数据管控规范标准[详]
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(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?2013?188号)、等规定，特制定本管理办法。
数据安全管理规范
数据安全管理规范202x年xx月xx日修订记录目录第一章总则 (1)第二章数据安全基础建设 (1)第一节组织保障 (1)第二节数据资产管理 (2)第三节数据分类分级 (2)第四节信息资源目录 (3)第五节数据安全防护能力建设 (3)第三章数据安全访问控制 (4)第一节账号管理 (4)第二节身份鉴别 (5)第三节授权管理 (5)第四章数据全流程安全管控 (6)第一节数据收集 (6)第二节数据传输 (7)第三节数据存储 (7)第四节数据使用 (8)第五节数据共享 (9)第六节数据删除 (9)第五章数据安全日常管控 (10)第一节数据安全运维 (10)第二节风险监测 (10)第三节风险评估 (11)第四节数据溯源和日志审计 (12)第六章数据安全应急管理 (13)第七章人员管理及培训 (13)第八章受托方数据安全管控 (14)第九章附则 (15)第一章总则第一条为加强大数据平台（以下简称“本单位”）的数据安全管理，规范和指导本单位数据处理和数据安全执行活动，根据《中华人民共和国数据安全法》等法律法规，以及本单位《数据安全管理办法》，结合实际情况制定本规范。
第二条本规范对本单位数据安全建设、数据全流程处理活动、数据安全日常管理、应急管理、访问控制、人员管理和培训等相关事项提出要求。
第三条本规范适用于本单位内非涉密数据。
第二章数据安全基础建设第一节组织保障第四条数据安全执行部门设置专门人员负责本单位的资产管理，权限管理，数据收集共享开放管理，日常监测预警，应急管理及风险评估等活动。
第五条数据资产管理员负责数据库资产管理，对数据库资产的申请、使用、回收负管理责任，审核并确保资产使用的合理性。
第六条数据权限管理员应与数据处理、运维或操作人员相互独立，负责对所有数据和数据资产的访问权限管理，负责账号与人员实名对应，并审查权限分配的合理性。
第七条数据收集共享负责人对数据收集和共享开放流程进行管控，核实数据收集来源，并对信息资源目录进行管理和审核。
统计数据管理规定
统计数据管理规定
是指组织机构内部为了保护数据安全、确保数据准确性和一致性而制定的政策和规定。
以下是一些常见的统计数据管理规定：
1. 数据分类和标记：根据不同的敏感程度和重要性，对数据进行分类和标记，确定不同的访问权限和保密级别。
2. 数据访问控制：确保只有授权人员能够访问数据，通过使用密码、身份验证、访问控制列表等方式限制非授权人员的访问。
3. 数据备份和恢复：定期进行数据备份，确保数据的安全性和可恢复性，在发生数据意外丢失或损坏的情况下能够及时恢复数据。
4. 数据存储和保护：制定数据存储的规范，选择合适的存储媒介和技术，保障数据的安全性和可靠性。
5. 数据质量管理：建立数据质量管理的机制，确保数据的准确性、完整性和一致性，防止数据错误和冲突。
6. 数据安全保护：采取技术和物理措施，保护数据的安全，包括防止数据泄露、网络攻击和恶意软件的入侵。
7. 数据共享和合作：建立合适的流程和机制，确保数据共享和合作的安全性和合规性，保护数据的隐私和商业机密。
8. 数据保留和销毁：根据相关法规和组织政策，制定数据保留和销毁的规定，确保数据的合规性和隐私保护。
9. 数据审计和监控：建立数据审计和监控的机制，追踪数据的使用和访问情况，及时发现异常行为和潜在的安全风险。
10. 培训和教育：开展针对员工的数据安全培训和教育，提高员工对数据管理规定的认识和遵守度，防止数据泄露和安全漏洞。
这些统计数据管理规定可以帮助组织机构管理和保护数据，确保数据的安全性和准确性，提高数据的利用价值和决策支持能力。
数据中心管理规定
数据中心管理规定一、引言数据中心作为企业重要的信息技术基础设施，承担着存储、处理和传输大量数据的重要职责。
为了确保数据中心的安全、稳定和高效运行，制定本规定，明确数据中心管理的标准和要求。
二、数据中心管理责任1. 数据中心管理者应明确管理责任，并建立相应的管理团队，确保数据中心的正常运行。
2. 数据中心管理者应制定数据中心管理制度和流程，并定期进行评估和更新。
3. 数据中心管理者应建立完善的安全措施，保护数据中心的物理和网络安全。
三、数据中心设备管理1. 数据中心管理者应建立设备清单，并定期检查设备的运行状态和维护情况。
2. 数据中心管理者应制定设备维护计划，定期进行设备维护和保养。
3. 数据中心管理者应建立设备故障处理流程，及时处理设备故障，保证数据中心的稳定运行。
四、数据中心网络管理1. 数据中心管理者应建立网络拓扑图，并定期检查网络设备的运行状态。
2. 数据中心管理者应制定网络安全策略，保护数据中心网络的安全性。
3. 数据中心管理者应建立网络监控系统，及时发现和解决网络问题。
五、数据中心安全管理1. 数据中心管理者应建立严格的门禁制度，控制人员进出数据中心。
2. 数据中心管理者应建立视频监控系统，监控数据中心的安全状况。
3. 数据中心管理者应制定数据备份和恢复计划，确保数据的安全性和可靠性。
六、数据中心灾备管理1. 数据中心管理者应制定灾备计划，确保数据中心在灾难事件中能够快速恢复。
2. 数据中心管理者应建立灾备设施，包括备用电源、备用机房等。
3. 数据中心管理者应定期进行灾备演练，提高应急响应能力。
七、数据中心监督和评估1. 数据中心管理者应接受上级部门的监督和检查，及时整改存在的问题。
2. 数据中心管理者应定期进行自查和评估，发现问题及时解决。
八、数据中心管理培训1. 数据中心管理者应组织数据中心管理人员进行培训，提升管理水平。
2. 数据中心管理者应定期组织应急演练和培训，提高应对突发事件的能力。
仓库数据管理规章制度范本
仓库数据管理规章制度范本
《仓库数据管理规章制度范本》
第一条为了规范仓库数据管理，保障仓库的安全和高效运作，制定本规章制度。
第二条仓库数据管理人员应按照规定的流程和程序，认真执
行数据管理工作，确保仓库数据的完整性和准确性。
第三条仓库数据管理人员应严格按照规定的权限，进行数据
的录入、修改、删除等操作，不得私自擅自操作数据。
第四条仓库数据管理人员应定期对仓库数据进行备份和归档，确保数据的安全性和可用性。
第五条仓库数据管理人员应加强对数据信息的保密工作，不
得随意将数据泄露或外传。
第六条仓库数据管理人员应定期对仓库数据进行检查和整理，确保数据的清晰和有序。
第七条仓库数据管理人员应及时处理数据中出现的问题和异
常情况，确保数据的正常运行。
第八条仓库数据管理人员应接受相关部门和领导的监督和检查，严格执行规章制度。
第九条对违反本规章制度的仓库数据管理人员，将给予相应的处罚和处理。
第十条本规章制度自颁布之日起生效，并对仓库数据管理工作进行指导和监督。
统计数据质量控制制度
统计数据质量控制制度标题：统计数据质量控制制度引言概述：统计数据在各行各业中起着重要的作用，对于决策和规划具有重要意义。
然而，数据的质量直接影响到统计结果的准确性和可信度。
为了保证数据的质量，建立统计数据质量控制制度是至关重要的。
一、数据采集1.1 确定数据来源：首先要确保数据的来源是可信的，数据采集的源头必须是可靠的机构或者系统。
1.2 设定数据采集标准：建立数据采集的标准和流程，确保数据采集的一致性和准确性。
1.3 采用自动化技术：利用现代化的自动化技术来进行数据采集，减少人为干预，提高数据采集的效率和准确性。
二、数据存储2.1 确保数据安全：建立完善的数据存储系统，包括数据备份和加密等措施，确保数据的安全性。
2.2 规范数据存储格式：统一规范数据的存储格式，方便数据的管理和检索。
2.3 设定数据存储周期：根据数据的重要性和敏感性，设定不同的数据存储周期，确保数据的及时性和完整性。
三、数据处理3.1 制定数据处理流程：建立数据处理的标准流程，包括数据清洗、转换和整合等环节，确保数据处理的准确性和完整性。
3.2 进行数据质量检验：在数据处理的过程中，要进行数据质量检验，包括数据的一致性、完整性和准确性等方面。
3.3 引入数据质量工具：可以借助数据质量工具来进行数据的监控和分析，及时发现数据质量问题并进行处理。
四、数据分析4.1 制定数据分析标准：建立数据分析的标准和方法，确保数据分析的准确性和可靠性。
4.2 进行数据分析验证：在数据分析的过程中，要进行数据的验证和对照，确保数据分析结果的一致性和正确性。
4.3 制定数据分析报告：对于数据分析结果，要制定详细的数据分析报告，清晰地呈现数据的分析结果和结论。
五、数据监控5.1 建立数据监控机制：建立数据监控的机制，对数据的采集、存储、处理和分析等环节进行监控和检查。
5.2 定期数据质量评估：定期对数据的质量进行评估和检查，发现问题及时进行整改和改进。
公司数据上传管理制度
公司数据上传管理制度一、制度目的公司数据上传管理制度的制定旨在规范公司员工在工作中上传数据的行为，保护公司数据的安全性和完整性，防范数据泄露和滥用的风险，提高数据管理的效率和可靠性，确保公司数据的安全和合规。
二、适用范围本制度适用于公司所有员工和外包人员，在工作中上传数据时必须遵守本制度的规定。
三、数据上传管理原则1. 合法合规原则：公司员工在上传数据时，应遵守相关法律法规和公司内部规定，确保上传的数据内容合法合规。
2. 安全保密原则：公司员工在上传数据时，应确保数据的安全和保密，防止数据泄露和丢失。
3. 规范操作原则：公司员工在上传数据时，应按照规定的流程和方式进行操作，确保数据上传的准确性和完整性。
4. 责任意识原则：公司员工在上传数据时，应具有数据保护和责任意识，严守上传数据的权限和范围。
四、数据上传管理流程1.数据上传申请：员工需要上传数据时，应填写数据上传申请表格，并经相关部门审批后方可上传数据。
2.数据上传操作：经过审批的员工，按照规定的流程和方式进行数据上传操作，确保数据上传的准确性和完整性。
3.数据上传审核：公司相关部门负责对上传的数据进行审核，确保数据内容合法合规。
如发现问题，需及时通知上传人员进行修改。
4.数据上传备份：上传数据后，员工需按照公司规定对数据进行备份，确保数据的安全和完整。
五、数据上传管理注意事项1. 严禁未经授权的数据上传行为，一经发现将严肃处理。
2. 上传数据时应注意数据安全，不得在公共网络环境上传敏感性极高的数据。
3. 上传数据前需仔细核对数据内容，确保数据准确性和完整性。
4. 严禁对已上传的数据进行未经授权的修改和删除操作。
5. 对于特殊数据的上传行为，需经过公司领导的批准和备案。
六、数据上传管理制度的执行1. 公司各部门需按照本制度要求，建立数据上传管理的相关流程和规范，加强对员工的培训和监督。
2. 对于违反本制度的行为，公司将依据公司规章制度和相关法律法规进行严肃处理。
统计数据管理规定
统计数据管理规定
通常包括以下方面的内容：
1. 数据采集和收集：明确数据采集的目的、方法和频率，确定数据的来源和负责人，确保数据采集的准确性和完整性。
2. 数据分类和标准化：对采集到的数据进行分类和标准化，确保不同数据的一致性和可比性，方便数据的存储和分析。
3. 数据存储和保护：确定数据存储的位置和形式，确保数据的安全性和可靠性。
同时，需要确保对数据的访问权限进行合理控制，防止数据泄露。
4. 数据使用和共享：确定数据的使用范围和限制条件，促进数据共享和合作，以提升数据的价值和效益。
5. 数据分析和报告：确定数据分析的方法和工具，制定数据分析流程，以及报告的格式和内容。
6. 数据备份和恢复：制定数据备份的周期和方式，确保数据的安全和可恢复性。
7. 数据质量管理：制定数据质量评估的标准和方法，确保数据的质量和准确性。
8. 数据保密和隐私：对涉及个人和机密信息的数据进行合理保护，确保数据的隐私和安全。
9. 数据更新和维护：确定数据更新的频率和方式，进行数据维护和清理，保证数据的更新和准确性。
10. 数据归档和销毁：对于不再需要的数据，及时进行归档或销毁，确保数据的可控和安全。
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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应用数据库
应用数据库主要是为交易中心主要的业务支撑系统和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数据环境。
交易中心在进行业务活动和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，可以规数据的录入和使用，使得数据的存储的一致性，使用的规性。
以下为各主数据在进行主数据管理前后的情况列表。
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。