数据安全专项风险排查报告 数据安全风险评估(九篇)
在当下社会,接触并使用报告的人越来越多,不同的报告内容同样也是不同的。那么报告应该怎么制定才合适呢?下面是小编为大家带来的报告优秀范文,希望大家可以喜欢。
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现有数据分析报告当中存在一些问题,我们对现有的数据分析报告当中的问题进行分析,来找到如何做出更高质量的数据分析报告。
一、基础数据的采集缺乏科学依据
基础数据的采集对于整个数据分析报告具有非常重要的意义,基础数据采集的科学性决定了这个数据分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时,建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说,当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析,一个项目刚形成,从无到有的时候,基础数据一般采用一手的数据,因为它没有历史的轨迹来遵循,所以用一手数据资料来进行分析。一手数据的采集方法比如:问卷调查、观察、抽样技术等等,来对一手数据进行分析。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等,数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据,以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的数据分析报告来看,很多基础的数据就是简单的摆在那里,没有数据来源,数据提示,没有对基础数据严谨的分析。
作为数据分析报的使用方而言,拿到这样的报告会对于报告的科学性提出质疑。
二、数据分析的过程缺乏逻辑性,论证的结论不具备系统性 很多数据分析报告一般都是前面是一堆数据,后面是一个结论。当真正的研究数据和结论时,是结果单一,数据和结论找不到必然的联系,要不就是只有一个结论,比如对净现值、内部收益率做出说明等等。作为专业的数据分析报告,必须充分的考虑每一个数字科学来源的基础上运用定量的模型来对数据进行分析,一步步推导到数据的结论上。
例如,一个项目不确定性分析,风险概率分析
(一)、 什么是影响这个项目的风险点,这些风险因素就是我们通常意义上的不确定性分析的模型来做
(二)、在这样的风险因素基础上,哪一些风险因素对投资项目的效益有重大影响,这些因素通过敏感性分析可以找出来。
(三)、找出这些风险因素下一步就是分析,这些影响效益的风险点出现的概率有多大?
三步分析完之后,风险对于这个项目的影响就显露出来,到这个时候只是数据分析的第一步工作。有一些数字和比率出现在报告上,更重要的在于结论,针对于这样的分险因素和风险变量(不可避免的),作为数据分析报告必须能搞提出来如何在项目的操作中
有效的防范这些风险。这样的风险点的提出和风险因素的防范对于报告的使用者来说是有意义的。
三、现有的数据分析报的结论单一,仅仅对于项目的可行性和计划性进行研究
建立在定量研究的基础上的数据分析报告和分析师还需要对于整个项目的战略规划提供一些更有价值得东西,包括项目中对于总投资的一些建议。比如总投资规模一定的情况下资金来源于自有资金、借贷资金;借贷资金和自有资金的比例或他的融资安排,如何能确保成本最低。进一步项目的分析,如现金流量的分析可站在项目的角度也可站在投资人的角度,这时候在投资人的角度分析时是自有资金流量表;在项目是否盈利的角度分析时就是全投资的现金流量分析,不同的现金流量表可以对项目和投资人提供一些有价值的结果。
四、数据分析报告现有的形式多
可以表现为商业计划书形式、项目的可行性的研究等,根据委托方的要求操作。作为立项的依据,数据分析报告就是项目的可行性研究报告的形式。从项目的融资角度分析,作融资的依据可以叫做商业计划书形式。从数据分析角度来说,对于委托方而言,可研报告和商业计划书存在不独立性。政府审批项目会委托咨询公司等专业机构进行项目研究,而更多的立项报告的可研报告分析和委托方式一致的,这样的报告带有一(来自: 海达 范文 网:数据分析报告)定的目的性和倾向性。从数据分析
角度来说坚持数据的独立性、客观性、公正性是这个行业的最基准的要求。
五、数据分析报告的特点
(一)、 独立性
(二)、 定量研究的分析方法
(三)、 严谨和逻辑性
(四)、 战略规划性
(五)、 在格式上的规范性
(一)、独立性
报告必须独立于委托方、报告的使用方,这样的报告才不会有倾向性。定量研究的分析方法,一个从无到有的项目缺乏历史数据,但不可能独立于享有的经济活动或脱离现有的经济生活。对于这些项目我们采取定性的研究,通过一些专家的论坛、德尔菲法、市场问卷调查等等方法来对于这个项目的市场需求基础数据进行估算,估算的结果再进行定量分析,定向和定量相结合,最终定量化。拿到项目时,有一个总的投资金额、成本效益的分析,首先看项目是在微观经济的角度分析还是在国民经济的角度分析,还是社会经济角度分析,确立着眼点后再进行基础数据的采集,找到适合项目的定量分析方法。进一步通过项目所在行业的特点对于成本和费用做出基础的判断。经济效益用我们学过的模型来进行评判,包括对方
案的选择采取我们能够使用的方法。
(二)、严谨和逻辑性
意味着数据分析报告要有科学的逻辑性,基础数据是怎么来的?有什么依据?对于说明判断又有什么样的依据?有什么样的依据做立足点?基础数据得到后对收入预测判断有什么样的依据?收入预测出来后成本预测是怎么出来的?成本费用的基础数据是怎么样得到的?一步一步进行判断。
(三)、战略规划性
战略规划性越来越成为数据分析报告质量的一个基础要求。当你的数据分析报告能对你的委托方的战略规划进行策划和梳理得时候,数据分析报告的价值就体现出来了。
(四)、在格式上的规范性
格式上要做规范,要有严谨性、专业性和责任性。
(五)、在整体思路明确后一定要涉及到总投资的研究
1、总投资的概念不同的要求有不同的涵盖面,对于项目数据分析而言,我们的投资包括建设投资、建设期利息、流动资金的全部投入,需要和国家现行的规模投资范围相区别。
2、拿到项目时要进行收益的预测,要分清项目是什么样的项目,是新的还是有大量历史数据的项目,决定我们采用的数据模型是建
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职责:
1.对海量业务数据进行处理和分析,发现和跟踪其中的问题。能够从业务和产品的角度出发,利用数据发现产品、系统或是业务的瓶颈,并提出优化的方案
2.分析海量用户行为数据,优化用户生命周期流程,提升用户规模
3.利用数据挖掘,机器学习等技术解决实际问题,比如实现模块或流程自动化,业务报表系统的建设,离线数据流程的建设,数据可视化等
4.建立各种业务逻辑模型和数学模型,帮助公司改善运营管理,节省成本
任职要求
1.计算机、数学、统计相关专业,本科及以上学历
2.熟练掌握:mysql、hdfs/hive/数据库使用,较强的数据库及 sql 能力,并对 hadoop 技术体系有所了解和研究
3.具备数据敏感性和探知欲、分析、解决问题的能力,能够承受工作中的压力,专注数据的价值发现和变现转化
4.工作认真、负责、仔细,有良好的团队合作精神,良好的分析问题能力、沟通技巧及数据呈现能力
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1、负责企业数据管理,规划,分析,架构 ,开发;
2、制定数据库监控、备份、容灾策略,确保数据库服务的正常稳定运行和应急响应;
3、负责数据库优化,完成数据库定时作业,表结构等的整理;
4、负责数据模型建立,并根据业务和系统需要对数据库进行划分;
5、全面了解企业系统及应用逻辑和相对应的信息流动体系;
6、负责日常数据库运维(问题处理,升级,维护,备份,数据转移等);
7、熟悉sql和oracle 和mysql数据库架构设计,可针对系统和业务需要进行合理选型;
8、熟悉数据生命周期,并能带领团队实施data profiling, cleaning;
9、熟悉meta data, master data相关项目;
10、负责公司服务器端虚拟化开发;
11、服务器集群建立;
12、配合研发工程师完成系统研发中数据裤和服务器层的配置、开发、优化;
13、负责搭建和带领dba团队配合开发团队完成系统研发任务;
14、根据具体业务和部门需要,与idc进行沟通、协助完成信息中心搭建;
15、负责数据中心不同环境服务器的整体规划和管理(具体管理、文档、沟通);
16、负责网络环境中ad域的规划、开发、管理,还包括服务器设置、配置和日常监控维护;
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为了认真做好粮食统计数据质量专项检查工作,深入贯彻依法统计的基本方针,确保统计数据准确、及时,充分发挥统计在国民经济和社会发展中的重大作用,根据《国家粮食局关于开展粮食统计数据质量专项检查工作的通知》(国粮调〔20xx〕109号)要求,成立了小组,以粮食流通中心分管统计工作的副主任任组长,由调控、监督检查、行管、为成员统计数据质量专项检查小组。按照省、市统一部署,对辖区内从事粮食收购、销售、储存、加工的国有、民营和外资粮食经营企业,以及饲料、工业用粮企业,依法负有提供统计资料义务的单位和经营者,进行了统计数据质量专项检查全面自查。现将自查情况汇报如下:
一、主要检查对象
我县纳入统计范围粮油企业14户,取得粮食收购资格的企业(经营者)10户,其中国有企业1户。对所有涉粮企业20xx年以来的粮食经营台账建立情况,粮食统计报表报送情况,以及有关粮食购进、销售、储存等主要统计数据质量情况进行了检查。
1.粮食经营台账建立情况。对涉粮企业粮食经营台账建立、台账资料保存、台账填写规范、台账数据真实等进行检查。
2.粮食统计报表报送情况。涉粮企业报送统计报表是否及时、真实,是否存在迟报、拒报统计报表等问题。
3.统计数据质量情况。对有关粮食购进、销售、储存等业务的统计处理的准确进行检查,统计账与保管账、会计账账账相符进行了核对。重点检查经营企业(经营者)20xx年以来从生产者收购及库存粮油是否存在虚报、瞒报、漏报等问题进行检查。
4.在实际工作中是否办理统计管理登记,主要数据来源的方法,有无原始记录,统计台帐,有无违法行为,存在的问题和改正的措施。通过检查,粮食统计数据质量专项检查认识到位,领导重视,措施得力,有检查人员负责。
三、存在问题
通过这次粮食统计数据质量专项检查,发现以下问题:一是统计人员数量偏少,对统计业务、统计法律知识掌握不全面;二是统计网络不过健全;三是统计人员学习不够;四是在本企业上报过程中有时数据单位口径不统一等现象依然存在,从而导致统计数据缺乏真实性、连续性;五是全社会粮食购销统计,数据上报还存在迟报、漏报,甚至统计数据的来源差等现象。
四、整改措施
1、提升统计地位,提高统计素质。应该严格执行《统计法》、《统计违法违纪行为处分规定》和《江西省粮食行业统计制度》保证其相对的独立性,法定性,以提升统计地位。
2、健全统计监管制度。使统计工作步入正轨,全面提高统计工作的质量,要求统计人员必须持证上岗,建立定期检查制度,加强监督管理力度,杜绝统计违法行为。
3、健全统计台账和原始记录,提升统计数据质量。要提高企业统计数据质量,必须依据统计法律法规和统计报表制度建立健全原始记录、统计台账等,真正做到“数出有据”。
4、加强统计队伍建设,提高统计人员素质。相对稳定的统计队伍,为单位管理起到决策作用,为政府统计部门提供准确的统计数据。
5、实现统计电算化,脱离手工报表,提高工作效率。统计工作网络化和信息化是必然趋势,每一个统
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