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一、为了提高我省工商行政管理机关电子政务应用水*，加强数据管理，明确数据传输、数据检查、数据库管理、数据安全工作的责任，制定本制度。
二、本制度所称数据传输是指我省各级工商行政管理机关对批量信息数据或规定信息数据的发送、接收过程;数据检查是指对要发送数据和已接收数据的正确性、完整性、逻辑性检查;数据库管理是指对本工商行政管理机关和所属下级工商行政管理机关数据库的管理;数据安全是指对于数据传输和数据库的信息安全管理。
三、各级工商行政管理机关信息中心(含信息化归口管理部门，以下简称信息中心)负责牵头实施数据管理，工商行政管理机关各工作部门应加强数据录入、数据更新工作，不断提高数据应用工作水*，配合做好相关数据管理和质量保证工作。
四、数据传输
(一)信息中心应落实各级工商行政管理机关网络维护人员，明确管理责任，每日对网络运行情况进行检查，如实记录网络运行日志，发现网络运行故障及时予以排除，确保工商行政管理网络通畅运行。网络运行日志应包括运行日期、各个端口运行状况、服务器工作状况、通信设备工作状况、故障处理排除情况、责任人员签名等内容。
(二)网络维护人员对要发送信息、数据应进行最后检查，对有缺、错、漏项的应要求录入部门进行补正，对违反网络安全有关规定或存在安全隐患的应拒绝发送。信息数据发送完成后，应及时通知接收方查收。
(三)接收方网络维护人员应及时对接收数据进行检查，发现数据益出、数据断点、接收失败应及时排除问题并通知发送方重新发送，确保数据库的完整。
(四)不经过网络维护人员处理的直报信息、数据，由发送部门和接收部门按照上述要求进行处理，网络维护人员应给予技术帮助。
(五)在启动应急预案时，网络维护人员应按照应急预案要求，确保网络畅通并及时发送、接收信息数据。
五、数据检查
(一)各级信息中心应按照《贵州省工商行政管理机关数据质量检查制度》规定的办法，定期或不定期组织数据质量检查，通过坚持不懈的开展这项工作，促进工商行政管理机关数据质量的不断提高。
(二)数据检查项目，应根据上级金信工程建设要求和本地开展电子政务建设的实际，针对存在的问题具体拟订。
(三)对于在数据检查中发现的数据质量问题，应在三个工作日内及时通报相关单位进行补正和重传，相关单位接到通报后，应在七个工作日内完成补正和重传工作，确因工作量大等原因，不能在七个工作日内完成的，应及时报告上级信息中心，并组织力量在最短时间内完成补正和上传工作。
(四)对于在检查中发现的擅自改变数据指标体系，擅自违反或扩大数据指标逻辑内涵进行处理的数据，应比照前款规定及时予以纠正和补传。
(五)各有关部门对于数据质量检查和补正上传工作应当积极配合，不得设置人为障碍或无故拖延。
六、数据库管理
(一)各级工商行政管理机关信息中心应指定专人负责对数据库的管理，数据库管理人员应明确管理职责，定时对数据库进行检查，检查情况应记入运行日志。
(二)数据库管理人员应视工作量情况，以不影响工作为原则，每1～5天进行一次数据备份。不得因数据备份不及时、不完整造成工作损失。
(三)数据库管理人员发现数据库不安全隐患或病毒威胁时，应采取措施加以预防或制止，必要时可以切断用户接入并向有关领导报告，安全隐患或病毒威胁消除后，应及时将切断用户接入。
(四)计算机使用人员应自觉接受数据库管理人员的监督，不得在非涉密计算机上录入、传输、查询、保存涉密信息数据，不得在非涉密计算机上安装、运行涉密程序、软件，不得使用非涉密计算机联接、访问涉密信息网络。未经许可，不得擅自下载、安装、使用与工作无关的程序、软件。
(五)数据库批量录入、查询必须做好书面记录，如实记载录入查询的`时间、数量、录入查询人姓名等有关情况。
(六)数据库中的过期、冗余数据每半年进行一次清理，清理中发现需要删除的数据，应书面报省局信息中心，经核对批准后方能进行。未经正式批准，不得擅自删除数据。
(七)数据库上传和接收数据，按照本规定第四条办理。
七、各级信息中心应采取切实有效的措施，保证工商行政管理数据标准的贯彻执行。在应用中发现数据指标体系有不满足、不适应工作需要的问题，应及时书面报省局信息中心，由省局信息中心统一做出修改。不得擅自增加、减少或改变数据结构。
八、数据管理责任
(一)因违反上述规定导致工商行政管理机关行政许可出现过错的，按照国家有关规定和《贵州省工商行政管理机关行政许可过错责任追究暂行办法》追究有关人员的责任;因违反上述规定导致工商行政管理机关行政执法出现过错的，按照国家有关规定和《贵州省工商行政管理机关执法过错责任追究办法》追究有关人员的责任。
(二)因违反上述第四条第(二)款、第六条第(三)款、第(四)款规定，造成泄密的，依据*保密和计算机安全管理有关规定追究有关人员的责任。构成犯罪的，移送司法机关追究刑事责任。
(三)除以上情形以外，如违反上述规定，视情况每次扣减该单位绩效分1～5分，个人责任的追究办法，由被扣分单位研究决定。
九、本规定适用于我省各级工商行政管理机关的各类信息数据管理。
十、本规定自公布之日起执行。
1、负责各分公司业绩数据的收集、传递(主要是上报)和核实工作，对未按时间要求漏报和数据有误的分公司要及时督促。
2、做好各类数据及报表的备份工作，做好归档、保管工作，做好信息数据的保密工作，严禁向未授权部门及个人提供各类信息数据。
3、负责各分公司业务递交报销或请款/退费的金额进行核对。
4、日常对各分公司台帐及系统录入合规性监督。
1、有相关行业同等岗位从业经验者优先;
2、财务、会计、统计学、计算机相关专业;
3、熟练使用excel、ppt、access等办公软件;
4、对数据敏感，有清晰地问题分析思路及分析框架，有求知欲，具敬业精神、沟通能力和团队合作精神。
第一章总则
第一条为加强用户基础资源信息的管理，保证测量室机线系统资源数据的完整、准确、规范、安全，特制定本管理规定。
第二条本规定适用于公司测量专业的日常装机、拆机、移机、改线、变更服务性能、工程配合等相关基础数据变更的管理。
第三条本管理规定自发布之日起执行，已下发的测量专业各项规定与本规定有冲突之处，应以本规定为准，本管理规定的解释权和修改权在公司网运部。
第二章基础数据管理规定
第四条机线系统资料数据的录入、修改必须由测量室A级权限专人操作，系统具体操作人员应切实做好用户帐号名及密码的保密工作，不得向无关人员公开密码。一人一帐号，每人以自己的帐号登录进行操作。对引起资源数据丢失、错误等责任的追究，以记录在操作日志中的登录帐号为准。
第五条测量室其他人员或工程施工单位人员不得对系统数据进行录入和修改。
第六条测量人员必须严格按数据规范内容录入机线资料。
1、普通用户及ISDN用户录入：用户基础信息、设备号资料、局列资料、交接箱资料、分电资料。
2、ADSL用户录入：用户基础信息、设备号资料、ADSL相关资料、DSLAM端口资料、总配线架内板资料、总配线架外板资料、局列资料、交接箱资料、分电资料。
3、小灵通基站录入：用户基础信息、设备号资料、基站编号、网管编号、局列资料、交接箱资料、分电资料。
4、小交换机用户录入：用户基础信息、设备号资料、引示号资料、测试号资料，局列资料、交接箱资料、分电资料。
5、专线用户录入：局列资料、交接箱资料、分电资料。（同时填写专线用户卡片及专线顺号本）
第七条对于新增用户类型或服务性能由网运部负责组织编写相
应的数据规范，由运营服务支撑中心在系统中予以完善，以解决一线人员录入需求。
第八条测量员原则对无工单施工不予配合，特急情况无施工工单的，必须有有关处室批文及分公司主管局长的签字方可配合，待正式工单下发及时将相关数据录入系统。
第九条测量室竖列资源的管理。
1、测量员严格按配线架包列维护内容对竖列资源进行管理，根据包列维护周期完成所有配线架大列的核帐工作。
2、测量班长每月对班组人员所包竖列帐、实相符情况进行检查，每列核实两块保安接线排，帐、实准确率100%。
3、在对线路调区、割接、改线工程验收时，要求测量员按工程队提交的配线表资料在配线架竖列与工程人员共同进行号码核实，必须保证工程资料的准确率达到100%。
4、杜绝拆机不拆线。
5、测量员配合外线人员障改局线时，改线后按规定时限在系统中录入新局线位置并标注原局线线对的故障类型。（故障类型分类及标识：FD-断线、FE-地气、FSC-小混线、FC-混线、FMC-串电、FR-串音、FN-杂音、FINS-绝缘不良）
第十条交接箱配线资料的管理
1、测量员配合外线人员装、拆、移改工作中，对经过交接箱到分电的线路必须要求外线人员提供交接箱配线资料，对无配线资料的报竣不予配合。
2、测量员在工程验收中发现工程资料不准；配线资料不全或出现重帐现象必须责成施工人员重新核查。
3、测量员在日常维护工作中发现配线资料短缺或重帐的现象应
先做记录，待外线人员到交接箱时配合查找核实并及时录入系统。
4、测量员配合外线人员障改配线时，改线后按规定时限在系统中录入新配线位置并标注原配线线对的故障类型。（故障类型分类及标识同第八条中第5项）。
第三章基础数据变更时限规定
第十一条测量室内当日发生的装机、拆机、移机、更改设备（含障碍改线）位置机线资料的录入时限≤24小时。
第十二条测量室内当日发生的改名、过户、增、删、改服务性能机线资料的录入时限≤48小时。
第十三条测量室工程调区、割接、改线资料增、删、改录入时限≤72小时。
时限说明：测量员从接到施工人员提供的已验收过的配线表（局、配线资料准确率应达到100%）至相关工程资料全部录入时止的时限≤72小时，在此期间发生的相关资料信息变动由测量室工程配合人员负责在配线表中填写资料变动情况。
第十四条测量室竖列机线资料帐、实相符率100%。
第十五条交接箱配线，机线资料帐、实相符率≥98%
第四章基础数据分级核查管理规定
第十六条通过测量员自查——测量室班长核查——各分公司
管理人员检查——网运部定期抽查的分级检查方式确保用户机线资料准确。
第十七条测量室资料录入人员负责对当日内发生的数据增、删、改情况进行核实确认。
第十八条测量班长每周对本测量室内发生的资料增、删、改情
况进行全面核查，确认无误后将相关资料留存（施工单及相关帐改依据表格保存期限为一年）。
第十九条测量班长每月对本测量室内发生的工程资料进行全面抽查，确认无误后将相关配线表资料留存（保存期限为一年）。
第二十条分公司专业管理人员每月对本分公司内各端局的机
线资料增、删、改情况进行检查，一个端局检查一列，帐、实相符率100%。
第二十一条公司网运部不定期对各分公司测量室的机线资料
增、删、改情况进行抽查，每次抽查一列，帐、实相符率100%。
第五章其他管理要求
第二十二条测量员在配合外线人员施工中，根据施工者提供的交接箱号，分配相应的交接箱局、配线位置，同时在相应的设备位置作预占处理，避免资源的重复占用。
第二十三条测量员在与外线人员进行各类配合工作中，对发现的线路故障，测量员应及时在机线系统中录入线对的障碍类型。
一、为了提高我省工商行政管理机关电子政务应用水*，加强数据管理，明确数据传输、数据检查、数据库管理、数据安全工作的职责，制定本制度。
二、本制度所称数据传输是指我省各级工商行政管理机关对批量信息数据或规定信息数据的发送、接收过程；数据检查是指对要发送数据和已接收数据的正确性、完整性、逻辑性检查；数据库管理是指对本工商行政管理机关和所属下级工商行政管理机关数据库的管理；数据安全是指对于数据传输和数据库的信息安全管理。
一、为了提高我省工商行政管理机关电子政务应用水*，加强数据管理，明确数据传输、数据检查、数据库管理、数据安全工作的责任，制定本制度。
二、本制度所称数据传输是指我省各级工商行政管理机关对批量信息数据或规定信息数据的发送、接收过程;数据检查是指对要发送数据和已接收数据的正确性、完整性、逻辑性检查;数据库管理是指对本工商行政管理机关和所属下级工商行政管理机关数据库的管理;数据安全是指对于数据传输和数据库的信息安全管理。
三、各级工商行政管理机关信息中心(含信息化归口管理部门，以下简称信息中心)负责牵头实施数据管理，工商行政管理机关各工作部门应加强数据录入、数据更新工作，不断提高数据应用工作水*，配合做好相关数据管理和质量保证工作。
四、数据传输
(一)信息中心应落实各级工商行政管理机关网络维护人员，明确管理责任，每日对网络运行情况进行检查，如实记录网络运行日志，发现网络运行故障及时予以排除，确保工商行政管理网络通畅运行。网络运行日志应包括运行日期、各个端口运行状况、服务器工作状况、通信设备工作状况、故障处理排除情况、责任人员签名等内容。
(二)网络维护人员对要发送信息、数据应进行最后检查，对有缺、错、漏项的应要求录入部门进行补正，对违反网络安全有关规定或存在安全隐患的应拒绝发送。信息数据发送完成后，应及时通知接收方查收。
(三)接收方网络维护人员应及时对接收数据进行检查，发现数据益出、数据断点、接收失败应及时排除问题并通知发送方重新发送，确保数据库的完整。
(四)不经过网络维护人员处理的直报信息、数据，由发送部门和接收部门按照上述要求进行处理，网络维护人员应给予技术帮助。
(五)在启动应急预案时，网络维护人员应按照应急预案要求，确保网络畅通并及时发送、接收信息数据。
五、数据检查
(一)各级信息中心应按照《贵州省工商行政管理机关数据质量检查制度》规定的办法，定期或不定期组织数据质量检查，通过坚持不懈的开展这项工作，促进工商行政管理机关数据质量的不断提高。
(二)数据检查项目，应根据上级金信工程建设要求和本地开展电子政务建设的实际，针对存在的问题具体拟订。
(三)对于在数据检查中发现的数据质量问题，应在三个工作日内及时通报相关单位进行补正和重传，相关单位接到通报后，应在七个工作日内完成补正和重传工作，确因工作量大等原因，不能在七个工作日内完成的，应及时报告上级信息中心，并组织力量在最短时间内完成补正和上传工作。
(四)对于在检查中发现的擅自改变数据指标体系，擅自违反或扩大数据指标逻辑内涵进行处理的数据，应比照前款规定及时予以纠正和补传。
(五)各有关部门对于数据质量检查和补正上传工作应当积极配合，不得设置人为障碍或无故拖延。
六、数据库管理
(一)各级工商行政管理机关信息中心应指定专人负责对数据库的管理，数据库管理人员应明确管理职责，定时对数据库进行检查，检查情况应记入运行日志。
(二)数据库管理人员应视工作量情况，以不影响工作为原则，每1～5天进行一次数据备份。不得因数据备份不及时、不完整造成工作损失。
(三)数据库管理人员发现数据库不安全隐患或病毒威胁时，应采取措施加以预防或制止，必要时可以切断用户接入并向有关领导报告，安全隐患或病毒威胁消除后，应及时将切断用户接入。
(四)计算机使用人员应自觉接受数据库管理人员的监督，不得在非涉密计算机上录入、传输、查询、保存涉密信息数据，不得在非涉密计算机上安装、运行涉密程序、软件，不得使用非涉密计算机联接、访问涉密信息网络。未经许可，不得擅自下载、安装、使用与工作无关的程序、软件。
(五)数据库批量录入、查询必须做好书面记录，如实记载录入查询的时间、数量、录入查询人姓名等有关情况。
(六)数据库中的过期、冗余数据每半年进行一次清理，清理中发现需要删除的数据，应书面报省局信息中心，经核对批准后方能进行。未经正式批准，不得擅自删除数据。
(七)数据库上传和接收数据，按照本规定第四条办理。
七、各级信息中心应采取切实有效的措施，保证工商行政管理数据标准的贯彻执行。在应用中发现数据指标体系有不满足、不适应工作需要的问题，应及时书面报省局信息中心，由省局信息中心统一做出修改。不得擅自增加、减少或改变数据结构。
八、数据管理责任
(一)因违反上述规定导致工商行政管理机关行政许可出现过错的，按照国家有关规定和《贵州省工商行政管理机关行政许可过错责任追究暂行办法》追究有关人员的责任;因违反上述规定导致工商行政管理机关行政执法出现过错的，按照国家有关规定和《贵州省工商行政管理机关执法过错责任追究办法》追究有关人员的责任。
(二)因违反上述第四条第(二)款、第六条第(三)款、第(四)款规定，造成泄密的，依据*保密和计算机安全管理有关规定追究有关人员的责任。构成犯罪的，移送司法机关追究刑事责任。
(三)除以上情形以外，如违反上述规定，视情况每次扣减该单位绩效分1～5分，个人责任的追究办法，由被扣分单位研究决定。
九、本规定适用于我省各级工商行政管理机关的各类信息数据管理。
十、本规定自公布之日起执行。
第一章总则
第一条目的
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。
第二章数据安全管理
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。
第五条数据物理安全
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。
第六条数据介质管理
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。
第八条数据清理规则
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。
第十条涉密数据设备管理
一、目的：
通过制定仓库作业流程及奖惩制度，指导和规范仓库人员日常作业行为通过奖惩的措施起到激励和考核人员的作用.
二、范围：
仓库工作人员(包括仓管员、搬运工、送货人员等)
三、职责：
1、仓库管理员负责产品的接收、报检、入库、发货、退货、储存、防护、盘点工作，同时负责配送产品的清点、配备等工作，除肥料和大宗农产品外，农产品还负责装卸，搬运等工作.
2、仓管部还负责对物料的检验和不良品处置方式的确定.
四、验收及保管：
1、物资及产品的验收入库管理制度：
1.1、产品到公司后库管员依据清单上所列的名称、数量进行核对、清点，经检验人员对质量检验合格后，方可入库.
1.2、对入库产品核对、清点后，库管员及时填写入库单，以流水帐形式建立台帐.
1.3、库管要严格把关，有以下情况时可拒绝验收或入库.
a)、未经总经理或部门主管批准采购的产品.
b)、与合同计划或请购单不相符的采购产品.
c)、质量与要求不符合的采购物品.
1.4、因销售急需或其他原因不能形成入库的产品，库管员要到现场核对验收，并及时补填“入库单”.
2、产品保管管理制度：
2.1、产品入库后，需按不同类别、能、特点和用途分类分区码放，做到“二齐三清四方定位.”
a)、二齐：物料摆放整齐，库容干净整齐.
b)、三清：材料清、数量清、规格标示清.
c)、四方定位：按区、按排、按架、按位定位.
2.2、库管员对管区内常用或每日有变动的物资要随时盘点，若发现误差须及时找出原因并更正.
2.3、库存信息及时呈报.须对数量、文字、表格、仔细核对，确保报表数据的准确和可靠.
3、产品出货管理制度：
3.1、库管员凭送货单如实配货，装货时送货员和库管员依单对货，清点无误后方可上车，在送货途中
*几年来，颍东区高度重视城乡居保个人权益记录管理工作，不断健全规章制度，强化法纪教育，规范经办行为，确保了群众参保权益。
一是合理设置岗位，明确工作职责。区居保中心合理设置工作岗位，明确职责权限，使各岗位既相互分离，又相互联系，既相互制衡，又相互配合，避免一个人经办所有业务，有效地防范了基金风险，保障了参保人权益。
二是分级审核审批，确保信息准确。在业务经办的各个环节中，颍东区严格执行村初审、镇复核、区审批的工作制度。村协办员审核申请人参保资料，乡镇及时将复核后的参保信息录入系统，区居保中心通过系统进行业务审批。通过三级审核审批，确保了参保信息准确无误。
三是即时划扣保费，按时发放待遇。每月区居保中心加强与经办银行的沟通协调，即时划扣保费，及时记入个人账户。对保费代扣不成功的，中心将信息反馈乡镇，查明原因后再次代扣，确保保费代扣成功。对未缴费人员定期发送短信，督促其及时缴费。区、镇、村三级认真审核参保人待遇领取资格，居保中心准确核定待遇领取标准，及时发放养老金。按照经办规程要求，居保中心在规定时限内为户籍迁移人员办理保险关系转移接续手续，及时划转个人账户资金。
四是记录缴费信息，做实个人账户。区居保中心在信息系统内为每个参保人都及时建立了个人账户，准确记录参保人的基本信息、缴费信息和待遇领取信息，并将个人缴费、*补贴和银行利息及时计入个人账户。每年根据残联、卫计部门提供的人员认定信息对重度残疾人、计生对象等特殊人群进行身份维护，及时将*代缴保费和缴费补贴计入个人账户，保障了特殊人群的参保权益。
五是建立参保档案，保障服务一生。新农保启动伊始，颍东区就组织镇村及时建立参保档案，制定档案管理制度，开展档案管理业务培训，定期检查档案管理工作，并将档案管理工作纳入城乡居保民生工程考核内容，推动档案管理科学化、规范化、信息化，真正实现对参保人保障一生，管理一生，服务一生。
六是做好保密工作，确保信息安全。一是建立安全管理制度。*几年来，区居保中心先后出台了《城乡居保信息系统管理制度》、《信息数据安全管理制度》、《信息数据安全管理补充规定》、《信息系统管理应急处理预案》等文件，对信息系统的`操作和管理、重要数据的储存和备份、系统管理的应急处理等方面均作了具体明确规定，为信息系统*稳运行，重要数据安全保密提供了坚实的制度保障。二是依规提供查询服务。颍东区在确保参保人信息安全的前提下，积极为参保人提供查询服务。1、参保人查询本人社会保险个人权益记录的，需持本人有效身份证件;参保人员委托他人查询本人社会保险个人权益记录的，被委托人需持书面委托材料和本人有效身份证件。2、每月在民生工程网站及区人社局网站公示参保人缴费信息和待遇领取信息。为防止参保人身份泄露，公示时不显示参保人身份证号码。3、开展宣传活动，指导参保人登录省市人社部门网站，通过网站实时查询个人社保信息。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
据职业社交*台LinkedIn发布的《2016年*互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下*互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，*均跳槽速度为19.8个月。
根据*商业联合会数据分析专业委员会统计，未来*基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
北京数据分析*均工资：10630/月，取自15526份样本，较2016年，增长9.4%。
摘要：在大数据时代，电子商务营销的管理模式越来越受到推崇。本文分析了两种电子商务营销模式及其存在的专业人才缺乏、运营机制不完善等诸多问题，并提出了相应的解决对策，以期对探索出一套合适的电子商务营销管理模式有所启示。
关键词：大数据;电子商务;营销管理
信息技术的快速发展使电子商务营销管理越来越走向信息化。在各大企业的激烈竞争中，营销管理呈现出十分突出的作用。电子商务所涉及的领域越来越广，企业需要加快步伐调整电子商务营销管理模式，以保证自己在市场竞争中立于不败之地。
1.大数据下电子商务的模式
当下我国电子商务主要有两种模式：一类是以惠普、微软为代表的，利用公司强大的软硬件*台，提供诸如数据深挖等的基础服务给客户的企业;另一类是以淘宝、京东、亚马逊、当当等为代表的企业，他们为客户提供更有针对性和个性化的灵活的销售信息。但无论是哪一种模式，电子商务都还存在着问题有待解决。第一种企业运营模式只关注对数据的基础服务，还有很大的利润上升空间;第二种模式尽管收到了可观的成效，但*些年来假冒伪劣产品数量不断增多，使得消费者逐渐对电子营销产生了质疑。因此需要继续研究电子商务管理模式，使其经得起时间和客户的双重考验。
2.我国电子商务存在的问题
(1)政策法规不健全我国目前的政策法规尽管在逐步完善，但在电子商务营销领域中还需要加大力度。电子商务运行的随意性和盲目性显示着我国在该领域缺乏统一的方针和规划指导。有法可依是遵法守法的前提和基础，要使电子商务行业实现规范化运营，健全和完善政策法规必须提上日程。(2)运营机制不完善运营机制决定了企业的内外因素和相互间的关系，是指导、决策企业诸如与人、财、物相关联的各种各样活动的制度和准则的总称。只有灵活、高效、协调的运营机制才能保证企业的目标顺利实现。但当下我国电子商务营销管理的运营机制还远远没有达到完善的程度，管理混乱的问题十分严峻。(3)缺乏信息共享*台在大数据时代，信息共享可以帮助不同的层次和部门之间快速地完成信息以及信息产品的交流，其快捷、高效的特点使得信息共享具有极高的价值。如果拥有健全的信息共享*台，不仅能提高资源利用率，还能避免信息采集、存储以及管理方面的重复和浪费。但目前我国信息共享*台的缺失，造成了信息不对称现象，这不利于企业的长远发展。(4)缺少电子商务专业人才大数据下的电子商务对人才的专业程度要求很高，然而当下企业中的专业人才较少，这会影响企业对数据的收集、整理和分析，不利于指导企业的.运行。
1.健全政策法规
尽快出台配套的政策法规，使电子商务有法可依，使其在监督下规范运营，发挥部分作用大于整体之和的最佳效果。
2.完善运营机制
大数据是个庞大的群体，完善运营机制，运用专属的数据库，专门的存储设备，使企业运营合理有序，可以起到约束大数据使用的作用。合理完善的运营机制，才能保证公司内部各个部门分工合作、各司其职，互不影响又能紧密配合。
3.搭建信息共享*台
搭建信息共享*台，使得庞大又没有规律的数字和信息储存在一个统一的*台上，通过云计算、大数据和互联网的有效对接，可以方便不同行业及同行业的不同企业共享网络资源，保证电子商务强大旺盛的生命力。
4.培养专业人才
一个企业最重要的资源之一就是人力资源。企业应注意提高人才的选拔标准，聘用具有专业素质的电子商务人才，同时企业也应该加大在职培训力度，鼓励和提倡职员不断学*，充实自己，提升素养。有了专业的人才团队，对大数据的整理和收集就会容易高效很多，如此才能为企业的发展提供更多、更准确的参考。
每逢农历新年前夕，离乡的打エ人都会返家过年，全国会出现大规模的高交通运输压力及堵塞的现象，简称为春运，更有地表最大规模人口迁徙之称。受到新冠疫情影响，今年的春运有何变化呢？
根据百度地图的全国总体迁移趋势图，从1月10日起计算，今年人口迁移的态势每日都高于2021年。以1月17日的春运首日为例，全国迁徙规模指数为345.187，与去年同期的279.758相tt有一定上升，但仍然远低于前年；1月29日，全国迁徙规模指数为510.917，与去年同期的276.778相t比升幅较大。
在全国，广东是唯ーー个有着规模双向流动的省份，可见在吸引大量的人口聚集的同时，也是外出务工最多的省份之一。在1月25日至29日期间，广东省位列全国热门迁出地（出发地）及迁入地（目的地）的榜首。
数据显示，广东的迁出人口数量占全国迁出人口总量的17.17%至19.90%，同期排入前三的省份包括江苏、浙江、四川；广东的迁入人口数量亦占全国迁入人口总量的约十分之一，同期排入前三的'省份包括四川、安徽、湖南。
除了地区经济发展因素等，人口在地区间流动的差异还受到疫情等因素影响。今年，北京的迁徙规模不及常年，在最*5天的大数据中，北京在前十名迁出、迁入的城市中仅出现2次，且排名相对靠后。
上周，百度地图联合交通运输部公路科学研究院、综合交通运输六资料及应用技术交通运输行业研究中心（中路高科）等单位发布《2022春节假期出行指南》（下称《指南》），预测节前客运量将保持*稳，2月6日或将迎来返程高速拥堵高峰。
巛指南》显示，去程阶段受错峰出行等疫情防控倡议影响，除夕前每日客运量保持*稳，除タ当日下降明显，2月2日（正月初二）上午10时至中午12时或将出现全国高速拥堵小高峰。返程阶段，2月6日（正月初六）下午3时至5时或将迎来全国高速拥堵最高峰，2月15日（正月十五）后迎来返程复工客运量高峰。
据*联防联控机制春运エ作专班，2022年春运预计全国发送旅客11.8亿人次，日均2950万人次，较2021年同比增长35.6%，较2020年同tt下降20.3%。
去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧———巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。
看完此书，我心中的一些问题：
1、什么是大数据？
查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的.的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。
以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2、大数据适合什么样的企业？
诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。
同样，在公共事业类的*机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？
3、大数据带来的影响
当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？
1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是IT公司
3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。
读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。
这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。
其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为Farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，*均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。
大家应该都知道2009年出现的H1N1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，Google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响！
在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。
在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的`推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑！
大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。
大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。
大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来！
去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。
看完此书，我心中的一些问题：
1、什么是大数据？
查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。
以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2、大数据适合什么样的企业？
诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。
同样，在公共事业类的*机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？
3、大数据带来的影响
当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？
1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是IT公司
3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。
书中虽只是阐述了大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并未提及会对我们教育教学产生什么影响，但在这样的大环境之中，我们同样可以获得启示，寻求大数据在教育工作中可实现的价值。
1、教师角度：从基于经验到基于数据的教学转型
“经验主义”是指形而上学的思想方法和工作作风，其特点是在观察和处理问题的时候，从狭隘的个人经验出发，不是采用联系、发展、全面的观点，而是采取鼓励、精致、片面的观点。在教学中，我们有时会凭借以往经验认定本节课学生的起点，从而制定教学目标、重难点以及教学过程。这往往忽略了上届学生和这届学生是有差异的，这班学生和另一班学生也是存在差异的，那如何准确把握学生的起点呢？我想可以借助前测数据，它可以为有效教学指明了方向。
如教学“复式统计表”时，前期查找资料的时候就发现早在一年级上册P96的时候学生就见过复式统计表，意让学生初步认识统计表，渗透统计思想。而二三年级的书中练*也多有涉及，就是这种复式统计表没有“表头”，生活中的复式统计表也很多。既然在以前练*时碰到这么多次复式统计表，学生对复式统计表到底认识多少呢？我们对157名学生进行这样的调查（如下图），第1题：像上表这样的统计表以前见过吗？见过约占65%，没见过约占35%，学生在练*中碰到过、生活中也经常看见，但还是约35%的学生回答自己没见过，说明学生*时在看这个复式统计表的时候就浮于表面，所以这节课我们重点应该让学生经历复式统计表的产生过程，加深学生对复式统计表的印象。第2题：上表中的16表示什么意思？能完整表达出二班身高在130~139厘米的学生有16人，约占41%；表达一半，如二班16人，或130~139厘米16人，约占22%，其他约占37%，真正能正确读懂复式统计表的学生一半不到，需要在课中进行读图方法的指导。而知道这个表叫做复式统计表的学生不到20%。
基于这样的前测数据，我们将原先的教学设计进行修改，制定出符合这样学情的教学目标、教学重难点和教学流程，以实现“以生为本”的课堂。同样练*课和复*课，也可以借助本班学生的错题数据，准备适合这个班学生情况的教学设计。
2、学生角度：建立数据分析观念
未来肯定是“大数据时代”，那我们的学生作为未来的主人，在小学时应该掌握什么样能力呢？我想数据分析观念必不可少，2011年修订的《义务教育数学课程标准》（以下简称《课标》）把过去核心词里的“统计观念”，改成“数据分析观念”，就是希望身为老师的我们知道，数据分析是很重要的，并且希望教学能够构建适当的背景，让学生感受到数据分析是很重要的。那到底要让学生掌握数据分析观念的什么知识呢？
史宁中教授的《大数据与小学数学教育》这篇文章就阐述很清楚，他在文章中提到，结合大数据的主题，回想在“数据分析观念”中提到的三件事情是非常重要的。
第一件事情，感悟数据中蕴含的信息。要让孩子们知道，所有的道理不一定都是老师教的，不一定都是父母说的，也不一定是书本上说的，有一些信息，有一些道理是通过数据知道的。这个叫做数学的“实事求是”。有些东西是要经过思考的，根据什么来思考呢？根据事实思考，然后得出自己的结论。这样，孩子就可能会想问题，就可能会发现问题，提出问题，分析问题，解决问题。
第二件事情，知道数据中的信息可以用不同的办法获取。数据中的信息不像纯数学那样，只能靠一个办法得到。世界上绝对真理是不存在的，很多事情是相对的，相对的意思就是同样的数据，用不同的方法分析会得到不同的结论。因此它取决于这个人的判断准则，取决于他的价值观。什么样的办法好呢？大家讨论叫做民主，或者是最符合背景的方法就是一个好办法。这个是判断准则，也可以自己定。这个事情得从小开始重视，应该让孩子们知道，有些标准是老师定的，但是有些标准你也可以定。
第三件事情，感悟数据是随机的。可能这次取得的数据是这样的，下一次取得的数据是那样的。虽然是随机的，但是只要你取得相当多的数据之后，就能发现其中的规律性。
以上是读了这本书之后又找了一些相关文章阅读后，一些凌乱、零碎的想法，有些想法还得细细思考如何落实到自己的实际教学中，*期也一直在整理《基于作业中错题数据改进数学练*课的教学研究》的课题成果，通过对班级学生作业中错题数据的统计分析，从而发现其中典型错误、易错题等等，帮助教师确定练*课的重难点，就不会像书里的练*板块那样流水账式地复*，以此更有效地针对班级学情设计练*课教学，提高了练*课的效率；另一方面，也可以利用这些数据，知道各层次学生的错误点，分析原因，从而设计出针对不同层次学生的作业练*，让不同的学生能在作业中得到不同的发展，避免学生一直重复做已经掌握的题。
大数据管理*台方案
大数据*台方案
大数据*台技术方案
大数据*台总体建设方案
大数据*台项目规划方案
大数据*台建设工作方案
大数据管理局工作计划
数据管理解决方案
大数据方案
政务大数据方案
大数据备份方案
大数据技术方案
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医疗大数据解决方案
数据管理员工作总结
大数据解决方案集成
数据管理员工作总结1900字
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大数据应用及其解决方案
数据管理员工作总结1100字
数据管理员工作总结2100字
数据管理员工作总结1400字
