把握七大趋势,你才不会错过这个800亿美元的大市场!

把握七大趋势,你才不会错过这个800亿美元的大市场!

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“大数据”是今年达沃斯世界经济论坛的热词之一,与会各界都对云计算、大数据等驱动经济数字化转型因素表达了高度关注。而在年初举办的2018拉斯维加斯消费电子展(CES)上,美国消费技术协会总裁兼首席执行官加里·夏皮罗、英特尔首席执行官布莱恩·克尔扎尼奇等都表示,大数据将对人类生活产生深远影响,大数据是未来科技浪潮发展不容忽视的巨大推动力量,2018年全球大数据产业将得到强劲发展。

2022年大数据市场规模达800亿美元

记者梳理国内外权威机构最新统计数据,至2022年,全球大数据市场规模达到800亿美元,年均实现15.37%的增长。近两年来,大数据发展浪潮席卷全球。全球各经济社会系统采集、处理、积累的数据增长迅猛,大数据全产业市场规模逐步提升。综合各方观点,2018年大数据产业或呈现开源大数据商业化进一步深入等七大发展趋势。

根据监测统计,2017年全球的数据总量为21.6ZB(1个ZB等于十万亿亿字节) ,目前全球数据的增长速度在每年40%左右,预计到2020年全球的数据总量将达到40ZB。

阿里巴巴集团技术委员会主席王坚在接受《经济参考报》记者专访时表示:“过去人类发展留下了数据,但是数据不够多,难以形成资源;但是互联网时代留下的大量数据可以成为资源。”德国思爱普公司董事会成员Bernd Leukert表示,信息技术(IT)系统依赖传统的数据处理方式,大量数据需要人工输入;然而,如今任何一个物理存在都会自动生成数据,人与人、人与物、物与物之间都会产生大数据,数据流将深刻改变企业运行的各个环节。

清华数据创新基地主任邱东晓在接受记者采访时表示,大数据首先要明确几个层次。一个是技术层面,也就是大数据、物联网和AI等。二是应用层面,将大数据技术应用到各个领域,以此来提高效率,减少成本。三是产业层面,利用大数据技术,推动产业升级,促进产业结构转型。四是生态层面,人才、政策和市场之间如何相互配合,区域之间、国际之间如何相互沟通。

记者综合多家机构的预测,2018年全球大数据市场规模将达到454亿美元,未来五年(2018-2022)年均复合增长率约为15.37%,市场规模达805亿美元。预计2018年我国大数据市场规模将达到280亿元,未来五年(2018-2022)年均复合增长率约为27.29%。

七大趋势:产业应用将是主旋律

记者采访中国科学院、美国电子消费协会的有关专家,他们认为,随着大数据基础设施的不断完善,数据分析和商业智能工具将逐渐成为大数据的主力军。2018年,全球大数据产业将呈现七大发展趋势,而产业应用将是主旋律。

  • 首先,开源大数据商业化进一步深化。随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向开源靠拢,并加大专业服务和系统集成方面的力度,帮助客户向开源的、面向云的分析产品迁移,主要是Hadoop技术将加速发展。

  • 第二,打包的大数据行业分析应用开拓新市场。随着大数据逐渐走向各个行业,基于行业的大数据分析应用需求也日益增长。未来几年针对特定行业和业务流程的分析应用将会以预打包的形式出现,这将为大数据技术供应商打开新的市场。

  • 第三,大数据细分市场规模进一步增大。大数据相关技术的发展,将会创造出一些新的细分市场。例如,以数据分析和处理为主的高级数据服务、基于社交网络的社交大数据分析等。

  • 第四,大数据推动公司并购的规模和数量进一步提升。因此,在未来几年中,大型IT厂商将为了完善自己的大数据产品线进行并购,首先涉及的将是信息管理分析软件厂商、预测分析和数据展现厂商等。

  • 第五,大数据分析的革命性方法出现。今年,大数据分析将出现革命性的新方法,从前的很多算法和基础理论可能会产生理论级别的突破。机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术;人工智能和脑科学相结合,成为大数据分析领域的热点。金融、互联网电子商务、健康医疗、城镇化智慧城市领域的应用令人瞩目。

    记者近期在美国西部一所高校访问时了解到,在美国的先进制药行业,药物开发领域的最新前沿技术是机器学习,即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合,并且发现对人眼来说不可见的模式。

  • 第六,大数据与云计算将深度融合。云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式,大数据则为云计算提供新的商业价值,大数据技术与云计算技术必有更完美的结合。阿里云计算有限公司总裁胡晓明表示,2018年将是云计算与产业深度结合的元年。人们将看到各国的基础设施越来越紧密地和云计算结合起来,更多的制造企业和金融机构开始用“云”,云计算将促进科技金融提高效益。

  • 第七,大数据一体机将陆续发布。在未来几年里,数据仓库一体机、NoSQL一体机以及其它一些将多种技术结合的一体化设备将进一步快速发展。据记者了解,中国的华为、浪潮等公司今年将在大数据一体机上有更大的动作。华为IT服务器产品线总裁邱隆表示:“华为服务器在自身高质量、创新、高性价比的基础上,致力提供一个开放的计算平台,通过和业界主流大数据厂家合作,面向客户提供最佳性价比的大数据解决方案。”

大国行动:政府与企业联动

许多国家的政府对大数据产业发展有着高度的热情。

纽约大学计算机系教授塞恩告诉记者,根据前期计划,美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破,包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。

目前,欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容:研究数据价值链战略因素;资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动;实施开放数据政策;促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。日本著名的矢野经济研究所预测,2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。

前瞻研究院报告指出,目前全球大数据企业主要分为两大阵营。一部分属于单纯以大数据技术为核心的创新型公司,希望为市场带来创新方案并推动技术发展。另外一些则是以数据库/数据仓储业务为主的知名公司,利用自身资源与技术优势地位冲击大数据领域。

记者注意到,最近两年全球大数据公司一些新的独角兽企业将在资本市场动作频频。Palantir作为估值仅排在Uber和Airbnb之后独角兽企业,自2015年浮出水面后就成为全球估值第一的大数据企业,它的重要客户为美国的情报机构,业务主要涉及国防安全与金融领域。作为全球Hadoop三驾马车中体量最大公司Cloudera Intel斥7.4亿美金巨资收购Cloudera约18%股份,使得Cloudera估值达到41亿美金,成为估值第二高的大数据公司。AppDynamics是美国去年第一次进行IPO的独角兽,市场估值约20亿美元。其销售应用性能管理(APM)软件,提供监控商业软件应用程序和IT基础架构性能的智能平台,功能是帮助企业发现和修复其应用程序中的错误。

记者:方家喜 北京报道

制作:廖清

来源:经济参考报


13省新设21个大数据管理机构 政府设“首席数据官”成新潮流

13省新设21个大数据管理机构 政府设“首席数据官”成新潮流

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又有一个城市新设了大数据管理机构。

“80后”官员陈睿,一周前履新合肥市数据资源局局长,还没公开亮相,便被媒体拉到了“聚光灯”下。引起外界关注的,不仅是其“80后”、“双硕士”的身份,更在于其履新的“数据资源局”。

  它在政府职能部门中是一个“新事物”。近年来,这一部门像雨后春笋般在各地挂牌并开始运转。这一新机构的负责人,因负责统筹管理政府各单位的大数据资源,被外界称作政府的“首席数据官”。

  南都记者据公开消息统计,截至目前,全国至少已有13个省份成立了21家地市级以上的大数据管理机构。其中,合肥是第21家。

  中西部“步子”大一些

新设大数据管理机构,广东再度成为这项试点的“先行者”。

  2014年2月,广东省率先设立“大数据管理局”,它以广东省经信委内设机构的形态出现在公众面前,负责研究拟订并组织实施大数据战略、规划和政策措施,引导和推动大数据研究和应用等方面工作。

  第二年,中西部城市相继加入“先行先试”行列。浙江省、贵州省在省级层面先后新设了大数据管理机构,广州、成都、沈阳、兰州、云南省保山市的大数据管理机构也纷纷挂牌。

  其中,“步子”迈得最大的,当属贵州省大数据发展管理局。2015年10月,这一机构挂牌成立时,便是贵州省政府直属的正厅级事业单位,由贵州省政府副秘书长马宁宇兼任局长,以增强对其他政府职能部门的协调能力。

  贵州省在对大数据发展管理局的三定方案中,还更进一步地明确:这一新机构负责“协调大数据发展和应用重大事项,推进全省信息系统统一平台、数据统一存储和统一管理,促进信息资源整合共享”。

  进入到2016年,更多的大数据管理机构出现在了中西部地区:沿海地区仅有江门、宁波2城;中西部地区则有贵阳、银川、昆明、咸阳、黄石5地。

  这一趋势,在今年进一步加强。截至目前,今年新设的6家大数据管理机构中,有5家都位于中西部地区。

  “挪腾”有限的编制空间

  在大数据的浪潮席卷了各行各业的同时,政府部门也开始思考如何用好政府各部门手中的数据资源。

  去年,国务院总理李克强不止一次地公开谈及:数据就像是一个钻石矿,而中国超80%的信息数据资源掌握在各级政府部门手里,“深藏闺中”是极大浪费,应该通过开放政府数据等手段推动“互联网+”发展,建立新的法规,提高数据流动的安全性。

  在此背景下,政府部门的大数据管理机构应运而生。不过,增设一个政府机构,也并不是“想设就设”。

  合肥市数据资源局的工作人员告诉南都记者:在近几年严控政府机构人员编制、要求“只减不增”的背景下,新设一个“局”,首先要解决的就是机构和人员编制问题。“合肥力度很大,撤并了原来的畜牧水产局,从各部门‘搜罗’编制,才新设了这个局,作为市政府直属的正处级单位。”该工作人员说。据介绍,这一“力度”,也与合肥盘活政府数据资源的目标紧密相关。

  “挪腾”编制空间有限的地方,则采取“折中”办法———向上一级编办申请新设机构时,将这一机构设在当地工信、经信部门之下,作为其直属的“二级局”;或者再退一步,与工信、经信等部门相关处室后加“(大数据管理局)”。西北地区第一个成立大数据管理局的银川市,便属上述情形。

  银川市大数据管理局局长王川向南都记者坦言:限于机构编制的要求,银川市大数据管理局被设定为市工信局直属机构。由于需要更多的业务知识,银川市大数据管理局对人员要求门槛比较高,至少硕士研究生,挂职副局长中更有博士生导师和博士。

  “我们还向组织部门提议以聘任制形式,招一名‘首席数据分析师’,但鉴于机构编制有限、市场上‘首席数据分析师’身价比较高,该想法还没能落地。”王川说。

  “不交数据,就交帽子”

  对于新机构而言,如何将散落在各个政府职能部门内部的数据资源统筹和对外开放,统筹协调能力至关重要。

  南都记者关注到,新设的大数据管理机构大多与其他政府职能部门平级、在有的城市甚至“低一级”。为了增强协调能力,有的省份和城市直接任命政府副秘书长来兼任“首席数据官”。

  “部门间的协调,还得靠一把手重视。”合肥市数据资源局的工作人员介绍,此前合肥市成立了“数据资源工作领导小组”,尤为特殊的是,小组采取了“双组长”机制,市委书记、市长都是组长,“需要部门间协调配合的事务,就通过小组议事来沟通”。

  该工作人员透露,数据资源局成立前,“领导小组”召开了动员大会,专题介绍数据资源局这一新生事物,要求各政府部门给予支持,要有“大局意识”。作为组长,合肥市委书记宋国权还放了“狠话”:不交数据就交帽子,虽然不能直接免职,但换换位置还是可以的。

  “刚开始跟其他部门沟通数据开放,也会有一些担心:担心涉及了国家秘密、泄露了公众个人隐私等等。”银川市大数据管理局局长王川介绍,为了突破阻力,银川市在统一政府数据共享和开放标准的同时,还创新管理模式:在市级层面设“智慧城市建设领导小组”,由市委书记任组长。同时,智慧城市建设领导小组办公室直接设在市委督查室,通过督查监督部门落实。

  此外,银川市去年还通过人大立法程序,制定《银川市智慧城市建设促进条例》。其中明确政府部门数据共享开放的要求,赋予大数据管理局作为智慧城市建设主管部门的法定权力,划明相关政府职能部门的职责和义务。

  在王川看来,这部地方性法规像一把“尚方宝剑”,“还有什么比法大?有了它,有利于我们更好地推动数据的归集、共享和开放”。

  “首席数据官”将成新趋势?

  事实上,从目前政府大数据开放应用成效来看,并非所有开放应用水平领先的地方,都设有专门的大数据管理机构。

  据复旦大学与提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室今年发布的《中国地方政府数据开放平台报告》显示,全国各地方已建成19个政府数据开放平台。其中,上海的政府数据开放起步最早,综合评价排名第一,而上海市并未成立专门的大数据管理机构。相比之下,去年成立“大数据发展管理委员会”的贵阳市,其政府数据开放程度则“后来居上”,综合评价排名第二。

  在浪潮集团政府大数据事业部总经理张峰看来,目前,政府数据开放和应用与经济社会发展程度紧密相关。鉴于统筹和开放政府大数据,不仅有助于大数据企业对数据资源的挖掘应用、有助于将大数据服务于产业、城市治理,还能促成企业运用大数据转型升级,中西部地区城市也在奋力抓住这一契机,“希望能够以此实现追赶甚至是弯道超车。”张峰说,“为什么不少地方将大数据管理机构设在经信委?就是希望能更顺畅地将政府数据开放与产业对接,形成‘经济增长点’”。

  不过张峰认为,长远来看,成立专门的大数据管理机构,不是推动政府数据共享开放的必要条件,推动数据共享开放首先是政府自身提高发展的必然,然后才是对产业的促进和推动。

  “根据各地实际情况,可以明确由某个部门来牵头负责这项工作,逐步推动。”张峰指出,政府数据共享和开放,产生更多应用。“就像民航部门打通开放了航空公司、机场的数据,社会开发了‘航班管家’、‘非常准’等APP,方便旅客实时查询航班动态。这些应用往往是一个个的小应用,但是都具有大体验,往往不是解决某个‘大面积问题’,而是打通‘最后一公里’,解决公众生活中面临的一个又一个‘痛点’。如果以好大喜功的态度,就很难做好。”

  曾给政府大数据开放平台做过评估的一位学者也向南都记者表达了类似观点:从地方政府的数据条件来看,也并不是所有地方都需要成立一个专门的大数据管理机构。“政府数据开放不是一个形式,有的地方政府部门,还没有理清自己的数据资源,贸然开放出来可能数据本身都会存在问题。”

本文转自《南方周末》

 

集点科技|热烈欢迎广东金融学院创业教育学院肖伟才书记亲自到访集点科技

集点科技|热烈欢迎广东金融学院创业教育学院肖伟才书记亲自到访集点科技

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2018年2月2日上午10点,广东金融学院创业教育学院党总支书记、广东省本科高校实践教学委员肖伟才高级工程师到访广东集点网络科技有限公司(以下简称“集点科技”),公司董事总经理王山女士、大数据部副总监王江先生予以热情接待并亲切座谈。


王山总经理首先向肖伟才书记介绍了集点科技的公司整体情况,随后大数据部王江先生就集点大数据信用的业务发展和市场情况向肖书记做详细介绍和汇报。肖伟才书记也就广东金融学院创业教育学院的学生人才培养,学科设置方向等问题向王山总经理做了相关介绍。双方就如何建立校企合作实习基地和共建学生人才培养体系以及大数据信用应用实践和理论如何有效结合等论题进行了深入探讨和交流,并达成初步合作意向。随后王山总经理带肖伟才书记参观集点科技整体办公环境,并在公司LOGO墙下共同合影留念。


双方共同合影留念(左起依次为王山总经理、肖伟才书记、王江副总监)


       广东集点网络科技有限公司自成立以来,历经四年对全国政府采购行为大数据和企业失信记录的深入研究,已经成为一家政府采购领域的涵盖信息服务、数据服务和大数据信用服务的综合现代网络科技服务提供商。公司依托近10年多方位采集和积淀的全国政府采购大数据,专注于政府采购企业大数据信用评估,是中国大数据产业生态联盟成员、广东省信用协会常务理事单位,于2016年荣获广州市科技创新小巨人企业称号。

       集点大数据信用是根据企业政府采购行为、企业履约能力、企业违法违规行为、企业失信记录、历史信用等信息,对企业的信用进行综合评价,这个分数将综合企业在政府采购领域的大数据信用情况!

       集点大数据信用是独立第三方性质的“非金融行为”信用,现已完成60个政府采购行为记录,并分别根据这些行为记录制定了多个角度的行为大数据信用报告和信用等级证书,包括企业法人大数据信用、经理人大数据信用、企业大数据信用、芝麻信用等多个类别。

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干货:基于核心对象的一体化数据管理模式

干货:基于核心对象的一体化数据管理模式

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  “一个组织如果没有认识到管理数据和信息如同管理有形资产一样极其重要,那么它在新经济时代将无法生存”。在信息时代,数据被认为是一项重要的企业资产,需要进行有效的管理并逐步提升其质量,进而挖掘并发挥其价值,才能帮助企业领导者做出更准确的决策,保障企业的高效运转


银行业是高度依赖数据进行决策的行业,数据管理理论研究与实践也走在了其它传统行业的前列。中国光大银行早在2008年就启动全行数据标准化工作,并于2012年开展全面数据治理工作,发布数据政策,规划数据体系,并制定数据体系建设任务蓝图,依照“以数据质量为核心、数据标准为基础、数据治理机制为支撑”的原则在全行范围内开展数据管理工作实践。


在数据管理理论研究与实践过程中发现,数据管理的各个领域既相互独立又互相依赖。数据管理的数据标准、元数据、主数据、数据质量等领域,都可以自成体系且复杂、庞大;同时各领域互为依赖,各种管理流程紧密关联。要全面、有序的在企业内部推动数据管理,是一项长期、艰巨且难以见效的工作。在有限的人力资源及数据管理基础下,达到推动数据管理工作实施、切实提升企业数据质量的目的,必须确定数据管理的核心对象并实施相应的工作。


本文通过分析数据管理各领域管理内容及相互关系,确定数据管理的核心对象,并阐述如何借助核心对象开展有效的一体化数据管理工作。基于核心对象制定数据管理的关键可行路径,提升数据质量并充分发挥数据管理价值。


数据管理的核心对象

在业务管理应用系统的实施过程中概念模型设计是一个非常重要的步骤,其方法是通过分析业务管理框架,抽象出实体以及实体之间的关系,即E-R图,其中E就是业务管理的对象,R是业务管理对象之间的关系。例如,在贷款业务的概念模型设计中,抽象的业务实体主要有贷款客户、合同(借据)、账户、交易、抵质押物等实体,所有的贷款业务流程及管理内容均借助这些实体进行流转与落实。


借助概念模型设计的原理,数据管理的核心对象是从数据质量管理、数据标准管理、元数据管理、数据架构管理、数据安全管理等领域涉及的业务流程中抽象出来的一组核心实体。我们将描述数据载体的最小单元称为数据元素,例如客户身份证号码即为一个数据元素。


围绕核心对象,对数据管理各个领域进行说明。数据质量管理是对各类的业务数据进行质量监测,持续发现数据质量问题并整改,其管理的关键内容对具体的数据元素指定的若干数据质量检核规则。数据标准管理的核心是对这些数据元素进行规范,在企业范围内实现业务与技术标准的统一。元数据管理的核心是定义并管理这些数据元素的业务描述、技术属性以及业务数据口径、加工路径等内容,促进及时、准确的了解数据含义及血缘关系。数据模型与架构管理则是将这些数据元素进行组合形成一个个业务实体,并明确这些业务实体的关系,同时确定这些业务实体在应用系统中的分布,从而有效支撑企业的业务运转。数据安全管理是明确这些数据元素的安全等级,并对相应的业务数据采取必要的安全措施。


从业务数据的角度看,可分为基础类数据与分析类数据。基础类数据是业务经营活动中产生的数据,根据行业经验和FS-LDM方法指导,可划分为客户、产品、客户资产、员工与机构、账户、营销活动、交易、渠道、财务和地理位置等数据主题,这些数据既彼此独立,又发生各种关联。分析类数据则是对基础数据进行加工汇总后用于经营分析决策的数据,指标与报表是分析类数据中两种典型类型。基于业务数据的分类,用于描述业务数据的数据元素表现为三种形式:一是基础类,描述信息项及相关的技术与业务属性;二是指标类,描述指标名称、约束条件、度量、维度、业务口径等内容;三是报表类,描述报表的行、列、显示内容以及各个单元格的取数口径等内容。


根据以上分析,业务数据的数据元素就是对数据管理各领域中所管理的核心数据元素进行抽象,进而形成数据管理的核心对象。为更明确的表达核心管理对象的含义,我们在这里分别称为为基础数据元、指标数据元及报表数据元。核心管理对象之间的关系,以及与数据管理各领域的关系如下图所示:


图1数据管理之核心对象


(注1:伴随业务需求的复杂和数据体系的发展,数据应用层次将逐步从描述阶段过渡到挖掘阶段。报表数据元重点对应描述阶段的数据应用,在挖掘阶段还会包括分析模型、挖掘模型等管理数据元。无论如何,整体数据管理模式类似,因此不再进行额外说明。)


二、核心对象与数据体系

基础数据元、指标数据元与报表数据元是数据管理活动的核心实体,借助核心实体的属性及实体之间的关系,可以帮助我们清晰的描述数据管理各领域活动以及跨领域之间的关联关系,打通数据管理各个环节并使之成为“有机、整体的”数据管理流程。下文将逐一列举重点流程,阐述如何通过核心对象打通各领域之间的关系以支撑数据管理工作。


元数据管理:(1)这三类数据元实体内的内容均为对业务数据的属性描述,是元数据管理的核心内容。(2)构建的报表数据元、指标数据元、基础数据元之间的关系数据,是血缘分析和影响性分析的重要基础。(3)通过基础元数据与数据字典之间的关系,数据管理各领域工作连接起来并深入到具体业务和系统中。


数据质量管理:(1)针对基础数据元设定检核规则,借助基础数据元与数据字典的关联关系,可以对所有应用系统中的同一信息项进行监测。如对“客户名称”设定合法性检查规则后,可对所有有“客户名称”这一字段的系统及相应表内数据进行检查。 (2)针对指标数据元设定检核规则,并通过指标数据元与基础数据元的血缘关系来确定影响指标数据质量的基础数据元,并可找到对应的系统、表及字段。例如检测发现两个指标数据不一致时,可通过分析指标的加工口径、数据来源等找到不一致原因。(3)数据质量问题整改时,可通过具体数据元信息,找到与问题数据有关的业务系统、业务品种,并关联到相关责任部门,从而开展分析、整改、监测工作。

具体的数据质量改进与监控流程如下:



图2:数据质量改进与监控流程


数据标准管理:(1)通过基础数据元与标准定义关联,可自动生成检核规则,检查各系统对数据标准落地执行的情况,例如可根据数据标准中的证件类型代码生成证件类型有效检核规则。(2)定期对指标数据元进行重检,对口径相同或相似的指标数据元进行标准化定义,以便在全行范围统一业务口径及技术口径,保证数据一致性。


数据架构与模型管理:(1)利用基础数据元与数据字典的映射关系直接生成数据分布现状,并可看出存在的同一数据多头存储、同一字段在不同系统定义不一致等对数据共享、数据整合有影响的各类问题。如客户规模存在多个系统,但业务定义、长度等均不一致。(2)通过不断完善各类数据元中的具体信息项,并对其合理分类以及构建各类之间的关系,可帮助快速建立企业级的数据模型,并对数据架构管理提供支持。


数据安全管理:(1)通过对基础数据元和指标数据元的安全分级与分类,并明确相应的数据安全处理要求。(2)通过数据字典与基础数据元映射关系实现数据安全要求在应用系统的落实。(3)通过指标数据元与报表数据元的关系,可落实报表数据的安全要求。


三、结束语

综合基础数据元、指标数据元、报表数据元这三个数据实体及其之间的关系,构成数据管理的E-R图并作为数据管理的核心对象,对数据管理各领域业务流程发挥核心的支撑作用。


通过分析数据管理核心对象及其关系描述,将数据数据管理各领域进行有机连接,最终建立全面、完整的一体化数据管理机制与流程。同时,以核心对象为管理目标,配套建立灵活、功能强大的数据管理平台,使数据管理工作迅速走向自动化和精细化,为实现数据管理的量化管理奠定坚实基础。


作者刘巍,中国光大银行信息科技部,多年数据治理与管理经验。

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《大数据为诚信体系建设提供新契机》

《大数据为诚信体系建设提供新契机》

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 十九大报告指出,推进诚信建设和志愿服务制度化,强化社会责任意识、规则意识、奉献意识。社会诚信体系建设的核心在于构建新的诚信秩序,而构建新的诚信秩序应着力于顶层制度设计。当今社会,互联网的快速发展推动中国步入大数据时代,这为诚信体系建设提供了新的契机。诚信体系建设要从大数据理念出发,重塑诚信秩序和社会良心,以运行良好的诚信体系推进社会机体健康发展。对此,应从以下几个方面着力。

  加强诚信立法,夯实诚信体系法治根基。党的十九大报告指出,完善以宪法为核心的中国特色社会主义法律体系,建设中国特色社会主义法治体系,建设社会主义法治国家。2014年国务院出台的《社会信用体系建设规划纲要(2014—2020年)》(以下简称《纲要》)指出,社会信用体系要“以法律、法规、标准和契约为依据”。可见,诚信体系建设的基本规则是以法治布局谋篇。诚信体系的法治建设,关键在于制定诚信部门法。“法规先行”是诚信体系建设的基本原则,是规范诚信行为的法律保障。鉴于我国改革开放40年的社会主义市场经济实践,尽快制定单独的诚信部门法已成为全面依法治国战略布局中的重要一环和必然要求。制定诚信部门法需要考量以下方面:为政务诚信立法,主要是制定规范政府部门和公务员诚信行为的法律法规;为失信界定和处罚立法,明确失信行为的界定及相应处罚;为征信和信用服务立法,明确规定征信的范围、方式、程序和法律保障等内容,规范诚信数据的采集、开发、使用和共享,制定信用服务行业的市场准入、行业范围和信息公开等相关法律法规。要通过法律规范,建立价值规范,进而引导社会成员的行为,促进诚信观念与诚信文化发展,最终实现行为人由“被动诚信”到“主动诚信”。另外,在进行诚信立法的同时,还要注重执法,特别要关注执法的可行性和执法效果等方面。总之,只有为诚信立法,才能为诚信建设提供法律保障,奠定诚信建设法治之基。

  打造诚信数据平台,实现诚信数据共享、互通。诚信数据的共享和互通对诚信体系构建至关重要。2016年4月,习近平总书记在网络安全和信息化工作座谈会上指出,打通信息壁垒,构建全国信息资源共享体系。用大数据推进诚信体系建设,构建全国统一的诚信数据平台势在必行。为此,要坚持中央统筹、地方落实的分工原则,在中央层面设立诚信数据平台管理机构,针对不同社会信用主体制定统一规范的信用信息采集和分类管理标准;在地方层面由相应部门负责数据库管理和运营工作。要建立统一规范的数据技术标准,应主要包括诚信数据采集、编码、交换和管理的技术标准和信用产品、信用服务、信用管理的技术标准。由于诚信数据涉及国家机密、商业机密和个人隐私,要通过法律法规或具体制度保障诚信数据平台信息安全,明确哪些机构或个人可以查询信用信息,充分利用互联网技术防止黑客、各国情报组织攻击数据平台和窃取信用数据。信息共享不仅可以有效降低各职能部门的行政成本,而且能够降低社会个体间的交易成本,增进整体社会福利。

  发展信用服务机构,培育信用服务市场。良好的社会信用运行体系有赖于信用服务机构和信用服务市场的培育和完善。《纲要》指出我国存在信用服务市场不发达,服务体系不成熟,服务行为不规范,服务机构公信力不足等问题。为此,要充分发挥市场和政府的双重作用发展信用服务机构。市场经济的纵深发展势必形成多样化的信用服务需求,信用服务机构要围绕信用市场需求提供多元化的信用产品和信用服务,不断拓展服务范围和服务方式,逐渐构建精细化和专业化的信用服务。着力提高信用服务从业人员的专业化水平,是提高信用服务质量和发展信用服务市场的人才队伍保障,有利于筑牢诚信体系建设的人力资源支撑。要建设信用服务市场专业化队伍,着力提高信用服务从业人员的专业化水平,大力发展信用服务职业教育,培养专业化的信用服务人才,实行信用服务职业资格认证制度、信用服务从业人员“持证上岗”制度,开展信用服务职业技能培训,提高信用服务从业人员的专业技能和服务水平。信用服务机构以及信用市场发展的关键在于自身的“信”。对此,需要借助对信用机构与市场及时、有效地监督与监管来实现。以市场需求为导向、以人才教育为支点,是信用服务发展的两翼,是诚信体系建设关键一环。

  完善诚信监督体制,落实诚信奖惩制度。党的十九大报告提出,打造共建共治共享的社会治理格局。就社会诚信监督而言,应鼓励政府、行业协会、专业信用服务机构和社会公众共同参与,形成监督合力。诚信监督要辅之以诚信奖惩机制,落实守信激励和失信惩戒制度,形成监督机制和奖惩机制联动、耦合的有效制度体系。政府作为行政活动的主体,在诚信监督方面扮演着不可或缺的角色。要加强对政府部门及其工作人员的监督,起到引导和示范作用。要加强商务诚信监督,对于诚实守信和违诺失信的企业,分别给予政策扶持方面的优惠、激励和相应制裁、惩罚。要加强社会组织诚信监督,提高社会组织失信成本。行业协会的监督能补充市场监管的不足,对于社会诚信监督起着日益重要的作用。要制定本行业的行业标准,监督企业严格落实和遵循。要发挥制约作用,以“口碑”来强化对行业内企业的监督。社会诚信的监督,还要依靠专业信用评价机构。信用评价机构通过对诚信数据平台大数据进行分析,对信用主体做出信用评价,以便社会了解信用主体的信用状况,做出相应研判。随着市场、民主和法制的不断发展,公众参与社会监督的意识越来越强,社会公众监督的重要性日益显现。在诚信数据平台建设中,可借鉴商务信用评价体系中的“好评”“差评”等信用评价方式,开设公众监督专栏,让所有社会成员都能够参与到社会诚信监督当中。奖惩制度作为规范诚信的手段,能否起到作用,取决于力度大小与落实情况。这样,奖惩不仅能够规范个体,还能够起到良好的社会教育效果。总之,诚信监督要以诚信奖惩制度为主要抓手,充分利用社会各方监督力量汇聚成监督合力。

  构建诚信网络社会,营造网络诚信氛围。随着我国互联网技术的快速提升,网络社会正在形成和发展。就实质而言,网络社会与现实社会是人类社会的“一体两面”,网络社会同样也会遭遇现实社会的诚信挑战,网络社会的诚信挑战实质上是现实社会诚信挑战在网络社会中的延伸。为推动网络社会有序、守信、健康发展,应致力于构建诚信网络社会。要加强网络伦理、网络文明建设,发挥道德教化引导作用,用人类文明优秀成果滋养网络空间、修复网络生态。网络社会的迅猛发展,逐渐强化了对技术的依赖,网络社会诚信问题,也需通过网络技术创新来加强监管。针对网络社会匿名造成的困扰,可采取“网络身份识别”制度,以便于信息采集和分析、利于信息标准化和数据化、益于规避信用风险。不断发展和创新网络技术,防止网络社会信息盗取,维护网络安全和网络诚信。要完善网络空间治理,对网络信息加强内容审查或者安装过滤软件,清理违法和不良信息,依法惩治网络违法犯罪行为,营造安全文明的网络环境。网络诚信建设需制定专门的网络诚信行为规范,构建“惩防并举、以防为主”的网络约束机制。要利用网络身份识别体系,建立公民网络社会诚信档案。要加强网络诚信伦理教育,培养网民自律精神,利用网络媒体和新媒介平台大力宣扬网络社会诚信行为。网络诚信作为社会诚信体系的重要方面,在诚信观念与文化之外,更需要大数据技术的支持。构建有序、守信的网络社会,对诚信建设大有裨益,其在诚信体系建设中的重要位置也不言而喻。(李可,中国人民大学博士研究生;张子谏,中央党校博士研究生)

(来源:光明日报)

惠州在广东省率先设立 诚信企业孵化器

惠州在广东省率先设立 诚信企业孵化器

信用资讯

      继成为广东唯一的全国首批社会信用体系建设示范城市之后,惠州信用建设再放大招。1月26日下午,广东省惠州市诚信企业孵化器正式揭牌,此举为全省率先。根据目标,该平台到2020年将孵化企业300家、诚信示范企业50家,到2025年,争取成功孵化企业1000家、诚信示范企业300家。

  惠州市诚信企业孵化器是由政府授牌、企业自主开发建设的新型专业孵化平台,以培育诚信企业、诚信企业家为目标,通过提供诚信企业培育、信用服务咨询、信用人才支撑等信用特色服务,帮助企业建立完善企业信用管理体系、提升信用管理意识、能力和水平。

  记者从揭牌仪式上了解到,进入惠州诚信企业孵化器的企业将在入孵阶段、成长阶段、成熟阶段,根据企业类型获得不同形式的扶持政策。而申请加入孵化器必须满足3项条件:一是入孵企业须是惠州市内注册的企业;二是入孵企业团队须是企业独立创办人或占有50%以上股份的企业代表,并负责主要经营管理;三是入孵企业需签署诚信经营承诺书,遵守《入孵企业管理办法》。

  意向企业提交申请表及证明材料后,须经过诚信企业孵化器管理服务中心的专业团队评审。评审通过即可签订入驻孵化协议。协议期间最长不超过3年。

  惠州市企业诚信建设促进会会长胡美香介绍,目前已有52家企业明确表达入孵意愿。

  惠州市委常委、常务副市长胡建斌在揭牌仪式上表示,希望惠州诚信企业孵化器可以为惠州培育更多的诚信企业和诚信企业家,通过提供诚信企业培育、信用服务咨询、信用人才支撑等信用特色服务,帮助企业建立完善企业信用管理体系、提升信用管理意识、能力和水平。

  ■延伸

  惠州诚信企业孵化器全流程扶持政策

  入孵阶段企业

  一名高级信用管理师(或信用管理专家团队)为10家企业提供信用管理指导服务;入孵阶段的电商企业,每年提供一定的资金支持,鼓励和引导电商行业快速健康发展;入孵阶段的现代服务业企业,提供专项资金支持,支持重大项目建设、现代服务集聚区培育、龙头企业培训等招商选资新引项目和现有企业新上项目;初创企业自筹资金不足的可按规定申请创业担保贷款,创业担保贷款最高贷款额度为10万元人民币,按规定的比例给予贴息,贷款期限最长不超过两年。

  成长阶段企业

  一个高级信用管理师(或资深信用管理专家团队)为5家企业提供信用管理指导服务;提供项目用地指导意见,包括项目用地的规划控制、经济审核、环保控制、优先优惠等标准,为企业投资选址和招商引资服务工作提供用地指引;提供中小企业贷款融资便利服务。

  成熟阶段企业

  提供一对一的高级信用管理师(高级专家团队)精准服务;可提供信用融资便利;可提供企业债券发行便利。

《浙江省公共信用信息管理条例》

《浙江省公共信用信息管理条例》

信用资讯

 《浙江省公共信用信息管理条例》

  (2017年9月30日浙江省第十二届人民代表大会常务委员会第四十四次会议通过)

  目 录

  第一章 总 则

  第二章 信息归集与披露

  第三章 激励与惩戒

  第四章 信息主体的权益保护

  第五章 法律责任

  第六章 附 则

  第一章 总 则

  第一条 为了规范公共信用信息的归集、披露、使用,激励守信、惩戒失信,营造社会诚信环境,降低社会治理和市场交易成本,根据有关法律、行政法规和国务院规定,结合本省实际,制定本条例。

  第二条 本省行政区域内公共信用信息的归集、披露、使用及其管理活动,适用本条例。

  本条例所称公共信用信息,是指国家机关、法律法规规章授权的具有管理公共事务职能的组织以及群团组织等(以下统称公共信用信息提供单位)在履行职能过程中产生的反映具有完全民事行为能力的自然人、法人和非法人组织(以下统称信息主体)信用状况的数据和资料。

  第三条 公共信用信息的归集、披露、使用及其管理活动,应当遵循合法、安全、及时、准确的原则,不得侵犯国家秘密、商业秘密和个人隐私。

  第四条 县级以上人民政府应当将社会信用体系建设纳入国民经济和社会发展规划,统筹推进本行政区域内各行业、领域的公共信用建设,培育和规范信用服务市场,协调解决社会信用建设中的重大问题。

  第五条 省发展和改革部门负责全省公共信用信息管理的综合协调工作,其所属的公共信用工作机构(以下简称省公共信用工作机构)具体负责全省公共信用信息的处理、披露、使用、服务工作。

  设区的市、县(市、区)人民政府确定的部门(以下统称公共信用建设综合部门)负责本行政区域内公共信用信息管理的综合协调工作。

  县级以上人民政府确定的公共数据工作机构具体负责公共信用信息的归集工作。

  第六条 国家机关及其工作人员应当依法履行职责,提高守法履约的意识和水平,在社会信用体系建设中发挥示范表率作用。

  社会公众应当遵守有关法律、法规和规章,使履约践诺、诚实守信成为全民的自觉行为规范。

  第七条 国家机关、行业协会(商会)、企业、学校、基层群众性自治组织等单位,应当开展公共信用的宣传、普及工作。

  鼓励各单位建立信用管理和教育制度,组织签署入职信用承诺书,开展信用知识培训和诚信创建活动,培育单位信用文化。

  第八条 广播、电视、报刊和新媒体等应当发挥舆论宣传引导作用,弘扬诚信文化和契约精神。

  第二章 信息归集与披露

  第九条 省公共信用工作机构建立以统一社会信用代码为标识的信息主体的信用档案。信用档案的内容分为基础信息、不良信息和守信信息。

  本条例所称不良信息,是指对信息主体信用状况构成负面影响的公共信用信息。

  第十条 信息主体的下列信息应当作为基础信息记入其信用档案:

  (一)法人和非法人组织(包括个体经济组织)在有关国家机关登记或者注册事项;自然人的姓名、身份证号码、出入境证件号码等身份识别信息;

  (二)行政许可信息;

  (三)法律、法规、规章规定应当作为基础信息予以归集的其他信息。

  第十一条 信息主体的下列信息应当作为不良信息记入其信用档案:

  (一)以欺骗、贿赂等不正当手段取得行政许可、行政确认、行政给付、行政奖励的信息;

  (二)在法定期限内未提起行政复议、行政诉讼,或者经行政复议、行政诉讼最终维持原决定的行政处罚信息,但适用简易程序作出的除外;

  (三)经司法生效判决认定构成犯罪的信息;

  (四)不履行行政决定而被依法行政强制执行的信息;

  (五)不履行判决、裁定等生效法律文书的信息;

  (六)经依法认定的违反法律、法规和规章规定的其他不良信息。

  第十二条 省发展和改革部门会同省级公共信用信息提供单位依照本条例规定共同制定并定期更新省公共信用信息目录,明确各行业、领域需要记入信用档案的公共信用信息具体项目。法律、法规规定记入信用档案的,应当纳入省公共信用信息目录。

  省发展和改革部门汇总形成的省公共信用信息目录草案,应当向社会公开征求意见。拟纳入省公共信用信息目录的具体项目,存在较大分歧意见或者可能造成较大社会影响的,省发展和改革部门应当会同省级公共信用信息提供单位组织评估,听取相关群体代表、专家等方面的意见。

  省公共信用信息目录形成后,由省发展和改革部门向社会公布。

  第十三条 省级公共信用信息提供单位应当按照省公共信用信息目录及时、准确、完整地归集本行业、领域公共信用信息,并向省公共数据工作机构报送。公共信用信息提供单位对报送的公共信用信息的真实性、完整性负责。公共信用信息归集、报送的具体办法按照省政府有关公共数据和电子政务管理的规定执行。

  省公共数据工作机构应当将归集的公共信用信息提供给省公共信用工作机构。

  省公共信用工作机构应当在收到省公共数据工作机构提供的公共信用信息后五个工作日内,完成信息的比对、整合,形成或者更新信息主体的信用档案。

  第十四条 禁止归集自然人的宗教信仰、基因、指纹、血型、疾病和病史信息以及法律、法规规定禁止归集的自然人的其他信息。

  未经本人书面同意,不得归集自然人收入、存款、有价证券、商业保险、不动产以及纳税数额的信息。

  第十五条 法人和非法人组织的公共信用信息通过公开、政务共享和查询的方式披露。

  自然人的公共信用信息,通过政务共享和查询的方式披露,除法律、法规有明确规定外,不予公开。

  第十六条 不良信息的保存和披露期限为五年,自不良行为或者事件认定之日起计算,但依法被判处剥夺人身自由的刑罚的,自该刑罚执行完毕之日起计算。信息主体依照本条例规定被列入严重失信名单,其不良信息保存和披露期限届满时尚未被移出严重失信名单的,不良信息保存和披露期限延至被移出严重失信名单之日。法律、法规和国家有关规定对保存和披露期限另有规定的,从其规定。

  不良信息保存和披露期限届满后,应当在信用档案中及时删除该信息。法律、法规另有规定的除外。

  第十七条 省公共信用工作机构应当通过省公共信用信息服务平台向社会公开依法应当公开的公共信用信息。

  第十八条 省公共信用工作机构应当为设区的市、县(市、区)公共信用建设综合部门和省级公共信用信息提供单位提供适应履行其工作职能需要的公共信用信息政务共享服务。政务共享具体办法按照国务院和省人民政府有关规定执行。

  第十九条 省公共信用工作机构和设区的市、县(市、区)公共信用建设综合部门应当合理设置公共信用信息查询窗口。

  公共信用信息可以通过省公共信用信息服务平台以及公共信用信息查询窗口进行查询。提供查询服务不得收取费用。

  查询自然人公共信用信息的,应当提供查询人有效身份证明和被查询人的授权证明。

  第二十条 省公共信用工作机构,设区的市、县(市、区)公共信用建设综合部门和各级公共数据工作机构、公共信用信息提供单位,应当制定安全管理和保密制度,加强公共信用信息报送、归集、记录、披露、使用环节的安全管理。省公共信用工作机构应当如实记录公共信用信息查询情况,并自该记录生成之日起保存十年。

  前款规定所涉的各单位及其工作人员,应当遵守安全管理和保密制度,不得违反规定向任何单位、个人提供信息主体的非公开披露信息,不得泄露涉及国家秘密、商业秘密和个人隐私的信息。

  任何单位和个人对经依法查询或者其他途径获取的信息主体的非公开披露信息负有保密的义务,未经信息主体授权,不得擅自公开披露或者提供给第三方使用。

  第三章 激励与惩戒

  第二十一条 各级国家机关在日常监管、行政许可、资质等级评定、政府采购、政府投资项目招标投标、资金扶持、公共资源交易、进出口管理、定期检验、国家工作人员招录、表彰奖励等工作中,应当依法查询信息主体的信用档案。

  第二十二条 各级国家机关可以按照国家规定在实施行政许可、财政性资金和项目支持、公共资源交易等方面对守信主体采取激励措施。

  鼓励金融机构对其认定的信用状况良好的信息主体在贷款授信、费率利率、还款方式等方面给予优惠或者便利。

  鼓励其他市场主体对其认定的信用状况良好的信息主体给予优惠或者便利。

  第二十三条 对不良信息主体,行政机关可以就相关联事项采取下列监管措施:

  (一)在实施行政许可等工作中,列为重点审查对象;

  (二)在行政管理中,取消已享受的行政便利措施;

  (三)在日常监督检查中,列为重点监督检查对象,加强现场检查;

  (四)国家和省规定可以采取的其他监管措施。

  第二十四条 信息主体有下列不良信息之一的,国家机关可以将该信息主体列入严重失信名单,省公共信用工作机构应当通过省公共信用信息服务平台向社会公开严重失信名单:

  (一)以欺骗、贿赂等不正当手段取得关系人身健康和生命安全的行政许可而被依法撤销的信息;

  (二)因损害人身健康和生命安全的行为,严重破坏市场经济秩序和社会管理秩序的行为,或者危害国防利益的行为,而产生的本条例第十一条第二项和第三项规定的信息;

  (三)有履行能力而拒不履行判决、裁定等生效法律文书的信息;

  (四)法律、法规规定的其他应当将信息主体列入严重失信名单的相关信息。

  前款第一项和第二项所称关系或者损害人身健康和生命安全的行政许可或者行为,包括食品药品、生态环境、工程质量、安全生产、消防安全等领域的行政许可或者违法行为。

  本条第一款第二项所称严重破坏市场经济秩序和社会管理秩序的行为,包括商业贿赂、逃税骗税、恶意逃废债务、恶意欠薪、非法集资、合同诈骗、传销、无证照经营、制售假冒伪劣产品和故意侵犯知识产权、围标串标、虚假广告、聚众扰乱社会秩序等行为。

  本条第一款第二项所称危害国防利益的行为,包括拒不履行国防义务,拒绝、逃避兵役,拒绝、拖延民用资源依法征用或者阻碍对被征用的民用资源进行改造等行为。

  国家机关决定将信息主体列入严重失信名单的,应当制作决定书。决定书应当由本机关负责人签发。

  第二十五条 严重失信名单列入、移出的具体条件以及披露期限,由省级有关国家机关按照国家有关规定确定和公布,并报送省发展和改革部门。

  各级国家机关应当按照本行业、领域严重失信名单列入以及移出条件和信用体系建设规范要求,独立、公正、客观地确定严重失信名单。

  第二十六条 对列入严重失信名单的信息主体,国家机关可以采取下列惩戒措施:

  (一)限制参加政府采购,政府投资项目招标投标,国有土地招标、拍卖、挂牌等公共资源交易活动;

  (二)实施市场和行业禁入(退出)措施;

  (三)限制参与基础设施和公共事业特许经营活动;

  (四)限制高消费;

  (五)限制任职资格;

  (六)限制享受财政资金补助等政策扶持;

  (七)限制参加国家机关组织的各类表彰奖励活动;

  (八)撤销相关荣誉称号;

  (九)法律、法规、规章以及国家和省规定可以采取的其他惩戒措施。

  前款第一项至第五项规定的惩戒措施,依据法律、行政法规的规定实施;第六项至第八项规定的惩戒措施,依据法律、法规、规章以及国家和省有关规定实施。

  第二十七条 法人、非法人组织因严重失信行为被列入严重失信名单的,应当在严重失信名单中标明对该行为负有责任的法定代表人、主要负责人和实际控制人的信息。国家机关可以依法对该法定代表人、主要负责人和实际控制人采取相应的惩戒措施。

  第二十八条 国家机关依照本条例规定将信息主体列入严重失信名单前,应当告知信息主体列入严重失信名单的理由和依据;决定对列入严重失信名单的信息主体采取惩戒措施的,应当告知理由、依据和救济途径以及解除惩戒措施的条件。信息主体有权进行陈述和申辩。

  国家机关对信息主体采取的惩戒措施,应当与信息主体违法行为的性质、情节和社会危害程度相适应。

  国家机关应当将列入严重失信名单后的相应惩戒措施向社会公布。未经公布的惩戒措施不得采取。

  第四章 信息主体的权益保护

  第二十九条 禁止伪造、变造公共信用信息,禁止违反国家规定获取或者出售公共信用信息。

  第三十条 信息主体认为省公共信用工作机构披露的公共信用信息存在错误、遗漏,已超过本条例规定的保存和披露期限仍在披露,不符合严重失信名单具体条件而被列入严重失信名单或者未被移出严重失信名单的,可以向省公共信用工作机构提出异议。信息主体提出异议的,省公共信用工作机构应当作出异议标注,经核实后按照下列规定处理:

  (一)信息存在事实错误的,予以删除;

  (二)信息存在文字错误的,予以更正;

  (三)信息存在遗漏的,予以补充;

  (四)信息超过本条例规定期限仍在披露的,终止披露;

  (五)不符合严重失信名单具体条件而被列入严重失信名单或者未被移出严重失信名单的,移出严重失信名单。

  信息主体对异议处理结果不服的,可以向省发展和改革部门申请复核。

  省公共信用工作机构、省发展和改革部门应当公布受理异议和复核申请的电话、电子邮箱、网站等。

  第三十一条 省公共信用工作机构、省发展和改革部门应当自受理异议或者复核申请之日起五个工作日内处理完毕;情况复杂的,经省发展和改革部门负责人批准,可以适当延长处理期限,但累计不得超过二十个工作日。

  省公共信用工作机构应当建立异议处理档案。

  第三十二条 有不良信息的信息主体具有主动改正违法行为、消除不良影响等情形的,可以向作出违法行为认定的公共信用信息提供单位提出信用修复申请;符合国家和省信用修复有关规定的,公共信用信息提供单位应当作出信用修复决定,并经由省级公共信用信息提供单位书面通知省公共信用工作机构。省公共信用工作机构应当根据信用修复决定删除该不良信息或者对修复情况予以标注。

  信息主体被列入严重失信名单的,不适用前款规定。

  信用修复的具体办法,由省发展和改革部门会同省级公共信用信息提供单位另行制定。

  第五章 法律责任

  第三十三条 违反本条例规定的行为,法律、行政法规已有法律责任规定的,从其规定。

  第三十四条 省发展和改革部门,省公共信用工作机构,设区的市、县(市、区)公共信用建设综合部门以及各级公共数据工作机构、公共信用信息提供单位及其工作人员,违反本条例规定,有下列行为之一的,由有权机关对直接负责的主管人员和其他直接责任人员依法给予处分:

  (一)未按照本条例规定报送、归集、披露公共信用信息以及处理信用异议,造成不良后果的;

  (二)伪造、变造公共信用信息的;

  (三)公开披露未经信息主体同意公开的公共信用信息的;

  (四)泄露涉及国家秘密、商业秘密和个人隐私的公共信用信息的;

  (五)因故意或者重大过失造成披露的公共信用信息存在错误、遗漏的;

  (六)出售公共信用信息的;

  (七)违反规定删除、变更公共信用信息,或者应当删除、变更公共信用信息而未予删除、变更的;

  (八)违反规定对信息主体采取惩戒措施的;

  (九)有其他滥用职权、徇私舞弊、玩忽职守行为的。

  第三十五条 单位和个人违反本条例规定,有下列行为之一的,由省发展和改革部门或者设区的市、县(市、区)公共信用建设综合部门没收违法所得,对单位处一万元以上十万元以下罚款,对个人处一千元以上一万元以下罚款:

  (一)伪造、变造信息主体授权证明获取信息的;

  (二)未经信息主体授权将非公开披露信息公开披露或者提供给第三方使用的;

  (三)其他侵害信息主体合法权益的行为。

  第六章 附 则

  第三十六条 本条例自2018年1月1日起施行。

商务部:将研究制定对外投资”黑名单”制度 继续做好国别产业指导

商务部:将研究制定对外投资”黑名单”制度 继续做好国别产业指导

信用资讯

  1月25日,商务部、人民银行、国资委、银监会、证监会、保监会、外汇局共同发布了《对外投资备案(核准)报告暂行办法》,商务部合作司负责人表示,为确保《办法》落到实处、起到实效,一方面,商务部和有关部门将根据《办法》的要求抓紧制定配套措施;另一方面,商务部也将认真做好对外投资备案(核准)报告信息的统一归集、监测报告和分析预警,为对外投资宏观管理、有效干预等提供支持。

  同时,商务部将着力做好以下几项工作:一是修订《境外投资管理办法》,重点是围绕落实近两年来党中央、国务院关于对外投资决策部署开展修订工作。二是会同有关部门继续推进境外投资条例制订工作,为对外投资健康规范有序发展提供法律保障。三是强化对外投资事中事后监管。2018年,在全国范围内推动开展对外投资“双随机、一公开”抽查工作;完善联络服务平台建设;发挥行业商协会和境外中资企业商会自律作用;研究制定对外投资“黑名单”制度。四是提高服务保障水平。加快与有关国家商签投资协定,继续做好国别产业指导、风险防控和权益保障工作。积极培育对外投资中介服务机构,提高社会化服务水平。指导企业重视境外利益融合,积极履行社会责任

一家企业一家人|广东集点科技为全体员工的父母家人发放春节补贴

一家企业一家人|广东集点科技为全体员工的父母家人发放春节补贴

信用资讯


集点科技为全体员工父母家人发放春节补贴


根据公司安排,今天广东集点网络科技有限公司为全体员工的父母家人发放春节补贴。对于一家公司来说,员工们的努力工作自然离不开他们的父母家人们的大力热心支持和配合,为了表示对全体集点人的家人们的真诚感谢,经公司管理层研究批准,于春节前安排给全体集点员工们的爷爷奶奶、父母、公婆(已婚女士)、岳父母(已婚男士)长辈们各发放一份200元的现金春节福利,恭祝全体集点家人们健康平安幸福吉祥!也祝天下所有父母长辈们吉祥如意!阖家幸福!


集点科技—“独立第三方政府采购大数据信用评级机构”

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集点科技为全体员工父母发放春节现金福利


集点科技为全体员工父母发放春节现金福利


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集点大数据信用依据企业在政府采购中的行为、企业履约能力、企业违法违规行为、失信情况、历史信用等多维度信息全面对企业信用情况进行大数据分析评价,经科学评估的信用分数将完整体现企业在政府采购领域的综合资信状况!

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湖南首次对失信评标专家实行联合惩戒 14人上“黑榜”

湖南首次对失信评标专家实行联合惩戒 14人上“黑榜”

信用资讯

      1月23日,湖南省公共资源交易中心发布《关于公布2018年第二批公共资源交易失信行为的通告》,首次对失信专家实行联合惩戒,省综合评标专家库陈相安等14名评标专家上“黑榜”。

  此次失信专家“黑名单”是湖南省公共资源交易中心联合省发改委发布,系湖南首次对专家实行联合惩戒,旨在实现公共资源交易信用信息公开共享制度,切实提高市场主体违法违纪成本,推动公共资源交易市场主体信用诚信体系建设,促进全省公共资源交易市场健康有序发展。

  目前,被公布的14名专家因各种失信行为被予以通报批评、考评认定不称职、暂停评标一年、解聘等处罚。

  据了解,自2017年以来,湖南省公共资源交易中心已陆续公布4批公共资源交易失信行为“黑榜”。