社会经济咨询公司数据管理办法.docx

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社会经济咨询公司数据管理办法

一、总则

1.目的

为加强本社会经济咨询公司的数据管理工作,保障数据的准确性、完整性、安全性以及合规性,提高数据利用效率,助力公司业务的高效开展与决策的科学制定,特制定本办法。

2.适用范围

本办法适用于公司内部所有涉及数据收集、存储、处理、使用、共享、传输以及销毁等相关活动的部门、团队及人员,涵盖各类社会经济相关数据,包括但不限于市场调研数据、行业分析数据、客户信息数据等。

3.原则

合法性原则:数据管理活动须严格遵守国家相关法律法规以及行业监管要求,确保数据来源合法、使用合规。

准确性原则:所有数据应尽可能保证真实、准确,避免出现错误、误导性信息,相关人员需采取合理措施对数据进行验证和审核。

完整性原则:应收集和保存与业务相关的完整数据,防止数据缺失影响数据分析和业务开展。

安全性原则:通过技术和管理手段,保障数据免遭泄露、篡改、丢失等安全风险,维护数据的必威体育官网网址性、完整性和可用性。

高效利用原则:积极挖掘数据价值,促进数据在公司内部的合理流通和高效利用,为业务决策提供有力支持。

二、数据分类与分级

1.数据分类

业务数据:指与公司开展的各类社会经济咨询业务直接相关的数据,如项目调研数据、咨询报告相关数据、客户委托项目具体内容等,是公司核心业务开展的基础资料。

客户数据:包含客户基本信息(如名称、联系方式、地址等)、客户业务需求、合作历史记录以及客户反馈信息等,需严格按照隐私保护相关规定进行管理。

市场数据:涵盖宏观经济数据、行业动态数据、竞争对手相关数据等,主要用于公司进行市场分析、业务拓展以及行业趋势研判等工作。

内部管理数据:涉及公司人事信息、财务数据、行政运营数据等,是保障公司内部正常运转的数据资料。

2.数据分级

根据数据的重要性、敏感性以及对公司业务影响的程度,将数据分为以下三级:

一级数据(绝密级):涉及公司核心商业机密、重大客户的关键隐私信息以及未公开的重要研究成果等,一旦泄露会对公司造成极其严重的损失,影响公司的核心竞争力和声誉。

二级数据(机密级):包括重要客户的一般性业务信息、部分关键业务数据、尚未发布的重要市场分析结论等,泄露后会对公司业务开展、客户关系等方面造成较大损害。

三级数据(秘密级):涵盖一般性的市场数据、公司内部常规管理数据等,若被不当获取或泄露,可能会对公司的日常运营产生一定影响,但相对影响程度较小。

三、数据收集

1.收集要求

数据收集应基于明确的业务目的,不得随意收集无关数据,确保收集的数据与公司社会经济咨询业务需求紧密相关。

收集渠道须合法合规,优先选用权威数据源,如政府部门发布的统计数据、正规行业研究机构的报告等;对于通过调研等方式自行收集的数据,需确保调研过程遵循相关法律法规以及道德规范,获得被调研对象的合法授权。

在收集过程中,应详细记录数据的来源、收集时间、收集人员等相关元数据信息,便于后续的数据溯源和质量管控。

2.收集流程

需求确定:由业务部门或数据分析团队根据项目需求、业务规划等提出数据收集需求,明确所需数据的类型、范围以及预期用途等,填写《数据收集需求申请表》,提交部门负责人审核批准。

渠道选择与实施:经批准后,负责收集的人员依据需求选择合适的数据收集渠道,按照既定的方法和规范开展收集工作,如设计调研问卷、进行实地访谈、从合法数据库中提取数据等。

初步审核:收集完成后,收集人员需对所收集的数据进行初步的完整性和合理性检查,剔除明显错误或无效的数据,并填写《数据收集情况报告》,说明收集过程、数据概况以及初步审核情况等,一并提交给上级主管进行进一步审核。

四、数据存储

1.存储方式

公司建立统一的数据存储平台,根据数据分类和分级情况,采用合适的存储技术和架构进行存储,如关系型数据库用于存储结构化的业务数据、非关系型数据库(如NoSQL数据库)用于存储半结构化或非结构化的市场数据、文档数据等,同时利用专业的存储设备保障数据的物理存储安全。

对于重要的数据备份副本,应存储在异地的备用存储设施中,定期进行数据备份并验证备份数据的完整性和可恢复性,防止因本地存储故障(如火灾、地震等不可抗力因素导致的数据丢失)。

2.存储安全

严格限制对存储系统的访问权限,依据数据分级情况,为不同层级的人员设置相应的访问账号和权限,通过身份认证、授权管理等措施确保只有经过授权的人员能够访问相应级别的数据。

存储环境应具备必要的安全防护措施,包括但不限于防火墙配置、入侵检测系统、防病毒软件等,防止外部网络攻击导致的数据泄露或损坏。

对存储的数据进行加密处理,特别是对于一级和二级敏感数据,采用高强度的加密算法在存储时进行加密,在使用时通过合法授权进行解密,确保数据在存储环节的必威体育官网网址性。

五、数据处理与分析

1.处理要求

数据处理活动(如数据清洗、转换

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