数据管控规范精选文档
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数据管理规范一、引言数据管理规范旨在确保组织内部的数据管理工作得以规范和高效进行,以保障数据的准确性、完整性和安全性。
本文档将详细介绍数据管理规范的各项要求和流程。
二、数据分类和命名规范1. 数据分类根据数据的性质和用途,将数据分为不同的类别,如客户数据、销售数据、财务数据等。
每个类别都应有明确的定义和范围,以便于数据的管理和使用。
2. 数据命名规范为了方便识别和管理数据,应制定统一的数据命名规范。
命名规范应包括以下要求:- 采用简洁明了的命名方式,避免使用过长或含糊不清的名称。
- 使用统一的命名规则,如使用英文单词或缩写,并遵循驼峰命名法或下划线命名法。
- 在命名中包含必要的信息,如数据类型、日期等。
三、数据采集和录入规范1. 数据采集在进行数据采集时,应确保数据的准确性和完整性。
以下是一些数据采集的规范要求:- 采用标准化的数据采集表格或系统,确保数据的一致性。
- 对于手动采集的数据,应有明确的采集流程和规范,避免人为错误的发生。
- 在采集数据时,应及时记录相关的信息,如采集时间、采集人等。
2. 数据录入在进行数据录入时,应遵循以下规范:- 采用统一的数据录入界面或软件,确保数据的一致性和准确性。
- 对于手动录入的数据,应进行严格的校验和验证,避免错误的发生。
- 在录入数据时,应及时记录相关的信息,如录入时间、录入人等。
四、数据存储和备份规范1. 数据存储为了保障数据的安全性和可靠性,应制定统一的数据存储规范:- 数据应存储在安全可靠的服务器或数据库中,避免存储在个人电脑或移动设备上。
- 对于敏感数据,应进行加密处理,确保数据的机密性。
- 数据存储应有明确的权限管理和访问控制,只有经过授权的人员才能访问和修改数据。
2. 数据备份为了防止数据丢失或损坏,应制定数据备份规范:- 定期进行数据备份,确保数据的可恢复性。
- 备份数据应存储在安全可靠的介质中,如云存储或磁带等。
- 对于重要数据,应进行多重备份,以应对意外情况的发生。
数据管理规范一、背景介绍数据管理规范是为了确保数据的完整性、可靠性和安全性而制定的一系列准则和标准。
在信息化时代,数据作为企业重要的资产之一,对企业的决策和运营起着至关重要的作用。
因此,建立科学合理的数据管理规范对于企业的发展至关重要。
二、目的1. 确保数据的准确性和一致性,提高数据的可信度和可用性。
2. 保护数据的安全性和隐私性,防止数据泄露和滥用。
3. 提高数据的管理效率,降低数据管理成本。
三、适用范围本数据管理规范适用于所有涉及数据管理的部门和人员,包括数据采集、存储、处理、分析、共享和报告等环节。
四、基本原则1. 数据分类与标识:根据数据的敏感程度和重要性,将数据进行分类,并为每个数据类别设置相应的标识,以便进行合理的权限控制和数据访问管理。
2. 数据采集与录入:确保数据采集和录入的准确性和完整性,采用标准化的数据录入模板和规范,避免错误和遗漏。
3. 数据存储与备份:建立合理的数据存储结构和层次,确保数据的安全性和可用性。
定期进行数据备份,并将备份数据存储在安全可靠的地方,以防止数据丢失和损坏。
4. 数据处理与分析:采用科学的数据处理和分析方法,确保数据的准确性和可靠性。
对于涉及敏感信息的数据,应采取相应的加密和脱敏措施,保护数据的隐私性。
5. 数据共享与报告:在确保数据安全的前提下,鼓励数据的共享和交流,提高数据的利用价值。
对于数据报告,应遵循统一的报告格式和标准,确保报告的准确性和可读性。
6. 数据审计与监控:建立数据审计和监控机制,对数据的采集、存储、处理、分析和共享等环节进行监控和追踪,及时发现和纠正数据管理中的问题和风险。
7. 数据安全与权限控制:建立健全的数据安全管理体系,包括数据访问控制、身份认证、权限管理、安全审计等措施,确保数据的安全性和合规性。
五、数据管理流程1. 数据采集与录入:明确数据采集的来源和方式,确保数据的准确性和完整性。
采用标准化的数据录入模板和规范,避免错误和遗漏。
数据管理制度范本6篇数据管理制度(范本6篇)数据管理制度(一):为规范备份管理工作,合理存储历史数据及保证数据的安全性,防止因硬件故障、意外断电、xx 等因素造成数据的丢失,保障公司正常的知识产权利益和技术资料的储备,特制订本管理制度。
一。
所有服务器、交换机及其他系统主要设备均由企业管理部负责数据管理和备份。
二。
根据公司情景将数据分为一般数据和重要数据两种。
一般数据主要指:个人或部门的各种信息及办公文档、电子邮件、人事档案、考勤管理、监控数据等。
重要数据主要包括:财务数据、技术部门图纸、商务部标书、服务器数据等。
三。
一般数据由各部门每月自行备份,部门经理负责整理归档后刻盘,系统管理员每半年对一般数据资料进行选择性收集归档。
四。
重要数据由系统管理员负责,具体细则如下:1。
财务部每月底将当月电子帐、表格等数据统一整理,系统管理员负责刻盘,由财务部保存。
2。
技术部门已定稿的图纸、商务部标书须在每月底前,由各部门的文件管理员上传至PDM系统,由系统管理员做备份保存。
3。
服务器的ERP、PDM、CRM等数据由系统管理员在硬盘做每日备份,并在每周六午时统一刻盘保存。
五。
当服务器、交换机及其他系统主要设备配置更新变动,以及服务器应用系统、软件修改后均要在改动当天进行备份。
六。
备份数据所使用的刻录机、光盘均由系统管理员保存,当刻录机故障或光盘不足时应及时联系维修或购买,确保备份工作的正常进行。
七。
所有数据备份工作由系统管理员进行详实记录,并建立档案。
八。
如遇网络攻击或xx感染等突发事件,各部门应进取配合系统管理员进行处理,同时将团体情景记录到备份档案中。
九。
各部门负责人应严格执行公司规定,如发现不及时上传资料、故意隐瞒资料或没有及时执行备份任务的,将进行严肃处理。
数据管理制度(二):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?20XX?188号)、等规定,特制定本管理办法。
数据管理规范一、引言数据管理规范是为了确保数据的完整性、准确性、可靠性和安全性,规范组织内部数据的采集、存储、处理、共享和使用等方面的行为。
本文档旨在为组织内部的数据管理提供统一的标准和指导,以便有效管理数据资源,提高数据的价值和利用效率。
二、数据采集1. 数据采集目的和范围明确数据采集的目的和范围,确保采集到的数据符合业务需求,避免采集冗余和无效数据。
2. 数据采集方式确定数据采集的方式,包括手动输入、自动采集、接口对接等,确保数据的准确性和及时性。
3. 数据采集流程制定数据采集的流程,明确数据采集的责任人和时间节点,确保数据采集的顺利进行。
三、数据存储1. 数据存储方式确定数据存储的方式,可以选择数据库、文件系统、云存储等,根据数据的特点和业务需求进行选择。
2. 数据存储结构设计合理的数据存储结构,包括表结构、字段定义、索引等,以便快速查询和统计数据。
3. 数据备份和恢复定期进行数据备份,并确保备份数据的可靠性和完整性,以便在数据丢失或者损坏时进行及时恢复。
四、数据处理1. 数据清洗和验证对采集到的数据进行清洗和验证,确保数据的准确性和一致性,排除错误和异常数据。
2. 数据转换和整合将不同来源的数据进行转换和整合,以便进行统一的数据分析和报表生成。
3. 数据加工和分析根据业务需求对数据进行加工和分析,提取有价值的信息和洞察,并支持决策和业务优化。
五、数据共享和使用1. 数据共享权限管理制定数据共享的权限管理策略,明确不同角色和部门的数据访问权限,确保数据的安全和隐私。
2. 数据共享方式确定数据共享的方式,可以选择文件共享、数据库共享、API接口等,根据业务需求进行选择。
3. 数据使用规范制定数据使用的规范和约束,包括数据的合法性、保密性、使用范围等,避免数据的滥用和泄露。
六、数据安全1. 数据安全策略制定数据安全策略,包括数据的备份和恢复策略、访问控制策略、风险评估和应急响应等,确保数据的安全性。
数据规范管理制度第一章绪论第一节总则为规范企业数据管理行为,提高数据利用效率、保证数据质量和数据安全性,保障企业数据资产的完整性和合法性,制定本制度。
第二节制度背景随着信息技术的日新月异,企业数据规模不断扩大,各类数据信息也日益庞大与混乱。
为有效管理这些数据信息,确保数据的准确性和安全性,需要建立一套严格规范的数据管理制度。
第三节制度目的本制度的目的在于规范企业数据管理行为,提高数据利用效率、保证数据质量和数据安全性,保障企业数据资产的完整性和合法性。
第四节适用范围本制度适用于企业内的数据管理行为,包括数据的采集、存储、处理、传输、共享、应用和销毁等各个环节。
第二章数据管理的基本原则第一节数据的权威性和准确性企业数据必须来源可靠,准确无误。
任何人员在处理数据时必须遵循数据的原始意义,做到数据的准确性。
第二节数据的一致性和完整性企业数据必须保持一致性和完整性。
在数据传输、共享和整合过程中,必须对数据进行严格的验证和审核。
第三节数据的安全性和保密性企业数据必须具有高度的安全性和保密性。
在数据传输、存储和处理过程中,必须采取严格的安全措施,防止数据泄露和破坏。
第四节数据的可追溯性和可控制性企业数据必须具有良好的可追溯性和可控制性。
在数据管理过程中,必须确保数据的来源可追溯,并能够进行合理的管理和控制。
第五节数据的合规性和合法性企业数据必须符合相关法律法规的规定,必须保证数据的合规性和合法性。
在数据的采集、使用和处理过程中,必须遵守相关法律法规的规定,确保数据的合法性。
第六节数据的价值和效益企业数据必须具有价值和效益。
在数据管理过程中,必须以提高数据利用效率为目标,最大限度地发挥数据的价值和效益。
第三章数据管理的组织和责任第一节数据管理的组织架构企业应建立专门的数据管理部门,负责统一规范和管理企业数据,制定相关的数据管理制度和规范,对企业数据进行全面监控和管理。
第二节数据管理的责任清单企业各级管理人员应按照相关规定,履行数据管理的职责,明确各自的数据管理责任和义务,确保数据的准确性、安全性和保密性。
数据管理规范一、背景介绍数据管理规范是为了确保数据的完整性、可靠性和安全性,规范数据的采集、存储、处理和使用的操作流程和规则。
本文将详细介绍数据管理规范的内容和要求。
二、数据采集1. 数据采集目的:明确数据采集的目标和用途,确保采集到的数据能够满足业务需求。
2. 数据采集方式:确定数据采集的方式,可以是手动输入、自动采集或者从其他系统中导入。
3. 数据采集频率:确定数据采集的频率,根据业务需求和数据变化情况合理安排采集的时间间隔。
三、数据存储1. 数据库设计:根据业务需求设计合理的数据库结构,包括表的字段定义、关系建立等。
2. 数据备份:定期对数据进行备份,确保数据的安全性和可恢复性。
3. 数据加密:对敏感数据进行加密存储,确保数据的机密性。
四、数据处理1. 数据清洗:对采集到的数据进行清洗和校验,确保数据的准确性和完整性。
2. 数据转换:根据业务需求对数据进行转换和计算,生成所需的报表和分析结果。
3. 数据归档:对历史数据进行归档,确保数据的可追溯性和存储空间的有效利用。
五、数据使用1. 数据权限控制:根据用户角色和权限设置数据的访问权限,确保数据的安全性和隐私保护。
2. 数据共享:根据业务需求,合理设置数据共享的范围和方式,确保数据的有效利用。
3. 数据报表:根据业务需求生成相应的数据报表,提供给相关人员进行决策和分析。
六、数据安全1. 数据备份与恢复:定期对数据进行备份,并测试数据恢复的可行性。
2. 数据权限管理:严格控制数据的访问权限,确保惟独经授权的人员可以访问和修改数据。
3. 数据传输加密:对数据传输过程中的敏感数据进行加密,确保数据传输的安全性。
七、数据质量监控1. 数据质量评估:定期对数据进行质量评估,发现并解决数据质量问题。
2. 异常数据处理:对异常数据进行及时处理,确保数据的准确性和完整性。
3. 数据审计:定期对数据操作进行审计,确保数据的合规性和追溯性。
八、数据管理团队1. 数据管理团队的组成:明确数据管理团队的组成和职责,包括数据管理员、数据分析师等。
数据规范安全管理制度范文数据规范安全管理制度第一章总则第一条为了保障公司数据的安全、完整和保密,保护公司和客户的合法权益,提高公司数据的管理水平,制定本制度。
第二条本制度适用于公司所有的数据管理工作,包括数据的采集、存储、处理、传输和使用等方面。
第三条公司所有员工必须遵守本制度的各项规定。
第四条本制度的内容以及与本制度有关的方针、标准、规程、管理办法等应经公司领导审批并及时向全体员工予以公布。
第二章数据管理基本原则第五条数据管理必须遵循合法、安全、科学、合规的原则。
第六条数据管理必须遵循“信息需求一致性、信息流向透明性、信息保密可控性和信息安全保护性”的基本原则。
第七条数据管理必须遵循“资源有序开放、数据分级可控、数据共享与保护并重”的基本原则。
第三章数据管理的责任和义务第八条公司数据管理部门负责制定公司数据管理规范、制度和管理办法,并进行相关的培训和指导工作。
第九条公司各部门负责制定本部门相关的数据管理规范、制度和管理办法,并组织实施。
第十条公司领导要高度重视数据管理工作,确保数据管理工作的顺利开展,并对数据管理工作进行定期评估和监督。
第十一条公司员工必须按照公司的数据管理规范和制度履行相应的管理责任和义务,并积极参与相关的培训和学习。
第四章数据的采集与存储第十二条数据的采集必须遵循合法、正当、公平和真实的原则。
第十三条数据的存储必须符合安全、稳定和可靠的要求,采用适当的技术手段和设备,并严格控制访问权限。
第十四条数据的备份必须按照公司的备份策略进行,并定期进行测试和验证,确保备份数据的完整和可恢复性。
第五章数据的处理与传输第十五条数据的处理必须符合合法、安全和保密的要求,禁止非授权人员进行数据的修改、删除或篡改等操作。
第十六条数据的传输必须采用安全可靠的通信通道和加密技术,确保数据在传输过程中不被窃取、破坏或篡改。
第十七条数据的共享必须符合数据隐私权和知识产权的要求,禁止未经授权的数据共享行为。
数据管理规范一、引言数据是现代社会中最重要的资源之一,良好的数据管理规范对于保障数据的安全、完整和可靠性具有重要意义。
本文档旨在制定一套适合于企业的数据管理规范,以确保数据的有效管理和利用。
二、数据分类与标识1. 数据分类根据数据的性质和重要程度,将数据分为敏感数据、机密数据、普通数据等不同级别,并对不同级别的数据制定相应的管理措施。
2. 数据标识对于每一个数据,应该明确标识其所属的分类和级别,并在数据存储、传输和处理过程中始终保持标识的一致性。
三、数据采集与录入1. 数据采集在数据采集过程中,应确保数据的准确性和完整性。
采用合适的采集工具和方法,避免人为误操作和数据损坏。
2. 数据录入对于手动录入的数据,应建立完善的数据录入规范,包括数据格式、数据校验等,以减少录入错误的发生。
四、数据存储与备份数据存储应采用安全可靠的存储介质,并建立合理的存储结构和目录管理,以方便数据的检索和管理。
2. 数据备份定期对重要数据进行备份,并将备份数据存储在安全的地方,以防止数据丢失和灾害发生时的数据恢复。
五、数据访问与权限控制1. 数据访问对于不同级别的数据,应设置相应的访问权限,确保惟独经过授权的人员才干访问敏感和机密数据。
2. 权限控制建立完善的权限控制机制,包括用户身份验证、角色分配和权限管理等,以确保数据的安全性和隐私保护。
六、数据传输与共享1. 数据传输在数据传输过程中,应采用加密和安全通信协议,确保数据在传输过程中不被篡改和泄露。
2. 数据共享对于需要共享的数据,应明确共享的范围和目的,并建立相应的共享机制和协议,确保数据的合法使用和保密性。
七、数据清理与销毁定期对再也不需要的数据进行清理,包括归档、删除等操作,以减少数据存储空间的占用和管理的复杂性。
2. 数据销毁对于敏感和机密数据,应采用安全的数据销毁方法,确保数据不可恢复,以防止数据泄露和滥用。
八、数据审计与监控1. 数据审计建立数据审计机制,对数据的采集、存储、访问和传输等过程进行监控和记录,以便于追溯数据的来源和使用情况。
数据管控规范:分类、标准、安全及实施一、数据管控规范概述数据管控规范是一个组织对其数据管理和使用所采取的方法和标准的全面描述。
这些规范旨在确保数据的准确性、完整性、安全性和合规性。
它们涵盖了数据分类、数据标准、数据安全、数据维护和数据应用等多个方面。
二、数据分类规范数据分类规范描述了如何将数据进行逻辑分组,以便更好地管理和使用这些数据。
它包括:1.数据分类原则:定义用于指导数据分类的通用原则,例如按业务功能、数据性质或数据来源进行分类。
2.数据分类方法:描述如何实施数据分类,包括识别分类维度、创建分类体系和分配数据到适当类别的方法。
3.分类数据的维护和使用:规定如何维护和使用分类数据,以确保数据的准确性和一致性。
三、数据标准规范数据标准规范定义了数据的格式、质量、命名和存储标准,以确保数据的统一和标准化。
它包括:1.数据格式标准:规定数据的格式要求,如文本、数字、日期等。
2.数据命名标准:定义数据的命名规则和约定,以提高数据的可读性和可理解性。
3.数据存储标准:规定数据的存储介质、存储方式和存储位置,以确保数据的可靠性和可用性。
4.数据交换标准:定义数据的交换格式和传输协议,以确保不同系统之间数据的互操作性和兼容性。
四、数据安全规范数据安全规范确保数据的保密性、完整性和可用性。
它包括:1.访问控制:定义用户和系统的访问权限,以限制对数据的非法访问。
2.加密和解密规范:规定数据的加密方法、密钥管理以及解密要求,以保护数据的机密性。
3.备份与恢复:描述数据的备份策略和恢复计划,以防止数据丢失。
4.安全审计与监控:规定对数据的安全审计和监控措施,以确保数据的合规性和安全性。
数据使用规范管理制度第一章总则第一条为规范公司数据使用、管理行为,加强数据安全保护,提高数据使用效率,保障数据合法、合规使用,确保数据的完整性、保密性和可用性,制定本制度。
第二条本制度适用于公司内所有使用数据的部门、员工,包括但不限于:研发部门、运营部门、市场部门、人力资源部门、财务部门等。
第三条数据指公司及其合作方拥有的各种类型的信息,包括但不限于:客户信息、产品信息、财务信息、员工信息等。
第四条数据使用应遵循合法、诚信、必要、安全的原则,不得利用数据从事违法活动。
第五条数据的使用、管理应遵循谨慎、慎重、责任的原则,不得泄露、篡改数据。
第六条数据使用应遵循保密、保护的原则,严格保护数据的机密性,不得随意向外部人员透露数据。
第七条数据使用应遵循实事求是、科学原则,不得捏造、歪曲数据。
第八条公司应建立完善的数据管理体系,明确数据使用的责任主体和权限范围。
第九条公司应定期对数据使用情况进行审查,及时发现并纠正违反规定的行为。
第十条对于违反规定的数据使用行为,公司将给予相应处理,届时将视具体情况给予相应的处罚。
第二章数据使用规范第十一条在使用数据时,应首先明确数据的来源、用途、范围,确保数据使用的合法性和必要性。
第十二条在使用数据时,应遵循数据规定的权限范围,不得超越授权范围使用数据。
第十三条在使用数据时,应谨慎对待个人敏感信息,避免泄露个人隐私。
第十四条在使用数据时,应加强对数据的保护,确保数据的完整性、保密性和可用性。
第十五条在使用数据时,应遵循数据使用的程序和规范,不得私自篡改、删除数据。
第十六条在使用数据时,应遵循数据的统一标准,确保数据的一致性和准确性。
第十七条在使用数据时,应建立数据备份机制,确保数据安全和可用性。
第十八条在使用数据时,应积极处理数据使用过程中出现的问题,确保数据使用效率和质量。
第三章数据使用管理第十九条公司应建立完善的数据使用管理系统,包括但不限于:数据使用制度、数据使用流程、数据使用规范等。
数据管理规范1. 引言数据管理是组织内部的一项重要工作,它涉及到数据的收集、存储、处理和使用。
为了确保数据的安全性、准确性和可靠性,制定一套数据管理规范是必要的。
本文将详细介绍数据管理规范的制定和执行。
2. 数据收集2.1 数据收集目的明确数据收集的目的,明确需要收集的数据类型和数据量,确保数据的完整性和准确性。
2.2 数据收集方式确定数据收集的方式,可以通过手动输入、自动记录或者数据传输等方式进行数据收集。
2.3 数据收集频率明确数据收集的频率,根据业务需求合理安排数据收集的时间和频率。
3. 数据存储3.1 数据存储位置确定数据存储的位置,可以选择本地存储或者云存储,确保数据的安全性和可靠性。
3.2 数据备份制定数据备份策略,定期进行数据备份,确保数据的可恢复性。
3.3 数据访问权限设定数据访问权限,根据不同的角色和职责,设置不同的数据访问权限,保护数据的机密性和完整性。
4. 数据处理4.1 数据清洗对收集到的数据进行清洗,去除重复、错误和不完整的数据,确保数据的准确性和一致性。
4.2 数据转换根据业务需求,对数据进行转换和处理,确保数据的可用性和适应性。
4.3 数据分析根据业务需求,对数据进行分析,提取有价值的信息和洞察,为决策提供支持。
5. 数据使用5.1 数据共享根据需要,对数据进行共享,确保数据的安全性和合规性。
5.2 数据报告根据业务需求,生成数据报告,向相关人员提供数据分析结果和决策建议。
5.3 数据使用限制设定数据使用的限制,明确数据的使用范围和目的,防止数据被滥用或者非法使用。
6. 数据质量管理6.1 数据质量评估定期对数据进行质量评估,检查数据的准确性、完整性和一致性。
6.2 数据质量改进根据评估结果,制定数据质量改进计划,修复数据质量问题,提高数据的质量水平。
7. 数据安全7.1 数据安全策略制定数据安全策略,包括数据加密、访问控制、防火墙等措施,确保数据的安全性。
7.2 数据安全培训定期对员工进行数据安全培训,提高员工的数据安全意识,防止数据泄露和滥用。
数据中心数据管理制度模板一、总则1. 本制度旨在规范数据中心的数据管理,确保数据的安全性、完整性和可用性。
2. 数据中心内所有数据的处理、存储、传输和销毁均需遵守本制度。
二、数据分类与管理1. 数据分类:根据数据的敏感性和重要性,将数据分为高、中、低三个安全等级。
2. 数据管理:不同等级的数据应采取相应的安全管理措施。
三、数据访问控制1. 访问权限:根据员工的职责和需要,授予相应的数据访问权限。
2. 访问记录:所有数据访问行为应有详细记录,以备审计和监控。
四、数据存储与备份1. 数据存储:敏感数据应加密存储,并定期进行安全检查。
2. 数据备份:重要数据应定期备份,备份数据应存放在安全的地点。
五、数据传输安全1. 加密传输:所有数据传输过程必须使用加密技术。
2. 传输监控:监控数据传输过程,防止未授权的数据传输。
六、数据安全事件处理1. 事件报告:一旦发现数据安全事件,应立即报告给数据安全负责人。
2. 应急响应:启动应急预案,对事件进行评估、处理和恢复。
七、数据销毁1. 销毁流程:对于不再需要的数据,应按照规定的流程进行安全销毁。
2. 销毁记录:销毁过程应有详细记录,以证明数据已被安全销毁。
八、培训与宣传1. 定期培训:对数据中心员工进行数据安全意识和技能的培训。
2. 宣传资料:提供数据安全相关的宣传资料,提高员工的安全意识。
九、监督与审计1. 定期审计:定期对数据管理制度的执行情况进行审计。
2. 违规处理:对于违反数据管理制度的行为,应按照相关规定进行处理。
十、附则1. 本制度自发布之日起生效,由数据中心管理层负责解释。
2. 对本制度的任何修改和补充,需经数据中心管理层批准。
请根据实际情况调整上述模板内容,以符合特定数据中心的具体需求。
数据管理规范一、引言数据管理是现代企业和组织中至关重要的一项工作。
良好的数据管理规范能够确保数据的安全性、准确性和可用性,提高数据的价值和利用效率。
本文旨在制定一套数据管理规范,以确保数据的合理管理和有效利用。
二、数据分类与标识1. 数据分类根据数据的性质和用途,将数据划分为不同的分类,如个人信息、财务数据、市场调研数据等。
每一个分类的数据应有明确的定义和管理要求。
2. 数据标识为每一个数据设置惟一的标识符,以便于数据的追踪和管理。
标识符可以采用数字、字母或者组合的形式,并应具备惟一性和易于识别性。
三、数据采集与录入1. 数据采集在数据采集过程中,应确保数据的完整性和准确性。
采集数据的人员应接受专业培训,了解采集要求和方法,并按照规定的流程和标准进行操作。
2. 数据录入数据录入人员应具备一定的专业知识和技能,能够准确地将采集到的数据录入系统。
录入过程中应注意核对数据的准确性,避免录入错误。
四、数据存储与备份1. 数据存储数据应存储在安全可靠的设备中,如服务器、云存储等。
数据存储设备应定期维护和检修,确保数据的安全性和可靠性。
2. 数据备份定期对重要数据进行备份,并将备份数据存储在不同的地点,以防止数据丢失或者损坏。
备份数据的存储设备应与原始数据的存储设备分开,以提高数据的安全性。
五、数据访问与权限控制1. 数据访问对数据的访问应进行严格控制,惟独经过授权的人员才干访问相应的数据。
访问数据的人员应按照权限要求进行操作,并记录访问日志,以便追踪数据的访问情况。
2. 权限控制根据不同的岗位和职责,设置不同的权限级别。
对于敏感数据,应设置更高的权限要求,以保护数据的安全性。
权限的分配和调整应由专门的人员负责,并及时更新。
六、数据质量管理1. 数据质量评估定期对数据进行质量评估,检查数据的准确性、完整性和一致性。
评估结果应及时反馈给数据管理人员,并采取相应的措施进行改进。
2. 数据纠错发现数据错误或者不一致时,应及时进行纠正。
数据管控规范HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】数据管理架构数据管理平台功能蓝图数据管理就是对交易中心现有的业务支撑系统的数据进行统一的数据管理、质量管控、并且通过标准的共享模式,实现核心数据统一存储,维护和使用的问题,提升交易中心现有数据的安全存储和高效使用等能力,并更加深入地进行数据挖掘等工作,为中心创造更多的价值。
未来的数据管理平台将对中心现有系统的数据进行统一的数据的整合、数据的管控,并运用数据进行统一的服务管控来提升服务共享的水平,为中心的服务提供全方面的数据支撑。
数据管理平台的功能蓝图如图所示:数据整合域,是对现有业务系统的数据进行采集和清洗转换,并对采集过程中的数据进行质量检测,来确保整合数据的准确性和可靠性。
数据管控域,对采集到数据按照其不同的属性进行分类存储管控,对数据的质量、数据的安全以及信息的生命周期进行统一的管理,并对数据在使用过程的各种信息进行统计分析。
服务共享域,利用数据管理平台已有的数据资源,进行自定义的数据服务配置,定制出符合要求的服务,进行相关服务流程的编排,通过数据中心将服务进行发布。
服务管理域,主要是对提供的服务进行管理,包括服务应用的管理,服务流程的管理以及服务监控。
数据集成数据整合就是将离散于各个业务系统中的数据进行集中化。
数据整合阶段主要分为以下三个步骤执行:数据类型识别根据业务使用情况分析目前各个系统中的数据实体,其中哪些是主数据,哪些是非主数据但需要共享的数据,哪些是私有数据。
数据类型会作为制定同步规则和清洗规则的重要依据。
数据同步规则确定分析采集的各种数据需要达到的同步频率,从实时、准实时到天、月不等,针对不同的同步频率需求结合每次同步的数据量来选择同步方式,ETL(抽取-转化-加载)和ESB(企业服务总线)分别适用于不同场景。
ETL本身也有多种具体的技术手段来实现各种情况下的同步,如Hotplug、全表对比、时间戳等。
数据管理制度文档第一章:总则1.1 为了规范和加强数据管理工作,保障信息安全和数据质量,制定本数据管理制度。
1.2 本制度适用于公司内所有数据管理工作,包括数据采集、存储、处理、传输、应用和销毁等环节。
1.3 所有员工必须遵守本制度,严格遵循数据管理规定,确保数据安全和完整性。
第二章:数据采集与存储2.1 数据采集必须经过授权的部门或人员进行,采集的数据必须真实、准确、完整,并及时录入系统。
2.2 数据的存储必须符合相关法律法规和公司规定,数据必须备份并定期更新,确保数据不丢失。
2.3 敏感数据必须加密存储,限制访问权限,防止泄露和篡改。
第三章:数据处理与传输3.1 数据处理必须经过授权的部门或人员进行,确保数据处理的合法合规性和安全性。
3.2 数据传输必须加密进行,防止数据在传输过程中被窃取或篡改。
3.3 对于跨部门或跨系统数据传输,必须建立数据传输协议,明确责任分工和安全措施。
第四章:数据应用与共享4.1 数据应用必须合法合规,确保数据使用的合理性和安全性,遵守用户隐私保护规定。
4.2 数据共享必须经过授权,并限制访问权限,防止数据被不明身份者获取或滥用。
4.3 对于公司外部合作伙伴或第三方机构的数据共享,必须签订保密协议,明确数据使用范围和安全保障措施。
第五章:数据销毁与归档5.1 数据销毁必须符合相关法律法规和公司规定,确保数据真实、完整地销毁,避免数据泄露。
5.2 数据归档必须定期进行,将不再需要的数据进行归档处理,以节省存储空间和提高系统运行效率。
5.3 对于敏感数据的销毁,必须通过数据销毁工具进行销毁,并备份销毁记录,以便追溯。
第六章:数据安全管理6.1 公司必须建立完善的数据安全管理体系,包括数据安全政策、安全培训和安全控制措施等。
6.2 所有员工必须定期参加数据安全培训,提高信息安全意识和防范能力。
6.3 对于数据安全事件或数据泄露事件,公司必须及时报告,采取紧急措施,追查责任人,并做好事后处理。
第1篇第一章总则第一条为加强我国数据资源的管理,保障数据安全,促进数据资源的合理利用,根据《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规,制定本规定。
第二条本规定适用于我国境内从事数据采集、存储、处理、传输、交换、应用等活动的组织和个人。
第三条数据管理应当遵循以下原则:(一)依法合规:数据管理活动必须符合国家法律法规和政策要求。
(二)安全可靠:确保数据安全,防止数据泄露、篡改、破坏等风险。
(三)开放共享:推动数据资源的开放共享,促进数据资源的合理利用。
(四)创新发展:鼓励数据管理技术创新,提高数据管理效率。
(五)协同治理:建立数据管理协同治理机制,形成全社会共同参与的良好局面。
第二章数据分类与分级第四条数据按照以下分类进行管理:(一)个人信息数据:指涉及个人身份、生理、心理、行为等信息的数据。
(二)公共数据:指政府部门、公共机构、企事业单位在履行职责过程中产生、获取和管理的,对公众开放的数据。
(三)企业数据:指企业生产经营活动中产生、获取和管理的,用于企业内部管理、决策和业务运营的数据。
(四)其他数据:指不属于上述三类数据的其他数据。
第五条数据按照以下分级进行管理:(一)一级数据:涉及国家安全、经济安全、社会稳定、公共利益等重大利益的数据。
(二)二级数据:涉及重要行业、重要领域、重要企业等数据。
(三)三级数据:涉及一般行业、一般领域、一般企业等数据。
(四)四级数据:涉及个人隐私、企业商业秘密等数据。
第三章数据采集与存储第六条数据采集应当遵循以下原则:(一)合法合规:数据采集活动必须符合国家法律法规和政策要求。
(二)最小必要:采集的数据应当限于实现特定目的所必需的范围。
(三)知情同意:采集个人信息数据时,应当告知数据主体采集的目的、范围、方式等信息,并取得数据主体的同意。
第七条数据存储应当遵循以下要求:(一)安全可靠:采取必要的安全措施,确保数据存储的安全性。
(二)分类存储:按照数据分类分级要求,对数据进行分类存储。
数据管控规范精选文档 TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-
1数据管理架构
1.1数据管理平台功能蓝图
数据管理就是对交易中心现有的业务支撑系统的数据进行统一的数据管理、质量管控、并且通过标准的共享模式,实现核心数据统一存储,维护和使用的问题,提升交易中心现有数据的安全存储和高效使用等能力,并更加深入地进行数据挖掘等工作,为中心创造更多的价值。
未来的数据管理平台将对中心现有系统的数据进行统一的数据的整合、数据的管控,并运用数据进行统一的服务管控来提升服务共享的水平,为中心的服务提供全方面的数据支撑。
数据管理平台的功能蓝图如图所示:
数据整合域,是对现有业务系统的数据进行采集和清洗转换,并对
采集过程中的数据进行质量检测,来确保整合数据的准确性和可
靠性。
数据管控域,对采集到数据按照其不同的属性进行分类存储管控,
对数据的质量、数据的安全以及信息的生命周期进行统一的管
理,并对数据在使用过程的各种信息进行统计分析。
服务共享域,利用数据管理平台已有的数据资源,进行自定义的
数据服务配置,定制出符合要求的服务,进行相关服务流程的编
排,通过数据中心将服务进行发布。
服务管理域,主要是对提供的服务进行管理,包括服务应用的管
理,服务流程的管理以及服务监控。
1.2数据集成
数据整合就是将离散于各个业务系统中的数据进行集中化。
数据整合阶段主要分为以下三个步骤执行:
数据类型识别
根据业务使用情况分析目前各个系统中的数据实体,其中哪些是主数据,哪些是非主数据但需要共享的数据,哪些是私有数据。
数据类型会作为制定同步规则和清洗规则的重要依据。
数据同步规则确定
分析采集的各种数据需要达到的同步频率,从实时、准实时到天、月不等,针对不同的同步频率需求结合每次同步的数据量来选择同步方式,ETL(抽取-转化-加载)和ESB(企业服务总线)分别适用于不同场景。
ETL本身也有多种具体的技术手段来实现各种情况下的同步,如Hotplug、全表对比、时间戳等。
在这里,将根据不同的数据类别和数据使用频度和需求频度等情况,制定出相应的数据同步的机制,采用实时数据整合和批量数据整合两种方式进行数据的整合。
数据清洗规则确定
在进行数据整合过程中,由于不同系统中可能重复出现的数据,以及数据本身的缺失和错误等问题,为了避免由于不同系统中相同数据由于编码规则、格式之间的差异,在清洗过程中需要制定统一的数据清洗规则,对数据进行清洗和转换,确保数据管理平台中的数据能够保持一致性。
同时,在数据清洗的过程中,需要对采集数据的质量以及清洗后数据的质量进行检测。
其中,在数据采集过程中,对采集的数据进行整合,确保采集的数据都能满足质量要求,能够通过正确的清洗和转换;对于转换完成的数据,通过再次的检测,保证转换数据的一致性和正确性,从而确保数据的准确行和权威性。
1.3数据管控
数据管控就是对于进行整合后的数据进行相关的管控,使其能够满足交易中心管理对于数据使用的各种需求。
1.3.1数据生命周期规划
数据生命周期规划,就是对数据从在各个应用系统的中产生,然后通过各种采集整合手段聚合到数据管理平台,直至最终通过建立各种主题数据仓库提供各种数据服务的整个过程进行规划,使数据能够满足各种业务的使用需要。
数据生命周期规划,把数据划分为以下3个域,分别保存不同阶段的数据:
ADB应用数据
数据管理平台数据仓库
库
期
ADB应用数据库
应用数据库主要是为交易中心主要的业务支撑系统和内部管理系统的应用提供数据存储和访问。
在应用数据库只存储支撑本系统运行的数据资源,以满足本系统的使用要求。
应用数据库的数据在进行日常业务处理的过程中,不断的进行更新,以便同实际的业务情况保持一致。
数据管理平台
应用数据库的数据,经过统一的清洗和转换后,进入数据管理平台进行统一的存储管理。
在数据管理平台,将通过建立统一的数据视图,为各种数据服务提供数据。
数据管理平台的数据更新根据不同的数据需求和应用系统的实际情况进行区分,通过实时的数据采集和批量数据采集两种方式进行。
数据仓库
数据仓库是为了满足某一特定的决策支持和联机分析而建立的结构化。
交易中心在进行业务活动和内部管理的过程中形成了大量的数据资源,利用数据仓库,对已有的数据资源进行深入的挖掘和联机分析,即
可以满足交易中心日常的数据查询要求;又可充分挖掘数据内涵的意义,为中心的各项业务决策提供良好的支持。
例如,根据交易中心目前的使用要求,建立交易信息、企业信息、专家信息的主题数据仓库,为中心的各项活动提供业务支持。
1.3.2元数据管理
元数据是关于数据的数据,元数据主要用于在数据仓库里描述数据及其环境,它是在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义,目标定义,转换规则等相关的关键数据。
因此,元数据的管理对于数据仓库有着重要的意义。
在目前的数据管理平台上,将提供对各数据的实体定义和流程管控管理两方面的元数据进行管理。
其中,数据实体管理是对各个数据实体来进行实体定义,对实体之间的关系进行约束,实现对数据管理平台里所有数据实体的管理。
对于流程管控管理方面,通过制定规范的数据流程制度,严格控制数据的流向以及数据在各流程中的情况,对数据管理平台中的各项数据流程进行管控。
1.3.3主数据管理
主数据是描述核心业务实体(如招标项目、企业和专家)的一个或多个属性,主数据管理具有很高的重要性。
首先,完善的主数据管理可以使各个业务视角能获得一致的数据基础,减少数据差异带来的业务错误和客户投诉,还可以充分发挥各个业务视角数据管理和维护的能力,
而不加重业务部门的负担,另外,主数据管理是SOA实施过程中,关键业务对象抽象的重要基础。
主数据管理具备以下功能特点:
整合:在组织层面上整合了现有应用系统的主数据信息,进行主数据的集中处理。
共享:主数据作为组织权威的统一、一致的数据,为组织各应用系统提供准确的共享数据。
统一:实现对于客户、产品和供应商都通用的主数据形式,加速数据输入、检索和分析。
并行管理:支持数据的多用户管理,包括限制某些用户添加、更新或查看维护主数据的流程的能力。
集成能力:集成产品信息管理、客户关系管理、客户数据集成以及可对主数据进行分析的其他解决方案。
在交易中心的系统中,主要的主数据为招投标项目主数据、企业主数据和专家主数据,各个主数据又由若干个相关实体组成。
通过统一的主数据管理,可以规范数据的录入和使用,使得数据的存储的一致性,使用的规范性。
以下为各主数据在进行主数据管理前后的情况列表。
从属系统(使用系统)主数据主系统(生产
系统)
表1 应用系统整合前主数据情况
表2 应用系统整合后主数据情况
通过对于系统的整合和主数据管理后,对于数据的使用和管理都更为明晰,使得系统间的数据交互更加清晰,系统间的耦合程度大为降低,系统的效率大为提高。
1.3.4数据质量管理
数据质量的好坏是数据应用的基础,因此,在数据管理平台中,对于数据质量的管理也是数据管理的重点。
对于数据质量的管理,主要分为对数据使用的流程进行管理,以保证数据的使用符合规范的流程,保证了数据使用的规划;对数据使用的应用服务进行管理,以便对于各项数据服务的情况有一个全面、细致的了解;最后,对于数据服务的信息进行监测,对于异常情况进行预警,并输出服务信息报表,以便对服务情况进行分析。
1.4服务共享
数据共享的基本思路是将现存系统中点对点的网状结构改造为基于数据总线的模式。
通过运用数据总线的模式,通过统一规范的数据共享机制使得对于数据管理的可以大大降低后续对数据维护的成本。
下表为独立接口和总线模式的各种效率对比。
通过在交易中心的系统调研,我们整理出现有的系统的数据接口以及系统接口的数据交换情况,并以此进行数据总线的改造,形成基于总线的数据共享模式,以期达到服务共享的目的。
整合前的系统之间的数据交互关系复杂,且企业库等系统同交易系统形成一个大的系统,不便于数据服务的共享。
运用数据总线的思想,我们构建了基于总线的数据服务形式,情况如下图所示。
如图所示,通过数据总线的形式,我们整合了所有系统的数据,并通过数据总线的形式,提供了统一的数据服务,使得数据的管理和使用能够有一个统一的机制,以便能够更好的达到服务共享的目的。
1.5服务治理
在总线上实现数据服务共享后,为了使用户更好的了解数据服务的应用情况,需要在为系统上搭建数据服务的维护管理功能。
用户可通过图形化的方式实现对数据服务的监控、统计和分析。
服务治理功能主要用来对众多的服务进行管理和控制(包括此处的数据服务,也包括今后将实现的业务服务),为服务消费者、服务供应商、SOA运营人员提供方便的服务治理工具。
对于服务消费者,通过该模块可以更好的查找到需要的服务及更准确的使用服务。
对于服务供应
商,通过该模块可以方便的进行服务的注册和发布,解决目前ESB对服务的注册和发布过程复杂技术门槛高的问题。
此外,通过一系列的图形化的监控手段,使得监控管理人员能够清晰的查看目前的服务情况,并通过一系列的报表,对于整体的服务情况
有了一个清晰的了解。
对于SOA运营人员,通过该模块做到对服务的统一管理,统一控制、统一监视,将大大降低管理的成本和提高管理的效果。