大数据系统体系建设规划包括以下哪些内容

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大数据系统体系建设规划包括以下哪些内容

企业内控建设实务企业内控建设应当以经营的效率与效果为主导目标，以财务报告可靠、资产安全与经营合规为三个保障目标，在此基础上，建设实务将围绕内控组织的设置与内控建设的五要素。

（1）内部控制组织组织是体系运行的基本保障。通常的内控组织包括董事会与经营层两个层面，强调内部控制的建设与实施是董事会的责任，并且下设审计（风险）管理专门委员会加强管理。此外，内控组织的设置特别强调经理层是企业内控建设的具体实施者与责任人，各经营管理部门按照职能归口进行内部控制的建设与实施。其中，是否设置专职的内控部门是企业界关注的焦点，通常的设置方式包括三种：方式一：单独设置内控部门。优点是有利于提高内控建设的初期推动效率，缺点是内控部门与经营管理部门割裂，未能很好地体现内部控制责任与经营管理责任的融合。此方式在金融类企业普遍应用，对于实体经济体，通常不设置专职的内控部门。方式二：由内部审计部门牵头负责内控工作。优点是待体系初建完成且运行平稳后，内部审计作为内控的监督部门，可以立足于公司整体牵头协调各部门定期进行内部控制的自我评价，并且持续完善内控体系的建设。缺点是国内企业内审部门往往人才匮乏，在内控建设的初期独立当此重任可能力不从心。方式三：在内部控制建设集中期设立内部控制建设办公室，该办公室从各主要部门抽调人员专职从事内控体系建设工作，待体系正式运行时，办公室解散，人员归位到各经营管理部门，且牵头职能也归位至内审部门。此方式的优点是可以集中各部门力量完成内部控制的体系化建设，待体系平稳运行后，相关人员回到经营管理部门的骨干岗位上，有利于促进各经营部门对内部控制体系的理解，有利于内控与经营管理的融合。实践表明，对于管理基础弱的实体经济企业，采取方式三的内控推行效果较佳。当然，组织的设置没有一定之规，企业应当依据自身的特点设置内部控组织，明确相关的管理责任。

（2）内部环境的诊断与完善内部环境是企业内部控制建设与运行的载体，企业在建设内部控制机制时，首先要诊断与完善内部环境。一方面，内部环境的完善可以为控制活动的设计与运行奠定基础，另一方面，内部环境的诊断可以加强控制活动与内部环境的匹配性，有利于控制活动的顺畅运行。通常，内部环境的诊断与完善包括六个方面的内容：治理结构、机构设置、权责分配、内部审计、人力资源政策、企业文化。其中，机构设置、权责分配与内部审计的定位三个方面必须先行完善，后续的控制活动设计与运行才会顺畅。治理结构、人力资源政策与企业文化三个方面，可以伴随控制活动的运行同步完善。

（3）动态的风险评估风险评估是内部控制体系化建设的重要表现，是后续内控措施设计的重要依据。根据成本效益原则，企业应当针对评估的重要风险强化内部控制措施，有效降低风险。对于次要风险，企业应当简化控制活动与流程设计，承担相关的风险，体现经营的效率与效果为主导目标的内控建设理念。风险评估包括风险辨识与风险评估两个阶段。在风险辨识阶段，企业应当围绕内部控制目标识别影响目标实现的不确定性因素，辨别企业风险并进行分类，形成企业的风险管理库。通常，企业的风险可以划分为战略风险、市场风险、运营风险、财务风险与法律风险五类，并在此基础上进一步细分。在风险评估阶段，企业应当运用二维风险评估坐标图，从破坏性与发生频率两个维度评估风险，并将风险点界定为重大风险、中风险与低风险。企业应当依据行业特点与目标设置等确定风险评估的标准，评估标准应当注意定量与定性标准相结合。在实务中我们强调，处于不同行业的企业，或是同一行业的不同企业，或是同一企业处于不同的发展阶段，其风险评估结果各不相同。为此，企业应当至少每年评估一次风险，及时发现新环境、新业务带来的新风险，动态地调整风险评估结果，进而动态地调整控制活动规范，让原本静止的内控制度动起来，始终踏上企业发展的节奏。

（4）控制活动的设计控制活动是内控体系实施的核心要素，企业在规范控制活动的过程中，应当形成内部控制政策与程序手册（下简称内控手册）。企业在设计控制活动时，应当树立与经营管理活动相融合的设计理念，首先界定企业的控制活动循环，然后将内部控制措施嵌入控制活动中，完善经营管理活动的制度流程设计，形成企业的内控手册。内控手册分模块设计，每一模块一般包括五个方面的内容：第一，管理目标。围绕内部控制的目标，企业在设计内控手册时，首先应当明确控制活动的管理目标。例如采购付款循环，其管理目标应当包括保障物资供应、提高采购效率、降低资金占用、控制采购成本、保证核算准确等。第二，管理机构及职责。该部分将控制活动涉及的组织及职责清晰界定，以确保后续流程运行的顺畅性。第三，授权审批矩阵。该部分应当明确控制活动涉及的所有权限在董事会、经理层与各职能部门间的划分，并且明确各级审批责任。第四，控制活动要求。该部分一般以制度文本的形式书写，明确控制活动各控制环节的内控要求，作为相关经营管...

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企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。

成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。

服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。

产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。