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企业模块化分类数据分析系统数据管理规范

1范围

本文件规定了企业模块化分类数据分析系统（以下简称系统）数据管理的系统组成、数据分类、数据管理过程、数据质量管理、数据安全管理。

本文件适用于企业模块化分类数据分析系统的数据管理。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T25069信息安全技术术语

GB/T35295信息技术大数据术语

3术语和定义

GB/T25069、GB/T35295界定的术语和定义适用于本文件。

4系统组成

系统包括模块化分类单元、信息采集单元、预处理单元、信息分析单元和预测提升单元，系统组成图见图1。

图1系统组成图

5数据分类

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业务流程信息数据包括：

——渠道参数：总渠道成本、总渠道金额和渠道频率；

——运营参数：物资投入量、项目完成量和人力资源投入量；

——销售参数：销售额、销售成本、销售人员数量。

6数据管理过程

6.1数据采集

6.1.1信息采集单元可采集业务流程信息，通过业务子模块采集业务流程信息，其中，业务流程信息包括渠道参数、运营参数和销售参数，通过渠道子模块、运营子模块和销售子模块分别采集渠道参数、运营参数和销售参数，获取渠道效率指数、运营效率指数和销售效率指数的具体过程见附录A。

6.1.2应确定数据收集的时间表和频率。宜为实时、每日、每周、每月或根据业务需求的其他频率。

6.1.3应确定数据采集方法，确定采集数据所需的工具、技术和方法；包括数据抓取、数据抽样、数据传输和数据加载等步骤。

6.1.4应确定记录数据采集过程的详细日志的要求。

6.1.5应记录有关采集的元数据信息，包括采集时间、采集人员、采集工具、数据来源版本等。

6.1.6应确保在数据采集过程中数据的安全性，包括加密数据传输、身份验证和授权，以及数据泄露的风险管理。

6.1.7对于需要特定时间窗口内的数据的情况，应明确指定数据采集的时间窗口。

6.1.8应规定如何处理数据采集过程中的异常情况，包括数据源不可用、数据丢失或采集失败等情况。

6.2数据预处理

预处理单元可对业务流程信息进行预处理，通过数据质量管理模型判断信息准确度，将业务流程信息内的各项参数与相应的参数预设区间进行对比，若参数不在预设区间内时，则判定参数的数据有误并生成提示信号，当生成提示信号后，进行数据更正操作，并通过提示信号的生成次数，获取数据质量指数。

6.3参数分析

6.3.1信息分析单元可对预处理后的业务流程信息进一步分析，建立参数分析模型。

6.3.2通过渠道参数、运营参数和销售参数分别获取渠道效率指数、运营效率指数和销售效率指数，进而获取业务效率指数，获取业务效率指数与数据质量指数的具体过程见附录B。

6.3.3再通过业务效率指数与数据质量指数相结合，获取企服效能指数，获取企服效能指数的具体过程见附录C。

6.4企服效能预测

预测提升单元可建立企服效能模型，通过采集现有的业务流程信息，判定当前企服效能，并预测未来一定时间段内的发展趋势，通过对当前企服效能进行效能提升操作，建立效能提升预测模型，获取企服效能的预测提升效果，以实现数据驱动企业服务项目的管理决策。

6.5数据存储

6.5.1应确定数据存储的位置，可选择本地服务器、云服务器等，确保数据存储的安全和可访问性。

6.5.2应规定数据存储的格式，如数据库、文件系统等。

6.5.3应估计数据存储的容量需求，根据数据量大小规划存储空间。

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6.5.4对于历史数据，应设计分区和归档策略，将数据按时间或其他标准分割和存储。

6.5.5应规定数据备份的周期，宜为每日、每周等。

6.5.6应设计自动化备份机制，确保数据能够在设定的周期内自动备份。

6.6数据备份

6.6.1应定期进行完整备份，将所有数据备份到安全的存储介质中。

6.6.2在完整备份的基础上，应进行增量备份，只备份发生变化的数据，减少备份时间和存储空间。

6.6.3应将备份数据存储在安全、稳定的地方。

6.6.4应定期进行备份恢复测试，验证备份数据的完整性和可恢复性。

6.6.5如果有条件，可进行多地备份，将备份数据存储在不同的地理位置，增加数据的安全性。

6.6.6应对备份数据进行加密处理，确保备份数据在传输和存储过程中的安全性。

6.6.7应记录备份操作的时间、内容和结果，便于后续审计和追