2023年大数据企业认定认定范文范本(优质17篇)

对于一段时间内的学习和工作，总结可以帮助我们发现自己的优点和不足，并提出改进的方案。在总结中，我们可以结合具体的事实和数据进行分析。以下是一些成功人士的心得体会，相信会对大家有所启发。

大数据企业认定认定范文范本篇一

数据是企业运行的重要组成部分，对于企业的发展起着至关重要的作用。为了适应这个数字化时代的发展，我参加了一次企业数据培训课程，并从中受益匪浅。在这篇文章中，我将分享我在这次培训中所获得的心得体会。

首先，数据分析技能是非常重要的。在培训过程中，我们学习了各种数据分析工具和技术，如Excel和SQL等。这些工具不仅能帮助我们处理和分析大量的数据，还能提供准确的信息，帮助我们做出明智的决策。通过数据分析，我们能够发现企业运营中的问题和机遇，并及时进行调整和优化。因此，掌握数据分析技能是企业中的重要竞争力之一。

其次，数据安全意识是必不可少的。在培训中，我们也学习了关于数据安全和隐私保护的知识。数据泄露和安全风险对企业有着严重的影响，不仅可能导致财务上的损失，还可能破坏企业的声誉。因此，确保数据的安全性和保密性是企业数据管理的重要一环。我们必须时刻保持警惕，建立起防范数据安全威胁的意识，并采取相应的措施来保护企业的数据。

第三，数据共享与协作能力也是非常重要的。在培训中，我们还学习了如何与团队成员共享数据并实现协作。在现代企业中，各个部门之间的协调和合作至关重要。通过共享数据和领导者交换信息，团队成员能够更好地理解和支持彼此的工作。此外，共享数据还能够促进团队内部的沟通和协作，提高团队的工作效率和质量。

第四，数据驱动的决策思维是需要培养的。在培训中，我们不仅学习了数据分析的技巧，还学习了如何将数据应用于决策过程中。以数据为基础的决策思维能够帮助我们更加客观和全面地评估各种选择，并做出更明智的决策。对企业来说，数据驱动的决策思维是一种重要的管理方法，它能够有效地提高企业的竞争力和创新能力。

最后，数据培训还让我认识到数据的潜力是无限的。在培训过程中，我们深入了解了大数据和人工智能等新兴技术，这些技术为企业数据的收集和分析带来了更多的可能性。通过数据的深入挖掘和利用，企业可以发现更多的商机和潜在客户，提高市场营销的效果，并创造出更多的创新产品和服务。数据培训让我认识到数据是企业的宝贵资源，只有善于利用数据，才能在竞争激烈的市场中立于不败之地。

总而言之，参加企业数据培训让我了解到数据在企业中的重要性，并学到了许多关于数据分析、数据安全和数据共享的知识与技巧。这次培训激发了我对数据的兴趣，并培养了我的数据分析能力和数据驱动的决策思维。我相信这些所学所获将对我的个人和职业发展产生积极的影响，并为我未来的工作提供更多的机会和挑战。

大数据企业认定认定范文范本篇二

随着技术的快速发展，数据分析已经成为了企业管理的一个必要组成部分。然而，数据分析不是一项简单的事情，需要专业的技能和经验。因此，越来越多的企业开始重视数据分析人才的培养。不仅如此，在企业内部开展数据分析培训也成为了越来越流行的趋势。在本文中，我将分享我参加公司内部数据分析培训的心得体会。

第二段：培训内容。

我们公司的数据分析培训包括了基本理论、数据处理与清洗、数据可视化等几个方面。课程设置合理，让参加培训的人能够了解数据分析的基本概念、方法和技巧。此外，培训中还介绍了许多实际案例，帮助我们更加深入地理解数据分析的应用场景和实际价值。

第三段：培训方式。

我们的培训方式为在线直播。这种方式可以让我们随时参加培训，也方便了我们的学习。在线直播的互动性较强，我们可以随时向老师提问，并得到及时的答复。培训课程还提供了一些实践课，给我们提供了机会去动手操作，这对于理解数据分析的实现方法非常有帮助。

第四段：培训效果。

通过培训，我深刻地认识到了数据分析在企业管理中的重要性。我了解了如何处理和清洗数据，如何分析数据和构建模型，以及如何将数据可视化。在实际工作中，我也让所学的知识得到了充分的应用，为公司决策提供了有力的支持。

第五段：结论。

数据分析是企业管理中不可或缺的一个部分。对于企业来说，通过内部培训和学习，可以提高团队的数据分析能力，更好的了解公司的业务现状。因此，我们需要不断深化对于数据的理解，学习和掌握更多数据分析的技术，为企业获得更大的成功和竞争力。

大数据企业认定认定范文范本篇三

在当今信息时代，数据已经成为企业发展的关键资源。为了更好地应对日益激烈的市场竞争，我参加了一次企业数据培训，旨在提升自己的数据管理与分析能力。通过这次培训，我收获了很多知识和经验，深刻体会到数据在企业中的重要性，以及如何有效地利用数据来支持决策和创新。

第二段：认识到数据的价值。

在培训的过程中，我们先是了解了数据在企业管理中的价值。数据可以帮助企业追踪销售情况、分析市场趋势，从而更好地了解消费者需求，优化产品设计与营销策略。同时，数据分析还可以发现企业内部的问题，比如生产线的效率低下或者员工的潜力未被充分发挥。因此，合理利用数据可以帮助企业减少风险，提高运营效率，并为企业的长期发展提供有力支持。

第三段：学习数据分析工具和方法。

除了了解数据的价值，我们还学习了一些常用的数据分析工具和方法。比如，通过Excel软件可以对大量数据进行汇总和分析，而Tableau软件则可以帮助我们构建直观的数据可视化图表，使得数据分析更加直观和易懂。此外，我们还学习了一些统计学知识，如回归分析和假设检验等，以便更深入地挖掘数据背后的规律和关联。这些工具和方法的学习使我对数据的处理和分析有了更全面和系统的认识，也提高了我的数据处理能力和解决问题的能力。

第四段：数据驱动的决策和创新。

培训中的一个重点是如何将数据应用于决策和创新。通过对数据进行分析，我们可以发现一些隐藏在背后的规律和趋势。在制定决策时，可以根据这些规律和趋势来进行预测和判断，减少决策的盲目性和不确定性。例如，在市场营销中，可以根据用户的购买历史和偏好进行精准定制，提高销售额和客户满意度。此外，数据还可以帮助我们发现创新的机会。通过对市场数据和竞争对手的分析，可以识别出新产品或服务的需求，并提出相应的创新解决方案。

第五段：总结与展望。

通过这次企业数据培训，我认识到数据在企业中的重要性，并学会了如何利用数据来支持决策和创新。数据分析工具和方法的学习提高了我处理和分析数据的能力，培养了我的数据思维和解决问题的能力。我相信，在以后的工作中，我可以更好地利用数据来推动企业的发展和创新，并取得更好的业绩。同时，我也意识到数据管理和分析是一个不断学习和进步的过程，随着数据的快速发展和变化，我将继续不断学习和探索新的数据技能和方法，以适应日益复杂且竞争激烈的商业环境。

大数据企业认定认定范文范本篇四

随着大数据时代的到来，数据分析在企业发展中越来越重要。与此同时，企业内部培训已经成为了提高员工技术和能力，提升企业核心竞争力的必要手段。为了更好地适应数据分析的发展趋势，公司在去年开展了一次数据分析企业内训。在本次内训中，我们收获了很多经验和体会，下面就和大家分享。

1.内训课程的建设。

内训课程的建设是保证内训效果的重要保障。我们在制定课程时，采用了内部和外部的双重资源。对于内部人员，我们选择了公司内部具有数据分析经验的员工，从业务场景出发，总结了业务数据分析的方法和实践。外部资源方面，我们也邀请了一些业界知名专家，分享业界最新的数据分析理论和技术。另外，我们还根据公司员工的实际需求，定制了专业的训练课程和学习计划。

2.内训形式的多样性。

内训形式的多样性也是内训成功的关键。除了传统的课堂讲解外，我们还采用了模拟案例、小组讨论、案例分享等多种形式，增强内训的趣味性和互动性。特别是在模拟案例的过程中，员工们在模拟真实场景中面对各种情况，亲身感受了数据分析在业务决策中的作用和价值。

3.内训师资的选派。

内训师资是内训工作的关键环节。为了确保内训效果，我们在师资选派上非常谨慎。我们选择了既熟悉业务场景，具有一定数据分析理论和实践经验的员工，又邀请了外部专家，提高培训课程的质量和水平。在内部选派方面，我们采用了竞聘、考核、内定的方式，确保师资是经过筛选和考核的，最终产生的师资阵容也是质量过硬、能力出众的。

4.内训效果的评估。

内训效果的评估是内训的最终目的，也是内训成功和失败的重要标志。为了更好地评估内训效果，我们采用了干部评测、模拟考试等多种方式。干部评测主要是通过上级领导、部门主管合作，评估员工在内训后数据分析能力的提升情况。而模拟考试则是在内训结束后，采用的一种测评方式，让员工在真实的运作情况下进行考试，查看员工是否掌握了课程的内容和技能。

5.内训后的跟进工作。

内训后的跟进工作同样非常重要，也是内训成功的保障。就像学习一个技能一样，内训需要在实际工作中不断实践和应用。为了鼓励员工将学到的知识和技能转化为实际工作，我们开展了一系列激励措施。比如，通过提供数据分析技术支持的形式，为员工提供实际的项目实践机会和帮助;组织员工分享数据分析经验和方法，增强员工之间相互学习和交流的机会。

综上所述，内训对于提升企业员工技术和能力至关重要。而在数据分析领域，数据分析企业内训则是实现这一目标的重要方式。通过本次内训，我们也深刻体会到，一个好的内训需要综合运用适当的内训课程建设、多样性形式、优秀的内训师资、严谨的内训评估和有效的内训跟进，才能达到预期的内训效果。

大数据企业认定认定范文范本篇五

(三)申报材料中新增“近三个会计年度企业所得税年度纳税申报表”

解读：近几年随着高新技术企业认定(复审)审查力度的加大，已出现部分地市在税务审核过程中将申报材料与当年纳税申报表核对的情况，将“近三个会计年度企业所得税年度纳税申报表”添加到申报材料里，无疑对企业会计、税务的规范性和内在逻辑的一致性提出了更高的要求。企业在每年纳税申报时要结合自身情况及高新技术企业认定(复审)的要求，填写纳税申报表，需要特别注意的问题如下：

1、a000000――企业基本信息情况表。

该报表中对从业人数、资产总额都有记载，高企申报时，相关数据应保持一致。

2、a104000――期间费用明细表。

该报表第19行，明确要求企业填报当年研发费用总额。这对于完全依赖辅助账进行研发费用归集，未在管理费用科目反映研发费用的企业来讲是极为不利的，主要表现在：

(1)在高新技术企业认定(复审)时，地方主管税务机关会将企业审计报告中列示的研发费用金额与本报表第19行填列金额进行比对，如不一致，说明企业的财务核算不够规范，无法顺利得到地方推荐。

(2)专家评审、省级会签等环节，会将纳税申报表与审计报告中相关数据比对，对于通过材料造假企图蒙混过关的企业，这是最为有效的审核手段之一。

3、a107041――高新技术企业优惠情况及明细表。

该报表是高新技术企业享受15%税率优惠的备案信息，包括人员信息、高新技术产品收入信息、研发费用信息。对于企业来讲，需要认真填列，尤其要保证填报的所有信息符合高新技术企业的要求，避免本报表与高新技术企业申报材料信息不一致的情况出现。

新办法中的这项新规定，将迫使企业规范财务核算，重视研发费用的帐内核算工作，只有这样，才能顺利通过高新技术企业认定(复审)。

(四)增加填报“年度发展情况报表”要求。

新办法与2008版管理办法相比，要求“企业获得高新技术企业资格后，应每年4月底前在“高新技术企业认定管理工作网”填报上一年度知识产权、科技人员、研发费用、经营收入等年度发展情况表”。新办法加强了过程监督管理，对累计两年未填报年度发展情况表的企业，认定机构取消其高新技术企业资格。

解读：2008版管理办法没有明确要求高新技术企业按年度在“高新技术企业认定管理工作网”中进行备案，国家税务总局2009年发布国税函【2009】203号文中第五条和《山东省高新技术企业所得税管理工作指南(试行)》中第三章规定，高新技术企业纳税年度终了后至报送年度纳税申报表前，已办理减免税手续的企业应向主管税务机关备案，但该要求未在原管理办法中体现。

新办法将高新技术企业年度备案列为法定义务，使得管理办法更加完善，实现了备案的“有法可依”。在具体备案的内容上基本与203号文和《山东省高新技术企业所得税管理工作指南(试行)》保持一致，但是表述予以简化，具体需要提交哪些材料还有待进一步明确。

(五)新增取消高企资格的条件，对不符合高企资格的企业追缴税款。

新办法规定“已认定的高新技术企业有下列行为之一的，由认定机构取消其高新技术企业资格：(一)在申请认定过程中存在严重弄虚作假行为的;(二)有严重偷、骗税行为的;(三)发生重大安全、重大质量事故或有严重环境违法行为的;(四)未按期报告更名或与认定条件有关重大变化情况的，或累计两年未填报年度发展情况报表的。被取消高新技术企业资格的企业，按《税收征管法》及有关规定，追缴其自发生上述行为之日所属年度起已享受的高新技术企业税收优惠。”较2008版管理办法，新增第(四)条“未按期报告更名或与认定条件有关重大变化情况的，或累计两年未填报年度发展情况报表的。”

解读：在2008版管理办法下，相关部门后续出台了《关于高新技术企业更名和复审等有关事项的通知》(国科火字[2011]123号)，以规范明确有关高新更名处理事项，新办法规定对于与认定条件有关的重大变化，企业应按照新办法的要求及时向主管部门报告，并每年4月底前在“高新技术企业认定管理工作网”填报上一年度年度发展情况表，加大了对高新技术企业的监管力度，明确了取消高企资格后追缴高新技术企业税收优惠的时间。

综上所述，新办法在对认定条件降低的基础上加大了审核力度，对具有创新能力但规模较小、研发投入有限的企业提供了支持，也对规范高企财务核算，完善高企申报、备案流程提供了更为全面的依据，由此可见，企业研发活动能否合理规范的核算，将决定高新技术企业认定(复审)的成败。

以上解读只是基于现有《高新技术企业认定管理办法(征求意见稿)》作出的解读，《高新技术企业认定管理办法》和《高新技术企业认定管理工作指引》正式出台后，政和科技将于第一时间做进一步深入解读。

文档为doc格式。

大数据企业认定认定范文范本篇六

截至2001年6月底，经外经贸部批准或备案的非金融类境外中资企业总数已达6439家，中方协议投资总额已达77．82亿美元。在开展对外直接投资的过程中，中国企业不可避免地将会遇到一系列的策略选择问题，如投资国别的选择、投资所有权形式的选择等等。许多中国企业对外直接投资失败的重要原因就是在这些策略选择上出现了失误。因此，必须特别注意对外直接投资策略的选择。

一、国别或地区策略。

选择国别或地区时应遵循的总原则是：第一，选择我们进去后有比较优势的国家或地区，而不是全球遍地开花；第二，选择我们进去后产品有市场的国家或地区；第三，依据不同行业的项目性质选择确定是进入发达国家还是发展中国家；第四，在其他条件相同时，采取由近及远的策略，优先考虑周边国家。

从总体上来看，中国的企业实力、科技水平和产品竞争力与发达国家相比还存在差距。我们拥有比较优势的国家主要是发展中国家，原苏联体系中的国家以及与我国西部相邻的`国家等。在发展中国家中，应尽量选择那些市场规模较大、对企业产品需求较多、欢迎外来投资、且与中国保持良好经济关系的国家。从中近期来看，发展中国家(包括经济转轨国家)中的印度、巴基斯坦、印尼、越南、巴西、阿根廷、墨西哥、哈萨克斯坦、俄罗斯、尼日利亚等国家，拥有众多的人口和庞大的消费群体，经济增长较快，并且我国许多产业相对于其国内产业具有很强的竞争优势，是许多国内企业进行对外直接投资理想的目标国。另外，周边国家与我国在政治、经济、文化等方面比较接近，有的属于同一个文化圈，相对来说，本国企业对周边国家的投资机会和市场条件更熟悉，所以在这些国家或地区开展境外投资往往更容易成功，因此，周边国家也可以作为我国企业开展对外直接投资的目标国。当然，就具体的项目和具体的企业而言，只要我们有自己的比较优势，只要产品有市场，我们也可以进入发达国家市场。

无论是到哪一类国家进行投资，都要注意对该国的投资环境进行充分的、具体的分析与评估。

二、行业或项目策略。

科学地选择对外直接投资的行业或项目，要注意考虑到以下几个因素：(1)不同产业所处的发展阶段。处于不同发展阶段的产业在国际上的竞争程度不同，对外投资企业决策者所应奉行的竞争战略也应当有所不同。(2)中国企业自身的优势。充分运用自身的优势要素，才能获得最大效益或比较利益。企业独特的和通用的优势要素共同构成了企业特有的竞争力，这是企业制定和选择产业或项目策略的重要依据之一。(3)企业是遵循一元化发展还是多元化发展道路。原则上，一个企业在国内搞什么，到国外以后也应当搞什么，即坚持一元化发展和横向发展。当然，中国企业走向境外时也可以开展多元化经营，但与一元化经营相比，要更为谨慎，因为多元化经营比一元化经营对企业优势要素和竞争力的要求更高。

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大数据企业认定认定范文范本篇七

随着数据信息的价值被人们所认可，企业开始对数据库系统的安全越来越重视，而数据库往往是攻击者的首要目标，攻击者试图从中偷取知识产权信息和财务数据来牟利。针对计算机系统的攻击是多种多样的，但最终的目标通常都是数据库。

现在大部分研究主要集中在数据库基础设施安全，也就是存储、管理和服务数据的引擎。但我们常常忘了，攻击者的目标是数据。事实上，企业应该更多地专注于保护数据，而不是担心数据库系统。

当你听到“数据库加密”时，你会想到什么？加密静态数据？也许你想到加密的数据库备份，或者对数据库的互联网连接。事实上，数据库加密包括所有这些因素。从安全性、成本和性能方面来看，数据库加密有一些不同的类型。

应用层加密。

正如它的名字所暗示的，应用层加密是由使用数据库来存储信息的应用程序来执行。应用程序开发人员通常在发送数据到数据库之前，会利用第三方加密库来加密数据，当从数据库中读取数据时再进行解密。

此外，应用程序开发人员来决定加密的数据，以及细粒度的水平。

不过，这种方法也存在缺点：很难将应用层的加密调整用于传统应用程序;每个读取和写入操作(sql查询)的数据库必须使用加密，这需要巨大的成本来开发和测试。此外，对于加密的数据，企业不能使用一些数据库功能，例如索引。由于加密输出是随机的，加密数据元素的排序也将是随机的。

最后，加密的数据通常是二进制格式，这意味着表格必须重构为接受二进制，而不是传统的文本、数据或货币数值。总之，应用层加密提供最高的安全性，同时需要付出最高的成本和部署时间。

所有主流关系型数据库供应商都会提供一种或者多种类型的加密，首先，我们称之为“本地数据库对象加密”，因为加密引擎位于数据库内部。加密属于数据库代码的一部分，你可以将其配置为保护特定的数据库对象(例如表格和模式)。密钥保存在数据库内部，在系统表格中，这样当重新启动时，它们也可以访问到数据库。

本地对象加密的优势是，它是完全自足的加密方法。这种方法对于媒体加密很有效，因为在复制到存储驱动器或磁带备份之前，数据已经被加密了。

原文：/a/0801/1516/。

大数据企业认定认定范文范本篇八

现今，数据分析技能已经成为一个成功企业必不可缺的一员。企业数据分析的出发点不仅仅是检测业绩，还包括了各个关键部门，如管理、销售、营销和发展等等。这就是数据分析的强大之处。因此，企业不仅需要掌握数据分析技能，还需要在企业内部开展相应的数据分析内训来提高员工的数据分析能力。

第二段：内训的意义。

企业内部数据分析培训能够有效提高员工的分析能力，从而为公司的业务和数据上的需求提供更好的支持和帮助。通过内训，企业可以使员工了解和掌握相关数据分析工具，懂得如何更好的运用数据，更好地分析生产和销售数据，为企业提供更好的数据支持。这些数据支持有效的决策于优化管理和资源配置，并且大幅提高业绩。

第三段：分析内训的设置内容。

在进行数据分析内训之前，必须先确定内训的对象群体，然后制定不同群体的培训内容和方式，确保内训的针对性和实用性。培训的主要内容包括数据管理、数据分析、数据处理技能等。通过这样的内训课程，可以使员工在数据分析上变得更加专业，从而提高管理精度，优化决策质量，提高业绩。

第四段：内训效果。

通过数据分析内训，员工的数据分析能力得到显著提升。内训后可以观察到公司员工在数据方面获得了更加专业、精确的认识，掌握了更多的数据处理和分析技能。在日常运营情况下，思路敏捷、快速善变的员工可以更加准确地判断业务发展，预测产品市场，降低企业的运营风险，并且在重要决策上更加精准。此外，数据分析的综合应用，也能够提升员工跨部门或跨岗位的协作和沟通能力，使员工更好地配合各个部门业务需求。

第五段：总结。

在现如今的商业环境下，数据分析已然成为了企业发展的关键点。而内部数据分析培训无疑是一个相当有效的提升企业数据分析水平的方法。企业必须认真并且全面地提升员工的数据分析能力，以帮助公司做出更多、更好、更准确的决策。通过数据分析的内训，有效提高员工的分析能力，从而为公司的业务和数据上的需求提供更好的支持和帮助。这些数据支持带来重要的决策和业绩提高，是企业致胜的一大关键点。

大数据企业认定认定范文范本篇九

标准化是企业管理的基础和良好手段，企业标准化是标准化这座宏伟大厦的核心。近年来，我市有21家企业通过了“企业标准化良好行为”确认，通过对这些企业调查走访，我们感到实施企业标准化良好行为对促进企业各方面发展意义重大。主要成效有以下几个方面：

1、通过规范服务管理，提升了企业市场形象，提高了产品市场销售。

我市方圆塑料机械有限公司20xx年开始建立企业标准体系，重点加强了营销标准化管理，对促销、服务、上门维修人员的行为规范、礼仪、语言制定了工作标准、管理制度，公司的信誉度、顾客满意度不断提升。当年公司实现销售10500万元，其中出口270万美金，占据国内市场销售总量的25%，成为国内行业内最具竞争力的企业之一。

2、通过完善生产过程管理，稳定和提高了产品质量。

杭州日月电器股份有限公司和杭州鸿世电器有限公司都是劳动密集型企业，其生产管理水平直接影响到产品质量稳定性。两大公司重点对生产过程实施6s、精细生产管理，车间实行看板管理，半制品、成品明确标识，合格品、不良品分别定置堆放，生产设备实行定人定机，生产环境整洁卫生、井然有序，有效地保证了产品质量，产品合格率稳定在99%以上。

3、通过制定实施技术标准，有效降低生产成本，节约消耗。

近年来，企业在开展标准化工作中开始注重节能标准。浙江杭廷顿公牛橡胶有限公司在20xx年初，提出了“万元产值综合能耗（主要指电耗、汽耗）比上年下降5%”的年度目标，制定并落实了17个节能标准，蒸汽、电、水的消耗比去年同期有明显下降，上半年节能总额达260万元，工厂谷电利用率超过52%。杭州方圆塑料机械有限公司通过实施信息标准化管理，变采购随意性、不可控性为计划性、准确性，使三、四千种配件存货占用资金下降30%，节约240万元，达到生产管理资源配置最优化。

4、通过制定实施绩效考核标准，提高员工积极性和责任心。

浙江杭廷顿公牛橡胶有限公司在推进目标管理考核中，结合实际，制定完美了一系列了相关的工作标准。形成从上到下层层落实，从下到上层层保证的管理机制，考核内容包括工作业绩、工作态度和工作能力等各个方面，合理量化，与经济责任挂钩，极大地提高了员工工作积极性和责任心，有效地促进了企业生产质量安全的'发展。

5、通过兼容整合各个体系，实现管理体系精练高效。

大数据企业认定认定范文范本篇十

1.2节勾画了典型的数据挖掘系统结构的主要成分（见图1-5）。一个好的系统结构将有利于数据挖掘系统更好地利用软件环境，有效、及时地完成数据挖掘任务，与其他信息系统协同和交换信息，适应用户的种种需求，并随时间进化。

数据挖掘（dm）系统设计的一个关键问题是如何将dm系统与数据库（db）系统和/或数据仓库（dw）系统集成或耦合。如果dm系统作为一个孤立的系统或嵌入应用程序中，则不存在db或dw系统与它通信。这种简单的方案称为不耦合，其中dm设计所关注的主要问题停留在开发挖掘可用数据集的有效算法。然而，当dm系统工作在一个需要与其他信息系统成分（如db和dw系统）通信的环境下，可能的集成方案包括不耦合、松散耦合、半紧密耦合和紧密耦合。我们逐一考察这些方案如下：

不耦合（nocoupling）：不耦合意味着dm系统不利用db或dw系统的任何功能。它可能由特定的数据源（如文件系统）提取数据，使用某些数据挖掘算法处理数据，然后再将挖掘结果存放到另一个文件中。

尽管这种系统简单，但有不少缺点。首先，db系统在存储、组织、访问和处理数据方面提供了很大的灵活性和有效性。不使用db/dw系统，dm系统可能要花大量的时间查找、收集、清理和变换数据。在db和/或dw系统中，数据多半被很好地组织、索引、清理、集成或统一，使得找出任务相关的、高质量的数据成为一项容易的任务。其次，有许多经过测试的、可伸缩的算法和数据结构在db或dw系统中得到实现。使用这种系统开发有效的、可伸缩的实现是可行的。

此外，大部分数据已经或将要存放在db/dw系统中。要是没有任何这样的系统耦合，dm系统就需要使用其他工具提取数据，使得很难将这种系统集成到信息处理环境中。因此，不耦合是一种很糟糕的设计。

松散耦合比不耦合好，因为它可以使用查询处理、索引和其他系统设施提取存放在数据库或数据仓库中数据的任意部分。这带来了这些系统提供的灵活性、有效性等优点。

然而，许多松散耦合的挖掘系统是基于内存的。由于挖掘本身不利用db或dw提供的数据结构和查询优化方法，因此，对于大型数据集，松散耦合系统很难获得高度可伸缩性和良好的性能。

半紧密耦合（semitightcoupling）：半紧密耦合意味除了将dm系统连接到一个db/dw系统之外，一些基本数据挖掘原语（通过分析频繁遇到的数据挖掘功能确定）的有效实现可以在db/dw系统中提供。这些原语可能包括排序、索引、聚集、直方图分析、多路连接和一些基本的统计度量（如求和、计数、最大值、最小值、标准差等）的预计算。

此外，一些频繁使用的中间挖掘结果也可以预计算，并存放在db/dw系统中。由于这些中间挖掘结果或者是预计算，或者可以有效地计算，这种设计将提高dm系统的性能。

紧密耦合（tightcoupling）：紧密耦合意味dm系统平滑地集成到db/dw系统中。数据挖掘子系统视为信息系统的一个功能组件。数据挖掘查询和功能根据db或dw系统的挖掘查询分析、数据结构、索引模式和查询处理方法优化。随着技术进步，dm、db和dw系统将进化和集成在一起，成为一个具有多种功能的信息系统。这将提供一个一致的信息处理环境。

这种方法是高度期望的，因为它有利于数据挖掘功能、高系统性能和集成的信息处理环境的有效实现。

有了这些分析，可以看出数据挖掘系统应当与一个db/dw系统耦合。松散耦合尽管不太有效，也比不耦合好，因为它可以使用db/dw的数据和系统设施。紧密耦合是高度期望的，但其实现并非易事，在此领域还需要更多的研究。半紧密耦合是松散和紧密耦合之间的折衷。

重要的是识别常用的数据挖掘原语，提供这些原语在db/dw系统中的有效实现。

回书目上一节下一节。

原文转自：

大数据企业认定认定范文范本篇十一

其实，企业应该不应该有自己的战略目标？答案是肯定的，如果没有目标，我们的发展就会失去了方向，必然在发展中，误入歧途，对企业造成灾难性的结果。可任何的目标，都应该有自己的适用范围和发展轨迹。就像嫦娥一号奔月一样，她的飞行轨迹和轨道控制，都是控制在既定的轨迹上，并随时根据飞行轨迹，进行测控，调整。可嫦娥只能飞向月球，而不能飞到火星，土星，甚至飞出太阳系。

企业的发展，如建筑楼宇，需要地基，一层一层的建造，每一层，都需要认真对待，才不会出现空中楼阁，甚至。才不会让我们的辛苦付诸东流，才不会让一些没有责任的建筑师，只为了自己的腰包而任意施为。

所以，企业的战略目标一定要是可行的，哪怕我么的目标，看起来并不完美，或者很土。因为要知道，所缺少的不是皇帝的新装，而是实实在在可以御寒的外衣。

只有企业的发展一步一个脚印，踏实而为，才建成参天巨厦。如果只为了所谓的新装，而必将找的世人的歧笑，企业也会因不契合实际的目标，服从沉重的代价，甚至被市场淘汰。面对中小企业，特别是民营企业，他们的首要目标，仍然是生存。对于中小企业来讲，生存就是企业的战略目标。哪怕对于一些已经具有一定实力的企业来讲，仍然是为了生存。因为相对于其他大型的企业来讲，仍然显的势单力薄。所以，中小企业的战略目标应该围绕着生存，更好的生存来制定战略规划。

投机心理，赌博心理都已经不适合企业的发展。虽然企业在经营的过程中积累了一定的资金，但还没有达到一个企业破茧化蝶临界点。对于这时的企业，如果用外力的手段，加快化蝶过程，极可能导致蝶死蛹破。如果企业没有达到量变的临界点，那么就没有必要实施外科手术式的战略调整。仍然应该以量变为前提，加强量的积累。

无论任何时候，利润，是企业唯一的动力。战略目标，战略规划，无不是为了利润而来。如企业不能获得利润，战略目标和规划还有什么样的意义。企业发展一定的时候，的确遇到了瓶颈，但这些瓶颈并不是靠战略目标和规划来就能彻底的解决的。有的企业，为了突破瓶颈，不惜重金，让所谓的战略专家为之出谋划策，扭转乾坤。希望靠一条点石成金的策略，让企业实现质的飞跃和转变，似乎，成功就在眼前。在这些企业经过一两年的折腾之后，发现，根本就没有多大的改变，甚至因为牵扯了很大的精力，导致原有的销量下滑，利润没有增长，甚至亏损。

中小企业，应该以销量，利润的增长为战略目标。只有利润的不断积累，才可能去实现企业的质变。会有人说，这样的战略目标和企业以前的做法，有什么改变么？答案是肯定的，并不是我们以利润，销量的增长为战略目标，就不能推动企业的发展。企业发展，是靠利润来支撑的，如果没有饭吃，任何美好的前景都是海市蜃楼，没有任何意义的。因此，在没有达到质的转变之前，量的增长阶段，仍然是以利润为战略目标，是最佳的选择。但以利润为战略目标，并不意味什么都没有改变。企业的竞争环境，资源环境，社会环境都在发生着改变，也必将影响利润的增长。而我们以利润为战略目标，将带动各个方面的改变。我们为了实现利润的目标，我要调整销售思路，营销环境，服务意思，争取更多的市场份额等等。这些都将带动企业的发展。

企业的战略目标，不应是空洞的策划，规划，而应该是符合企业发展规律的科学决策。战略规划应该根据企业的具体情况来进行。一个公司或个人，仅仅凭着战略的理论和所谓案例，那只能是纸上谈兵，战场上，一败涂地。

大数据企业认定认定范文范本篇十二

企业数据库维护员求职简历模板，一份简历要怎样写才能达到求职效果?以这份计算机数据库工程师求职简历范文阅读，应届毕业生范文小编还分享数据库维护专员毕业生专业简历模板，以参考。

姓名：文书帮

两年以上工作经验|男|26岁(1990年12月11日)

居住地：海南

电话：154******(手机)

e-mail：

最近工作[10个月]

公司：xx有限公司

行业：通信/电信运营

职位：企业数据库维护员

最高学历

学历：本科

专业：计算机科学与技术

学校：海南大学

求职意向

到岗时间：一个月之内

工作性质：全职

希望行业：通信/电信运营

目标地点：海南

期望月薪：面议/月

目标职能：企业数据库维护员

工作经验

2014/11 — 2015/9：xx有限公司[10个月]

所属行业：通信/电信运营

数据部企业数据库维护员

1. 数据库日常简单维护，熟悉sql查询语句。

2. 数据分析，协助客户定位网络疑问问题。

3. 投诉建模，通过匹配大量的投诉用户及其上网行为，分析其可能投诉的原因并进行建模。

2013/5 — 2014/10：xx有限公司[1年5个月]

所属行业：通信/电信运营

采购部物资采购

1. 日常办公用品采购，基站租赁合同处理及工程物资采购。

2. erp项目支出入账及物资装配，投诉工单处理，通信基站故障处理。

3. 按排会议室，会议记要记录及整理，公文编辑分发。

教育经历

2009/9— 2013/6 海南大学计算机科学与技术 本科

证书

2010/12 大学英语四级

语言能力

英语(良好)听说(良好)，读写(良好)

本人诚实正直，对工作认真负责，吃苦耐劳，善于创新，敢于迎接挑战及承担责任，富有工作热情，乐业敬业，善于与人沟通。营造和谐的工作氛围，注重人性化管理，能带动下属充分发挥团队合作精神，为公司创造效益!

大数据企业认定认定范文范本篇十三

电子商务的本质是运用现代计算机通信技术，尤其是网络技术进行的一种社会生产经营形态。其根本目的是提高企业生产效率、降低经营成本、优化资源配置，从而实现社会财富的最大化。电子商务要求的是整个生产经营方式价值链的改变，是利用信息技术实现商业模式的创新与变革。作为电子商务企业，其与生俱来的特点就是大数据，而信息时代最大的财富也正是海量数据，因此电子商务企业实现数据化运营也显得尤为迫切和必要。

数据化运营的核心是“以企业级海量数据的存储和分析挖掘应用为核心支持的，企业全员参与的，以精准、细分和精细化为特点的企业运营制度和战略。”数据化运营是在诸多先进技术的直接推动下快速发展起来的，如数据挖掘技术、数据存储技术、数据压缩技术等。在当前的大数据时代，数据技术的飞速发展推动了大数据的存储及其分析挖掘，从而推动了现代企业，特别是电子商务企业，对海量数据的分析、挖掘、提炼和运用，并将其运用于整个流程当中，给予电子商务企业数据化运营以充分发挥的平台。

电子商务企业的数据化运营战略将大数据作为企业经营的战略资源予以运作，以信息为经济要素，构建数据价值链，以数据资源带动其他资源的使用效率的提高。在电子商务企业的数据化运营活动中，管理会计应该充分发挥会计的信息效应。

二、管理会计数据化运营对电子商务企业的支持作用。

在21世纪这个信息化的时代，新兴信息技术与应用模式不断地涌现，全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势。数据量越来越大、数据类型越来越复杂、数据变化频率越来越快，但是数据的价值密度却相对较低。如何沙里淘金，有效地利用这些大数据创造价值，如何将其作为企业的战略性资源予以运营，一部分先知先觉的企业已经行动起来。对于电子商务企业来说，数据化运营作为一种战略性经营模式，是促进企业从粗放化经营向精细化经营发展的必然选择。

成功的企业数据化运营必须有四个方面的基本保证，即企业级海量数据存储、精细化运营需求、数据分析与数据挖掘技术支持以及企业各层次、各岗位的员工的参与。电子商务企业数据化运营中，管理会计日常反映的不只是实际发生的经济活动，更主要的是配合数据化运营活动，系统反映企业所具备的优势、劣势的动态变化，以及企业外部随时可能出现的机会与威胁，从而对电子商务企业正在或即将进行的各种活动发出警示、进行指导。

管理会计的信息服务对象侧重，不仅重视结果更注重过程的观念取向，以及满足企业经营决策与业绩管理的业务处理基准，都决定了其在企业数据资源价值创造中的关键性作用。管理会计数据资源价值创造的主导性功能的发挥，决定了管理会计在电子商务企业数据化运营中的关键支持作用。

电子商务企业的数据化运营战略将大数据作为企业经营的战略资源予以运作，以信息为经济要素，构建数据价值链，以数据资源带动其他资源的使用效益的提高。在企业的数据化运营活动中，管理会计应该充分发挥会计的信息效应。管理会计的实践不仅要通过提供信息来影响管理者的判断和决策，而且要通过影响具有大数据特征的信息的搜寻和处理，通过影响组织和环境的描述和判断，支持数据化运营中的全员参与和配合，而这正是大数据时代企业保持核心竞争力的必要手段。

三、支持电子商务企业的管理会计数据化运营方式。

数据化运营是一种“开发合作式”的运营，要更好地发挥管理会计在电子商务企业数据化运营中的功能，首先应该要数据化运营的整体性与合作性特征，打破业务界限以及业务与财务部门之间的数据区隔，形成虚拟管理会计团队。进一步要将管理会计重点完全转移到战略管理轨道上，将战略管理会计以“价值创造”为核心的理念，以“竞争优势形成”为目标的思想有机地融入数据化运营的实务。利用数据分析、数据挖掘技术处理会计大数据，利用虚拟组织或团队的灵活、快速反应，通过以战略为导向的管理会计工具的组合运用，实现管理会计信息系统的整合及管理会计范式的创新。

作为企业经营管理工具的管理会计，其基本职责就是提供信息数据，以支持企业的经营决策、控制与评价，支持企业的战略管理。要发挥管理会计在电子商务企业数据化运营中的主导作用，就要利用大数据的数据分析、挖掘等技术改造管理会计的信息处理与提供方式，建立支持电子商务企业数据化运营实施的平衡计分卡，集成性应用管理会计方法，从战略视角促进管理会计功能的有效实施。

1.变革信息处理方式。

电子商务企业进行数据化运营的结果是企业获得了更先进数据处理技术、更充分的数据资源和更快的数据处理速度，但这并不是企业数据化运营中的真正需求，能够让信息在业务运营中创造价值才是企业的真正需求。在大数据时代，如何从会计大数据中提炼出有价值的信息是管理会计所要解决的关键问题。为适应大数据环境下电子商务企业数据资源价值增值的需要，管理会计的信息处理手段必须进行相应的变革。

适应大数据环境下电子商务企业数据运营的需要，从时间上管理会计信息处理要从事后的定时分批的数据收集、处理，转向事中实时的数据收集、处理；从空间上管理会计信息处理要从部门集中的数据收集、处理转向异地分布式的数据收集、处理。管理会计的信息处理应从以货币为主的计量手段向多种计量手段综合运用，定量与定性并用的数据处理方式过渡。借助新型的信息技术，扩展管理会计信息系统的.范围，保证其信息处理的及时性，甚至是实时性。同时管理会计数据处理又必须确保会计大数据的质量，保证会计大数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和可解释性等。

2.整合管理会计工具。

在企业数据化运营中管理会计要体现其核心地位，要发挥数据资源运营的主导功能，就必须突破原有的实践体系，创新原有的功能性方法及其运用方式，通过管理会计工具的整合运用，集成性地发挥管理会计的功能，从而提升企业数据化运营的效益。根据企业数据化运营的管理需求，将管理会计工具分别整合成为面向运营战略分析与规划的工具包，面向运营过程成本计量与控制的工具包，以及面向员工激励、由可供员工在数据分析中使用的方法的工具包。基于战略的视角，借助大数据技术变革的管理会计信息处理方式，实现财务信息和非财务信息等多种类型数据的融合，通过管理会计工具的组合，描述、分析、评判企业的经营态势，确定企业经营成功的关键因素，发现和创造信息资源价值，实现管理会计的数据化运营功能。

3.建立数据化运营战略平衡计分卡。

平衡计分卡是将战略转化为行动的目标与措施体系，是战略绩效评价的重要工具。电子商务企业数据化运营战略的实施也同样需要建立平衡计分卡体系，需要将数据化运营的目标与措施分别纳入平衡计分卡的财务、客户、内部经营流程及学习与成长维度，从当前与长远、内部与外部、财务与非财务、过程与结果多角度地进行数据化运营的对策设计和过程控制。平衡计分卡的财务维度反映数据化运营的直接与间接财务成果；客户维度则需要反映数据化运营中满足企业外部客户的产品与服务需求方式与程度，以及满足企业内部各部门的数据分析与数据挖掘需求的方式与程度；内部经营流程维度要体现管理会计对数据化运营过程各环节的成本与风险的度量与分析，帮助实现进行整个运营过程的反馈控制；学习与成长维度要对数据化运营的精细化管理制度、员工的数据意识培养以及企业运用数据分析、数据挖掘技术的能力等予以规划与体现。

四、结论。

在大数据时代，数据分析、挖掘等技术的发展使管理会计提供信息的功能得以发展，使其在支持电子商务企业数据化运营战略中发挥着主导性的支持作用。本文从战略视角分析如何促进管理会计在电子商务企业数据化运营有效发挥其功能，具体包括改造管理会计的信息处理与提供方式，以及建立支持电子商务企业数据化运营实施的平衡计分卡。在电子商务企业数据化运营中管理会计要体现其“价值创造”的核心理念，实现其“竞争优势形成”的目标，必须将管理会计决策支持系统与企业数据运营的管理控制系统有机地融为一体。利用数据分析、数据挖掘技术处理会计大数据，利用虚拟组织或团队的灵活、快速反应，通过以战略为导向的管理会计工具的组合运用，实现管理会计信息系统的整合及管理会计范式的创新。

大数据企业认定认定范文范本篇十四

作为现代企业中的一名员工，数据分析和处理已经成为了我们工作中必不可少的一部分。为了提高个人和团队的数据处理能力，我参加了一次企业数据培训，下面将分享一下我的心得体会。

第二段：明确目标，学以致用。

在数据培训的过程中，我学会了一些理论知识和实践技巧，但最重要的是学到了如何将所学应用于实际工作。数据分析并不仅仅是为了掌握一些工具和方法，更重要的是能够解决实际问题。因此，我在培训中努力学习了不同种类的数据分析工具和技巧，并在日常工作中进行了实践。通过将所学应用于工作中，我能够更好地理解和利用数据，提高工作效率。

第三段：加强团队合作，共同解决问题。

数据培训不仅仅是个人的学习，更是团队间的合作。在培训中，我有机会和来自不同部门的同事合作，共同解决一些实际问题。通过团队合作，我们能够互相学习和借鉴，向前辈员工请教，并分享自己的心得体会。这种合作不仅仅是为了解决当下的问题，更重要的是培养了我们的团队合作意识和能力，为未来的工作打下了基础。

第四段：不断学习，持续提升自己。

数据培训不是一次性的学习，而是一个持续的过程。在培训中，我意识到了学习是一个不断迭代的过程，不断地接触新知识和新技术，并不断地将其应用于实际工作中。每个人的数据处理能力都会有所差异，但只有通过不断学习和提升，才能与时俱进，不被时代所淘汰。

第五段：总结。

通过这次企业数据培训，我不仅仅学会了一些数据分析的理论知识和实践技巧，更重要的是培养了自己解决实际问题和团队合作的能力。我相信，只要不断学习和提升，将所学应用于实际工作中，我将能够更好地处理和利用数据，提升自己的职业能力。我会将这次培训所学持续应用于工作中，并继续努力学习，不断提升自己的能力，为企业的发展做出更大的贡献。

（注：此为AI生成文章，仅供参考。）。

大数据企业认定认定范文范本篇十五

物流公司的大数据有两大方面的价值，一方面，优化物流企业本身的运营和决策;另外一方面，物流大数据可用于非物流领域的应用，比如征信和金融应用，下面我们一起来详细看一下!

物流企业的数据包括运输、仓储、配送、包装、流通加工等数据。对于物流企业，通过大数据分析，可以帮助提高企业运营管理效率，降低物流库存率，提高商品处理效率、运输效率、送达准确率等方面。以物流的路径优化为例，路径优化是节约物流企业成本的一个重要大数据分析应用。在物流配送运输中，由于货运点多、客户多、货物种类繁多、城市交通路线复杂、运输服务地区内运输网点分布不均匀等诸多因素的影响，同时还要满足客户提出的如时间窗等约束条件的要求，使得如何安排最佳路线，如何使配装和配送路线有效搭配等，成为物流配送中的难点。

以物流配送单为例，我们做一个简单的数据分析，便可以实现客户画像，以作为征信模型的.基础数据。物流配送单至少有两类信息。一类是寄件人的姓名、手机号和地址;另外是收件人的姓名、手机号和地址。通过这些信息，可以分析：寄件人或收件人的常住地或办公地点，如果是常住地，则还可以通过小区地址分析出来这个小区的房价(通过关联房产网站的价格数据实现)，反过来推断该客户的消费能力;通过手机号，可以分析出这个客户的年龄、性别等人口统计学特征，以及兴趣爱好(与拥有客户的人口统计学特征的企业做数据关联得出)。如果在电商购物，有些物流配送单还会标注是哪个商家发货，从而可以分析这个客户喜欢的商品类别。以上这些数据可以作为征信模型的基础数据。企业使用数据的使用，一定要尊重用户隐私，对隐私类信息做好脱敏和保护。当然，这只是对个人客户的征信应用。物流企业还可以对供应商(如发货单位)进行信用评估(根据发货量等大数据)，从而进行金融服务。

总之，物流企业的数据不仅仅可以优化企业内部的运营效率，还可以做更多的增值分析，如以上提到的征信数据以及金融的应用。我们从顺丰的官方网上可以看到一个顺丰有三大业务，一是众所周知的物流，第二是金融，第三是电商(顺丰优选)。金融是物流企业大数据应用很好的一个方向，顺丰在其官方网提到：我们致力于为顺丰的供应商和客户提供存货质押、保理、订单融资、小额信贷、融资租赁等一系列“物流+金融”服务。

大数据企业认定认定范文范本篇十六

近年来，国内外各大企业集团公司对于发展战略、战略规划、战略执行与战略管理的十分重视，特别是国内外的管理书籍与企业管理热点问题均在谈论战略、执行与细节，但是这些理论在企业实际运行过程中没有真正从根本上解决企业管理的本质问题。如何在竞争日趋激烈的市场环境中实现企业的持续发展，如何增强企业适应环境的能力，已经成为许多企业必须面临的战略焦点。从目前业界流行的组织变革、战略转型等话题中可以看出，越来越多的企业决策者与管理者们已经意识到，仅仅重视常规的业务投资与运营管理，已经难以确保企业能够适应环境变化和可持续发展。同时也日益意识到企业自身的战略竞争力和可持续竞争优势等要素的重要性。我们认为在企业发展战略规划与战略执行的过程中，其竞争的强弱是决定企业能否持续成长的关键，而企业发展战略规划目标的实现主要依靠地是战略管理执行系统与相关资源配置作为基本的保障体系。

一、明确企业发展战略目标。

所以说，企业应有明确的战略目标，然后建立科学而又明确的企业发展战略及战略规划。

二、建立科学的企业发展战略及战略规划。

要想办好一个企业，并非轻而易举的事情。企业应制订长远的发展战略与战略规划，而确定一个远大的发展战略，其战略应制定得科学而又高明些，这样以来企业经营者们才会有动力和压力，其潜能才能得以充分地发挥。那么，企业究竟如何发掘和培育企业自身的战略竞争力、构建自身在产业领域的竞争优势呢?这就取决于企业战略管理执行系统的连续性和目标一致性等问题。进一步讲，就是要求企业必须对宏观环境、行业竞争、市场空间、自身资源与业务能力等要素进行前瞻性的、系统的分析、计划性，制定出企业明确可行的近期、中期及远期的运营目标与事业发展方向，而这种分析、评估、预测与计划的过程就是所谓发展战略规划。而只有拥有系统的战略规划，才能确保企业在日常运营与决策的连续性及目标一致性。

大数据企业认定认定范文范本篇十七

为了确保公司信息系统的数据安全，使得在信息系统使用和维护过程中不会造成数据丢失和泄密，特制定本制度。

第二条适用范围。

本制度适用于公司技术管理部及相关业务部门。

第三条管理对象。

本制度管理的对象为公司各个信息系统系统管理员、数据库管理员和各个信息系统使用人员。

第四条数据备份要求。

存放备份数据的介质必须具有明确的标识。备份数据必须异地存放，并明确落实异地备份数据的管理职责。

注意计算机重要信息资料和数据存储介质的存放、运输安全和保密管理，保证存储介质的物理安全。

任何非应用性业务数据的使用及存放数据的设备或介质的调拨、转让、废弃或销毁必须严格按照程序进行逐级审批，以保证备份数据安全完整。

第七条数据恢复要求。

数据恢复前，必须对原环境的数据进行备份，防止有用数据的丢失。数据恢复过程中要严格按照数据恢复手册执行，出现问题时由技术部门进行现场技术支持。数据恢复后，必须进行验证、确认，确保数据恢复的完整性和可用性。

数据清理前必须对数据进行备份，在确认备份正确后方可进行清理操作。历次清理前的备份数据要根据备份策略进行定期保存或永久保存，并确保可以随时使用。数据清理的实施应避开业务高峰期，避免对联机业务运行造成影响。

第九条数据转存。

需要长期保存的数据，数据管理部门需与相关部门制定转存方案，根据转存方案和查询使用方法要在介质有效期内进行转存，防止存储介质过期失效，通过有效的查询、使用方法保证数据的完整性和可用性。转存的数据必须有详细的文档记录。

非本单位技术人员对本公司的设备、系统等进行维修、维护时，必须由本公司相关技术人员现场全程监督。计算机设备送外维修，须经设备管理机构负责人批准。送修前，需将设备存储介质内应用软件和数据等涉经营管理的信息备份后删除，并进行登记。对修复的设备，设备维修人员应对设备进行验收、病毒检测和登记。

管理部门应对报废设备中存有的程序、数据资料进行备份后清除，并妥善处理废弃无用的资料和介质，防止泄密。

第九条计算机病毒管理。

运行维护部门需指定专人负责计算机病毒的防范工作，建立本单位的计算机病毒防治管理制度，经常进行计算机病毒检查，发现病毒及时清除。

第十条专用计算机管理。

营业用计算机未经有关部门允许不准安装其它软件、不准使用来历不明的载体（包括软盘、光盘、移动硬盘等）。

第三章附则。

第十一条本制度自20xx年6月1日起执行。

第十二条本制度由技术管理部负责制定、解释和修改。

文档为doc格式。