数据治理范文

导语：如何才能写好一篇数据治理，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

“数据治理是目前一个比较新兴的、正在发展的学科，目前业界对它的定义还不完全一样。”IBM全球企业咨询服务部业务分析与优化团队副合伙人谢国忠说，数据治理（Data Governance）是围绕将数据作为企业资产而展开的一系列的具体化工作。数据是企业最大的价值来源，同时也是最大的风险来源，数据管理不佳通常意味着业务决策效果不佳以及更可能面临违规和失窃。而利用规则的可信数据有助于组织的业务创新――提供更好的服务，提升客户忠诚度，减少合规及报表要求所需工作，并提升创新能力。

国内企业数据治理成熟度不高

“在过去几年中，数据治理的目标也在发生转变。”曾经帮助金融、航空、海关、电信、电网等行业客户做过数据治理项目的谢国忠表示，“除满足监管和风险管理要求外，现在很多企业在说怎么通过数据治理来创造业务价值。如信息披露、行业领先以及精细化管理的需求。”

“目前国内大部分企业在数据治理方面还处于基本管理阶段。”谢国忠评价说，“有些公司说做了很多数据质量检查，做了数据归档、数据安全，但他们的问题是没有一个完整的体系。其次，怎么把这些领域串起来，他们没有方法论。第三，他们在观念上还达不到把数据当做核心资产来运作。”因此，谢国忠认为国内企业首先需要一套完整的数据治理体系。

他认为国内企业数据治理方面存在误区：觉得数据治理是很短期的行为，认为数据治理只是IT部门的责任，只把数据治理当成软件。实际上，数据治理不光是软件，还要有相应的流程、方法。

谈到数据治理的实践，IBM自身就是数据治理的典型代表。1992年之前，IBM在数据治理方面存在很多问题，没有明确的可依赖的数据源，没有明确的数据所有人，数据质量低下。1995年，IBM在ERP里面做了业务数据标准，将所有的业务定了15大类业务标准、79个分类子业务标准，这样全公司看到的是一个统一的业务定义。2004年，IBM成立了数据责任人论坛，2005年成立了数据治理委员会，之后又成立数据审核委员会。1992年，IBM全球有128个CIO、155个数据中心、80个Web拓展中心、31个不同的网络、16000个应用。通过数据治理，IBM简化了基础架构，并降低了管理的复杂度。2007年，IBM全球只有一位CIO，主数据中心变成了6个，Web拓展中心变成全球统一的网络，16000多个应用变成4000个左右。

在此基础上，IBM在2004年联合业界多家公司和学术研究机构，成立了数据治理论坛，并在此次论坛上，制定包括四大领域11个要素的数据治理框架和方法，来指导数据治理工作的开展。框架包括产出领域：数据风险管理、价值创造；驱动领域：组织机构/流程、管理制度、数据责任人；核心领域：数据质量管理、信息生命周期管理、安全/信息披露/合规；支撑领域：数据模型/数据架构、元数据/主数据/数据标准、质量审计与报告。

银行数据治理成功案例

在数据治理方面，由于政策方面的驱动力以及银行自身业务发展的需求使银行数据治理需求旺盛。中国银行业信息科技“十二五”规划中包括数据治理与数据标准专题，其中指出“十二五”期间，数据治理需要重点推进的核心领域包括：数据标准、数据质量、数据安全、数据架构，以及为了做好这些工作所必需的保障机制，包括政策、组织、流程、技术等方面。

IBM GBS部门帮助国内外银行做了多个数据治理的咨询项目，包括中国资产规模最大的商业银行。

“这家银行与同行业相比在技术方面是最先进的，已经做了数据质量、元数据等，但没有完整、统一的数据治理方法和配套的制度、流程；另一个问题是数据治理体系和架构还不完善。”谢国忠向记者介绍了这家银行在数据治理方面面临的挑战。

根据IBM数据治理框架和方法，GBS从四大领域11个要素对该行数据治理的现况进行评估，帮助该银行找到差距，并在此基础上分析问题，提出解决问题的建议。这一项目从2008年开始，2010年及2011年该行又相继启动了一系列相关的数据治理项目，包括全行数据标准化项目、数据架构优化项目、全行数据质量管理项目等。目前，该银行在数据治理方面在全国也走在前列。

再看某全球领先银行的数据治理案例。美联储认为该银行没有对信息的整合和质量进行足够的控制以确保合规的要求。而通过一到两年的数据治理，该银行通过了美联储的审计。该银行的高级副总裁Andrew Dunn认为，该银行数据治理取得成功的关键因素是，选择了一个有相关经验、流程和工具的合作伙伴能够加速数据治理在整个企业范围内的有效部署。

主数据管理需求突出

数据治理涉及11个要素，主数据管理就是其中非常重要的一环。Informatica公司高级副总裁兼首席信息官Tony Young就说：“加强主数据管理是企业获得一个完整、可信的数据视图的必经途径。”

主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单等。主数据管理旨在从企业的多个业务系统中整合最核心的需要共享的数据，集中进行数据清洗，并以服务的方式把统一、完整、准确的主数据分发给企业内的操作型应用和分析型应用，包括业务系统、业务流程和决策支持系统等。

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【关键词】大数据 政府治理 创新模式 建构 【中图分类号】D63 【文献标识码】A

政府治理能力的提升，需要确立科学的管理理念，提升治理能力。特别是在大数据时代，创新治理模式与管理水平，需要确立数据治理的思维，依托信息技术，实现管理创新，简化管理运作流程，提高行政运作效能。

大数据的运用可以提升政府治理水平和决策的科学性

提高地方政府治理水平。大数据作为数据处理的新技术，不仅是重要的治理资源，也是重要思维方式，尝试将技术和思维的有机结合，将推动社会的发展变革。在社会变革的进程中，势必会倒逼政府尝试进行管理创新，借助大数据技术精准掌握社会需求，实现数据整合与共享，及时回应社会诉求，实现对整个社会的管理与服务，提高地方政府治理水平。地方政府治理能力的提升推动大数据技术的发展和利用，推动大数据基础设施建设，加大对数据资源的利用。与此同时，大数据也能为政府提供科学的技术与支撑手段，尤其是政府治理能力的提升，能加速大数据技术的运用。因此，大数据与政府治理存在内在契合性。

提高政府决策的科学性。一般来讲，政府决策是对地方政治、经济以及文化等作出的整体性规划，必然会对社会不同阶层产生重要影响。如果出现决策失误，将会给国家、人民造成无法挽回的损失。尤其是在公共管理事务日益繁多、社会环境更为多变的情况下，要提升决策科学性，需要将大数据技术和思维充分运用到管理和决策中，管控好决策依据，并优化整个决策过程，更好落实决策。

数据作为政府治理的重要助手，将发挥积极作用。当前大数据发展呈现爆炸式增长，每时每刻都会产生反映社会情况的大量数据，数据规模也从TB升至PB，数据的量极为庞大，要从海量数据中，检索分析利于政府治理的信息，需要进行数据分析的工作人员高度重视，客观分析数据，把握好数据分析的质量。尤其是对重要问题更应开展全面分析，防止出现片面性，避免出现结论错误，导致政府决策失败。

大数据时代，各类信息逐渐实现了数字化，不同的信息逐渐汇聚成数据源，这给政府治理带来了诸多便捷。同时，如果在对数据进行分析过程中，安全防范措施不到位，就会泄露信息，产生较大的社会负面影响。信息泄露与黑客攻击有着密切的关系，因为大数据与互联网的大规模使用，社会生活的多个方面需要借助计算机开展引导与管理，这给黑客攻击提供机会。如果出现黑客攻陷数据库的情况，将导致信息被恶意泄露，破坏稳定有序的社会环境。

为大数据下政府治理提供安全屏障

提高对大数据提升政府治理效能的认知水平。借助大数据来提高政府的治理水平，需要将大数据思维融入到政府治理的理念中，改变治理的向度、决策与工作方式。相关数据运用的重要方式是数据交流，由于数据的特点是使用一次后就实现增值，所以，流动的数据才是最有价值的。数据本身并没有多大价值，只有通过技术手段，对其进行整理、分类与分析后，数据才成为治理的重要工具，采用科学的方式进行保护，才能规避数据危害，发挥应有价值。尤其对于政府公务人员来讲，更应采用包容的心态，提高行为自觉，充分了解、认知大数据，提高对大数据提升政府治理效能的认知水平。

制定利于大数据使用的法律法规。大数据的健康发展，需要法律的保障，当前大数据使用日益普遍，尤其是涉及网络安全、信息公开、知识产权等方面的数据，需要法律的保障，为此迫切需要制定大数据方面的法律。从当前大数据发展的特点出发，通过法律明确政府推动大数据的使用及作用，明确数据信息采集的范畴，以及大数据保护的范围，并对恶意泄露大数据的情况予以处罚等，推动大数据产业的健康发展。

加大信息安全的维护力度。在明确大数据价值的同时，也要面对其存在的诸多隐患，提高信息安全的维护力度。政府在对大数据使用与管理中，要尽量使用国产设备，把控信息安全的主导权，提高网络安全技术能力，建立强大的信息安全防护体系，加大对网络安全的监管，创建数据分级评估体系，对海量数据进行科学分级，尤其是保障公民隐私安全，确保数据信息得到科学合理的使用。还要尽量缩小数据鸿沟，提升数据的可比性与利用率，既要实行安全数据的积累，也要依托安全能力不断提高人才汇集，将不同区域数据实现联通，建立全覆盖的数据共享基础。

加大资金、人才与技术投入，完善大数据建设

加大资金投入，优化大数据基础设施建设。在今后一段时间内，政府对地方治理的依赖性将逐步提升，然而有的地方政府的大数据基础设施建设有待加强。一是政府加大财政支持力度，注入资金用于大数据基础设施规划及建设，为更好开展大数据研究提供平台。同时，政府投入的方式也可以L试采用多种范式，既可以政府全资注入，也可以政府和企业共建，这样不仅能推动基础设施建设，另外还能充分调动各投资方的主动性。二是整合优化大数据设施。因为大数据平台是在云平台、互联网等基础上发展起来的，政府在互联网时代就构建了基础性平台，比如电子政务体系。所以，需要对那些相对孤立的数据设施开展整合，对其进行调整、升级，提高大数据基础设施建设的水平。

组建高素质的大数据专业人才队伍。在获得大数据后，数据的挖掘与分析显得尤为重要，这离不开大量的大数据方面的专业人才，为此，需要组建高素质的大数据专业人才队伍，为政府治理提供智力支撑。一是高校肩负大数据人才的培养重任。高校对接社会的需要，大力培养数据采集、物联网以及云计算等方面的专业人才，培养社会亟需的大数据专业人才，提高人才的综合素质。同时，要加大联合型人才的培养力度，强调不仅掌握专业理论知识，也要具有较强实践能力的复合型专门人才。大数据作为一门科学，实施联合培养能积累更多的专业人才。二是落实技术人才引进制度。大数据在目前还属于新鲜事物，在当前人才储备相对薄弱的情况下，通过制定人才引进优惠政策，能解决人才缺乏的难题。三是加大对现有技术人员的培训力度。要从政府治理的长远角度出发，对当前从事大数据治理方面的人才，结合政府实际需要，加大培训力度，并对其培训进行考核，考核不合格的，调离队伍，确保人员数据分析的整体水平。

提高大数据技术掌握能力。大数据属于系统技术，主要包含数据采集、存储以及处理等方面的技术，其中每一项技术都是重点，不管是哪一项技术没有达到水平，都会阻碍政府治理效能的稳步推进，并对数据产生威胁。在难以实现整体技术推进的情况下，应制定鼓励性政策，鼓励企业或个人实现技术突破，从点到面推动技术研发创新，提高技术水平。与此同时，也要积极发挥企业、科研院所等在技术方面的优势，支持其在大数据技术研究中，发挥其效能，提高技术的创新水平，使大数据技术更好服务于政府治理。

大数据与政府治理存在内在的契合性，大数据背景下政府治理实现了精细化，提高了决策科学性。同时，大数据背景下政府治理创新模式建构的关键点主要集中在数据分析、信息安全两个方面。为此，提高对大数据与政府治理效能的认知水平，既要制定利于大数据使用的法律法规，加大信息安全的维护力度，加大资金投入，优化大数据基础设施建设；也要组建高素质的大数据专业人才队伍，全面提高对大数据技术的掌握能力，以此来全面发挥大数据对提升政府治理效能的作用。

（作者单位分别为河北大学，内蒙古医科大学）

【参考文献】

①刘叶婷、唐斯斯：《大数据对政府治理的影响及挑战》，《电子政务》，2014年第6期。

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当前，世界各主要国家都在大力推动智慧城市建设，智慧城市也已经成为我国新型城镇化建设的重要抓手。2016年，我国的智慧城市建设也将愈发深入地融合到我国新型城镇化建设的方方面面。

智慧城市的内涵就是将先进的技术和理念深度融入城市的规划、服务和管理的整个过程，参与者包括政府、市民、企业、第三方组织等。城市治理与城市管理的不同之处在于，“管理”强调政府作为城市管理者，实现自上而下的管理。“治理”追求的则是政府、企业、市民和第三方机构等共同进行城市治理，将“自上而下”与“自下而上”相结合，实现上下互动，形成“政府、社会、市场”多元共治的城市治理模式。

在当下的互联网时代，大数据的开放共享原则为这一新型城市治理模式的落地提供了基础性支撑。2015年9月，国务院正式《促进大数据发展行动纲要》，其中一个重要内容就是充分利用大数据，“打造精准治理、多方协作的社会治理新模式”。

当前，大数据逐渐成为一种驱动智慧城市治理和运行的重要战略资源，但若要让其发挥最大价值，首先要保证数据本身要有很高的质量，这就需要做好针对大数据本身的治理。如果没有做好数据本身的治理，数据质量不高，那么依靠这些数据就很难治理好智慧城市。现在数据开放的呼声很高，然而在数据开放的同时要保证数据质量，否则数据开放的程度越高、被应用的范围越广，数据带来的危害也就越大。数据的质量主要体现在真实性、准确性、及时性、完整性、安全性和可利用性等多个方面。

对此，计算机世界研究院推出的《智慧城市的大数据治理》研究报告将“大数据治理”分为两层含义，涉及两个不同层面的问题进行研究。一个是如何利用大数据做好智慧城市的治理；另一个则是在智慧城市的发展过程中如何做好对大数据本身的治理，比如界定数据所有权、使用权、收益权、采集边界、隐私保护等基本问题。其实在很大程度上，如果做不好对大数据本身的治理，那么对大数据的采集、分析和开放就会变得无章可循，最终也会影响利用大数据来治理好智慧城市的效果。所以，为了推动智慧城市的健康发展，这两个问题需要一起考虑。

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一、以“知情同意”为核心的传统架构无法

完全保护个人信息个人信息权益的保护，不仅是个人的权益，还包含了对数据处理的规范。不止是保护个人的信息，还要促进个人信息的合理利用。个人有对隐私、个人信息保护的需求，但同时也在享受数字时代带来的便利。然而作为数据治理主体之一的个人在面对个人信息被泄露、遭到侵害的情况下往往是手足无措的，因为采集数据的一方，无论是新兴互联网企业还是传统企业，在大数据时代，数据已经成为他们基础性的生产资料，他们无时无刻不在收集个人信息。当个人面对数据收集平台时无疑处于弱势地位，个人对于自我数据的掌控能力也在逐渐降低。个人在面对数据收集平台时的传统保护机制即为“知情同意”机制。即“要求机构在收集用户个人信息前，告知用户信息的处理状况，在网络服务的语境中通常表现为隐私声明，用户在阅读声明后作出同意的意思表示，作为对个人信息收集及利用的合法授权。”然而知情同意机制并不能够很好的达到保护个人信息的目的。首先对于所的隐私声明，为遵循法律要求，所的声明往往冗长而又晦涩难懂，为普通用户带来理解困难，即便是专业人士也不一定能够完全理解。这使得现实中的用户大量选择越过声明，直接选择同意，他们其实并没有关注到声明中到底有什么内容，也就对自己的个人信息将会怎样被使用、保管毫无知觉。另外平台看似为个人提供了选择，个人看似有自由选择权，但实际上，个人往往只能选择同意，若选择不同意则不能享受平台所带来的的便利服务。个人的权利实际上被架空。

二、探寻个人信息保护路径的必要性

个人信息具有识别特定个人的功能，能够将特定人与其他人区分开来，当个人想要进入社会或参加社会活动时就要披露、公开自己的个人信息，这样其成果才能归属于本人。同样的，社会也需要收集这些信息，以此来判断个人并提供服务。我们之所以觉得今天的生活格外便利就在于大数据时代，社会收集到足够的数据，能够精准、全面、及时、高效的识别到个体。然而个人信息如果不能被保证合法、合理使用，个人将会变成“透明人”，不仅面对隐私泄露的风险，长此以往，我们也会生活在一个由数据精心堆砌好的信息茧房中，认知维度逐渐下降，最终变成数据的“奴隶”。传统的知情同意架构的设计初衷就是希望能够达到保障个人对其信息控制的目的，以此从个人方面防止自己的信息在不知情的情况下被收集。然而数字时代用户面对信息技术的飞速发展，明显落入了弱势局面，对其个人信息的控制被各类机构平台不断架空，不管对于用户还是机构而言都是沉重的负担，因此我们需要探寻新的路径以更好地保障个人信息。

三、域外经验

（一）美国经验

美国个人信息保护的概念兴起于20世纪六十年代计算机技术的兴起，计算机不仅在收集信息的速度上要显著超出于人工，在储存资料和搜索方面也变得更加简便。美国政府的措施和立法主要集中于一些风险较大的领域，规制的对象是政府、学校、医院等大型机构及企业的大规模个人信息收集行为。美国的个人信息保护措施和相关立法带有明显的消费者法保护或公法规制的特征，其立法并不适用于普通的民事主体收集与处理信息的行为。在企业方面，美国立法所采取的是由企业自愿制定相关隐私政策，再由美国联邦委员会审查其政策的合理性以及是否执行。

（二）欧盟经验

欧盟的《数据保护通用条例》于2018年5月正式生效。欧盟的立法重点在于增强数据主体的权利，新增了被信息社会遗忘权、数据可携权等规定，同时对数据控制者也增设了一些义务，如数据泄露告知、任命数据保护官员、进行隐私影响评估等。在增设权利与义务之外也加大了已有的惩处力度，强化了相应的机制。该条例的亮点还在于倡导基于具体场景进行隐私风险评估，对于隐私风险的评估按照具体场景可以设置高、中、低三个等级，不同等级在处理数据时应有不同程序。但该条例其实是在知情同意框架上的进一步强化，提高了用户同意的形式要求而已。

四、探寻个人信息保护新路径

（一）个人信息的定义

通常我们所说的个人信息，即能够识别具体个人的身份，达到标识自己的目的，然而在复杂的环境下对于一些信息是否属于个人信息存在争议。因而，关于个人信息的范围不应该是一个静态的定义，而应该可以根据一些不同的场景来判断。如同欧盟所制定的条例中，给出了依靠不同场景来判断隐私风险的高低，虽然其依然没有跳脱出传统框架，但在此基础上，我们可以认识到关于个人信息的定义也可以依靠不同的场景来判断其是否属于隐私，并且更重要的是，这些个人信息在具体场景中将如何被使用才能更符合用户的心理期待，使得隐私风险能够降到最低。总而言之，我们可以不必给个人信息框定一个精准的范围，而把重点转向于数据的利用与处理阶段，考虑个人信息在具体场景的使用是否能引发隐私风险，由此判断信息是否得到了合理使用。

（二）目的限定与信息最小化原则

目的限定原则，要求个人信息的收集需具备特定的目的，后续利用及传播不得违背此目的。然而如同欧盟所颁布的条例，他们用判断信息在不同场景中是否得到合理使用来取代了目的限定原则。然而这也存在问题，即这种合理性的判断标准如何明确？机构在适用法律时也多了更多的不确定性。信息最小化原则又称必要性原则，要求个人信息收集及后续利用应以实现特定目的的最小必要为限，留存不得超过特定目的所必需期限并在目的达成后及时删除。这两个原则在个人信息保护方面虽有一些不足之处，但仍然应作为核心指导理念，只不过是需要灵活的做出一些改变。比如，对于数据的收集与利用只要将隐私风险控制在合理范围内即可，这比判断数据是否合理使用更易于落实，也不必局限于信息最小化，因为更重要的在于将隐私风险控制在最低水平。并且不能因机构对用户数据的二次利用而提升用户的隐私风险或是潜在的没有预期的隐私损害。因我们所处的时代，个人的信息的收集已经到了一个无可避免的地步，因此相关原则的重点更应该侧重于数据的利用与处理环节，在这样的情况下，与其追求信息最小化，不如追求风险最小化，在风险防控方面下功夫也能更好的达到保护个人隐私的目的。

（三）用户控制与透明度

传统的知情同意架构几乎架空了用户对于其个人信息的控制权，在数字时代，想要到达对个人信息的保护，要落实用户控制，提升信息处理的透明度。首先仍然可以借鉴欧盟关于具体场景与隐私风险评估的设定。可以根据不同的场景及其数据利用权限用途，由此引发的隐私风险等级进行层级化的设计。低风险等级，相关机构甚至可以无需提供用户控制机制，也无需向用户披露相关信息处理中可能会引发高隐私风险的因素，因为在低风险等级，利用处理信息的过程中可能引发高风险的因素极少，机构利用处理信息的权限低，目的较为单一，个人隐私泄露的风险极低；而当隐私风险评估为中级时，机构就应该为用户设置“择出”的控制机制，并可向用户披露高风险因素；当隐私风险评估为高级时，机构应为用户提供“择入”的控制机制，并即时披露高风险因素以及提供强性告知机制，达到高透明度，降低用户的使用风险，提高知情程度，促进用户控制落到实处。另外，很多用户的信息是在不知情的情况下被收集，再转给第三方，用户与真正的第三方信息处理者之间缺乏直接关联，在此情况下，用户控制就无法落到实处，信息处理透明度也无法保证。对此，应该加强信息处理主体的责任意识，同时第三方信息处理主体应主动披露相关信息，加强与个体间的联系。

（四）机构责任

无论是对数据进行直接收集利用的机构还是第三方数据使用机构，立法对于机构在后续个人信息流通使用环节的规制其实是不足的，而各机构作为重要的数据治理主体与个人信息保护主体应该承担更多的责任。建立“使用者责任”机制。无论是对于直接收集者或是第三方机构，建立“使用者责任”机制可以无视这种差别，重点在于谁利用、处理了数据，谁就应该对此负责。传统架构仅作用在用户与直接进行收集的机构之间，无法应对数据后续的流转。而当把责任赋予每个使用者，进行统一的风险评估，有效规范不知情下的数据收集以及第三方信息处理者。如此做到对多元主体更好地规范。突出数据处理者的法律地位。对于数据处理者应该有针对性立法，明确其法律地位与法律责任。其中，与用户直接建立联系的信息收集者相比较第三方信息处理者而言更为直接的受到约束，因此立法要更多针对第三方数据处理者。同时，因为直接面向用户所获得了海量信息，建议由这些直接收集信息的机构承担上游信息管理者的责任，既能在下游信息流转的环节里保证信息流转的透明度，使第三方信息处理机构承担相应的义务责任，同时还可向其用户披露第三方信息处理者，完善个人信息保护通路。设计层级技术架构加强用户控制。机构应该设计良好的层级技术架构，以此延伸用户对其个人信息的控制，任何收集、利用信息的机构都应提供相应的服务。不论是在原始的数据收集还是在后续的流转中，这种技术架构都是不可避免的，因为这种技术架构有助于用户偏好在第三方信息处理者得到保留，强化对于个人的信息控制。

（五）信息的跨境传输

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【关键词】大数据技术;数字档案馆;数字治理

20世纪90年代，我国最早在青岛开始实施数字档案馆的规划和建设。至今，数字档案馆的建设已经形成了“试点突破，全面发展”的良好局面。在数字档案馆建设发展的十余年里，通过对传统纸质档案的扫描、著录、缩微和对电子档案的接收，已形成了大量数字化档案，而对这些数字化档案进行保存、整理、利用的数字治理就成为了现阶段数字档案馆的常规工作。大数据时代的到来，物联网、云计算、大数据、移动互联网等技术在数字档案馆中的应用使其对数字档案信息的保存、管理、利用发生了“质”的变化。就目前而言，如何进行数字治理对数字档案馆来说是一个新的挑战。

一、何为数字档案馆“数字治理”

“数字治理”这一术语最早出现在2001年10月19日伦敦举办的“数字治理：数字档案、数字图书馆和科研信息化研讨会”上，该研讨会将“数字治理”一词表述为数字化环境中的治理行为，其不仅包括数据收集或数据库的保存和维持，同时还包括了一定程度上的附加价值和知识。基于此，笔者认为现阶段数字档案馆数字治理是指运用物联网、云计算、大数据、移动互联网等技术对数字化档案进行保存、管理、开发、利用的过程。大数据时代，也正是数字档案馆对这些物联网、云计算、大数据、移动互联网等采集、存储、挖掘、传输等技术功能的应用使其数字治理理念和能力产生了较大变化。

二、数字档案馆数字治理理念的转变

（一）开放包容。物联网传感技术在数字档案馆中的应用主要通过对档案、库房、设备、建筑、档案工作者、用户等实体状态和内容信息的实时感知，获取大量非结构化信息，实现对档案馆相关实体和人员的跟踪、监控和管理。针对大数据时代物联网技术的应用，数字档案馆不能再局限于对传统数字化档案、电子档案等结构化信息或图片、声音、视屏等半结构化信息的存储，数字档案馆应以一种更为开放、包容的心态采集存储更多海量异构档案信息，为数字档案馆服务创造更为有利的条件。

（二）积极主动。近年来，智能手机、平板电脑等移动智能终端设备的盛行，改变了传统档案信息的传播方式，满足了用户多样化、个性化的信息需求。档案馆依托数字化馆藏档案信息，利用信息挖掘技术、信息推送技术、无线网络技术预测、推送、用户所需信息。用户通过手机客户端就可以方便、灵活地查询、浏览、获取相关档案信息。大数据时代，移动互联网技术的应用将使数字档案馆改变传统就地查询的被动服务模式，以更为积极、主动的方式为用户提供更为方便、快捷的服务。

三、数字档案馆数字治理能力的提升

（一）感知互联。物联网（Internet of Things，IOT）是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。物联网在数字档案馆中的应用主要是以无线射频（RFID）技术为主，通过对档案实体植入RFID标签来记录档案的档案号、存放地点、档案名称、利用状态等相关信息，并利用红外线传感器、全球定位系统等信息传感设备将档案、设备、库房等实体与物联网连接，实现对实体状态和内容信息的全面感知、互联互通。再加之移动智能设备对感知信息的有效传播，实现了档案用户对档案信息的全面获取。物联网技术和移动互联网技术在数字档案馆中的应用，全面提升了数字档案馆在档案信息收集、服务等数字治理行为方面的能力。

（二）智能高效。麦肯锡研究院（MGI）在其2011年5月的报告“Big data：The next frontier for innovation，competition，and productivity”中指出，大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。单纯从技术角度看，数字档案馆应用大数据技术可以实现对其档案资源的整合、档案信息的挖掘、用户特征的分析、用户需求的预测等。就此而言，大数据技术在数字档案馆中的应用可以进一步实现其深层开发、知识服务等数字治理的“智能化”

云计算是一种可以随时随地方便而按需地通过网络访问可配置的计算资源共享池（包括网络、服务器、存储、应用软件和服务），这些资源可以通过最低成本的管理或与服务器供应商交互来快速配置和提供。数字档案馆可以通过云计算服务商提供的服务器、应用软件、网络设备、存储设备集成档案云平台，有效存储海量异构档案信息，实现档案信息的共享和高效利用。对于具有保密性质的档案信息，可以通过建立私有云的方式，实现局域范围内的档案信息共享和利用。就此而言，云计算技术在数字档案馆中的应用可以进一步实现数字治理过程中档案信息利用的“高效化”。

四、结束语

大数据时代，随着云计算、物联网、大数据、移动互联网等技术在数字档案馆中应用的不断深入，数字档案馆要以开放包容、积极主动的理念使其在采集、整理、保存、利用服务等数字治理行为方面变得更加高效化、智能化。

【参考文献】

[1]祝智庭，陈丹.数字治理：智慧学习新素养[J].电化教育研究，2014（9）：9-10.

[2]刘云浩.物联网导论[M].北京：科学出版社，2010：4.

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计划生育是一项基本国策，计划生育统计是人口与计划生育工作的重要内容之一。计划生育统计数据，是各级党委、政府稳定低生育水平、制定有关政策的重要决策依据。而基层计划生育统计数据的准确性更是实施科学决策的基础和前提，基层计划生育统计数据存在误差、统计数据失真、数据质量不高、分析不到位，严重制约了计划生育工作水平的提升，因此，找准基层计划生育统计数据误差及失真的原因，提出切实可行的解决措施，尤为重要。

一、基层统计数据误差及数据失真的原因分析

（一）行政干预，求真务实的思想未落到实处。近几年，尽管在计划生育工作中广泛开展调查研究，积极倡导摸实情、说实话、报实数、求实效；但计划生育成绩在领导“政绩”考核中占据“一票否决”首要条件，少数单位为追求所谓的“政绩”，为了在考核中取得好成绩，采取种种手段弄虚作假、欺上瞒下，造成数据不实，使统计数据不能客观分析计划生育工作，相反对领导决策造成了误导，对计生总体工作带来了一定的危害。

（二）基层计划生育统计人员队伍建设不到位。一是部分村级计生专干因报酬跟不上，工作积极性不高，责任心不强，造成统计数据不准；同时，部分村级计生专干人情观念浓厚，法制观念淡薄，碍于乡邻或亲戚情面或怕打击报复，对计划生育违规现象隐瞒不报，造成数据误差；二是乡镇计划生育工作比其它工作任务重，没有节假日，但其工资、政治待遇与其它人员差距较大，导致这部分人员心理落差较大，工作积极性、工作质量受到较大影响。三是由于统计工作比较枯燥、繁琐，统计人员岗位不稳定，人员变动频繁，影响了整体统计工作水平。

（三）基层计生工作任务过重，检查过多。考核次数、考核内容过多。乡镇每个季度要自查，县市月查、季查、半年查、年终查，省按统计年度检查，还有平时省、市、县的各种临时性检查。每次检查乡、村都要提前准备好几天，把各种资料拿出来重新整理，一年到头疲于应付，几乎无暇顾及正常工作。

（四）统计分析、统计结果应用不够。乡镇统计人员缺乏对数据的整体分析与研究，机械地采集、汇总、分析、上报数据。由于工作简单化和缺乏科学性，影响了对所采集信息的整合、分析和使用。就报表抓报表，规划统计运作得不够完整，缺乏分析、评估和总结的现象，采集的信息，包括汇总的数据等往往成为僵死的东西，不能用来指导工作，失去了规划统计工作原本应有的作用。

（五）执法力度“软化”。对违反统计法的单位和个人不追究、不批评，甚至包庇、袒护，无疑从某种程度上助长了统计工作的造假之风。

二、治理统计数据误差及失真的对策

（一）转变工作作风，树立实事求是的工作思想。一是构建科学的干部考核制度和政绩评价体系，转变领导思想。这是避免行政干预，让统计数据不受个人意志左右的治本之策。完善干部实际考核统计制度，定量考核与定性考核有机结合，改进目标考核实绩的统计方法，确保目标考核实绩数据的准确性；建立干部政绩公议制度，广大干部政绩考核的民主范围和公开、民主化程度。让各级领导从思想深处认识到统计“水分”的危害，转变思想观念，带头讲真话、办实事，工作有成绩不虚夸，有问题不隐瞒，有不足不护短。二是抓基层干部思想。把建立层层责任制同动态跟踪管理有机结合起来，促使干部牢固树立抓计生人人有责的思想意识，增强抓计生的责任感，要敢于向上级实事求是汇报工作中的问题。

（二）加强统计队伍建设，提高业务工作能力。一是选配高素质的基层统计工作人员。在村级计划生育专干的配备上，实行 “县管、乡聘、村用”的上岗原则，真正把知识水平高、工作能力强的人放在村级计生工作岗位上。二是强化培训，提高基层统计人员素质。首先要加强思想建设，树立统计人员“坚持原则，不惟上、不惟财、只惟实”的工作态度，使其自觉抵制弄虚作假行为，增强其责任感和使命感。其次要加强业务培训。通过多种方式对乡级统计员和村专干进行系统培训，强化学习，从而切实提高基层统计人员的业务能力。三是认真落实好村专干、乡镇人员的各项工资待遇并解决好后顾之忧，从而激发他们的工作积极性，促进统计队伍的稳定。

（三）建立科学合理的考评体系。一是考核指标设计要科学、合理，切合基层实际，把统计质量作为考核的主要指标，从而引导基层更注重工作过程和计划生育服务，提升整体统计工作水平。二是建立检查评比奖励制度，落实奖惩政策。组织召开村统计员例会。讨论各村出现的特殊情况，如何更好地落实统计责任；对统计报表、日常性统计工作进行评比奖励，与统计员工资联系起来，实行奖惩兑现责任制，促进统计人员工作积极性，促进统计工作的开展。

（四）加强管理，确保源头数据质量。认真做好未婚男、女青年摸排工作，掌握年度内准备结婚人员数，再对结婚情况进行关注，真正做到不错、不漏，提高源头信息采集的质量。二是加大对育龄妇女特别是重点人群的排查力度，加强孕前管理，充分利用科技服务，确保新婚、隐婚、隐形生育不漏管不漏统；三是建立信息定期核对制度，确保WIS数据、村级报告单、育龄妇女信息卡和科技、药具资料的一致性，提高数据质量。四是深化共享体制，发挥资源共享优势。推行相关部门综合治理的目标责任制，实现部门之间信息共享。如对住院分娩、防疫接种均实行出生实名制；乡派出所对当年度、往年度新生儿入户情况和人口迁移、流动人口管理情况实行通报制。通过部门联席办公制度，综合解决已婚育龄妇女漏管、出生漏统、特殊人群统计等问题，不断提高人口和计划生育工作质量。

（五）强化数据分析，充分发挥数据资料的指导作用。一是要把数据分析作为一项经常性工作来做，将平时考核的结果与全员库信息和相关部门数据资料相结合，对所辖范围内人口数量、质量、结构等变动情况进行分析，为领导科学决策提供依据。二是要围绕重点难点热点问题，有针对性地开展调研，加强对出生、性别比、落实避孕节育措施等方面的统计分析，通过各类指标运行趋势，找准影响目标完成的因素和薄弱环节。三是要善于进行比对分析。通过公安部门提供的出生、死亡、迁入，迁出变动信息，可比对人口变动情况；通过卫生部门提供的分娩(出生)登记、防疫部门接种登记卡，可以核对出生人口变动情况的及时性和准确性，由多部门的数据比对分析发现问题，从而更好地指导工作。

（六）加强统计法制建设，加大执法力度。统计法是根治统计失真的尚方宝剑。一要加大统计法的宣传力度，营造知法、懂法和守法的社会氛围，而且要把宣传的重点从统计人员转移到社会各层面，特别是各级领导，让领导带头守法。二是加大统计检查的频率和执法力度，将统计工作纳入法制轨道。三是实行统计问责制，违法必究，对统计造假者依法严惩。

参考文献：

［1］赵美玉浅谈基层人口和计划生育统计工作质量 经济管理者2011年1月

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关键词：计算机数据采集 信号调理 煤气治理 

中图分类号：TP274.2 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）01-0000-00 

在自然灾害中，对于冶金安全生产有着致命威胁的当属煤气突出，只要发生突出就会威胁井巷作业人员的生命安全和机电设备安全，我们平常所熟知的冶金火灾和煤气爆炸等事故就是由它所引起的。所以说煤气突出是煤气综合治理中的关键问题，我们只有实现了实时的检测煤气突出情况，然后根据检测数据采取适当的措施，才能保障矿井生产的安全，才能避免事故的发生，进而将经济效益进行提升。文中针对煤气突出情况的检测，围绕着嵌入式计算机，对多通道信号调理和数据采集系统进行了研发和设计。 

1 系统硬件设计 

1.1 系统总体设计 

计算机会以煤气流量分布曲线的方式来绘制煤气数据，前方工作面中煤气卸压带分布情况也就通过该曲线表现了出来，我们根据这些情况就能够判断出前方工作面完全与否。通常情况，冶金生产的环境都比较恶劣，在生产使用煤气数据采集系统便要求其必须拥有强大的硬件。以PC104总线为基础的PC104计算机，其构成方式为针孔堆叠，不仅拥有紧密的结构，而且还具有较好的抗震性、兼容性和可靠性，能够高速的传输数据，并且能够支持多系统。所以我们围绕着PC104嵌入式计算机设计了这种煤气数据采集系统。 

煤气数据采集系统的传感器主要有四种，即流量传感器、压力传感器、进钻位移传感器和料位传感器。有3种传感器所输出的数据为连续模拟量，即流量传感器、压力传感器和进钻位移传感器，而数字量数据的输出由两个料位传感器负责。信号调理板能够隔离并放大传感器采集到的各项数据，然后PC104嵌入式计算机负责收集、分析和处理放大的数据信息，我们能够通过LCD显示器及时的观测到这些数据。 

1.2 信号调理板设计 

煤气数据采集系统中有一个重要的构件，那就是信号调理板，所有的传感器及部分外围控制设备都与信号调理板的前端进行相连，然后其后端通过ADT700模数转换模块与PC104嵌入式计算机进行连接。通常情况下，模数转换器输入端不能直接获取所有传感器输出的模拟信号，它们之间需要信号调理板按照相应的要求变换信号，除此之外还要通过放大及校准整形等方式处理数字信号。站在功能角度来看，以下3个部分共同组成了信号调理板： 

（1）模拟量输入部分。对于线性隔离和放大信号来说，模拟量输入电路采用的方式为光电耦合器与软件补偿相结合。该部分输入的模拟量数据有三种，及流量、压力和进钻位移，其作用是将电磁干扰信号等从模拟数据中屏蔽掉，将信号转换为AD700模块能够获取的信号数据。（2）数字量输入部分。隔离电路和信号整形电路这两部分构成了数字量输入部分的电路。该部分能够将电磁干扰信号从料位数据中屏蔽掉，然后能够整形料位信号，以此来讲触发电平按照PC104的数字输入接口的电平要求进行调整，进而达到CPU接收数字量信号的目的。（3）数字量输出部分。对于PC104来说，其对于外围设备的控制重要依赖于数字量输出部分。因为从数字量控制能力考虑，PC104嵌入式计算机与A/D模块输出端口没有足够的能力来控制工作电流极大的继电器控制端线圈，所以这一部分的电路为了将输出端口的带负载能力进行提升，选用了达林顿阵列驱动器代替继电器进行驱动。 

2 系统软件设计 

2.1 嵌入式操作系统的选择 

近些年来，DOS操作系统、Windows操作系统和Linux操作系统是工业现场中比较常见的嵌入式操作系统。而应用最为普遍的当属Linux操作系统，该系统无论是在图形界面上还是在操作上都具有明显的优势，而且因为其开放了源代码，所以我们还能够任意的裁剪体积较小的内核。我们在设计煤气数据采集系统的过程中为PC104嵌入式计算机选择了Linux操作系统，以满足其对于性能、界面和扩展性的要求。 

2.2 软件结构 

煤气数据采集系统能够完成实时的采集、存储、分析和处理数据，同时还能够通过数据文件的形式进行保存，而且其输出的控制命令会随着数据的分析结果变化而变化，还可以实现对外部命理输入的实时扫描和判断。 

2.3 数据采集程序设计 

在恶劣且快速变化的环境中进行现场作业会严重影响测量结果，同时对于器件来说，测量误差是不可避免的，所以我们在设计数据采集部分的程序过程中选择的方法为多次连续测量结合平均值算法，以此来讲测量误差降到最低。 

2.4 输入/输出控制程序设计 

对于系统来说，其键盘输入、命令控制和系统对控制设备的控制输出共同构成了煤气突出预测系统的控制。键盘输入控制对于不同键值的识别通过输入控制程序完成，而不同的控制命令是由各个键值所决定的。系统通过输出控制程序来控制设备，此过程中传感器和系统输入控制命令会根据实际需求对控制命令进行实时的输出。 

3 结语 

对于煤气数据采集综合技术来说，其核心技术为PC104嵌入式计算机，通过分析和研究得出，其功能有多通道信号调理、采集数据、分析数据、处理数据、存储数据和实时显示，能够完成检测和预测煤气突出等任务。以此技术设计的采集系统因为其低于5%的误差和良好的可靠性等优势被广泛的应用于实际工业生产中。 

参考文献   本文由wWw.DYlw.net提供，第一论 文 网专业和以及服务，欢迎光临dYLW.nET

[1] 马明涛，王秀萍.基于GIS的智能煤气检测仪设计[J].煤炭技术，2012（06）：58-59. 

[2] 吴丽丽.孔隙煤气赋存规律研究[J].煤炭技术，2012（06）：31-32. 

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一、思想政治素质情况

认真贯彻落实市局和区委、区政府“内强素质外树形象”的要求，集中学习上级领导重要讲话和相关文件精神，坚持周五学习日制度，在全局干部职工中扎实开展“听讲座、读好书、强素质”、“岗位论职”和“五个一”读书活动，出台了学习、考勤、评比三项制度，做到“四有三保证”，即有学习计划、有学习教材、有学习记录、有心得体会，保证学习人数、保证学习时间、保证学习效果。平时我本人坚持把思想政治建设作为领导班子建设的首要任务，按照xx提出的“八个方面的良好风气”的要求，坚持不懈地加强领导班子思想政治建设，不断提高执行力、战斗力和创造力，在集体学习过程中，坚持先学一步，深学一层，坚持亲自授课，并带头讲内容、做笔记、谈体会，充分发挥了模范表率作用，促进了全局学习活动的扎实开展。

二、工作任务完成情况

（一）路域环境进一步改善。坚持“边巡查、边宣传、边清除、边纠正”的方针，突出“四个强化”，认真开展公路综合整治年活动。一是强化沟通协调。积极争取地方党委政府支持，将公路综治工作纳入到政府行为，为整治工作的顺利开展打好基础。二是强化路政巡查。加大路政巡查的力度和密度，多方位对管养公路实行动态管理，全力做到巡查“无缝隙、无盲区、无死角”。三是强化违法违规现象的治理。加大对乱堆乱放、摆摊设点、公路非标等现象的治理力度，做到发现一处，查处一处，清除一处，把违法违规现象全部消灭在萌芽状态。四是强化宣传工作。通过出动宣传车、发放宣传材料、制作宣传版牌、刊发新闻稿件等形式，加强公路综合整治政策法规的宣传普及，为整治工作的开展营造良好的舆论氛围。

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1、将数据电脑落实到责任人，数据电脑责任人负责设置进入电脑的密码和进入电脑文件的使用权限，负责人将要做好电脑数据的保密、保管和软硬件的维护工作，要定期或不定期的更换不同保密方法或密码口令。

2、使用权限规定，本数据电脑，使用前需向该电脑负责人报告并说明理由。同时该机只允许本部门人员使用，严禁外人或外部门人员使用本中心数据电脑。因工作原因需要使用的，必须经中心领导许可，方可使用。

3、在使用该机作心理测评时，需登记“数据机使用备案单”经批准，方可使用。测评过程中应由中心工作人员全程陪同并给予指导。

4、电脑操作人员要定期进行病毒库升级、补丁包更新，关闭不必要的端口。该机不能使用其他机子的存储介质(如MP3、U盘、移动硬盘等)，并不允许联网(除需上传数据)，为保证数据的安全，未经中心领导同意，任何人不得擅自删除、更改、拷贝、打印、输出各种保密数据和相关资料。

5、受测试人员需在老师的指导下使用，并听从中心老师相关安排。

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为了更好的实现对企业的管理，帮助其尽快适应日益变化的外部形势，就需要借助内部控制来提升企业的运营管理水平。本文通过以数据电子化为背景，从该角度来探究提升企业内部控制效果的具体方案。

关键词:

内部控制；数据化；电子对策

企业的内部控制管理不仅仅关系到企业对于战略的选取，还直接影响着企业可持续发展的速率。本文在数据电子化的背景下，尝试为企业的内部控制管理领域提供一系列的优化举措，例如反馈信息等举措，并结合实际应用对其进行分析，希望能为今后的企业革新提供借鉴方案。

一、流程设计的整体思路

企业内部控制的真正目的在于，它能够有效规范企业管理、合理规避潜在及预防未来可能产生的风险，优化企业人力、物力、财力、时间等资源的合理地配置，通过整体协作性的提高来进一步整合现有的资本，最为有效的利用一切资源。加快企业运营资本的周转率，进而从根本上提升企业竞争力。要想做好企业的内部控制，首先应该设计出科学的企业流程。一般来说，企业流程的设计要涵盖以下几个方面的内容。第一个方面要求企业的管理层要从企业整体思路出发，制定出与企业发展相匹配的制约以及分配机制；其次要以工作效率为出发点，及时准确调整内部架构。第三，精简、高效原则。首先，部分长时间闲置部门要结合企业经营现状予以精简，杜绝人员冗余现象产生，择优留存。与此同时，还要注意各部门之间的联系与差别，便于各部门有效统筹协调，提升单位效率。最后，需要在充分满足客户需求之上，积极响应客户以及市场所需。

二、结合应用具体剖析实施方法

企业要在强化内部控制共享中心管理及强调数据电子化的背景之下，探索出合理的跟踪模式与协同方案，为内控管理创造科学化电子化的平台，最终形成综合协调的实际效应。

(一)共享数据化

计算机技术可以促进企业与市场的联系，便于财务内控管理部门及时进行数据的收集与处理。企业内部中心的控制平台有助于其提高业务意识、强化风险处理效率，建立制衡共享机制，集中整合业务，能够降低重复性、同质性的流程，极大地提高标准化，发挥业务处理效率的分工的功能。以ERP系统为例，顺利开展业务管理系统，需要共享中心对企业的组织机构和岗位设置进行分散使用、集中管理，收集经营数据，构建合理的岗位交接工作。与此同时，企业在业务流程全面梳理等方面，可以利用ERP系统实现资源共享。要考虑公司决策制定、履行、监管，职责分工和制衡机制，创建适应内部控制的信息系统，利用网络优势，确保数据交互与流程相互联系，紧密衔接风控管理信息化平台的环境建设，支持共享服务。

(二)提升电子管理

企业只有坚持强化内控监管与改革，努力提升企业电子管理的能力，才能提高管理工作的顺畅度，制定出完善的财务内控管理制度，通过电子信息化的武装来促进各部门的协调合作能力。以KPI体系为案例，企业搭建电子管理平台后，就可以通过数据统计来确立效管理相配套的系统，将繁复的工作流程大大地缩短了，提高了工作效率。与此同时，运用大数据的方式可以创新企业的管理方式。充分运用大数据技术，积极掌握不同岗位的共性及个性化需求，能够主动提供更具针对性的服务，推动企业可持续发展。大数据应用与传统的数据仓库相比较下，具有数据量大、查询分析复杂等特点，所以企业必须采用新处理模式，才能实现更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。企业内控在应用大数据一定要注重以下几个方面。一是研究与分析某个管理难点时，尽可能使用全部数据而非抽样数据；二是作为试点工作，不能只考虑数据的精确性，还要适应数据的多样性、丰富性，甚至要接收错误的数据，关键是效率；三是捕捉数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。除此之外，企业的管理层还要努力实现可视化、实时化的资源调度，包括设备能力、任务分配等，从时间和空间上对企业的服务过程进行监控并优化流程、提升效率，优化企业的资源配置，助力企业的发展。

(三)实施科学信息化评价

在加强企业内部控制时，应在企业内部推行符合外部经济环境以及企业实际状况的内部控制评价制度。内控评价体系的高效实施离不开信息化的支持，特别是在“互联网+”浪潮下，更要明白信息化的价值所在。完善的信息化系统能准确、全面、及时地为业务部门、风险管理部门、监管层提供反馈信息，理顺业务流程，支撑企业资金工作的开展。同时，信息化也有助于企业内外部治理机制的改善，良好的治理机制也为内部控制提供了良好基础。企业可以构建适用于本企业的内部控制评价软件，以此为切入点来改善企业的评价方式和管理方式。具体而言，信息化评价可结合企业职工、企业管理以及企业技术等方面的内容，在这些内容体系下，由多个分指标共同构成，并对各项指标进行汇总，综合得出信息化总体评价指标，用以衡量企业内部的科学性与完整性。比如，可设置信息技术在企业中的运用评价体系、组织结构评价体系等。但与此同时，要注意评价体系的可操作性与可延续性，确保评价体系可以切实服务于企业内控。

综上所述，在数据电子化背景下，要提高企业内部控制的管理水平，就要通过信息系统促进数据共享，改善企业内部结构的工作流程，构造高效的信息化评价模式。当然，企业内控的电子化模式是一个长期摸索的过程，我们要善于整合多元化的数据和信息，建立与企业发展相配套的数据管理体系，最终促进企业的发展。

作者：和勇 许江斌 单位：昆明冶研新材料股份有限公司

参考文献:

[1]王兆波.加强企业内控管理的对策研究[J].中国管理信息化，2Ol3,08：11—12