工商数据质量（工商数据贴吧）

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本文目录一览：

• 1、浅析如何强化工商部门信息化数据处理应用
• 2、工商行政工程质量方向出来能干什么
• 3、采集数据质量管理制度
• 4、如何顺应“大数据”时代变革
• 5、经和工商、税务、社保等部门进行信息比对,这句话什么意思？
• 6、工商与税务将实现信息共享，不清楚出再多钱也没

浅析如何强化工商部门信息化数据处理应用

○灌南工商局 王淮 罗东来 随着工商系统信息化建设的不断深入，如何有效地进行信息化数据的综合处理与分析利用，为工商工作和各级领导决策提供科学依据，已成为当前一个很重要的课题。 一、当前信息化数据处理应用现状 总体来看，目前工商系统信息化数据的综合处理和分析利用的工作主要限于两个层次：一是通过信息系统软件采集市场主体原始的、基本的登记事项信息数据，并进行简单计算处理加以利用，以支撑整个工商行政管理业务及各个软件系统的运转。二是通过信息管理系统对一些市场主体信息数据进行初步处理、分析和加工，产生出符合一定条件和格式的报表，并进行一些初步的数据查询与统计。因此，还有许多问题需要进一步研究解决，主要包括以下方面：数据应用系统的开发机制有待加强；数据利用工作还属于初级或者是比较低层次的数据分析利用；数据应用涉及面窄，层次较浅，手段单一，作用有限；缺乏有效的组织保障和业务支持，数据应用职责不明确；数据来源渠道单一，数据质量不高。数据的安全性问题加大。 二、深化信息化数据处理应用的方向 （一）强化基础信息数据利用。要开发市场主体信息资源综合管理系统，采取数据抽取和信息交换的方式构建基于各主要应用系统数据源的信息基础平台，在集成平台的基础上再进行数据的分析处理和应用。建立健全数据分发机制，市局定时将数据以区县局为单位自动分发回馈给各基层局。各基层局以市局回馈的数据为基础，从加强区域管理出发，对数据进行更进一步的开发和利用。 （二）强化区域经济综合研究。要依托工商信息数据资源，为政府、企业提供经济信息服务，促进地方经济发展。开发数据综合分析系统，实现对所有业务数据进行综合分析，生成各类经济主体的数量、发展趋势、行业分布状况、注册资金情况等经济信息报表，从而为市场主体调研和生产经营提供支持。 （三）强化重点行业分类管理。注重条线数据分析工作，要在宏观层面上重点加强按行业、按经济类型、按规模等分类，研究制定各类分类管理办法，把信息数据处理细化到各项管理工作中。要依托案件系统对一段期限内查办案件进行分类分析，掌握辖区内经济主体一定时间内违法违章行为的主要表现形式，以便基层制定相应的监管防控措施。 三、如何开展好信息化数据处理应用工作 （一）确保数据质量。目前，系统中仍然存在数据项采集不全、关键项录入错误等问题，导致信息系统生成的数据的可信度不高、可用性不强。因此，要把数据质量看成系统软件运行的生命线，在基础数据录入时，做好比对，加强前台数据录入监控，从源头上保证数据无差错。 （二）提高人员素质。提高人员素质是确保系统软件协调高效运转，提高数据应用水平的基础。基于这一认识，要根据数据集中和管理责任上移的实际，调整人力资源配置，加大培训力度，让每个人都知道自己应该做什么和应该怎么做，并能熟练地从各个信息系统获取信息，对数据进行分析和处理应用。 （三）搞好协调配合。要将信息系统软件运行管理的职责分解到各级机关的每一个机构，各司其职，业务部门负责业务牵头和数据质量管理，信息中心负责技术保障，通过运管例会制度等形式，集中研究解决各类软件运行中的各种问题，保证各类软件协调运转。 （四）注重实际需求。要充分了解各类业务需求，了解各个层次对数据利用的不同需求，了解在各自的工作流程和环节中所需用到的各类数据要求，并进行相对固定，需求发生变化时必须及时进行修正。要对各类数据应用需求进行详细分析。对现有系统能够提供相关功能的，通过现有软件进行加工提取，对现有软件不能提供的，专门开发软件进行处理加工。要对各类数据进行加工预处理，形成固定的格式和表单，储存在数据库中，下次使用时可以直接调用，提高数据利用效率。

工商行政工程质量方向出来能干什么

随着信息技术与工商业务的深度融合，各类市场主体数据己成为服务科学发展、加强信用监管、创新社会管理、促进和谐稳定的重要基础信息。提高数据质量，建设统一、规范、准确的信息数据，是推动电子政务建设，实现互联互通、信息共享的重要途径。
近几年来，天津市工商局紧紧围绕五大工程建设，高起点谋划、高质量推进、高效能应用，数据质量建设取得了明显效果。在全市150余万市场主体、近5T数据规模的大集中、大联网、大共享和大应用中，数据完整率和准确率分别达到100%和99％。
一、实施“数据标准”工程，明确数据质量建设方向
近年来，总局领导多次强调要扎实推进信息标准化工作，并给予强制执行的法律地位。与此同时，为加快一体化建设步伐，实现全国工商系统的互联互通，总局出台了一系列信息化标准。
为确保向总局提供符合标准的市场主体、行政执法、12315、黑名单企业等各类数据，2011年，天津市工商局把统一信息化标准作为全市工商系统的重点调研课题立项，比照总局信息化标准，对所有业务子系统进行全面分析研究，从中找出了3种不同类型的问题。
1.信息分类编码存在差别。通过与总局103个编码表的基础编码集对比，与总局标准完全一致的有36个表，在67个编码表中与总局标准不一致的
编码或名称有4391项次，具体表现为部分编码方式与总局标准不一致、部分编码表更新不及时、业务差异化造成编码不一致、名称表述不规范、编码定义不完
整、字符不规范。
2.基础数据存在差别。总局工商行政管理基础数据元中的绝大部分内容可以在全市工商的各个业务系统共享和互动中体现，而天津市工商局没有提出一份完整的基础数据元、没有形成标准化文档。
3.应用数据的差别。与总局各业务系统数据规范进行对比，天津市工商局9大业务系统现行的数据指标存在部分信息数据标准缺失、部分总局标准中设置的非空字段未设置非空属性、部分数据标准符合性修订有延迟等问题。
根据前期调研成果，天津市工商局修订了原有的数据标准，完成了具有天津工商特色的信息化标准体系。
二、实施“系统再造”工程，把好源头数据入口关
把好数据入口关，搞好业务软件的开发是关键。一个好的系统软件仅仅能用、
够用、好用是远远不够的，重要的是生产的数据是否标准规范，这对于加强工商业务协同、避免信息孤岛、实现信息资源深度利用和互联互通至关重要。例如，把登
记类型和企业类型之间的对应关系、验证身份证真伪的办法、个体工商户申报资金异常值的提示、必录项的空值检测等逻辑关系嵌入登记系统的设计、开发，不仅方
便了工作人员的操作，更重要的是可以做到事先控制，避免在录入数据时产生错误。
在系统软件的升级、改造和开发建设中，天津市工商局尤其注重论证审批，每开发上线一套系统软件都严格进行“四审”，即业务需求审核、信息化标准
审核、业务协同审核和关键技术审核。在软件开发中具体贯彻“一数一源”原则，将各业务系统之间的关联性和关联点作为核心需要认真加以把握，确保各系统软件
的标准统一和互联互通，避免因数据多头采集和标准不统一引发数据冲突。

采集数据质量管理制度

1. 何谓数据质量
何谓数据质量可从两个方面来理解：
1.1. 数据本身的数据质量
l 数据的真实性。
数据必须真实准确的反映实际发生的业务。
l 数据的完备性。
数据的完备性是说数据是充分的，任何有关操作的数据都没有被遗漏。
l 数据的自洽性。
数据并不是孤立存在的，数据之间往往存在着各种各样的约束，这种约束描述了数据的关联关系。数据必须能够满足这种数据之间的关联关系，而不能够相互矛盾。
数据的真实性、完备性、自洽性是数据本身应具有的属性，称为数据的绝对质量，是保证数据质量的基础。
除了数据的绝对质量外，还有我们在利用和存贮数据的过程中所产生的数据质量，包括使用质量、存贮质量和传输质量，称之为过程质量。
1.2. 数据的过程质量
l 数据的使用质量
数据的使用质量是指数据被正确的使用。再正确的数据，如果被错误的使用，就不可能得出正确的结论。
l 数据的存贮质量
数据的存贮质量是指数据被安全的存贮在适当的介质上。所谓安全是指采用了适当的方案和技术来抵制外来的因素，使数据免受破坏，备份是我们常使用的技术，包括异地备份和双机备份等，美国的9.11事件和2004年底发生的印度洋海啸事件使越来越多的企业领导意识到备份尤其是异地备份的重要性；所谓存贮在适当的介质上是指当需要数据的时候能及时方便的取出。
l 数据的传输质量
数据的传输质量是指数据在传输过程中的效率和正确性。在现代信息社会中，数据在异地之间的传输越来越多，保证传输过程中的高效率和正确性非常重要。
2. 数据质量和数据一致性
在工作中我们发现，很多用户甚至一些数据仓库项目的开发人员经常将数据质量和数据仓库项目开发中的ETL过程的数据一致性混为一谈，错误的认为数据仓库项目（也即ETL过程）能够修复数据以提高数据质量，其实数据质量和ETL过程的数据一致性是两个不同的概念。
ETL过程的数据一致性是指根据相同的业务理解（基于源系统模型和基于数据仓库模型），在源系统查询和统计的信息与在数据仓库中得到的结果在各个细节层次（包括明细层次）上都是相同的。数据一致性是ETL过程必须保证的。
数据质量是存在于企业的源系统中的，如常见的客户代码的不规范，同一个客户在不同的系统中（例如业务处理系统和财务系统）有不同的代码，甚至同一个客户在同一个系统中也有不同的代码，以保险公司的业务处理系统为例，同一个客户先后在同一个保险公司投保，不同的业务员可能会输入不同的客户代码；更常见的是那些没有实现大集中的分布式的应用，同一个客户（如工商银行）在不同的分公司（如河南分公司和湖北分公司）投保，业务员很可能会输入不同的代码；再如，在业务处理系统中，有些录入人员为了录入的方便，常常将一些内容不输或者采用默认值，造成一些重要录入信息的缺失或错误。这些数据质量问题对我们的数据分析系统造成严重的干扰和破坏。
数据仓库项目虽然不能够修复数据以提高数据质量，但能发现存在的部分问题从而提醒用户哪些数据是有质量问题的，给出用户一些改进的建议，同时在分析和决策时应降低对这些数据的依赖程度，也可以提供辅助的方法跟踪、监测数据质量问题。
3. 数据质量的重要性
数据信息是企业重要的战略资源，合理有效的使用正确的数据能指导企业领导作出正确的决策，提高企业的竞争力。不合理的使用不正确的数据（即差的数据质量）可导致决策的失败，正可谓差之毫厘、谬以千里。
现在很多大型企业已意识到数据信息和数据质量的重要性，专门成立了数据中心来管理数据方面的工作。
4. 数据质量不高的原因
我们的数据来自于数据录入人员通过信息技术手段（开发计算机处理系统）输入到系统中的，因此数据质量不高来源于下面的两方面：
4.1. 信息技术手段
现代信息技术已足以保证数据的存贮和传输质量，不是本文讨论的重点，不过多论述。造成我们的计算机处理系统得到的数据质量不高的原因，很多情况是我们的计算机处理系统的用户界面不友好，不方便用户的录入，或是不符合用户常规的操作习惯，导致用户容易出错或是录入工作量大；对重要的录入信息没有加强效验。
4.2. 数据录入人员
由于数据录入人员的输入失误，或是违反操作流程（故意或不是故意的），是造成数据质量不高另一个重要原因。这个问题，可以从两个方面来看待：
l 数据录入人员的责任心不强和业务素质不高。
l 基层领导对数据质量的不重视。业务收入是基层的生命线，基层领导不会投入大量的人力和物力来抓数据质量，由于市场竞争的激烈，有时基层领导为了争夺客户甚至会让录入员作出一些违规的操作，基层领导对数据的认识与管理与高层领导对数据的需求形成矛盾，这一矛盾是造成数据质量不高的一个核心矛盾。
5. 如何做好数据质量的管理工作
如何做好数据质量的管理工作，笔者认为可以从三个方面抓起：
5.1. 提高对数据的认识
我们只有认识到数据在管理中的重要作用，才会反过来重视数据质量问题。要让企业的每一个员工都能认识到数据是企业重要的战略资源，企业的一切决策都来源于数据。没有正确的高质量的数据，就没有正确的决策。国外有一个谚语“Garbage in，garbage out”（进去的是垃圾，出来的还是垃圾），试问，我们决策时使用的是垃圾，又怎能期待得到好的决策呢？！
5.2. 信息技术保证
采用先进的开发技术，开发出用户界面比较友好的系统，减少操作员的录入工作量和出现错误的可能性；同时在开发前要充分考虑用户的需求，防止出现业务处理软件不能满足客户要求、操作员采取违规操作的现象。
开发数据检测、检查工具，及时的发现数据质量问题，及时纠正，要知道，发现问题越早纠正的成本就会越低，一个蚁穴不及时修补会造成千里之的溃决。
5.3. 完善的制度管理
在企业上下建立起完善的数据负责制度，并与员工的绩效和奖惩挂钩，有条件的企业可以成立专门的组织和机构负责数据管理工作。

如何顺应“大数据”时代变革

如何顺应“大数据”时代变革

“大数据”时代是信息社会运作工商数据质量的必然结果工商数据质量，谁掌握数据和大数据分析方法工商数据质量，谁就能在这个“大数据”时代抢占先机。工商部门作为工商数据质量我国市场主体登记部门，积累了大量的市场主体登记、行政执法、投诉举报和内部管理等数据。这些数据是“国家经济户籍库”的重要组成部分，也是工商数据质量我国市场经济的“晴雨表”。 积极应对，用科学方法对数据进行处理、分析 从工商数据出发，对大数据进行深度的分析，挖掘出有效信息为决策提供参考。即通过市场主体分析发现经济增长的内生动力，通过市场主体发展透析产业结构调整与优化，通过市场主体分析优化国有资本布局，通过横向对比发现区域比较优势，从而优化产业结构，促进经济社会发展。 首先，在整合零散的、破碎的、局部的数据基础上，运用技术手段分析、挖掘深藏于数据中的宝贵价值，以这种方式帮助实现更好的决策，推动政府决策机制从“业务驱动”向“数据驱动”转变，提高行政效率。 其次，对海量数据进行采集、整理、清洗，并在此基础上进行数据的分析挖掘，将“大数据”价值挖掘技术与工商数据实现无缝对接，进行科学的数据管理，紧抓基础数据质量关，巩固和完善数据信息采集及质量审核制度，严格数据质量控制，真正做到“数出有源、真实可靠”。把对数据质量的控制贯穿于数据收集、使用、发布等所有过程，建立数据质量救助机制，通过开展数据质量复审进行纠错，使之更好地支持宏观决策，促进市场经济的科学发展。 第三，在推进信息化建设的同时，更加注重对数据资源的利用，加强与高校、研究机构等合作开展工商数据研究，建立工商数据综合分析应用体系。围绕广西经济社会发展的热点、难点问题，立足工商数据，加强对数据的深度挖掘、分析与研判，特别要注重新兴产业等工商数据专题研究，更好地发挥工商部门服务经济社会科学发展的职能作用。 转变思路，为“大数据”创造良好环境 十八届三中全会《决定》对全面深化改革作出了部署，提出要“改革市场监管体系，实行统一的市场监管”。对工商部门而言，就是要借力工商系统的数据库，优化营商环境，便捷高效服务各类市场主体，真正做到把该管的事管住管好，把不该管的事放手交给市场。 由国家工商总局开始的“金信工程”，经过十几年的建设，已初步具备“大数据”时代政府数据分析应用的雏形。目前，我区工商系统虽然掌握着360万条以上的数据，但数据综合分析利用工作还处于初级阶段，面临数据量大却利用不足，或者不知如何利用的尴尬境地，与“大数据”的发展潮流相背离。 “大数据”相关行业和业务涉及面广，相关行业监管机构有工商、税务、商务、工信、发改委、银行等部门。为此，需要建立统一的工作协调机制，构建以政府为核心的多元监管体制，形成政府、自律组织、消费者组织以及公民等多个监督主体共同协调运作的格局，让“大数据”真正跨越政府部门内部协同鸿沟，使社会公众和政府的各个管理部门、行业自律组织，能够及时、方便、全面地了解企业的登记和信用信息，加强部门间的协调配合，为“大数据”创造一个宽松的发展环境，共同营造统一开放、公平诚信、竞争有序的市场环境。 搭建共享平台，解决“信息孤岛”问题 从广西的情况看，政府管理领域各部门都掌握着信息数据，初步统计，大约50个厅局有近200个数据项，而这些数据目前无法相互联通，形成“信息孤岛”。因此，要建立健全统一规范的市场主体信用信息公示平台，解决工商数据的“信息孤岛”问题。 一是遵循信息化建设规律，整合工商系统基础数据信息资源，以工商部门经济户籍库为基础，建立工商综合业务系统，进行网群化管理，实现工商政务组织结构和工作流程的优化重组，超越时间、空间和部门分隔的限制，建成一个精简、高效、廉洁、公平的运作模式。 二是整合现有的政府市场主体信息公示平台和渠道，建立统一的市场主体登记许可及信用信息公示平台。由工商部门牵头，以工商系统基础数据信息资源为基础，建立统一的市场主体登记许可及信用信息公示平台，汇总市场主体各方面信息，全方位系统公示主体信息，包括市场主体登记、资产状况、监督管理、信用记录、违法违规记录等。同时加强对违法经营者、中介机构、相关业主、投资人、市场主体高管等，以及税务、银行、保险、进出口、出入境等各方位的信用约束。 三是完善相关法律，尽快对“大数据”运用进行立法。目前，国家工商总局制订了《信息公示条例》送审稿，已上报国务院审批。广西要制定信息数据管理地方性法规，规范管理信息数据，为数据的开发利用创造良好的法制环境；鼓励政府机构和企业面向群体、服务社会的数据挖掘，防止侵犯个体隐私；提倡数据共享，防止数据被滥用，明确界定数据挖掘、利用的权限和范围。

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经和工商、税务、社保等部门进行信息比对,这句话什么意思？

经和工商、税务、社保等部门进行信息比对,提高经济普查数据质量工商数据质量，市统计局高度重视工商数据质量，多措并举扎实打好经普数据审核关。
一是加强数据审核。通过上级反馈、系统对比和人工审核工商数据质量，对上报数据进行严格审核,对审核清单的每一条信息进行逐一分析,对每项数据进行全面把关,确保每个指标、每笔数据真实准确。
二是加强与部门数据比对。统计局业务人员将普查数据与税务、工商、社保等部门资料进行比对工商数据质量，对遗漏的单位指标数据进行查遗补漏，认真比对、及时反馈，全方位把控好数据质量。
三是加强汇总数据评估。市统计局社会科业务人员与镇街经普办人员多次深入分析经济普查的分项综合数据，多渠道进行评估，严格按照上级要求，高度重视，采取行之有效的方法，切实保障数据质量。

工商与税务将实现信息共享，不清楚出再多钱也没

工商总局 税务总局联合发文工商企注字〔2018〕11号：《关于加强信息共享和联合监管的通知》四、建立协同监管和信息共享机制
各地税务、工商部门要密切配合，建立健全增值税发票申领等协同监管机制。税务部门要充分利用工商共享信息进行税收风险分析和应对，并将纳税人的税收违法“黑名单”等信息共享给工商部门，由税务、工商部门施行联合监管。
各地工商、税务部门要积极建立健全信息共享对账机制，加大对共享信息的核实力度，定期进行数据质量比对分析，及时解决信息共享不全、不准、不及时的问题。对于信息共享过程中出现的数据问题要及时通报并协调解决。各地工商、税务部门不能通过部门间的数据接口直连共享登记信息的，也应当积极协调政府部门，按照工商总局、税务总局的要求，保证登记信息传输质量和效率。 关于工商数据质量和工商数据贴吧的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 工商数据质量的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于工商数据贴吧、工商数据质量的信息别忘了在本站进行查找喔。

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