数据管理总结(汇总4篇)

数据管理总结 第1篇

第一章总则

第一条【目的】为规范药品生命周期中相关数据的管理，保证药品质量和患者用药安全有效，依据《_药品管理法》和《_药品管理法实施条例》，制定本规范。

第二条【范围】本规范适用于药品研制、生产、流通等单位或者个人，包括上述活动涉及的临床试验、合同研究(CRO)、委托生产(CMO)、委托检验等。

第三条【原则】数据管理应贯穿整个数据生命周期，坚持真实、准确、及时、可追溯的数据管理原则，确保数据可靠性(DataIntegrity)。

第四条【诚信原则】执行本规范应当坚持诚实守信，禁止任何虚假行为。

第二章质量管理

第一节原则

第五条【质量体系】数据管理作为药品质量管理体系的一部分，应当具有相应的管理规程，确保数据可靠性。

第六条【风险管理】质量风险管理是数据可靠性的重要组成部分，应当贯穿整个数据生命周期。

第七条【质量文化】高层管理者应当重视数据可靠性，倡导公开、透明的质量文化，鼓励员工遇到数据可靠性问题时及时报告和沟通。

第二节质量管理体系

第八条【基本要求】应建立恰当的组织结构和规程，监测和预防可能影响数据可靠性的风险。

第九条【问题调查】违反数据可靠性要求的事件应当依照批准的偏差处理程序进行调查，找出根本原因，实施纠正预防措施。当调查发现对申报资料可靠性、产品质量、使用者安全有直接影响的，应当报告药监部门。

第十条【质量审计】数据可靠性的执行情况应当作为自检和定期审核的一部分，并经高层管理人员审核。

第十一条【委托管理】数据可靠性的要求应列入委托和采购活动的质量协议或书面合同，委托方对受托方的数据可靠性负责，并定期审核受托方数据可靠性执行情况。

第十二条【持续改进】应当确保数据可靠性的执行在数据生命周期中始终处于适当的持续监控。鼓励采用先进技术控制数据可靠性风险，促进数据管理的持续改进，促进知识管理和产品质量的持续提升。

第十三条【质量风险管理】应当基于GXP活动、技术和流程的数据可靠性可能存在的风险，采用合适的风险管理工具和管理策略，确保管理数据生命周期内数据可靠性的风险得到有效管理。

第三章人员

第十四条【高层管理者】企业高层管理者应负责建立良好的企业质量文化，配置充分的人力和技术资源，对组织内药品数据可靠性负有最终责任。

第十五条【管理层责任】各级管理层人员应建立和维护以数据可靠性为要素的质量管理体系和相关管理规程;确保员工与数据可靠性相关的工作质量不受商业、政治、财务和其它组织压力或动因的影响;积极参与和推进在工艺、方法、环境、人员、技术等方面的降低数据可靠性风险的活动。

第十六条【所有员工】所有员工须遵守数据管理规范的要求及公司内部相关管理规定，有责任报告数据可靠性的任何问题，以免影响最后的产品质量和患者用药安全。

第十七条【培训】所有涉及GXP数据相关工作人员应完成数据可靠性的培训。

数据管理总结 第2篇

城乡划分工作是我国新时期经济建设的一项重要工作，按照国家、省、州的统一安排和部署，为确保20xx年城乡划分数据质量，根据国家、省_《关于做好城乡划分质量控制和数据检查的通知》精神和工作安排，我局加强组织领导，认真贯彻执行，并按照四川省《城乡划分质量控制办法》及《城乡划分业务》流程和时间要求，保质保量的完成20xx年统计用区划代码、城乡属性代码质量控制和数据检查工作。为了及时、全面完成“城乡划分”工作，市统计、民政、规划及时召开碰头会，认真研究和部署全市的“城乡划分”工作，把城乡划分工作作为当前统计工作中的一件大事来抓。现结合我局实际，就认真开展了数据质量抽查工作，总结如下：

一、加强领导，精心组织，高度重视，把城乡划分工作准备到位。

为扎实抓好数据质量抽查工作，确保数据质量抽查工作取得实效。结合我局实际，按照省州城乡划分工作要求，结合我市工作实际，及时成立了XX市“城乡划分”数据质量抽查工作领导组，组长由_书记xxx亲自担任，副组长分别由_副局长xxx、纪检组长xxx担任。在组织机构和人员上确保了城乡划分数据质量抽查工作工作的顺利开展。我局充分认识到搞好城乡划分工作是统计工作的基础，也是下一步统一城乡划分口径、科学评价城镇化水平和监测城镇化进程的必然要求。按照省、州_工作部署，召开了专门会议，我局对此项工作要高度重视，以确保城乡划分工作按时高质量的完成。

二、加强部门协作，保证资料维护的准确性。

我们加强与民政部门及社区的沟通联系，全面收集、掌握民政部门有关文件，掌握并核实各乡镇区划代码和城乡属性调整、变更及征地、建设用地、政府驻地迁移、村级单位拆分(合并)等情况，及时更新对应的统计用区划代码和城乡划分代码，依据民政部门或各级政府正式文件进行编制，确保区划代码编制规范、城乡属性代码编制准确。在与民政部门资料核实并参考影像资料后，深入到城乡划分的实际工作中，参与、指导各街道乡镇的现场划分核实工作。通过参照各街道乡镇行政区划地图、规划建设图和实地勘察，主要针对去年以来城乡建设用地变化情况进行核查，从而保证统计部门掌握的资料与民政部门保持完全一致，确保城乡划分的准确性。

三、把好数据质量关，做好数据上报工作。

为准确的完成好数据填报工作，我们认真进行了平台的学习，在上报系统完成统计用区划代码变更操作，并要求对有变更的单位要上传当地政府的批准文件及民政部门批文。按照《统计用区划代码和城乡划分代码编制规则》和上报系统的具体要求，对有变更的单位进行准确操作。认真填写每项相关数据和信息，对有变更的单位上报佐证资料，并按照“上报系统”的要求，根据影像图或实地查看的结果完成好数据填报。

四、 检查内容、方法和情况。

本次数据质量抽查重点是城乡划分中村级属性由9变更为非9的村级单位，重点检查由9改为2、3、8的村级单位。被抽查的村级单位中，备注项为06的村级单位。我市拆分出来的十四个社区均是按质量控制节点的要求来操作的，在拆分前我们就对照城乡划分的制度文件要求，认真核实、核查、自查，做到拆之有据。这次拆分出来的十四个社区均是有据可查的，经我们认真自查、抽查核实，完全符合国家规定的城乡划分标准;也符合《城乡划分质量控制办法》的规定。本次城乡划分数据质量抽查。共分两个组，一组采取实地抽查的方式，另一组采取集中检查核实文件资料等的方式进行。本次检查的'14个拆分社区，来源真实有据，划分合理，符合国家城乡划分规定的标准和要求。

五、实地抽查，强化城乡数据质量检查。

我们主要针对有变动的街道、乡镇进行数据质量抽查。各乡镇、街道统计人员配合到现场实地进行测量，重点检查有变更的乡镇街道的村级单位。并要求所在地统计部门提供区划代码、城乡属性代码、规划地图等资料。对有异议的街道乡镇属地及市区社区改革后的合并拆分等情况进行详细核查，与民政部门保持一致，确保城乡划分数据准确无误。我局对质量控制的各个节点进行了全面抽查、自查，并对各阶段的工作进行综合分析，对存在的问题制定措施进行进一步的整改。

目前，全市的城乡划分工作已经全面结束。与去年相比，通过影像资料与实地堪查相结合的方式对比，城乡划分工作质量已经有了明显提高，相关资料已经形成并归档，为全市今后的城镇化水平评价和局内各专业统计需要提供城乡分类代码提供最新的依据。

数据管理总结 第3篇

转眼间，一年就这么结束了。有时候时间过的速度连你自己都无法掌握，只能就这样一天一天的过，吃饭、睡觉，一年就这么过去了。

但是我一年来是辛勤工作过来的，为了公司的业绩，我一直十分努力。在年末的'时候，我要写出我一年来的工作总结，让我在过去一年的工作在新的一年得到继续的发挥和努力。

我在四车间工作，岗位是统计，负责本车间人员的考勤、所生产品种的成本核算、包装材料的领取制表以及奖金、劳保的发放工作，自xxxx年开始从事本岗位以来，每年都能按照领导的安排准确、及时地完成任务。为了将本职工作做好，我于20xx年取得高等教育自学考试财务会计大专学历，并每年按时参加会计人员继续教育，不断学习新知识、新技能，努力提高自己的工作能力。

20xx年对我公司来说是具有重大历史意义的一年，在这一年中，公司完成了搬迁、复产、认证工作，工作量之大是不言而喻的。我车间是拥有近170人的大车间，人员多，设备多，生产品种多，而办公室管理人员又太少，因此，我没有只把自己的工作看成简单的报报出勤、做做成本，而是主动的将力所能及的工作多做一点。下面简单总结一下我今年的`工作情况：

一、公司于年初完成了搬迁、复产、改造工程。这期间大多数员工放假，只有办公室、班组长及部分生产骨干上班，面对新落成的诺大厂房，我们不怕苦，不叫累，清理垃圾，安装设备，为尽快复产作准备。我们从没休过公休日，就连元旦也一天未休，有时甚至加班到深夜，在大家的努力下，仅用20天便恢复了生产，并于4月份顺利通过gmp认证，这其中也有我的汗水和功劳。

二、我车间拥有员工170多人，其中一半以上是临时工。由于身份性质，临时工流动性很大，甚至有些人才来两三天就不干了，还得重新补充员工，每一名新员工报到后，我都及时做好出勤记录，收好押金，将工作服、工作鞋等劳保品发放到个人手中，以便他们及时上岗，不耽误生产。我的日常工作就是每天将生产所需的各种辅料、包装物制表，交供运班组领料，及时领取就餐卡，以保证职工按时就餐，对于各班组所需清洁剂、清洁工具、备品备件等做到随时领取随时发放，我从未因这些工作平常、繁琐而不尽心尽力。每月的月末是我最忙的时候，我将车间所有人员的考勤进行整理，经主任审核后上报人力资源部；将各种材料领用单据等整理登帐，进行成本核算，将报表上报财务部，并保证报表资料准确，数据正确，上报及时。

三、我车间共有大小设备多台套。有进口的，有国产的，现在产量大，所有设备几乎都是全负荷运转，甚至有些设备是超负荷运转，因此出现故障在所难免。我及时将维修工提出的所需备件做成采购计划，由主管领导批复后送交职能部门，并随时与职能部门联系物品到货情况。

四、我车间主要生产两个剂型。胶囊和口服液，共计7个品种。剂型不同，生产工艺也不同。胶囊是固体制剂，在我车间要经过制粒、胶囊灌装、铝塑包装、封袋、包装等工序制成成品入库，完成生产过程。口服液是液体口服制剂，在我车间经过配剂、灭菌、过滤、灌装、灯检、包装后入库，完成生产。我要求自己对车间生产的所有品种的工艺流程都有所了解，掌握各品种的原辅料及包材的领用量和消耗。

以上是我对今年工作的简单总结，工作中还有很多不完美之处，我决心在今后的工作中克服缺点，发扬优点，争取把工作做的更好，也请领导和同志们进行监督和指导。

现在时全球金融危机的高峰时刻，任何企业都面临着巨大的压力，xxx不慎，一家企业就会倒闭关门，很多人失去工作，连养家都成了难题。所以我们一定要时刻警惕，不要被眼前的巨大困难XX，相信金融危机很快就要过去，我们公司美好的明天就在明天。

数据管理总结 第4篇

【人工智能怎么解决数据管理问题】

更重要的是，在大多数公司中，数据处在“管理之下”的这个用词有些不当。

数据管理挑战的关键领域是：

理解暗数据

数据保留

实现最佳分析结果的数据集成

数据访问

IT部门在这些领域进行艰苦努力的原因如下：

所有类型的输入数据流(其中大部分是非结构化的)太大，无法每天进行管理，因此最终将数据放在任何地方。

电子发现和行业法规对历史数据的法律和审计流程的要求使得业务决策者不愿放弃数据，最终用户并不喜欢在年度审查会议上讨论数据保留政策。

数据集成是IT部门面临的最困难的任务之一，像数据聚合这样的概念在分析中发挥更大的作用才会加强，因此看似不同的数据集合可以组合成可搜索的存储库，用于新型的业务查询。

快速访问数据是一种业务需求，但是高端存储在现场或云端的价格昂贵，因此一些数据必须归档到速度更慢，成本更低的存储空间中。为了解决这些问题，组织管理层将项目的人力物力主要放在了其他重要的目标上。

现在的问题是：机器学习、人工智能(AI)和分析学是否能在数据管理方面提供帮助，特别是对于大量非结构化数据?

以下是机器学习，人工智能和分析可以在以下几个方面提供帮助：

(1) 暗数据排序

每个企业系统和每个业务部门都有一些积累的数据，但是人们对此一无所知。通过使用机器学习并结合其功能与算法，可以解决如何排序和处理存储在服务器上的不同类型的电子邮件，文档，图像等文件，机器学习，人工智能(AI)和分析可以对这个未发布的数据进行处理，而经验丰富，知识渊博的工作人员可以查看和回顾自动化推荐的数据分类方案，调整并执行方案。该过程的一部分还可以解决数据保留问题，其分析将产生一组可能从文件中清除数据的建议。

(2) 决定丢弃哪些数据

机器学习，分析和人工智能(AI)可以客观地识别那些很少使用或从未使用过的数据，并建议工作人员将其丢弃，但它并不具备与工作人员相同的识别能力。例如，这些进程可以选择未访问五年以上的数据或记录，表明数据可能已过时。这样可以节省员工的时间来查找这个潜在的过时数据，因为现在他们需要做的只是确定是否有任何理由保留它。

(3) 汇总数据

当分析开发人员确定需要聚合查询的数据类型时，他们常常为应用程序生成一个存储库，然后从不同的源中提取各种类型的数据，以形成一个分析数据池。要做到这一点，他们必须开发集成方法来访问不同的数据源。机器学习可以通过自动开发数据源和应用程序的数据存储库之间的“映射”，使这种人工过程更加高效。这减少了集成和聚合时间。

(4) 组织数据存储以获得最佳访问

在过去的五年中，由于低成本固态存储的发展，数据存储供应商已经在自动化存储管理方面取得了重大进展。这些技术进步使IT部门能够使用“智能”存储引擎，使用机器学习来查看最常使用哪些类型的数据，哪些数据很少使用或从不使用。根据插入到机器算法中的业务规则，自动化能够以快速存储或慢速存储来自动存储数据。自动化可以让存储管理员不必人工解决存储优化问题。

数据管理是一个主要的IT挑战，在大多数组织中并没有很好的解决方案，这是因为随着数据的不断流入，数据管理将会变得更糟。

首席信息官，数据架构师，以及存储管理者需要向企业高管强调这个问题，但数据管理项目并不容易通过花费费用来解决。

然而，IT经理通过指出数据管理的分析时间，以及可以降低人力和存储成本的价值，至少在与企业管理者讨论如何提高战略敏捷性并降低运营成本的同时，这将成为一个至关重要的切入点。