数据管控规范
数据管理规范
数据管理规范标题：数据管理规范引言概述：数据管理规范是指在组织中建立起一套完善的数据管理制度和流程，以确保数据的准确性、完整性、安全性和可靠性。
良好的数据管理规范不仅可以提高数据的质量，还可以提高组织的运营效率和决策的准确性。
一、数据采集与录入规范1.1 确保数据来源可靠- 确保数据来源的合法性和权威性，避免使用未经验证的数据来源。
- 建立数据来源的清晰记录和审查机制，确保数据采集的透明和可追溯性。
- 对于外部数据来源，建立供应商评估机制，确保数据的质量和可靠性。
1.2 确保数据录入准确性- 建立数据录入规范和标准化的数据录入界面，减少人为错误的发生。
- 对数据录入人员进行培训和考核，提高数据录入的准确性和效率。
- 建立数据审核机制，及时发现和纠正数据录入错误，确保数据的准确性和完整性。
1.3 确保数据保密性- 对于敏感数据，建立严格的权限管理机制，确保只有授权人员可以访问和修改数据。
- 对数据进行加密和备份，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
- 建立数据安全意识培训计划，提高员工对数据保密的重视和意识。
二、数据存储与备份规范2.1 确保数据存储的可靠性- 选择合适的数据存储设备和技术，确保数据的稳定性和可靠性。
- 建立数据存储管理制度，包括数据分类、归档和清理，确保数据存储的有序和高效。
- 定期对数据存储设备进行检测和维护，预防数据丢失和损坏的风险。
2.2 确保数据备份的及时性- 建立定期数据备份计划，包括全量备份和增量备份，确保数据备份的完整性和时效性。
- 将备份数据存储在不同的地点和介质上，防止因灾难或硬件故障导致数据丢失。
- 对备份数据进行定期恢复测试，确保备份数据的可用性和可靠性。
2.3 确保数据恢复的有效性- 建立数据恢复计划和流程，包括数据丢失的情况下的应急处理和数据恢复的步骤。
- 对数据恢复流程进行演练和评估，提高数据恢复的效率和成功率。
- 定期对数据恢复工具和设备进行更新和维护，确保数据恢复的有效性和可靠性。
数据管理规范
数据管理规范一、引言数据管理规范是为了确保数据的有效性、可靠性和安全性，规范组织内部对数据的采集、存储、处理和使用的行为。
本文将详细介绍数据管理规范的要求和相应的操作指南。
二、数据采集1. 数据采集目的明确数据采集的目的，确保数据的采集与组织的业务目标一致。
2. 数据采集方式确定数据采集的方式，可以包括手动录入、自动采集、调查问卷等。
3. 数据采集内容明确需要采集的数据内容，确保数据的完整性和准确性。
4. 数据采集频率确定数据采集的频率，以确保及时获取最新的数据。
三、数据存储1. 数据分类对数据进行分类，根据不同的属性和用途进行存储，便于数据的管理和检索。
2. 数据命名规范制定统一的数据命名规范，确保命名的一致性和可读性。
3. 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。
4. 数据存储权限明确数据存储的权限，确保惟独授权人员可以访问和修改数据。
四、数据处理1. 数据清洗对采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。
2. 数据分析对清洗后的数据进行分析，提取有价值的信息，为组织决策提供支持。
3. 数据加工根据业务需求，对数据进行加工和转换，生成可用于报表和分析的数据。
4. 数据共享根据需要，对处理后的数据进行共享，确保数据的可用性和流通性。
五、数据使用1. 数据权限管理对数据的使用进行权限管理，确保惟独授权人员可以访问和使用数据。
2. 数据使用规范制定数据使用规范，明确数据的合法使用范围和限制，防止数据被滥用或者泄露。
采取必要的措施，确保数据的安全性，包括加密、防火墙、访问控制等。
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，包括准确性、完整性、一致性等指标的评估。
2. 数据质量改进根据评估结果，采取相应的措施改进数据质量，包括修复错误数据、完善数据采集过程等。
七、数据安全保护1. 数据备份与恢复定期进行数据备份，并测试数据的恢复能力，以应对数据丢失或者损坏的风险。
数据安全管理规范
数据安全管理规范关键信息项：1、数据分类与分级敏感数据类型一般数据类型数据分级标准2、数据访问控制访问权限级别授权流程身份验证方式3、数据存储与传输安全存储加密要求传输加密协议数据备份策略4、数据处理与使用规范数据处理目的限制数据使用审批流程数据共享原则5、数据安全监测与审计监测频率与指标审计内容与流程异常事件响应机制6、员工培训与责任培训计划与内容员工安全责任界定违规处罚措施11 数据分类与分级111 明确数据的分类，包括但不限于个人身份信息、财务数据、业务机密等敏感数据类型，以及一般性的业务数据、公开数据等一般数据类型。
112 制定详细的数据分级标准，根据数据的重要性、敏感性和影响程度，将数据分为不同级别，如高级机密、机密、内部使用、公开等。
12 数据访问控制121 设定不同的访问权限级别，如只读、读写、修改、删除等，确保只有经过授权的人员能够获得相应的权限。
122 建立严格的授权流程，任何访问权限的授予都需经过相关负责人的审批，并记录在案。
123 采用多种身份验证方式，如密码、指纹识别、令牌等，增强访问的安全性。
13 数据存储与传输安全131 对敏感数据的存储进行加密处理，使用强加密算法，定期更新密钥。
132 在数据传输过程中，采用安全的加密协议，如 SSL/TLS 等，保障数据的机密性和完整性。
133 制定数据备份策略，包括定期备份、异地存储、备份恢复测试等，以防止数据丢失。
14 数据处理与使用规范141 明确数据处理的目的限制，只能在规定的业务范围内进行处理，不得用于其他未经授权的用途。
142 建立数据使用的审批流程，任何对数据的特殊使用需求都需经过审批。
143 遵循数据共享原则，在与第三方共享数据时，需确保对方具备足够的安全保障措施，并签订相关协议。
15 数据安全监测与审计151 设定数据安全监测的频率和关键指标，如访问异常、数据泄露风险等。
152 定期进行数据审计，审查数据的访问记录、操作日志等，确保数据的使用符合规定。
数据管理规范
数据管理规范引言概述：在当今信息爆炸的时代，数据管理规范成为各个组织和企业不可或缺的一部分。
良好的数据管理规范可以确保数据的准确性、一致性和安全性，提高数据的可用性和可信度。
本文将详细介绍数据管理规范的五个部分，包括数据收集、数据存储、数据处理、数据传输和数据备份。
一、数据收集：1.1 数据来源的选择：在数据收集的过程中，首先要确定数据的来源。
应选择可靠的数据源，确保数据的准确性和可信度。
1.2 数据采集方式的规范：不同的数据采集方式适用于不同的场景。
在数据采集过程中，应根据实际需求选择合适的采集方式，并确保采集的数据符合规范要求。
1.3 数据质量的控制：数据质量是数据管理的核心问题。
在数据收集过程中，应建立数据质量控制机制，包括数据清洗、去重、格式化等环节，确保数据的准确性和完整性。
二、数据存储：2.1 数据存储设备的选择：在选择数据存储设备时，应考虑数据量、数据类型和数据访问需求等因素。
同时，还要确保存储设备的可靠性和安全性。
2.2 数据存储结构的设计：数据存储结构的设计直接影响到数据的检索和管理效率。
应根据数据的特点和使用需求，设计合理的存储结构，提高数据的访问效率。
2.3 数据存储安全的保障：数据存储安全是数据管理的重要方面。
应采取措施确保数据的机密性、完整性和可用性，如加密、备份和权限控制等。
三、数据处理：3.1 数据处理流程的规范：在数据处理过程中，应建立清晰的数据处理流程，包括数据输入、数据清洗、数据分析和数据输出等环节。
确保数据处理的准确性和一致性。
3.2 数据处理工具的选择：根据数据处理需求，选择合适的数据处理工具。
常用的数据处理工具包括Excel、SQL和Python等，应根据实际需求选择合适的工具。
3.3 数据处理结果的验证：在数据处理完成后，应对处理结果进行验证。
可以通过对比原始数据和处理结果，或者进行统计分析等方式，确保数据处理的有效性和准确性。
四、数据传输：4.1 数据传输方式的选择：在数据传输过程中，应选择合适的传输方式。
数据规范管理制度
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。
数据安全管理规范
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数据管理规范
数据管理规范一、背景介绍随着信息技术的快速发展，数据管理在各个行业中变得越来越重要。
数据管理规范旨在确保数据的准确性、完整性、安全性和可用性，以支持组织的决策和业务运营。
本文将详细介绍数据管理规范的主要内容和要求。
二、数据分类和标识1. 数据分类根据数据的敏感性和重要性，将数据分为不同的等级，例如公开数据、内部数据、机密数据等。
对于每一个等级的数据，要制定相应的管理措施和权限控制。
2. 数据标识为了方便对数据进行管理和追踪，每一个数据都应该有惟一的标识符，例如数据ID或者数据编码。
同时，还可以根据需要为数据添加其他属性，如数据创建时间、修改时间、创建者、修改者等。
三、数据采集和录入1. 数据采集在进行数据采集时，要确保采集的数据准确、完整和及时。
可以采用自动化采集工具或者人工采集的方式，但无论采用何种方式，都要进行数据质量的验证和校准。
2. 数据录入在进行数据录入时，要遵循一定的规范和流程，以确保数据的一致性和可比性。
录入人员应该具备相关的专业知识和技能，并且要进行培训和考核。
四、数据存储和备份1. 数据存储数据存储应该采用安全可靠的方式，以防止数据的丢失和损坏。
可以使用数据库、文件系统或者云存储等方式进行数据存储，但无论采用何种方式，都要确保数据的机密性和完整性。
2. 数据备份为了应对数据丢失、灾难恢复和法律要求，要定期进行数据备份。
备份的频率和方式应根据数据的重要性和变化频率来确定，并且备份的数据要存储在安全可靠的地方。
五、数据访问和权限控制1. 数据访问对于不同等级的数据，要进行权限控制，惟独经过授权的用户才干访问相应的数据。
可以通过用户身份验证、访问控制列表或者角色管理等方式来实现数据访问的控制。
2. 权限控制每一个用户或者用户组应该被分配适当的权限，以限制其对数据的操作。
权限可以细分为读取权限、修改权限、删除权限等，根据用户的工作职责和需要进行分配。
六、数据质量和清洗1. 数据质量数据质量是数据管理的重要指标之一，要确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。
数据管控规范
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。
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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数据环境。
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。
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。