一、什么叫数据管控？

数据管控是在做大数据平台包括传统BI都需要做的工作，数据从各个源过来，我们都要进行数据质量的管理，也就是我们常说的数据治理。

管控手段包括对数据质量、数据生命周期、数据标准、元数据四方面的管控。

不管是做数据仓库建设还是做数据分析，一致和准确的数据是数据模型与决策分析的基础。在实际生产环境中，从不同的系统抽取数据到大数据平台，那么我们就要提供一套数据监控机制，对数据质量进行监控。良好的、高质量的数据可以有效降低系统建设成本。

二、大数据 风险管控

大数据在风险管控中的应用

随着时代的发展，大数据已经成为许多行业中不可或缺的一部分。其中之一就是风险管控领域。大数据技术的应用，为企业提供了更全面、准确的数据分析，帮助企业更好地理解和管理风险。本文将探讨大数据在风险管控中的应用，以及其对企业决策的重要性。

大数据技术的优势在于其能够处理和分析海量的数据，从而发现其中的规律、趋势和风险点。在风险管控领域，企业可以利用大数据技术实时监控市场变化、收集客户信息、分析行业趋势等，以提前预警可能出现的风险。通过对大数据进行深入挖掘和分析，企业可以更好地把握市场机会，规避潜在风险。

大数据在风险管控中的应用不仅可以帮助企业识别风险，还可以加强风险预警和决策支持能力。通过建立智能风险监控系统，企业可以实时了解市场动态、客户行为、竞争对手的举措等信息，进而及时调整策略、采取措施，降低风险，提升企业竞争力。

除了风险预警和决策支持，大数据在风险管控中还具有强大的数据挖掘和分析能力。通过对历史数据和实时数据的分析，企业可以发现风险事件之间的关联性，识别潜在的风险点，并提出相应的预防措施。大数据技术的应用，使企业能够更加精准地把握风险，避免损失。

在风险管控中，大数据不仅可以帮助企业识别和规避风险，还可以提升企业决策的科学性和准确性。通过大数据技术的支持，企业可以进行全面的数据分析，深入了解市场状况、行业动向、客户需求等信息，为决策提供有力支持。大数据分析的结果和趋势预测，能够帮助企业更好地制定战略规划，优化业务流程，提高工作效率。

总的来说，大数据在风险管控中的应用具有重要意义，可以为企业的发展和经营决策提供有力支持。通过大数据技术的应用，企业可以更加全面、准确地了解和管理风险，实现风险管控的科学化、智能化，从而提升企业的竞争力和可持续发展能力。

大数据技术正成为企业风险管控中不可或缺的重要工具，帮助企业应对市场变化、挑战和机遇。通过不断探索和创新，不断提升大数据在风险管控中的应用水平，企业将能够更好地应对风险挑战，实现可持续发展。

三、什么叫大数据管控？

大数据风控指的就是大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法进行风险控制和风险提示。通过采集大量企业或个人的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据风控主要是通过建立数据风险模型，筛选海量数据，提取出对企业有用的数据，再进行分析判断风险性。

四、质检员如何质量管控数据？

第一阶段：启动

在这个阶段我们需要根据所在机构的现行组织架构和工作规范基础上，建立一套质量管控流程和规范。如建立质量管控委员会、制定质量管控管控办法等。质量管控委员会不必是全职，可由现有组织中如信息中心相关人员兼任。数据质量管控办法，则应明确质量管控的角色、职责，建立可执行的工作流程、可量化的工作评估方法，同时也应具备绩效考核、冲突解决与管控方式等。

有了流程和规范后，相应的责任人就应明确本轮质量管控的目标。如：数据质量提升范围，或者是满足一些业务的预期。目标制定完成后我们就可以进入下一个执行阶段了。

第二阶段：执行

进入执行阶段，我们就要开始具体的质量管控工作，整个工作应该围绕启动阶段制定的目标进行。这时我们应该适当引入一些质量管控工具来帮助我们更高效地完成我们的工作。

第二步，设计数据质量控制操作程序

获知已知数据问题后，就应设计数据质量控制操作程序。主要包括以下3个方面：

制定检查和监控的频率及方式

制定质量问题评估方式和整改方式

制定质量报告内容及对象

第三步，定义数据质量需求

根据剖析的质检规则和控制操作程序，对数据质量需求进行定义，这里又可拆分成以下3个步骤。

1.梳理数据模型

梳理数据模型的主要工作是确定检查对象实体之间的关系，关键字、主外键关系梳理、字段类型、长度等。

2.建立质量规则

这一步是将我们剖析的数据检验业务规则，转化成可执行、有结果的技术规则。

3.建立质检方案

将可同时评价且主责部门划分一致的规则集合起来，建立质检方案。也可根据业务或者是评价规范再对规则进行细分建立方案。

第四步，确定数据质量水平

数据质量需求定义完毕之后，我们就需要确定在此需求下，目前数据质量的水平处于什么位置。

第五步，管理数据质量问题

问题找到，下一步我们就应该进行问题的管理了。根据不同的质量问题，进行不同的质量整改方案。

第三阶段：检查

检查阶段，主要是对执行阶段的成果进行检查并分析原因，包括以下3个方面。

1）确定整改质量

对处理后的数据进行再次质检，出具数据质量的报告。

2）对比整改效果

对比处理前后效果，总结改进措施。

3）检查数据质量是否合格，分析不合格原因

这里找到了不合格的原因，会在下一轮管控中进行技术上或者操作程序上的改进。

第四阶段：处理

本环节一般包括以下2个方面：

1）监控数据质量，控制管理程序和绩效

根据既定的操作程序，对质量管控过程中各个环节参与者进行绩效评估。还可以根据不同时期的重点的制定不同的评分标准，有针对性地进行评价和管控，如整改初期数据缺失严重，则可对完整性规则权重调大，以期更快看到成效或者达到更好的效果。

2）建立质量控制意识与文化

在这里沟通与推广是重点，要让所有参与者了解数据质量问题和其实质影响，宣贯系统化的数据质量管控方法，同时挖掘对各个环节参与者的价值，尤其是业务方，传达一种“数据质量问题不能只靠技术手段解决”的意识。最终形成一种数据质量的管理的文化。

五、如何有效的进行数据治理和数据管控？

1.建立统一的数据标准。目前存在各业务部门标准不统一，部门之间数据标准矛盾或者相互混淆的情况，导致部门间数据交换，数据共享比较困难。建立统一的数据标准有助于对数据进行统一规范的管理，消除各部门间的数据壁垒，方便数据的共享，另外数据标准同样对业务流程的规范化有帮助作用。

2.提高数据质量。电力数据的采集和传输受到采集传感器的精度、稳定性，通讯设备和环境因素的影响较大，导致存在大量的空值和垃圾数据。可通过数据质量管理对电力数据进行质量检查，找出有问题的数据，通过数据清洗，问题整改，例外排查等一系列手段提高数据质量；另外还可以通过出具数据质检报告，数据质量绩效考核来督促各业务部门重视数据质量从而加强人员和业务的管理来提高数据质量。

3.数据资产管理。将经过处理的高质量数据资产统一管理，提供全生命周期的管理和数据安全保障。并可将数据资产进行分类和编目，方便数据的展示和数据共享，同时也为数据分析和数据挖掘（电力需求预测、电力系统优化等）打好基础。亿信睿治是从元数据、主数据、数据标准、数据质量再到数据处理、数据资产、数据交换和数据安全，能够为企业提供一站式解决方案，从而打通数据治理全流程。从而完成企业对于数据治理的要求

六、隐患管控五大措施？

   一是完善制度措施，加强规范管理。

   二是加强隐患排查，落实闭环管理。

    三是落实入户安检，广泛宣传引导

　四是加强执法检查，形成执法震慑。

　五是开展燃气管网普查，强化管道设施保护。

七、质量管控的5大支柱？

你说的是质量管理的五大工具吧.

1.SPC

2.APQP

3.FMEA

4.PPAP

5.MSA

八、品质管控五大环节？

主要有：

1.人员分工，首先要结合材料种类对人员进行具体分工，对于那些工作量比较大的可适当扩充人员数量;

2.资料整理，资料整理主要包括指导书的检验以及文件资料等的整理，标注好之后要做到正确操作。

3.员工培训，员工培训也是非常重要的一个流程，要定期对专业知识以及基础技能进行培训。

4.材料异常处理，在处理过程中需要创建一套科学的异常报备程序，及时进行处理。

5.数据整理，主要整理商品品质以及月报等相关内容。

九、风险管控五大措施？

风险管控的五大措施：

1、风险回避，是一种有意识地避免某种特定风险的决策；

2、风险抑制，指采取各种措施减少风险实现的概率及经济损失的程度。这种行动可以在损失发生之前、之中或之后采取；

3、风险留存，指风险暴露者自己承担风险并以自身财产来弥补损失；

4、风险分散，指通过投资组合的多元化来分散投资风险。其原则就是使整体风险最小而收益最大；

5、风险转移，指风险的承担者通过若干经济和技术手段将风险转移给他人。

十、财务管控十大绝招？

财务管控绝招：

1. 制定可衡量的财务指标；

2. 建立严格的财务流程，建立和完善公司资产管理制度；

3. 加强风险识别，制定风险控制措施；

4. 同步推进会计核算、决策、内部控制等管理流程的实施；

5. 执行严格的支出费用拦截；

6. 加强应收账款管理，加强预付款政策；

7. 加强仓储物流管理，以节约成本；