数据质量管理落实情况经验交流材料

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数据管理工作经验交流材料

数据管理工作经验交流材料

数据管理工作经验交流材料在过去的几年中,我一直从事数据管理工作,积累了丰富的经验和知识。

我将在下面的材料中分享我在数据管理领域的工作经验和所取得的成果。

首先,我在数据管理方面的主要工作包括数据录入、数据清洗、数据分析和数据可视化。

通过对大量数据进行录入和清洗,我能够确保数据的准确性和完整性。

我熟练使用数据库管理系统和数据处理软件,能够高效地进行数据的处理和分析。

通过将数据可视化,我能够将复杂的数据转化为易于理解和使用的图表、图形和仪表板,帮助决策者更好地理解和利用数据。

其次,我在数据管理方面取得的成果包括提高数据质量和数据利用效率。

通过对数据进行清洗和修复,我能够减少数据错误率,提高数据质量。

同时,我还通过建立简化的数据处理流程和自动化工具,提高了数据处理和分析的效率。

这样,组织内其他成员不仅可以更快地获得所需的数据,也可以在更短的时间内进行数据分析和决策。

另外,我还在数据管理领域与其他团队合作,并取得了良好的合作效果。

在与其他团队的合作中,我不仅与他们共享数据,还积极参与讨论和制定数据管理的策略和流程。

通过与其他团队的密切合作,我能够更好地理解他们的需求和问题,并利用自己的专业知识提供解决方案。

这种合作不仅加强了团队之间的合作关系,也提高了整个组织的数据管理水平。

此外,我还持续学习和改进自己在数据管理领域的技能和知识。

我通过参加培训课程、研讨会和行业会议,不断更新自己对新技术和方法的了解。

我还主动参与数据管理领域的社区和论坛,与其他专业人士交流和学习。

这些学习和知识的积累,使我能够站在行业的前沿,并将最新的理论和方法应用到实际工作中。

最后,我对数据管理工作充满激情和责任心。

我深知数据对于组织的重要性,因此非常注重数据的质量和利用效果。

我始终保持高度的责任感,确保数据的准确和安全。

同时,我也积极关注数据管理领域的最新趋势和技术,以便为组织提供更好的数据管理服务。

总之,我在数据管理领域有丰富的工作经验和取得了可观的成果。

提升统计数据质量工作情况总结优秀范文

提升统计数据质量工作情况总结优秀范文

提升统计数据质量工作情况总结优秀范文提升统计数据质量是一项重要的工作,对于确保数据的准确性和可靠性具有重要意义。

以下是一份关于提升统计数据质量工作情况的优秀总结范文。

在过去一年,我们团队致力于提升统计数据质量的工作,取得了显著的成果。

我们采取了一系列的措施来提高数据收集、整理和分析的质量,以确保我们的统计数据能够更好地支持决策和策略制定。

首先,我们加强了数据质量管理的流程和方法。

我们建立了严格的数据收集和整理流程,明确了每个岗位的责任和要求,并设置了审核和核对机制,确保数据的准确性和一致性。

我们还制定了数据清洗和校验的标准操作程序,以及数据纠错和更新的机制,及时修正错误和缺失。

其次,我们加强了数据质量监控和评估。

我们建立了数据质量指标体系,包括准确度、完整度、一致性和时效性等方面的指标,并定期对数据进行评估和监控。

我们还建立了数据差错分析和预警机制,及时发现和解决数据质量问题,减少对后续分析和预测的影响。

第三,我们加强了数据培训和素质提升。

我们为团队成员提供了专业的数据统计和分析培训,加强了他们的数据处理和解读能力。

我们定期组织团队内部的经验交流和案例研讨,促进数据质量管理的共享和借鉴。

此外,我们还鼓励团队成员参加行业培训和学术会议,提高他们的专业素养。

最后,我们加强了与相关部门和机构的合作和沟通。

我们与相关部门建立了良好的协作机制,共享数据和资源,相互协调和配合。

我们还与数据供应商进行了深入的合作,确保数据的质量和可靠性。

我们定期与决策者和用户进行沟通和交流,了解他们的需求和反馈,不断优化数据的采集和处理流程。

综上所述,通过我们团队的努力,提升统计数据质量的工作取得了显著的成果。

我们的数据收集、整理和分析过程更加规范和科学,数据质量得到了有效的保障。

我们将继续改进和完善数据质量管理的工作,为决策和策略制定提供更准确、可靠的统计数据支持。

数据质量管理情况汇报

数据质量管理情况汇报

数据质量管理情况汇报一、背景介绍数据质量管理是企业信息化建设中的重要环节,对于企业的决策和运营具有重要的影响。

本文档旨在对我司数据质量管理情况进行汇报,以便全面了解数据质量管理的现状,并提出改进建议。

二、数据质量管理现状1. 数据收集我司数据收集工作已经建立了完善的机制,能够及时、准确地收集各项数据,并进行分类存储,确保数据的完整性和准确性。

2. 数据存储在数据存储方面,我司采用了先进的数据库管理系统,能够对数据进行安全、高效的存储和管理,确保数据的可靠性和安全性。

3. 数据清洗数据清洗是保障数据质量的重要环节,我司建立了完善的数据清洗流程,能够及时发现并清除数据中的错误和异常,确保数据的一致性和准确性。

4. 数据分析我司拥有一支专业的数据分析团队,能够对数据进行深入分析,挖掘数据背后的价值,为企业决策提供有力支持。

5. 数据监控我司建立了完善的数据监控系统,能够对数据进行实时监控和预警,及时发现数据异常,保障数据质量的稳定性。

三、存在的问题及改进建议1. 数据采集环节存在一定的漏洞,需要进一步完善数据采集机制,确保数据的全面性和准确性。

2. 数据清洗工作需要进一步规范和细化,建立更加严格的数据清洗标准和流程,确保数据的一致性和准确性。

3. 数据分析团队需要不断提升专业水平,加强数据分析能力和业务理解能力,提高数据分析的深度和广度。

4. 数据监控系统需要进一步完善,提高监控的精准度和及时性,确保数据质量的稳定性和安全性。

四、结论我司在数据质量管理方面取得了一定的成绩,但也存在一些问题和不足。

我们将进一步加强对数据质量管理工作的重视,不断完善相关机制和流程,提高数据质量管理的水平和效果,为企业的发展提供有力支持。

五、展望未来,我司将继续加大对数据质量管理工作的投入,不断完善相关机制和流程,提高数据质量管理的水平和效果,为企业的信息化建设和发展提供更加可靠的数据支持。

六、致谢在此,特别感谢各部门对数据质量管理工作的支持和配合,也感谢各位同事在数据质量管理工作中的辛勤付出和努力。

数据工作交流发言稿范文

数据工作交流发言稿范文

大家好!今天,我很荣幸能够在这里与大家分享一些关于数据工作的经验和心得。

首先,请允许我代表数据团队,向一直以来关心和支持我们工作的领导和同事们表示衷心的感谢!近年来,随着大数据、云计算等技术的飞速发展,数据工作在企业运营、决策支持等方面发挥着越来越重要的作用。

作为一名数据工作者,我们深感责任重大,使命光荣。

在此,我向大家汇报一下我们团队在数据工作方面的一些经验和体会。

一、明确目标,精准定位数据工作首先要明确目标,围绕企业战略和业务需求,确定数据工作的重点和方向。

我们团队在开展数据工作时,始终坚持以企业战略为导向,紧密结合业务实际,确保数据工作有的放矢。

二、数据质量是生命线数据质量是数据工作的核心。

我们团队在数据采集、清洗、处理等各个环节,都严格把控数据质量,确保数据真实、准确、完整。

为此,我们采取了以下措施:1. 制定数据质量管理规范,明确数据质量标准和要求;2. 建立数据质量监控体系,定期对数据进行检查和评估;3. 加强数据清洗和去重,提高数据准确性;4. 定期对数据质量进行培训,提高团队成员的数据质量意识。

三、创新方法,提升效率数据工作是一项复杂的系统工程,需要不断创新方法,提升工作效率。

我们团队在以下几个方面进行了探索和实践:1. 利用自动化工具,提高数据处理速度;2. 引入机器学习、人工智能等技术,实现数据挖掘和预测;3. 建立数据共享平台,实现数据资源的整合和优化;4. 加强团队协作,提高数据工作整体执行力。

四、注重人才培养,打造专业团队数据工作对人才的要求较高。

我们团队注重人才培养,通过以下途径提升团队整体素质:1. 定期组织内部培训,提高团队成员的专业技能;2. 鼓励团队成员参加外部培训和认证,拓宽知识面;3. 建立导师制度,促进团队成员间的经验交流;4. 营造良好的团队氛围,激发团队成员的积极性和创造力。

总之,数据工作是企业发展的基石。

在今后的工作中,我们将继续努力,充分发挥数据的价值,为企业创造更大的效益。

数据质量管理工作总结

数据质量管理工作总结

数据质量管理工作总结1.引言数据质量管理是保证组织数据高质量和可靠性的重要环节。

根据组织需求,我在过去的一年中负责数据质量管理工作,并取得了一定的成果。

本总结将详细介绍我在数据质量管理方面的工作经验和所学到的经验教训。

2.建立数据质量管理框架为了确保数据质量,首先我建立了一个完善的数据质量管理框架。

这个框架包括了数据质量评估的方法和指标、数据质量监控的机制以及数据质量改进的策略。

通过这个框架,我能够全面地了解组织的数据质量状况,并采取相应的措施进行改进。

3.数据质量评估为了了解数据质量问题的严重程度,我进行了一系列的数据质量评估工作。

我使用了各种量化的指标来评估数据的准确性、完整性、一致性和时效性等方面的问题。

通过评估,我能够定位数据质量问题的根本原因,并制定相应的解决方案。

4.数据质量监控为了及时发现并纠正数据质量问题,我建立了一个数据质量监控系统。

这个系统包括了数据质量评估的自动化工具和报警机制。

通过监控系统,我能够实时地了解数据质量状况,并第一时间采取措施进行干预和改进。

5.数据质量改进在了解数据质量问题后,我积极地采取了一系列的改进措施。

首先,我组织了相关部门的会议,与他们共同讨论数据质量问题,并制定了相应的改进计划。

其次,我加强了数据质量意识的培训,通过向员工传授数据质量管理的知识和技巧,提高了他们对数据质量的重视程度。

最后,我持续监控数据质量,并定期汇报改进效果,以便及时调整改进策略。

6.数据质量管理经验分享在数据质量管理的过程中,我积累了一些经验,希望与大家分享。

首先,数据质量是一个持续的过程,需要全员参与和共同努力。

每个员工都应该对数据质量负责,并积极参与改进工作。

其次,建立一个完善的数据质量管理框架是非常重要的。

这个框架应该包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进等方面的内容。

最后,数据质量管理需要一个强大的技术支撑。

只有具备了相关的技术手段和工具,才能更好地进行数据质量管理。

加强数据质量把控工作总结

加强数据质量把控工作总结

加强数据质量把控工作总结随着信息技术的迅猛发展,数据已经成为企业决策和运营的重要基础。

然而,随之而来的是海量、复杂的数据,数据质量把控工作显得尤为重要。

在过去的一段时间里,我们团队积极开展了加强数据质量把控工作,取得了一定的成效。

首先,我们加强了数据收集和录入环节的质量把控。

在数据收集过程中,我们严格把控数据来源的可靠性和准确性,确保数据的真实性。

同时,我们制定了详细的数据录入规范和标准化流程,确保数据录入的一致性和规范性。

通过这些措施,我们成功地减少了数据收集和录入环节的错误率,提高了数据的准确性和可信度。

其次,我们加强了数据清洗和校验工作。

在数据清洗过程中,我们利用数据分析工具对数据进行了全面的清洗和校验,排除了重复、缺失、错误等不合规的数据。

同时,我们建立了数据质量评估模型,对清洗后的数据进行了评估和验证,确保数据的完整性和一致性。

通过这些措施,我们有效地提高了数据的质量,为后续的数据分析和决策提供了可靠的基础。

再次,我们加强了数据管理和维护工作。

我们建立了完善的数据管理制度和流程,明确了数据的责任人和权限,确保数据的安全和保密。

同时,我们加强了数据的备份和恢复工作,确保数据的可靠性和可用性。

此外,我们还进行了定期的数据质量检查和监控,及时发现和解决数据质量问题,防止数据质量的逐渐下降。

最后,我们加强了数据质量意识和培训。

我们组织了数据质量培训和知识分享活动,提高了团队成员对数据质量重要性的认识和理解。

我们还建立了数据质量反馈机制,鼓励团队成员积极参与数据质量的改进和优化,形成了共同关注和维护数据质量的良好氛围。

通过以上的工作,我们成功地加强了数据质量把控工作,取得了一系列的成果。

数据质量得到了显著提升,为企业的决策和运营提供了可靠的数据支持。

然而,我们也意识到数据质量把控是一个持续的过程,需要不断完善和优化。

未来,我们将进一步加强数据质量监控和管理,引入更先进的数据质量工具和技术,不断提升数据质量把控的水平,为企业的发展提供更加可靠的数据支持。

数据治理与数据质量管理工作总结

数据治理与数据质量管理工作总结

数据治理与数据质量管理工作总结在当今数字化时代,数据已成为企业和组织的重要资产。

有效的数据治理和数据质量管理对于提高数据的可用性、可靠性和价值至关重要。

在过去的一段时间里,我们在数据治理和数据质量管理方面开展了一系列工作,取得了一定的成果,也面临了一些挑战。

以下是对这段时间工作的详细总结。

一、工作背景随着业务的不断发展和信息化建设的推进,我们的组织积累了大量的数据。

然而,这些数据存在着分散、不一致、不准确、不完整等问题,严重影响了数据的使用和决策的制定。

为了提升数据的质量和价值,实现数据的规范化管理和有效利用,我们启动了数据治理和数据质量管理项目。

二、工作目标本次数据治理和数据质量管理工作的主要目标包括:1、建立完善的数据治理体系和数据质量管理流程,明确各部门的职责和分工。

2、提高数据的准确性、完整性、一致性和可用性,确保数据的质量符合业务需求。

3、加强数据安全管理,保障数据的保密性、完整性和可用性。

4、促进数据的共享和流通,提高数据的价值和利用效率。

三、工作内容1、数据治理体系建设制定了数据治理策略和制度,明确了数据的定义、标准、规范和流程。

建立了数据治理组织架构,明确了数据治理委员会、数据管理员和数据所有者的职责和权限。

开展了数据资产盘点工作,梳理了组织内的数据资源,建立了数据资产目录。

2、数据质量管理制定了数据质量评估指标和标准,包括准确性、完整性、一致性、可用性等方面。

开展了数据质量监测和评估工作,定期对关键数据进行检查和分析,发现并解决数据质量问题。

建立了数据质量问题反馈和处理机制,确保数据质量问题能够及时得到解决。

3、数据安全管理制定了数据安全策略和制度,明确了数据的访问权限、加密要求和备份策略。

开展了数据安全培训和教育活动,提高员工的数据安全意识。

加强了数据访问控制和审计,确保数据的使用符合安全规定。

4、数据共享和流通建立了数据共享平台,实现了数据的集中管理和共享。

制定了数据共享规范和流程,明确了数据共享的条件和方式。

数据质量控制与优化经验总结工作总结

数据质量控制与优化经验总结工作总结

数据质量控制与优化经验总结工作总结在当今数字化时代,数据已成为企业和组织的重要资产。

高质量的数据能够为决策提供可靠的依据,提升运营效率,增强竞争力。

然而,数据质量问题却常常困扰着我们,如数据不准确、不完整、不一致、过时等。

为了确保数据的质量,提高数据的价值,我们进行了一系列的数据质量控制与优化工作,并积累了一些宝贵的经验。

以下是对这些工作的总结。

一、数据质量问题的分析在开展数据质量控制与优化工作之前,我们首先对存在的数据质量问题进行了深入的分析。

通过对现有数据的审查和评估,我们发现了以下主要问题:1、数据准确性问题部分数据存在错误或偏差,例如客户信息中的地址错误、销售数据中的金额计算错误等。

这些错误可能是由于数据录入时的疏忽、数据源的错误或数据转换过程中的失误导致的。

2、数据完整性问题一些关键数据字段存在缺失值,例如客户的联系方式、订单的支付状态等。

数据的不完整会影响数据分析的结果和决策的准确性。

3、数据一致性问题不同系统或数据源之间的数据存在不一致的情况,例如客户在不同系统中的名称、地址不一致,产品信息在不同数据库中的描述不同等。

4、数据时效性问题部分数据未能及时更新,导致数据过时,无法反映最新的业务状态,例如库存数据、市场价格等。

二、数据质量控制与优化的策略针对上述数据质量问题,我们制定了以下数据质量控制与优化策略:1、建立数据质量标准明确数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面的标准和规范,为数据的采集、录入、存储和使用提供指导。

2、数据清洗通过数据清洗工具和技术,对现有数据中的错误、缺失值和重复值进行处理和纠正。

例如,使用数据验证规则检查数据的准确性,通过数据匹配和合并来消除重复数据,利用填充算法或外推法来补充缺失值。

3、数据监控建立数据监控机制,定期对数据进行检查和评估,及时发现数据质量问题。

通过设置数据质量指标和阈值,对数据进行实时监控和预警,确保数据始终符合质量标准。

4、数据源头管理加强对数据源头的管理,提高数据采集的质量。

数据分析工作经验交流材料

数据分析工作经验交流材料

数据分析工作经验交流材料数据分析工作经验交流材料尊敬的各位领导、各位同事:大家好!我是数据分析部门的一名数据分析师,非常荣幸能够在这里与大家分享我的工作经验。

我参加工作已有五年的时间,其中有三年是在数据分析领域。

我在这三年里,主要负责公司内部各类数据的收集、整理、分析和报告工作。

通过对大量数据的挖掘和分析,我成功地为公司提供了许多重要的数据支持和决策建议。

下面我将具体介绍一下我在数据分析方面的工作经验。

首先,我对数据的收集和整理非常重视。

在我主导的项目中,我会首先确定所需要的数据指标和维度,并与相关部门沟通,了解数据的来源、收集方法和数据质量。

然后,我会使用各类数据处理工具,如SQL、Python、R等,对数据进行清洗和整理。

通过这个过程,我能够确保数据的准确性和完整性,为后续的分析提供可靠的数据基础。

其次,我在数据分析方面有着丰富的经验。

在分析过程中,我常常使用各类统计分析方法和可视化工具来揭示数据中的规律和趋势。

对于复杂的数据集,我会使用多元统计分析方法,如回归分析、聚类分析等,以发现变量之间的相互关系和潜在的影响因素。

通过可视化工具,如Tableau、Power BI等,我能够将复杂的数据转化为直观、易懂的图表和报告,帮助决策者更好地理解数据并作出相应的决策。

最后,我注重将分析结果转化为实际的业务价值。

通过对数据的深入挖掘和分析,我不仅能够发现问题,还能提供相应的解决方案和决策建议。

我会与相关部门紧密合作,将分析结果与实际业务相结合,为公司的战略规划和业务发展提供有力的支持。

通过以上的工作经验,我对数据分析的流程和方法有了更加深入的理解,也积累了丰富的实战经验。

但我深知数据分析领域是一个不断发展和变化的领域,我将不断学习和提升自己的专业能力,以适应日新月异的数据分析需求。

感谢大家的聆听,我相信通过我在数据分析方面的工作经验交流,能够为大家提供一些有益的启示和思考。

我愿意与大家共同探讨数据分析领域的话题,并为公司的发展贡献自己的力量。

质量经验交流汇报材料

质量经验交流汇报材料

质量经验交流汇报材料质量经验交流汇报材料尊敬的领导、各位同事:大家好!我是质量部门的XX,今天非常荣幸能够在这里与大家分享一些关于质量经验交流的内容。

以下是我总结的一些经验和教训,希望能够对大家有所帮助。

首先,我想强调一个非常重要的观念——质量是每个人的责任。

无论我们在公司的哪个岗位,我们都应该意识到自己的工作对于产品或服务的质量有着重要的影响。

因此,我们每个人都要对自己的工作负责,并时刻保持高度的警惕性。

其次,有效的沟通和团队合作是保证质量的关键。

质量问题往往不仅仅是个人的问题,而是因为团队之间的沟通不畅或者合作不够默契而导致的。

因此,我们应该加强各部门之间的沟通与协作,确保信息的流转和问题的及时解决。

在实际工作中,我们还要注重细节和工艺控制。

细节决定成败,良好的工艺控制能够有效地提高产品或服务的质量。

我们应该对每个环节进行仔细的把控,确保每一个步骤都符合质量标准,并及时调整和改进工艺流程。

同时,我们还要关注并学习质量管理的方法和工具。

现在质量管理的理念和方法不断更新,我们应该保持学习的态度,不断提升自己的质量管理水平。

例如,我们可以学习和应用一些统计工具,如SPC(统计过程控制)和六西格玛等,来解决质量问题和提升质量管理水平。

此外,及时反馈和改进是持续改进的重要环节。

当发现质量问题时,我们应该立即反馈和处理,并推动问题的改进。

我们要善于总结和分析问题的根本原因,以避免问题的重复发生,并制定相应的改进措施,以提高产品或服务的质量。

最后,我想强调一个团队合作的重要性。

在质量工作中,每个人的责任都是至关重要的,没有一个人能够独自完成所有的质量工作。

因此,我们应该积极参与团队合作,分享经验和教训,并相互支持和帮助,共同努力提升我们的质量水平。

通过与大家的交流和学习,我深切地体会到了质量工作的重要性。

我相信,只有我们每个人都能够认真对待质量,才能够为公司的发展和客户的满意做出贡献。

我也希望通过今天的交流,能够激发大家对质量工作的热情,共同为提高产品和服务质量而努力。

数据质量年情况汇报

数据质量年情况汇报

数据质量年情况汇报竭诚为您提供优质文档/双击可除数据质量年情况汇报篇一:数据质量管理落实情况经验交流材料强化数据分析应用,助力风险防控数据分析应用是信息管税的基础,在数据处理分析应用方面,xxxxxx以数据质量管控和处理分析”为主线,以强化动态报告落实,助力风险防控为目标,形成数据管税长效机制,充分发挥科技引领作用,有力促进了征管质效的全面提升。

一、打造绿色健康、全面覆盖的数据网络体系我们在抓好各税收业务系统数据质量“全程控管”的基础上,最大限度的拓展数据采集渠道,丰富数据资源,打造绿色健康、全面覆盖的数据网络。

(一)注重第三方信息的获取与应用一是加强国地税数据信息互通渠道。

一方面在全市推行国地税联合办税,在实现纳税人“进一家门,办两家事”的同时通过定期召开的国地税联席会议,实现全市国地税信息定期互换共享。

二是通过与外汇管理部门签署《作备忘录》,将双方数据信息共享予以制度化。

三是依托市政府电子政务信息资源共享交换平台,充分利用工商、财政、统计、土地、房产及其它部门的涉税数据。

以上方式获取的数据,通过信息中心依照业务需求,针对上述不同的数据来源,采用多种处理方法对相关数据进行提取、比对、分析和处理,加工制作成可供分析使用的数据信息。

例如,20XX年,我们通过市政府电子政务信息资源共享交换平台,获取xxxx市医药零售行业医保刷卡数据,通过与金税三期系统的税务登记信息查询和申报明细查询两个模块中医药零售行业税务登记及申报明细数据进行比对分析,发现税收征管问题点,并分析提炼成税收风险点,下发风险防控任务、制定整改措施,切实堵塞医药行业税收征管漏洞,进一步提升了征管质效。

(二)丰富数据采集方式除业务系统产生的数据和第三方信息外,我们通过建立《xxxx 市国税系统数据采集、使用管理办法》,拓展其它方式的数据采集方式。

一是对于税务机关风险管理过程中收集、反馈的资料,或者要求纳税人报送的生产、经营、管理等书面信息,也及时收集、分类处理;二是基层相关业务税务人员利用智能终端获取的日常检查监控、核实调查、稽查取证等现场影像资料,及时传送到专门的储存平台进行储存;三是根据系统权限,市县两级信息中心尝试提供涉税业务信息加工定制功能,并规范提供数据的范围、格式、流程及安全要求,今年以来市县两级信息中心为各业务部门和外部门处理分析相关数据xxxx余次xxxxx余万笔。

数据工作交流发言稿

数据工作交流发言稿

大家好!今天,我非常荣幸能够站在这里,与大家分享我们单位在数据工作方面的经验和成果。

在此,我要感谢领导和同事们一直以来对数据工作的关心和支持。

下面,我将从以下几个方面向大家汇报我们单位在数据工作方面的探索和实践。

一、高度重视,加强组织领导数据工作是新时代国家治理体系和治理能力现代化的重要支撑。

我们单位始终把数据工作摆在突出位置,成立了数据工作领导小组,明确了数据工作的总体目标、重点任务和保障措施。

领导小组定期召开会议,研究解决数据工作中遇到的问题,确保数据工作顺利推进。

二、夯实基础,提升数据质量1. 完善数据管理制度。

我们制定了数据管理制度,明确了数据采集、存储、处理、使用、共享等环节的规范要求,确保数据质量。

2. 加强数据清洗与治理。

针对数据质量不高的问题,我们积极开展数据清洗与治理工作,确保数据真实、准确、完整。

3. 优化数据共享机制。

我们积极推进数据共享,打破数据孤岛,实现数据资源的互联互通。

三、创新应用,发挥数据价值1. 深化数据分析。

我们运用大数据技术,对业务数据进行深度挖掘和分析,为领导决策提供有力支持。

2. 推动业务创新。

我们以数据为驱动,推动业务流程优化、服务模式创新,提升工作效率和服务水平。

3. 服务社会公众。

我们充分利用数据资源,为公众提供便捷、高效的服务,助力政府治理体系和治理能力现代化。

四、加强团队建设,提升数据人才素质1. 加强人才培养。

我们定期举办数据培训班,提升员工的数据分析能力和应用水平。

2. 引进专业人才。

我们积极引进数据领域的优秀人才,为数据工作提供有力支持。

3. 建立激励机制。

我们设立数据工作专项奖励,激发员工参与数据工作的积极性。

总之,数据工作是一项长期、系统的工程,需要我们不断探索、创新。

在今后的工作中,我们将继续加强组织领导,夯实数据基础,创新应用,加强团队建设,为我国数据工作贡献更多力量。

最后,感谢各位领导和同仁的聆听,希望大家对我们的工作提出宝贵意见和建议。

纪委大数据经验交流材料

纪委大数据经验交流材料

纪委大数据经验交流材料纪委大数据经验交流材料尊敬的领导、各位同事:大数据已经成为推动我国治理体系现代化、治理能力现代化的重要力量,对于纪委工作来说,也提供了绝佳的机遇和挑战。

在此,我想就纪委大数据经验进行交流分享,共同探讨如何更好地利用大数据推动纪委工作的创新发展。

一、大数据在纪委工作中的应用1.智能预测:通过收集和分析大量的数据,利用人工智能算法,可以预测出可能发生的违纪行为。

例如,通过监测公务人员的行为轨迹、关键任务完成情况和家庭情况等数据,可以预测出潜在的腐败风险点,帮助纪委提前介入、加强监督。

2.风险评估:通过大数据技术,可以对各类企事业单位进行风险评估,快速识别出高风险单位,并及时采取相应的监督措施。

例如,通过对金融机构的财务数据、经营数据和反洗钱数据进行分析,可以判断其是否存在违规操作的风险,从而提前预警并采取相应的措施。

3.信息挖掘:利用大数据技术,可以对各种文档、文件和通讯记录进行深度挖掘,发现其中的线索和关联,有助于纪委及时发现和查处违纪违法行为。

例如,通过对公务人员的通讯记录进行语义分析,可以发现其中的违规行为,从而提供证据进行调查。

二、纪委大数据经验分享1.建立完善的数据采集系统:要充分利用大数据的优势,就需要有足够的数据来源。

纪委可以与有关部门合作,建立数据共享机制,获取更多的数据来源。

此外,还要加强对数据的收集和整理工作,确保数据的准确性和完整性。

2.构建强大的数据分析能力:数据分析是大数据应用的核心环节,纪委需要培养专业的数据分析人才,掌握各种数据分析方法和工具,用数据化思维解决实际问题。

同时,还要加强数据分析团队的建设,提高数据分析的效率和准确性。

3.强化数据安全保障:大数据涉及到大量的敏感信息,纪委要加强数据安全的管理,建立健全的数据保护制度和安全策略,确保数据不受损失和泄露。

同时,要加强数据审计和监管,发现和防范数据安全风险。

4.注重数据共享与合作:大数据的应用需要跨部门、跨领域的协同合作。

质量管理工作经验交流材料

质量管理工作经验交流材料

质量管理工作经验交流材料
质量管理工作经验交流材料
尊敬的各位领导、同事们:
大家好,我是质量管理部门的XXX,非常荣幸能够在这个重要的场合与大家分享我的工作经验。

我在这个岗位上已经有五年的工作经验,希望通过今天的交流能够与大家互相学习、共同进步。

首先,我想分享一下我在质量监控方面的工作经验。

在过去的五年里,我负责监控生产线上的产品质量,并及时反馈给生产部门进行调整。

通过与生产部门密切合作,我们建立了一套行之有效的监控体系,确保生产的每一个环节都符合质量标准。

同时,我也积极参与了质量改进项目,通过分析生产数据和质量检测结果,提出了一些建设性的改进建议,取得了显著的成效。

其次,我也在供应商管理方面积累了一些经验。

作为质量管理部门的负责人,我与供应商保持着密切的合作关系。

我们建立了一套严格的供应商审核制度,只有合格的供应商才能够成为我们的合作伙伴。

在供应商管理的过程中,我注重与供应商的沟通交流,及时解决问题,确保供应链的畅通。

此外,我还积极参与了团队建设工作。

作为团队的负责人,我注重团队合作精神的培养,并且定期组织团队建设活动,提高团队的凝聚力和战斗力。

同时,我也鼓励团队成员积极参与培
训和学习,并为他们制定了个人发展计划,帮助他们在工作中不断提升自己的能力。

总结起来,通过这五年的工作经验,我深刻理解了质量管理的重要性,也积累了一些实践经验。

在以后的工作中,我将继续努力,加强自身的学习和提升,为公司的发展贡献自己的力量。

感谢大家的聆听!。

数据质量管理经验总结工作总结

数据质量管理经验总结工作总结

数据质量管理经验总结工作总结工作总结:数据质量管理经验总结近几年,随着大数据的快速发展和广泛应用,数据质量管理逐渐成为企业重要的管理环节之一。

在过去的一年里,我担任数据质量管理岗位,负责数据质量分析和提升工作。

通过不断总结经验和不断学习,我对数据质量管理有了更深入的理解,以下是我一年来的工作总结以及经验分享。

一、背景与挑战在全行业朝着数字化转型的趋势下,数据质量管理成为企业可持续发展的关键因素。

然而,数据质量管理面临许多挑战,如数据来源多样性、数据质量标准缺乏一致性、数据处理过程复杂等。

针对这些挑战,我从以下几个方面进行了工作:1. 确定业务需求:通过与业务部门进行深入沟通,准确理解他们的需求和期望,并制定相应的数据质量管理策略和指标。

2. 构建数据质量框架:基于业务需求,建立了一套完整的数据质量框架,包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析等各个环节,并确保数据在整个流程中得到有效管理和控制。

3. 制定数据质量标准:结合国内外相关标准和行业最佳实践,制定了一套全面的数据质量标准,确保数据的准确性、一致性、完整性等方面得到统一管理。

4. 引入数据质量工具:借助数据质量工具,对数据进行自动化检测和评估,提高数据质量管理的效率和准确性。

二、数据质量管理实践1. 数据采集与清洗在数据采集与清洗过程中,我注意到了以下几个关键点:1)确保数据源的可靠性和稳定性,建立起一套完善的数据接入机制,避免重复和错误数据的混入。

2)利用数据质量规则和算法,对采集的数据进行清洗和校验,确保数据的准确性和完整性。

3)实施数据清洗流程,并确保其可追溯和可复现性,以便后续分析和管理。

2. 数据存储与管理在数据存储与管理方面,我关注以下关键点:1)建立数据管理平台,统一管理数据结构、数据字典和数据元数据,确保数据的一致性和标准化。

2)制定数据访问权限和安全策略,限制未授权人员对敏感数据的访问,保护数据的安全性和隐私性。

3)确保数据备份和恢复机制的可靠性,以应对意外情况和数据丢失的情况。

数据质量提升交流发言稿

数据质量提升交流发言稿

大家好!今天很荣幸能在这里与大家交流关于数据质量提升的话题。

数据是新时代背景下企业发展的核心资源,数据质量的高低直接关系到企业的决策、管理和创新。

在此,我结合自身工作实际,就数据质量提升谈几点看法。

一、充分认识数据质量的重要性数据质量是企业竞争力的关键因素。

数据质量不高,不仅会影响企业的决策,还会导致资源浪费、效率低下。

因此,我们要充分认识数据质量的重要性,把数据质量提升作为一项长期、系统的工程来抓。

二、明确数据质量提升的目标1. 数据准确无误:确保数据来源可靠,记录真实,避免人为误差和错误。

2. 数据完整全面:涵盖企业各个业务领域,满足企业内外部管理需求。

3. 数据及时更新:实时反映企业运营状况,为决策提供有力支持。

4. 数据安全可靠:确保数据在传输、存储、处理等环节的安全,防止数据泄露。

三、数据质量提升的具体措施1. 加强组织领导。

成立数据质量提升领导小组,明确各部门职责,形成合力。

2. 完善制度建设。

制定数据质量管理规范,明确数据采集、存储、处理、使用等环节的质量要求。

3. 强化培训教育。

开展数据质量管理培训,提高员工数据质量意识,提升数据采集和处理能力。

4. 优化数据流程。

优化数据采集、传输、存储、处理等环节,确保数据质量。

5. 建立数据质量评估体系。

定期对数据质量进行评估,发现问题及时整改。

6. 加强数据治理。

建立健全数据治理机制,对数据生命周期进行全流程管理。

7. 强化技术保障。

引进先进的数据质量管理工具,提高数据质量监控能力。

四、总结与展望数据质量提升是一项系统工程,需要我们共同努力。

通过以上措施,相信我们能够有效提升数据质量,为企业发展提供有力支撑。

在今后的工作中,我们将继续深入推进数据质量提升工作,为企业创造更大的价值。

谢谢大家!。

数据应用经验交流发言稿

数据应用经验交流发言稿

大家好!今天,很荣幸能在这里与大家分享我们单位在数据应用方面的经验和心得。

在此,我代表我们单位,向各位表示衷心的感谢!近年来,随着大数据、云计算、人工智能等技术的飞速发展,数据已成为推动经济社会发展的关键要素。

我们单位紧跟时代步伐,积极探索数据应用,取得了显著成效。

下面,我将从以下几个方面与大家进行经验交流。

一、强化组织领导,明确工作目标为推动数据应用工作,我们单位成立了数据应用工作领导小组,明确工作目标,制定实施方案,确保数据应用工作有序推进。

同时,加强部门间的沟通协调,形成工作合力。

二、加强数据资源整合,构建数据共享平台我们单位注重数据资源的整合,通过内部数据梳理、外部数据采集等方式,构建了覆盖各个业务领域的数据共享平台。

平台实现了数据资源的集中管理、统一存储和高效共享,为数据应用提供了有力支撑。

三、深化数据挖掘与分析,提升决策水平我们单位积极开展数据挖掘与分析工作,通过对海量数据的深度挖掘,为领导决策提供有力支持。

例如,在项目评估、风险防控、绩效考核等方面,我们充分利用数据分析,提高了决策的科学性和准确性。

四、创新数据应用场景,提升服务效能我们单位积极探索数据应用场景,将数据应用于实际工作中,提升了服务效能。

以下是一些具体案例:1. 在政务服务方面,我们通过数据共享,实现了跨部门业务协同,简化了办事流程,提高了办事效率。

2. 在社会治理方面,我们利用数据监测,实时掌握社会动态,提高了风险防控能力。

3. 在企业服务方面,我们通过数据服务,为企业提供精准的政策解读、市场分析等,助力企业快速发展。

五、加强人才队伍建设,提升数据应用能力我们单位注重人才培养,通过举办培训班、开展技能竞赛等方式,提升员工的数据应用能力。

同时,加强与高校、科研机构的合作,引进高层次人才,为数据应用工作提供智力支持。

总之,数据应用是一项长期、系统的工程。

我们将继续努力,不断创新,为推动单位发展、服务经济社会发展贡献更大力量。

质量管理工作经验交流材料

质量管理工作经验交流材料

质量管理工作经验交流材料质量管理工作经验交流材料质量管理是现代企业发展的重要组成部分。

质量管理涉及的方面非常广泛,包括产品研发、生产制造、物流配送等等。

在质量管理的工作中,经验的积累是非常重要的。

经验不仅来自于自身的实践,也来自于同行之间的交流。

本文将分享一些我在质量管理工作中的经验,希望与大家一起交流学习。

1. 关注变化随着市场环境、技术和消费者需求的变化,产品的生命周期越来越短。

因此,及时关注变化是质量管理的核心。

我在工作中遇到的情况是,产品的设计和制造技术很快就会被新的技术所代替。

如果我们不及时掌握新技术和应用,就会失去竞争力,甚至被淘汰。

因此,我们应该始终关注行业和技术的变化,及时了解市场趋势,为设计、制造和质量控制提供有益的信息。

2. 提升质量意识质量意识是企业持续发展的基础。

质量控制和质量管理是贯穿整个生产流程的,从最初的产品设计到最终的销售交付,都需要正确保持质量控制的意识。

在企业内部,我们需要引导和鼓励员工始终保持质量意识。

如何提升员工的质量意识呢?可以通过技能培训、观念教育、备品培训等不同形式来进行。

3. 强化数据分析质量管理的过程需要不断地收集、分析和挖掘数据。

如何有效地收集数据?如何分析数据?如何将数据转化为有效的改进方案?这些都是要解决的问题。

我在工作中的做法是,应引入数据管理系统或软件工具,通过这些工具来收集和分析数据。

有效的数据分析将有助于找到问题的根本原因,进而提出正确的解决方案。

4. 强调员工参与质量管理是一项团队工作。

在企业内部,员工的参与非常关键。

要实现对质量的控制,每个员工都必须要有参与感和责任感。

我在企业中的做法是,鼓励员工表达自己的意见和想法,提供各种参与机会,包括在培训中分享经验,参与改进项目等。

通过加强员工参与,可以持续增强对质量管理的威力和有效性。

质量管理是一个不断迭代和完善的过程。

通过与同行的交流、实践,继续提升自己的质量管理水平,不断提高公司的竞争力。

数据治理与数据质量管理工作总结

数据治理与数据质量管理工作总结

数据治理与数据质量管理工作总结在过去的一年里,我负责了公司的数据治理与数据质量管理工作。

通过对数据的整合、分析和优化,我取得了一些显著的成果。

在这篇总结中,我将分享我所做的工作以及所取得的成就。

一、数据治理工作总结1. 数据需求分析与定义在数据治理的过程中,我首先深入了解了公司各个部门对数据的需求,并与相关人员进行了密切的合作。

通过与他们的沟通,我能够准确地理解他们的需求,并针对性地提供解决方案。

这大大提高了数据的准确性和可靠性。

2. 数据收集与整合为了使数据更加完整和准确,我通过整合各个部门的数据源,将分散的数据汇集到一起。

同时,我也改进了数据的质量,使其更具可信度。

通过数据收集和整合的工作,我成功地提高了数据的可访问性和可用性。

3. 数据安全与隐私保护数据的安全和隐私保护是数据治理工作中非常重要的一部分。

我负责确保公司的数据存储、传输和处理过程中的安全性。

通过加密和访问控制等安全措施,我成功地保护了公司数据的机密性和完整性。

4. 数据质量监控与评估为了确保数据的准确性和可靠性,我建立了一套完善的数据质量监控与评估系统。

通过定期的数据检查和质量评估,我能够及时发现数据质量问题,并采取相应的措施进行修复。

这大大提高了数据的可信度和有效性。

二、数据质量管理工作总结1. 数据质量标准和规范在数据质量管理的过程中,我制定了一系列的数据质量标准和规范。

这些标准和规范旨在确保数据的准确性、完整性和一致性。

通过对数据进行标准化和规范化,我成功地提高了数据的质量。

2. 数据质量评估与改进通过定期的数据质量评估,我能够及时发现数据质量问题,并采取相应的措施进行改进。

通过对数据的清理、修复和优化,我成功地提高了数据的质量和价值。

3. 数据质量培训与意识提升为了增强员工对数据质量的重视和意识,我组织了一系列的数据质量培训活动。

通过培训,员工了解了数据质量的重要性,学会了如何保证数据的准确性和可靠性。

这大大增强了员工的数据质量意识。

公司质量管理工作经验交流材料(通用3篇)

公司质量管理工作经验交流材料(通用3篇)

公司质量管理工作经验交流材料(通用3篇)公司质量管理工作经验交流材料篇1我们公司的产品以出口为主,这使我们在生产经营中不仅可以学到兄弟厂家抓管理,提高产品质量的先进经验,在业务交往中我们也看到了欧美发达国家对产品质量的态度。

在这种环境下,对提高产品质量我们也逐步形成了自己的认识和做法。

一、从法律的角度看待质量问题在国内供货商业务交往中,对产品质量出现的问题我们通常是从管理上找原因,从经济的角度寻求解决办法,可以通过协商,退货,补偿的方法给予解决。

和欧美工业发达国家业务交往,对产品质量问题不仅要承担经济责任,还要承担法律责任和企业信誉上的损失。

因此我们是从遵守法律,维护公司信誉的角度出发来管理产品质量的。

例如我们生产的床上用品有六十多个品种近四百种规格,上千种包括条形码、法律标识、注意标识,在内的各种标识,这些标识用错一枚就会引发法律讼诉。

因此在质量教育中我们始终把提高法律意识作为一项重要内容,让员工认识到既使理论上允许的误差在实践中也是不允许的。

为了确保产品质量,在组织结构上,我们公司实行产品部门化。

建立了旅游用品分公司、家纺制品分公司,在产品部门内细分职能部门,使生产某一种产品的所有活动完全置于同一个部门内,力求做到职能集中,资源共享。

为了避免生产管理和质量管理两张皮,甚至相冲突,我们实行分公司总经理直接兼任品管科科长,使生产管理和质量管理一体化,厂长是质量的第一责任人。

厂长对质量所承担的责任再细分到车间主任、班组长和操作者。

从组织结构和行政职能上为产品质量提供了必要保障,增强了质量管理的力度,确保各项和工艺纪律等得到充分执行。

今年三月份分公司发出商品51289箱合计54万件,分公司发出商品35万件,总公司平均日产量3万件,在生产任务十分繁忙的情况下出口包装的差错率仍然为零。

与此同时一些厂家却因品种、规格、数量等方面的误差受到外商的警告、索赔甚至罚款。

-二、既要坚持制度也要以人为本在质量管理中,我们需要不断地完善制度。

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强化数据分析应用,助力风险防控
数据分析应用是信息管税的基础,在数据处理分析应用方面,以数据质量管控和处理分析”为主线,以强化动态报告落实,助力风险防控为目标,形成数据管税长效机制,充分发挥科技引领作用,有力促进了征管质效的全面提升。

一、打造绿色健康、全面覆盖的数据网络体系
我们在抓好各税收业务系统数据质量“全程控管”的基础上,最大限度的拓展数据采集渠道,丰富数据资源,打造绿色健康、全面覆盖的数据网络。

(一)注重第三方信息的获取与应用
一是加强国地税数据信息互通渠道。

一方面在全市推行国地税联合办税,在实现纳税人“进一家门,办两家事”的同时通过定期召开的国地税联席会议,实现全市国地税信息定期互换共享。

二是通过与外汇管理部门签署《作备忘录》,将双方数据信息共享予以制度化。

三是依托市政府电子政务信息资源共享交换平台,充分利用工商、财政、统计、土地、房产及其它部门的涉税数据。

以上方式获取的数据,通过信息中心依照业务需求,针对上述不同的数据来源,采用多种处理方法对相关数据进行提取、比对、分析和处理,加工制作成可供分析使用的数据信息。

例如,2014年,我们通过市政府电子政务信息资源共享交换平台,获取市医药零售行业医保刷卡数据,通过与金税三期
系统的税务登记信息查询和申报明细查询两个模块中医药零售行业税务登记及申报明细数据进行比对分析,发现税收征管问题点,并分析提炼成税收风险点,下发风险防控任务、制定整改措施,切实堵塞医药行业税收征管漏洞,进一步提升了征管质效。

(二)丰富数据采集方式
除业务系统产生的数据和第三方信息外,我们通过建立《市国税系统数据采集、使用管理办法》,拓展其它方式的数据采集方式。

一是对于税务机关风险管理过程中收集、反馈的资料,或者要求纳税人报送的生产、经营、管理等书面信息,也及时收集、分类处理;二是基层相关业务税务人员利用智能终端获取的日常检查监控、核实调查、稽查取证等现场影像资料,及时传送到专门的储存平台进行储存;三是根据系统权限,市县两级信息中心尝试提供涉税业务信息加工定制功能,并规范提供数据的范围、格式、流程及安全要求,今年以来市县两级信息中心为各业务部门和外部门处理分析相关数据余次余万笔。

为业务科室税务风险管理应用提供数据支撑,县级无法获取的数据,可以按照数据申请规程提请市局信息中心提取,实现数据全方位、多方式、无漏洞式采集。

二、建立全面准确、快速响应的数据分析应用机制
(一)组建数据分析应用组织体系。

成立市县两级数据分析小组,分管副局长任小组长,信息中心设立专职数据分析岗位,各科室、分局确定一名
数据分析联络员,根据业务分析需求,开展数据分析。

定期选题,在分析选题上突出税收工作的热点和难点问题,把上级局部署专项工作作为选题的"热点",把本局确定的当年中心工作作为选题的“重点”把工作中不好解决的问题作为选题的"难点",为实现税收“难点”“重点”“热点”问题实时传送、快速响应做好制度保障。

(二)完善数据分析应用工作运作模式。

一是制定《市国税局数据分析应用管理办法》,加强对数据采集、提取、处理、分析、发布等环节的管理;二是创新分析方法。

注重信息技术和数学模型相结合,引入经济学、统计学的有关数学模型,构建符合征管业务特点的标准化数据处理分析模型,为数据处理分析工作提供有效的抓手;三是初步建立数据分析成果反馈机制。

通过公文下发、业务例会汇报、数据分析讲评、网络化等多种形式,及时将每期数据分析报告向机关科室和基层分局通报,为基层开展纳税评估,加强税源监控提供指导;四是创新数据分析应用评估考核机制。

制定《数据分析应用成果反馈表》,通过具体税收数字的具体呈现衡量和评价数据分析应用成效。

(三)建立动态报告落实三级联动工作机制。

自省局开展动态报告工作以来,我们把数据动态报告的落实工作作为深化数据分析应用的重要途径,经过近一年来不断的摸索和实践,建立了以动态报告问题点查找为起点,市、县、分局三级联动协作机制,统一组织实施问
题剖析,区分风险高低,统一调配全市国税力量,形成市局数据分析、县局风险排查、分局整改落实,全市集中疑点风险应对的三级联动工作新机制。

1、专家组团,数据信息再加工。

一是关联数据再抽取。

我们数据处理分析精干力量,对省局《电子数据动态报告》进行认真解读,重点针对《动态报告》中涉及我市的问题,筛选出相关数据,并结合查找出来的问题,通过“金税三期”前台、综合数据管理平台等系统,抽取我市其他关联数据,拓展数据分析的深度和广度。

二是风险信息再分析。

通过对抽取数据的加工整理,进行二次分析,查找出现问题的关键原因,重新发掘相关的数据联系,形成有问题、有原因、有分析、有整改、有措施的情况报告供市局领导和相关业务科室作研究参考。

建立问题行业分析模型,按照“评估几户企业,解剖形成典型,规范一个行业”的思路,对重点企业开展典型解剖。

比如我们对《全省一般纳税人农产品抵扣数据情况》涉及到我市的户企业的户次情况进行延伸分析,一方面细化分析指标,形成《全市农产品收购加工企业税收风险分析报告》,进行专题部署并开展专项评估检查;一方面拓展分析范围,选取皮革行业为突破口,集中对2户重大疑点企业进行解剖式分析,形成《皮革鞣制加工行业税收风险剖析模板》,为做好重点行业评估提供指南。

自该项工作开展以来,共发布《全市增值税一般纳税人申报数据情况分
析》、《市未达起征点户税收风险分析》等电子数据动态报告6期。

2、数据讲评,税收风险大排查。

一是召开数据讲评会,分解风险指标。

针对省局《动态报告》与市局再分析查找出来的问题,通过视频会议的形式召开风险讲评会,并将其作为《动态报告》落实整改的重要步骤。

讲评会分县区、分类别进行讲评,结合行业特点和风险类别,对存在的问题进行解读划分,分解任务指标,明确落实责任,提出相应的风险防范指导意见。

通过讲评,相关责任科室与税源管理一线单位既能直观清楚的了解全市的税收管理总体情况又能查找自身管理存在的问题;既能借鉴先进的管理经验又能对其他县区存在的问题引以为戒。

截止目前,共组织风险讲评会6期。

二是开展地毯式自查。

要求各县区局对所辖疑点企业进行逐户核实,对疑点企业的风险核查项目逐项核实情况、采取的风险应对措施、纳税评估入库税款情况、停供发票情况、注销税务登记情况等填写《落实情况表》,一户一表,风险落实人员签字,分局、税源管理科负责人签字,并加盖单位公章,落实具体责任。

对疑点明显、数额较大的行业或企业进行重点纳税评估,对符合立案标准的,及时移交稽查。

三是巡回督导和阶段调度。

市局成立督导组,对各县区局风险落实情况进行巡回督导,及时帮助基层解决落实工作中出现的问题。

对各县区局工作进展情况实行定期调度,分阶段形成调度报告,定期通报,
3、联动分析,常态化发布求实效。

为了最大程度地利用每一期电子数据动态报告的分析成果,充分发挥信息管税作用,我们将往期报告中挖掘出的频繁出现的风险点单独列表展示,定期抽取数据定期发布风险数据情况,建立“常态化提取、动态化发布”新模式。

由相关业务部门按照高危行业和热点政策的执行或重点征管要素指标,分析行业纳税人和税种政策执行中存在的风险点,我们按照分析识别业务需求实施数据的提取,分县区、行业、纳税人、征管要素进行统计分析,
三、构建以数据分析促风险管控长效机制
(一)以数据分析得出的问题点作为税收风险管理的切入点。

以应用数据分析报告成果,及时准确地确定税收问题点,作为风险防控切入点,通过部门间的联动、整合,逐步形成具有针对性、系统性和时效性,覆盖不同税收业务管理要求的分析指标和分析模型,充分发挥以数据分析促风险防控,以风险防控促征管质效的作用。

(二)以数据分析方式方法作为税收风险分析的基本方法。

在税收风险分析工作中以数据处理分析的多种分析方法为基本分析方法,注重信息技术和数学模型相结合,充分利用先进的数据库技术、多功能的数据展现软件、数据挖掘工具创新分析方法。

引入经济学、统计学的有关数学模型,对相关数据进行抽取、过滤、关联、整理和比对,构
建符合征管业务特点的标准化数据处理分析模型。

比如在风险等级排序,分级分类应对中,综合运用关联分析法、趋势分析法、定量和定性分析法、归纳推断法等分析方法。

数据处理分析方法的不断发展带动了税收风险分析水平的不断提高。

(三)以数据分析专业人员作为税收风险防控的骨干力量。

经过近几年数据处理分析工作的不断发展,逐步形成了一批既掌握先进的信息技术、精通灵活多样的数据分析方法、熟悉税收规程和政策法规的数据分析专业人员,这些人员通过自身的优势,逐渐成为税收风险防控的骨干力量。

他们通过及时、准确、完整掌握信息,处理分析相关数据,在数据分析、纳税评估、税源监控、税务稽查工作中,既各司其职,又密切协作,为税收风险防控工作提供了可靠的人员保障。

(四)形成“分析+风控”长效管理机制。

数据分析把海量数据变为税源信息,把数据优势转化为分析优势,我们利用数据分析优势,固化“数据—问题点—风控点—落实整改防控措施”管理流程,形成“分析+风控”长效管理机制,实现“数据—信息—管理”的转换,不断推进风控管理提档升级。

2015年1季度,“分析+风控”管理机制稳步运行,通过对重点行业、重点区域的“分析+风控”,全市完成增补入库税款2872.6万元,同比增长204.8%,增加税收合计3189.5万元,同比增长35.8%。

在下一步的工作
中,我们将致力于打造组织绩优化、流程规范化、机制长效化、响应快速化的新型数据处理分析模式,为税收发展新常态和推进税收现代化的做好强有力的科技引领和支撑。

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