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
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01