京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
拥抱“大数据” 搭建新舞台_数据分析师考试
在波涛汹涌的政治体制改革大潮中,组织机构代码工作迎来了前所未有的发展瓶颈期,一方面是简政放权带来的原有业务功能的弱化,一方面是取消行政事业性收费带来的代码收入的锐减,面对这样的境遇,我们要如何应对呢?从辨证唯物主义的角度来说,任何事物都有其两面性,恰如古人所云:“山穷水尽疑无路,柳暗花明又一村”,危机中往往也蕴藏着转机。习近平主席在贵州调研时指出,“大数据”时代在我国才刚刚起步,国务院在最近印发的《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》中提出,要充分认识推进信息公开、整合信息资源、加强大数据运用对维护国家统一、提升国家治理能力、提高经济社会运行效率的重大意义,这正是在全国范围内拥有着2908万有效机构数据的组织机构代码管理机构的发展机遇所在。
国家代码中心在《组织机构代码信息社会应用地方推广实施办法(征求意见稿)》中,为充分利用全国代码数据信息资源,扩大组织机构代码信息社会应用领域,建立地方代码分支机构与国家代码中心间应用联动及合作共赢模式,提出了具体的实施建议,更为各省的组织机构代码信息应用提供了强有力的数据支撑。6月30日,在黑龙江省质监局组织召开的全省质监系统优化发展环境、服务经济发展工作会议上,张升局长提出了质监部门具有着为市场经济发展保驾护航的重要手段的理念,强调了要在管理中服务、在服务中管理。那么,在大数据时代的背景下,以这样的理念为指导,作为龙江质监大家庭的成员之一的组织机构代码如何能够更好地发挥其手段的功能,如何更好地在管理中服务呢?不妨让我们先来看看,组织机构代码能做些什么吧。
经过20年的稳步发展,组织机构代码的应用范围总体上可以划分为政务领域和商务领域两大部分,其所能提供的服务主要包括四种方式,一是应用部门对组织机构代码证书的查验,例如:银行、税务、机动车管理等部门的应用,随着“三证合一”、“一照一码”工作的逐步推进,这一传统的应用方式相当于在无形之中逐步取消了;二是面向公众提供机构信息检索服务,为经济、社会活动提供必要的依据,例如:全国组织机构代码管理中心网站上组织机构代码信息核查平台的开放;三是将组织机构代码作为关键字嵌入到应用部门的系统中作为机构主体标识,为其信息管理提供便利化,例如:电信行业、征信行业、财政管理、公积金管理等部门的应用;四是通过对数据的深层次加工为全社会提供更加专业化的数据服务,例如:国家中心开发的地理信息系统(GIS)的开发等。
在内部需求方面,以黑龙江省质监系统的工作部署为例,在年度质量报告工作中,我们可以提供企业基础信息的比对、分析、处理等服务;在龙江品牌培育工作中,我们可以提供某一地域经济行业和生产企业的统计信息,协助这一地域确定品牌培育目标;在中蒙俄经济带建设工作中,我们可以将组织机构代码、商品条码、物流码等资源整合提供打包服务,为物流园区的科学管理提供便利化的条件;在“六个一批”的“畅通一批”工作中,我们可以将组织机构代码作为机构标识推进网上审批、电子政务建设。
在对外服务方面,我们原有的与省诚信办的合作,在加强政府对企业的监管、加快构建社会诚信体系、维护市场秩序和社会稳定方面发挥了重要的作用。依托组织机构代码数据库,充分利用现有的组织机构代码数据资源,我们既可以为我省“一带一路”建设和社会总体发展提供有效的数据支撑和重要的决策依据,还可以为市场风险评估、产品信息溯源、政府信息内部交换共享等多个方面提供帮助,为政府和各部门开展电子政务、加强行政管理、监督相关单位的经济社会行为提供有效支持,为建立社会诚信体系奠定基础。
有了丰富的信息资源,知道了这些资源能做些什么,我们的工作就有了努力的方向和奋斗的目标,那么要如何去实现它?要从哪些方面着手呢?
既然是面向需求市场提供服务,那么一方面要从市场主体的视角去思考问题,市场主体需要什么?市场主体想要什么?更重要的一方面,是要对自身的工作机制做出市场化的调整。根据黑龙江省代码现有的实际情况,我觉得要做好应用服务工作,首先要加强团队建设,建立并打造好“三个团队”,一是基础数据团队、二是数据加工团队,三是数据推广团队。对于经济活动的市场主体而言,有一个比较熟悉的名词,那就是“产供销一体化”,即产品从生产、加工到销售形成一个完整的体系,以保证其利益的最大化,假设组织机构代码信息库是我们生产的产品,那么基础数据团队、数据加工团队、数据推广团队分别对应着生产、加工和销售三个环节。
先说基础数据团队,它的主要工作职能是在原有组织机构代码信息库的基础上保证数据的鲜活性和准确性。“打铁还需自身硬”,只有手中具有过硬的产品质量,才能够在市场竞争中更有自信心、更有竞争力。流水不腐、户枢不蠹,空气要流动才能保持新鲜,数据要鲜活和准确才能有更广阔的应用前景。过去,我们保持数据鲜活性和准确性的主要手段是证书年检和网上年报,实行“三证合一”、“一证一码”以后,保持数据鲜活性和准确性的主要手段将发生变化,一方面要与注册部门保持互联、及时接收注册部门所采集的新增信息,另一方面要建立与注册部门年报信息的共享机制。此外,要保证数据的准确性,还要及时对所管理的数据质量进行优化,从现存的机构数据中经济行业分类不准确等问题入手,从源头上为数据精深加工奠定良好的基础。
数据推广团队与数据加工团队,二者是相辅相成、密不可分的,
这两个团队的工作要做好,必须要“走出去”、“请进来”。以我们常去的餐厅为喻,数据推广团队相当于点菜员,数据加工团队相当于厨师,对于厨师来说,原材料怎样加工要由点菜的顾客说了算,怎样能把菜品加工的让顾客满意,就要看厨师的水平了。
所谓“走出去”,就是指数据推广团队要走出院门迈向市场,通过需求调研,让我们知道顾客需要什么,让顾客知道我们能做什么,建立相对稳定的数据输送渠道。“酒香也怕巷子深”,再好的产品如果没有畅通的销售渠道,也只能白白地堆在自己的库房里上。在政务领域,一方面可以对我省主要信息应用部门和决策部门开展需求调研,以便于有针对性的开展数据加工分析,建立数据对接渠道,形成数据交换制度,另一方面可以建立与统计部门间建立协同协作,让我省发布的统计数据更加科学合理。在商务领域,可以充分利用标准院现有的网站和微博、微信等新兴媒体与企业等市场保持互动,提高信息服务水平,开展需求调研。
所谓“请进来”,就是邀请专业的数据分析机构,对我们的数据加工团队进行科学规范的指导,确定准确的信息分类标准,提升我们数据加工分析的水平和能力,提升顾客的满意度。这样做的原因是,过去我们对数据的加工,往往依据的都是系统维护人员根据通过自身所掌握的知识所确定的标准,缺乏科学性。此外,我们还可以与代码应用工作开展较好的先进省市建立良好的合作关系,不断学习其先进的管理模式和工作方式,推动工作创新。
谈改革、讲发展,源动力在于自身是否有改革、发展的愿望,是否有壮士断腕的决心,是否有“马上办”的行动力。也许可以用“你若安好 便是晴天”来形容从事代码工作多年的同事们心里共同的愿望,那么就让我们一起积极行动起来,为了国家的经济、社会发展,让组织机构代码在“大数据”时代的舞台上充分施展它的魅力吧!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28