仓库年统计数据报告

仓库年统计数据报告（精选10篇）

仓库年统计数据报告 篇1

《数据挖掘》大作业

院（系）名称：信 息 技 术 学 院 专

业 年 级：11 级网络工程（物联网方向）

学

号：111124092 学 生

姓 名：朱

玉

jxjk 目录 目录.....................................................................................................................................I 第 1 章 数据仓库和数据挖掘简介......................................................................................1 1.1 数据简介.............................................................................................................................................1 1.2 数据挖掘技术.....................................................................................................................................1 第 2 章 创建数据仓库..........................................................................................................2 2.1 数据....................................................................................................................................................2 2.1.1 数据属性结构........................................................................................................................................2 2.1.2 数据库的相关处理................................................................................................................................3 2.1.3 实验的开发平台....................................................................................................................................3 2.2 数据库的结构模块简介....................................................................................................................3 第 3 章 数据挖掘过程..........................................................................................................3 3.1 关联规则............................................................................................................................................3 3.1.1 关联规则挖掘过程图解.........................................................................................................................3 3.1.2 决策树挖掘过程图解...........................................................................................................................24 3.1.3 聚类分析挖掘过程图解.......................................................................................................................26 3.2 数据集挖掘结果..............................................................................................................................28 3.2.1 超市交易关联规则的挖掘结果...........................................................................................................28 3.2.2 影响小学生自控能力调查数据集决策树的挖掘结果.......................................................................31 3.2.3 影响小学生自控能力因素调查数据集聚类分析的挖掘结果............................................................33 第四章 数据仓库和数据挖掘总结....................................................................................38 4.1 关联规则总结...................................................................................................................................38 4.2 决策树总结.......................................................................................................................................38 4.3 聚类分析总结...................................................................................................................................40

jxjk 第 1 章 数据仓库和数据挖掘简介 1.1 数据简介

我的数据集是由两个不同的数据库组成，因为做关联规则的时候，影响小学生自控能力的因素分析调查分析数据库，不具备关联规则一对多的条件，因此，我用了课本上的的超市交易数据集。所以做关联规则的超市数据集，在这里我就不多介绍了。

做决策树,聚类分析所用的数据集影响小学生自控能力的因素分析调查分析数据库主要父母文化程度，家庭经济状况，教师要求，民族，年纪，年龄，师生关系，是否单亲，是否是独生子女，兴趣，性别，姓名，学号，性格，自控能力属性组成。此表是用来调查影响小学生自控能力的因素有哪些。此数据集做决策树的目的是，可以根据小学生的基本情况大致了解他的自控能力。此数据集做聚类分析，可以从中挖掘出小学生基本情况的分类。

1.2 数据挖掘技术 关联规则、决策树、聚类分析。

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第 2 章 创建数据仓库 2.1 数据

2.1.1 数据属性结构 如表 2-1、2-2 所示。

表 表 2 2--1 超市数据交易表

表 表 2 2--2 影响小 学生自控能力的因素分析调查表

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2.1.2 数据库的相关处理 1.创建数据库 2.数据集导入 3.设置主键 4.创建数据库关系图 2.1.3 实验的开发平台 1.实验设备：PC 2.主要开发软件：SQL Sever 2005 3.辅助软件：Office

2.2 数据库的结构模块简介 本数据库有两个数据集组成，超市交易数据集和 影响小学生自控能力的因素分析调查表两个数据集。超市交易中有 ID 和 Items 两个属性；影响小学生自控能力的因素分析调查表数据集中有年级、学号、姓名、年龄、性别、民族、是否单亲、是否独生子女、父母文化程度、家庭经济状况、是否为班委、教师要求、师生关系、兴趣、性格、自控能力等属性。

第 3 章 数据挖掘过程 3.1 关联规则 3.1.1 关联规则挖掘过程图解

1.商业智能项目创建过程图解

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2.数据源的创建过程图解

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3.数据源视图创建过程图解

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4.数据集挖掘结构创建过程图解

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5.设置算法参数

6.处理挖掘结构过程图解

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3.1.2 决策树挖掘过程图解 决策树的挖掘过程与关联规则基本上相同，但有些是不同的，因此，我把不同过程的图解在下面给出。

1.创建挖掘结构过程中挖掘数据所用的列的选项

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2.算法参数设置

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3.1.3 聚类分析挖掘过程图解 聚类分析的挖掘过成与决策树、关联规则也基本上相同，因此，我把不同过程的图解和决策树一样也在下面给出。

1.挖掘数据集时所用到的属性

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2.算法参数设置

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3.2 数据集挖掘结果 3.2.1 超市交易关联规则的挖掘结果

1.项集

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2.钻取

3.规则

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4.依赖关系网络

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3.2.2 影响小学生自控能力调查数据集决策树的挖掘结果 1.决策树

2.依赖关系网络

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3.2.3 影响小学生自控能力因素调查数据集聚类分析的挖掘结果

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1.分类关系图

2.分类剖面图

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3.分类特征

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4.分类对比

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第四章 数据仓库和数据挖掘总结 4.1 关联规则总结

从超市交易数据集中能挖掘到：能够推测到顾客买商品的时候，大概会买那些商品。比如根据下图：

从此挖掘结果中能够看到，顾客买 cream 也可能会买 bread。

4.2 决策树总结

从影响小学生自控能力因素调查表数据集中能够挖掘出：小学生的自控能力与哪些因素有关联，关联是否很强，或者根据小学生的基本情况大概能判断出小学生的自控能力的倾向。比如一下几个图：

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从以上几个图片可以看出，影响小学生的自控能力的因素有兴趣、父母文化程度、年级、家庭经济情况、性别、是否是独生子女、教师要求、是否为班委，影响小学生自控能力的最强因素

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是兴趣因素，最弱的是性别。

4.3 聚类分析总结

从影响小学生自控能力因素调查表数据集中能够挖掘出：影响小学生自控能力的调查对象中的基本分类，还有分类中的倾向。

仓库年统计数据报告 篇2

数据仓库DBMS市场已经从支持传统的商业智能平台的信息存储,发展到支持业务分析、企业绩效管理,甚至支持如操作型BI(商业智能)或绩效管理的更广泛的分析架构。许多企业也因此将更多的负荷和数据载入从联机事务处理(OLTP)转移到数据仓库,数据装载也正转变成接近连续加载的模式。

2009年整个数据库管理软件市场持续增长,年增长率已超过10%,可见发展势头之迅猛。相应的,由于“有利可图”,数据仓库DBMS市场的竞争变得越发激烈。在2009年,我们看到企业已经热衷于数据仓库解决方案———超过50%的组织机构开始或已经部署技术一流的解决方案,且追随着“使用简便”、“快速投入应用环境”及“满足企业性能需求”的宣传口号。IBM、Oracle和Teradata仍在为争夺龙头老大的位置大打出手。Microsoft带着它更具挑战性的DBMS加入这场冲突中,并且快速的蚕食中型商业市场。更有1010data,Infobright等代表着新生势力的初创企业也希望分一杯羹。

权威市场分析机构Gartner在2010年1月最新发布了2009数据仓库数据库管理系统Magic Quadrant报告。该年度报告分析了数据仓库DBMS市场在进入2010年之际的市场现状,包括市场增长速度、相关的供应商及解决方案等等,被业界公认为是进行数据库投资决策时非常有价值的权威参考资料。Gartner公司依据标

准对该市场内的厂商进行了分析,并将这些公司列入在其极具特色的象限图中,进行图形化描述。

DBMS厂商出现三大阵营

Gartner依据数据仓库的定位和战略情况,对2009年活跃在DBMS市场上的供应商归结为三类:领导者,竞争者和新创者。评估主要是根据企业前瞻性策略和本年度执行能力体现两项标准。领导者囊括了拥有大量并发用户的提供商,他们能够对管理混合工作负载的各种规模的数据仓库提供最强大的支持。他们因为始终如一地为客户提供满意的服务和强大的支持、在数据仓库DBMS市场资历较深且拥有强大的硬件联盟,所以被评选为数据仓库市场的领导厂商。在这次的研究报告中,IBM,Oracle和Teradata被列入“领导者”的前列。

他们均展示了自身引领市场的强大实力。对于IBM来说,他不仅能够将存储、服务器、网络和数据管理系统整合在一起,将其作为单一的产品进行支持和发售,还更进一步把BI软件和专门行业的内容整合到同一个系统包中,这一举措将为目前数据仓库和商业智能中采用的零件式整合方式带来很大的冲击。面对强劲的对手,Oracle将可能做出反应。要知道,Oracle自成功收购Sun以后,可谓是如虎添翼,使其拥有一个市值110亿美元的硬件及开源软件产品线,可以建立与IBM公司在大型机集成解决方案上同样的业界地位。此次为应对IBM的新系统,它将可能把其Sun硬件、BI软件和应用程序整合在一起,建立全方位的产品线以打破IBM一支独秀的局面。而Teradata也于2009年与SAS联合推出了整合型的数据库内分析解决方案———业务洞察力优势计划,有效地推广和实施数据库内分析能力,为一线决策人员提供基于事实的分析洞察力。当然,还有一大批数据库巨头们也会不甘示弱,从微软到SAS和Netezza将必须构建新的合作关系,与之抗衡。在竞争趋于白热化的数据仓库DBMS市场中,“领导者”们的较量很大程度上决定市场的走向。

相比起领导者,竞争者立足于通过加强投资开发的前瞻性或执行能力的其中之一,以提升自身的竞争优势,但在均衡这两者的综合能力方面还难以超越“领导者”。拥有前瞻性的竞争者往往能够更好地把握整个市场的技术发展进程,制定相应的技术和产品战略。而拥有执行能力的企业则主要强调整体发展能力、产品性能、质量、功能集、技能和市场响应力等。

竞争者主要分布在象限图的中部。其中,Aster Data,Green Plum,Sybase等多家公司近几年均呈现出惊人的成长速度,成为竞争者的典型代表。特别是随着新一代数据库分析技术的走红,这些企业迅速把握这股新的技术潮流。例如,数据仓库设备厂商Sybase,致力于数据库内分析(In-Database Analytics)技术的研发,其应用大大缩短了数据分析任务执行的时间;而Aster Data和Green Plum则实施了Map Reduce并行处理框架和“可编程并行分析能力”,实现了PB级的数据处理能力。无论是Sybase、Greenplum还是Aster Data,都是致力于吸引热衷“让数据分析过程更简单”的企业。这些新动力的注入,为新一代的数据库内分析方法增添了更强大的并行处理能力和更卓越的运营分析能力,使之远远超于早期的由IBM和Oracle等巨头主导的数据库内分析技术,这也从事实上证实了这部分企业对“领导者”们的威胁是存在的。

另外,数据仓库市场的一股新生力量也不容小视。他们通过性能的创新或交付方式的创新,如通过创新数据标记化技术及专业的数据压缩和存储技术、降低输入/输出(I/O)限制、提供更高性能等举措,建立自己的市场份额,并已显示出一定的市场优势。但这部分企业面临诸如缺乏成功先例的示范指导、缺乏能有力支持供应商、缺乏继续创新的资本等问题。

随着大量的数据仓库新手进入市场,在2010年,我们将密切关注专业服务产品的质量。过去一年,不少厂商都将重点放在专业服务规范化,以支持数据仓库产品的推出和应用。一些厂商已通过收购咨询机构的方式为其提供规范化咨询服务,还有一些厂商则引入规范化技术,为现有的产品发布团队制定最佳做法,或凭借以往的经验建立新的产品交付标准。Gartner认为,专业服务产品质量将可能是用户选择厂商的重要因素。

数据集市的复苏

了解数据仓库,数据集市同样值得一提。由于数据仓库驱动的应用更为多样,作业需求差异很大,数据集市被广泛采纳,其快速的发展吸引越来越多的眼球。数据集市是用来满足特定分析应用的知识储备,通常提供给特定的小部分用户。通过将部分作业需求转移到数据集市,可以用来优化企业数据仓库(EDW)性能。在过去的几年中,由于更多分析需要数据仓库的支持,且数据仓库DBMS引擎在分析应用方面的优秀表现,我们看到了数据集市在分析方面的应用随之大大增加了。

2009年,伴随着低价格的入门级产品的利率水平出现了增长(如Green Plum公司的单节点版本,Sun与Oracle联手打造的数据库机系统和Teradata的551平台),一些组织创新地应用这些“入门级”产品作为部门的非独立数据集市平台,以此扩大当前平台的标准。鉴于此,对数据集市支持的需求依然强劲,而且对于独立的数据集市也一度出现复苏。

性能优化

2009年数据仓库取得又一新进展,那就是市场接受实施两个数据仓库副本的标准,以解决在混合工作负载的需求中的服务水平冲突问题。有了新的标准,许多机构就可以在一个仓库副本中指派负载任务和运行分析任务,而在另一副本执行战略挖掘、战略查询和生成静态报告,有助于进行更详细的数据查询以及满足对所管理的数据量不断增大的需求。然而,伴随这一趋势也衍生了一些问题:副本的快速复制,近期数据的“分区”管理,数据仓库从一个副本到另一个副本的定期更新。这对2009年和2010实现市场快速增长和供应商分化有重要影响。

Teradata在过去15个月都已纷纷引入了各种新的优化项目。新创企业也十分注重通过优化的方式来实现差异化战略,完成对自身竞争优势的构建。例如,采用列存储替代传统的行存储,采用数据记号化和硬件并行技术。可以肯定的是,几乎每一个数据仓库供应商都在努力解决仓库存储的优化问题,这对于满足用户在保存、访问和使用大量历史数据的需求极其重要。有些供应商使用“热”和“冷”数据的概念,所谓热数据,是指那些最近、最常用、同时拥有许多使用者和应用程序进行存取多种应用的数据,而使用频率较低的历史数据则被称为冷数据。在多重温度环境下,数据仓库可以自行管理冷、热两种数据。用户通过分享和管理不同温度的数据,使得需使用热数据的应用能维持所需性能水平,而冷数据则以较低的性能需求供用户访问,实现动态地管理系统资源,平衡并优化数据仓库资源。

此外,还有其它一些性能优化的方法,如使用不同大小的存储设备,以减少成本或提高性能,通常,硬盘越大,则成本越低,性能越低;硬盘越小,则成本越高,性能越高。或者,将数据库管理系统的代码移植到存储设备,通过使用存储设备中的处理器,以获得更高程度的并行化和更强的计算能力。不少供应商也采取了固态存储的方法,取代传统的分区解决方案,取得更高的性能。

新一代数据库技术正在描绘新市场格局

无论是领导者,还是竞争者,无不你追我赶,“八仙过海”。某种意义来说,这只是各个厂商追求利润和生存而已。但他们毕竟带来了数据库技术的高速发展。

(1)列存储将取代行存储

上文已多次提到列存储和行存储的问题。数据管理系统技术传统上是采用行模式,它基于磁盘并以线性方式查询的存储模式。但近几年,列存储的应用越来越多地被采纳。列存储虽然没有颠覆传统的按行存储数据的理论,但结合数据压缩、无共享、大规模并行处理架构时,它可以使应用分析和商务智能处理保持高性能。其中,Sybase可谓是列存储数据仓库阵营的主要推动者和倡导者。在过去的两三年中,我们还看到了许多列存储阵形的新面孔,如Par Accel和Vertica。新一代DBMS技术正在对数据库管理员以及选择和管理上述技术的人发出一个简单而明确的信号:列存储将取代行存储。

(2)数据仓库托管服务

在2006年,由Kognitio发起一种数据仓库托管服务概念,即由DBMS厂商为客户开发和运行数据仓库。数据仓库托管服务对于一些缺乏技术和资金,无法自行管理数据仓库的中小型企业特别有吸引力。2009年,我们看到更多的组织使用这种方式。Kognitio和1010data等不少商家厂商甚至致力于把这项服务打造成“数据库即服务”(DAAS)的商业模式,为公司提供在线构建应用的服务。企业和开发人员也就无须再为配置数据库服务器、解决数据访问和可用性的问题、管理数据备份与复制、维护安全性、保护数据等等事情而烦恼了。相信未来数年内,Daa S会随着云计算的向前发展而迅速增长。

(3)开源数据仓库

开源的革命已经渗入数据仓库领域,开源领域已有足够的产品构成一个完整的数据仓库架构,或者说数据仓库本身已成为开源。开源颠覆了数据仓库的昂贵的现实,开源交付的软件成本很低或者根本无需成本,即使对再小的公司也能建设自己的数据仓库,所以说,数据仓库已经不再是实力雄厚的公司的奢侈品了。Gartner发现,47%的受调查公司已经采用开源数据仓库,19%的公司正考虑在12个月内采用开源数据仓库。这表明以绿色、便捷为优势的开源数据仓库已经是大势所趋。

(4)云数据仓库

自云计算的提出,DBMS的云应用成为可能。许多DBMS厂商正迅速向云进军。如Vertica,被视为是把数据仓库引入到云中的领跑者之一,该公司将其数据库技术迁移至Amazon的“弹性计算云”基础设施,希望赢得需要托管的、按使用付费的数据仓库和业务智能性模型的客户。Green Plum公司吹捧它在福克斯互动媒体(FIM)的企业数据云(EDC)仓库平台,称其有高度分布式数据仓库,巩固了点击流处理和社交分析网络(例如My Space)。然而,安全性、多重租赁,以及数据传输产生的延时等问题都成为了制约DBMS的云应用的重要原因。目前虽然有一些较小规模的数据仓库已经实现了在云中的应用,但是要使之成为一个数据仓库平台,恐怕还需要2到5年的时间。

2010年,所有“老牌”的和新创的厂商们必定继往开来,继续做大数据仓库DBMS的蛋糕,继续推进数据库技术的快速发展。在此过程中,每个供应商将修正其发展战略,扩充合作渠道,扩大现有客户规模。此外,由云计算或开源软件等技术所产生的更广泛的交付战略,也会带来新的商机,在某些情况下甚至会演变成一种需求。厂商的解决方案将更加重视工作负载的隔离和优先级设置。缺乏鲜明特点产品的厂商是注定会被市场所淘汰的,而已确立了市场地位的成熟厂商则更愿意继续攀登市场和技术的金字塔。激烈的竞争是在所难免的,但最重要的是,对于深陷数据丛林的广大用户而言,可以共享技术进步带来的各种便利和快捷。

参考文献

http://www.gartner.com/technology/media-products/reprints/aster/173535.html

http://www.cnw.com.cn/software-database/htm2009/20091201_186970_3.shtml

http://www.rfidworld.com.cn/news/2007_5/2007514815554571.html

2010年4月金融统计数据报告 篇3

广义货币增长21.48%。2010年4月末，广义货币(M2)余额为65.66万亿元,同比增长21.48%，增幅分别比上月末和去年同期低1.01和4.47个百分点；狭义货币(M1)余额为23.39万亿元,同比增长31.25%，增幅分别比上月末和去年同期高1.31和13.77个百分点；流通中货币(M0)余额为3.97万亿元,同比增长15.76%。当月净投放现金577亿元，同比多投放66亿元。

本外币贷款增加8093亿元，其中，人民币贷款增加7740亿元，外币贷款增加52亿美元。4月末，金融机构本外币贷款余额为46.17万亿元，同比增长24.11%，当月本外币贷款增加8093亿元，同比多增1685亿元。金融机构人民币贷款余额43.35万亿元，同比增长21.96%，比上月末高0.15个百分点，比去年同期低7.76个百分点。当月人民币贷款增加7740亿元，同比多增1822亿元。分部门看，住户贷款增加3255亿元，其中，短期贷款增加952亿元，中长期贷款增加2303亿元；非金融企业及其他部门贷款增加4482亿元，其中，短期贷款增加467亿元，中长期贷款增加3259亿元，票据融资增加470亿元。月末金融机构外币贷款余额为4134亿美元，同比增长70.32%，当月外币贷款增加52亿美元。

本外币存款增加1.12万亿元，其中，人民币存款增加1.18万亿元，外币存款减少90亿美元。4月末，金融机构本外币存款余额为66.39万亿元，同比增长21.39%，当月本外币存款增加1.12万亿元，同比多增642亿元。金融机构人民币存款余额为64.99万亿元，同比增长21.95%，增幅分别比上月和去年同期低0.14和4.26个百分点。当月人民币存款增加1.18万亿元，同比多增1503亿元。其中，住户存款减少419亿元，非金融企业存款增加8235亿元，财政存款增加3441亿元。月末外币存款余额2043亿美元，同比增长0.07%，当月外币存款减少90亿美元。

银行间市场人民币交易活跃，市场利率有所回落。2010年4月份银行间市场人民币交易累计成交13.69万亿元，日均成交6518亿元，日均成交同比增长27.79%，日均同比多成交1418亿元。

仓库年统计数据报告 篇4

一、原保险保费收入6851.92亿元，同比下降19.89% 产险公司原保险保费收入1251.50亿元，同比增长20.79%；寿险公司原保险保费收入5600.41亿元[1]，同比下降25.50%。

产险业务原保险保费收入1145.47亿元，同比增长17.63%；寿险业务原保险保费收入5078.75亿元，同比下降25.98%；健康险业务原保险保费收入532.34亿元，同比下降16.97%；意外险业务原保险保费收入95.37亿元，同比增长24.04%。

产险业务中，交强险原保险保费收入189.52亿元，同比增长11.10%；农业保险原保险保费收入为47.24亿元，同比增长51.79%。另外，寿险公司未计入保险合同核算的保户投资款和独立账户本年新增交费1943.23亿元，同比增长94.94%。

二、风险保障金额504.01万亿元，保单件数22.64亿件

保险业提供风险保障金额504.01万亿元。其中，产险公司保险金额423.93万亿元；人身险公司本年累计新增保险金额80.08万亿元。

从险种看，车险保额20.07万亿元；责任险保额37.11万亿元；农险保额2266.44亿元；寿险本年累计新增保额2.47万亿元；健康险保额56.99万亿元；意外伤害险保额282.25万亿元。

保险业新增保单件数22.64亿件。其中，产险公司签单数量21.91亿件；人身险公司本年累计新增保单0.73亿件。

从险种看，货运险签单数量6.06亿件；责任险5.51亿件；保证险1.66亿件；车险0.44亿件；寿险本年新增累计保单0.15亿件，其中普通寿险612.82万件；健康险2.07亿件；意外险3.28亿件。

三、赔款和给付支出1313.11亿元，同比增长2.80% 产险业务赔款475.38亿元，同比增长13.27%；寿险业务给付652.60亿元，同比下降10.55%；健康险业务赔款和给付161.99亿元，同比增长47.96%；意外险业务赔款23.14亿元，同比增长24.43%。

四、资金运用余额150200.07亿元，较年初增长0.67% 银行存款18834.04亿元，占比12.54%；债券51870.18亿元，占比34.53%；股票和证券投资基金20102.25亿元，占比13.38%；其他投资59393.6亿元，占比39.55%。

五、总资产169052.81亿元，较年初增长0.93% 产险公司总资产24794.66亿元，较年初下降0.67%；寿险公司总资产134600.24亿元，较年初增长1.86%；再保险公司总资产3141.03亿元，较年初下降0.28%；资产管理公司总资产494.46亿元，较年初增长0.61%。

六、净资产19569.29亿元，较年初增长3.84%。

数据仓库与数据挖掘结业论文 篇5

参考题目：

1.数据挖掘技术在数据仓库中的应用

2.关联规则在数据仓库中的应用

3.Aproior算法及其改进

4.决策树算法综述

5.聚类技术在XXX中的应用

6.XXX分类算法在XXX中的应用

7.分类算法的比较

8.聚类算法的比较

9.……

10.……

要求如下：

1.最上面内容为：姓名、学号、专业和成绩，见模板。

2.题目居中，宋体4号字加粗。

3.正文：首行缩进2个汉字，宋体小四号，行间距为1.25，页面设置为：左-2 右-1.5 上-2 下-2.左侧装订。

4.若包含图或表，则居中。

5.至少4页，并在每页下面的中间加上页码。

模板如下：

姓名___________ 学号____________ 专业______________ 成绩_____________

题目

1.引言

2.XXX

3.XXX

4.…

保险数据仓库之数据集成设计 篇6

一、数据集成原理概述

由于保险业务性质决定保险业务系统处理逻辑复杂, 数据量大, 再加上种种原因还保留许多历史遗留系统, 开发平台和技术规范也不统一, 给数据仓库的数据集成带来了不小的难度。因此, 在数据集成设计时, 既要考虑满足数据仓库之初管理需求的实现, 又要考虑实现数据规范的统一、避免对OLTP (联机事务处理) 数据库性能的影响、减少对OLTP库结构的修改等约束, 在保证数据抽取质量和效率的前提下, 我们提出的保险数据仓库数据集成解决方案, 如图1所示。

(一) 各数据抽取层概述

1. OLTP数据源

即所有保险联机事务处理数据库, 以及其他非结构化数据。为减少对OLTP的性能影响, 对各生产库要抽取的源数据表增加了插入、删除、修改触发器, 由触发器调用数据库内核捕获OLTP数据源的表记录变化, 并按事务处理前后将这种变化保存在轨迹库中。

2. 轨迹库

即保存反映OLTP数据变化的轨迹数据库, 与OLTP数据源是一对一关系, 且尽量选择相同数据库, 这样确保对OLTP性能影响小。它与OLTP数据库表结构的不同之处在于, 轨迹库表除比OLTP数据库表多3个字段外, 其他字段结构相同, 多的3个字段分别为:变化类型标志 (I:插入, D:删除, U:修改) 、更新时间戳、标志型字段。如一条记录在生产库中先被插入, 而后修改再删除, 这样在轨迹库中将保存三条记录。

3. 同构库

选择与后续数据仓库、ODS相同的数据库平台, 实现各异构的OLTP数据库平台的统一, 其库结构与OLTP轨迹库相同, 而记录信息除要保存删除记录外, 其他与OLTP数据源表一致。它是通过ETL工具获取OLTP轨迹库中最后记录状态信息, 仅反映生产库的当前状态。

4. 操作数据存储 (ODS)

是对多个OLTP库经过ETL (即数据抽取、转换、装载) 过程按照主题进行有效地集成, 定期刷新, 包含当前有效数据, 是数据进入数据仓库前的缓冲区。其具备4个特点:面向主题、集成性、近实时数据发布、当前数据。

5. 数据仓库 (DW) 和数据集市 (DM)

包含大量从ODS层传送来的历史数据, 传入数据一般不再修改。它是面向分析型数据处理, 支持分析决策, 不同于操作型数据库, 具备4个特点:面向主题、集成的、相对稳定的、反映历史变化。数据仓库是满足企业级管理决策需要, 而数据集市是满足部门级管理决策需要而设置, 可看成数据仓库的子集。

(二) 数据抽取层间关系

OLTP数据源到轨迹库是通过触发器方式减少数据抽取对OLTP生产库的性能影响, 而轨迹库到同构库是解决数据库平台统一问题, 将不同数据库统一到同构库中, 形成与生产库同构的数据, 同构库到ODS库是分主题的数据集成, 用于数据进入DW前的数据缓存, ODS到DW是生成代理键及映射表的过程, 由于数据进入DW生成了代理键, 不便根据业务键进行回溯关联更新, 同时从同构库到ODS中有多对一表的抽取, 情况更为复杂, 不便查错。因此设计ODS非常必要, 这样也保证ODS到DW的抽取基本上是一对一的抽取。

二、关键抽取技术设计

数据抽取主要有全量抽取和增量抽取。全量抽取比较简单, 在此不再累述;增量抽取主要有触发器、时间戳、全表比对、日志比对等方式。下文就触发器和时间戳增量抽取方式中的一些关键技术与大家进行分享。

(一) 抽取控制表的设计

本控制表存在除生产库外的所有源数据抽取端的库中, 用于增量抽取控制。其中endid和curid是自增长型的标志型字段, 如数据从生产库进入轨迹库时会产生系统时间戳和标志字段, 而通过抽取控制表可以确定本次数据抽取范围, 实现增量抽取。另外, 此处endtime和curtime的设计是增加系统的可靠性。

(二) 抽取频率及精度设计

数据增量抽取是在各抽取层间从前至后顺序流动, 为保证数据抽取的有效性和准备性, 后面抽取频率应低于或等于前面的抽取频率, 后面抽取时间戳精度应低于或等于前面抽取层的时间戳精度。同时, 只要不是最后一级数据层, 即使是到DW层, 若还有后续抽取, 则都应在各级数据层中设计时间戳 (捕获更新数据行) 和增删标志 (有效确保删除目标数据层中的删除或被修改前的数据) 字段, 以便数据正确流转。

从同构库开始后的一表对一表的数据流转方式:根据源数据层Etl Ctl控制表中的时间戳起点及源数据表中的最大时间戳确定被更新的数据范围, 抽取数据到临时表, 根据主键关联删除目标正式表中的数据, 将临时表中的数据插入正式表, 若此时正式表为最后一层数据层, 此时将临时表中增删标志不为‘D’的插入即可。另外, 因为同构库中数据与OLTP数据源中数据是同构的, 所以即使后续数据的抽取频率变低, 数据流转方式与上面的相同。

(三) 防主键修改的触发器设计

针对有主键表的增量抽取方式, 若在OLTP生产库中修改了主键值, 通常做法是通过更新触发器插入轨迹库一条更新的数据记录, 但由于有主键的后续抽取是通过主键进行判重删除的, 这样将导致同构层数据原主键记录形成垃圾, 无法删除。鉴于此种情况, 我们对OLTP生产库的更新触发器改为两条插入触发, 插入一条主键修改前原记录, 同时标志为D, 再插入一条主键修改后的新记录, 同时标志为I。这样, 在抽取包中按主键查重后, 不会因修改了主键而产生冗余垃圾记录。如对表agent_post_mclerk的更新触发器修改为:

(四) 多表对一表的数据抽取设计

多表对一表的数据抽取过程中, 往往由于源数据层的多表数据准备不同步, 有的表数据先准备好, 有的表数据后准备好, 导致进行多表数据关联抽取时数据遗漏, 从而影响后续数据抽取的正确性, 为此须采取措施保证多表数据到目标层后数据的同步性和正确性。通常做法是:先通过在Etl Ctl控制表采取左关联, 确保控制表数据不会掉, 然后用另一个表关联更新目的表所有字段。这种抽取方式虽然可以保证数据的准确性, 但不能保证数据的一致性和同步性 (同步更新) , 同时关联更新此表时必须用另一个表的全表数据更新, 查询数据量大, 效率低, 因此这种方式不可取。为了保证数据的正确性、同步性, 采取的设计原则是:只有多表的关联记录数据全部准备齐了才一同到达目标层。

考虑到生成的目标表是否要对关联的源数据多表进行聚合运算, 在此分两种情况进行分别讨论。现假设要从源数据层的A表:psn_customer (cust_id, …, upd_flag) 和B表:customer (cust_id, …, upd_flag) 中, 抽取数据到目标层的C表:c02 (cust_id, …) 中, 前面带下划线的字段为表中的主键 (此处源表的关联条件是否构成目标表的主键均没有任何影响, 将其设置为目标表主键是为了更方便理解) 。

1. 多表对一表时不进行sum, average, count等聚合运算, 但可进行distinct运算的情况

根据表间关联条件抽取数据, 并根据upd_flag值决定, 只要有一个为‘D’, 则值为‘D’, 同时不为‘D’时, 才为‘I’, 然后生成的临时表数据根据目标表主键对目标表进行先删除后插入操作。

(1) 更新抽取控制Etl Ctl表:update Etl Ctl set

2. 多表对一表抽取时进行了 (不含distinct) sum, average, count等聚合运算的情况

此时应分两步:第一步先根据有效或无效 (删除) 数据生成2个临时表 (字段为目标层表的主键) , 2个临时表的数据为第二步回溯抽取数据的条件;第二步以临时表字段为条件关联回溯抽取源多表数据 (当然原多表的关联仍然保存) , 生成对应2个新的明细临时表, 进行distinct临时表数据, 而后取合生成正式表数据, 再对正式表进行先删后插操作。

(1) 更新Etl Ctl表:update Etl Ctl set

三、结束语

仓库统计员简历 篇7

性 别：男 身 高：165

婚姻状况：未婚 籍 贯：浙江义乌

政治面貌：群众 目前所在地：

• 求职意向

期望职位：采购.文员.统计

职位类型：均可 工作地点：义乌市

工资待遇：2500 住房要求：面议

• 工作经验

工作经验：2年

工作经历：

在百隆针织做过1年仓库统计，在大通轻纺做过1年仓库统计

• 教育背景

最高学历：职高 毕业院校：城镇职校

所学专业：会计 毕业时间：-7

第一外语： 水平：熟练

计算机能力：熟练 其它能力：

所获证书：

教育培训经历：

9月-7月毕业于义乌市城镇职校会计班

• 自我评价

近三年业绩报告-统计人员 篇8

我叫xxx，xxx人，2009年6月毕业于山东，2009年9月在xxx政府工作，2011年10月借调到xxxx统计局工作至今。在统计局先后从事过工业产值统计、工业园区统计、科技统计、统计执法检查工作、计划生育和团委工作、全国性普查工作。近三年来，我认真履行职责，爱岗敬业，兢兢业业，任劳任怨，较好的完成了本职工作和领导交办的工作，得到了领导和同事们的一致认可。在2015年的第三次全国经济普查工作中，成绩显著，我被评为“市级先进个人”。

一、注重学习，不断提高自身的职业素养和综合素质 三年来，我严格按照区委区政府和本单位学习培训的工作要求，认真参加各项学习和培训活动，不断充实自己的理论基础知识，不断武装自己的大脑，做到随时理论知识随时拿得出手。

与此同时，近三年以来，我还参加了网上在线学习，通过江西干部网络学院在线学习系统，我全面的、系统的储备了自己的理论基础知识，完成了在线学习系统的基本课时要求。

同时，我还不断的加强自学，在党的理论、国家方针政策、法律法规和业务知识方面不断充实自己，以便更扎实的适应统计工作的专业性和综合性要求，更好的服务于日常业务工作。

二、不断完善自己，认真负责的做好日常性工作 三年来，我通过不断的学习和培训，对自己的本职工作也有了更加深入的认识，在履行本职工作的过程中，也有了更加完善的工作方式方法。近三年来，我所在的渝水区规模以上工业企业不断新增，面对越来越庞大的新入规工业企业，以及每个月繁杂的报表，在复杂的工作中我慢慢的摸索出了一套行之有效的方式方法，在与企业报表人员的工作交流中也有了更加和谐的模式，慢慢的企业报表人员的情绪少了很多，对我的日常工作也更加支持，在每个报表期别内都圆满的完成了系列报表工作。

三、严格要求自己，积极负责的完成全国性普查工作 第三次全国经济普查工作从2013年跨越至2015年，历时三年，在第三次全国经济普查工作三年期间，我不仅要完成日常性的常规工作，还要完成经济普查工作。而全国性经济普查工作涉及面广，耗时久，工作量极大，作为基层统计系统的一员，我在完成日常工作的同时，还要利用休息的时间来对社区工作人员进行PDA的培训，教会他们使用PDA进行经济普查数据的采集、审核、上传和保存。在整个社区将经济普查数据上传后，我还要通过加班加点对整体数据进行审查、分析，最终在我和同事们的不断努力下，圆满的完成了第三次全国经济普查工作，我也在2015年被评为第三次全国经济普查工作“市级先进个人”。

四、学法用法，扎实进行统计执法检查工作

作为单位的唯一一名大学法律专业的本科毕业生，从我进入本单位的第一天起，我就肩负起了统计执法检查工作的艰巨任务。作为统计系统的基层统计机构，在统计法规的建设方面还比较薄弱，统计执法人员的配备方面比较欠缺，近三年来，我用自己大学所学的法律知识为基础，通过进一步的认真学习统计法律法规知识，扎实的武装起了自己的法律知识储备，并在近三年帮助同事一起学习统计法律知识，在去年渝水区人民政府组织的行政执法考试中，与其他八名同事一起通过了考试，都取得了江西省行政执法证，做到了统计执法检查的程序性合法，并在同年的统计执法检查工作中，查处了两起统计违法事件。

回顾三年的工作，能为本单位的日常性工作和统计法规的建设工作做到自己力所能及的贡献，我感到很荣幸，也很充实。

今后无论在什么单位，什么工作岗位上，我都将继续努力，以共产党员的标准严格要求自己，更要以一名法律人的标准要求自己，踏实履行好自己的本职工作，认真的践行法律法规的要求，为社会主义事业贡献自己一份微薄的力量。

Xxx

企业数据仓库中元数据的应用研究 篇9

以数据仓库为核心的商务智能(BI)技术日益受到业界重视,许多BI系统己经投入使用,带来了巨大的效益。但是数据仓库的数据质量问题已经严重影响了商务智能的应用能力,由此引发了人们对元数据管理和应用的研究。

元数据是“关于数据的数据”或“关于数据的结构化数据”,即关于数据的内容、质量、状况和其他特性的信息。[1]

1 数据仓库的数据质量问题

基础数据的正确性、真实性直接影响到报表和分析结果的可信度。突出的数据质量问题包括:

誗数据被错误理解

誗重要的事实错误传达

誗不能判断商业变化造成的影响

誗缺乏工具连贯性

誗缺乏查帐索引

数据质量问题主要是由分公司本身录入、业务系统新旧多次切换和升级、业务扩展操作等原因造成。

从图1数据质量管理体系架构图我们可以看到:元数据是数据质量管理实现的基础,元数据管理支撑功能的实施是数据质量管理系统的核心。

数据质量管理系统的核心是元数据管理支撑功能的实施:

誗数据质量管理包含元数据管理

誗元数据管理功能为数据质量管理提供支撑

元数据是数据质量管理系统实现的基础,是描述和控制BI系统中数据的数据,对上层功能提供信息支撑。

2 应用元数据提高数据质量的应用实例

可以提高数据质量的主要元数据业务应用包括:元数据浏览、数据时效性探察、指标管理与分析、数据血统分析、影响分析、处理过程分析、表重要程度分析和表无关程度分析等。

2.1 数据血缘分析

辅助管理人员对由BI系统提供的报表、指标的数据项进行血缘分析,了解该指标或报表元素由源系统到BI系统,由数据仓库到前端显示或者报表系统的计算过程和处理方法,管理人员可以通过血缘分析结合数据时效性探查来了解提供报表和指标的可信度或对CPIC的相应的指标定义和有关规范进行核查。

业务人员可以对由BI系统产生的某一个指标或者报表元素进行血源分析,即已知某一数据项,查找到该数据项从源系统到前端展示的若干ETL过程相关的数据项、计算方法、计算公式,形成该报表元素(或指标)的族谱图,从而了解产生该数据项的流程。

2.2 处理过程分析

处理过程分析与数据血缘分析类似,但处理过程分析给出的是过程的执行相关信息,数据血缘分析给出的是数据的流动信息。

2.2.1影响分析

影响分析使你可以回答类似下面的一些问题:

誗我所做的这个改动还会影响到别的什么地方?

誗这个对象还依赖于别的什么对象?

图2展示了在金融业务BI应用中用Meta Stage进行交叉工具对数据质量影响的分析,我们可以清晰地通过元数据管理工具分析出一个数据对象在数据处理链条上的所有依赖关系。

2.3 数据时效性探察

BI系统中的数据时效性是BI系统中数据质量的重要的组成部分,通过对BI系统元数据的管理,可以分析到某一条或某一些数据的时效性。首先通过元数据浏览和检索功能,检索感兴趣某个数据项相关的元数据信息,探察该数据最后计算的时间;然后,通过元数据ETL分析,找到该元素以及和该元素相关的计算元素的ETL过程(从生产系统到数据仓库,再从数据仓库到前端展示系统)的最终执行时间。对上述时间进行探查分析,以决定该数据的时间有效性和真实性。

2.4 元数据相关性分析

在调整BI系统时,经常遇到调整一些系统而影响其他系统的情况。为了保证数据的一致性,需要对整个BI系统中的相关的元数据进行调整。此时,通过元数据相关性分析,找到所有需要进行调整的元数据,可以统一进行修改和调整。

3 结束语

元数据管理是提高数据仓库数据质量的必由之路,元数据管理的复杂性及元数据管理的很多内容仍然需要依靠管理制度、流程、其它辅助工具以及人工参与来共同完成。

参考文献

[1]Poole J,Chang D,Tolbert D,等.彭蓉,刘进译等译.公共仓库元模型开发指南[M].北京:机械工业出版社,2004.

[2]Marco D.张铭,李钦,等译.元数据仓储的构建与管理[M].北京:机械工业出版社,2004.

仓库年统计数据报告 篇10

关于开展社会保险“数据清理年”活动

自查情况的报告

省社保局：

根据省局《关于开展社会保险“数据清理年”活动的通知》（川社险办【2012】20号）要求，为切实开展好社会保险“数据清理年”活动，提高全市社会保险数据质量，规范经办机构管理水平,我市高度重视，迅速组织相关人员召开会议，部署工作，认真开展自查。现将自查情况报告如下:

一、“数据质量年”工作开展情况

（一）高度重视，成立活动领导小组。

为全面配合部省开展的“数据清理年”活动，提高全市养老、工伤、生育保险数据质量，在市局领导的高度重视下，我市于2012年6月成立了“数据清理年”活动工作领导小组。为切实做好“数据清理年”的自查工作，2012年10月又成立了“市级数据清理活动自查专项工作组”，市社保局长刘长明同志任组长，相关科室负责人和有关专业人员为成员。同时，将自查内容分解到相关科室，明确职责，各科室在规定的时间内，各司其职、各负其责。

（二）周密安排，制定并落实工作实施方案。我局及时转发了省局《关于开展社会保险“数据清理年”活动的通知》（川社险办【2012】20号）文件，明确了从2012年6月起，用不到半年的时间，在全市范围内开展社会保险“数据清理年”活动。通过自查整改、检查验收等措施，实现省局提出的全省养老、工伤、生育保险“数据清理年”活 动目标要求。2012年11月中旬，市局领导带队到区县检查“数据清理年”活动整改情况，并就存在的问题提出整改要求。

（三）切实开展数据质量的清理和整理工作。我市将数据质量的项目分为信息系统数据检查项目和业务经办数据检查项目两大类。信息系统数据检查项目主要由市劳动保障信息中心承担，主要开展养老保险交换数据归集上报，工伤、生育保险交换数据上报试点，统计上报数据与上报的交换数据是否一致等；业务经办数据检查项目由全市各经办机构负责，一是对养老、工伤、生育保险基础数据进行全面清理入库，保证业务全部进系统办理，然后由信息中心采取技术手段对入库数据进行分析、识别。二是全市范围内经办机构之间进行数据清理。即经办机构之间对身份证号码不规范人员，重复领取待遇人员以及缴费基数有疑问人员进行相互清理核实、清退。三是对全省范围内跨市重复领取养老金人员进行清理清退。四是对统计报表与财务报表收入、支出总额是否一致等数据进行清理、核对等。

二、社会保险数据质量自查情况

（一）数据质量方面。

1、市本级及部分区县存在参保人员身份证号码缺项的情况，已责成相关经办机构进行整改。其他身份证号码均能通过合法性验证，由于未与公安机关户籍系统联网，所以无法验证其真实性。

2、数据库单位信息填写，如：行业代码、类型代码、隶属关系等在全市范围内均不存在缺项，因我市采用统一的社会保险信息软件，对于单位重要信息均要求必须填写才能 操作。

3、我市养老保险联网交换数据高于同期报表数据的90%，同险种不存在重复参保或者无效的参保数据。

4、我市信息中心定期向各经办机构交换疑似重复领取待遇情况表，及时清理重复领取情况。

5、我市大部分参保单位均为一次性缴纳全年费用，所以无法在社会保险信息系统内为其按月生成缴费计划且无法滚存下月，只有在其缴纳本金和利息后为参保人员一次性记账。我市不存在参保职工缴费基数低于社平工资60%的情况。

6、新农保和城镇居民养老保险数据情况：

（二）数据管理方面。

1、数据库规范性建设

建立了信息安全责任制度，包括机房管理制度、网络管理制度、数据安全管理制度等。业务数据库备份工作虽然定期开展，但未实现异地备份。用户操作权限设置由市劳动保障信息中心按照业务经办机构提出的要求进行设置，人员调动或岗位变化，也由经办机构及时通知市信息中心及时进行取消或变更。

在部颁标准基础上，我市已建立了全市统一的生产库指标体系，即在部颁核心平台软件基础上，选择部指定的有资质的软件开发商进行本地化开发，建立统一的生产库指标体系。目前，除企业养老保险启用了生产库指标体系外，机关事业单位养老保险、工伤保险、生育保险的推广应用未完全启动。同时，我市已按部、省联网数据上报要求对企业养老保险实施了交换库指标转换程序编制和调测，并已正常实现 养老保险交换数据的归集上报。所有数据录入均遵循合理、有效的原则，所有业务流程均有经办机构内审稽核部门全程参与，原始录入依据均按照内控制度有关规定入档保存。

2、数据规范性管理

我市信息中心建立起了一套完成的数据安全、维护、责任制度，区县、市本级业务数据均统一归集到市信息中心管理、备份，所有操作都按照相关制度规范执行。

3、信息系统建设

我市各社会保险经办机构均使用统一的业务应用软件，并且一区五县能直接联网经办业务。在授权模式下，能通过应用程序直接查询和统计指定经办机构的业务数据。我市社会保险信息系统与外网隔离。

（三）数据应用方面

1、联网交换数据

我市社会保险信息系统能直接使用生产库产生联网交换数据，并且项目完整准确。

2、公众查询

我市曾多次讨论过公众信息化查询问题，因为缺少相关经费，所以暂时没有信息化的参保人员数据查询手段，主要还是以打印纸质个人账户对账单为主。

对于公众信息安全，我市要求各经办机构严格执行内控制度相关规定，从未发生社会保险经办机构泄露相关数据事件。

3、我市按时上报各类社会保险统计报表，所有数据均按相关统计口径统计上报，无漏报错报情况发生。

三、存在的问题

（一）信息化建设方面。

1、由于我市基于“核心平台二版”的《眉山市社会保险信息系统》软件运行正处于与业务的磨合阶段，因此，系统还不稳定，数据安全程度还不高。涉及全市“金保工程”专网的管理、数据安全管理、数据应急安全等措施和制度建立条件不成熟，未正式成形。同时，该软件对财务系统的建设不够完善，还不能实现业务系统与财务系统的对接。

2、“核心平台二版”的《眉山市社会保险信息系统》功能与业务需求仍存在差距，与现有业务布局、业务操作方式存在较大冲突，全面启动系统应用及涉及的制度建设滞后，全市数据指标设置、业务经办方式、数据集中程度都与部颁指标要求存在较大差异。与此次数据质量年涉及的检查指标项目有较大差距。

3、信息系统推广应用工作欠缺，组织协调不够，缺乏规范性，导致各业务部门对信息系统理解存在差异，系统应用和功能发挥不足，虽然一些业务已纳入系统进行了管理，但业务数据入库、业务流程亟待规范。全市养老、工伤、生育保险的征收计划、业务台账还不能由信息系统自动提取生产库数据生成，统计台账也不能由信息系统自动提取业务台账数据生成，业务统计报表也不能由信息系统自动提取统计台账数据生成。全市数据分析均不能由信息系统自动完成。

4、由于业务信息系统应用不足，业务生产库数据存在缺项，因此，交换库、决策库、依托信息化的决策系统建设条件不够成熟，故决策支撑仍未启动。且规范性制度建设、编制成册条件不成熟，还需一定磨合适应期。

5、我市成立了信息中心，但由于缺乏有效的信息化资金 筹集机制，致使障信息化规划、信息化建设、信息化系统应用工作推进困难。

（二）业务经办方面。

1、企业基本养老保险。

一是从初次参保缴费到符合待遇领取条件，环节较多，政策性强，由于缺乏全省较规范的、统一的业务经办软件，所以，业务经办过程中存在办理流程不统一的现象。

二是全市企业离退休人员信息虽然全部进了系统，但除市本级、东坡区、仁寿县的数据较完整，离退休人员待遇支付在系统中办理外，其余县均仍未正式在系统中进行养老金发放等业务处理。

三是系统中离退休人员信息不全、项目缺失，除具备了姓名、性别、身份证号码、出生日期、参加工作日期、离退休类别、高级职称、军队转业干部、原工商业者、原单位编码、视同缴费月数、实际缴费月数、退休时核定应发基本养老金、社会化管理形式、本人居住地、待遇发放状态、暂停/终止发放原因、应发养老金构成及合计等内容外，其余内容缺失，且只有市本级较完整，其他很多区、县原退休人员的养老金无构成明细，退休人员社会化管理形式及居住地等信息未录入系统。

四是信息系统应用时，之前的原企业退休人员个人账户情况未进入系统，造成退休人员死亡时个人账户退还数据不准或根本无法计算。征地拆迁居民超龄退休人员个人账户均未录入系统，死亡退休人员个人账户退还只能手工处理。

四、下一步工作措施

（一）进一步建立健全社会保障信息化综合管理机构，着力形成社会保障信息化行政管理、信息化公共服务保障、信息化有偿服务支撑三位一体的工作格局和工作机制，切实推进社会保障信息化工作，强化对社保信息化行政管理、行政指导、信息系统验收与应用工作支撑。

（二）加快对我市基于“核心平台二版”的《眉山市社会保险系统》的测试确认、功能定型和验收工作，形成合理、规范的指标建设文档、程序开发文档和应用帮助文档，积极推进系统应用。加快业务布局调整、业务流程设置、规范，业务指标细化等，统一全市社会保险业务经办标准和业务规则，强化对业务人员的培训，推进业务系统的应用。

（三）全市应以此次“数据质量年”活动为契机，集中力量，抽调、配备必要的人力、物力，在限定的时间内，对养老、工伤、生育保险基础信息、基础数据进行入库、清理、整理等。一是要保证养老、工伤、生育保险所有基础信息全部进系统；二是保证养老、工伤、生育保险所有业务环节的业务全部在系统中办理；三是保证凡是能由系统自动生成的业务，不能在系统之外人为处理生成。

（四）市信息中心与业务经办机构要进一步加强沟通、协调和配合，加强信息、业务经办方面制度建设，明确信息、业务经办岗位职责，落实各项管理措施，规范社会保险信息、业务管理，提高社会保险数据质量，全面提高社会保险业务经办服务管理水平。

（五）市局近期将组织信息、业务等专业人员到各个区县进行现场检查、现场督促和指导。市级经办机构与区县经办机构要进一步加强业务联系，特别是要加强养老、工伤、生育保险以及财务、统计等的对口业务联系，区县经办机构 要及时反馈数据入库、系统业务办理、数据清理和整理等情况。