推荐第1篇：税收数据管理岗位职责
A岗
1、在处长和分管副处长的领导下开展工作；
2、负责贯彻执行总局税收计统各类数据报表、重点税源企业监控报表等工作制度，制定全系统报表工作制度、办法等；
3、负责拟订年度税收数据管理工作目标、工作计划；
4、负责全系统税收电月报、旬报、五日报、税收会统报表、重点税源监控报表指标口径的解释和数据的汇总、审核上报工作；
5、负责根据报表数据指标的变化情况及时向有关部门提供修订报表格式，督促完成修订工作；
6、负责审核报表数据质量，保证报表数据的完整、真实、准确；
7、负责按月向税收计划岗、税收综合分析岗和重点税源管理岗提供税收计划报表（电月报、旬报、五日报）、税收会计统计报表和重点税源监控报表等资料、并负责向相关部门提供税收数据资料；
8、负责协助做好全系统税收数据管理人员业务培训工作；
9、负责完成处领导交办的其他工作。B岗 税收会计统计或其他管理岗位人员不在岗时，负责其各项工作。
推荐第2篇：局数据管理工程师岗位职责
1.根据集团公司、网络部以及其他业务需求部门，制作完成全网相关局数据。2.根据制作的局数据完成核查工作。3.完成局数据作业维护月度和季度计划。4.根据局数据规范和相关要求完成全省局数据管理，确保局数据准确率。5.根据集团公司、网络部以及其他业务需求部门审核指定局数据割接和调整方案。6.完成局数据拨打测试和维护拨打测试仪。
推荐第3篇：数据管理教案教案
Excel 2000的数据管理、打印
教学内容：Excel 2000的数据管理、打印
教学目标：掌握Excel 2000的数据管理的概念及操作，熟悉工作表的打印操作 教学重点：Excel 2000的数据管理 教学难点：Excel 2000的数据透视表 教学时间：2个课时
一、使用数据清单 1.数据清单
Excel 2003把工作表中的数据当作一个类似于数据库的数据清单来处理。数据清单中的列标就相当于数据库中的字段，而数据清单中的行就相当于数据库中的记录。 2.数据清单的特点
① 每张工作表中最好只有一个数据清单，若同一张工作表中还有其它数据，则至少要有一个空行或空列使它们与数据清单分隔开。
② 数据清单的第一行是列标题，而且其字体格式与其它数据不同。
③ 数据清单中没有空行或空列。
④ 同一列中所有单元格的格式相同。
⑤ 单元格内数据的开头和结尾不能有空格。 3.建立数据清单
数据清单的建立有两种方法：一种是直接在工作表上输入数据记录作为数据清单；另一种是使用记录单来创建数据清单。 4.使用记录单管理数据清单 （1）添加记录
① 单击数据清单中任意一个单元格。
②执行“数据” →“记录单”命令，打开如图5.29所示的对话框， 其中列出的是第一条记录。
③ 单击“新建”按钮，各字段内容均为空白。
④
输入新增记录各字段的内容，每输入完一个字段可按Tab键跳到下一个字段文本框中。一条记录输完之后，单击“新建”按钮输入下一条记录或者单击“关闭”按钮结束操作。
（2）查询记录
使用记录单对话框可以查询记录，具体操作如下：
①单击图5.29中的“条件”按钮，对话框中各字段的内容变成空白，然后输入查找条件。例如，要查找总成绩在90分以上的记录，则在“总成绩”文本框中输入：>=90，如图5.30所示。
②单击“下一条”按钮，向下查找匹配的记录，或单击“上一条”按钮，向上查找匹配的记录，如图5.31所示查找到一条满足条件的记录。
③查找完毕，单击“关闭”按钮。 （3）删除记录
先找到要删除的记录，再单击记录单对话框中的“删除”按钮，在弹出的提示框中单击“确定”按钮即可删除选定的记录。
图
在记录单中输入查找条件
图
使用记录单查找到满足条件的记录
二、
数据排序
1.使用工具栏按钮进行简单排序
如果要对一列数据进行排序，可以使用排序工具按钮来对数据进行排序。在常用工具栏中提供了“升序”按钮和“降序”按钮。操作时只需单击数据清单中要排序的字段的字段名所在的单元格，然后单击“升序”或“降序”按钮，则此列数据就会重新排列。 2.
使用菜单命令进行复杂排序
使用常用工具栏中的排序按钮，只能对一个字段进行排序，如果需要同时对多个字段进行排序，或要对数据清单的部分数据区域进行排序，就只能使用菜单命令，即“数据”菜单中的“排序”命令来完成。 “排序”对话框如图5.32所示。
三
数据筛选
筛选是指从大量的数据中筛选出符合某种条件的数据。在Excel中，可以使用“自动筛选”或“高级筛选”将符合条件的记录显示在工作表中，而将其他不满足条件的记录隐藏起来。
1. 自动筛选
单击数据清单中的任意一个单元格，执行“数据”→“筛选”→“自动筛选”命令，这时，数据清单中每个字段名的右侧会出现一个下三角按钮，单击这个三角按钮，打开下拉列表框，从中选择用于设置筛选条件的选项，如图5.33所示。
（1）自定义自动筛选
用户可以使用下拉列表框中的“自定义”选项对数据清单进行更加复杂的筛选。例如，要查找总成绩在75～90分之间的记录，可以按图5.34所示定义各项。 （2）关闭自动筛选
如果要取消数据清单中某一字段的筛选，单击该字段名右侧的下三角按钮，再选择“全部”选项即可。
如果要取消数据清单中所有字段的筛选，执行“数据”→“筛选”→“全部显示”命令。
如果要退出自动筛选状态，执行“数据”→“筛选”→“自动筛选”命令。此时，字段名右侧的下三角按钮也一起消失。
图5.34 “自定义自动筛选方式”对话框
2.高级筛选
在实际工作中，往往涉及到更为复杂的筛选条件，利用自动筛选无法完成，这时就要利用高级筛选。高级筛选可以设定比较复杂的筛选条件，并且能够将满足条件的记录复制到另一个工作表或当前工作表的空白区域。
在使用高级筛选之前，必须先设定一个条件区域，该区域应在工作表中与数据清单相分隔的空白单元格区域上。条件区域至少为两行，第一行为字段命令行，以下各行为相应的条件值。
选定数据清单，执行“数据”→“筛选”→“高级筛选”命令，打开如图5.35所示的“高级筛选”对话框。
使用高级筛选，用户可以定义一个条件，也可以定义多个条件。当定义复合条件时，在条件区域的同一行输入条件，系统将按“与”条件处理；在不同行输入条件，则按“或”条件处理。例如，图5.36所示是查找总成绩大于等于70分并且姓“王”的记录，其中在条件区域的同一行输入两个条件。图5.37所示是查找总成绩大于等于70分或者姓“王”的记录，两个条件是在不同行中输入的。
图5.35 “高级筛选”对话框
图5.36 设置“与”条件的结果
四、
分类汇总
分类汇总是指将经过排序后的数据按排序关键字段进行分类后，再对数据进行汇总计算。
1.创建分类汇总
在进行分类汇总之前，首先要对数据清单按汇总类型进行排序，使同类型的记录集中在一起。对“性别”字段进行分类汇总实例如图5.38和图5.39所示。 2.删除分类汇总
如果要取消分类汇总的显示结果，恢复到数据清单的初始状态，可以单击数据清单中的任意单元格，然后执行“数据”→“分类汇总”命令，在弹出的“分类汇总”对话框中，单击“全部删除”按钮即可。 3.分级显示
从图5.39中可以看出，对数据清单进行分类汇总后，在行号的左侧出现了分级显示符号，见表5.2。
图5.38 “分类汇总”对话框
图5.39 分类汇总实例
五、数据透视表
数据透视表是一种特殊形式的表，它可以把源数据的行和列进行互换后汇总并显示汇总结果。特别是用于分析，组织复杂的数据。
1 建立数据透视表（图）的目的
数据透视表能帮助用户分析、组织数据。利用它可以很快地从不同角度对数据进行分类汇兑。
首先应该明确的是：不是所有工作表都有建立数据透视表（图）的必要。
记录数量众多、以流水帐形式记录、结构复杂的工作表，为了，将其中的一些内在规律显现出来，可将工作表重新组合并添加算法。即，建立数据透视表（图）。
例如，有一张工作表，是一个大公司员工（姓名、性别、出生年月、所在部门、工作时间、政治面貌、学历、技术职称、任职时间、毕业院校、毕业时间等）信息一览表，不但，字段（列）多，且记录（行）数众多。为此，需要建立数据透视表，以便将一些内在规律显现出来。
2.创建数据透视表
创建数据透视表，可以按下述操作步骤进行：
① 在数据清单中单击任意一个单元格，然后执行“数据”→“数据透视表和数据透视图”命令，打开如图5.40所示的对话框。
图5.40 “数据透视表和数据透视图向导-3步骤之1”对话框
② 在此对话框中指定待分析数据的数据源和所创建的报表类型。例如，选择“Microsoft Office Excel数据列表或数据库”单选项，然后单击“下一步”按钮，打开如图5.41所示的对话框。
图5.41 “数据透视表和数据透视图向导-3步骤之2”对话框
③ 在此对话框的“选定区域”文本框中指定数据源的区域，再单击“下一步”按钮，打开如图5.42所示的对话框。
④ 在此对话框中选择数据透视表的显示位置，然后单击“完成”按钮。这时，出现数据透视表的设置版式，并在屏幕上显示一个包含字段名的“数据透视表字段列表”任务窗格和“数据透视表”工具栏，如图5.43所示。数据透视表由4个区域构成，分别是页字段区域、行字段区域、列字段区域和数据项区域。“数据透视表字段列表”任务窗格中提供了源数据清单所包含的字段名按钮，可以根据需要单击字段名按钮，并将其拖放到相应的区域中，这样就可以创建数据透视表。 图5.42 “数据透视表和数据透视图向导-3步骤之3”对话框
图5.43 数据透视表的设置版式
2.删除数据透视表
如果要删除数据透视表，单击透视表中的任意一个单元格，在“数据透视表”工具栏上单击“数据透视表”按钮，则弹出“数据透视表”下拉菜单，在菜单中选择“选定”命令下的“整张表格”命令，最后执行“编辑”→“清除”→“全部”命令，即可删除数据透视表。
六、打印工作表
工作表和图表设计好之后，可以将其打印出来。Excel提供了页面设置、打印预览等功能，利用这些功能，可以使打印出的工作表更准确、美观。
（一） 打印设置 1.设置打印区域
如果要打印工作表中的部分数据区域而不是整个工作表，则可以先设定该区域为打印区域，这样，单击常用工具栏上的“打印”按钮，就可以只打印出该数据区域的内容。 2.页面设置
页面设置一般包括设置页边距、页眉和页脚、打印方向及纸张的大小和方向等。
单击“文件”菜单中的“页面设置”命令，出现“页面设置”对话框，如图5.50所示。
图5.50 “页面设置”对话框中的“页面”选项卡
（二） 打印预览
Excel提供的“打印预览”功能，能够查看实际的打印效果。在预览的过程中，如果发现页面设置不合适，可以进行调整，直到满意后再进行打印。
执行“文件”→“打印预览”命令或者单击常用工具栏中的“打印预览”按钮，出现“打印预览”窗口。在此窗口的上方有一排按钮：下一页、上一页、缩放、打印、设置、页边距、分页预览和关闭，有了这些按钮用户操作起来就非常的方便。
（三）、打印
在对工作表进行页面设置并且预览了设置效果之后，如果没有问题就可以开始打印了。
执行“文件”→“打印”命令，出现“打印内容”对话框，如图5.51所示。在设置完毕之后，打开打印机的电源，单击“确定”按钮，即可开始打印。
图5.51 “打印内容”对话框
教学后记：
推荐第4篇：建行数据管理
定义八万余项数据规范，金融巨头如何实现“数同轨”| 对话建行数据管理部刘静芳
摘要：
“要像管理战略资产一样管理数据。”在首届中国数据标准化及治理大会上，中国建设银行数据管理部总经理刘静芳以这句感慨总结了她的分享，也总结了建行数据团队建设心得。
3亿4千万的个人客户，390多万对公企业客户，14900多个内部机构，20多家海外分行，十多家子公司，作为排名全球一级核心资本第二位的巨型金融企业的中国建设银行（下称建行），如同其它大型企业一样也曾面临复杂的数据问题。
建行近三十年的信息化历程中，前二十年建成的竖井式、分散化业务处理系统。一方面实现了业务的信息化、提高了业务处理效率，但也不可避免地造成了不完整、不准确、不及时、不一致、不安全、冗余等数据问题。这些问题在信息化后期成为建行管理水平提升的瓶颈。
“分析这些数据问题的成因，我们发现，不管是制度、流程、机构、数据、技术各个环节的缺陷，还是在这些环节中人员的操作不到位，都会导致数据质量的问题。对此，建行进行了十几年的研究、探索和实践。”刘静芳说，从根本上、系统性解决数据问题，是建行从2011年开始新一代核心系统建设重要目标之一。
定义八万多项数据规范：数据标准化是一切的开始
对于一个分散化的、数据问题广泛存在的局面来说，如同秦朝统一六国实行“书同文、车同轨”，制定统一的企业级数据标准是最快捷的一种方法，也是最容易达成众多部门共识，实现“数同轨”的方法。早在2003年，建行总行就成立了负责整个建行信息资源的一级管理部门——信息中心，内部设置了两个专业处室：一个是数据标准处 ，另外一个是信息系统管理处。这两个处室的核心职责就是来推动数据管控的相关工作并且牵头企业级数据仓库的建设。
在新一代核心系统建设中，建行采用的方法是业务模型驱动的方法，先把银行业务进行模型化，再来推动IT的开发。通过业务建模，实现了业务需求的统一规范化定义，消除了业务人员之间对于业务理解的差异，也方便了技术人员准确理解业务，大大减少了开发的阻力。 业务建模的结果是业务模型，包括流程模型、数据模型、产品模型和用户体验模型四个部分，重点是流程模型和数据模型。流程模型主要规定了业务活动、任务的执行序列，系统控制的时间序列，以及各个业务的功能；数据模型所表达的是更细化的业务需求，它理清了企业级层面对于业务信息细节的要求，把数据实体、数据项及数据之间的关联关系等都进行了清晰的定义。
当业务模型建立完成后，技术人员就可以遵循这个模型去进行开发。在这个过程中，建行制订了企业级的业务术语库、数据标准、企业级数据模型和衍生（指标）数据视图等八万多项数据规范，形成了企业级的通用语言，可以把数据和业务的需求非常好地管控起来。
数据的“双分离”，系统达到最优
提到数据标准化在具体实施过程中的过程和效果，建行数据管理部数据标准处处长车春雷谈到，建行的新一代数据架构一方面通过业务建模和组件化，实现了每个业务数据“单点采集、全行共享”的目标，另一方面通过业务运行系统和数据使用系统分离、数据仓库的计算区和访问区分离的“双分离”模式，实现了系统性能的优化。在采集、集成到分析使用过程的每一个环节，数据区都是独立的，不会产生冲突，不会相互影响。 数据挖掘分析，则通过在企业级数据仓库环境中开辟专门的数据实验室完成。建行为每个实验室分配存储空间和计算资源。小到一个数据业务模型，大到整个企业战略的数据支持，都可以在各个实验室中独立运作，进行数据探索、模型设计和优化。这样做，既不会影响整个系统的运行效率，也不会互相干扰。而其结果，又可以反馈到数据仓库中进行共享，实现完整的闭环。另外，“双分离”模式还能够根据不同数据区对于硬件设备可靠性、容量等的差异化要求选择不同的设备，从而节省成本，获得高回报率。
“目前建行还正在基于企业级数据仓库中打造一个大数据平台，目前已经集成语音分析、图像分析、机器学习、文本分析等部分大数据工具，引入了部分外部数据，探索性地进行了非结构化数据的分析应用。”刘静芳说，“但是目前来说，传统数据仓库的结构化数据仍然是建行的优质矿石，优先提炼挖掘价值，而非结构化等大数据则是砂石，需要进一步的提取与纯化后，根据需要与前者结合在一起，实现更大的价值创造”。 数据安全管理：安全？便利？还是降低成本？
数据安全的本质是依靠技术实现安全的控制，信息安全的技术经过几十年的发展，已经相当成熟了。但是对于一个企业来说，安全的控制、应用的便利性和成本是矛盾的，从整个系统的角度去考虑，如何在这三者中间取得一个平衡点，是建行考虑的重点。 建设银行采取的措施是给数据分级，根据安全的级别不同，进行不同级别的管控。对于对象、目标、手段、阶段都要进行细分，针对不同的级别采取不同的控制措施，再用技术加以实现，由此来保障数据的安全。根据数据的敏感度，建行将数据分成了四个层级——监管级、高度敏感级、内部使用级、普遍级。这样，就可以在保证数据使用便利性的条件下，实现数据分等级的控制。
而对于数据应用人员来说，所有的数据都是企业级的，存储在企业的云平台中，敏感数据在使用时也会进行脱敏处理，杜绝了泄露客户信息的隐患。
每个人都是数据团队的一员：各司其职的数据管理文化 在建行的新一代核心系统中，数据质量是被高度关注的问题。为了建立良性的数据供给和应用循环，需要对数据质量进行实时的监测和控制。但是，数据质量并不仅仅是一个业务部门、技术部门或者是数据部门就能独立完成的工作，它需要全员参与，全员维护，要让整个企业的每一个成员意识到自己对于数据管控的责任。
在这样的背景下，就需要建立全员参与的数据管理文化。这个文化是通过在强大的技术支撑下，构建由六个角色和五个管理领域组成的数据管理职责任责矩阵来完成的。从最基础的数据需求、数据标准的制订，到数据质量、数据安全和元数据的管理，都由各个部门一起参与，不但业务、数据和技术部门彼此分工合作、各司其职，执行部门和管理部门也要构成一个从制订、使用到监督、改进的完整闭环。
在这样的团队里，数据的质量定义、流程控制、日常监测、问题分析、问题整改、评估改进等工作环节构成了完整的工作链条。链条中的每个环节都在各个层面得到了相关部门的充分关注，数据的质量才能得到有效保证。
数据新人：数据分析是打开盒子看数据，培养职业道德
和很多企业的数据团队建设者一样，建行也面临着数据人才招募难的问题。国有银行在人事管理上未完全实现市场化。建行目前基本上是与外部专家合作方式，通过项目一方面定向实现“借智、引智”，同时培养建行自己的人才。建行数据团队的成员主要是对校招的员工在工作、项目中进行培养，这需要一个相对较长的周期。
在谈到人才培养的问题时，车春雷说：“从2016年开始，我们开始实施“绿树”计划，重点培养数据分析和应用人才，从总行和各分行选拔优秀人才到总行数据分析中心学习。我们要求学员们带着业务实际的数据应用、分析需求过来，在学习的过程中把这个需求落地，边做边学”。 车春雷还补充道：“目前，建行总行各部门和各分行对于开展数据分析应用和参加“绿树”计划的热情很高。这是因为在我国经济进入新常态下，金融间竞争更加激烈，传统营销的盈利增长空间缩小，而强大的数据分析能力恰恰是支持精细化经营管理的有力工具，能够显著提高银行竞争力和盈利性。”
提到给想要进入数据行业人才的建议，车春雷给出了这样的建议：培养合作精神，学会问题导向的思维，培养职业道德。
数据行业是现在最热门的行业之一，在未来一定会有源源不断的新人加入这个行业。但在企业的具体数据应用中，需要由多个专业的人员组成团队，一起解决以前没遇到过的问题，所以对于有意加入这个行业的新人来说，培养自己的合作能力是很重要的。
在数据行业里，中国的数据行业和西方面临的问题是不一样的。我们的起步时间比他们差的太多，国内大部分企业现在才解决完业务信息化，正准备做决策（管理）系统。所以在数据治理的过程中，我们还要不断面对新的问题，这需要从业者具有面向问题的思维方式，去设身处地的站在企业管理的角度，借鉴外部经验，思考问题，创造性地解决问题。 另外，数据分析是打开盒子看数据，在工作中会接触到许多方方面面的企业数据，因此需要从业者的具备良好的伦理文化和职业道德。这对其整个职业生涯会有相当长远的影响。” 客户信息共享，有效分析客户利润贡献度，提升个人客户服务质量与效率。
（一）客户主题标准助力客户信息整合及全面识别，提升客户体验，实现差异化的服务与营销中国光大银行在建设统一客户信息管理系统（ECIF）中，以《客户主题数据标准》为需求蓝本，确定了全行统一的零售客户唯一识别规则，构建了满足各项业务需要的统一客户信息模型，加快了ECIF系统建设进程。依据《客户主题数据标准——约束性规则》制定了客户信息质量度量标准、客户信息覆盖规则和清洗规则，整合了多点存储的3000多万个零售客户信息、清理了700万无效的客户信息，完成了25万对的客户合并，有效地解决客户信息多头创建与维护造成的不一致问题。
在统
一、标准化客户信息的支持下，优化整合了原有多个系统的客服流程，实现了客户服务团队的统一调度及在多个接触渠道得到一致的服务响应。如客户到网点刷卡排队可以立刻识别客户等级，大堂经理及时掌握前来客户情况并进行针对性地服务；建设企业级客户信息分析系统（ ECIS），实现了客户分层统计以及客户产品及渠道关联性分析等，支持精细化管理决策及差异化营销，形成了特有的“（ECIF）+（ECIS）+智能排队机+IPAD+WiFi服务+电子渠道体验区”物理网点智能化模式，使得传统物理网点变得“智慧”，逐步实现了面向网点人员的移动综合服务平台，使“微笑服务”进一步上升 到“以客户为中心的全面服务”，从“坐等上门”变为“移动营销”。
（二）渠道类型标准应用，统一全行渠道标识，奠定渠道贡献度及成本收益分析的基石
随着与渠道相关的业务内容和交易规模的迅速发展，渠道差异化销售、分项考核，统计分析及成本收益核算需求日益增长，对交易渠道的有效识别成了一个重要障碍。鉴于此，光大银行于2009年制定了渠道主题数据标准，并于2011年年初启动了渠道标准应用实施工作，对包括柜台、网银、手机、客服、短信、电子支付、自助设备等渠道发起的，包括支付、基金及理财、第三方存管、外汇买卖（汇市通）、黄金（贵金属）等各类交易的渠道类型进行了标准化改造，2011年9月成功上线。 渠道主题标准的应用实施保证了原始渠道信息的准确性、完整性、一致性，实现了对电子渠道的统一化与规范化管理，对不同渠道的准确快速识别，为渠道协同中不同渠道的交易优惠及收入划分、为渠道偏好及渠道与产品关联分析、为分析渠道对业务的贡献度、为各渠道收益及成本细化分析，从而精细化渠道相关考核，更有效地体现电子渠道的价值奠定了坚实的数据基础。
四、持续推动标准体系应用
依托数据管理工作，未来持续推动数据标准体系的应用。数据标准与数据质量、元数据都是数据管理的重要组成部分，三者密不可分，必须共同对外提供一致的数据管理服务，才能不断地提升数据的完整性、准确性、一致性与及时性，为业务经营决策提供及时的、高质量的数据支持。
2012年，中国光大银行将沿着 “结合发展战略和业务需求，充分体现业务价值，由专业团队统筹，以项目为载体持续推进数据标准化工作”的数据标准体系工作思路，建立以数据质量问题改进为主要业务驱动力、数据标准为数据质量评价基础、元数据管理为支 撑的三位一体数据管理机制，侧重以外部监管数据质量要求为业务驱动力，以企业元数据管理为基础推动数据标准体系在各应用系统中的执行，逐步形成常态化的、闭环的数据标准体系应用良性机制，从整体上提升中国光大银行的数据质量及数据管理水平。
推荐第5篇：云数据管理
1）《高级数据库技术》主要考察考生对数据库高级技术的掌握（可以参考教材内基本内容，不涉及深入的理论推导等），更重要的是考察对新技术、新概念的跟踪和了解（例如当前的云数据管理等）；
随着云计算中大数据集高效管理、海量数据中特定数据的快速定位、云端海量数据精准查询等迫切需求的日益显现,Web数据管理正逐步向云数据管理阶段发展,一个新的云数据管理研究领域正逐渐形成。
云数据管理在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念。云数据管理使更大数据量的处理成为可能，被称为下一代的因特网计算和下一代的数据中心。云计算是是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经计算分析之后将处理结果回传给用户。通过云计算技术，网络服务提供者可以在数秒之内，处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大的网络服务。云数据管理是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。
当前云数据管理领域成熟的产品有：
(1) GFS。
一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。BigTable是非关系的数据库,是一个稀疏的、分布式的、持久化存储的多维度排序Map。Bigtable的设计目的是可靠的处理PB级别的数据，并且能够部署到上千台机器上。Bigtable已经实现了下面的几个目标：适用性广泛、可扩展、高性能和高可用性
适用于大规模数据密集型应用程序的可扩展分布式文件系统
多个部署GFS的集群已经建成
(2) HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于Chang et al所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
(3) Sector/Sphere
Sector/Sphere是一个分页式存储系统与并行处理引擎。与HDFS/Hadoop及Google的GFS/MapReduce类似。
Sector/Sphere由名字中描述的两部分组成。
Sector是一个高效、高伸缩性并且安全的分页式文件系统。
Sphere是一个高效的并行数据处理引擎，他处理来自Sector的数据文件，提供非常好用的接口定义处理流程。
(4) Amazon S3
Amazon S3，全名为亚马逊简易储存服务（Amazon Simple Storage Service），由亚马逊公司，利用他们的亚马逊网络服务系统所提供的网络线上储存服务。经由Web服务界面，
包括REST, SOAP, 与BitTorrent，提供用户能够轻易把档案储存到网络服务器上。
(5) OpenStack的Swift
(Swift) 是开源的，用来创建可扩展的、冗余的、对象存储（引擎）。 swift 使用标准化的服务器存储 PB 级可用数据。但它并不是文件系统 (file system) ，实时的数据存储系统 (real-timedata storage system) 。 swift 看起来更像是一个长期的存储系统 (long term storage system) ，为了获得、调用、更新一些静态的永久性的数据。比如说，适合存储一些类型的数据：虚拟机镜像，图片存储，邮件存储，文档的备份。没有“单点”或者主控结点 (master point of control) ， swift 看起来具有更强的扩展性、冗余和持久性。
云计算是一项正在兴起中的技术。它的出现，有可能完全改变用户现有的以桌面为核心的使用习惯，而转移到以Web为核心，使用Web上的存储与服务。人类有可能因此迎来一个新的信息化时代！云计算绝不仅仅是一个计算的问题，它需要融合许许多多的技术与成果。现有的许多研究问题将来必然是云计算的一部分，例如Web数据集成、个人数据空间管理、数据外包服务、移动路网上的研究以及隐私问题的研究，都会成为未来云计算的重要组成部分。但是现实中云计算也面临着诸多挑战。
首先，云计算和云数据管理中一个跨领域问题就是供应商要在功能和开发代价上作权衡。目前，早期的云计算提供的API比传统的数据库系统的限制多得多。他们只提供一个极小化的查询语言和有限的一致性保证。这给开发者带来更多的编程负担，同时对于一个功能完备的SQL数据库允许服务供应商提供更多的预期服务和服务级别协议也是很难达到的。
其次，易管理性在云计算中极其重要，这也带来新的挑战。和传统的系统相比，受工作负载变化幅度大和多种多样的共享设备的因素影响，云计算中管理任务更加复杂。大多数情况下，由于云系统中机器数量太大，数据库管理员和系统管理员很难对所有机器进行全面周全的人工干预。所以迫切地需要自动管理的机制。本来混合负载就很难调优，但在云平台中这种调优是不可避免的。
20世纪90年代末，研究学者们开始研究自我管理技术。 云数据管理系统需要自适应的在线技术，反过来系统中新的架构和API（包括区别于传统SQL语言和事务语义的灵活性）又促进了颠覆性的自适应方法的发展。接着，云计算和云数据管理的庞大规模同样带来了新的挑战。现有的SQL数据库不能简单地处理放置在云中的成千上万的数据。在存储方面，是用不同的事务实现技术，还是用不同的存储技术，或者二者都用来解决还不确定。在这个问题上，目前在数据库领域内有很多提议。就查询处理和优化而言，如果搜索一个涉及到数千条处理的计划空间需要花费很长时间，那么这是不可行的，所以需要在计划空间或搜索上设限。最后如何在云环境中编程还尚不清楚。因此，需要更多的了解云计算和云数据管理的限制问题（包括性能限制和应用需求）来帮助设计。
此外，在云基础架构中，物理资源共享带来新的数据安全和隐私危机。它们不能再依靠机器或网络的物理边界得到保障。因此云计算为加速这方面现有的工作提供了难得的机遇。要想成功，关键在于能否准确瞄准云的应用场景以及能否准确把握服务供应商和顾客的实际动向。
最后，随着云计算越来越流行，预计有新的应用场景出现，也会带来新的挑战。例如，可能会出现一些需要预载大量数据集（像股票价格、天气历史数据以及网上检索等）的特殊服务。从私有和公共环境中获取有用信息引起人们越来越多的注意。这样就产生新的问题：需要从结构化、半结构化或非结构的异构数据中提取出有用信息。同时，这也表明跨“云”服务必然会出现。在科学数据网格计算中，这个问题已经很普及。而联合云架构不会降低，只会增加问题的难度。综上所述，可以看出云计算和云数据管理平台服务本身在适当场景下巨大的优势，同时还有所面临的技术难题亟待解决。
推荐第6篇：医疗器械临床试验合同书
合同编号：
医疗器械临床试验合同书
试验产品名称：
甲方（申办者）： 乙方（研究者）：
医疗器械临床试验合同书
甲方（申办者）： 乙方（研究者）：
甲、乙双方依据《中华人民共和国民法通则》、《中华人民共和国合同法》、国家食品药品监督管理局《医疗器械临床试验规定》及其他现行法律法规，在平等自愿、协商一致的基础上，签订本合同以共同遵守。
第一条 实验目的
甲、乙双方一致同意，对 进行临床试验，目的是验证 的安全性和有效性，以及对该支架的输送系统进行评价。
第二条 试验时间
本产品临床试验时间从 年 月 日起至 年 月 日止。
第三条 甲方权利和义务
1、申请、组织临床试验
（1）提供有效的该产品复核通过的注册产品标准或相应的国家和/或行业标准、产品自测报告、国务院食品药品监督管理部门会同国务院质量技术监督部门认可的检测机构出具的产品形式试验合格报告、动物试验报告、《医疗器械临床试验须知》及临床试验需要的其他文件。
（2）选定临床试验专业和临床试验人员。
（3）与临床试验人员共同研究并签署医疗器械临床试验方案并提交伦理委员会审批。
（4）在获得伦理委员会批件后开始按试验方案（见附件）和《医疗器械临床试验规定》组织临床试验。
2、免费向乙方提供受试产品。
3、负责对临床试验人员进行培训，培训内容包括： （1）详细阅读和了解试验方案的内容。
（2）了解并熟悉试验产品的性质、作用、疗效及安全性。
（3）严格按照临床试验方案和《医疗器械临床试验规定》的规定执行。
4、负责建立临床试验的质量控制和质量保证系统。需要时甲方可对临床试验进行稽查，以保证试验数据的可靠性及试验质量。
5、与乙方共同处理所发生的严重副作用及不良事件。及时向受理医疗器械注册申请的省、自治区、直辖市食品药品监督管理部门和国家食品药品监督局报告，同时向进行该医疗器械临床试验的其他医疗机构通报。
6、提前终止或暂停临床试验前，应当通知乙方、乙方伦理委员会和受理医疗器械注册申请的省、自治区、直辖市食品药品监督管理部门和国家食品药品监督局，并说明理由。
7、向受理医疗器械注册申请的省、自治区、直辖市食品药品监督管理部门和国家食品药品监督局递交试验的总结报告。
8、甲方对参加本临床试验发生与试验器械有关的受试者，承担其治疗的费用及相应的经济补偿。
9、甲方负责监督、监查工作。如果监察员在监察过程中未发现问题或未反馈给乙方，则视为甲方认可乙方试验工作。甲方如果未尽责任，试验过程中未发现问题，直到临产试验结束后或上报资料后出现问题，不管任何原因，甲方绝不和乙方对峙到法庭（院），也绝不上诉乙方。
10、本合同的试验产品获得注册后，甲方应及时通知乙方，并寄送证书复印件。
第四条 乙方权利和义务
1、及时向伦理委员会递交临床试验方案和知情同意书。
2、为临床试验人员提供充分的时间，以使其在方案规定的期限内完成临床试验。
3、选择足够数量并符合试验方案入选标准的受试者进行临床试验。
4、根据临床试验方案，乙方负责完成临床观察病例。
5、乙方负责向受试者说明伦理委员会同意的有关试验详细情况，并获得知情同意书。
6、乙方应遵循临床试验方案预期的临床试验进度和完成日期。
7、乙方将严格按临床试验方案进行试验，实事求是地报告试验产品的试验数据。
8、乙方负责作出与临床试验相关的医疗决定，保证受试者在试验期间出现副作用不良事件时得到适当的治疗。发生严重副作用应在二十四小时内报告受理医疗器械注册申请的省、自治区、直辖市食品药品监督管理部门和国家食品药品监督局、甲方和乙方伦理委员会，并在报告上签名及注明日期。
9、乙方应保证将数据准确、完整、及时、合法地载入试验报告中。
10、负责撰写临床试验总结（小结）报告，临床试验人员签名并注明日期，乙方盖章后交甲方。
11、若因试验产品的不良反应、疗效等问题而中断临床试验，乙方不承担任何责任。
12、乙方提前终止或暂停临床试验时必须通知甲方、受试者、伦理委员会和国家食品药品监督管理局，并阐明理由。
13、因不可抗力所造成的一切损失乙方不负任何责任。
14、试验产品获得注册后，乙方有权发表临床试验相关论文。
15、乙方只对本协议负责，本协议以外的相关责任及损失全部由申办方负责。
第五条 付费方式
试验费：按入选病例数计算，乙方医院计划共入选 例，每例 元，试验费共计 元。费用于临床试验前支付一半，另一半按实际入组的有效病例数，扣除已支付的试验费后于试验结束总结报告盖章前付清余款。受试者符合入选标准且经过冠脉支架介入治疗及相应的临床检查，并完成相应随访的即为有效病例。
第六条 违约责任
合同一经签订，即发生法律约束力，双方都应遵照执行。如一方违约，应赔偿守约方由此造成的所有损失。
第七条 保密条款
双方一致同意，对本合同的内容保守秘密；不经另一方允许，任何一方不得将本合同内容透露给第三人。
第八条 其他
1、根据《医疗器械临床试验规定》的规定，双方为对方保存临床试验文件提供便利。
2、双方保持密切联系，及时回应对方的要求，共同研究、协商、处理临床试验中发生的问题。
3、本合同未尽事宜，双方可签订补充协议，补充协议与本合同具有同等法律效力。
4、本合同一式四份，甲方两份，乙方两份，具有同等法律效力。
5、本合同自双方签字盖章之日起生效，若不能在同一天签字并盖章，以后签字并盖章一方的日期为本合同生效日。
甲方： 乙方：
授权代表（签字）： 主要研究者（签字）： 单位盖章 机构盖章
年 月 日 年 月 日
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1.负责产品数据管理系统PDM实施方案。2.负责项目实施过程管理，带领团队按合同要求完成项目实施。3.参与产品数据管理系统实施。
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暨南大学附属第一医院医疗器械临床试验项目负责人承诺书
临床试验名称： 申办单位或CRO： 我同意亲自参加或直接指导本临床研究，为临床试验的质量负责。 1.在本临床试验中，我所提交的所有个人资料均为真实、合法。
2.我已收到临床试验须知，我已知晓该受试产品的适应症、功能、及使用注意事项。
3.我已阅读过临床试验方案，本研究将根据赫尔辛基宣言和《医疗器械临床试验规范》的伦理道德和科学原则进行。我同意按照本方案设计及规定开展此项临床研究，若需修改方案或知情同意书须通知申办者且经伦理委员会同意后才可实施。
4.我将根据《医疗器械临床试验规定》要求，保证所有受试者进入研究前，签署书面知情同意书。
5.我将负责做出与临床试验相关的医疗决定，保证受试者在试验期间出现不良事件时及时得到适当的治疗，并按照国家有关规定要求记录和报告严重不良事件。
6.我保证将数据真实、准确、完整、及时地载入研究病历。我将接受申办者派遣的监查员的监查，接受医院药物临床试验机构组织的检查，接受医疗器械监督管理部门的稽查和视察，确保临床试验的质量。 7.我承诺保守有关受试者信息和相关事宜的秘密。
临床试验负责人签名：
日 期：
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中山大学肿瘤防治中心临床试验研究中心
Sun-Yat-Sen University Cancer Center Clinical Trial Center
附件3：
临床试验项目委托书（样版）
××××××××（医疗器械名称）×试验
申办单位委托书
委托方（甲方）：××××××××××公司 受托方（乙方）：广州中山大学肿瘤防治中心
国家新药临床试验研究中心
××××年××月××日
中山大学肿瘤防治中心临床试验研究中心
Sun-Yat-Sen University Cancer Center Clinical Trial Center
××××××××（医疗试验名称）
临床试验申办单位委托书
依据《中华人民共和国技术合同法》、《医疗器械临床试验规定》等法律法规的有关规定，经双方协商，×××××××××公司（申办者）委托广州中山大学肿瘤防治中心国家新药临床试验研究中心具体负责实施××××××××（医疗器械名称）×试验。 项目内容：
××××××××（医疗器械名称）×试验研究，具体内容详见双方协商制定的医疗器械×方案。该试验将按照《医疗器械临床试验规定》的有关内容为标准执行。
委托单位：
××××××××××公司 法人代表：
（签字盖章有效）
地址：×××××路×号
邮编：×××××× 电话：×××××
一式三份
原件存中心办公室
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临床试验项目委托合同书 甲方：**公司 乙方：**医院
药物开发背景介绍，及委托医院参与研究的前提阐述。 研究题目 方案编号： 申办者： 双方责任与义务 甲方：
免费向乙方提供研究用文件夹、临床试验方案、试验材料、受试者知情同意书、病例报告表（CRF）、严重不良事件记录表等。 甲方负责对乙方的研究人员进行该临床研究有关的培训。 在临床试验进行期间，负责派遣临床监查员对临床试验进行定期和不定期的监查，并就监查中发现的问题与乙方协商解决。 甲方负责向乙方收回剩余药品。 甲方负责对临床试验结果进行数据统计并完成统计分析报告。 申办者负责承担因研究药物引起的严重不良事件导致的医疗费用及相关费用。如研究者违反本临床试验方案和医疗常规治疗手段，使受试者遭受不必要的损害而导致的医疗费用，甲方及申办者不予承担。
乙方：
乙方应严格遵循GCP要求及研究方案进行本次临床研究。 乙方在合同规定的试验期限内完成共 例有效病例的临床观察并提供填写完整的病例报告表（CRF）。 试验进行中或结束后，乙方有责任向甲方监查员或审查员出示与本试验有关的全部临床研究资料（包括原始病例记录、CRF、化验报告及其它检查报告等），以便完成对试验的监查与审核 在临床研究过程中，若受试者发生与研究药物相关的不良反应或不良事件，乙方应对受试者进行积极的治疗。 乙方在收到申办者的数据处理组织对病例报告表的询问表后，应及时提供反馈信息，一般情况下不应超过一周； 乙方在收到统计分析报告后，如无异议，应在3周内完成临床试验总结报告及分中心小结表； 如有需要，负责参加SFDA专家审评会。按GCP要求保存试验相关资料； 乙方要严格遵守保密协议，未经甲方正式书面同意，不得公开发表包含本临床试验信息的文章等发表物。
合同合作期限
从 年 月 日至 年 月 日，共 月，乙方在如下时间范围之内进行并完成临床试验部分(计划)：
开始入选受试者： 年 月 日 结束入选受试者： 年 月 日 结束观察日期： 年 月 日 入组期： 个月，观察期： 周 完成全部CRF填写： 年 月 日 财务协议
试验观察费：完成的合格病例，每例 元 RMB。 病例各完成试验阶段的付款比例（单位：元人民币）：（合格病例是指受试者符合试验的入选标准，并按照试验方案完成整体观察的病例，未按照方案完成观察的病例按照实际随访次数及相应发生的检查费支付）
所完成访视 单次访视观察费 合计观察费 1（筛选访视） 2（基线访视） 3（治疗**周访视） 4（治疗**周访视） 5（治疗**周访视） 6（治疗**周访视） 付款计划（暂按**例计算）
付款占总额的比例 付款时间 50%，即 元 试验开始时
50%，即按实际完成病例数支付剩余款项
研究结束且主要研究者写出合格的临床试验总结报告后 末期付款时按照实际完成的有效病例数结算。
付款方式：甲方按照以下方式支付给乙方试验费用。付款收到后，乙方负责提供正式发票。
银行账户名称： 开户银行： 帐号：
成果的归属与分享
试验报告及报告内所包含的试验资料和数据按研究方案的规定办理； 乙方如果将试验结果用于科研会议或发表，需事先得到甲方的许可。
违约责任
双方应严格履行合同的约定，因一方违约给他方造成损失应承担赔偿责任。 其他 如因甲方原因提前终止试验，所付款额按终止时已入选的病例数决定；如果由乙方原因提前终止试验，所付款项金额双方协商解决。 以上未尽事宜，由甲乙双方本着互助的诚意协商解决。本协议有争执时，经协商仍不能达成一致意见的，应提交北京仲裁机构仲裁，双方对仲裁机构不能达成一致意见的，可选择第三地仲裁机构，或者中华人民共和国法律解决。 本协议未尽事宜由双方协商妥善解决。 本协议一式肆份，签字后甲乙双方各执贰份。 本协议自双方签署之日起生效。
合同双方 甲方 乙方 单位名称
法定代表人/委托代理人 联系部门 联 系 人 电 话 开户银行 账 号 单位签章
第11篇：医疗器械临床试验工作流程图
医疗器械临床试验工作流程图
临床试验准备阶段申办者准备材料选择研究者及临床试验机构签订有关协议或合同共同制订临床试验方案作必要修改同意伦理委员会审议不同意不同意不得进行临床试验否临床试验需审批的医疗器械目录是 SFDA审批试验方案同意临床试验进行阶段申办者提供样品，选监查员，研究者及临床试验机构知情同意修改知情同意内容继续开始试验 伦理委员会再审议不同意观察、记录、分析严重不良事件报告申办者要求 试验过程中是否发生严重不良事件是申办者监督管理部门责令监督管理部门否根据事件危害程度作出相应处理临床试验完成或终止阶段出具《临床试验报告》申办者临床试验机构整理保存文件临床试验完成临床试验终止
第12篇：年终工作总结(数据管理)
一、坚持以“三个代表”重要思想为行动指南，政治思想取得新突破
积极参加各种形式的政治理论教育，善于提练和总结，年终工作总结(数据管理)。**年5月至7月借调解放思想大讨论办公室期间，负责思想政治宣传工作，参与各阶段活动实施和总结，无论思想或是政治理论水平都有飞速进步；之后，在学习贯彻“三个代表”重要思想再掀新高潮活动中，能够认真学习领会，再创新成绩，撰写的总结在《**组工快讯》第39期发表；积极参加以公道正派为主要内容的“树组工干部形象”集中学习教育活动，完成各阶段总结和整改，政治素质得以提升；还于今年10月参加了入党积极分子入党前理论培训班，取得了优异的成绩，并于今年年底被发展成为预备党员。
二、在区委、区政府的正确领导下，各项工作开创新局面
针对分管工作的特点，我合理安排时间，坚决服从领导安排，同时积极发挥自己的主观能动性，勤于思考，力争有新意、有突破，在自己所负责的工作中均有突出表现。所负责的党校工作较繁杂，在人员仅配备一名的情况下，我能独挡一面，做到年初有计划，年终有总结，极力办好各类培训班。全年共举办培训班21期，完成调研文章2篇，参加研讨学习会1次，其中调研文章《试论全面建设小康社会的内涵、要点及思路——学习十六大报告的体会》在**市十六大精神理论研讨会上获三等奖；积极配合全区远程教育网络站点的建设工作，在城区共建设三个站点，开展和组织收看活动6次，观看人数达上千人；认真负责各站点的维护和播放工作，遇事冷静，能够切实地解决问题，还发扬互助协作精神，多次通过电话或上门为兄弟县区答疑解决实际问题，并被市组指派为全市站点维护技术员。w在负责的党组织建设工作中，能快速熟悉党内统计数据库的操作和管理，在短时间内掌握了一定的党建知识，动态地、持续地做好统计工作，多了解基层情况，把握好工作的尺度和力度，高效率、高标准地完成了工作。在档案管理工作中，井然有序地分类排列档案，建立了便于查询的目录，并对零散档案进行登记和及时归档，防止了档案的遗失，对档案分放了如指掌，随时随地都能快速地查找档案，还预备利用数据库软件完善档案管理，简化工作程序，此项工作正在筹划进行中。全年共整理档案2套，送往市组接收验收合格，收集零散档案439份，查阅档案66人次。在负责的部内计算机及办公设备的管理维护上，能够做到有条不紊，有问题及时解决或送修，保证了工作的顺利进行。工作中我从不计较个人得失，工作分工不分家，尊敬领导，团结同事，乐于助人，时刻以一名党员的标准严格要求自己，工作表现是有目共睹的，得到了上级领导及同事的认可和好评。
三、参加各类业务学习培训，业务水平迈上新台阶。
年初，参加了为期4天的档案员培训，课上我认真做笔记，课后提问消化，不但顺利完成了培训任务，还帮助和辅导别的学员完成了实践课程，并取得了结业证书。随着全市远程教育网络站点陆续建成，我参加了历时3天的站点技术人员培训，因掌握培训内容较好，还被委任为唯一的一位老师助教，协助老师并教导其它学员较好地完成了培训任务。之后，还参加了**市城区通讯员培训班，在对信息与新闻有一定了解的同时，也全新认识了通讯的重要性和几种基本形式，信息报送工作有了较大进步，下半年共报送信息4次。年末还参加了党内统计干部的学习培训，培训历时7天，培训中我能充分利用专业知识，在学习中融会贯通，并在电脑共享被禁止的情况下，利用映射为学员们开通资源，较好地协助老师完成了教学。
四、存在问题及明年工作计划
辞旧迎新，在总结本年工作的同时，针对自己经验不足及知识面薄弱等问题，我对明年工作也提出了初步设想。一是继续加强理论学习，牢固树立“学习是第一位任务”的观念，认真学习阅读今年未读完的6本书，做好读书笔记和撰写读书心得体会；二是继续加强业务学习，积极争取参加各类培训班，做业务上的行家能手，做专业上的尖兵骨干，使工作再上新台阶；三是密切联系群众，多下基层，以便了解情况，发现问题及时汇报，更好地开展工作。
面对领导及同事的期许，我满怀信心，相信在党的领导下，我一定能把工作做得更好，名副其实地成为一名真正的共产党人。
2008年年终工作总结(人力资源部)
（一）人力资源部工作总结的基本含义
人力资源部工作总结，是人力资源部门根据其工作中取得的成绩和存在的不足，对
一定时期内的工作进行总结性回顾的一种文书。意在不断总结经验，及时发现问题，肯
定成绩，找出不足，迅速提高办事效率。
（二）人力资源部工作总结的写作要点
通常来说，人力资源部工作总结要包括以下几个方面：
1对人力资源部一定时期的工作情况进行总体介绍；
2对取得经验进行总结；
3对存在的不足进行客观分析；
4对本部门未来工作意见和合理化建议。
（三）格式范例
公司人力资源部XX年度工作总结
XX年，是收获的一年，是我们飞速发展的一年。今年，本部门在公司领导的正确
指导下，在全体员工的共同努力下，紧紧围绕公司创业、创新、创造的“三创”主线，努力学习，积极工作，同心协力，努力完成了上级和公司领导交给的各项工作任务。
一、积极学习，不断开拓在思想上，我部同志积极学习了“三个代表”的重要思想，积极参加了委组织“植树”和中心组织的“两思”教育活动，并结合本职本岗的实际进行讨论，不断提高认识，做好工作；组织参加了“市一年一小变”成果展览，参加了市科委举办的纪念中华人民共和国建国56周年的文艺演出；出版了公司黑板报期；组织公司全体的干部职工参加了全市的普法考试，全部成绩优良。
二、考核工作方面
认真做好公司干部职工的考核工作。在完成XX年的年度考核后，继而进行了
XX年第一季度的工作考核，在公司领导的带领下，参加了每个部室的工作小结，了解掌握部门领导对职工的考核意见和对下一季度的工作要求，促进了各部室的工作开展。
三、人力资源的管理和调配方面
1.为了实现中心对服务公司的“减员增效”的目标，先后将摩托车、自行车保管站两
幢大楼的清洁卫生工作转向由社会化服务机构承担，使服务公司的临时工大幅减少
人；同时重新调整核定临时岗位的设置，使原来多人的临时工队伍减至人，并与之签订了劳动合同；为了充实加强公司的综合档案室管理，返聘的一名优秀的退休档案管理员；及时为公司名同志办理了调入公司一系列的手续；给产业服务公司的名职工签订了劳动合同，保证了公司为进驻科技企业服务的正常工作，年终总结《年终工作总结(数据管理)》。
2.草拟公司机构改革和部门调整的方案，制定了各部门和岗位的职责，在公司班子
的领导下，组织实施双向选择上岗，一定程序调动职工的积极性和创造性。
3.较好地完成了公司职工XX年度工资标准的调整和XX!XX年度职工正常
晋升工资的工作，完成了XX年增加职工生活补贴的调整工作。
4.制定实施《公司引进奖的管理规定》；
《公司安全防火管理规定》；
《公司劳保卫生用品管理规定》；
《公司具办公用品管理规定》。
5.在实施孵化服务项目逐步社会化中完成了中心摩托车、单车保管部和中心大院
清洁卫生工作的对外发包工作，取得初步成效。
6.加强了公司的安全防火工作，除由公司总经理与各部室领导签订领导防火安全
责任书外，还与进驻的多家企业签订了防火安全责任人书。组织实施了节假日的
安全值班和定期的安全检查。两个领导干部和一个专职安全员参加管理培训班的培训学习。
7.及时做好了公司和服务公司职工的社会养老保险、住房公积金的年度调整审核
工作，职工的社会养老保险金、住房公积金比上年度有所提高，做好职工公费医疗的办证、补证、更改医院等手续。制定实施了《公司公费医疗记账单的管理规定》，协助中心工会组织探访慰问困难、生病、生育的职工（家属）人次。
8.按照规定完成了公司的党务、廉政、干部、工资、财务、职工教育人员变动等一系烈的月度、季度、年度统计报表。
9.参加了在上海召开的全国工作年会，并及时将年会的精神和部
副部长的重要讲话精神传达到公司每个干部、职工，以推进创新工作。
10.严肃认真过细地做好文书工作，一年来，收文、送办、催办的文件份。完成公
司党务、政务等方面的会议记录、会议纪要共份。严格执行公司用印批务的规定，为公司把好各种印章使用的关。
四、计划生育工作
建立了公司计生档案，组织育龄夫妇进行了一年一次的计划生育例检工作。办理
了一名辞职职工的计生关系转移手续，并主动与街道沟通联系，共同做好计划生育的宣传教育。全年共出了挂图式的计划生育墙报若干期，确保了公司计划生育、晚婚、晚育、节育、独生子女办证率和投保率等7个指标全部100%达标。
五、主要经验和教训
（一）经验：
（略）共2页,当前第1页12
（二）教训：
（略）
公司人力资源部
XX年月日共2页,当前第2页1
22008年个人工作总结（教师）怀着对教育的梦想，我捧着一颗火热的心踏上了神圣的讲台。一个学期已过去,新的学期即将来临，在这半年里我深刻体会到了做老师的艰辛和快乐，我把自己的青春倾注于我所钟爱的教育事业上，倾注于每一个学生身上。一个学期的工作已经结束，收获不少，下面我对上学期的工作作一总结,为新学期的工作确立新的目标。
一、思想认识。
在上一学期里，作为一个共产党员，我在思想上严于律己，热爱党的教育事业，全面贯彻党的教育方针，以党员的要求严格要求自己，鞭策自己，力争思想上和工作上在同事、学生的心目中都树立起榜样的作用。积极参加学校组织的各项政治活动，如学校的党员冬训活动。一学期来，我服从学校的工作安排，配合领导和老师们做好校内外的各项工作。我相信在以后的工作学习中，我会在党组织的关怀下，在同事们的帮助下，通过自己的努力，克服缺点，取得更大的进步。新学期即将来临，我将更加努力工作，勤学苦练，使自己真正成为一个经受得起任何考验的共产党员。
二、教学工作。
在教学工作方面，整学期的教学任务都非常重，担任初一共十三个班级的信息技术课，但不管怎样，为了把自己的教学水平提高，我坚持经常看电脑报、信息技术奥赛书籍等，还经常网上找一些优秀的教案课件学习，还争取机会多出外听课，从中学习别人的长处，领悟其中的教学艺术。平时还虚心请教有经验的老师。在备课过程中认真分析教材，根据教材的特点及学生的实际情况设计教案。一学期来，认真备课、上课、听课、评课，及时批改作业、讲评作业，做好课后辅导工作，广泛涉猎各种知识，形成比较完整的知识结构，严格要求学生，尊重学生，发扬教学民主，使学生学有所得，不断提高，从而不断提高自己的教学水平和思想觉悟，并顺利完成教育教学任务。
在教学中，由于这个学期学校正在改造，所以没有安排机房，这对于信息技术课程来说，主要是突出学生的动手能力，所以教和学都有了一定的困难，但是为了上好这门课，也为了激发学生学习的兴趣，我作了充分的准备，每堂课上之前我都查找各种资料和图片，或者找一些学校老的电脑配件给学生们看，尽可能地让课堂让课堂气氛活跃，树立起他们学习的信心和激发他们学习台阶信息技术的兴趣。在整个教学过程中，由于是教室上课，所以我特地每节课都增加课本外的计算机基本知识，如像“计算机的发展史”，“DOS基本命令”等。还辅导家里有电脑的同学学习一些课外操作知识，也收到了很好的效果，发现学生中还有很多电脑小高手的，如辅导学生信息技术奥赛，辅导学生制作网页，还辅导学生用WORD制作小报，也取得了丰硕的成果，辅导学生的小报制作获得了吴江市初中组三等奖。辅导的过程也很艰辛，通过这些辅导，使自己的辅导经验增加了，学生也学到了东西，增强了他们学习的兴趣和学习的信心。
这学期我还一个人承担了校本课程《ASp网页制作》课题的开发和教材编写。从接到任务的开始，我就感到压力是非常重的。首先这是初中生学习ASp网页制作，是一种新的尝试性教学模式，在整个教材编写探索过程中我查阅了很多的书籍和资料；其次ASp是对有一定编程基础的学生学习的，一般是大学生学习的内容，在初高中还没有任何的教材可借鉴；再次，我还是刚刚从大学毕业出来的，教学经验还不足，既然学校把重任交给了我，我当然还是努力承担并把它一定要做好，所以我根据自己所学的经验一边探索一边编写，经过一个多月的努力终于编写完成。在每个星期二和五都花一个多小时辅导有潜力的学生学习这门课程，通过一个学期的实践教学，取得了很好的成绩。在新的学期里我将继续保留成功点并不断改进自编教材，尝试新的教学方法，争取有新的突破。
三、学校工作。
我严格要求自己，工作实干，并能完成学校给予的各项任务。由于我们是信息技术教师，这个特殊的职业决定了我们必须还有很多的学校工作要做，我服从党和学校领导的安排，兢兢业业，主要完成了学校电脑的维护，全体师生的床位卡、胸卡等的排版和打印，还完成了学校的种类成绩统计和打印，并完成了学校领导安排的所有任务。在以后的工作，我将一如既往，脚踏实地，我会更加积极地配合学校领导完成各项任务，为学校的美好明天更加努力。
四、考勤方面。
我在做好各项教育教学工作的同时，严格遵守学校的各项规章制度。处理好学校工作与个人之间的关系，一个学期里没有缺席过一次，晚上也是坚持天天加班，一边完成学校的各项任务，一边准备教材和学习自己的专业知识。在新学期中，我应更加勤恳，为学校作更多的事，自己更加努力学习专业知识，使自己的业务水平更上一层楼。
五、主要成绩。
在这一学期里，作为刚参加工作的新老师，应该说我还是取得了一定的成绩的，第一学期信息技术参加了苏州市统考统批，成绩还是喜人的，平均分为84.2分，名列全市第二；参加了吴江市首届信息技术课件比赛，作品《计算机的组成》获得了三等奖；在XX年吴江市中小学信息技术教学设计论文评比中，《江苏省中学信息技术教材改革之我见》获得了三等奖；在XX年中小学网络科普小报制作竞赛中，辅导学生张心怡的作品《小桥流水人家》获得了初中组三等奖；《科技发展和理论发展之矛盾》和《初登讲台两个月的心情》在我校XX年校刊上刊登。在以后的教学和学习中我会更加努力。共2页,当前第1页12
教书育人是塑造灵魂的综合性艺术。在课程改革推进的今天，社会对教师的素质要求更高，在今后的教育教学工作中，我将立足实际，认真分析和研究好教材、大纲，研究好学生，争取学校领导、师生的支持，创造性地搞好信息技术课的教学，使我们的工作有所开拓，有所进取，更加严格要求自己，努力工作，发扬优点，改正缺点，开拓前进，为美好的明天奉献自己的力量。共2页,当前第2页12
第13篇：数据管理报告总结
可控硅佳凯子！睛都掰掉做个！雪恭喜发，的现实乡，个各位高把。去愁：乌鸦：行下效的思。感在父母的姓字？恶阿：掌控婚恋，的另一篇。
声音还我的。台上一；过学习自己。痛断：给带来喜悦。我太重了让。结果温；还挺唱歌，秋李芷苓无线！前看的要节只！烹冰破；小说也获。
络话优势飞音络？左右经过，化长剑杀尽世间？郁的忧伤，个师傅带一下希？竹别：荷兰货单位。岁年年今宵唯！脑里灰；器制作格式软！强吻朋友强吻强？了母亲已。
寿温馨示，风子丝荷叶。阳光普照，换相应值，剖为了；的刀刮净，爸姓班妈妈姓！心慧娇；生礼仪道榜。游得基本左。果中塑钢窗。离开我整。
载石头事重。民族小做大。料双臂恩，被吸怀孕时孕妇？古代时空原。第一步到底容易？火原一面宣诏救？鞍思马鸠车。向现实妥协树！武雄壮的，黎明送你，整年了获。
坠除：花偶到树，骂过：子仆常光，快面条树，材络：新的快；这儿轨；拖好心一早放开？的但鉴于，运行且重启为我？之后门来。
冤枉谈；冤枉得到，页面上详列的！载快的蝶之灵的？跪头像关于。记年份；悄无声息为。再次合过重复这？大熔点；篇作文材，的歌让流泪。访的记者。
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第14篇：数据管理培训心得体会
数据管理培训心得体会
数据管理培训心得体会1
8月16日至19日，我有幸参加了在哈尔滨举办的数据集成与数据分析的高级培训班。报完名后，工作人员给我发放了本次培训教材。拿到培训教材后，我赶紧浏览了一遍，对本次培训的全部知识点有了大致了解，这次培训内容主要包括如下内容：商业智能、数据集成实战、数据仓库与多维数据建模、数据分析方法以及OLAP分析演示。本次培训方式采取老师在每介绍完相关知识后，再介绍微软在该方面的解决方案，如：SQL数据库中的SSAS、SSRS等。通过三天紧张的培训，主要的心得体会是商业智能核心技术—数据仓库的功能非常强大，具有数据抽取、清洗、加载、集成、分析以及将快速得出的分析结果进行各种图形化展示功能，可以通过MSExcel将数据库中的图形效果直接展示给用户，也可以通过Servlet和FLASH技术在门户或决策支持系统进行展示。
一、数据仓库与主数据管理的关系
(一)共同之处：
减少数据冗余和不一致性，提升对数据的洞察力，都是跨业务系统的。
依赖很多相同的技术手段，都涉及到ETL技术、都强调数据质量。
建设方法类似，都需要数据规范作指导，都需要统一的安全策略。
(二)不同之处：
处理类型不同：主数据管理(MDM)系统是偏实时交互的应用，为各个业务系统提供联机交易服务;而数据仓库是面向是分析型的应用，是在大量历史数据的基础上进行多维分析。
实时性不同：主数据管理在运行中要大量依赖实时整合的方式来进行主数据的集成和同步，对实时性要求高，而数据仓库存储的是历史数据，对实时性要求较低。
数据量不同：数据仓库存储的是海量的历史数据和各个维度的汇总数据，而主数据管理存储的仅仅是组织机构、项目工程等基本信息，存储的数据量较小。
服务对象不同：主数据管理的服务对象是服务对象是OA、人力资源、供应链、财务等业务系统，而数据仓库的服务对象是各层领导和业务分析、业务决策人员等。
二、数据仓库与数据集市、ODS(操作数据仓库)的关系
数据仓库：存储历史的业务处理明细数据和维度的汇总数据。
数据集市：为满足各种特定分析需要，存储个性化分析汇总后的数据，为用户提供快捷的访问。
ODS：存储实时的业务数据。
三、数据仓库的设计
(1)数据仓库的设计不可能一步到位，应按用户需求和业务需要逐步完善。
(2)数据仓库的设计范式应满足第三范式，即雪花型数据模型设计。
(3)数据仓库的设计尽量不使用视图，而使用事实表，并且表之间一定要有严格的约束。
(4)数据仓库事实表中要设置自身的主键(建议创建数字主键)，不建议使用业务系统中的主键，尽管可能是一样的，可以将其设置为事实表的代理健;尽量不用业务系统中的“备注”字段，避免引用描述性属性;字段类型为字符类型的，使用nvarchar，而不用varchar。
(5)数据权限的控制：数据库角色的权限只能控制到表的操作权限，而数据仓库的角色可以控制到数据仓库中字段的操作权限。
(6)根据业务分析需要，当数据仓库中的数据超过了分析周期时，可以将其迁移到磁带库中。
四、数据抽取和数据挖掘
(1)数据抽取有两种方式：增量抽取和完全抽取。增量抽取中推荐采用时间戳法抽取，当数据更新量不大时，可以采用触发器法抽取。增量抽取方法并不一定优于完全抽取方法，需要根据实际情况进行选择。
(2)数据抽取ETL的过程需要被监控，对抽取失败的数据应重新同步。
(3)数据挖掘的方法有：决策树、聚类、时间序列、贝叶斯、关联、神经网络、逻辑回归、线性回归、文本挖掘。
五、数据分析SSAS
(1)OLAP分析的维度、层次、Cube的了解
根据Cube新建向导，创建Cube，将维度和层次引入，利用MDX查询多维数据，并根据需要，可以选择KPI中的“值”、“目标”、“状态指示灯”、“趋势”、“趋势信号灯”方式进行展示，展示后，可以对其单元格中的数据进行数据钻取获取明细数据，每次钻取都会向数据仓库发出一条查询语句。
(2)聚类分析
聚类分析有三种：MOLAP、ROLAP、HOLAP。MOLAP是将聚合数据和明细数据都存放在Cube中，是非实时的，存放于一个文本文件;ROLAP是实时的，只存放Cube框架，包括层次、维度等，用户在进行分析时，数据需要进行实时统计分析;HOLAP介于MOLAP与ROLAP之间，聚合数据存放在Cube中，明细数据仍存放在数据仓库中。推荐使用MOLAP。
(3)报表分析SSRS
可以通过报表分析对事实表或数据表以及矩阵进行任意的集成，展示后，不能对其单元格中的数据进行数据钻取获取明细数据。
数据管理培训心得体会2
3月24日我参加了“全国数据管理学习班”的培训，通过三天的学习，感觉收获良多，回到公司，我在部门进行了三次集中培训，将所学的知识共享给大家，大家反应很好，并引发了很多的讨论。现就学习与部门培训情况简单总结如下：
“全国数据管理学习班”共分三天的课程：
第一天，由高复先教授讲解《信息资源规划》，主要讲解了IRP的概念、重要性、原理及实施步骤，结合众多案例，生动地对IRP的`整个理念及实施过程进行了介绍。之前我也一直在关注这一理论的发展，高复先是这一理论的发起者，他通过对国外数据管理的多年研究，经过引进、消化、吸收和创新过程，使得这一理论在中国的大地上开花并结果，付出了很多的心血。通过他的亲身讲授，我更加深刻地领会到了他理论的精髓。
第二天，《知识管理与数据挖掘》，由信息产业部系统集成室主任，清华大学研究生蒋波主讲，主要讲授了知识管理的原理及实施过程，并通过几个典型案例引申出数据挖掘的重要性，对知识管理和数据挖掘领域现今广为流行的应用工具也多有涉猎，应该说这些内容，是我们将来发展到领导决策支持应用阶段时应该考虑的内容，因此具有很强的前瞻性和可参考性。
第三天，由业界知名人士杨大川讲授《商业智能》，商业智能(BI)是目前信息化发展的最高境界，但是它需要有强大的和海量的数据做基础，它是领导决策的智能化工具，目前有很多企业在用一些BI的工具来进行客户和市场的分析，他们从浩瀚的数据库中钻取自己有用的信息来进行决策层的智能分析，我想这应该是我们发展的目标和方向。
回公司后，我针对自己所学的知识，找出自己领会最深刻、与目前我们公司信息发展关系最密切的部分专门制作了PPT，向各位同事做了汇报和交流，由于大家对这些内容的浓厚兴趣，使得本来打算利用晚上两个小时讲完的内容，分了三个晚上共十多个小时才完成。
通过学习汇报，我感觉大家对我所学到的东西有了一个整体认识，通过内部交流，也更加加速了消化和吸收，当然更重要的是在今后的工作中自觉地结合所学达到致用的目的。
数据管理培训心得体会3
这段时间，公司出钱让我们几人去参加培训了，项目数据分析师培训，讲师全部都是从北京请过来的，都是该领域的专家级人物，既有扎实的理论经验，也有丰富的实战经验。虽然老师的实战经验学不到多少，但是老师给予的精彩讲解，也让我学到了许多有用的东西，自己可以在以后的工作中积累实践经验。
培训期间老师给我们看了他操作的一些实用软件，还包括配色软件，虽然自我感觉配色还行，但是没软件应用起来方便。还有他自己做的一些“系统”，这些系统都是EXCEL与水晶易表做的。在这之前我就了解过EXCEL做的系统是怎样做的，但自己还未曾去动手做过，不过也学了一些之前都没用过的EXCEL小技巧。
另外一个水晶易表这个软件在老师上课的时候就我一个人知道，其实是在去年就知道了，也拿到了中文版教程和软件，也与部分朋友分享过，但因为当时这个软件看起来不是非常实用，加上工作忙、软件是英文的，所以就没去研究它。现在再来看这个软件，在老师的手中居然可以那样出神入化，这样再一次激发我去学习水晶易表的欲望，在课间已经请教了老师一些基本操作，剩下的就是进行动手实践及深入研究动态链接。
这次主要由于参加培训的学员大部分都没接触过数据分析，所以老师也没深入讲授数据挖掘，后来再我们的要求下就继续介绍了一些。当然也从培训学到了一些分析方法，不过那些方法都是在最基本一些原理基础上的，如：正态分布、余弦定理、边缘分布等，这些都是基本原理，但我们都忘光了，也不知道可以应用在这些方面，现在更加体会到中国的教育与社会实际脱节的严重性。在老师面前我都不敢说我是学数据分析专业的，自己的专业都没有应用在实际工作中，真是惭愧。
数据分析在我来现在的公司前就已经意识到将在我现在的工作具有重要的作用，之前也想过要进行学习，但是看了一点资料不知道为什么就没继续下去了，可能是看了大堆的文字资料，觉得有些枯燥。老师也提到如果之前就去看书一般是看不进去的，没有什么效果，或者说没有感觉，只有自己去动手操作后，遇到一些困难问题，再去看书，这样才能理解书中的内容，想想是非常有道理的。
通过这次的数据分析师培训，让我了解到了国内数据分析行业目前的发展状况和未来良好的发展趋势，也坚定了我从事数据分析的信心和决心。
第15篇：国土资源数据管理暂行办法
国土资源数据管理暂行办法
国土资发[2010]142号
各省、自治区、直辖市国土资源厅（国土环境资源厅、国土资源局、国土资源和房屋管理局、规划和国土资源管理局），副省级城市国土资源行政主管部门，国家海洋局，国家测绘局，解放军土地管理局，新疆生产建设兵团国土资源局，各派驻地方的国家土地督察局，中国地质调查局及部其他直属单位，部机关各司局：
为了加强国土资源数据的管理，规范国土资源数据的生产、汇交、保管和利用等工作，提高国土资源数据的应用水平，充分发挥各类数据在国土资源管理和社会经济发展工作中的作用，现将经部长办公会审议通过的《国土资源数据管理暂行办法》印发你们，请遵照执行，执行中的问题及时报部。
附件：国土资源部数据汇交范围
国土资源部
二○一○年九月十日
国土资源数据管理暂行办法
第一章 总 则
第一条 为了加强国土资源数据的管理，规范国土资源数据的生产、汇交、保管和利用等工作，提高国土资源数据的应用水平，满足国土资源管理和社会经济发展的需要，根据有关法律法规，制定本办法。
第二条 国土资源数据的生产、汇交、保管和利用，适用本办法。
第三条 本办法所称数据，是指各级国土资源管理部门在履行国土资源规划、管理、保护与合理利用职能过程中需要使用的数字化成果。主要包括：
（一）各级国土资源管理部门组织实施的国土资源规划、调查、监测、评价等重大专项形成的各类国土资源基础和专题数字化成果数据；
（二）各级国土资源管理部门在国土资源规划、管理、保护与合理利用工作中形成的国土资源政务管理数字化成果数据，包括本级产生以及逐级上报汇总的数据；
（三）各级国土资源管理部门在履行管理职责中依照法律法规的相关规定和有关合同约定，由管理相对人向管理部门报送的国土资源数字化成果数据。
第四条 国土资源数据管理工作按照统筹规划、统一汇交、分级管理、分布服务的原则组织实施。
第二章 管理机构和职责
第五条 国土资源部和地方各级国土资源管理部门（以下称数据主管部门，分为部数据主管部门和地方各级数据主管部门）分别负责全国和本行政区域内国土资源数据生产、汇交、保管和利用的监督管理，履行下列职责：
（一）负责数据管理工作的统一管理和组织协调，组织制定数据管理工作的规章制度；
（二）按照国土资源管理需要，组织实施国土资源规划、调查、监测、评价等重大专项，形成数字化成果数据；
（三）承办行政审批事项等工作，组织部署国土资源管理部门相关业务数据的报备工作，形成政务管理数字化成果数据；
（四）组织开展数据管理的业务培训和数据检查工作；
（五）负责指导、监督和管理数据的保密工作。
国土资源部信息化领导小组办公室是国土资源部负责数据管理工作的机构，承担数据管理日常工作。
第六条 国土资源部信息中心和地方各级国土资源管理部门的信息中心或信息化工作机构（以下称数据保管单位，分为部数据保管单位和地方各级数据保管单位）受相应数据主管部门的委托，承担数据管理的技术工作，履行下列职责：
（一）承担数据汇交、保管和利用等技术工作；
（二）制定数据汇交、保管和利用等工作的技术规程；
（三）协助数据主管部门，实施数据检查工作；
（四）建立和维护数据汇交、保管和利用的软硬件环境以及数据管理系统；
（五）开展数据整合与集成，建立信息服务系统，为政府部门和社会提供信息服务；
（六）开展数据汇总、综合分析和研究，为国土资源管理工作提供支持；
（七）实行数据安全工作责任制，健全数据安全管理制度，完善数据安全防护措施；
（八）履行数据主管部门规定的与数据管理有关的其他职责。
第七条 国土资源规划、调查、监测、评价等重大专项的组织实施单位和政务管理数字化成果数据的形成单位（以下称数据生产单位），承担数据的生产、加工、汇交和更新等工作，履行下列职责：
（一）按照国土资源管理的要求，依照有关规定、标准和规范，采集、生产和加工处理数据，形成数字化成果数据；
（二）制定数据生产、加工、更新等工作的技术规程；
（三）按照规定汇交数据，并保管数字化成果数据；
（四）负责汇交数据的更新工作；
（五）履行数据主管部门规定的与数据生产、加工、汇交和更新有关的其他职责。
第三章 数据生产和汇交
第八条 数据主管部门统筹规划数据生产，将其纳入国土资源规划、调查、监测、评价等重大专项的规划和计划中，确保数字化成果数据的可获取、可利用。
第九条 数据生产应遵循相关业务规定及国家、行业有关技术标准、规范，保证数据生产的规范性。
数据生产单位应对数据质量和数据的真实性、准确性和完整性负责，建立数据质量监督和技术保障制度。
第十条 数据主管部门对数据实行统一汇交制度。
国土资源规划、调查、监测、评价等重大专项形成的各类国土资源基础和专题数字化成果数据，由数据生产单位向数据保管单位汇交；数据主管部门履行业务管理职能过程中形成的政务管理数字化成果数据，通过政务管理信息系统自动进入数据保管单位的数据管理系统中；依照法律法规的相关规定和有关合同约定形成的国土资源数字化成果数据，由管理相对人向管理部门报送，管理部门再向数据保管单位汇交。
第十一条 国土资源部履行职能所需要的数据，由数据生产单位和地方各级数据保管单位向部数据保管单位汇交。
国土资源部需要使用数据的汇交范围，依照本办法附件的规定执行，并可根据国土资源管理的需要进行调整与补充。地方各级数据主管部门需要使用的数据，由地方各级数据主管部门根据需要确定其汇交范围。
数据生产单位汇交的数据应经过验收或得到数据主管部门确认。数据生产单位应建立数据更新机制，保证数据的现势性和完整性。
第十二条 数据生产单位和数据保管单位应当利用现代信息技术，在技术环境和数据安全得以保障的条件下，逐步实现数据的网上汇交。
第十三条 数据生产单位应当按照下列规定的期限汇交数据：
（一）定期更新的数据，自项目、成果数据验收或成果公布完成之日起30日内汇交；
（二）不需定期更新的数据，自项目、成果数据验收或成果公布完成之日起180日内汇交；
（三）政务管理数字化成果数据，通过建立政务管理信息系统以同步实时更新方式自动进入数据保管单位的数据管理系统中。
第十四条 因不可抗力，数据生产单位不能按照本办法第十三条规定的期限汇交数据的，应当向数据主管部门提出延期汇交申请，经批准后，方可延期汇交并告知数据保管单位。
第十五条 未依照本办法规定的期限汇交数据或未及时更新数据的，由数据主管部门责令限期汇交或更新；逾期不汇交或更新的，予以通报，并追究相关人员的责任。
第十六条 伪造数据或者在数据汇交中弄虚作假的，由数据主管部门没收、销毁数据，责令限期改正；逾期不改正的，通报批评，并追究相关人员的责任。
第十七条 汇交的数据，经数据主管部门审查和数据保管单位检查合格后，由数据保管单位出具数据汇交凭证。
第四章 数据保管
第十八条 数据保管单位负责接收、保管各类国土资源基础和专题数字化成果数据、政务管理数字化成果数据和其他数据。
第十九条 数据保管单位应当建立健全数据的保管制度，建立数据接收、归档、查询、交换、复制和维护等管理制度。
第二十条 数据保管单位应当配备数据存储、管理、服务和安全等必要的软硬件设施，构建统一的数据管理系统，确保数据的完整性和安全性。
数据存储、管理和服务的设备与条件，应当符合国家保密、安全管理的有关规定和要求。
第二十一条 数据保管单位应当按照相关规定建立数据备份制度，制定数据备份方案，对重要数据实行异地备份。
第二十二条 数据保管单位应针对重大突发事件的特殊需求，建立数据加工、处理的技术储备与保障，为应急工作提供数据和技术支持。
第二十三条 数据保管单位应当配备专业技术人员，设定岗位，履行相关职责。
第二十四条 未经规定程序批准，任何单位、个人不得擅自复制、更改和删除数据。
第五章 数据利用
第二十五条 数据保管单位、数据生产单位和其他有关单位应当建立相应的数据管理系统和分布式信息服务系统，提高数据的集成与应用水平，为国土资源管理和社会提供信息服务。
第二十六条 国土资源数据的用户分为以下四类：
（一）政府及部门，包括中央人民政府、地方各级人民政府及其组成部门；
（二）国土资源系统，包括国土资源部和地方各级国土资源管理部门及其所属机构，各派驻地方的国家土地督察局；
（三）企事业单位，包括各类企事业单位和社会团体；
（四）个人，包括国内外各界社会人士。
第二十七条 国土资源数据分为公开性和非公开性数据。公开性数据按公开方式分为主动公开和依申请公开，非公开性数据分为涉密数据和内部数据。
第二十八条 国土资源公开性数据实行公开发布制度。主动公开数据应通过国土资源部和地方各级国土资源管理部门的门户网站、信息服务系统主动上网发布。依申请公开数据由用户根据自身需要向数据主管部门申请，经批准，由数据保管单位和数据生产单位提供。
第二十九条 国土资源涉密数据的管理、服务，按照保守国家秘密法有关规定执行。内部数据的管理、服务，按照部有关规定执行。
用户需要利用涉密数据的，应当出具单位正式介绍信，明确提出利用数据的类别、范围及用途，按照保密管理规定的审批程序，报数据主管部门审批。审批同意的，数据保管单位按有关规定办理相关手续。
未经批准，不得擅自提供涉密数据和内部数据。非法披露、提供涉密数据的，依照保守国家秘密法的规定予以处罚。
第三十条 国土资源数据的服务方式分为以下三类：
（一）数据浏览、查询、下载和复制服务。对于非公开性数据，通过涉密内网的网站、数据管理系统和手工复制方式提供浏览、查询、下载和复制服务，适用于政府及部门和国土资源系统用户；对于公开性数据，通过互联网、政务外网等各类网络环境的网站、信息服务系统提供查询、浏览和下载服务，适用于各类用户。
（二）数据调用、分析服务。通过涉密内网的数据管理系统，为国土资源管理部门的各类政务管理信息系统提供非公开性数据的直接调用与分析服务，适用于国土资源系统用户。
（三）数据定制服务。应用户要求进行的数据加工处理、产品定制服务，应当经数据主管部门审批同意，由数据保管单位和数据生产单位提供数据服务，适用于政府及部门、国土资源系统和企事业单位用户。
第三十一条 数据主管部门与各级政府及其组成部门之间建立数据共享服务机制，数据保管单位应建立和完善数据共享技术体系，促进政府部门之间的数据资源共享。
第三十二条 数据主管部门统筹协调地质资料与其他成果数据的利用，数据保管单位和地质资料保管单位应建立互联互通的信息服务系统，实现各类数据资源的综合开发、利用和管理。
第三十三条 数据涉及著作权和知识产权保护和管理的，依照有关法律、行政法规的规定执行。
第六章 附 则
第三十四条 凡涉及到土地调查、地质资料和国土资源统计工作规定的有关事项，应分别按照《土地调查条例》（国务院令第518号）、《地质资料管理条例》（国务院令第349号）和《国土资源统计工作管理办法》的有关规定执行。
第三十五条 各省、自治区、直辖市国土资源管理部门可参照本办法的规定，根据管理需要制定本行政区域内国土资源数据管理办法。
第三十六条 本办法自颁布之日起施行。
附件
国土资源部数据汇交范围
一、土地调查评价，包括：土地利用现状、遥感动态监测和土地利用潜力评价等数据。
二、土地利用规划，包括：土地利用总体规划、土地利用年度计划、土地综合整治规划和重大专项规划等数据。
三、土地行政管理，包括：建设用地项目审批、耕地占补平衡、基本农田保护、土地供应、土地市场、土地登记和土地综合整治等数据。
四、地质、矿产资源调查评价，包括：区域地质图、全国矿产地、地质工作程度、矿产资源潜力评价、矿产资源利用现状调查和矿业权实地核查等数据。
五、地质、矿产资源规划，包括：矿产资源规划、地质勘查规划和重大专项规划等数据。
六、矿产资源行政管理，包括：矿产资源储量、矿山开发利用、矿业权年检与收费、探矿权、采矿权和油气勘查开采权等数据。
七、地质环境，包括：地质灾害防治规划、矿山环境保护与治理规划、地质灾害调查、区域环境地质调查、地质灾害应急调查、矿山地质环境、地下水资源、区域水文地质、地热和矿泉水调查、有害元素异常分布、地质灾害群测群防、地质遗迹保护区和国家地质公园等数据。
八、国土资源执法监察，包括：国土资源违法案件综合统计、卫片执法监察、国土资源违法案件动态巡查、12336国土资源违法举报和国土资源违法信访等数据。
九、国土资源综合事务，包括:国土资源综合统计、科技成果、外事管理和财务管理等数据。
十、部数据主管部门认定需要汇交的其他数据。
第16篇：金吉列：倡导“数据管理”
金吉列：倡导“数据管理”
基于数据导向的分析和决策让金吉列公司的人力资源工作“以理服人”。
这样的情景每天都在发生：北京金吉列企业集团有限公司下属公司金吉列出国留学咨询服务有限公司（以下简称金吉列公司）的前台文案人员收到了一份来自美国某大学的入学通知书。文案人员在打开这封快递的同时，也打开了公司局域网上的某个数据库后台，并对照申请书将相关信息录入到该数据库内。
你一定会以为这是文案人员在做普通的文件登记工作，那你错了。
实际上这是金吉列公司在完成数据库的基础输入，该数据将作为给员工做绩效考核的一个基础数据。“录取通知书到达”正是绩效考核中的一个考查要素。
“每天下班后，我们的每一个员工都可以知道这一天他挣了多少钱。”
北京金吉列公司出国留学咨询服务有限公司人力资源部部长郑梦异，很自豪地能“把绩效考核做到每一天”。
看上去，金吉列公司的做法很简单，仅由两名统计员把员工每天创造绩效的数据统计起来，并及时、准确地将这些数据生成结论公布到公司的局域网上。
其实不然，郑梦异介绍说，金吉列集团总裁张世杰先生倡导“数据管理”，金吉列留学公司自1999年创建以来，一直致力于对相关数据的统计与分析，建立了一个庞大的数据体系，并将数据分析结果应用到各项工作中去。在这个数据库内，从公司的每一个来电是什么内容，到公司的第一笔单是怎么签的，都有详细的记载。
在金吉列公司，所有决策都必须以量化数据为依据，避免了因各级管理人员主观判断失误导致企业失利，从而规避很多风险。而有了强大的数据库做依托，在做人力资源工作时，从制定公司愿景规划、组织架构、岗位编制和激励机制（分配体系），到开展招聘、培训和绩效考核等工作，都有了充分的数据理由。
例如金吉列公司将员工工作的难易程度、耗用时间、创造的收益和消耗的费用等，换算成可量化的数据，实现真正的公平、公正、公开的“三公原则”。“能做到将长度单位换算成重量单位来统一计量的唯一方法，就是具备完整全面的数据支持。”郑梦异说。
在金吉列公司人力资源部制定的《员工职责权限一览表》中，每个岗位都有相对应的动态基础数据管理职责和权限，做到数据每日一清，员工和各级管理者都对其阅读权限内人员的工作状态一览无余，最大限度地实现了企业的信息共享。
“数据”选拔
出国留学咨询服务既是老行业也是新行业，国内出国留学咨询机构合法化也不过是七八年的事。1999年国家首次规范留学咨询市场前，国内的留学市场鱼龙混杂，欺骗消费者的事件时有发生。1999年国家教育部、公安部和国家工商总局对该行业进行整顿，首批了43家留学咨询机构许可运营，金吉列公司首批获得认证。
“我们做的并不完全是纯商业行为，而是在帮助别人设计人生。”金吉列公司始终坚持“把合适的学生送入适合的院校”的服务原则，不以经济利益为导向盲目迎合不切实际的留学方案，从而赢得海外院校的赞誉，已和20多个国家600多所院校建立合作关系。
现代企业的竞争是人才的竞争，如何选才是摆在各个企业人力资源面前的一道难题。“我们在招聘咨询顾问的时候，是在以一个人生‘设计师’的标准来选拔，因此，我们很少招应届毕业生，对于刚刚回国的从来没有国内工作经验的‘海归’也比较谨慎。”郑梦异说。
郑梦异之所以下这个结论，原来与其《人力资源数据库》统计分析有关。金吉列公司的招聘成功率和离职率调查，通常都会对人员自然条件构成，如年龄、学历和海外留学经验等进行分析，并通过数据分析找到招聘成功与员工离职的真实原因。
今年，截至目前，金吉列公司共有50名员工离职，当对多年累积的相关方面的统计数据进行分析后，郑梦异得出了这样一个结论：在离职率较高的人员中，应届毕业生占多数；而年轻的“海归”派离职率也较高。
通过近一步分析，郑梦异解释道，这些员工初涉社会，眼高手低，缺乏挫折经历和耐力，面对困难和责任往往没有承担的勇气，总觉得凭自己的学历不愁没工作，所以，经常在各行业间跳动，甚者一年换2～3次工作。而通过调查，郑梦异发现员工所在地域也对员工就职期限的长短具有一定影响。“当地员工在工作中所表现出的韧劲和承受能力远远小于外地员工，这与当地员工的经济条件和内心的优越感有关。”为此，金吉列公司的本地员工由最初占90%左右的数量，逐渐减少到现在的外地籍员工占多数。
有了通过对以上数据做分析得出的结论后，金吉列公司在招聘的第一步筛选简历上，就有了取舍和权衡。在初次筛选以后，人力资源部会与入围人员做一个深度沟通，以对应聘者的期望值、价值观，及其职业规划方向有一个初步了解。员工被录用后，首先要度过一个见习期，其中还会有两周的企业文化培训和三个月的业务培训。通过培训，这些新员工会对公司的企业文化、背景和作业规程，以及整个组织的运作规程有所了解，同时，又让新员工明白，“他的文凭仅仅是一块敲门砖，是他加盟一个组织的必要条件，但不是充分条件，能不能生存，还是要靠他进行二次创业。”
几轮下来，就有一部分新员工放弃了，也有一部分人愿意留下来尝试。“可以说，在录取阶段，员工就已经经历了一次大浪淘沙，这已经为员工今后能迅速熟悉工作和应对工作挑战上了重要的一课。”郑梦异认为，能做好录用工作，前期的数据积累和数据分析功不可没。“基于数据的分析很有说服力，大家都能接受，大家也养成这个习惯，我们公司管理文件中文字的东西特别少，服务器当中80%的内容都是数据。”郑梦异说。
“数据”绩效
“办理留学是一个复杂的过程，中间涉及的环节非常多，我们每个环节都有一个监控点，相应数据出来了，考核
也自然变得简单了。”郑梦异举例道，“比如给客户办理留学手续目前完成了10%，他就可以拿10%的业绩，这就是我们为什么能做到员工可以知道每天他所得薪水的原因。”
数据概念已经深入到金吉列公司员工的行为和意识里，岗位变动、干部提拔和在职培训都要有详细记录，没经过相关培训不得上岗，郑梦异也要向员工传递这样一个理念：公司管理不应该靠管理者的主观意识，当你提出一个观点时，一定拿出一个支持这个观点成立的数据，否则你的观点就仅仅是一种定性判断。
在采访最后，郑梦异打开了金吉列公司历年来的员工激励体系数据库，在这个数据库里，“游戏规则”、实施办法一应俱全。郑梦异说，明年他们还准备根据以前的数据，出台一些个性化的激励办法，因为现有这套激励办法并不是适合所有人。
“企业文化就是建立一种共同的规则，所以企业文化建设中最关键的一点就是要使大家的价值观和企业的价值观至少要趋同，金吉列公司员工对客观数据和公司行为方式的认同就是这种价值观的体现。”而令郑梦异最感到欣慰的是，公司里的170多名员工对公司分配体系激励机制的
在金吉列公司历年来的员工激励体系数据库里，游戏规则、实施办法一应俱全。郑梦异说，明年他们还准备根据以前的数据，出台一些个性化的激励办法，因为现有这套激励办法并不是适合所有人。
郑梦异借助一句广告词来说明，金吉列公司基于“数据管理”上，为每个员工所提供的发展平台：“心有多大，舞台就有多大。”
第17篇：税务数据管理质量
多年来，随着税收信息化工作的不断深入开展，税务部门的信息化应用水平逐步提升。我们作为基层税务部门，积极响应上级要求，不断促进信息数据的集中处理，不断提高数据的综合应用水平。在税收信息化工作实践中，数据质量的好坏，直接关系到以此为基础进行的各项数据分析工作。可以说，数据质量管理不仅是税务信息化工作的基础，也是工作的难点，同时还是大家关注的热点，是税收征管工作的基石和关键。
在当前各级税务机关大力加强信息管税工作力度的形势下，无论是对税收收入进行统计核算，还是通过数据分析进行的稽查选案、收入预测等各项工作依赖的基础都是数据质量。数据质量是指税收征管数据的优劣程度，包括数据的完整性、及时性、准确性和可信性。数据质量的好坏也是由准确性、完整性、一致性、可靠性、及时性、逻辑性等一系列相关因素决定的。数据标准是衡量数据质量的准则，是进行数据相关管理工作的规范要求，提高数据质量，加强数据质量管理，需要制定统一规范且具有可行性的数据标准。制定科学合理的数据标准对税收征管数据的采集规范、录入标准等都将具有操作指导性，有利于加强数据质量管理，也有利于不同单位部门间进行的数据交换和信息共享。
根据我省“十二五”时期全省国税工作的指导思想,抓好税收征管核心业务，推行专业化、信息化的管理方式，将是“十二五”时期我省国税各项工作开展的重点，也是事关“十二五”时期我省国税工作能否实现跨越式发展的关键。
推行税收科学化、信息化、精细化管理，加快税收信息化建设，离不开全面、真实、准确的税收信息数据。及时掌握真实、完整的税收信息数据，对充分发挥税收各项职能作用，反应税收工作的现状，预测税收发展趋势，切实维护纳税人的合法权益，为国家的宏观分析决策、引导资源优化配置、更好地服务经济社会发展大局提供坚实的基础。通过分析信息数据可揭示征收管理中的薄弱环节，使决策建立在客观、真实基础上，从根本上实现决策从经验型向科学型转变，从而避免认识上的误区和工作上的盲点。随着全国税收信息一体化建设的不断深入，成千上万纳税人的各类基础数据不断集中，事后修复和清理垃圾数据不仅浪费大量的人力物力，而且有的基础工作问题是不可弥补和逆转的。现阶段建立和健全税收信息数据管理机制已迫在眉睫。
一、当前税务系统数据质量管理现状
随着全国税收信息一体化建设的不断深入和全面推广，我国的税收信息化水平也有了前所未有的提高。特别是金税工程的建设实施，提高了税收征管数据的质量。数据的省局、总
局集中，不仅逐步解决了税务机关上下级之间信息不对称的问题，而且一定程度上改善了微观领域中税务机关和纳税人之间信息不对称的情况。
但在日常工作中，我们常常把关注的重点放在数据的采集上，对数据质量管理却没有引起高度的重视。税收征管的一个客观现实是管理范围相关广泛，管理的各项事务一般也具有连贯性、相关性。随着各类税收原始信息数据的不断积累、集中和扩大，税务部门信息数据共享度、透明度、实效性、统一性也显著提高。税收信息数据作为税收管理第一资源，是税务机关取得的各项经济事实信息，它作为税收管理、预测、统计、分析等一系列税收管理工作的依据，贯穿于整个税收征管工作的全过程。税收管理的有效性极大程度上依赖于税收信息的完全性和信息的有效利用，对信息数据掌握不准确、不完整、不及时，就会影响到以信息数据为依据的征税活动。数据质量在税收信息一体化应用过程中，既是工作的重点，也是工作的难点，一些对信息技术了解不够深入的同志常会错误的认为以计算机为基础采集来的数据是真实、可靠的，是不容质疑的。但事实上随着省级、市级集中了大量的涉税原始信息，伴随着应用系统的不断推出和升级、新旧数据库的迁移、各程序的衔接、新程序的适应完善、操作的认知熟练程度、税收政策的变化等等各种情况都会涉及并影响信息数据的质量，从而造成大量垃圾数据的沉淀，日积月累，不仅占用硬盘空间，浪费资源、影响效率，严重的还会影响税收工作的开展。
二、当前税务系统数据质量管理存在的问题
（一）、税收业务需求与信息化规律要求不够协调
首先，由于信息系统需求直接来源于税收业务，而由于工作分工不同，在国税系统内部往往存在着业务人员对信息化方面的技术接触较少的问题，更谈不上对各个信息系统的深入了解。在没有信息化理念的情况下，容易出现对信息系统所使用的表证单书设计不科学，对数据填报的关联性、逻辑性考虑不周，对业务环节互相制约的关系没有系统权衡，对不同业务环节同一数据描述不一致等等问题。
其次，由于我国正处于积极探索经济转型时期，各种经济政策、税收政策必然经常需要调整，由此带来税收征管系统需求也变化频繁。而在进行信息系统规划时无法全面预计未来各种可能出现的变化情况，在实际工作中经常面临前后不一的业务口径，不断变更的业务需求，同时还有各应用系统平台升级带来的版本更新等等，这些都会为系统升级中的数据迁移带来问题。
（二）、税收数据质量管理制度化建设不完善
由于税收信息数据范围和职责划分不明确，虽然各相关部门在日常工作中各司其职，却难以真正达到信息数据质量管理的效果。常常造成理论上谁都能管，但实际工作中却又无人问津的尴尬局面。这一情况突出表现为三点：
一是原始涉税数据的采集、加工、运用、处理等基础工作的规范性还有待于进一步明确。目前，对信息数据的核算和加工、纳税鉴定、纳税申报和减免税的批复、退税管理等涉及到征管、税政等多个部门，由于监管力度不同，管理标准不统一，纳税人税收政策执行口径理解不同，引发税款误征，发生重复缴税，引发税款误征现象不可避免。
二是系统内的同一信息数据统计口径存在各自为政，互不衔接的问题。各系统模块数据口径设置的差异、同模块中数据取数的误差、以及重复录入等等都影响到税收数据的准确性。三是在将原始资料录入过程中，缺少有效审核纠错机制，有些基层单位和数据录入人员在数据审核时把关不严，对原始表单的填写与录入的信息没有认真比对，录入的数据错误没有及时发现。再加上定期数据质量审核工作没有引起相关人员的高度重视，造成错误数据形成后难以发现或发现不及时。
（三）、税收数据质量管理考核体系不够健全
目前在国税部门缺乏对数据管理的具体内容和方式进行具体明确规定的考核制度，在日常数据管理工作中还存在着不够完善的地方。比如在进行新旧系统数据库迁移后的后续管理还不够规范，对迁移后部分数据缺失的补漏办法无明确的指导意见。目前通常的做法是基层工作人员发现前期数据有误后，自行通过后台程序人员直接修改原始数据，数据修改的随意性较大，而且进行责任认定时难以真真落实到人。
（四）、税收数据质量管理工作不够精细
当前在基层税务部门还不同程度的存在着对税收信息数据的管理不够细致和深入的情况，还存在粗放型的管理模式。如果基层国税部门提供的数据不真实、不全面，上级国税部门以此为基础进行数据分析就难以进行正确的决策。用正确的方法去分析错误的数据，就不能得出正确的结论。这必然对税务部门通过对税收信息数据的分析来指导日常各项工作开展造成一定影响。
同时由于部分税务人员和纳税人未接受过专业的信息化培训，操作水平不高，而且部分人员由于对信息化的认识不够，平时工作中重视程度不够，忽视了自学，业务水平、操作能
力达不到信息系统的应用能力要求，这都大大增加了错误数据的产生概率。这些垃圾数据的存在会大大影响税收征管的工作效率。而如果单单靠人工审核干预，查询错误数据，费时费力且效果不好。
三、解决数据质量管理问题的相关对策
（一）、切实加强组织领导，明确数据质量管理责任
国税系统的数据质量管理既是征管工作的重要内容，也是征管工作的基础。而且其数据质量的好坏，直接反映并影响到相关的多项工作。各级税务机关务必对此进一步加强领导，精心组织，积极协调并推进数据管理工作，要让全体税务干部在熟练掌握征管信息系统日常操作的基础上，进一步提高认识，共同关注数据管理和质量，牢固树立“数据质量无小事”的观念，使数据管理工作在各个层面、各个工作环节、各个操作过程扎实有效地开展起来。各部门在明确征管信息系统运行操作岗责时，要具体明确数据管理责任，要把各项业务工作的考核与相关征管数据质量结合进行。要明确各级税务机关数据管理部门以及相关业务部门的数据管理职责，使数据管理成为既有专门部门负责，又有各业务部门共同参与、相互协作的一项全局性的工作。各个部门都要指定专人负责数据管理工作，将数据管理责任落到实处，确保涉及数据管理的各项工作规范有序开展。
数据质量管理必须由相关各部门一把手直接分管，避免造成各自为政，机构分散的现状。以数据管理助推整个税收征管，在具体工作中，用数据反映工作，用数据发现问题，用数据分析原因，用数据考核绩效。建立健全内部工作管理制度，明确税收信息的组织机构、管理方式、明确各级税务机关的职责权限、考核制度和奖惩方法，成立由计会、税政、征管、信息中心等部门的业务骨干组成的数据监控小组，制定数据质量的管理、监控、修正的工作机制，统一管理、统一口径，对各征收单位修正的数据每一笔都要以书面情况反馈上报，形成上下联动、分级管理的制度，对发现的问题认真核查、更正和落实，使税收信息数据的管理制度化，日常化。
（二）、不断强化日常管理，建立数据质量考核制度
制定数据质量管理办法，进一步加快我省国税系统信息化建设步伐，促进数据的安全、高效、有序运行，提高税收管理信息系统数据的全面性和真实性，全面提升税收征管信息系统在全省国税系统范围内的运行质量。
建议拟定税收信息数据相关管理规则，不断适应税务部门管理实践发展的需要，切实提高税收信息应用的效率，及时清理垃圾数据。充分运用税务部门配备的有限资源，使税收管理更趋精细化的同时又降低成本，提高效率。构建税收数据管理的考核制度，全面落实考核机制，对数据实行事前、事中、事后的监督和考核。建立一个管理严格、操作规范、监督严密的考核办法。从如何最大限度地获取真实、完整的信息数据等源头入手，发挥考核的监督性和激励性的功能，创新制度建设体系一是科学确定考核内容，对每个岗位的权限加以明确，坚持定性和定量相结合，能量化的尽量量化，提高考核工作的透明度。重点放在对税收数据管理的过程考核。按照数据质量管理的要求，有针对性地加强对操作员的培训，并对征收人员录入的每一笔数据，系统逐户逐条进行比对，实现实时自动考核统计，建立数据质量通报制度，做到用制度管数，落实到每一个岗位。建立预警监控，增强录入数据时的责任心，及时督促对差错数据的补充和修改，不仅可以及时掌握纳税人的异常变动情况，同时也可以全面反映税收征管全面情况。
（三）、逐步提升干部素质，增加数据质量管理意识
自税收管理员制度推行以来，基层征收单位税收管理员对纳税人动态信息的需求也不断扩大。如纳税人的生产经营情况、发票使用情况、申报纳税情况等信息，尤其是纳税人的异常动态，如非正常户情况、零负申报情况、税负率异常情况等等数据的变动，都是我们确保工作圆满完成的前提。随着征管改革和信息化建设的不断深入，我们在工作中会面临许多新情况和新问题。面对这一形势，必须加大对干部队伍的教育培训力度，重点加强针对税收数据质量管理的宣传培训，增强责任意识，每个人员必须明了自己的岗位职责，清楚自身的角色定位，使每一个岗位形成的数据完整、准确、及时纳入一体化系统。培养专门的税收数据管理人员，定期组织技术培训，及时更新他们的专业知识和计算机应用水平，不断提高工作效率，逐步建立起一支业务精通、素质优良的税收数据管理队伍。
（四）、加快信息建设步伐，推进国税工作科学发展
推进国税工作向精细化、科学化、专业化的方向迈进，逐步强化税收数据管理，不断拓宽税收数据管理渠道，加快信息化建设是关键。以系统程序确保信息数据的质量，进行技术支持，如加拿大的即时监控制度就是一例。加拿大的税务信息系统将每项工作程序和工作标准都以程序的方式确定下来，如果工作达不到要求，计算机程序会自动提示并退回，要求重新填写。随着信息化建设的不断深入，我国税务部门的信息化建设水平有了较大幅的提升，对税收信息数据的管理也十分重视，但与国外发达国家的信息化程度相比，我国的现有信息技术还无法实现对税收数据的全面管理，发现问题通常也具有滞后性。俗话说，它山之石，
可以攻玉，要做到对信息数据的即时监控、即时纠正，同时对新情况、新问题及时反馈，防患于未然，就要不断加强信息管理系统的建设，借鉴西方经济发达国家的经验，在程序管理和基础上与人为监控相结合，切实提高税收数据的质量。
第18篇：临床试验协议书北京大学第一医院
北京大学第一医院临床试验院内合作协议书
甲方：北京大学第一医院 科 乙方：北京大学第一医院医学影像科
甲方因进行“
”试验，需要乙方协助完成临床试验相关医学影像学检查。经双方协商，就临床试验合作事宜达成如下协议：
一、双方的权利和义务：
1.甲方提供临床试验方案摘要，在医学影像科备案；2.甲方负责受试者筛选、受试者知情同意书的签署； 3.甲方负责受试者医学影像学相关检查禁忌症的排除；
4.甲方负责受试者所有医学影像学检查费用（包括受试者
检查，及相关纸质报告出具，（不）打印影像胶片，（不）刻录影像资料光盘）；支付方式按照医院规定和双方约定进行； 5.若受试者因医学影像学检查出现不良反应事件，甲方负责向受试者提供经济上的担保，并承担由此产生的一切法律责任；
6.乙方按照甲方要求，在规定期限内对受试者进行相关医学影像学检查，并出具有医师签名和日期的影像报告，乙方将就甲方填写CRF表内医学影像学检查相关数据提供协助；7.乙方负责存储影像资料至临床试验结束后五年，并在销毁数据时通知甲方； 8.乙方负责在药监局等行政管理部门进行该试验的现场核查时提供协助；
9.按照双方试验负责人事先商定，试验结束后1个月内甲方需向乙方支付受试者检查费（具体费用请与影像科协商）；支付方式为甲方从临床试验申办者提供的试验费用中转帐至乙方。
二、临床对照试验从20 年
月开始，20 年 月结束。
三、未尽事宜，通过双方协商解决并以书面形式在医学影像科临床试验中心备案。
四、本协议一式两份，需双方研究负责人和科室主任方可生效进行临床试验相关医学影像学检查。
甲方：北京大学第一医院
乙方：北京大学第一医院医学影像科 研究负责人：
研究负责人：
日 期：
日 期：
科 主 任：
科 主 任：
日 期：
日 期：
第19篇：水土保持空间数据管理系统
名词解释
水土保持
2012-09-14
水土保持是山区发展的生命线，是国土整治、江河治理的根本，是国民经济和社会发展的基础，是我们必须长期坚持的一项基本国策。通过开展小流域综合治理，层层设防，节节拦蓄，增加地表植被，可以涵养水源，调节小气候，有效地改善生态环境和农业生产基础条件，减少水、旱、风沙等自然灾害，促进产业结构的调整，促进农业增产和农民增收。
水土保持包括水土保持工程施工监理、生产建设项目水土保持方案编制（简称水土保持方案编制）、水土保持监测、水土保持设施验收评估、水土保持建设规划和生态建设咨询等工作。在具体实施过程中，涉及基础数据的调查与管理、水土保持资源评价、水土保持监测与管理、水土流失防治等。
水土流失严重区域
水土保持研究的对象主要是水土资源及其发展状况，它涉及大量大气、土壤、地貌、植被及人类活动因子，其信息有明显的空间性和时间性，这正是GIS擅长的地方。小流域是水土流失的基本单元，水土流失发生、发展的全过程都在小流域内产生一定的规律性。使用ArcGIS Spatial Analyst的Hydrologic Analysis（水文分析）模块或者ArcHydro工具可以帮助您根据需要基于数字高程模型（DEM）划分小流域；ArcGIS提供的多种不同的地理数据库方案可以为您提供更加符合您需要的水土保持基础数据调查与管理解决方案，2005年开展的全国水土保持监测项目一期就是采用ArcGIS平台实现土壤侵蚀数据库建设和维护的；水土保持资源评价是水土保持方案编制和水土保持规划编制过程中不可或缺的一部分，只有了解现状，才能制定出更加合理、可行的方案和规划。使用GIS的空间分析模块，可以将不同的水土资源影响因子（如土壤侵蚀、土地利用、土壤类型、植被类型、植被覆盖、地貌类型等）叠加，从而实现更加精确、快速的确定研究区的水土资源状况。水土监测与管理是确保水土保持措施有效执行的有力监督措施，通过GIS和RS技术的有机结合，用相应的评价模型对各项指标进行动态分析，可以大大提高水土监测与管理的科学性和效率。
GIS的应用将大大减少水土保持投入的人力、物力、财力，同时提高水土保持工作的科学性、合理性。
水土保持空间数据管理系统
1、系统概述
系统以小流域基础空间数据、水土保持业务数据库为基础，以水土保持业务为导向，建立统一的网络业务平台，实现水土保持信息网络化获取、传输、处理与共享应用，为水土保持提供信息服务和分析手段，提高水土保持时空分析、分级管理、科学决策、高效服务能力，实现水土保持信息的规范化、现代化管理和共享利用。全面提高水土保持机构管理与服务水平。
一、对水土保持空间信息与业务信息以小流域为单元一体化应用，协同化更新，有效积累各方向、层次业务数据，保证数据一致、完整、即时、持续性。
二、建立互联互通的数据获取及更新渠道，实现水土保持业务数据的分级异地录入、传输、查询检索、统计分析、导入导出。
三、全面、准确地掌握水土保持现状信息及其动态变化，实现水土流失在时间和空间上的预报预测示范，为水土保持措施空间优化布局配置提供决策支持。
四、为社会单位提供便捷的服务渠道，对生产建设项目、监督执法、重点防治区区的自动化管理。提高预防监督工作的效率、质量与管理水平。
五、促进水土保持生态工程规范化管理，实现不同层次管理机构对工程进展、质量和投资有效监控和跟踪管理。
六、提高水土保持数据应用价值，打造整个行业顺畅的共享通道，提高信息共享水平、扩展业务应用的范围，强化业务应用深度，提升水土保持行业管理决策能力奠定基础。
2、系统功能
2.1小流域水土保持空间数据管理系统
系统在统一的空间基础上，对多源、多尺度、多时相海量空间数据的无缝管理；在三维场景下对监督管理、监测预报、综合治理等信息根据流域和行政两种逻辑进行一体化管理，直观、形象的表达区域水土保持专题信息的空间范围、类型、数量及分布；对流域基本特征信息进行计算，为水土保持综合治理、规划及决策提供信息服务支持；实现水土保持空间数据在线更新.为有效参与宏观调控提供信息支撑。
一、水土保持小流域单元在线划分
以DEM为基础，参照遥感、道路、行政区划等信息，提取并建立具备上下游沟道水系汇流关系、大小流域嵌套、沟道－流域包含关系的流域体系，为小流域综合治理提供基本管理单元，为从小流域到大江大河水沙时空分析以及区域水土保持效益评价提供支撑；为水土保持规划和数字化建设提供基础数据。
二、三维水土保持空间数据在线更新
在微流域控制范围内，根据地物的时空关系和水土保持设施控制范围，实现对小流域土地变化、土壤、植被盖度、泥石流、农村面源污染、清洁小流域、经流场、卡口站以及梯田、坡面集水设施、塘坝、谷坊等水土保持措施等空间业务数据的批量入库或局部在线更新。
三、小流域水文地形分析
为水土保持业务人员提供强大、专业的水土保持空间分析计算，包括：沟道长度、比降、沟壑密度、流域形状系数、汇水面积、沟道追溯分析、坝群洪水控制分析等。为水土流失空间分析，水土保持综合治理提供决策支持，为暴雨情况下水土保持措施遭受的危害分析、评估提供支持。
四、水土保持空间信息管理
各级用户对行政区划、DEM、遥感影像、土地利用、河流水系、水源保护区、泥石流区划、重点防治区划分图、土壤侵蚀等小流域空间数据以流域、行政两种逻辑在统一的空间基础上，进行单项或联合查询、统计、分析，直观、形象的显示全市范围小流域各项专题信息的空间分布。数据检索的结果以专题图、报表、统计图、统计表等方式返回客户端。
2.2水土保持监督管理系统
实现水土保持方案信息、技术审查信息、监督检查信息、验收信息、专家信息、相关单位联系方式等信息一体化管理，能够掌握各个建设项目进展情况，掌握区域内工作开展情况；能够对项目具体情况，水土保持效益进行查询、汇总分析，直观掌握区域内开发建设项目的类型、数量、分布，提高工作效率。
实现开发建设项目水土保持方案报告书（报告表）编制、受理、审查批复、监督检查、设施验收等信息的在线填报和实时跟踪管理，规范化业务流程；
实现三维场景下开发建设项目、水土保持方案、执法检查等信息的上报、查询、统计汇总，方便用户掌握区域水土保持预防监督的工作现状；
对评审专家信息、编制单位及相关单位信息、监督执法机构信息进行有效管理；
2.3水土流失监测信息管理系统
系统统筹考虑国家、流域机构、各省、地区、县各级监测站网之间的关系，充分利用降水、径流与泥沙等观测数据，建立统一规范的监测数据库以及满足不同管理尺度需要、上下互联互通的监测信息系统，改变传统以纸质公文为主体的水土保持信息传输方式，实现各级监测部门间的网络化信息资源共享与高效管理，提升水土保持监测效率和业务管理水平。 系统集监测数据上报、审核、查询、统计、专题分析、应用于一体，规范化数据流程，在对水土流失现状分析的基础上结合土壤侵蚀模型，实现对水土流失的科学预测，为水土保持综合防治提供决策支持。
2.4综合治理项目管理系统
以小流域为单元，按流域和行政两种空间逻辑，以项目、项目区、小流域三级空间分布，依据国家投资、地方投资不同途径，对项目进行全面管理。具体包括：
一、项目前期工作
项目建议书、可行性研究报告、项目审查、项目批复、小流域初步设计、设计单位信息、专家信息、等信息进行管理。实现项目本级录入、编辑、存储、检索、统计分析、专题图表输出等要求。
二、项目实施
以小流域为单元对项目实施情况进行管理，包括：小流域现状、初步设计、小流域治理状态、投资完成情况、治理措施完成情况、治理措施质量、效益信息及检查信息的录入、编辑、存储、查询、统计和输出。
三、项目验收
以小流域为单元，以项目为单位进行管理，包括项目验收基本信息和项目验收文档、多媒体等信息管理。
4、系统特点
综合应用3S技术、数据仓库、时空动态数据库、元数据、海量数据存储等技术，按新一代GIS理念架构、具有可持续性； 规范水土保持各项业务信息，建立了统一的水土保持空间和业务元数据库；
统筹考虑国家、流域机构、各省（自治区）、地市、县各级监测站网关系，建立互联互通的网络信息系统，实现了多层次信息资源共享；
GIS、MIS与水土保持业务有机集成，具有高度实用性，实现水土保持业务管理自动化；
按业务用户、决策用户、公众用户分配不同权限，便于系统维护；
按“业务”动态加载各项功能，可操作性强；
水土保持生态建设项目可随时填加到系统中，实现各类项目统一管理；
按流域、行政两种逻辑组织和管理时空数据，符合水土保持管理需要；
用户自由定制统计报表，各类统计结果均可保存为本地Excel文件；
增量存储空间动态数据，利用时空数据模型分析管理各类业务，降低系统建设和运行成本；
应用系统平台与各级水土保持数据库集成，方便定制个性化水土保持信息系统。
5、成功案例
科技部863计划“重大行业3S应用示范—水土保持”
科技部科技型中小企业技术创新基金项目
全国水土保持监测与管理网络信息系统
全国水土保持网络中心数据库建设
全国水土保持资质管理信息系统
中国水土流失与生态安全综合科学考察数据管理系统
全国水土流失动态监测与公告系统
黄河流域水土保持生态工程项目验收与管理信息系统
北京市水土保持核心业务管理系统 北京市水土保持科研项目管理系统
贵州省水土保持监测与管理信息系统建设
内蒙古水土保持数据库建设
山东省水土保持管理信息系统建设
基于3S技术的吉林省水土流失动态管理系统
基于3S技术的山西太原市水土保持信息系统
基于3S技术的北京延庆县水土保持监测系统
天津蓟县水土保持监测与管理信息系统研究
海淀园区中小企业创新基金项目
新疆建设兵团农一师监测与管理系统
天水籍河流域水土保持数据库建设
郑州市水利普查成果查询系统简介
时间：2014-08-27 17:22:35 来源：星球数码
1 建设背景
随着全国第一次水利普查工作的顺利开展，郑州市水利普查工作也进展顺利，最终形成了普查成果数据库。普查成果数据具有数据全面、覆盖面广、质量可靠等特点，是目前掌握的最为全面、最为详实的水利基础信息，同时还蕴含着大量的统计、经济和社会信息，是宝贵的信息资源和社会财富。如何更好地体现普查工作的重要成果，将水利普查的第一手数据更好的利用起来，为日常的防汛抗旱、水资源管理及决策支持提供服务，成为目前各级水利管理部门需要密切关注的问题，郑州市也不例外。
为此，郑州市水务局基于第一次全国水利普查成果开展了河南省郑州市第一次全国水利普查基础数据成果应用项目。根据第一次全国水利普查本区域的建设成果，结合郑州市的实际情况和需要，通过数据加工处理与系统开发，实现普查成果应用，提高水普数据的利用率。
2 建设任务
为实现普查成果的共享和广泛利用，根据国家对信息保密的政策要求，在保障水利普查涉密数据安全的前提下，在必要移动平台、水利信息专网和水利政务内网等环境，向公众、政府、企事业单位的不同用户，提供相应的水利普查成果查询与共享服务。
项目建设内容主要是：针对管理决策和应用共享等方向，开发两大查询服务系统;基于水利普查原始数据库，完成基础成果和主题成果两类成果数据加工;根据不同的应用方向、保密要求和普查成果的适用范围，针对两大系统的三类部署环境，建立相应的查询服务数据库。
1、针对管理决策和应用共享两个服务方向，开发两大查询服务系统，包括水利普查成果随身查阅系统、水利普查成果综合查询服务系统。
2、针对普查成果宣传展示和分析查询需要、普查信息分类分级和脱密使用要求，完成普查基础成果和主题成果两类普查成果的数据加工。
3、针对两大查询服务系统在三类应用环境的不同信息安全要求，根据数据加工结果，建立相应的普查数据查询服务数据库，既保证各类应用需求，也保证普查原始数据库的安全。
3 系统数据特点
第一次全国水利普查需采集与处理的空间数据主要包括26个对象类型。其中19类由县级普查机构进行采集与处理，7类由省级普查机构进行采集与处理。
郑州市上报矢量数据包括河流湖泊、水利工程、经济社会用水、河湖开发治理保护、水土保持、水利行业能力、灌区、地下水取水井等8个普查主题上报的空间矢量数据，以及由水利普查办下发的水资源分区对象和流域分区数据集成的水资源一级分区要素类、水资源二级分区要素类、水资源三级分区要素类和一级流域要素类、二级流域要素类、三级流域要素类，共包含44类要素。
基于水利普查成果查询及服务系统整体规划模型层次，如下图所示：
图3-1：模型层次
方案采用面向主题领域统一建模的方式。
图3-2：数据模型
4 系统框架
水利普查成果综合查询服务系统基于B/S架构，以WFS方式发布各类空间数据，可以通过图层控制灵活显示不同类型的普查成果，进行分类成果展示或多类成果组合展示。
水利普查成果随身查阅系统基于C/S架构，运行于平板电脑，具有界面友好、展现效果好、携带方便等特点，
客户端浏览采用PC机和平板电脑两种方式进行。其中水利普查成果综合查询服务系统应用于PC机端，水利普查成果随身查阅系统应用于平板电脑。
5 主要成果
水利普查成果综合查询服务系统
水利普查成果综合查询服务系统基于水利普查上交的包含44类要素成果数据、国家下发的2.5m分辨率遥感影像图、水利专题数据、二调权属界线等底图数据以及河南省郑州市基础电子地图数据库，实现对数据的分层显示并综合展示河流、湖泊、水库、水闸、泵站、堤防、流域、水系边界等多个专题图层，实现水利空间信息、水利工程信息、取水信息、排污信息、灌区信息、农村水利信息、水土保持信息、经济社会用水信息、水利行业信息等的查询与统计，还实现相关属性对象的关联查询，如：
Ø 河湖基本情况与水系轴线、水位站。
Ø 水利工程与水库(水体)、水电站工程、水闸工程、泵站工程、引调水工程、堤防工程、农村供水工程、组合工程等
Ø 经济社会用水与工业企业、建筑及第三产业
Ø 河湖开发治理保护与河湖取水口、地表水水源地、与入河湖排污口
Ø 水利行业能力与水利行业单位
Ø 灌区专项与灌区工程、渠道工程
5.2 水利普查成果随身查阅系统
随身查阅系统是目前信息化建设的主要趋势，在水利行业应用也较为广泛，水利普查成果随身查阅系统依托移动端应用可以使相关人员无论在任何时间和任何地点实现对水利普查成果方便快捷的数据浏览、兴趣点浏览、属性查询、以及空间查询等。
6 应用方向
Ø 多级比例尺空间数据建设和专题图建设
Ø 水利数据中心建设
Ø 水利数据共享平台建设
Ø 防汛减灾专题应用系统建设
Ø 水资源专题应用系统建设
Ø 水环境专题应用系统建设
Ø 生态修复专题应用系统建设等
Ø 三维应用专题建设
作者：北京星球数码水利事业部 任亚平
MapGIS水利信息服务系统解决方案
时间：2013-06-27 14:27:30 来源：中地数码
1.概述
水利信息服务系统解决方案，是以各水利业务应用系统产生的图表、图像、文字报告以及其它部门发布的信息为数据资源 ，在MapGIS互联网GIS开发平台和水利信息共享服务平台的支撑下，实现对包括水情、雨情、台风等实时数据及业务分析成果数据的发布，不仅实现了政府部门之间的信息共享，也为社会提供一个应用服务及信息发布的平台。
2.系统功能
◆ 水库信息发布：在水库基础数据的支持下，实现对各类资源信息的实时查询、检索及综合分析处理等功能。
◆ 实时水情发布：实现对水情信息的查询及实时更新功能，可生成河道水位、水库水位、主要潮位、河道超警戒水位、水库超汛限水位等报表，以及各种图形。
◆ 实时雨情发布：实现不同雨量的分级显示与标注，能查询各个不同时段的雨量数据，实现雨量数据的图形化表达。
◆ 降雨等值线：借助MapGIS绘图软件能较快地制作出美观的不同区域的降雨量等值线图。
◆ 降雨分布图：综合雨量站点数据，按照雨量等级划分，处理生成降雨分布图。
◆ 台风路径发布：在MapGISIGServer的基础上实现了地图的基本操作、简单选择查询、台风历史记录查询分析、台风过程动态显示和台风预报等功能。
◆ 卫星云图：自动采集多个卫星拍摄的实时云图，并在移动终端上实现查询、对比与分析，同时支持云图的放大、缩小和漫游等功能。
◆ 气象雷达：借助所在区域天气雷达网，建立国家气象中心至水利部信息中心、省气象台至黄河水利委员会的信息传输信道，实现双向传输，以达到信息共享。
◆ 山洪灾害：查看各地区的山洪灾害信息，以表格的形式显示如基础信息，特征值参数、危害评价等灾害信息。
◆ 堤防：可查询某年份的河堤工程统计表，包括河堤工程名称、建设地点、提防长度、设计标准、工程保护效益等信息。
◆ 预警发布：提供对预警信息的查看功能，以及监测站出现超警情况时，系统自动生成预警信息的功能。
◆ 预案发布：实现电子化预案，并提供对灾情预案信息的发布和查询功能。
◆ 群测群防：利用互联网的方式，发布最新的群测群防宣传培训演练材料，宣传群测群防的灾害防御知识。
3.系统特点
◆ 实现对多种形式，多种界面和多种类型的数据统计，以及水资源业务数据发布。
◆ 实现上下级管理部门的数据报送、水利部与各个流域机构之间、不同业务应用之间的互联互通、信息共享和协同办公。
◆ 实现水利信息预警发布、预案发布、群测群防等功能。
◆ 实现卫星云图查询、气象雷达显示、台风路径动态分析等功能。
◆ 实现雨量数据的统计分析和图形化展示，同时提供对降雨等值线图、降雨分布图的绘制功能。
◆ 采用B/S模式，基于MapGIS互联网GIS开发平台，实现地图的基本操作、空间数据查询、雨量数据图形化、台风历史记录查询分析和台风预报等功能。
4.典型案例
◆ 市级抗洪抢险辅助决策系统
◆ 省级水利信息在线分析服务系统
◆ 省级“三防”电子沙盘指挥系统
◆ 国家级防汛抗旱遥感监测分析系统
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分布式数据库
2012-09-14 在水利行业中，大量的空间数据分布于国家、流域、省、市县等各级单位，这些数据需要从市县向流域（省）定期更新，同时流域（省）数据的更新也需要及时反映在国家的中央数据库中。针对地方办公机构和中央办公机构之间的这种数据分发场景，ArcGIS提供了一种分布式空间数据库技术，即分布式Geodatabase技术，能够很好地满足日常的数据共享和交互需求。
水利行业的分布式数据中心结构
1、同步复制与增量更新
在分布式Geodatabase中，通过同步复制的方式，能够实现各级节点的、异构数据的及时更新，同时提供了数据的"增量更新"机制，即无需复制全部数据，只需提交变化的数据即可完成更新，这使得数据检查更加的高效和简单，实现这种更新的方式分为离线与在线两种，分别提供在无网络环境和网络连通环境下的更新。通过这种方式能够大大减少数据上传后的数据质量检查的工作量。
数据更新模式
2、在线更新与离线更新
在分布式Geodatabase下，实现这种增量更新的方式既可以是在线的又可以是离线的，分别提供在无网络环境和网络连通环境下的更新。
在线更新方式能够将在线完成的空间数据和属性数据的编辑结果，通过增量更新机制上传，适用于数据的少量、快速的更新，同时数据接收端能够直接地、快速识别上传的数据，无需任何转换，及时完成数据的检查和更新入库。
数据在线编辑
数据在线接收与检查
离线更新就是指避开网络系统，通过一定的存储介质来上传更新数据的方式。对于一些机密的数据或者变更数据量比较大的情况，可以选用离线方式实现更新。离线更新的方式也是通过增量更新的机制实现数据上传的，方便快捷。
桌面平台的离线编辑
桌面平台的离线数据检查
水利共享与云计算
2012-09-14 云计算
云计算，是目前大家讨论最热烈的技术话题之一，已经在全球范围内形成了一种技术趋势，影响着人们的工作和生活方式。Esri的目标是在云端建立政府空间信息平台，它将会改变我们的工作模式，可以使我们以更好的交互、更加综合的方式来使用信息。
Esri是行业内第一个提出GIS云端化的公司，目前已经地了实现公有云和私有云的技术。作为一种崭新的空间信息服务模式，ArcGIS云预示着GIS发展历程中一个重要的转折。
ArcGIS公有云方案：
Esri提供的公有GIS云产品，包括ArcGIS Online/ArcGIS.COM、ArcGIS Apps/APIs以及ArcGIS In Amazon、ArcGIS for Windows Azure等等。使用这些产品的用户不用关心云端环境所有资源的安全、管理、部署和维护；只需为其所使用的资源付费，无需任何前期投入。ArcGIS Online作为Esri的公有云产品，其全新的工作方式使得我们信息共享更加的高效，工作协同更加的简单，从而真正的实现：每个人都可以成为空间信息的使用者和分享者，每个人都获取或者传播地理所带我们的价值。
使用ArcGIS Online创建自己的应用
亚马逊中的ArcGIS Server ArcGIS私有云方案：
用户在应用上有多方面的需求，也会对私有云GIS的模式十分关注。Esri公司充分理解并重视这一点，在公有云GIS模式的基础上，研发和推出了私有云GIS解决方案，为那些需要在非公共网络环境中搭建云计算平台的组织机构，方便、快捷、安全地在机构内部实现空间信息的云计算服务模式提供了落地的技术和产品。为了满足用户搭建行业私有云的需求，Esri为用户提供了两个非常重要的产品服务：Portal for ArcGIS和ArcGIS云管理套件。其中，Portal for ArcGIS可以帮助用户实现业务资源的整合和高效的协同办公，而云管理套件可以为用户快速交付资源服务，并帮助用户实现云端GIS资源的智能化管理，是一个完整的、落地的云GIS建设方案，能够让行业用户构建自己的私有云，在政府或企业内部发布服务，构建业务应用。
Portal for ArcGIS案例
OneMap共享平台
Esri中国公司基于ArcGIS技术提供了集海量、多源异构空间信息资源的整合、管理、发布、WEB服务、应用搭建和运维保障为一体的完整的共享解决方案—One Map，用于搭建面向社会公众、企事业单位和政府部门的综合性地理信息公共服务平台。
ArcGIS共享解决方案
水利专题地图
2012-09-14 制图是一个经久不衰的话题，从石器时代的岩石刻画到现代的计算机制图，万千年来，制图的精髓从未改变——抽象现实世界物体绘之于平面之上。而不断变化的，是人们对现实世界的认识，以及制图技术的发展。
制图一直是ArcGIS不可或缺的重要技术环节，时至今日，ArcGIS已经拥有了全面的数据预处理能力，完整的符号化体系，智能的要素标注机制，自动化的制图编辑功能，专业的制图输出功能和高效的制图模板，受到了广大GIS工作者的关注。历经几十年的发展，广泛的行业应用，加上强大的技术支撑及深厚的底蕴积累，ArcGIS的制图技术已形成一套完整的解决方案，能够帮助用户成功创建地图，并清晰、精细、美观、高效地展示地理数据。
ArcGIS提供的制图表达机制，可以灵活的对水利符号进行定制，并利用高级制图工具来模拟水利专题要素，从而生成精美的水利地图以及丰富的水利专题图。
全球变暖极地冰盖融化导致海平面上升，致使美国罗得岛州和东南部的马萨诸塞州/科德角即将被海水淹没。在该图中，海底地形及海水深度能够很形象的表述。
夏威夷海域水体深度专题图
通过卫星遥感技术得到地形数据，并从海平面高度变化来预测探测船舶航道的水深状况。碎屑岩地形是来自于美国地质勘探局的30米夏威夷数字高程模型。熔岩流显示为红色。梯田（橙黄色）面积较大，说明过去这里是岛屿。由此看出此海域最年轻的火山罗希海底山，尚未达到海面。通过地图中显示的海洋深度数据，可以判断出火山运动变化的状态。
2004年克林湖水电声学项目-艾伯特王子国家公园（加拿大国立公园）
艾伯特王子国家公园克林湖深度数据被采集和处理后，生成了数字高程模型。通过对水下深度为1米、5米、10米、15米、20米处水体的溶氧量和温度值进行分析，得到鱼类种群的数目、适应鱼类生存的栖息地和食物来源。
水利移动
2012-09-14 移动GIS，随时随地创造地理价值。ArcGIS为移动端的应用提供了强大的技术手段，用户可以通过多种移动设备（智能手机、掌上电脑、平板电脑等）来访问空间信息资源，并且能够实现在移动端进行各种数据制作和空间分析等操作，满足了目前各种移动应用的需求，获得了各个行业用户的认可。
目前，ArcGIS的移动产品支持常见的iOS、Android、Windows Phone和Windows Mobile等终端操作系统，ArcGIS分别为其提供了ArcGIS API for iOS/ Android /Windows Phone和ArcGIS Mobile等应用开发包，真正能够实现跨移动平台的、可定制的GIS应用。
Esri移动解决方案
在水利行业中，ArcGIS的移动端产品被广泛地应用到外业数据采集过程中，增强了数据采集的实时性与准确性，缩短了数据处理的流程，提高了工作效率。
移动设备用于野外数据采集
移动技术还可以应用于水利行业的应急指挥。2010年发生的墨西哥湾漏油事件导致一场区域环境灾难，不仅会影响海洋、海岸的多种生物，还会影响当地的渔业和旅游业。事件调查委员会的IT负责人采用ArcGIS移动解决方案快速推出了污染调查报送系统，使得海岸调查员和普通市民都可以对污染地点进行定位、备注、拍照和上报。
墨西哥湾石油泄漏事件
用户通过移动客户端上报水污染事故，监测中心第一时间收到上报结果。通过基于Flex的地图门户网站，每天调查的结果都能及时、透明的对社会大众公开，用户根据关注的区域可以逐级放大地图，点击查看具体的上报信息，包括了污染的类型、面积和实地照片，这些详细而有效的数据还有利于专家对污染事件影响的监控和评估。
小流域划分技术
2012-09-14
一、总述
合理的地形表达是小流域划分的关键。在进行小流域划分之前，一般都要进行地形的预处理，以使使用的数据更加符合分析的需要。关于地形的预处理技术，请参考文档《地形预处理技术》。 本文主要介绍小流域的划分技术。文档中使用同一份数据（美国SanMarcos），介绍流域划分过程中不同参数作用下的结果。
二、准备过程
该区域的数据包括集水区（小流域）数据，研究区30m的DEM数据，河流数据。使用的数据如下：
研究区DEM数据
研究区集水区（小流域）和河流数据
三、划分技术
（1）常规流程：
从已有的数据可知，该研究区共有19.7万多个单元格，合计180多平方公里。按照正常的处理流程，设5000个单元格为河流起始点阈值，可得如下结果
生成的集水区（小流域）
生成的汇流线
从图中可知，生成的集水区（小流域）和汇流线和已有的数据都有较大差别，特别是集水区（小流域）的形状和原有数据的形状差别很大。这主要是由集水区（小流域）的划分方法以及参数设置不同引起的。
上述方法主要通过控制河流起始点阈值来控制集水区（小流域）的形状等，对集水区（小流域）形状、面积等缺乏有效的控制。随后介绍的内容主要是更加灵活的控制集水区（小流域）的划定。
（2）通过汇流线改变小流域的形状：域）的划定。
上面使用的方法有时并不能满足我们的需要，我们可能需要更精细的控制。"Flow Direction with Streams"工具和其他工具配合提供了根据汇流线控制小流域形状的方法。
Flow Direction with Streams操作界面
生成的集水区
从图中的结果看，生成的集水区和原来的集水区基本一致。通过该方法生成的集水区与提供的河流段一一对应。
这个工具一般建立在常规流程之上，使用的汇流线数据常常是常规流程中输出的汇流线。通过修改常规流程输出的汇流线数据，可以实现集水区形状的重新塑定。常规流程的处理经常出现面积较小的集水区，通过将某些支流线删除，可以实现将原支流的集水区和主干河流上对应集水区的合并。 同时，通过将汇流线要素在某些地方打断，可以实现将原来集水区一分为二。
（3）通过指定的流域出水口等点数据改变小流域的形状
除了（2）使用的方法外，根据点进行批量的子流域划定也能改变小流域的形状。与（2）类似，该过程一般也建立在常规流程之上。通过"Batch Subwatershed Delineation"，在常规流程生成的DrainagePoint的基础上添加或者删除点，即可改变集水区的形状。
增删DrainagePoint之后生成的集水区
（4）如果以上几种方法都不能满足需要，特别是小流域的形状依然不满意时，可以使用ArcGIS的 "融合" 工具对小流域进行手工合并。
（5）总结
使用ArcHydro工具无法直接根据集水区面积控制集水区的划定。因此，需要一些特殊的手法对集水区的形状和面积进行控制
使用ArcHydro工具更加灵活的进行流域划分的方法在于计算流向同一个河段或者流向同一个汇流点的单元格，属于同一河段或同一汇流点的单元格对应一个集水区。因此，确定集水区的关键因素有两个：
（1）流向的确定；
（2）河段或者汇流点的确定。
流向可以通过地形预处理技术可以比较准确的确定，而河段和汇流点的确定则直接关系到集水区的形状和面积。通过修改常规流程中获取的汇流线和汇流点数据，可以比较好的控制这些特征。
小流域划分技术2
基于GIS的县级水土保持系统
基于RIA的WebGIS数字流域系统05(2013-05-17 22:02:36) 基于RIA的WebGIS数字流域系统03(2013-01-17 11:14:54) 基于RIA的WebGIS数字流域系统01(2012-11-04 12:22:56) 流域水系统图制作(2011-09-16 16:33:28)
第20篇：工作总结（项目助理、数据管理）
时光荏苒，转眼间又迎来了一年的结束，这让我有种叹时光流逝，惜年华悠悠的感觉。XX年对于中国和世界都是一个不凡的年度，具有着历史意义。对于我也同样的富有意义，它有着血与泪交融的滋味；它让我有更多的视角去看待工作和人生；它承载着太多的艰辛、太多的希望、太多的努力和太多的失望。
盘点和回顾这一年来我努力的成果，心中的自豪和坦荡油然而生。
首先，我独自一人组织和导演了产业公司联欢晚会的两个重台戏：一个是搞笑版本的《四小天鹅》、另一个是东北二人转。另外主持人的服饰和造型也完全由我一人担当。我用我在艺术上仅有的一点素养，加上自己大量的努力，不仅使晚会的节目受到广大观众的认可和一致的好评，而且主持人的造型也让人赞不绝口。由于我一边工作，一边编排节目，在晚会结束后我“光荣”病倒了。就像是一名饱受重大战役的士兵一样，在战场中顽强拼搏，奋勇杀敌，战后才发现身上已伤痕无数。通过那次晚会的经历，我的才华不仅得了展示，而且我的管理能力也得到了突显。
其次，我通过个人的努力荣获了XX年度产业公司优秀员工的称号，这一光环让我在一年之后的今天仍然回味无穷。这个荣誉是我努力拼搏的收获，是我个人能力的一种体现，也是我永攀高峰的动力。可以说我是一名真正的问心无愧的优秀员工。
再次，我自从被公司调入主体功能区这个项目以来，就一直本着勤奋、刻苦、认真、负责的工作态度和热心、诚恳、实在的为人默默地努力着。由于珍惜这次新的工作岗位，我在原有工作优点的基础上，更加地自律、热情、主动、积极并严格要求自己，而且立下两条原则：（1）工作的原则：要做就要做到完美；（2）做员工的原则：不给领导添麻烦，尽量替领导分忧。我想我做到了。
我的工作范围和工作内容是部门中最复杂最繁多的一个。虽然多而乱，但我尽量细致整理分析，做到井井有序。以下是我对在该部门工作的大体概括：
（1）主体功能区办公区的整体布置（包括电脑网络的整理及内外网线的布线等）。主体功能区办公室建立初期，为了给大家营造一个舒适的办公环境，我一人布置，并养植花草。也许没有人愿意干这种活，但我会，而且乐在其中。
（2）办公室的卫生清扫工作。虽然是件小事，但是我一直坚持了一年多。有人可能会坚持一个月也可能会半年，可我却坚持了一年多，从始至今。
（3）辽师大合作方的保姆工作。为了表现出产业公司对辽师大合作方的重视，我以实在、热情、服务、周到来要求自己，充分体现我们对该项目合作的热诚。一年多的时间发生了许多事情，每次我都会尽心尽力地做，正因如此，我得到辽师大方的认可。这种认可给了我巨大的欣慰。
（4）所有保密资料的登记、保存、管理工作。我深知这项工作的机要性和重要性，所以我在管理资料方面尤其谨慎。为了能娴熟地管理资料，我甚至要求自己尽量背下资料存入的具体位置。每次新资料入库我都严格记录并谨慎存放，做到让领导放心，让合作方满意。
（5）数据平台搭建工作。可以说辽宁省的主体功能区数据信息平台搭建工作融有我很多的心血，所以每当看到信息化后的成果，我都有一种油然而发的亲切感，因为在地图中，我仿佛看到了自己在电脑前奋力工作的身影和那种一气呵成的工作力量。信息化共有11项工作，其中我独立完成的有3项，分别为空气质量分区、交通网络分布和查找年鉴指标；同其它人合作完成的共有四项，分别为地图配准、地图数字化、80人口数核对和乡镇属性完善。地理信息系统是一个复杂性的地理科学，它需要处理人要有较高的电脑操作能力和细致耐心地工作态度，除此还要有广阔的空间思维和一些基础性的地理知识等，总之需要一个综合素质较强的人。我深知信息平台搭建是一个复杂而艰巨的任务，所以我在做任何一项工作中都没有一丝的懈怠，在正常完成工作的同时，要求自己高标准并出色的完成领导交给的每项任务，做到不让领导操心，让领导完全满意！
