数据管理范文10篇

摘要：在高速发展的互联网信息技术时代背景下，大数据运用在人们的生产生活过程中发挥着越来越重要的作用，大数据在收集和分析大量数据方面都具有显著效果，对于高效管理信息工作效率明显，但是在管理信息工作中也存在很多问题，需要想办法加以解决。本人将结合大数据时代背景，介绍在信息管理中发现的一些问题，提出一些具有可行性的解决办法，供相关读者参考。

关键词：大数据；互联网信息技术；信息管理；策略

为了和时代发展背景相适应，在信息管理过程中要充分利用大数据技术的作用。在当今背景下，要不断创新信息管理方式方法，不断优化信息管理制度，对于信息管理中遇到的一些问题要及时想办法进行处理，充分发挥大数据技术的功能，不断提升信息管理的技术水平。

1大数据对信息管理有何重要意义

毋庸置疑，近年来大数据是互联网信息技术中关注度比较高的。目前，在云计算和互联网之后，大数据已经成为直接影响信息管理的应用技术。如今很多企业和科研单位都着力于从不同角度具体研究对大数据的应用，希望把大数据的内在价值深入挖掘出来，使大数据有关技术走向迅速发展的轨道。（1）促进信息管理效率的提升大数据对于提升信息管理效率具有十分显著的效果，受到众多企业的追捧，通过对数据进行收集和分析可以促进数据的检索和分析汇总，确保信息管理的状态持续良好运行，从而确保信息数据的完整性，并不断改进现有的数据管理模式。（2）促进信息管理的科学性大数据可以使得信息的分类以及分步管理变得更为有序与科学。借助大数据的技术可以把数据片段集零为整，从而达到对数据的分类管理，让不同属性的信息可以整合成集合，而后再结合相应的信息特点与特质进行有针对的管理，从而使信息管理变得更有科学性。此外，通过运用大数据，可以优化管理信息水平，对信息进行科学管理，有利于规划管理信息。（3）使信息管理更加人性化根据不同的信息管理和使用习惯分析大数据可以使运用信息的过程更加具有人性化。在管理信息时，在管理大数据平台的时候，管理人员要按照一些常用的管理规则和事项开展工作，这样才能有效管理信息，也才会更加符合使用者的管理要求，实现对信息的高效管理。同时，可以更好地实现专业化运行有关操作。（4）对信息管理流程起到规范和辅助作用通过对大数据技术的使用，可以有序化管理信息流程，有利于科学管理信息流程，规范运行有关信息。大数据技术将数据片段集零为整，让不同属性的信息可以整合成一个集合，实现分类管理，结合不同的信息特点与特质，有针对性地对数据进行管理，实现科学化管理信息的效果。（5）有效促进信息管理效益的提升在对大数据进行运用中，让不同的场景和使用习惯有效结合起来可以促进信息管理效益的提升。源的集成、结构多样性是大数据最为重要的价值，通过对数据的分析、挖掘和利用可以促进企业精准把握客户的实际需求，提供更加个性化的产品和服务，促进管理质量和效率的提升，促进有关政府部门有效把握现状，从而实现对数据的精准预测，科学地进行决策，促进公共服务水平的有效提升。

2大数据时代背景下信息管理面临哪些挑战

元数据是数据记录和存储的根源，又被称为“数据的数据”，它清楚的描述了数据的内容、数量、记录方法、数据持有者、数据储存方法等，它是一种说明性的文档，派生于数据集。使用者可以利用元数据的查询来了解数据集的大体概况，也可以利用与数据集发放的单位进行沟通，获得相关的数据。

1问题的提出和研究意义

随着科技的发展，社会的进步，尤其是计算机通信技术的发展，人们对数据库的共享性要求日益明显，当前数据库的管理和访问充满了复杂性，如何解决这一问题成为了管理者和用户最为关心，最为头疼的问题。例如，非数据库的建设者和维护者，都需要知道数据库当中的全部内容，以此来避免数据的重复录入，从而更好的使用数据。根据用户的需求用户需要知道数据信息的质量，用户也需要知道数据库的数据结构和句存储格式，来满足用户的信息数据交换和利用。在这种情况下数据的内容、品质等元数据的信息就变得十分重要了，它是信息数据有效管理和利用的重要方式，元数据的重要性正在得到用户和数据库的建设者的证明。由于现在数据库的使用对象越来越专业化、复杂化，他们对数据集的元数据内容以及各式会存在相当大的差别，对数据的共享性影响很大，为了制定一套元数据的标准，需要采用同样的各式对数据集进行描述。

2元数据的定义和形成

元数据又叫做描述数据，是台湾学者通过英文翻译过来的（英文为Metadata），现在我国对该术语还没有形成统一的认识。国际标准化组织地理信息、地球空间信息技术委员会的地理信息元数据标准草案将元数据简单的定义为“数据的数据”。美国联邦地理数据委员会在数字地理空间元数据内容标准中将元数据定义为“关于数据的内容、质量、条件和其他性质的数据”。国际地球科学信息网络学会对元数据定义为“关于数据和信息资源的描述信息，他们描述、指向或者补充与之相关的信息内容”。元数据的定义和专业术语出现的时间虽然不长，但是元数据的本质内涵确实流传了很久。举一个简单的例子，在很早以前的图书管理当中，管理人员对书籍目录的编写，记载了书籍的各种相信内容，包括作者、写作时间、页数和字数等，这种对书籍信息的记录就可以理解为元数据。只不过在以前涉及到的数据不是特别复杂，只是到了现代随着网络技术的普及，数字资源呈现出爆炸性增长的速度，人们为了便于统计这些数字信息不得不将以前的文本化数据向网络表格化数据方面进行转变。从上世纪八十年代开始出现元数据的记录方式，到现在元数据的应用已经扩展到了各个行业。

3元数据标准内容分析

摘要：财务分析指标是以简明的形式，以数据为语言，来传达财务信息并说明财务活动情况和结果。在此建立的财务指标与国家考核企业工作规定的财务指标是不同的。涉及到企业财务活动较广的范围，包含的指标数目多，而国家规定的考核指标则是抓住重点，有选择地规定一些指标，分为外部分析指标体系及内部分析指标体系。

关键词：财务分析指标；内部分析指标体系；外部分析指标体系。

企业财务分析的内容包括：

a.外部分析内容。企业偿债能力分析；企业盈利能力分析；企业资产运用效率分析；社会贡献能力分析；企业综合实力分析。

b.内部分析内容。除以上外部分析内容外，还包括：企业筹资分析；企业投资分析。

另外，内部分析内容还应有：企业经营预算执行情况分析；财务状况和财务成果形成原因分析。

摘要：数据管理计划是科研数据管理服务的第一步和基础，对良好的数据管理具有重要指导作用。文章以数据管理计划工具RDMO为研究对象，从开发目标、服务模式到设计方案进行分析，发现该工具以访谈形式为输入，属性为核心元素构建信息组织关系，在应用上采用机构分散部署的方式，涵盖整个数据生命周期，对于图书馆/信息机构开发相关工具具有较高的参考价值。

关键词：科研数据；数据管理计划；RDMO

数据管理计划（DataManagementPlan，简称DMP）作为科研数据管理的第一步，是由科研人员撰写，描述科研项目中如何管理、描述、分析和存储可能获取或生成的数据，以及项目结束后如何共享和保存这些数据的正式文档[1-2]。由于科研数据管理的后续步骤都包含在数据管理计划之中，且数字管理计划是科研数据生命周期全流程管理的出发点，所以良好的数据管理计划是增强数据质量、提升数据共享水平的基础保障，也是后续数据存储、组织等工作的落脚点和指南[3]。现阶段，作为参与数据管理的重要工具，几乎所有开展科研数据管理服务的图书馆都提供该服务[4]。数据管理计划工具就是在此背景下，提供完善的数据管理计划参考信息，并指导科研人员创建符合资助单位或是开放科学要求的工具。因此，设计、开发数据管理计划工具是图书馆提升科研数据管理服务水平的重要任务，对于数据管理工作具有重要的指导意义。目前，数据管理计划工具主要包括：由DigitalCurationCenter（DCC）开发运行的DMPOnline[5]、加利福尼亚大学数字图书馆监管中心（CDL）的DMPTool[6]、德国比勒菲尔德大学数据管理计划工具OnlineTool[7]、柏林工业大学（TUBerlin）TUP-DMP[8]和德国生物数据学会GFBio开发的GFBioDMPTool[9]。其中最为常用的为DMPOnline和DMPTool。DMPTool的设计开发工作始于2011年，由5家美国高校图书馆、2家科学数据组织和1家博物馆共同研制，目前共有268家机构，46911个用户。DMPOnline最初由格拉斯哥大学的人文技术信息研究所按照DCC模型开发，目前有203家机构，近18000个用户。目前，DCC和CDL联合开发版本DMPRoadmap也已经上线。由于使用相对广泛，所以针对数据管理计划工具的研究普遍也以这两种工具为主。

1文献综述

对于数据管理工具的相关研究成果方面，马建玲等注意到国外图书馆在科研数据管理工具开发方面的工作，并介绍了数据管理计划创建工具DMPTool[10]；王凯等从开发路线、服务方式与需求建议的角度比较了DMPTool与DMPOnline二者的区别[11]；王璞则分别介绍了DMPOnline和DMPTool的发展和目标，并指出尽管两个工具有所差异，但都以集成式的DMP撰写工具来促进数据管理的最佳实践，已发展成为国际普及的数据管理计划工具[12]；吴海茹认为DMPTool可以加速科研人员创建数据管理计划，更加熟悉科研资助单位的数据要求[13]。目前，针对现有科研数据管理计划工具的研究还较少，主要集中在应用方式方法层面，对于开发的依据、设计理念的研究还有所欠缺。在实际使用层面，DMPTool与DMPOnline主要针对英美两国科研环境，所关联的机构数据要求也以本国为主。虽然机构在使用上述工具时可以进行个性化配置，但对于我国这样的科研大国，开发自己的工具尤为重要。而RDMO工具开发时参考了相关工具的不足，并进行了德国科研的个性化开发，所以研究该工具，对于我国开展相关软件工具的开发具有重要参考价值。

2RDMO工具概述

摘要：政务大数据管理平台建设的背景是优化营商环境、促进政务服务改革，以“数据多跑腿、群众少跑腿”为目的，促进政务数据共享交换，提升政府服务能力、城市智慧管理能力。近年来在大数据技术快速发展的背景下，我国已经开始创建政务大数据平台，获得了一定的成绩。新时期为制定与我国政务工作需求相适应的政务大数据平台的建设策略，文章提出几点战略规划建议，旨在为提升政务大数据管理平台的规划建设效果提供帮助。

关键词：政务大数据管理平台；战略规划；技术政务

大数据管理平台主要就是政府进行数据管理的系统，具有5V属性，主要就是容量、速率、多样性、真实性、价值，从宏观层面来讲，政务大数据主要就是面向政府或者是政府自由的数据，涉及到生活、服务与公共三项数据。为了能够提升政府大数据的管理效果，应着重构建有关的管理平台，制定相应的战略规划，合理使用先进技术，确保有关的管理平台良好发展。为了更好的完成政务大数据管理平台的建设工作，应该完善战略规划，合理使用先进技术，积极构建数据归集交换、数据管理与统一身份认证的相关平台，完善有关平台的政务大数据管理功能，保证各项工作的高质量、有序性开展。

1合理建设数据归集交换的数据管理平台

1.1平台的构建要求。对于数据归集交换平台而言，主要就是面向政务部门，合理使用完善的网络信息基础设施与优势性的资源，在资源共享、业务协同的过程中，提升区域之内的信息资源共享效果，达到良好的网络互通的目的，预防出现重复建设问题、纵强横弱问题、信息孤岛问题等等，使得各级政府部门都能够在数据交换的过程中，有着集约化、具体性的指导。数据归集交换平台的建设，主要是依托国家电子政务外网，在合理利用原本系统的同时，对其进行扩容处理和优化处理，建设出多级条块都能融会贯通、运行管理性能和效果较高、自控能力良好、持续性扩展性能强的平台。在建设平台的过程中，应遵循节约投资的基本原则，尽可能提升各种基础设施的应用效率，创建完善的多交换域模式，增强平台的交换能力、效率，确保平台管理效果和数据采集效果，在优化并且拓展相关框架的同时，使得平台之内更好的容纳各级政府的数据共享、交换，符合政府在数据共享方面与交换方面的根本需求。1.2平台的战略规划。具体的数据归集平台建设和发展过程中，应结合政务信息化发展的根本需求，将基础性的网络设施、安全体系当做是载体，按照电子政务的发展需求制定统一规范、平台与设计的战略规划，使得平台建设工作能够向着标准化、制度化、规范化的方向发展。政府部门在有关的平台中可以对数据进行系统性的分析，梳理目录的同时可以更好地实现信息交换的目的，也可以在平台中各种资源，订阅相关的信息，对政务数据进行统一性的共享与交换处理。在设计平台的过程中，应保证其在人口、法人、地理信息、宏观经济四大库有着专门的信息交换域，可以为进一步开展民生资金方面、财税增收方面、经济运行监测方面的政务业务的协同工作提供基础、支撑。在制定战略规划的过程中，应按照政府部门的具体需求，遵循着安全性原则、稳定性原则、标准型原则等等，完善平台的可维护性能、广泛应用的性能、拓展性延展性的性能。①应该遵循标准性的战略规划原则，根据有关的法律制度、行业技术标准等，在确保合理共享政务信息资源的同时，增强信息交换的效果，尽可能使用统一性的基础设施与产品，增强其中信息交换系统的稳定性，保证通用性，健全有关的数据构架，争取在战略规划的过程中提升平台的标准化程度[1]。②遵循先进性的战略规划原则，创建耦合性较低的软件架构，利用先进的软件设计良好运行的软件系统，保证系统的先进性，同时还需将行业标准当做是基础部分，运用先进的技术工具，确保系统具有一定的通用性，可以针对信息资源全面的共享处理。③遵循安全性的战略规划原则。就是在规划的过程中设置有关的管理维护模式，保证所使用的基础设施部分、中间设备部分、软件硬件部分的安全性，在规划建设平台的过程中，选用与标准相符的基础设施，创建科学化、有效性的信息安全管控体系，完善其中的CA认证模式和SSL功能。④遵循实用性的战略规划基本原则，形成正确的平台构建和设计观念意识，完善其中的方案内容，在确保系统性能的同时，提升平台运行的合理性，确保平台运作的适用性，可以在具体工作中有效解决和应对问题，保证平台建设的实用性。⑤遵循灵活性的战略规划原则，将API接口当做是基础部分，在其中设置适配器工具，保证内部系统和外部系统之间的良好对接，在增强系统运行稳定性的同时，改善系统在发展过程中的松耦合性，使得系统之内的资源可以高效性的整合运用。除此之外，战略规划期间还应该遵循可管理性、可扩展性的基本原则，形成良好的数据归集处理平台[2]。1.3具体的技术措施。如图1所示，数据归集平台属于数据共享平台中的一部分，构建政务大数据归集管理平台的过程中，应该完善相关的标准规范体系，统一的数据交换、运行管理、平台对接等规范内容，在规范性应用技术的同时不断增强相关的平台建设效果。在应用技术的过程中，主要的要求为：①明确有关的平台建设内容，就是要进行交换管理平台的良好建设，保证分布式的各个节点服务器都能够统一性的接入处理，确保区级的业务都可以全面性的覆盖连接，保证数据归集交换平台具备稳定运行的性能，可以增强数据传递的安全性与可靠性。应该构建交换业务的多域管理模式，保证各种业务域都能够更好的进行交换逻辑隔离。同时还需对政务资源进行统一性的目录处理，融入到有关的数据归集交换平台中，统一开展政务数据的管理工作。②具体的建设工作中应该遵循统一性的技术规划原则，将政务数据资源的交换需求当做是基础部分，全面进行部署、逐渐落实各类工作，因地制宜的整合资源，遵守着经济性原则、实用性原则，按照政务部门的具体发展、信息化的现状，明确有关的数据归集交换平台的规模和标准，使用信息技术、大数据技术等全面进行信息资源的整合，以此减少平台构建的成本。在建设期间还应该借鉴国内外的成功经验，确保所使用技术的先进性和规范性[3]。

2合理建设系统化的数据管理平台

摘要：在社会经济和科学技术不断发展的过程中，面对海量数据信息，发挥技术优势，实现对大量数据的管理及分析工作具有非常重要的意义。当前，传统数据管理方式的弊端逐渐显露出来，已经无法满足社会发展需求。将云计算技术应用到数据管理领域，开展电子政务大数据管理工作势在必行。论文主要对云计算和大数据进行分析，论述了电子政务大数据管理的必要性及意义，对云计算下的电子政务大数据管理模式进行分析，总结了云计算下电子政务大数据管理对策，以期改善政府部门的管理效率，为制定科学决策奠定坚实的基础。

关键词：云计算；电子政务；大数据管理

政府集成数据在社会数据中占有极大的比重。当前大数据时代背景下，政府部门数据逐渐呈现出多样化的特点，包括非结构化、半结构化以及结构化不同的类型，所以必须提高电子政府数据管理水平，高效完成电子政务大数据管理工作。通过开展面向云计算的电子政务大数据管理分析，能够有效落实大数据的搜集、存储和共享等工作，实现政府的科学化管理，提高政府整体工作水平。

一、云计算和大数据概述

云计算建立在网络资源和计算机技术快速发展的基础上，作为大规模分布式计算模式，其能够提供网络服务提供给用户。云计算能够对海量资源进行搜集和汇总，并支持海量运算，依据所制定的灵活方案，可以高效地完成工作，使资源整体利用效率得到明显提升，有效对设备规模进行了降低[1]。同时，云计算的另一大优势就是具有较强的动态可扩展性，有效节约了资源消耗量，迎合了时展需求。基础设施即服务、软件即服务和平台即服务是云计算的三大基础类型，在当前各个领域中均发挥着重要的作用，有着广阔的发展空间。当前对于大数据所形成的统一界定为：大数据指的是类型多样化、数量繁多的数据，最显著的特征即为“4V”，分别为价值高、容量大、流量大以及种类多[2]。大数据技术能够对大规模、不同类型的数据进行分析，不仅对统计学方式进行应用，还借助机器学习算法及人工智能算法来实现数据的深层研究、分析。对于云计算、大数据二者间的联系，前者强调的是运算，则将核心放在IT架构、解决方案的制定方面，将关注点放在运算能力上，具有较强的数据处理能力；而后者侧重的是数据，对实际业务非常注重，支持搜集、研究和挖掘数据，具有较强的数据存储性能。建立在云计算技术基础之上的大数据，能够发挥云计算的优势，对数据开展高效化的处理工作，还能够作为对海量、类型繁多数据的有效挖掘工具。

二、电子政务大数据管理的必要性及意义

摘要：分析了汽车NVH试验数据管理系统的设计及有关概念，研究了汽车NVH试验数据管理系统设计实现中的关键技术包括数据抽象化、数据结构转换以及单位换算、可视化实现和数据对象扩展，对推进汽车NVH研究进一步发展有着积极的作用和意义。

关键词：汽车；NVH实验数据管理系统；关键技术

汽车NVH试验数据管理系统的开发设计是当前汽车NVH研究和关注的重要内容。NVH试验数据是基于试验测试所获取的数据结果，然后投入了较多的时间以及财力等各项资源，在对这些试验数据进行安全、有效的管理基础上，利用可视化技术实现数据价值的开发利用，形成试验数据库，能够为汽车NVH研究提供更加充分与可靠的数据支持，对推动汽车NVH研究发展具有非常积极的作用和意义。当前针对汽车NVH试验数据管理的研究，主要以互联网技术应用下通过实验数据库构建，使试验数据报告向数据库方向转变，同时通过建立集中式试验数据库，实现数据自动存储与查找功能等。这些试验数据管理开发方式在实际应用中仍然存在着管理效率低下、数据获取便利性较低等局限性，迫切需要进一步完善。下文将对汽车NVH试验数据管理系统开发实现的关键技术进行研究，以供参考。

1汽车NVH试验数据管理系统设计及有关概念分析

结合当前汽车NVH试验数据管理系统的开发设计研究情况来看，试验数据管理系统的设计实现，是以试验数据库建立为基础。而数据库的建立随着数据库技术的不断发展也逐渐完善，一般情况下需要通过需求分析以及结构设计、数据库实施和运行维护等不同阶段实现数据库构建，并且在数据库建立中，数据类型也需要进行有效分析。一般情况下，数据库中不同列以及局部变量、表达式、参数等资料文件都对应有相关的数据类型属性，像整数数据以及字符数据、日期与时间数据、货币数据、二进制串等多种数据类型，并且根据存储方式不同，对有关数据也会因其类型进行再次划分，以便于数据管理开展[1]。此外，在数据库结构设计中，对数据库的概念结构设计需要对用户需求进行收集分析后，再进行相应的数据库概念结构模型构建，以实现对数据库的设计开发。数据库模型构建与设计实现，就是将客观对象抽象化后形成一种概念级的信息结构，通过结构信息的语义表达来实现数据的分类与管理，并在用户需求引导下实现数据分析与利用。对于汽车NVH试验数据来讲，其数据类型包含基本信息与试验结果两大部分，而基本信息中又包含技术状态以及测试工况、仪器参数等数据信息，而试验结果中则包含试验原始数据以及报告结果、图片、声压级曲线、色谱变化图、电机音频等。而数据库概念结构模型中，以E—R模型最为典型，即实体—联系模型方法，通过实体、属性以及联系的结构设置方式实现数据库模型构建。数据库结构设计中，除概念结构设计外，还包含逻辑结构设计。逻辑结构的数据库设计构建，首先需要进行相应的关系模式建立，并对建立的关系模式进行优化完善后，进行关系数据模型的二维表设计，它也是关系数据模型的结构体现，其中所包含每一行记录都是一个对应的实体。其中，关系模式建立中，就是将构建的概念结构模型向关系模式上进行转换，然后利用规范化理论进行转换后的关系模式优化，从而得到一个相应的数据库管理系统支持的关系模式中关系记录的二维表，完成对数据库结构的设计。

2汽车NVH试验数据管理系统的关键技术研究

【摘要】城市测绘与城市的发展密不可分，未来的发展趋势对具体的参数和信息会有更高要求。城市测绘不仅要辅助城市规划设计，还要适应经济发展的客观需要。随着我国测绘技术的不断优化和深化，积累了大量的土地测绘成果数据，是重要的资源。用于城市测绘的地理信息管理系统日益成熟和普及，包括GIS系统处理能力的进一步优化和升级，特别是通过云计算和网络大数据集成技术的大规模测绘信息。规模化城市测绘土地管理测绘项目成果各类统计数据综合管理和利用，极大地提升了城市测绘成果数据综合管理效率和综合应用管理效果。大规模城市地理空间和地图信息统计数据库系统的全面建设，各类信息管理和服务应用智能终端的全面建设和推广，包括智能手机等移动智能终端应用设备，可用于系统访问全市国土测绘工程成果统计数据库，获取丰富的统计数据管理信息。城市测绘机构和企业在大型信息化城市建设中开展各种战略整合和资源整合，促进城市测绘、土地管理、测绘工程绩效和统计数据综合管理高效发展。同时，也直接推动了我国城市测绘建设的巨大而快速的发展。

【关键词】国土测绘；数据管理；城市建设

1相关概念

1.1城市国土测绘成果数据管理概述

城市测绘采集管理信息所得的城市基础数据量巨大、多变、复杂，测绘采集管理的过程在基础信息采集更新以及转换利用中速度较快，容易直接构成更为复杂的基础信息管理系统。当前，在城市现有国土基础建设的快速进程中，城市测绘管理数据采集规模持续提升和扩大，但现有的测绘数据采集资源很难及时发现，不利于实施高效合理的测绘数据采集管理。通过技术研究，开发引进先进的国土规划测绘相关成果业务数据处理和信息应用数据管理系统，推动了大型城市测绘部门国土规划管理部门工作的系统化和有效性，利用先进信息管理系统的数据基础功能，可以有效实现国土测绘成果业务资料数据处理工作的数据化、动态化和数据管理工作的规范化，提升测绘业务管理工作的效率。

1.2常规测绘技术

摘要：传统铁路信号设备数据管理中，存在很多问题，如维护检修不及时、信息传递滞后等，在一定程度上影响了铁路事业的发展。基于此，结合BIM技术的特点，分析了其在铁路信号设备数据管理中的意义，从数据库管理模型构建以及系统功能模块开发两个方面，就BIM技术在铁路信号设备数据管理中的应用情况进行了分析和讨论，希望能够推动铁路信号设备数据管理的高效化、协同化、立体化和可视化。

关键词：铁路信号设备；数据管理；BIM技术

依照我国中长期铁路网规划，到2020年，铁路运营线路总长度将会达到15万km，形成覆盖全国的铁路网，为人们的出行提供便利。而在铁路网建设中，需要重视信号设备数据管理工作，引入信息化技术，逐步实现信息化管理。现阶段，我国铁路信号设备在设计、施工和运维管理方面存在不少问题，影响了其功能的有效发挥，可以将BIM技术引入其中，提升铁路信号设备数据管理效果。

1BIM技术特点分析

BIM，建筑信息模型（BuildingInformationModeling）其基本原理，是通过对建筑工程各项数据信息的收集和整理，构建三维立体化的建筑模型，以数据信息仿真技术，实现对于建筑本身特征的仿真模拟。BIM技术是一种先进技术，一种有效方法，也是一个科学过程，通过信息收集来提升建筑行业的效率和工程质量。1.1可视化。与一般的效果图不同，BIM技术的可视化，强调在构件之间形成互动性和反馈性可视，BIM模型中整个过程都是可视化的，其不仅可以生成报表，展示效果图，还可以为项目设计、施工和运行过程的讨论和决策提供支撑。1.2协调性。BIM建筑信息模型能够在施工安装建设初期，协调各种专业的碰撞问题，生成相应的协调数据，同时也可以对很多实际问题进行解决，如道岔转辙机安装与预留安装基坑要求的协调、车站电缆敷设与站内支吊架线槽安装要求及站房预留孔洞需求的协调等。1.3模拟性。设计阶段，BIM能够通过模拟实验，确定一些虚拟性的数据信息；施工阶段，配合4D模拟，能够依照施工组织设计对施工过程进行模拟，确定具体施工方案；运营阶段，BIM能够对日常紧急情况进行模拟，设置相应的应急预案，如消防疏散模拟、地震逃生模拟等[1]。

2BIM技术应用在铁路信号设备数据管理中的意义

今年以来，**市局坚持把提升征管系统数据质量作为重点工作来抓，在组织清理的基础上，规范数据检测分析、录入维护、考核修正等工作环节的管理，有效地提高了税收征管的规范化水平。该局的主要做法是：

一、建章立制，规范数据质量管理行为

该局从明确数据质量管理职责和数据质量管理制度着手规范数据管理行为。在计划统计处设立“数据管理中心”，明确专人负责组织全市国税系统征管数据质量管理工作，其他业务处室和信息中心则负责业务和技术支持。该局还逐步制定一套覆盖全面、体系严密、操作性强的制度体系，从数据、审计、维护、考核建章立制等四个主要环节入手，以制度的形式明确数据的方式、途径，数据质量的检查办法，错误数据的维护要求，操作失误的考核等一系列问题。通过建立制度体系，使数据管理有规可遵、有章可依，干部的数据质量意识也明显提高，“不产生、不传递、不接受、不掩盖”错误数据问题成为大家的共识。

二、强化执行，持续不断改进数据质量

（一）不断清理维护，扫清历史数据中的错误

在去年CTAIS2.0上线之前，该局进行为期3个月的数据专项清理工作，共清理出152个项目85万条错误数据。在此基础上，该局针对日常数据分析应用中问题数据仍然较多的实际，根据其类型，分步骤、分阶段，按照缓急、难易程度，先从最基础和最重要的项目着手，开展征管系统数据清理维护专项工作。先期重点对全市37642户一般纳税人登记、认定等基础信息进行全面核实、采集、维护。通过基础信息清理，对一般纳税人进行一次彻底的排查和摸底，掌握了大量一手资料，核实了纳税人经营范围和行业信息，为开始行业类评估和分析扫清了障碍。目前该项工作已全部完成，累计核实维护各种数据共计17万户次。其中核实更新电话号码11万户次、注册资本11432户，维护主行业12494户、明细行业20673户，核实地址8161户、银行帐号2241户。此外，针对纳税人财务报表信息采集率、准确率低的现状，该局6月份开始，还开展纳税人财务报表信息补充采集、核对、录入专项工作。要求对全部一般纳税人去年以来的财务报表进行核对、采集。为确保质量、提高效率，该局明确白下区局作为试点单位，开发运用具有录入、比对、统计等功能的简易采集软件，并全面推广。至10月底，财务报表历史数据录入率由50%提高到93%，准确率由44%提高到87%。7月份以后申报的财务报表采集率和准确率也逐月提高，10月份分别达99.7%、99.13%。