如何进行有效的数据管理？加强税收数据质量管理有什么意义

本文目录

• 如何进行有效的数据管理
• 加强税收数据质量管理有什么意义
• 数据处理的意义有哪些
• 做好数据标准管理对企业来说有什么意义
• 大数据管理与应用专业未来就业怎么样
• 元数据管理及其作用是什么
• 我想了解数据在企业在的重要性
• 数据化管理的数据化管理的意义
• 大数据专业课程有哪些
• 大数据与财务管理专业学什么

如何进行有效的数据管理

数据的利用在近几年越来越受到重视，数据管理也成为各个企业逐步开展的信息化建设手段，从信息化建设角度来说数据管理是从整个数据生命周期来进行管控，包括：数据管理方案的制定、数据管理相关工具的选定、数据管理实施团队的选择、数据流程梳理、数据的采集、清洗、交换、存储、利用、安全、维护等一系列步骤。

1.数据管理方案制定：包括评估用户对数据的需求，根据数据需求建立正确的数据管理策略，全方位满足企业内外部对数据的需求，方案中包括下面将要阐述的数据管理框架、数据标准制定、数据采集、清洗、转换、存储、安全、利用、测试等内容，做到整体规划。

2.工具及团队的选择：在明确具体管理方案后，就需要根据方案进行工具及实施团队的选择，因为数据管理涉及不同类型的平台或数据库等相关产品与技术，工具的选型上注重兼容性、集成性、扩展性，已达到彼此之间的无缝融合、发挥合力，在团队上尽可能选择原厂商实施交付，保证及时解决问题的能力。

3.数据流程的梳理：在数据流程梳理方面，首先制定数据管理的框架，将企业内外部数据使用的部门、关系走向、彼此之间的联系梳理明确，之后将其串联成一个整体，满足后续采集、清洗、存储分析等要求。

4.数据采集：明确数据管理中需要的数据，进行内外部线上、线下的数据采集、抽取、挖掘，包括内外部格式化数据、半格式化、非格式化数据等，保证数据利用时，数据的可用性、全面性。

5.数据治理：数据治理包括对主数据和元数据的治理，主数据治理为对所用主数据的申请、审批、校验、分发，数据建模、数据清洗、数据管理流程配置、系统管理等操作，保证数据的一致性、完整性、准确性；元数据治理为方便数据仓库保存信息的管理所做的操作，以实现各类技术术语与流程在企业内部的统一定义。

6.数据转换、合并：对采集到的业务数据进行格式转换，使之标准化，为后续对数据的进一步利用奠定基础，数据的合并，一方面将数据进行集成，实现数据间的共享，另一方面将不同字段信息合并，组成新的字段、数据等，完成对分散数据的整合工作。

7.数据存储与分析展现：数据存储即建立数据的存储与计算中心，与搭建数仓结合，根据不同的数据特征，通过数据分析算法，进行数据统计分析、实时流处理，机器学习和图计算等，最终通过展现工具将结果以图形化、图表化多种方式展现出来。

8.数据安全与维护：加强内部安全管理手段，制定数据管理策略及选择数据加密工具，配备数据安全管理人员，达到从使用源头、管理手段上的优化，同时建立数据的维护策略体系，在不断优化迭代的基础上，发现数据管理的不足之后，从而进行调整改革，过程中保持与时俱进，适当融入新技术、理念，在数据安全、分析、管理工具和手段上保持同步。

加强税收数据质量管理有什么意义

　　一、加强税收数据质量管理有三大方面意义：

　　1、加强税收数据质量管理，进一步加快税收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税收系统范围内的运行质量；

　　2、加强税收数据质量管理，进一步推进税收工作向精细化、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；

　　3、加强税收数据质量管理，进一步推行税收科学化、信息化、精细化管理，加快税收信息化建设，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。

　　二、如何加强税收数据质量管理：

　　1、统一思想，提高认识。对应职能部门要以数据采集、复核、修正、垃圾数据清理工作为抓手，制定实施方案，突出数据采集、核查、录入、修正、垃圾数据清理任务的分配、人员安排、时间进度，把工作职责、环节、任务分配到具体部门和责任人，层层把关、层层落实，做到人人身上有任务、个个肩上有担子，确保征管基础数据清理工作顺利实施。

　　2、规范数据采集，确保录入质量。要求各单位在采集数据时做到采集前有审核，采集后及时复核、校验，发现问题数据及时确认并纠正，确保数据录入的质量，使采集到征管系统的数据能够满足应用需求。

　　3、加强数据维护，提高数据质量。加强数据质量监控分析，采取人工审核、计算机自动审核、人机结合审核和实地抽查等多种方式，加强征管系统的数据审核。做到对采集到征管系统的数据既有过程控制，又有事后监控审核，促进数据质量的进一步提高。

　　4、深化数据应用，提高管理水平。各单位在充分利用征管系统提供的数据资源，进一步加强数据应用工作，针对对征管基础数据分析利用重视不够现象，建立涉税信息分析机制，积极利用征管数据分析研究解决税收征管问题，养成利用征管数据分析研究解决征管问题的习惯，通过税收分析和纳税评估，发现征管薄弱环节和疑点问题，采取有针对性的措施加强征管，积极研究、探索科学实用的分析方法，同时根据数据应用过程中暴露出的问题，改进数据管理方法和手段，促进数据质量不断提高。

　　5、围绕平台，查缺补漏。充分应用综合征管软件的查询统计模块，各管理分局人员不定期进行管户查对，有针对性地对异常数据进行修正和补录，对每期数据通报中存在的问题数据深入剖析原因，提出改进措施和建议及时整改，防微杜渐；同时抓好数据整改落实后续管理，切实提高征管业务系统中数据的质量。

　　6、加强业务操作培训，提高干部运用水平。县局将综合征管软件运用培训和辅导作为一项长期性的基础工作，采取多渠道、多形式和多层次的学习培训，保证各岗位操作人员对负责的功能模块能大胆使用，正确熟练操作，规范处理各项税收征管事务。

数据处理的意义有哪些

数据处理的意义有：数据处理是实现空间数据有序化的必要过程。数据处理是检验数据质量的关键环节。数据处理是实现数据共享的关键步骤。

数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。

数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响了人类社会发展的进程。

扩展资料：

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些大量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。

也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

做好数据标准管理对企业来说有什么意义

数据标准化的过程其实就是在数据整合平台实现数据标准，并将各个系统产生的数据通过清洗、转换加载到整合平台的数据模型中，实现数据标准化的过程。一个企业内部的数据标准化方式如此，一个行业监管机构在采集全行业数据时的数据标准化过程也是如此。所以做好数据标准管理对一个企业来说，方便了企业内部各个系统的数据进行整合，解决了各个系统间表字段命名随意、一个业务元素对应多种数据类型和长度、一个英文字段名对应多个中文名（反之亦存在中文名一对多英文名）等问题。不仅如此，企业进行好数据标准管理时，若参考了对应的行业规范，在行业进行信息统筹时则会减少极大的麻烦。针对以上问题，可以通过亿信华辰自主研发的数据治理平台进行解决，平台支持针对各种不同的需求打造个性化的数据标准管理办法。
数据标准是数据全生命周期质量控制的机制与制度保障，贯穿数据从采集到存储、治理和分析应用的全过程，只有建立一套完备的标准体系，数据标准化之后才能更好的管控数据的质量，支撑更高层面的数据应用。做好数据标准管理可支撑企业高效快速进行数字化转型，在此过程中合理高效利用数据标准工具作为一项必不可少的环节，亿信华辰数据标准管理平台在此过程中可高效辅助企业进行数据资产建设和数字化转型，主要体现在以下几个方面：
在元数据管理方面，数据标准可从源头对元数据进行管理，制定数据采集标准，帮助构建规范的物理数据模型，在元数据管理方面，数据标准可以保证元数据的规范性和数据资源目录的完整性，同时对于多源异构数据的接入，数据接口规范可以保证的实时传输。数据标准也能够明确各业务的数据含义和业务规则，业务部门之间、业务和技术之间、统计指标之间统一认识与口径，提高业务和IT之间的一致性，保障IT系统能够真实反映业务事实。
在数据质量管理方面，数据标准是数据质量规则建立的主要参考依据。通过对数据标准的统一定义，明确数据的归口部门和责任主体，为企业的数据质量和数据安全提供了一个基础的保障；通过将数据质量规则与数据标准关联，一方面可实现字段级的数据质量校验，另一方面也可以直接构建简单的较为通用的数据质量规则，确保规则的全面性和可用性，提升数据质量。
在主数据管理方面，主数据作为企业的黄金数据，对于各系统之间的共享要求很高，只有标准化的主数据的共享才是有意义的，数据标准可协助主数据筒统一标准化的建立，统一分类标准，支撑主数据的分发和共享。
在数据资产管理方面，数据标准是数据资产管理的基础，是对数据资产进行准确定义的过程。对于企业而言，数据资产的共享整个在数字化时代显得尤为重要，对于一个拥有大量数据资产的企业，或者是要实现数据资产交易的企业而言，构建数据标准是一件必须要做的事情，数据标准的建设可以帮助企业消除数据的不一致性，实现企业数据资产有效共享。

大数据管理与应用专业未来就业怎么样

未来发展前景良好。

大数据管理与应用就业方向

1.ETL研发

ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

2.Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。

3.可视化开发

可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。

学生毕业也可继续深造，利用所学习的商业分析的能力在科学商业决策领域，营销科学领域，管理科学领域，商业智能领域等的相关高等院校，研究所等继续求学。

大数据管理与应用专业简介

大数据管理与应用专业旨在培养掌握管理学基本理论，熟悉现代信息管理技术与方法，善于利用商务数据去定量化分析，并能最终实现智能化商业决策的综合型人才。

大数据管理与应用专业将坚持“厚基础、宽知识、重思想、重创新、重实战”的培养理念，采取因材施教的模式，采用全新的课程教学体系，培养具有国际视野、创新意识、创新能力及领导潜质的高级管理人才。

元数据管理及其作用是什么

元数据管理是一个根据使用这些资产的方式来管理组织的数据资产的流程。利用可视化的用户体验，实现包括元模型添加、删除、修改、发布等维护功能；并且能让用户直观地了解已有元模型的分类、统计、使用情况、变更追溯，以及每个元模型的生命周期管理等等

IT 组织需要有效的元数据管理解决方案以：
• 简化数据发现和跟踪数据中央目录。大多数公司需要管理日益复杂的系统。通过管理元数据，IT 组织可以在能够快速发现数据资产的多个系统内创建数据资产库存。
• 通过重复使用数据加强一致性并消除冗余，从而提高工作效率并降低项目付时间。可以将中央元数据资料库当作“单一数据源”来发现开发人员可以充分利用的可重用组件。公司可以减少冗余或未使用数据的数量，从而允许进行硬件和软件整合并节省成本。
• 减少因人员流动而导致知识流失的风险。有关存储重要信息的位置和方式、以及经常未存档意味着什么，所有这些都只留在了某些员工的头脑里。当这些关键员工离开公司时，这方面的知识也就会随着他们一起消失。元数据管理系统内的中央元数据资料库保存了这方面的知识，从而减轻了此类信息随着离职员工一起消失的任何风险。
• 增加了向业务用户报告的数据交付的信心。跟踪数据沿袭：数据来自什么地方以及如何产生、处理和交付数据，这为业务用户提供了重要的背景知识。探查源系统中的数据可以暴露和解决数据不准确性和不一致性问题，从而产生可靠的高质量数据。
• 通过制定更有效的开发流程来提高  IT  部门对业务的响应度。元数据的集成和可见性可以帮助  IT  部门了解存在哪些数据、数据存储位置及其含义，从而最大限度地降低信息的复杂性。此外，这种可见性通过不断变更业务要求为分析变化所带来的影响提供了基础架构，并将会加快新数据集成项目的开发。数据集成开发人员可以依赖这些信息来轻松和准确地确定他们的数据集成项目所需的数据。并且，能够访问潜在变化所带来的影响也可以帮助管理人员快速评估项目的持续时间和资源成本。

我想了解数据在企业在的重要性

数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍深入的数据质量，企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据。
为了充分实现数据资产的业务价值，您需要一个数据集成平台。而Informatica 平台则是一个强大的数据集成平台，也是唯一可以让您向扩展型企业交付及时、可信的相关数据的数据集成平台（任何数据、任何时间、任何地点），无论是内部预置还是在云中。
Informatica Data Quality能帮助企业找出并修正藏匿于任意位置、令您的公司动辄花费上百万的数据质量问题。揭露所有数据域、应用程序和地域。汇集所有相关人员并帮助他们承担责任。清洗数据并保持数据清洁。
IDQ转换了您的业务部门工作方式。它使每个人都可以始终相信满足其各类用途的所有数据。
IDQ扩展了 Informatica 平台的现有数据质量功能，通过一个统一平台，为所有项目和业务应用程序的所有相关人士、项目和数据域（无论在内部预置，还是在云中），提供普遍深入的数据质量控制。
凭借 Informatica Data Quality，您的整个组织可以：
• 为所有应用程序主动清洗数据，保持数据清洁
• 共同肩负数据质量控制和数据治理责任
• 建立对企业数据的信心和信赖感
Informatica Data Quality的主要优势是：
降低成本
 通过重复使用一组单一的规则和工具和单一的开发环境来管理数据质量，从而降低成本：
 在所有应用程序中
 适用于所有数据域
 跨所有国家/地区和语言
 适用于所有数据集成项目
更高效地运作
 使业务分析师和数据管理员既可以查看和参与提高数据质量，又可以针对数据质量对其应用程序和流程的影响采取有效对策
 通过使业务部门能够参与数据质量流程，更快地解决业务问题
 通过给予业务分析师合适的工具来自行管理数据质量任务，从而减轻对 IT 部门的依赖
 可以更为高效地协作，以便在几天（而不是几月）内设计和实施满足业务需求所必需的数据规则
 凭借高质量的数据为合规性方案提供支持
提高 IT 部门工作效率
 通过协作工具和通用的项目环境，加速 IT 和业务部门之间的规范与复查的周期
 快速访问所有数据，从而更快完成数据质量项目
 跨所有应用程序，轻松构建、集中管理和快速部署可重用的数据质量规则
 通过运用能够为进行匹配和地址清洗提供数据探查和预建规则的开发环境，并在此熟悉的开发环境中构建数据质量映射，加快展开项目
 利用中途探查来快速验证数据质量转换情况
 成批或实时地部署数据质量规则，而不必重新编码
降低风险
 防范于未然，找出、解决和避免数据质量问题，从而让您的客户不会因此破费和丧失竞争优势
 构建可长期持续保持的数据质量流程并信任所有的企业数据
 通过在全球所有应用程序中统一实施数据质量控制，提高对企业数据对数据治理流程的支持的信心
 凭借久经考验的企业级部署技术，降低故障风险

数据化管理的数据化管理的意义

数据化管理是科学管理的基础。科学管理的目标是目标明确、决策准确、措施有效、执行有力。数据化管理是将业务工作中的基本状况，通过翔实的数据直观地展现，并通过适当地分析，明确经营基本状况，发现业务工作中的不足之处，为管理者提供准确的决策依据，促进管理层进行有针对性地改进和有效地决策，是科学管理的基础。
数据化管理是科学领导的参考。领导学认为领导的艺术与方法是达成领导效能与发展的关键因素。数据化管理是优秀的管理方法之一。完善的数据化管理能够明确指出下属业务工作中存在的各类问题，以实事求是的方法并辅之于其他的管理手段，能够有效地指导若干下属开展工作，能够根据问题的严重性与重要性进行有针对性地改善，促进团队的整体进步，从而实现领导效能，是科学领导的有效参考。
数据化管理是企业管理改进的关键。优秀的企业管理应该具备完善的运营数据分析体系。一切企业活动，最终都以数据最为参考， 达成一定的数据指标，循环改进，持续发展。数据化管理存在于企业的每个环节，通过参考经营数据管理的企业体制是确保企业良性发展的关键。
数据化管理是一种全新的管理方法，其推广和运用可以促进民族企业的发展，增强国际竞争力。

大数据专业课程有哪些

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

大数据与财务管理专业学什么

大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

财务管理主要研究管理学、经济学、法学、金融学等方面的基本知识和技能，通过计划、决策、控制、监督等管理活动对资金运动进行管理规划，进行融资、投资及资本运营，并对亏损、破产等财务危机进行预测、防范和化解等。

大数据专业的应用领域：

大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。

大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。