏差。
为了保证数据质量，企业应该制定明确的数据质量标准和规范，并通过内部培训来提高员工的数据录入和处理能力。
此外，企业还可以引入自动化工具和技术，例如数据清洗和校验软件，来帮助提高数据质量。
其次，数据风险是企业信息管理中的另一个重要问题。
随着企业信息化水平的提高，企业面临着越来越多的数据风险。
数据风险包括数据泄露、数据丢失、数据滥用等方面的问题。
企业需要加强对数据的保护和风险控制措施。
首先，企业应该建立完善的数据安全管理体系，包括数据访问权限控制、加密技术、备份和恢复机制等。
其次，企业需要定期进行数据风险评估和安全漏洞扫描，及时发现和解决潜在的问题。
此外，在员工培训中，企业还应该强调数据保密和安全意识的重要性，以减少内部人员因疏忽或恶意行为导致的数据风险。
此外，企业还可以借助外部力量来提高数据质量和风险控制能力。
与供应商建立长期合作关系，可以催生双方共同努力解决数据质量问题。
企业可以与数据服务提供商合作，利用其专业知识和技术来提高数据质量和风险控制能力。
同时，企业在引入新的信息系统和技术时，应积极与专业咨询公司合作，进行全面的风险评估和控制计划，以确保数据质量和风险控制的有效实施。
综上所述，数据质量和风险控制是企业信息管理中不容忽视的问题。
通过制定明确的数据质量标准和规范，加强员工培训，以及引入自动化工具和技术，企业可以有效提高数据质量。
通过建立完善的数据安全管理体系，加强数据保护和风险控制措施，以及借助外部力量的支持，企业可以有效应对数据风险。
2019-6商事制度改革事中事后监管以救据质量视角瘠企业公斥信息管谡苗晓峰袁瑞丰摘要：数据质量研究是大数据研究的核心内容之一，也是各应用领域关注的焦点问题。
随着信息公示制度的实施，国家企业信用信息公示系统汇集了大量的数据资源。
数据质量成为影响企业信用信息公示制度能否有效贯彻的关键因素。
本文基于IS08000标准，针对企业公示信息普遍存在的数据质量问题，开展企业公示信息领域的应用研究，结合数据质量管理的PDCA框架理论研究和实践基础，提出针对企业登记和年报等公示信息的事前、事中关键词：数据质量公示系统企业公示信息商事制度改革进程中，市场监管部门通过多种途径采集了大量的企业相关数据信息，使得公众可以通过国家企业信用信息公示系统便捷地获取已公示的企业信用信息。
这一制度体系的核心就是数据能力，包括获取数据、分析数据以及对数据的多样化应用能力。
数据的核心挖掘应用价值取决于数据的准确性和可靠性。
因此，数据质量管理是基础。
专家指出，基于大数据特点和质量可变性，大数据质量管理的重点聚焦于数据集的预先评估和对数据的及时纠正措施，以确保采集的数据符合预期。
在政府大数据质量管理实践方面，数据质量是政府大数据效能与价值发挥的关键因素，是企业信用信息公示这一制度能否贯彻执行的关键。
数据质量管理与提升是市场监管部门急需解事后三个环节数据质量管理的新思路和新对策。
决的重要问题。
一、当前企业公示信息数据质量存在的问题企业信用信息公示制度自2014年10月1日正 式实施，企业信用信息公示系统也已成为众多政府部门网站中访问量比较大的系统之一。
但公示信息存在一定数据质量问题，如“失真、变质”“假、大、空”，“失联”公司大量存在等。
究其原因主要有几个方面:一是信息产生过程中存在主观性。
注册登记形式审查、企业年报自主公示，在这一制度设计下，企业“法无禁止即可为”,一些企业在信息产生的过程中有主观性，导致结果含有不真实因素信息。
二是信息产生时点、口径不统一。
当同样一个信息拥有多个来源时，会产作者：苗晓峰，内蒙古自治区市场监管局；袁瑞丰，市场监管总局。
引入实质审查标准未必会导致效率的降低，只要理念合适，企业登记就可以实现安全与效率的双赢。
2.细化实名认证系统的判断标准。
当前，登记注册身份验证系统的上线运行，有效杜绝了虚假注册问题。
但对当事人办理登记意愿的判断还不够精准，目前系统是依据当前时间是否在其同意办理登记的有效期内进行判断，并没有对办理哪类业务作出说明。
⑦建议将判断标准由时间改为时间+事项，在现有基础上将实名认证系统与企业信用信息公示系统、名称申报系统互联。
当事人登录认证系统后，会出现其名下各类企业名称（包括欲设立公司的预先核准名称），然后点击需办理业务的企业名称，选择具体的业务类型。
对于即将通过股权受让、职务任命等形式担任某企业股东、高管或联络员的当事人，可以填报该企业名称，然后再选择具体业务模式。
如此，认证系统的判断会更加精准，有助于营造更加安全高效的营商环境。
责任编辑：邢淼⑦张埴:《全国企业登记身份管理实名验证系统在河南省率先上线运行》，《市场监督管理》2019年第6期，第23页。
峥国布蛹長普稠馆172019-6商事制度改革事中事后监管生不同数值，这包括数值在某个给定的时间点是准确的，如企业的股东及出资信息，需要填报在对应时间点上的情况，脱离了时间限定的股东出资情况无法讨论其准确程度。
三是跨部门的数据协同问题。
随着商事制度改革不断推进,企业年报信息已经由过去的市场监管单一部门，变为市场监管部门、人社部门、统计部门和海关部门的“多报合一”，各部门在源头数据定义上存在一定差异，导致采集的编码数据之间发生冲突。
四是数据质量评估难以实现全覆盖。
企业公示信息包含图像信息，此类信息识别精准度难以控制，很难用索引的方式来定位。
例如，目前企业注销时主动向社会公示的全体投资人承诺书和债权债务公告，是由企业上传文件扫描图片，系统很难对其正确性进行分析提示。
五是数据质量校验规则宽严难以平衡。
校验规则过于严格，则会出现不必要的控制，导致某些重要数据丢失；校验规则过于宽松，数据录入人员可能会跳过某些数据的输入，造成信息缺失，或擅自改变这些数值，使其符合录入规则并通过校验，造成信息错误。
二、数据质量的PDCA框架面对数据质量问题,工业界和学术界对数据质量进行了大量的应用性和学术性研究，其中一个重要的领域就是对数据质量标准的研究与规范，通过制定统一化的数据质量标准，使国家之间、组织之间、部门之间进行更高效的数据质量统一管理，从而利于数据存储、传递和共享，减少由于数据不兼容、数据冗杂、数据缺失等各种数据质量问题导致的判断和决策失误。
国际标准化组织为此专门制定了ISO8000数据质量标准对国际化数据质量进行规范。
该标准是一个国际认可的全球性数据质量标准，主要包括数据质量活动、术语定义、特征标准和测试，其中相关的数据质量持续改进实施来自于ISO9001的PDCA框架,遵循这一个框架将有助于提高数据质量。
基于以上理论基础和实践，提出构建企业信用信息的事前防范、事中控制和事后评估的数据质量管理机制，确保采集数据的真实性和准确性。
这一框架的落地实施，必须基于多方协作参与，企业公示信息管理涉及市场监管部门、企业、社会公众及第三方机构，因此应将各方纳入到数据质量PDCA框架下。
三、事前防范，确保源头数据质量数据质量规划（Plan）的核心是源头控制，因此必须采用事前防范的策略对公示信息进行管理。
企业是信息源头的直接责任承担者。
“谁提供数据就由谁负责”的原则将数据管理责任划分给数据的生产者。
《公司登记管理条例》第二条第二款规定，“申请办理公司登记，申请人应当对申请文件、材料的真实性负责。
”《国务院关于印发注册资本登记制度改革方案的通知》（国发〔2014〕7号），确立尊重市场主体民事权利，市场监管部门对企业登记环节中的申请材料实行形式审查。
这说明企业登记信息的数据质量，尤其真实性是由企业自身负责的。
同样，《企业信息公示暂行条例》规定：企业年度报告的主要内容应包括公司股东（发起人）缴纳出资情况、资产状况等，企业对年度报告的真实性、合法性负责。
企业即时公示信息的规定也是如此。
企业应树立数据质量责任意识。
本质上要求企业具有诚信经营自律意识,提升经营管理规范化水平，确保向登记机关提交材料和填写年报信息的真实性。
市场监管部门应加强多途径宣传，在互联网、企业登记、日常业务等环节对企业登记经办人和年报联络员进行培训和提醒，确保企业尤其是新注册企业对登记信息和年报信息内涵的统一理解,正确及时申报信息。
四、事中控制，寓监管于服务数据质量控制（Do）的核心是规范和约束，因此必须采用数据质量监控的方式，在监管、服务过程中加强引入数据规范和作业指导等工作机制，在企业公示系统过程中控制质量。
从数据的整个生命周期来看，数据质量控制应提前预防，即在数据生命周期的任何一个阶段，都需有严格的数据规划和约束机制来防止问题数据的产生。
信息系统是控制数据质量的关键载体。
市场监管部门核准登记信息、接收年报和即时信息时，应加强质量控制，寓监管于服务。
采用先进的校验手段，在系统中嵌入电子营业执照、人脸识别认证比对、电子签名等验证手段，确保企业法人和自然人的身份真实性和意18彳国市蛹宜绪确兜2019-6愿表达的真实性;提升系统校验能力,及时提示提醒，避免操作失误。
在年报系统中设置提醒、比对等功能，资产状况等相关内容应严格注意资金数额提醒，通过注册资本以及大中小微企业划型，设定不同的资金数额提示阈值。
针对500强企业、上市公司，自动内嵌公开财务报表进行比较;一些基础信息，直接将上年情况带出，资金数额与上年情况进行同比比对；资产负债等项目进行逻辑关系判断。
事中控制需从制度设计层面去推动。
应利用信息资源优势和互联网入口优势，推进“一次录入，多方使用”的多报合一模式，便利企业的同时，加强审批部门、行业主管部门在线比对,推动统一监管和服务，形成合力。
从法律制度层面明确跨部门信息比对要求，建立与其他部门权威数据源比对机制，建立与公安、住建、测绘、工信、商务、社保、统计信息的一致性比对，加强对身份信息、地址信息、网络信息、外资信息、社保、公积金、税务信息比对，确保数据真实性。
五、事后评估，建立纠错机制数据质量保证（Check）的核心是评价，只有建立良好的数据质量评价标准，执行数据质量评估，形成评估测量结果，才能掌握数据质量状况,为下一步纠错指明方向。
数据质量控制应进行事后诊断,即由于数据的不断演化和共享汇集，逐渐会有问题数据浮现,必须采取有效的手段自动及时查出问题数据。
数据质量的监管主体是市场监管部门。
市场监管部门依法对企业年度报告公示内容进行抽查，可以责令企业限期履行公示即时信息的义务，可以查处企业登记违法行为。
《市场监管总局关于全面推进“双随机、一公开”监管工作的通知》（国市监信（2019J36号）明确了登记事项检查、公示信息检查两个抽查类别，包括营业执照（登记证）规范使用情况、名称规范使用情况、经营（驻在）期限、经营（业务）范围中无需审批的经营（业务）项目、住所（经营场所）驻在场所、注册资本实缴情况、法定代表人（负责人）任职情况、法定代表人及自然人股东身份真实性、年度报告公示信息及外国企业常驻代表机构年度报告情况、即时公示信息10个抽查事项。
围绕企业信用信息检查建立风险评估和大数据商事制度改革事中事后监管监管事后评估机制。
积极与水电气公用企业、金融、快递、征信、电子商务平台、第三方支付平台等涉企信息丰富的机构联网，建立监管风险模型和大数据监管模型，通过综合对比、科学筛查，预测市场监管风险，发现违法违规线索，提高监管的精准性和有效性。
事后评估的结果应落实到企业责任，依法予以检查、处罚和实施联合惩戒,促进企业树立数据质量即主体责任的意识。
六、多方参与，实现闭环管理数据质量实现（Act）的核心是避免数据质量问题循环出现，必须深挖根本原因，对公示信息管理形成闭环管理机制。
为了实现数据质量控制的有效实施，必须在工作层面和社会层面建立长期有效的数据质量控制体系，在机制和制度上为数据质量提供强有力的支持。
鼓励社会公众参与监督。
社会公众有数据质量的监督权利，《企业信息公示暂行条例》规定，社会公众有权要求政府部门改正信息的权利，有对信息虚假进行举报的权利，有对存疑企业信息进行申请查询的权利。
通过公众参与使企业感受到监督的力量，营造不想造假、不敢造假的社会诚信氛围。
拓展年报分析应用。
一是从宏观层面强化决策支持。
一次宏观数据分析就是一次数据质量的整体检验，通过年报信息运用，建立数据质量评估机制，发现问题，纠正错误，促进企业年报数据质量提升。
二是从微观层面加强年报应用。
从注重对未年报企业、弄虚作假企业失信惩戒向注重已年报企业守信激励转变，推动年报信息向社会公众、金融机构进行广泛的共享，建立工作机制，推动经企业同意，公民、法人或者其他组织可以查询企业选择不公示的信息，包括企业从业人数、资产总额、负债总额、对外提供保证担保、所有者权益合计、营业总收入、主营业务收入、利润总额、净利润、纳税总额信息以及社保、统计、海关等年报信息。
