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数理平台范文1
寒区旱区特色数据库（以下简称特色数据库）以探索寒区旱区陆地表层系统的过程、尺度、格局及其相互关系为基础，以开展环境与全球变化及区域可持续发展研究服务为主，特色数据的充分共享和利用能有效促进学科发展。为开展西部高寒、干旱特殊环境下的冰川、冻土、沙漠、高原大气、水土资源、脆弱生态与农业研究提供基础数据，为西部国土资源合理开发利用、环境保护与工程建设提供决策数据; 为寒区旱区人地关系、资源利用、生态建设与社会经济可持续发展提供研究数据。
数据资源分类及管理结构
从数据管理的角度将数据分为原始数据、关系型数据、二进制数据、文本型数据、图形图像和空间数据。从突出特色和应用服务角度，可将数据分为气象、人文地理、自然资源、社会经济、土地利用、冰冻圈、水文（分地表水和地下水）、辐射收支、大气成分、土壤与植被资源、生态环境、气候环境、地理环境、地质环境、沙漠及沙漠化、社会经济等。
依据以上数据分类将研究课题、研究项目、定位观测站、定点观测、野外考察、交流等具体项目数据作为一级数据来源，建立一级分布式数据子库，形成二级数据库群建立的数据基础。为方便应用，将数据在一级数据库群的基础上，按照研究专业特点提炼为: 冰川数据库（极地冰川与海冰、山岳冰川与雪）、冻土数据（多年冻土、季节冻土）、大气数据（高原大气和陆面）、土壤数据、沙漠数据（沙漠与沙漠化、沙尘暴）、水文数据（地表水、地下水）、生态数据（寒区生态、旱区生态）、雷电数据（雷电观测与强对流、人工引雷与影响天气）、社会经济数据等。由这些分类数据库构成二级数据库群，并由二级数据库群构成特色数据集，以高性能计算机曙光3000为核心进行管理。
数据抽象 特色数据库分为三层数据抽象。底层数据集是物理上实际存储的各类关系型数据，非关系型数据存放在磁盘上的分类目录中。数据集是整个特色数据库的基础与核心，含有大量必要的数据分类及其他数据属性，是数据库的数据资源所在。数据集建设基本思想就是依据数据分类，将所有数据资源以更小的、用户容易操作的单位来进行细化，将这种最小单位所表示数据资源的元素称之为数据集。每个数据集包含多个物理数据资源表（关系表和磁盘文件），是特色数据库的基础数据层。也是二、三级数据库群和数据库应用系统建设的基础。所有不同层次的数据抽象及其相互的逻辑关系都建立在数据集群的属性上。
第二层是逻辑子库层，由抽象出的物理上实际相互独立的不同数据集，按数据来源构建。这里所谓的逻辑子库群是按研究课题、研究项目、定位观测站、定点观测、野外考察和交流等具体项目来划分的，为不同的项目、课题和观测站、点分别建立各自的专业子数据库。二级数据库群是在一级数据库群的基础上以不同的课题、台站以及项目为类型所抽象出来的。
第三层是逻辑类数据库群（逻辑数据库），是在第一、二逻辑抽象层的基础上的再一次的数据按学科归类抽象。一、二级数据库群的建设是以三级数据库群为目标的。一级数据库群中的数据集将包含多个三级数据库群的属性。总之，三级数据库群数据的不同分类标准是在建设一、二级数据库群时就要建好的，且后期也不会有较大的变动。如果数据分类的标准发生变化时，三级数据库群要做相应的变化。
数据的管理 按照数据的分类和层次抽象以及用户如何使用数据，可实现数据库及表设计。数据按原始数据、关系型数据、二进制（图形图像文件）、多媒体、文本数据、空间数据进行管理。
原始数据是指从科研第一线提交上来的第一手数据（包括数据、应用程序、说明文档等）。这类数据主要以磁盘目录文件的方式进行管理，将不同的科研数据详细分类，在磁盘上建立相应目录，运行磁盘目录遍历程序将磁盘文件路径读出，并写入相应数据库表中，建立逻辑数据库，为用户下载提供服务。
关系型数据入库前，需要人工作一些适当的修正（增加一些必要的属性字段，去掉不合理的字段），采用Oracle9i管理。为了提供不同的数据服务格式，需要对数据的操作和访问细化到每一个表字段上。
图形图像、多媒体、文本数据的管理。文本分为能够生成关系的简单文本数据和可用excel分析的图形文件，这类文件不是很大，易通过程序提取关系，生成表数据字段，可以在内存中生成文本文件和图像（用户只需要选择要生成图像的字段列）展示给用户; 二是那些难以生成关系的复杂文本数据和大图像，采用数据、应用程序和图像关联的方式以文本文件集和图形图像集的方式存储在相应磁盘目录中，按照原始数据和关系数据的管理方式管理。
空间数据的管理。空间数据主要是空间遥感数据、地理信息数据，采用两种方式管理。一种是以Arc/Info的Coverage，ArcView的Shape文件形式管理; 另一种是采用Oracle Spatial管理空间数据管理。
数据服务结构
服务分管理服务和用户服务。
管理服务主要将数字化的数据进行分析、校正并按照规范进行组织。将数据按照数据集、专业子库、分类数据库三级数据库体系结构进行管理，通过物理层面的数据集来形成逻辑层面的专业子库和分类数据库管理与服务系统。管理服务遵循权利与义务对等的原则积极开展数据共享与数据，遵循谁谁享有所有权，享有其他数据的优先使用权。按照用户类别，确定访问的数据范围; 在数据作者许可的前提下，尽可能广泛地开展共享服务，但数据用户要尊重数据作者的知识产权。
用户服务将基于共享网络技术，以学科分类、地域分类、时间分类、数据格式分类等提供逻辑组合的数据快速查询和下载服务，开展网络数据库的多维可视化动态网上技术服务，促进数据库的充分共享和有效利用，充分发挥数据的科学价值。
寒区旱区特色数据中心的建设遵循开放、自愿原则。为确保数据作者的知识产权，充分调动数据作者对所有数据的积极性，促进寒区旱区特色数据库建设的广泛性，数据库管理系统要求数据使用者将数据的使用情况反馈给数据者，在利用中心数据的研究成果中体现数据作者。数据中心跟踪数据的流向与使用，建立数据使用者与数据者之间的联系，分析数据使用的频度，根据反馈信息，改进数据服务方式，加强数据服务力度。
系统充分考虑了基于以上管理和服务的原则，从用户和数据的管理都做了多层安全设计，管理人员（包括数据所有者）有权对数据进行必要的管理。数据分完全公开、时效保护和项目共享三种类型。数据用户分科研处、所内研究人员、国内研究单位及非营利性机构、国外研究单位及非营利性机构和其他用户五类。设计了逻辑子库的创建、编辑和删除以及相关设置，数据集的创建、编辑和删除，向数据集添加表/文件、日志; 元数据的创建、编辑和删除，数据集的共享/、审批、跟踪核实等功能。
作者简介:张耀南
博士、研究员。就职于中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，任计算机网络室主任、甘肃省高性能网格计算中心主任、中国科技网兰州节点中心主任、中国高性能计算专业委员会委员、甘肃省互联网协会常务理事、九三甘肃省委员会委员、九三中国科学院兰州分院委员会主任委员、中国计算机协会高级会员。
数理平台范文2
“数字芜湖”迎长三角新机遇
建立基础地理信息共享平台，实现基础地理信息的共享和地理信息资源整合，是现阶段政府信息化建设的迫切要求，也是“数字芜湖”建设的出发点。芜湖市信息化办公室总工程师承孝敏介绍说，随着城市信息化进程的推进，芜湖市政府许多部门涉及空间地理信息的应用越来越多，由地理基础底图不统一、重复建设明显、缺乏有效的数据共享方式等带来的问题逐步暴露，各应用系统间各种空间信息的整合共享和互操作性非常困难，信息资源开发与利用水平低下，逐渐形成许多“信息孤岛”。
芜湖市地理信息共享平台有利于解决重复投资和重复建设造成的浪费。它集数字城市地理空间框架于一体，涵盖了芜湖市全城区的地理空间框架数据库以及城管、安监、公交、公众导航、2.5维社区楼宇等专题数据库等，实现了与芜湖政府、企业和社会信息化紧密结合，将成为数字中国地理空间框架市级节点的重要组成部分。比如过去芜湖各级政府办事大厅中所有办事柜台都是按业务分开设置，造成了对软硬件设施的浪费；而现在芜湖的行政办公网络就是“两条线、三张网”，所有柜台都能够完整受理老百姓的日常业务，服务方式发生了很大改变。再如公交行业，“以前芜湖有些城市公交车转个弯就能把整车人甩到一边去，而现在我们一辆公交车上安装了三个视频监控，通过芜湖市地理信息共享平台和GPS可以对公交车的行驶位置、行驶速度进行监测，还能对某一个站点的公交数量进行规划调度”，承孝敏表示，即使交通管理部门管不到的地方，芜湖智能公交系统通过调用共享平台的空间数据，也能轻松解决实际的管理难题。
“今年芜湖数字城管地理信息系统将覆盖1000多平方公里的整个市域范围。”据承孝敏介绍，“数字城管”是芜湖地理信息共享平台的切入点，也是构建“数字芜湖”的基础。作为全省第一个“数字化城市管理试点城市”项目，基于SuperMap GIS开发的芜湖数字化城市管理系统被业界专家称为中国中部地区数字化城市管理的典范。自系统运行以来，芜湖市交通管理局整合了市直22个部门单位、市区26个街办、126个社区的处置力量，初步形成了协同联动的“大城管”格局，使城市管理工作达到全过程控制、全行业覆盖和全社会管理的形态，提升了芜湖居民的生活幸福感。
芜湖市污水管理信息系统是数字化城市的重要组成部分，可以直接服务于政府管理、规划设计、工程设计与施工管理、城市污水管网系统运行管理等部门。由于芜湖市污水设施的建设管理涉及污水办、市政处、开发区、区建委等众多部门，存在“多头设计、多头施工、多头管理”的情况，信息化建设程度和管网及设施管理效率都不高。芜湖市污水管理信息系统基于SuperMap GIS平台，建成后将涵盖全市所有污水管网、泵站及污水处理厂，可对污水排放与处理过程进行一体化管理和监测，实现水质监控、数据采集处理、业务流程再造、管网动态管理等功能，并可实现预警预报、部门联动、应急指挥、决策支持。系统目前正在与芜湖市地理信息共享平台进行对接准备工作，成功对接后将实现对污水管网管理的动态监管，帮助促进市政污水管理系统的梳理完善，还将广泛服务于城管、环保、应急等领域，以保障城市生命线的健康发展。
把整个房子搭建在地理信息系统平台上，以房定人，以人联系全市各个部门，以全市各个部门的信息作为共享，是芜湖市地理信息共享平台的应用推广特色。芜湖市房地产市场信息系统的建成运营，为探索芜湖市地理信息公共服务建设全新模式提供了基础。系统采用SuperMap GIS构建，主要集成了产权产籍管理、统计分析与信息、智能辅助和决策子系统、税费一体化及票据管理等十个子系统，将图、属、档、簿四者有机结合，实现了以图管房，形成了房地产信息的全局共享，满足了房管局所有下属单位及部门的办公应用网络化、业务处理智能化需求，大大提高了政府的办事效率。
开启数字政务模式
“政府效率低下的根源，是没有手段、没有纽带、没有平台”。承孝敏总工师表示，原来社区工作者每人一年要跑破多少双鞋子，磨破多少张嘴皮，坐在办事大厅里的工作人员每天要重复回答多少遍问题，“刚介绍一遍，马上又来一户还得再回答一遍”。数字城市的建设核心就是信息资源的整合、共享和开发利用，地理信息建设的最终目的还是要实现城市的人性化、节约化、高效的管理和服务。“以共享平台为基础，将政府、企业、公众的各种应用嫁接在共享平台上，在芜湖形成基于政务信息应用的产业集聚，做好整个城市的管理和服务，是我们开展地理信息建设的终极目标”。现在芜湖已实现由政府“花钱、管事、管人”向“花钱、养事、买服务”的转变，各个部门基于共享平台不断更新和挖掘各自领域的地理信息资源，共同开启了“数字芜湖”的全新服务模式。据悉，借助芜湖市地理信息共享平台的支撑，芜湖市居民综合服务平台已经于6月底上线，老百姓对芜湖的衣、食、住、行、购、游等方面已经形成了更加直观的了解。
数理平台范文3
关键词：数据中心；系统独立；信息共享；统一数据平台
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)03-10289-02
1 引言
随着信息技术迅猛发展以及现代管理的需要，越来越多的公司、企业与单位大量使用各种管理信息系统(MIS－Management Information System)，以提高工作效率。如学校里人事部门使用《人事管理系统》，财务部门使用《财务管理系统》，教务部门使用《教务管理系统》等等，这些系统由于属于不同部门使用，而且不同软件公司开发的同一类型产品性能和质量也不尽相同，所以就导致这些系统可能由不同公司来提供，系统之间相互独立，不能互联互通，内部的数据结构定义也不相同，给用户造成很大麻烦。比如说一位教师他的职称发生了变化，那他的工资也要相应的发生变化。当职称发生变化时，首先反映在人事系统，而财务系统与人事系统不互通，所以无法及时调整其相应的工资。像这种情况很多，因为学校是一个整体，所有部门之间要协调运作，而他们的信息又只能在各自内部流通，这就必然发生矛盾，导致工作效率低下，管理任务繁杂。因此如何有效的使这些系统之间实现信息共享，互联互通，是当前急需解决的问题。
2 数据中心的重要作用
(1)整合资源，减少学校在运行环境、维护人员等方面的重复投资。
对共享数据实行统一管理，例如将数据中心管理分为系统管理、网络管理、安全管理、数据库管理、客户服务等，这样可以大大提高管理效率，降低人员成本。由于人员分组保证了每个组的成员在所管理的领域中有充足的时间进行研究，因此更有利于提高管理水平。
(2)运行平台整合，实施有效的安全防护与管理。
当共享数据实行统一管理时，只有数据中心的数据对外开放，各个应用系统数据保持独立且仅限内部使用，而数据中心配有专门安全管理人员，使得数据安全性更有保障。
(3)数据沟通、数据存储的有效管理。
数据存放的合理性以及如何保证数据的安全对系统来说是最重要。各应用系统是整个单位大系统的一部分，许多数据都需要提供给各应用系统进行共享。如何设计数据库的结构使各应用系统能够方便、有效的对数据进行管理和共享，这也是数据中心工作的一部分内容。做好数据的存储与备份，并且提供异地的备份，这是数据安全的最有效和最可靠的保证。
3 常见的解决思路及存在的问题
对于如何解决各系统之间实现信息共享，互联互通，每个人都有不同想法去实现，下面列举几种常见解决思路及存在的问题，如：
(1)将整个单位、公司、企业的所有系统交由一家软件公司承包开发。
从表面上看，同一家公司开发整个系统，数据结构和信息标准能很好的统一，实现数据共享，信息互联互通，这应该是解决该问题的最好办法，但在实际应用中却很难行通。各软件开发公司的主打产品不同，因此不能保证每一个应用子系统都能做到最好。一方面，由一家软件公司承包开发的开发成本太高，导致用户购买费用也相应过高，因为整个系统都要重新设计、重新开发，而且很难做好后期维护工作；另一方面，各个应用系统在市场都已有相对成熟的产品，价格也相对便宜。比如金碟公司的财务管理系统，铂金公司的人力资源管理系统等知名品牌。
(2)各系统预留数据接口
看似预留数据接口是个很不错的解决思路，但在实际应用中还存在许多问题。第一，预留的接口很难满足用户的需求，比如：不用用户要求不同接口、同一用户不同时期需求也会发生变化、数据库类型存在多样性等。软件公司很难为每个用户去开发不同的数据接口。第二，不同软件公司开发的子系统所定义的数据结构、信息标准不同，预留数据接口兼容性较差。第三，软件需要不断维护更新，接口也会发生变化，已预留的接口间很难再统一。
4 设计思想
为了有效解决目前存在的不同系统之间如何实现信息共享，互联互通，在广泛调查用户需求的基础上，提出建立数据中心，设计统一数据平台的设计思想。
首先，按信息标准设计数据中心，可以使用MS SQL SERVER数据库，如数据量非常大、安全系数要求很高，建议使用ORACLE数据库。各系统中数据均分为私有数据（只在本部门内部使用）和共享数据（与其他系统数据存在关联）。其次，设计抽取转换工具首先将各系统中的数据通过抽取共享数据转换成统一标准数据格式导入数据中心。再次，数据中心系统（数据统一管理平台）管理员对整个数据中心进行权限分配及数据管理。最后，由各系统根据所赋予不同权限从标准的数据中心提出所需数据，不同的需要可以使用同步更新或异步更新来实现，以及在数据中心做相应扩展开发。统一数据中心实现原理及模块功能示意图如下：
各模块功能、性能要求：第一，数据转换、抽取及更新系统：主要功能是实现抽取公用数据转换为统一数据格式并导入数据中心，性能要求能够分级设定权限管理、数据库接口丰富，能实现对不同数据库表内相关字段读取，要求数据处理灵活、安全、扩展性能好、更新设置灵活等。
第二，数据中心系统（统一数据管理平台）：主要功能是实现对数据中心的信息管理、权限分配、保障数据安全等．性能要求有友好的管理界面，管理员设定自由权限进行数据管理，不同用户可以根据分配权限操作数据，使得数据安全可靠。第三，公用信息使用及开发平台：主要功能是实现从数据中心提出相关数据，或在此基础上开发新的应用系统．性能要求数据传输速度快、信息标准统一。
5 结束语
本文主要是对解决目前应用系统中存在不同系统之间如何实现信息共享，互联互通，提出建立数据中心，设计统一数据平台的设计思想，希望通过这个设计思想来有效地解决这个问题。
参考文献：
[1]戚丽，吴海燕，冯珂. 校园数据中心建设问题探讨[J]. 全国高校信息化研究会2003年学术年会论文集. 2003,10:135-139.
[2]沈锡臣，陈怀楚. 高校信息化建设标准规范[J]. 清华大学学报：自然科学版. 2003,43(4):P529-531.
数理平台范文4
［关键词］ 学历信息；档案；数字化
［中图分类号］ G647 ［文献标志码］ A ［文章编号］ 1008-2549(2016) 11-0036-02
我国很多高校的办学时间较长，积累的原始学历信息资料很多，大部分高校都有专门的档案管理部门，但由于很多高校存在办学形式多元化、高校合并、高校拆分、迁址等情况，使得学历信息资料数量大、类别复杂，再加上了解学校历史的人越来越少，更加凸显学历信息资料的重要性。招生人数和毕业生人数持续激增，但管理人员却始终保持人数未变已经成为各高校普遍存在的现象。学历信息是职称评定、升学、出国留学的重要凭证，查阅学历信息资料和办理各种证明的人越来越多。传统的学历信息管理延续着分年份、资料类别等排序管理，出具证明材料需要管理人员对学生身份进行确认然后手工查询，不仅需要大量人力更加浪费时间，对于异地学生办理相关证明大大提高了时间和经济成本。
一 学历信息数字化平台的开发
（一）学历信息资料的收集归档
学历信息资料的收集归档作为数字化开发的基础，关系到整个数字化平台今后是否能准确地使用。在近几十年的办学过程中学校积累下包括录取三联单、入学名册、成绩单、毕业生登记表等大量的学历信息资料，由于时间久远，这些资料保存难度大，因此在收集整理归档相关资料时，有必要邀请相关的专家及以往从事过学籍工作的教师参与。应本着优先抢救年限久远的纸质学历信息资料，并且分批逐步将所有纸质学历信息资料进行扫描转换成电子文件。然后将扫描文件进行索引录入，完成数据对接，每个学生都生成一条索引数据，可根据学生姓名、学号、考生号、电子注册号、身份证号等信息进行查询。
在具体实施数字化时，严格按照《高等学校档案管理办法》有关要求制定电子档案标准，规范电子文件格式，同时也要充分考虑与现有其他相关电子文件格式的统一及数据的共享，避免因重复建设造成的资源浪费。还要确保转换过程要保证电子文件数据的系统性、完整性和准确性，由于学历信息资料的特殊性，在资料的收集归档过程中，需要重视保密性及安全性。做好这项工作可以促进后续各环节良好地运行和协调发展，也是学历信息数字化的重要基础。
（二）学历信息数字化平台的开发过程
1 技术支持，软硬兼顾
学历信息数字化平台开发针对特定用户，既要兼顾安全性又要利于发展，同时由于高校均有自己的教务管理平台，学历信息数字化平台的开发还要考虑到未来有可能将两个平台甚至更多平台资源进行整合。为了开发出符合学校自身特点的数字化平台，在校专业技术人员中选择适合的研发团队，以方便学历信息数字化的后续发展建设。平台开发采用java技术的B/S结构设计框架，Java语言具有功能强大和简单易用两个特征，同时兼具安全性、稳健性、平立与可移植性、动态性等特点，符合学历信息数字化平台开发的要求。
学历信息数据量较大、种类较多、部分具有保密性，为此在数据存储时要考虑存储空间的大小以及安全，同时需要配备专门的硬件设备，采用 B/S（浏览器/服务器）架构以满足数据量不断增容扩充。b/s的最大优点在于可以在任何地方进行操作而无需安装任何专门的软件，只要电脑能上网就可以使用，管理人员可以在B/S模式下的网络端进行学历信息的审核上传操作，服务器端将满足用户对学历信息的查询、打印、申请协助、统计等工作。
2 数据准确，确保质量
学历信息资源作为学历信息数字化平台开发的基础，关系到今后数字化平台是否能正常使用、准确运行，因此在上传信息前要对其进行校对、审核和检验，以保证今后平台的运行质量。将现有的毕业生姓名、性别、学号、考生号、身份证号码、电子注册号等全部上传平台，确保每个学生的信息都能准确对接。在信息归档及上传过程中，难免出现一些数据不准确、不完整现象，从而影响运行质量。在信息不完整的情况下，可以进行上传，平台应用时可采取模糊处理方法，但如果信息不准确绝对不可进入下一步骤的操作程序，待信息核实无误后再进行后续操作。
3 注意安全，多重保护
学历信息具有高度保密性，关系到学生切身权益和学校名誉，要小心提防不法分子利用有关信息制假贩假。加强设备和信息的安全保护，要安装并及时更新杀毒软件和防火墙，定期对数据进行备份，采取多重保护措施确保数字化信息即使遭遇攻击破坏也能很快恢复工作。从源头杜绝有安全隐患的信息流入，在信息的上传过程中需要保证信息的机密性和可用性，提供隐私保护和信息恢复技术；在信息阶段需要进行安全审核；在用户使用阶段，严格执行身份核实准入制度，只有被确认身份的用户才能够在平台进行相关操作。
4 多重身份，便于管理
开发中要有管理员、操作员、学生等三层次用户，学生可以使用有效证件登录，等待管理员对其身份进行确认，确认信息后，学生可进行相关信息查询下载打印等操作；操作员负责对信息进行上传、修改、查询等日常管理工作；管理员负责平台的维护以及数据分析工作，管理员需为研发团队的成员，保证后续信息资源更新。
5 以人为本，重视实用
任何一个系统、平台、软件的开发都是以用户需求为前提，学历信息数字化平台开发要坚持以学生为中心的服务理念，根据学生和具体操作员的需求提供有效、便捷的信息服务。在数字环境下，学生和具体操作员的需求是信息资源服务的风向标和指南。数字化平台的建设是一个长期的过程，因此在开发过程中，要多听取包括学生、具体操作员在内的使用者的诉求，加强平台开发人员与学历信息管理人员的沟通。有必要时开发人员可以参与一段时间的学历管理工作，以便能熟悉学历信息管理的基本工作流程。具体操作员结合日常学历信息查询频率、开具相关证明、易出现问题等经验，为平台研发者开发平台提供参考以便在开发过程中做到有错误及时更改。
二 学历信息数字化平台的利用
促进学历信息的充分利用是数字化平台建设的根本目的。充分发挥好学历信息数字化平台的作用，提高资源的利用率，才能更好地服务于各项工作并有利于推动学籍工作的发展。学历信息数字化平台应包括业务咨询、申请受理、进度查询、审核校验等功能，充分发挥互联网的优势，实现学生足不出户即可查询、申请学历信息等相关资料。
（一）学历信息数字化平台利用的特点
1 学历信息数字化平台利用的共享性
在网络环境下运行的数字化平台，可以将平台上的信息供有需要的人员共享使用，只要有网络的计算机都可同时查询信息，相同的信息资料再也不会出现只能一人独享的局面，而是多人同时分享一份或者更多份信息资料。从根本上跨越地域限制，学生无需来到学校进行学历信息的查询，完全可以在平台上进行自主操作，免去了舟车劳顿、奔波之苦。打破时间局限，学生再也不用受到只用工作日才能获取学历信息的时间限制，借助平台可以实现随时查询到自己的学历信息资料。
2 学历信息数字化平台利用的重复性
数字化信息资料具有很好的重复性，重复利用不会使宝贵的学历信息原始材料继续老化、破损。一份数字化信息资料无论多少次被查询、下载、打印都不会使其受到损害而减少信息使用寿命，只能让它更好地发挥作用，为更多的使用者服务。
3 学历信息数字化平台利用的灵活性
如果学生因信息不完整，不能查询到相关信息，也可在平台上上传毕业证扫描件、身份证扫描件等申请协助查询。操作员在平台上看到协助查询申请信息后进行查询，整个受理过程学生可以在平台进行跟踪，操作员查询结束后会将查询结果反馈给学生。管理员可以定期利用计算机系统对平台近期包括查询、打印、下载、申请协助等所有操作进行统计分析，将结果转发给相关人员，为平台的继续升级建设提供有力依据。操作人员可以就统计分析结果提出增加平台功能的要求，管理员根据要求按照一定的类别对数字化信息进行编辑，形成特定内容的信息专辑，满足操作人员和学生的各种需求。一份数字化信息不仅仅是一个整体，同时也是一个信息集合，其中的每条信息都可以作人员和学生灵活使用。
4 学历信息数字化平台利用大大提高了工作效率
学历信息资料在未进行数字化之前，如果学生需要查询学历相关资料，需要大量的人力翻阅大量的纸质材料，费时费力，对于年限较远的甚至会花几小时的时间，工作效率极其低下。数字化平台运行后，可以在极短的时间内快速获取想要的信息并且下载打印，对于操作人员来说，工作效率大幅提升；对于学生来说，查询更加方便，使用更加便捷。
（二）加强学历信息数字化平台利用的措施
1 加大学历信息数字化平台建设力度
学历信息数字化平台是对所有学历信息资料进行存储、处理、使用和维护的系统平台。建设具有大容量、高速度、安全的数字化平台，是开发利用信息资源的重要手段，要本着规范性原则、安全性原则、合法性原则，做好传统学历信息数字化工作，同时要加强对电子文件的收集、管理、使用。
2 加强学历信息数字化平台网络建设
网络建设是数字化建设的基础，学历信息数字化是实现信息化、网络化的必然要求，信息化、网络化是实现学历信息数字化的发展方向。网络的迅猛发展使得信息的传播超越了时空的限制，因此，为了让使用者更快更便捷的查询到学历信息，满足各方面的需求，应积极进行网络建设，提高学历信息的传播速度。
3 提高管理人员素质，建立稳定的管理队伍
数字化信息时代，信息服务工作在提供信息、用户需求以及信息服务技术等方面对信息管理人员提出更高的要求。管理人员不仅要了解学历信息管理方面专业知识，还要掌握一定的现代信息技术，同时也要兼顾其他领域的相关知识，因此管理人员的素质高低直接影响数字化建设的成败。对现有人员加强培训，引进相关人才，从而建立一支较为稳定的管理队伍，这是这项工作发展的必然要求。
参考文献
[1]薛秋珍.高校档案远程服务的探索与实践[J].中国档案，2015(4).
数理平台范文5
关键词： 胫骨平台；手术后；疼痛；评估；护理干预
疼痛是一种主观的感受，同一个人不同时间的疼痛感受和不同人在同一病情或处置下的疼痛感受变异都很大，影响疼痛的主观感受因素很多，促进或妨碍表达疼痛的因素也很多，因而很难客观而精确的计量和比较[1]。美国丹佛大学的Regirig Fink认为，对急慢性疼痛不恰当的管理能显著降低患者的自我感觉，产生消极作用，而使用有效的评估工具管理疼痛可以简化疼痛管理过程[2]。护士能否及时掌握患者的疼痛信息，客观地评估其疼痛程度，使疼痛得到及时有效的干预，以提高疼痛阈值，有利于术后功能的康复。我们进行了随机对照临床试验，现将研究内容报告如下：
1对象与方法
1.1研究对象
选择2011年6月至2012年12月，在本院住院治疗的胫骨平台骨折术后患者60例。男40例，女20例，年龄18-55岁，受伤至手术时间2-6d，平均3.1d；60例患者随机分为试验组和对照组各30例。2组性别、年龄、受伤原因、部位、合并损伤等方面差异无统计学意义﹝p>0.05﹞，具有可比性。
1.2研究方法
两组患者入院后均建立疼痛监测表，由护士教会患者正确进行疼痛评分的方法，患者告知术后出现疼痛时及时告诉护士。试验组均进行健康教育及康复指导，对照组则采用常规护理，遵医嘱给予药物镇痛，观察手术后3d内疼痛程度的变化。
2 护理干预
2.1试验组
2.1.1疼痛教育
疼痛教育是提高疼痛护理质量的重要措施之一。试验组患者均已接受围手术期疼痛知识教育，包括疼痛的概念、发生原因、疼痛评估方法、疼痛的不良反应、术后常用的镇痛方法及优缺点等.国际疼痛研究会给疼痛的定义为“疼痛示一种令人不快的感觉和情绪上的感受，伴有实际的或潜在的组织损伤。”它会导致病人的痛苦、焦虑、紧张害怕等心理，不利早日康复。由于许多年来，人们对疼痛的认识存在误区，不能引起足够的重视，因此实施疼痛教育是非常必要的。
2.1.2提高护士准确评估疼痛的技能
护士缺乏控制疼痛的知识与技能，直接影响对疼痛的主动评估[3]。医院必须保证护士有足够的受教育机会，使护士能不断地更新知识，学习疼痛的评估方法，确保疼痛的评估准确、客观。
2.1.3减轻心理负担，提高疼痛阈值
任何能使病人精神愉快，情绪稳定，思想轻松的方法，都可以提高疼痛阈值，增强其耐受力，减轻痛苦[4]。因此护理人员要耐心与患者进行对话，对话时，护士的口吻要自然、轻松、诚恳、友好和善意，建立良好的护患关系。告知患者当发生疼痛时应该及时告知医护人员，及时采取措施控制疼痛，及时化解和转移患者的消极情绪，培养建立积极的心态，促进患者早日恢复健康。
2.1.4保持环境安静舒适，分散或转移患者注意力
创造舒适的环境，避免强光、噪音等环境因素诱发或加重疼痛，护士在检查、治疗、护理病人时动作应准确、轻柔，避免粗暴，尽量减少疼痛刺激[5]。护士要保持敏感，对于轻度或中度以下的疼痛患者，可采用视觉分散法，如听音乐、听故事、看杂志；触觉分散法，如抚摸等。
2.1.5减轻家属的焦虑情绪，争取家属的配合
减轻家属的焦虑情绪是缓解患者术后疼痛的一个非常重要的方面，他们的情绪会直接影响其参与对患者的术后护理，并影响患者的情绪，有效减轻手术患者家属的焦虑程度，加强患者的社会支持系统，对提高患者对疼痛的耐受程度，提高术后生活质量是非常必要的。
2.1.6药物治疗护理
告知患者要合理用药，向病人介绍过量使用药物的危害，并告诉病人少量使用不会成瘾，使病人建立对医护人员的信任感。
2.2对照组
手术后不进行疼痛教育及护理干预措施，术后如出现了疼痛，按常规护理，遵医嘱给予药物镇痛，术后72h随时出现了疼痛，随时告知医师处理。
2.3评估时间和方法：
两组入院后均建立疼痛检测表，疼痛评估在手术后3d内，调查人员由本科医护人员承担，并接受使用2种评估知识的简单培训，并结合McGill简明疼痛问卷表首先由调查员将总的评分和评分方法，要求向受试者交代清楚，让患者自行或由陪护，分别逐条和逐项填写，选择每项内容中最适合的等级分数后确认。两组患者都分别于术后12、24、36、48、60、72h进行VRS评分，即为患者的疼痛程度评分。
2.4统计学分析
应用SPSS13.0软件包进行数据的统计学分析，对结果进行处理，差异比较采用t检验。
3结果
对两组术后各个时间点进行重复测量的方差分析显示，各个时间点的疼痛评分组内差异有统计学意义﹝F=161.11，p
4讨论
疼痛的治疗、护理、评估等问题，一直是国内外医学界研究的热点问题。有文献报道，对疼痛的干预也不应该仅仅局限于单纯的止痛药物疗法，心理治疗也是不容忽视的：①指导患者学会放松，释放紧张度②社会支持是一种重要的心理干预方法，后者可影响个体的调节功能。③力求尽可能让患者回避其他生活事件，要求家属配合，做好这方面的工作。作为临床一线医护人员是各种原因所致的疼痛管理、治疗护理的主要实施者和推广者，应针对患者的个性情况，争取行之有效的措施，让疼痛的患者，早日解除或减轻因疼痛带来的痛苦，帮助疼痛患者提高生存质量。
5小结
本研究结果显示，有效护理干预能减轻心理负担，降低疼痛程度，提高疼痛阈值，有利于术后功能的康复。疼痛护理干预措施无痛苦，不需要医生的医嘱，护士能熟练掌握疼痛评估方法，简单易行，成本低，较药物治疗安全且无不良反应，值得在临床推广使用。
参考文献
[1]张青莲.手术后疼痛护理评估与进展﹝J﹞.中国实用护理杂志，2007，23（3）：73-75.
[2]岸本美江.疼痛评估表的应用﹝J﹞.国外医学护理分册.2002.21（1）：29.
[3]赵继军，崔静.护士在疼痛管理中的作用﹝J﹞.中华护理杂志，2009，44（4）：383-384
数理平台范文6
关键词：大数据 信息服务业 行业细分 数据交易
一、引言
自2013年10月起，中国三大通信运营商相继“云”集贵州贵安新区大数据产业基地雏形初显。2015年4月具有里程碑意义的全国首个大数据交易所――贵阳大数据交易所挂牌运营，标志着贵州开启了中国大数据时代的新篇章。因此，以贵州为基点进行大数据交易平台下信息服务业发展路径和风险管理研究具有代表性意义。“云计算”搭配“互联网+”的商业模式正掀起新一轮的商业革命，大数据背景下带动的新兴产业和新兴企业崛起、优良资产整合重组、传统商业模式变革、服务方式全面创新等预示着大数据为未来的商业和民生领域创造了无限可能。
大数据产业，归根结底是海量信息的收集、集成处理和再利用，那么如何将大数据商业化，如何进行专业化处理使得海量信息实现数据增值并成为优质信息资产，承担着信息枢纽和集成转换功能的信息服务业将会是大数据产业发展的核心力量。作为最先受益并推动大数据产业整体向前发展的中流砥柱，如何有序引导信息服务业的健康发展，如何从风险管理的角度控制和平衡其发展过程中的操作风险、经营风险和法律风险，使经营效益最大化，政府仍须发挥引领作用，以政策支持为后盾，以政府为主导科学谋划和布局信息服务行业，创新管理方式，优质资源配套信息服务业，建立全面风险管理，借助大数据平台首先打造和扶持一批优秀的信息服务企业，进而带动信息服务业的全面发展。
二、信息服务业在大数据产业中的定位
大数据的核心方法，就是将原本以定性分析为主的决策方法，转变为以海量数据为支撑，在定量研究的结果基础上定性分析，更加科学的认识事物本质、把握经济规律、预测经济发展趋势，最终使得商业决策最优化、科学化。由此，信息服务业是大数据产业的核心枢纽，它纵横贯通经济的方方面面。在信息化高度密集的今天，信息服务业的“数据增值”服务将使信息资产成为商业竞争中企业致胜的关键所在，同时，它也为政府科学决策、科学管理、高效管理提供源动力。
决策的科学性和有用性，与数据收集的全面性和数据处理的专业化程度直接相关。一个优秀的信息服务企业可以是企业健康运行的发动机，更是信息社会中实现组织间信息互通、信息共享、优势互补、共同成长的必不可少的传播媒介。
三、大数据背景下信息服务业的内涵及延伸
信息服务业是信息产业的软产业部分，主要有信息传输服务、信息技术服务、信息资源产业三大类，其内容之丰富，服务链条之长远，现已成为信息产业中发展最快、技术最活跃、产品增值最强的产业。
而大数据背景下的信息服务业，其核心价值在于对海量数据进行存储和分析。数据本身蕴藏着价值，而如何将有价值的数据提炼并呈现给有需要的人，这就需要专业人员来破译和解读。
1.大数据信息服务业需要行业细分
众所周知，大数据需要专业人员来完成。能够提供完整生态链的大数据信息服务应该包括数据收集、数据清分、数据整合和聚集、有针对性的数学模型、详尽准确的数据分析，最关键的是，能够提供合理、科学、有效的决策建议。就最新的国家统计局《国民经济行业分类》（GB/T4754―2011）显示，行业标准分为20个门类、96个大类以及在其项下延伸扩展的多个中类和小类。单就数据中心而言，又可细分为数据中心的建设与维持、数据综合处理和数据安全等三个领域。要对客户提供科学的、有针对性的信息服务，光靠单一、固定的数据处理方法恐怕不能完成。
（1）按行业来细分数据处理模型
这需要深入了解行业特性和同业信息，根据客户需要合理利用线性规划法、回归法、时间序列法、决策法、层次分析法等统计工具来构建数量模型，针对不同行业的数量模型设置切合市场行情的权数，区别权重，以便更加专业的认识客观事物并对决策方案做出判断。
（2）先做“专”，后做“全”，政府引导为先
值得一提的是，大数据的信息服务涉及面广博，服务内容具备高技术含量，需要同时具备统计知识和经济管理知识的复合型人才才能完成好服务工作。在大数据信息服务业发展初期，现有和新建的信息服务企业由于技术、资金和人才的规模限制，难以做“全”整个信息服务业，距离出现寡头经济的格局还有相当长的距离。所以，比较实际的做法是，鼓励和提倡企业先“专”于某个领域的信息服务，等到人力、物力储备和技术条件完全具备时，再拓展其他行业领域，做大做“全”。
大数据信息服务业是一个庞大而生机无限的行业，要做到这些，需要政府大力而持续的支持和引导。政策适度超前，以战略眼光关爱并哺育大数据信息服务业茁壮成长。
2.大数据信息服务开启“云”生活模式
对于数字城市、智慧城市、智能城市的理想愿景我们已不再陌生。从最初的中国移动、中国电信、中国联通在贵州建立云计算数据中心，到阿里巴巴选择与贵州合作开发大数据产业，再到富士康、新浪、搜狐等纷纷落户贵州，以及近期腾讯签署与贵州开展“互联网+”的深层合作，全面数字生活已不再遥远。
大数据信息服务作为中转站，“云上贵州”将开启智慧城市、智能公交、智慧旅游，电子政务、食品安全，执法监督等全新的“云”生活模式。云计算应用将覆盖到生活和工作的方方面面。作为基础产业，大数据信息服务业将为其上、下游庞大的产业链注入无穷能量。
四、大数据信息服务的模式及现状
1.大数据信息来源及处理模式
目前，运用于市场决策和内部管理的大数据信息主要分为四种：完全自主存储和分析；自主存储、外包分析；购买数据、自主分析；完全购买。
完全自主存储和分析模式，如电信三大运营商，国有大型银行等企业资金雄厚，人力资源丰富，且历史悠久、根基深厚，市场占有率高，其历年来积淀的客户资源和庞大的客户群体使得信息的收集和整合具有其他企业无可比拟的优势。所以通常这类企业会选择自主建立云计算数据中心，建立自己的数据分析处理团队。
使用自主存储、外包分析和完全购买这两种模式的企业，往往出于成本和效益的考虑（或者受限于公司规模的因素），向更加专业的第三方服务公司购买数据外包服务。对于在自主经营上无法取得的数据，公司也倾向于向第三方服务公司完全购买。购买数据、自主分析模式，对于本身拥有高质量、专业化数据分析处理团队的组织来说，购买数据成为他们开拓市场、了解对手、提高经营管理效率、为客户提供整体解决方案的一项重要途径。
另外，值得关注的是，许多新兴科技公司通过运营，本身能够沉淀海量信息资源，且自主拥有较强的研发团队，通常他们会根据经营和战略需要，灵活选择信息交互模式。如腾讯科技、京东云平台通过贵阳大数据交易所完成信息资产交易。
2.第三方服务公司的现状
目前，市场上存在的提供数据中心建设、数据处理、信息咨询等服务的第三方服务公司主要包括几大类：
（1）新兴的科技公司。如美亚柏科、久其软件、托尔思、东方财富、卫士通等，这些公司由于抓住大数据机遇，充分发挥技术优势深耕数据中心建设与维持、数据综合处理和数据安全等行业细分领域，在服务市场和资本市场上已经具备相当的产业规模和竞争实力。
（2）实力雄厚、拥有知名品牌的管理咨询公司。如麦肯锡、波士顿、贝恩等，致力于量化业绩改进，帮助企业优化运营，建立有效的组织架构，研究政策领域，帮助制定成功战略，为客户提供一体化解决方案。
（3）会计师事务所。如“四大”会计师事务所，除了传统的审计、税务筹划、风险管理等业务外，还为客户量身定制财务咨询增值服务。
此外，资产管理公司、信托公司、银行等也根据其自身人才实力和技术水平，有重点的挑选并开展其擅长的业务领域。
总体来看，国内具备信息服务类业务资质的企业不少，呈现整体行业自由竞争、欣欣向荣的局面。若用经济周期来描述信息服务业，那么可以说，在大数据产业的引领下信息服务业处在繁荣阶段，深耕细分行业领域、资源整合、搭建平台、资源互通、资源共享将是今后信息产业乃至整个经济社会向前运行的主流方向。第三方服务公司要在大数据背景下开拓业务发展并获得市场认可，不得不在专业化程度上下硬功夫，深入调研市场和同业，强化行业背景分析，设计科学合理的数理模型，注重复合型专家人才的管理和培养，打造专业化的服务团队。
五、贵阳大数据交易所创建背景及概述
信息产业飞速发展的今天，大数据时代的来临无疑引发了新一轮信息化投资和建设的热潮。信息数据已成为核心资产，越靠近终端的企业将拥有越大的发言权。因此，以大数据平台建设带动信息数据的互联互通必然将加速产业结构调整，企业资源整合，优化管理手段，提高运营效率。
另一方面，由于过去数据交易的非法性和隐蔽性已经造成客户隐私泄露、诈骗案件增多、信息资产非法盗用导致公司利益受损等恶劣影响，为防范上述风险，从制度上规范数据管理、给信息需求机构提供交易平台、合理合法化数据资产的交易增值等现实需求显得尤为紧迫。
在国家高度支持以及贵州省的持续努力下，2015年4月全国首个大数据交易所―贵阳大数据交易所在贵州贵阳挂牌运营并完成首批数据交易。贵阳大数据交易所作为首个合法化的数据交易平台，“面向全国提供数据交易服务，旨在促进数据交流，向社会提供完善的数据交易、结算、交付、安全保障、数据资产管理和融资等综合配套服务”，首批交易数据是经过清洗、分析、建模、可视化后的二次数据，由深圳腾讯科技、数字广东研究院通过交易平台出售给京东云平台、中金数据系统。
六、如何利用大数据交易平台发展信息服务业
1.引入第三方服务机构
显然，数据信息的清洗、分析、建模、可视化需要从业人员以专业统计知识来处理。贵阳大数据交易所的交易平台搭建不久，初具规模，但随着今后交易业务量的不断增多，现有的数理量化团队势必无法应对客户越来越高期望值的服务需求。这就需要引入第三方服务机构来增加人力保障和技术保障，以期高质量、高效率的完成数据流程加工处理。同时，制定优胜劣汰的竞争机制，将第三方服务机构实行名单制管理，并定期复审和调整准入名单，加强平台管理，保持市场活力，提高服务质量。
2.并轨数据处理类业务和管理咨询类业务
要将数据“增值”为信息资产，最大限度提高信息服务产值，除了数据量化处理外，还可以根据需要将管理咨询类业务并轨到数据报告中进行全方位数据分析，提出战略建议，为客户提供一体化的解决方案。这需要第三方服务机构着力打造专业程度较高的专家团队，合理配备复合型人才结构，强化人力资源管理，科学制定业务流程管理，完善业务逻辑检验复核机制，提升技术水平，保障人力配备。
伴随着业务规模的不断壮大和业务内涵的不断丰富，贵阳大数据交易所应该承担着资源中心、交易中心和监管中心的职能。在促进数据交易合法化的框架下建立和维护数据交易市场秩序，实现数据资源共享互通，控制交易风险和操作风险的同时为权利人的合法权益提供制度保障。
数据获取和使用的风险点把控在数据交易行为中尤为重要。如何规范的获取和使用数据，如何有效利用制度设计和流程设计规避法律风险、操作风险和经营风险，如何在数据交易合法合规的前提下提高规模产值、实现多方共赢，政府管理至关重要，关系全局。
七、大数据信息服务业面临的主要风险点评估
作为新兴产业，大数据信息服务业在发展过程中对数据质量、价值、权益、隐私、安全等问题的重新审视和措施保障将成为企业和政府面临的重大考验。
1.用户信息安全
这里主要指购买双方交易的基础数据本身所涉及的用户隐私、诸如用户姓名、银行账号、电话号码、家庭住址、家庭成员、交易密码、交易具体明细等等最需要防范的用户信息泄漏问题。企业在分析、处理和应用过程中可能因为交叉存储或人为原因被公开到不应部署的服务器上或被他人私自盗用。
2.数据库存储安全
大数据交易所本身是个开放的平台，数据存储量与日俱增，再加上交易主体和服务主体的逐渐增多，拥有和使用数据信息的机构主体容易成为黑客低廉获取信息资产的攻击目标。
3.大数据技术利用安全
大数据技术可以说是国家战略的核心竞争力，同时也是企业竞争的制胜关键，大数据技术的商业价值和战略价值使其更容易成为黑客的攻击手段。黑客利用大数据技术侵入信息相对集中的网络终端，更加便利和精准的开展情报收集，且易于反向控制成千上万台数据终端，进而控制网络传输，严重威胁网络安全。
4.数据质量
在大数据技术不成熟的情况下，来源于数据采集、提取平台的不完善，技术手段不适用，和定量模型演绎失败的数理设计风险等都会直接导致数据质量不高，不能有效为信息资产“增值”。
5.交易主体的权益保障
基于大数据交易所的信息数据交易，其交易的数据信息标的是否按照购买当事双方的合同约定执行，数据使用权范围是否明确界定，数据信息使用的合规性、合法性是否落实到位，另外，交易过程中涉及的交易主体及第三方服务机构的合同文本、保密协议、资金往来、投中标信息等作为交易和监管平台的大数据交易所应起到严格的监督管理作用，规范交易行为，做好存留数据，同时也为平台各方保障各自法定权益提供法律依据。
八、管理和平衡风险的方法
1.确立全面风险管理体系和制度
风险管理是组织机构面对市场竞争、经济转型，应对政治、经济、社会等变革内在激发的一种管理工具，其主旨不在于消除风险，而在于主动选择能够带来收益的风险，找到风险和收益的最佳平衡点，而进行全面风险管理能够很好的解决和平衡这一问题。
全面风险管理的方法在于事前风险防范、事中风险预警和事后风险处理，重点强调以预防为主。负面风险的消除不能单纯依靠事后消极把关，而应该将或有风险前移，采用制度设计和预警管理有效的预防和控制或有风险。这对处于成长阶段的行业领域尤为重要，企业应以战略高度组织全员参与风险管理，落实员工应承担的相关风险责任，识别、分析和评价对企业造成潜在影响的风险事项，企业管理者全局把控所有风险，在控制好负面风险的同时主动管理好机会成本，为企业“增值”。
要建立全面风险管理体系，要求机构负责人具有战略性眼光，将风险管理和战略制定有机结合，积极、主动的将风险管理转变为价值管理，挖掘风险事项中的价值潜力，为战略部署提供源动力。
2.完善内部控制体系
对于机会风险以外的剩余潜在风险，组织机构需要通过内部控制手段来降低、转移、规避、转换、对冲其可能对企业造成的不利影响。2002年，美国颁布著名的萨班斯法案，法律确立经营者对内部控制体系的建立、维护、评价和报告的重要责任。2009年，拥有中国版“萨班斯法案”著称的《企业内部控制基本规范》旨在有效保护投资者利益，建立企业内控标准体系，发挥内控体系对组织内部制度与机制的约束力与制衡力。
有效的内部控制有五个要素：控制环境、风险评估、控制活动、信息与沟通、监督。
（1）控制环境。包括员工的诚信、道德价值观、劳动价值，管理层的经营理念和模式、机构内部各级权限和职责分配，人力资源政策等。改善控制环境是有效实施内部控制制度、妥善处理控制点的基础。
（2）风险评估。它是内控制度得以实施的先决条件，通过识别潜在风险的后果和可能性，结合成本效益原则，按重要程度将风险管理与价值管理联系起来。
（3）控制活动。它是内部控制体系的核心，其目的是保证政策措施得以顺利执行，实现企业目标。所采取的方法包括复核、授权、审批、会签、校验、职责分工等等。
（4）信息与沟通。主要包括信息采集和信息传递，确保信息和决策在相关部门和行为人之间上传下达，无缝对接，同时畅通外部主体如客户、股东、供货商等沟通渠道。组织机构需要建设和完善信息系统、总体应用控制和层级系统管理。
（5）监督。主要评价系统运行的质量，包括日常监督和专项监督。它对正常的管理活动和员工行为进行监督，如发现内控制度存在缺陷，及时向上级报告。
3.对第三方服务机构严格行业准入，实行动态名单制管理
运营伊始，贵州省已提前在制度设计上将贵阳大数据交易所的数据交易客户实施会员制管理，具有会员资格的企业才能通过大数据交易所实现大数据交易。对于下一步可能引入的第三方信息服务机构，政府和行业协会应该率先组织对目标市场和从业机构的深入调研和摸底，按照行业资质、人才配备、技术条件、管理规程及内控措施、资产规模、客户群体、过往业绩等因素在制度上科学、合理地设置行业准入条件。综合筛选优质的目标服务机构，纳入首批名单制管理，开展服务工作。
另外，为了大数据交易所的长远发展，应该严格把关名单内的机构管理，全面掌握第三方服务机构的信息服务及进度流程，动态监测行业市场变化，健全信息服务效果评价标准，定期做好客户回访及评价采集，关注机构管理章程和内控措施是否落实到位，再根据上述情况制定和落实名单制动态管理的准入和退出机制，定期调整和补充名单，从监管效果上做到全方位立体跟踪管理，有据可查，确保服务质量。
4.保障基础设施和上层应用的紧密联合
大数据的计算、存储和安全需求快速推动着存储硬件、网络基础设施、和不断更新的计算处理方式的发展。存储设备是基础设施中最重要的部分。存储设备的容量能力、延迟性、安全性、成本、灵活性，以及是否能正常访问等因素是大数据对于存储设备的评价标准和硬性需求。而不定向突发的流量剧增、云数据中心互联以及云数据中心内部组网支持云服务要求更高层次的云应用平台和云处理技术。大数据相较于过去的信息产业而言，对数据需求的精度和广度、硬件设施的超高性能、系统平台和应用平台的可操作性、云平台数据安全等问题提出了更高的要求。所以，政府和企业在合力保障基础设施建设过程之时应推动积极信息处理技术革新，强化安全技术手段，加快数据安全保护技术攻关，通过监管技术研究，强化对敏感信息泄密事件的监测预警和及时处置。
5.完善交易制度，加强保密工作
在过去，数据信息买卖已经成为有关企业、个人之间私下非法交易的地下产业链，由此衍生出的电信诈骗、垃圾广告、恶性推销、电话骚扰等层出不穷、花样翻新，这是数据信息交易规则体系不完善造成的。因此，大数据交易所既承担着数据交易合法化的职责，更肩负着梳理市场渠道，规范数据交易行为的神圣使命。以贵阳大数据交易所为依托，建立中国真正意义上的数据交易市场。政府要积极发挥主导作用，以市场为导向，科学、合理的完善数据信息交易体系，建立健全数据交易制度，加强风险防控手段，根据市场发展进程和交易实践难点严谨制定、适时调整监督管理方式。
对于信息泄露的问题，数据买卖双方、第三方信息服务机构以及大数据交易所之间须签订保密协议，规范交易流程，约定数据产品的使用权限，执行保密条款。对于交易平台方、第三方信息服务机构，尤其是数据买方，应严格执行大数据交易所的数据保护条例，不得私自转售、泄露“数据产品”，以确保数据不被滥用。单位或个人的泄密行为应计入诚信档案。
另外，大数据交易所可能具有多重交易身份，它既是大数据资源的提供者，同时也是大数据资源的消费者，可谓产业发展的交通枢纽，连接着上下游庞大而复杂的产业体系，交易平台的内部管理功效对于数据交易市场的健康发展至关重要。为严格数据资源管理控制，规范数据开放、设计保密级别、限制数据资源开放等级等显得确有必要。
6.培育专业人才队伍，提升服务力量
大数据处理技术是未来企业竞争的核心软实力，而高端人才的培育和引进是实现技术保障的重要组成部分。贵州竭力推动开放政府数据资源，最大限度为人才提供容错试错空间。今年5月，被授予“国家级众创空间”的中国西部众创园以及启林创客空间在贵阳国家高新区揭牌，“为创客提供实验室、技术交流、产品推广、企业联盟、办公场所、金融支持、餐饮住宿等全方位、全过程、全配套的创业服务”，构建产业培育全链条。
