
南昌大数据管好企业_数据分析师考试
7月3日下午,走进江西南昌西湖区工商管理局,虽然已快到下班时间,但大厅内仍有不少人在排队等待注册。窗口工作人员表示,从去年3月开始,新企业注册受理和咨询量都明显增加。
随着商事制度改革的推进,企业准入关口放宽成为新注册企业数量增长的最大原因。在江西南昌,2014年3月到2015年3月间,新增企业数达20580户,同比增长59.66%。
为在做好“宽进”的同时,还能有效地“严管”,去年10月开始,南昌启动企业事中事后监管改革试点工作,研发“南昌市企业监管警示系统”,依托企业监管大数据中心,建立企业信息化监管体系。
户口建档,企业信息公开公示
“一般企业到银行贷款,都会被要求到工商部门开具一份证明,证明企业没有违法记录。”南昌市市场和质量监督管理局法规处处长张志刚发现,近两个月来,来开证明的企业已经很少出现。
“这些企业信息,银行现在只要上网一查就能看到。”张志刚告诉记者,打开南昌市企业监管警示系统,企业所有经营相关信息都可以查到,包括企业登记信息、股权出质登记信息、动产抵押登记信息、荣誉品牌、抽查检查信息、违法记录等。
今年5月1日,南昌市企业监管警示系统正式上线。截至目前,系统已采集全市11万户企业、22万多户个体工商户登记的基本信息以及63247条企业的年报信息,实时采集了南昌市市场和质量监督管理局、市中级人民法院、市国税局、市地税局等9家试点单位对企业的许可、处罚等信息。
此外,系统还设置了消费警示查询,导入了“12315”投诉数据,企业是否有被投诉记录、投诉内容、处理结果,消费者都可以随时查询到。
“这就是一个全市企业监管大数据中心,通过网络接入到各行政部门的监管系统和投诉举报系统,自动抓取采集企业基本信息、企业自主公示信息、社会监督信息、监管信息等四大类的企业信息。”张志刚介绍,这就相当于为企业建立了一个公开的“经济户口”,“一户一档”集中监督管理。
系统设置了对外公示平台,将所采集到的各类企业信息向全社会进行公示,完善信息的公示机制,并根据这些信息将企业进行信用分类。今后,银行贷款、融资合作、政府采购、工程招投标等,将以此为依据设立相应的门槛,使信用的软约束变为硬杠杠,失信违法企业将“一处违法,处处受限”。
信息共享,突破部门“数据孤岛”藩篱
“基本上每星期都会有一次检查,有时是工商部门,有时是食药监部门,或者税务部门。”南昌市梅岭云露有限公司成立于2007年,对公司负责人熊腾来说,平时最头疼的就是要应付这些莫名的检查,“其实多数时候就是走马观花,例行检查而已。一个小厂至少要应对10多个部门的检查,有时工商部门前脚刚走,质监局的人又来了。”
“这种情况以后就不会有了。”南昌市市场和质量监督管理局信息中心主任刘辉云说,南昌共有34个企业监管部门,分管着不同领域的工作。之前,各部门之间的信息是完全孤立的,基本处在“各自为政”的状态,相互之间缺乏沟通协调,“通过融合各部门的数据,企业监管警示系统很好地解决了这一问题。”
“企业监管警示系统会自动向各监管部门进行‘监管预警’,根据各部门职责不同,将预警信息在系统内进行分派、流转至相关监管部门。”刘辉云介绍,企业监管警示系统主要有两大平台,除了对公众开放的公示平台,各监管部门后台还有一套业务平台,通过共享业务平台,原先孤立存在的各监管部门,利用大数据联通起来,实现联动监管,解决“数据孤岛”问题。
此外,通过采集企业行政处罚和其他违法信息,系统自动生成信用分类,并采用国际通行的颜色区分预警类别的做法,分为正常、黄色警示、橙色警示、红色警示等四色标示。各监管部门分类监管,对正常类型企业,减少检查次数,适当增加黄色、橙色警示企业的检查次数,对红色警示企业的经营状态、经营行为,进行严格核实,提高监管的针对性和有效性。
依托信息公示通过平台实施监督,建立综合执法新机制,将以往的市场巡查改为精准定向检查,能大大减少对正常经营企业的打扰,为企业营造安静的创业环境。而系统会自动分析结果,能够将涉及易燃易爆、特种设备、食品安全等重点高危行业清楚地在地图上标明,监管部门利用系统分析结果对区域内涉及重大民生、安全等高危重点行业的企业进行重点监管,防止重复无效监管。
规范操作,信息留痕防监管缺位
“‘宽进’能打造客观、透明、权威的平台,为创新创业提供一个公平诚信的市场环境,同时也是对改进市场监管执法、改革监管体系、健全社会监督机制等工作提出的新要求。”江西求证沃德律师事务所律师张雪强说。
“一直以来,企业监管主要以市场巡查为主,结合投诉举报部门的信息,适时开展专项检查。”南昌市市场和质量监督管理局副局长陶成发现,随着新注册企业迅猛增长,如果再不改变传统的监管方式,监管人数跟不上企业增长数,监管方式没有重点,容易产生监管空白。
在业务平台,监管部门通过系统平台,认领每天更新的市场主体信息,对需要进行后置审批的,进行跟进监管,并及时将许可信息反馈到系统平台。此外,系统设置了“监管配置”“抽查检查管理”等后台,对各行政部门监管的时间、对象、手段和结果等进行客观的记录。
“今后,所有监督检查都要录入到平台,做到监管留痕,防止监管缺位。”陶成指出,企业信息公开公示,时刻都处在被监督状态,有助于企业加强自律;对行政部门来说,公开披露的企业信息,同时也是监管部门的一份成绩单,他们同样受到社会公众的监督。通过企业监管警示系统,倒逼监管部门进一步规范行政处罚自由裁量权,规范部门履职和执法行为,逐步建立科学、规范、系统的考核机制,从源头上杜绝执法部门“不作为、乱作为和慢作为”现象的发生。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01