(a) 인식 제고 및 과학적 관리
데이터의 과학적 관리는 전략적 수준에서만 실현되고 중시될 수 있다. 데이터는 주요 소프트웨어 응용 프로그램의 기초입니다. 모든 기업 데이터는 결국 수집되어 컴퓨터 시스템의 데이터베이스에 저장됩니다. 직원은 정보 상호 작용 시스템을 통해 백그라운드 데이터베이스에서 필요한 데이터를 가져와 중간 정보 시스템 처리 후 결과를 얻습니다. 모든 조사 및 분석에는 진실하고 포괄적이며 정확하며 일관된 데이터가 필요합니다. 기업 정보화 건설에 존재하는 몇 가지 문제는 주로 좋은 제도가 없기 때문이 아니라 기존 제도가 잘 적용되지 않았기 때문이다. 따라서 데이터의 정확성, 무결성 및 과학성은 결과의 정확성을 직접 결정합니다. 정보 응용 프로그램의 효과에도 영향을 미칩니다. 동시에 과학적 관리만이 데이터의 정확성과 무결성을 보장할 수 있다.
(b) 기능 부서를 개선하고 관리 시스템을 개선합니다.
데이터 관리 기능은 전문 부서에서 구현해야 하기 때문에, 전문 데이터 관리 리더십 팀과 데이터 관리 (처리) 부서를 설립하고, 데이터 관리 부서에 데이터 관리 책임을 위임하고, 데이터 관리 부서에서 모니터링 데이터를 중앙에서 관리하고, 각 관련 책임 부서와 협조해야 합니다. 각 부서도 그에 따라 상응하는 데이터 처리 일자리를 마련했다. 이어' 데이터 관리 방법' 과' 데이터 관리 책임 추궁을 위한 잠행 방법' 을 내놓아 책임 범위, 업무 절차, 감시 내용, 심사, 상벌 등을 명확히 했다. 데이터 통보, 교육 등의 제도를 수립하고, 정보 수집, 감사, 입력, 분석 비교, 정보 전달 등의 관련 조치를 취하고, 데이터 감독 및 응용을 점진적으로 규범화합니다.
(3) 데이터 입력을 엄격하게 하고 출처 통제를 강화한다.
첫 번째는 인력의 질을 향상시키는 것입니다. 데이터 입력 인력에 대한 소프트웨어 운영, 데이터 입력, 책임 등의 지식을 교육하고, 책임을 명확히 하며, 각급, 각 직위 데이터 관리 인력의 직무 및 품질 기준을 명확히 합니다. 통합 관리 소프트웨어의 문제에 대한 제출, 처리 및 피드백 절차를 명확히 하고, 데이터 관리 부서에서 문제를 접수, 연구 및 해결하고, 피드백을 받고, 여러 제출, 여러 지침을 피하고, 데이터 관리를 위한 인력 자질 보장을 제공합니다.
두 번째는 정보 시스템을 강화하고, 시스템 자체의 오류 수정 기능을 향상시키고, 데이터 입력 오류를 줄이거나 피하는 것이다.
셋째, 합리적이고 효율적인 워크 플로우를 만듭니다. 실제 상황에 따라 워크플로우를 개발하고, 책임을 명확히 하고, 중복을 피하고, 관리를 용이하게 하고, 직위를 다듬고, 과학적으로 각 직위를 연결하고, 효율적인 워크플로우를 조직하고, 데이터 중복을 줄이고, 징수 효율을 극대화하다.
넷째, 원칙에 따라 일을 처리하다. "세 가지 기록 안 함" 원칙에 따르면, 즉 규제되지 않고, 안전하지 않고, 감사되지 않고, 데이터 수집, 감사, 승인, 입력 및 수정을 엄격히 통제한다. 시스템 데이터가 완전하고 정확하며 시스템이 우수하고 효율적으로 작동하는지 확인합니다.
다섯째, 고시를 통보하다. 통보 제도를 수립하다. 예를 들어, "1 월 1 일 통보, 1 월 1 평론, 1 월 1 심사, 1 월 1 일 조사" 를 견지한다. 각 부서에서 수집한 관리 데이터의 품질을 제때에 완성하고 공문 처리 시스템 및 웹 사이트에 데이터 공보를 게시합니다. 월별 상무회의에서 주관지도자는 지난달 데이터 품질에 대해 통보하고, 문제점을 분석하고, 시정 조치를 제시할 것이다. 일일 평가대 장부를 세우고, 매월 심사하고, 각 부서의 득점 상황을 게시하다. 동시에, 책임성 방법에 따라 관련 기관과 인원의 책임을 추궁하다. 연간 데이터 품질 평가 순위 이후 몇 명은 목표 관리 평가에서 점수를 공제했다. 데이터 평가 지표를 제정하다. 데이터 품질 평가가 평균 지표보다 낮은 경우 목표 관리 평가 1 표.
(d) 사상은 진지하게 받아들여야 하고, 모든 직원은 참여해야 한다.
데이터 관리를 강화하고, 기업 정보화 건설 응용 과정을 전면적으로 추진하며, 각급 지도자의 중시와 지지를 빼놓을 수 없다. 지도자의 중시만이 데이터 관리와 심층 분석의 관건이 되어야 정보화 건설이 진정으로 발전할 수 있다. 동시에, 모든 직원은 각자의 업무 과정의 데이터를 잘 관리해야 하며, 쓰레기 데이터와 잘못된 데이터를 만들지 말고, 문제를 제때에 해결하고, 근원을 추적하고, 잘못된 데이터와 쓰레기 데이터를 제거하려고 노력하며, 데이터의 정확성과 무결성을 확보해야 한다.
(5) 협력은 제자리에 있어야 한다.
데이터 처리에서 정보 기술은 실현의 수단이다. 정보기술의 선진 응용은 시스템 소프트웨어의 품질 수준을 결정하고, 업무의 표준화는 정보화 추진의 폭과 깊이를 결정한다. 데이터 처리의 응용에는 정보 기술의 선택과 응용뿐만 아니라 기업 비즈니스 프로세스의 표준화와 통일이 포함되며 기업 시스템 정보화 건설의 효과에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서 모든 기업 관리 데이터 처리 및 특정 애플리케이션은 정보 부서와 업무 부서의 긴밀한 협력 및 협업과 불가분의 관계에 있습니다. 기술 부서와 업무 부문은 양호한 협력, 상호 지원 및 협력, 데이터 처리 애플리케이션 심화 및 보완이 필요합니다.
(6) 메커니즘은 건전해야 한다.
확립 된 메커니즘을 바탕으로 데이터 분석 응용 프로그램의 관리 방식을 더욱 개선하고 프로젝트 관리 시스템 및 정보 공개 시스템을 포함한 부서 책임 시스템을 수립해야합니다. 데이터 처리 애플리케이션에 적합한 엔터프라이즈 비즈니스 지원 시스템 구축 정보 기술 지원, 보안 및 운영 유지 관리 시스템 구축 (정보 보안 비상 계획 및 운영 유지 관리 책임 시스템 포함) , 데이터 분석 및 응용 프로그램이 건강하고 질서 정연하게 발전하도록 보장합니다.