中图分类号:TP39文献标识码:A 文章编号:1007-3973 (2010) 01-066-01
在各种水利工程建设过程中,测量工作是前期的基本工作,测量后的大量数据处理是一个繁琐而又复杂的过程,只要其中一个数据出错,就可能带来较大的失误,甚至带来很大的损失。虽然目前出现较多专业绘图工具,但是据笔者了解,较多基层的工作者还处在浩如烟海的数据检查、复核等工作中,如果能够利用我们常用的一些办公软件,较快绘制我们需要的图形,不失为一个“捷径”。
我们常用的Office家族中Excel表格具有超强的数据处理功能,而AutoCAD绘图软件绘图时需要调入大量的数据,如何在AutoCAD绘图时调入Excel的数据,笔者根据自己的工作经验,浅谈二者“联姻”的方法,希望能够为设计绘图工作提供一些便利,并与大家共同探讨交流。
1基本思路
AutoCAD绘图时,各种轮廓线(即线段)皆由若干个平面点的坐标(X,Y)点连接而成,Excel表格可以提供坐标点(X,Y)格式的数据,把Excel坐标格式的数据提供给AutoCAD软件,二者即可完成“联姻”工作。
2具体方法
2.1Excel表格数据的录入和生成
根据处理后的地形测量数据或者设计数据,在Excel表格中分别依次录入某一断面或者轮廓线各点的横坐标(X)和纵坐标(Y)(即高程和水平距离)于两列中,然后在第三列中生成(X,Y)格式的数据。例如:假设某点坐标为(Xi,Yi)(i=1,2,3,4…),录入时使Ai=Xi,Bi=Yi(i=1,2,3,4…),在C列中编辑公式: Ci=Ai&","&Bi(i=1,2,3,4…), (见右图:坐标输入示意图),于是该列中的所有数据显示为坐标格式数据,即为我们需要的坐标格式数据(Xi,Yi)。
坐标输入示意图
2.2AutoCAD绘图时数据的调入
首先在EXCEL表格中选取该横断面所有坐标格式数据,然后点击复制命令。如:选取Ci(i=1,2,3,4…20,假设该横断面有20个点),点击鼠标右键,然后点击“复制”命令(或者直接使用快捷键方式:Ctrl+C)(如左图:坐标调入示意图)。然后打开AutoCAD绘图软件,点击绘直线命令,在屏幕下方出现命令提示行:“-line指定第一点:”(AutoCAD2004版本),移动鼠标至该提示行尾,点击鼠标右键,点击“粘贴”命令(或者直接使用快捷键方式:Ctrl+V)。此时AutoCAD绘图区出现该断面或者轮廓线的平面图。最后,根据后续工作的需要即可完成该断面或者轮廓线的的计算、打印工作。
坐标调入示意图
3特点
3.1为数据检查与修改提供了方便
利用EXCEL表格的数据处理功能,可以直接录入原始测量数据,通过编辑公式计算,得到我们绘图时需要的坐标数据。这样只需要校核原始测量数据及编辑公式,减少中间环节数据的检查,并可直接生成所需要的绘图数据。
3.2 为AutoCAD绘图提供了方便
大数据时代下，高校财务管理在数据分析上获得了有效的支持。从目前高校财务管理实际来看，基础数据的分析是关键。但是受到高校财务数据多，财务管理流程复杂等因素的限制，高校在财务管理中无法对基础数据进行快速有效的分析，导致了高校财务管理工作在实效性上有所欠缺，不利于高校财务管理工作的开展。大数据技术的出现，给了高校财务管理工作以新的手段支持，不但解决了高校财务管理中基础数据分析的困难，还提高了财务基础数据分析质量，对高校财务管理工作具有重要意义。
一、大数据时代下高校财务管理，应建立基础数据库
大数据时代的特点是能够对数据进行集中的处理和分析，在进行数据分析处理之前，通常会建立完善的数据库，实现数据的有效收集。基于高校财务管理的特点，以及高校财务管理中基础数据繁杂的现状，大数据时代下高校财务管理只有建立基础数据库，才能满足后续分析需要。为此，高校财务管理应从三方面入手：
首先，高校财务管理应做好基础数据的收集。由于高校财务管理中涉及到得数据较多，做好基础数据的收集不但可以为下一步的数据分析提供有力支持，同时也是建立数据库不可缺少的手段之一。
其次，高校财务管理应建立基础数据库。做好了基础数据收集之后，应根据基础数据的完善程度，建立相应的是基础数据库，重点做好基础数据的管理工作。 再次，高校财务管理应将基础数据纳入到数据库管理中。为了保证高校财务管理基础数据库能够有效运转，应将财务管理过程中的所有基础数据都纳入到数据库管理中。
二、大数据时代下高校财务管理，应对基础数据进行统计分类
大数据时代下，大数据技术的优势在于可以通过对复杂数据的分析，找出数据的特征，并将数据背后所反映出的内在规律予以展示，为数据分析与管理提供有力的支持。基于这一认识，高校财务管理在大数据时代，不但要学会有效利用大数据分析手段，还要在基础数据管理中，全面应用大数据分析技术。
结合高校财务管理实际以及大数据分析的现实要求，对基础数据进行统计分类是重要措施。通过对基础数据进行统计分类，不但可以提高基础数据管理质量，同时还能解决基础数据的归类问题。所以，做好基础数据的统计分类，并按照财务管理信息类别对基础数据进行统计分类是十分必要的。
同时，对基础数据进行分类之后，要对每一类数据进行必要的统计，总结基础数据特点，把握基础数据处理原则，确保基础数据的统计在准确性上能够达到预期目标，提高基础数据的处理质量。从这一点来看，大数据数代对数据的处理速度更快，处理难度也越来越低，只有做好数据的分类统计，才能为大数据技术的应用奠定良好的基础。
三、大数据时代下高校财务管理，应分析基础数据的整体特点
对于高校财务管理而言，考虑到财务管理工作的专业性和特殊性，对数据处理的准确性和处理速度有着严格的要求，做好数据处理不但有利于提高数据分析质量，还可以为高校财务管理工作提供有价值的参考依据，使高校财务管理工作能够找准数据流向特点，为下一步的数据分析提供有力的保障。
除此之外，对基础数据的整体特点进行分析，是高校财务管理的重要内容，考虑到数据复杂性等特点，传统数据分析手段已经难以满足实际需要。大数据技术出现之后，利用大数据的分析优势和归类优势，可以对高校财务管理中涉及的基础数据进行必要的统计分析，从中找出数据流的特点，为高校财务管理工作提供一定的管理依据。
一、前言
信息数据在激烈市场竞争中成为一种重要的宝贵资源，谁先得到信息数据，谁就占得先机，拔得头筹。不仅对企业，对于国家机关来说，数据已经成为资产的一种表现形式。但资产具有密度低的特点，对真正有利用价值的信息获取只能是通过分析海量数据来获得。大数据增强了处理数据的能力，大数据时代的到来使得面对海量数据，人工审计的方式已经不能适应大数据环境的发展变化，计算机在审计过程中对于数据的处理发挥着越来越重要的作用。但目前基层审计机关对于各项工作的开展还不能适应大数据环境的发展变化，如何突破发展瓶颈，采取应对策略使其工作顺应大数据环境的发展，成为当前审计工作的重中之重。
二、大数据的基本概念及特征
大数据从字面上理解重点关注“大”这个词汇，从数量上来看，数据不是一个单一的个体，而是由无数个且无法估计的数据组成，具有庞大的特点，这是最为基本、最显而易见的特点。从更深层次的角度上来讲，所谓的大数据是不能借助已有的软件工具，对各种集合具有庞大、繁多复杂，而且无法做出处理的数据。具有数据庞大且体量大、类型多，具有高效的处理效率、价值密度低等特征。
三、大数据对审计发展的影响
（一）增加了制度风险
为适应对大数据审计的需求，一些发达国家与相关协会、民间组织开始对审计规范的推行给予了高度重视。ISACA是一个关于大数据信息科技管理的专门国际性组织，对于具体的流程等方面做出了具体特定的规定，对确定审计工作的规范性作出了重要贡献，保证执业审计师在处理数据中的完整真实性。
对我国基层审计机关来说，在数据审计行为活动中缺乏相关的法律法规制度保障，缺乏完善的审计准则。一些准则中的规定只是原则性的，没有规范性的准则内容对实施环节作出具体的指导，对于审计的原因、内容、方式这些问题无法、作出正确的解释，潜在的制度风险也就无法避免。
（二）加大了固有风险
基于存储的大数据具有特殊性，基层审计机关主要负责审计工作，在享受云计算服务过程中，失去了管理与控制数据的权利。控制力度不够，这就增加了不安全因素的存在，加大了威胁破坏力度，很有可能由于管理的缺失导致数据泄露，此时的大数据变成了可以被连续攻击的载体。存在安全保护的漏洞，工作人员在使用挖掘分析技术获取可以利用的信息时，攻击者也能够利用同样的技术实施攻击行为，拥有者很难对风险及时作出控制措施。数据安全性与完整性不以报送者为转移，也不是由其完全控制，一些数据具有不可预见性，不能提前发现存在的威胁。
四、大数据环境下基层审计机关面临的挑战
大数据审计处理工作对专业技术要求高，要求审计人员具有丰富强大的专业技术，要有丰富扎实的业务知识与娴熟的计算机操作技能，人才队伍必须是具有专业知识技能才可以胜任审计工作。而人才的任用培养需要很多的成本，这对于基层审计机关来说公费有限，增加了人力成本与培养时间，很多配套设施等各方面都需要上级机关或者国家财政的支持。现代社会知识更新速度快，这就需要对人才知识不断更新与提高。
基层审计机关在具体的审计工作中，要求对信息保密，在各个环节都要保证数据信息的高度保密性，但也存在着由于工作人员素质不高、保密意识不强、受利益驱动等主客观因素影响，泄露信息数据的风险隐患。还有大数据的分析审计有一定的难度，在具体的操作上还有一些落后陈旧的体制存在，已有的审计流程又不能满足现实需要，审计机关在审计工作中很难结合被审计单位的实际情况作出具体的工作安排。
五、大数据环境下基层审计机关的应对策略
（一）提高审计人员对大数据环境的充分认识
在大数据环境下开展审计工作，就要对大数据环境有全面的认识，在日常审计工作中了解什么是大数据，具有哪些基本特征，对审计产生哪些影响，为什么审计工作要在大数据环境下进行。认识到了这些问题，就为审计工作的开展奠定了坚实的基础，还应该认识到大数据环境下审计工作存在哪些问题，然后根据存在的问题采取规避风险的措施。
（二）分析大数据环境给审计工作提出的新要求
大数据分析审计工作具有一定的复杂艰巨性。复杂艰巨性主要体现为技术性强，需要与计算机技术结合，这就要求审计工作人员具备综合知识，在平时的工作中不断总结经验，将以往在教育阶段学习到的专业知识技能与在实际工作中总结的经验灵活运用。第二点是操作难度大，要求工作人员具有创新精神。第三点是对工作人员的能力素质要求高，这就需要基层审计机关在人员的任用培养上多加留意，从多方面考核人员的能力素质。最后一点是要求数据的高度保密性，这就需要机关制定严格的规章制度，严格规范工作人员的审计行为，保证信息数据的安全性。
（三）建立大数据审计人才库
审计工作时刻都在与数据打交道，在大数据环境下开展审计工作，推进其工作发展的高层次，需要建立一支数据分析过硬的人才队伍。开展基层审计机关信息化建设，与计算机审计培训，从中选择年轻有为的工作人员作为重点培训对象，在短时间内使其达到进行审计工作的基本要求。以省市为单位，根据地区实际，对审计资源进行整合，通过专家库的建立，对遇到的难题展开探讨，有效防范各种审计风险的发生。
（四）强化审计技术研究与推广
大数据分析审计工作是一项复杂的任务，需要有大量的技术产品作为支持。我国对这方面的研究较少，是基层审计机关在大数据环境下审计工作存在诸多问题的重要原因，因此对审计技术的研究显得尤为迫切。审计机关应该加大研发投入力度，研发针对适应大数据环境的技术产品，不断对审计技术产品进行升级改造，并加大对成熟技术的培训推广力度，提高整体应用水平。
六、结语
从以上的论述可知，本文从四个方面对大数据环境下基层审计机关的应对策略展开了论述。从中可以看出基层审计机关在大数据环境的工作开展方面还面临着诸多问题，为推进其审计工作能够更加适应大数据环境的发展，需要从加强信息化建设与建设高素质的人才队伍等方面入手加以推进。
（作者单位为云南省陇川县审计局）
参考文献
[Abstract] this paper write depend on the Shanxi south central New railway corridor project, based on the information network in the B / S mode, the ASP server-side scripting language, combined with Microsoft ACCESS database software to build a railway construction site web database work platform, solve construction site data redundancy and data updates not timely.[Key words] ASP; ACCESS; database; railway projects
中图分类号：TP392文献标识码：A文章编号：
目前，铁路工程施工主要特点为线路里程长、结构物多、施工工点多、管理层次多，形成了不同管理层次、管理部门对于工程数据操作进行重复性工作，导致了工程数据在使用中出现冗余、数据不一致及数据更新不及时现象。虽然计算机在铁路工程施工信息管理中的应用日趋普及，加快了数据的处理速度，但一般都局限于个人单机版应用软件对于数据的处理，数据混乱现象依然存在。
随着互联网建设的迅猛发展，基于B/S（浏览器/服务器）信息服务模式的完善，具有数据集中管理、快速检索功能及方便的多终端用户操作特性的WEB型数据库，能够解决施工中数据混乱现象。
本文应用Microsoft公司的ASP技术，租用WEB服务器，结合Microsoft ACCESS 2003数据库软件，构架动态WEB数据库网站，实现施工数据集中管理。
1系统组成
整个体系的核心是服务器，专门用于收发、处理用户的信息和存储数据。利用成熟的ASP技术，终端用户可以在任何互联网的计算机上打开浏览器，以访问网页的方式，经WEB服务器访问到数据库里的信息。
对于施工现场数据管理申请专业的服务器性价比太低，不适合现场工作，因此租用万网M2型虚拟主机，操作系统为windows 2008，支持ASP语言，支持30M 的ACCESS数据库，独立网页空间150M，能够满足施工现场数据信息管理需求。
系统架构采用B/S结构，即浏览器/服务器结构，用户工作界面通过WWW浏览来实现，极少部分事务逻辑在前端（Browser）实现，主要事务逻辑在服务器端（Server）实现，形成3层结构。由客户端发送请求至服务器端，通过IIS（Internet Information Services，互联网信息服务）搭建的WEB服务平台进行访问，详细流程见图1。
图1系统流程结构图
ASP（Active Server Pagers）即“服务器端动态网页”，是WEB应用程序开发技术，是服务器端的脚本执行环境。ASP的命令脚本语言都是在服务器中执行的，执行后产生HTML页面，传给用户端的浏览器。
ASP编程灵活、简洁，具有良好的性能，对于施工现场工作人员容易掌握，能够形成大家共同维护网站的需求，也是实现基于WEB的分布式网络管理的有力工具。
2数据库
铁路工程施工中主要数据为各结构物的结构尺寸、工程量及完成情况等数据，根据本工程情况，采取分级管理办法，设置二级目录，一级目录为施工工点索引汇总表，二级目录为各工点情况详表。
施工工点索引表方便用户能够总览整个工程工点情况，如图2所示。id为工点序号字段，name为工点名称字段，type为工点类型字段，biaoming为连接到详表字段，b_zhu为说明字段。
图2施工工点索引汇总表
二级目录为各工点情况详表，用来进行各工点工程数据存储，以上跨京沪铁路特大桥工点为例（如图3所示），id为桥墩号字段，licheng为桥墩里程字段，j_c为桥墩基础类型字段，j_c_w为基础完成情况字段，d_g为墩身高字段，d_g_w墩身完成情况，d_d_w为顶帽完成情况。为便于各部位进展情况汇总，各完成情况字段设置有效性规则为完成与未完成两种情况。
图3上跨京沪铁路特大桥表
为方便管理，系统由管理员统一分配用户名、密码，并将用户分为管理员和普通用户2级权限。管理员可以对已有数据进行修改删除等操作，可以修改自己和所有普通用户的用户名及密码。普通用户只能浏览，不能修改已有数据。
数据库创建以后，指定专人对于数据库进行维护，科学有效的对于数据库管理，保证数据的安全性及完整性，并定期对数据库进行备份，防止出现毁坏性事故。
3功能实现流程
ASP利用ADO从文件内部访问数据库，其步骤是：
(1)创建至数据库的ADO连接（ADO connection）；
(2)打开数据库连接；
(3)创建ADO记录集（ADO recorder）；
(4)打开记录集（recorder）；
(5)从数据集中抽取所需要的数据；
(6)关闭数据集；
(7)关闭连接。
本服务器为租用空间，ASP采用字符串驱动方式进行数据库连接，具体语句如下：
Dim conn
Dim connstr
Set conn = Server.CreateObject("ADODB.Connection")
connstr = "DBQ="&Server.Mappath("zngc.mdb")&";DefaultDir=;Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb)};"
conn.Open connstr
%>
以上语句用来创建并打开数据库连接，这些语句在数据库操作中经常被调用，因此将其单独存放在一个ASP文件中，让其它ASP文件需要时调用该文件即可。在系统运行期间可以通过修改配置文件来改变数据库的参数，避免了修改参数还要修改所有代码的弊端。
dim sql
dim rs
sql="select * from h_z"
set rs=Server.CreateObject("ADODB.Recordset")
rs.open sql,conn,1,1
......
%>
以上语句用来创建并打开记录集，对于数据库中的表进行操作。其中对于数据库的增加记录、删除记录、修改记录等语句按操作要求进行书写。
rs.close
set rs=nothing
conn.close
set conn=nothing
%>
以上语句为最后关闭数据集和连接，释放服务器内存，完成对于数据库的操作。
在对于数据库操作过程中，为防止多人同时修改同一条记录采取数据锁定的方式进行，应用application对象的数据锁定功能实现。为确保数据库中数据的一致性，对于数据库操作采用事务处理功能，语句如下：
conn.BeginTrans
......
if err.number0 then
conn.RollbackTrans
......
else
mitTrans
end if
%>
4网页组织
本网站主要服务于施工现场人员对于施工中的数据管理与查询，要求页面简洁，操作步骤清晰。网站通过Dreamweaver软件进行编辑管理，方便快捷。为了便于网页管理，每一个管理与服务模块建立一个独立的文件夹，其中存放各自的网页文件，从兼容性的角度出发，每个网页尽可能用英文或者拼音来命名，模块主要为browse.asp、add.asp、del.asp、update.asp等。
网站登录主页面为index.asp，如图4所示，此页面列出了目前施工工点，通过单击工点列表中的工点，可转接到工点详细情况页面。
图4工点汇总列表页面
各工点页面列出了数据库中施工工点详细情况，并在页面上设置了对于数据库增加记录、修改记录及删除记录的操作按钮，其中桩号一项为必填项。以上跨京沪铁路特大桥为例，如图5所示。
图5上跨京沪铁路特大桥页面
5结束语
网站建好以后，通过ASP+ACCESS数据库在本工程中的应用，减少了在施工中出现的数据冗余，并保证了数据的及时更新，减少了施工人员进行数据统计的重复作业，并加大了对于数据的复核，提高了数据的准确性。
参考文献：
1 唐红亮等. 新世纪ASP动态网页设计应用[M]. 北京：电子工业出版社，2008.
2 何薇，舒后.基于网络数据库技术与应用[M].北京：清华大学出版社，2005.
在大数据时代，医院会计信息化的趋势势不可挡，并随着大数据技术应用越来越深度，医院数据统计工作将会迎来新一轮的技术变革。但必须引起注意的是，技术的发明具有超前性，但技术的应用依旧与人的真实能力水平相关。如果医院的基础设施和医院会计工作人员的技术应用能力不足，依旧会导致大数据技术的应用过程出现问题，并存在一定的信息化风险。医院工作人员在应用大数据技术开展会计工作时，应明确在大数据时代背景下，医院会计工作信息化的风险，并结合医院运营的现实要求和医院会计工作的一般要求，合理选择降低信息化技术风险的措施，进而在大数据时代背景下，切实发挥出大数据技术的应用效能，提升医院会计工作的整体质量。
一、医院大数据时代会计信息化风险分析
(一)会计工作内容信息化风险分析
从会计工作内容角度分析，会计工作包括记账凭证、财务账簿、财务报表的核对以及医院日常财务经济活动的监督和管理，其包含的具体内容众多，涉及的部门也较多，产生的数据也相当庞大，尤其对于医院这类服务性单位，其数据信息具有较强的个性化特点，信息敏感程度也相当高。会计工作涉及的数据信息多为医院财务信息，此类信息对医院日常经营管理具有较为重要的影响。医疗器械购买和维护费用、医院清洁保洁成本、医院手术费用、医院诊疗人员药物消耗费用等财务信息是医院会计工作包含的重要财务信息，此类信息必须具有真实性、相关性、可比性、一致性以及及时性等特点，并且会计工作的结果应为进一步完善此类信息提供数据支持。在应用大数据技术后，部分会计工作可由线下转为线上，工作方式可由固定办公转变为移动办公，并借助移动端手机App或者移动端网页系统，大数据技术可为会计工作的进展和升级提供技术支持，促使医院会计工作更及时、更准确，更具科学性。但风险是，大数据技术基于网络技术，并且需要有信息技术硬件的支持，此系统应具有较好的完整性。然而，医院系统属内网系统，数据源具有封闭性，一些数据的传输仅限于医院内部人员，各部门之间的数据甚至也被禁止传输。虽然一些财务信息可作为共享信息出现的财务系统中，但财务信息的分享或者沟通依旧不及时，非常有可能出现数据信息更新不及时、数据信息更新出错的问题，进而直接影响医院会计工作的真实性，甚至存在数据泄露的可能。
(二)会计工作人员应用信息化技术的风险分析
大数据技术的应用具有一定的技术应用“门槛”，并非任何会计工作人员均可无障碍地应用此类技术。基于大数据技术开发的移动端App可适配不同的手机系统，甚至可引导会计工作人员在手机App中完成一部本会计工作，进而提升医院会计工作的效率。但风险是，基于Android系统开发的系统有信息泄露的风险，并且由于手机端App的使用基于良好的网络环境和稳定的硬件性能，导致一些会计工作人员并不能及时地处理与医院会计工作相关的财务信息，导致信息化技术的实际应用效能较低，并未充分发挥出信息化技术的便利化、便捷化应用作用。另外，受限于医院的整体网络状态，会计工作系统的应用过程也具有一定的危险性。具体而言，由于会计工作人员在应用此类系统时，往往可查看医院财务信息管理系统的各区域内容，虽然从数据整合和财务信息统计角度分析，基于大数据技术的医院财务信息系统为会计工作人员开展会计工作提供了更广泛、更准确的数据支持，但同时也放大了会计工作人员的数据浏览权限，或者为图谋不轨的犯罪人员提供了可入侵医院财务系统的途径。一些网页钓鱼信息会引导会计人员点击，而在会计工作人员点击后，进入的页面很有可能是某些“钓鱼网站”。此类网站可识别并窃取会计工作人员的登录信息，进而对医院财务管理系统产生一定的安全威胁。
二、医院大数据时代会计信息化风险应对措施分析
(一)会计工作内容系统化，适配大数据技术的应用特点
医院会计工作内容系统化是促使医院会计工作数据信息共享更安全、传输更及时、更新更准确的重要方法，而若要正确发挥出此方法的具体作用，医院信息化技术部门应依据医院会计工作的实际特点和开展会计工作的现实需求，将会计工作内容的系统化与大数据技术应用的整体性特点相互对应起来。具体而言，首先，大数据技术的应用目的应与会计工作的工作目标相对应，若要解决医疗服务成本的控制问题，则信息化技术应用部门应使用大数据技术的统计分析功能，要求会计人员在工作过程中，详细分析并整合医院各科室、各部门在服务耗材消耗方面的数据信息，并输入到大数据系统中;其次，医院信息化管理部门应结合医院会计工作的具体内容，为会计工作信息化系统设置相应的数据共享、数据修改、数据推送功能，进而可促使医院会计工作人员在手机上安装App后，可及时接收到相关的财务信息，进而及时了解医院财务工作的最新动态。当然，数据信息的推送应具有较好的目的性和目标感，并非脱离医院的封闭式系统，而是利用局域网做好数据的传输和分享工作。
(二)借助大数据技术强化会计数据信息的预处理效能
若要降低医院会计信息化的风险，技术人员可结合医院会计信息数据统计工作的实际要求，合理选择会计信息预处理工作的办法。具体而言，医院会计工作人员在处理医院的财务数据时，可结合医院信息化系统的功能性特点，并综合医院财务信息统计工作的一般要求，向技术人员提交系统功能性诉求，要求技术人员可针对医院会计信息化工作提供有效的系统数据预处理入口。在此基础上，技术人员可结合医院科室以及医院其他各部门材料消耗的实际特点，设计与医院会计工作相关的数据预处理功能，从而可使医院会计工作人员在使用信息化系统时，可通过系统页面直接观察医院会计工作数据信息的变化。对于异常数据，医院会计工作人员可针对此类数据进行重点核算，并结合数据的错误指向，分析导致数据出错的原因，从而及时发现医院会计工作信息化中的风险，进而提出合理有效的解决措施，提升信息化系统的功能性，并促使医院会计工作更符合医院财务管理的要求，也可在一定程度上提升大数据技术的应用效能。
(三)利用大数据技术提高医院会计信息存储的安全性
大数据技术为医院会计工作提供了更多的数据入口，但也在一定程度上提高了系统应用的数据泄露风险，对医院患者基本信息产生威胁。从此角度的分析，在医院会计工作信息化的进程中，医院信息化技术部门应结合医院会计工作的实际要求，利用大数据技术提高医院会计信息存储的安全性。具体而言，技术人员可利用大数据技术的数据抓取功能，统计医院会计工作人员的系统登录和数据传输行为，并分析此类行为的合理性。同时，技术人员可在系统中上传数据传输协议，引导系统借助大数据技术自行判断医院会计工作人员数据传输行为的危险指数。对危险指数较高的行为，技术人员可设置数据传输终止功能，从而消除系统层面的数据传输风险。另外，从医院财务信息统计工作的角度考察，技术人员可应结合会计工作人员的身份和所处科室，为会计工作人员设置不同的身份认证密码，要求会计工作人员在查看敏感数据时，提交密码后方可查看敏感内容，以此提高医院会计工作数据信息存储的安全性。
(四)强化会计工作人员的信息技术应用能力
引进对信息化技术更为熟悉的会计工作人员成本较高，并且必要性也并不明显，利用合理的手段强化会计工作人员的信息技术应用能力，才是降低技术应用风险的关键措施。具体而言，首先，医院在更新移动端App或者电脑信息系统时，应着眼于功能性更新，在功能性较为完善的基础上，再进行系统界面的美化工作，这也是提升会计工作系统应用实效性的一般逻辑;其次，在更新了相应的信息化系统之后，医院管理人员应分级制定会计工作人员的财务信息浏览权限，并设置更为安全的密钥或者采用双重动态认证的方式，提高会计人员登录信息认证的安全性;最后，更为重要的是，医院管理人员应开展专项培训工作，为会计工作人员讲解网络病毒的一般运作方式，进而优化会计工作人员移动硬盘的使用过程，提升会计工作人员网页浏览的安全性，强化会计工作人员规避病毒网站的能力。
三、结语
总之，文章结合医院大数据时代会计信息化的具体风险，提出了针对性的应对措施，主要包括:第一，会计工作内容系统化，适配大数据技术的应用特点;第二，借助大数据技术强化会计数据信息的预处理效能;第三，利用大数据技术提高医院会计信息存储的安全性;第四，强化会计工作人员的信息技术应用能力。希望广大从业人员可结合自身工作的实际情况和医院会计工作的现实要求，合理选择降低医院会计工作信息化风险的具体措施，进而在提升大数据技术应用效能的同时，提高医院会计工作的整体质量。
参考文献
［1 ］蒋回生．大数据时代计算机网络安全及防范措施研究［J］．网络安全技术与应用，2020(11):71 －72 ．
1大数据时代概述
目前随着科学技术的不断发展，互联网技术应用到社会的各个层次各个领域中，人类社会的发展已越来越离不开网络技术的支持。大数据时代即在这种背景下应运而生，人们可以将大数据通俗地理解成数量极其庞大的数据信息，是计算机软件技术发展的一次伟大变革，而且对社会及人们生活的影响作用逐渐增强，被广泛地应用于企业管理及公共事务管理等各个方面，促进社会向更高层次发展。同时，不同类型和领域的信息数据收集既是从事生产和生活的最基本元素，更是计算机软件工程的最原始依据。大数据时代的背景下，软件开发人员可以更加方便地获取数据信息，同时也对其更好地应用这些数据提出了更高的要求。总之，大数据时代需要大量先进的软件技术人员，领悟大数据时代的真正内涵，并将大数据时代的精髓更好地运用到技术分析中去[1]。
2软件工程技术现状分析
进入互联网阶段，计算机软件工程技术处于高速发展的态势，大数据时代背景下，要求计算机软件工程技术结合大数据技术，更好地服务社会。当前情况下，与大数据有关计算机软件技术包含虚拟化技术（VirtualReality，VR）和云储存技术，VR技术能提高信息处理的速度，云储存技术提高了信息数据的储存效率。大数据技术同时具备专业性和实用性的特点，对软件工程技术工作提出了更高的要求，不仅能收集整理各种各样的数据信息，保证数据信息的安全性和有效性，剔除数据信息对软件分析的不良影响，更要能利用大数据不断创新思路。对于我国现阶段的软件工程技术水平来说，要认识到与发达国家相比，还存在着一定的差距，因此软件工程技术人员更要适应大数据时代的潮流，让软件工程技术工作提到更高的台阶[2]。
3大数据时代背景下软件工程技术分析
3.1软件工程技术分析全新思路及方法
在软件工程技术分析长期的发展过程中，逐步形成了一套固有的思想与设计方法，对软件工程技术工作起到了一定的促进作用。同时，时代是进步和发展的，软件工程技术者也要用发展的思维模式对待工作。在大数据时代背景下，软件工程技术工作需要适应时代的要求，在原有理念的基础上，力求探求更符合时代特色的软件开发思想和理念。首先，根据大数据时代大数据处理的特殊形式，考虑如何更好地开发出更能支持数据处理的软件系统，逐步形成独特的面向大数据的软件工程技术思想，使用适应于大数据时代特点的软件工程技术方法。其次，在软件工程技术工作过程中，技术人员会接触到很多软件过程数据，或多或少都具备一些大数据的特点，所以软件技术人员应该认真分析数据的特征，找出有利用价值的数据群，并充分利用这些有价值的数据，力求在探求的过程中发现可能的软件工程规律，并将其运用到后续软件工程技术的工作中去，这样反复不断地分析思想及方法的更新，会促进技术人员逐步形成基于大数据的软件工程技术分析方法，其正是适用于大数据时代背景下宝贵的软件工程技术分析方法[3]。
3.2软件工程技术需要全新的技术手段和工具
对于软件工程技术分析而言，在很长的一段时间内，技术手段比较单一，技术分析工具比较简单，这些手段及工具适用于比较单纯的分析对象，但是对于大数据时代背景下的数据处理就显得捉襟见肘了，尤其对于大交汇数据的处理，不能做到全面研究，因此软件工程技术仍然需要新的技术手段和工作。鉴于现代社会生产及生活特点，大数据的范围包罗万象，大数据来源于生产生活中的方方面面，不仅包括生产企业或消费者个人在生产或消费的过程中产生的各种交易数据，还包含消费者在各类交易媒介中产生的大交汇数据，诸如美团、支付宝等各类网络终端或POS机、手机APP等移动终端中的大交汇数据。在这些数据中，交易数据通常情况下属于结构化的数据，软件开发者们在处理这些数据时，可以运用传统的设计技术手段和工具来完成。但是大交汇数据一般状况下属于半结构化甚至有些属于非结构化数据，软件开发者如果单纯用传统的数据处理方式将无法完整地处理这些数据，不论是从存储和管理方面，还是从更高层次的分析和应用层面，都要求软件技术人员运用诸如云计算技术等新的手段及技术工具。与此同时，由于大数据具有涉及范围广、数据纷繁复杂的特点，软件技术者必须具备将大数据并行分析的能力，并能从中挖掘出有利用价值的信息，这就要求软件工程技术人员能准确地认识到传统数据挖掘手段单点式挖掘依存性高、实时性差等不足，探寻针对大数据分布式存储特点的数据处理方法，增强自身对快速变化的数据实时处理的能力。
3.3软件工程技术需要全新的需求分析方式
从理论上讲，软件工程技术分析基本思路：软件工程技术分析首要的工作即是进行严谨的需求分析，深刻理解软件需求者的真正需求，根据需求确定要技术分析的软件系统的功能需求、性能需求以及其他各方面的需求。继而在此基础上进行后续的软件开发设计、测试及交付使用等其他重要工作。但是需求分析是软件工程技术的先决条件，很大程度上决定了项目软件设计最终能否成功交付。传统的需求分析方式，一般是采用与软件需求者进行面对面的交谈或者对大众需求者进行纸质问卷调查的形式，软件工程人员通过内部成员收集到的信息进行全面讨论，绝大多数情况下技术人员会渗透到业务流程中，因此必然会经历较长的过程，消耗较长的时间，使得软件设计的时效性得不到很好的保证。在大数据时代的背景下，大数据时代数据繁杂瞬息万变的特点要求必须加快软件工程技术分析结果的推出进程，而且要满足软件升级换代的速度要求，软件工程技术人员必须在短时间内收集大量用户的需求，并以最快的速度做出反应，完成相应的设计开发测试等工作，并在测试的过程中用同样的方式收集测试用户的反馈，对反馈意见归纳分析，运用到软件系统的优化工作中，使得设计产品迅速得到完善。实际上，在大数据时代背景下，想要获取广大软件需求者的真正需求，并不需要需求者面对面直接参与，毕竟这种形式能参与的需求者并不会太多，甚至有时不具有代表性，软件工程技术人员首先可以通过网上问卷调查的形式更大程度地了解受众人群的需求，更重要的是借助大数据分析的手段，通过对需求者一系列的网上活动来获取更加有价值的需求。总之，大数据时代背景下软件工程技术需求分析思想的变革，必然会引起软件设计思维方式以及设计流程的变革[4]。
3.4软件工程技术人才培养要有适合时代特色的培养方案和师资力量
软件工程技术人才培养，一定要围绕时代特点来开展，因此软件工程技术人才培养方案是应该不断更新和优化的。时代的变更、大数据时代的到来，必然会对原有的人才培养方案提出更高的要求。大数据时代需要软件工程技术人员具有快速的反应能力、敏锐的观察力和综合分析能力，旨在培养和加强人员的实践创新能力。软件工程技术需要全新的思维模式和创新模式，更需要不断向技术人员的队伍注入新鲜的血液，大数据时代背景下，对专业软件工程技术人员的培养工作刻不容缓，要想做好设计人员的培养工作，必须制定出符合大数据时代特点的专业培养方案，并依据培养方案的要求，储备雄厚的师资力量。专业的培养方案为软件工程技术人才培养指明了培养方向和目标，而雄厚的师资力量更是专业技术人才培养的重要保障，确保了软件工程技术人才知识的先进性和专业性。大数据时代背景下，不论是从软件工程技术思想和设计方法方面，还是从技术手段和技术工具上，以及需求分析方式上的转变方面，都要在软件工程技术培养方案中体现出来，也给培养方案的制定提出了更高的要求，其中培养目标和课程设置尤为重要，要一切以大数据时代特点为理论依据，才会使培养方案更具时代特色，紧跟时代的步伐。在硬件方面，一批拥有过硬技术本领的师资队伍的组建，是培养优秀软件工程技术人才的有力保证，同时用于实训的实验平台的建设也要能跟上培养方案的要求。
4结语
综上所述，大数据时代，为软件工程技术分析带来了新的挑战和机遇，软件工程技术要依托大数据时代的特点和要求，不断优化设计模式，主要体现在：全新的设计思想和设计方法、全新的技术手段和设计工具、全新的需求分析方式以及适合时代特色的培养方案和师资力量等方面。如何更好地抓住大数据时代机遇，并不断迎接新的挑战，合理有序地做好这几个方面的工作，是软件工程技术人员需要重点考虑的问题。
[参考文献]
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大数据（Big Data）作为人类一次新的技术革命，它的出现给人们带来了海量爆炸式的信息，革新了众多科技技术，是信息届的一个全新现象。大数据的发展也体现了从理论走向实践的过程，世界范围内最早提出大数据概念的是美国的麦肯锡公司：他们认为大数据就是：“无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。”这一定义虽然比较简单，但是获得了大多数学者的认可。大数据具有4V特点，即容量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）、价值（value）。
容量特性就是指大数据在数量维度上的特点，大数据顾名思义就是集合的海量数据，属于人们无法短时间内搜集、理解的数据，它的存储单位由传统的MB，GB，上升至TB乃至PB层面，数据的来源光，数量大，并且根据今年的统计报告可以看出大数据的数据的总量的增长幅度是逐渐变大的，往往呈现倍数增长，所以许多学者把大数据时代定义为爆炸式信息时代。多样性特性就是指大数据时代下的数据数据类型呈现多样的特点，数据的生产与传播方式多样化，可以这样说在大数据时代，我们每个人都是信息的生产者与传播者。速度特性就是指向对于传统的数据分析与数据的时效性来说，大数据时代下，信息的传播交流速度快，数据的“保鲜期”更短。价值特性与前三个特性有所不同，它说明大数据时代的信息和数据不仅具有量的优势，还有质的保证，这里的质指是就是数据的精确性与价值性。
新时期我国的互联网金融快速发展，大数据时代已经参与到审计工作的方方面面，任何事的出现都具有两面性，大数据作为一项技术革新的代表，它的出现与发展对审计工作究竟带来了那些机遇与挑战呢？这一点值得所有审计届同仁共同思考与研究。
二、大数据给审计工作带来的风险
大数据时代的到来使传统的审计工作发生了一些变化，主要体现在审计工作的模式发生了巨大变化，立项依据将由专家经验加风险评估向持续性审计信息触发转变。审计视角将由识别单业务条线风险向运用整合信息全面识别风险转变。审计范围将由抽样审计向全量审计转变，工作方式将由现场加非现场向信息化加智能化的方式转变。就工作方式而言，在大数据时代，审计人员运用智能化的信息技术开展审计，从混杂数据中发掘潜在相关关系，提升审计发现能力，使审计项目更具延展性和纵深性以及科学准确性。但是明确大数据给审计工作带来变化的前提下，还必须准确认识大数据给审计工作带来的挑战，主要是安全问题和数据质与量的问题。
1、安全问题
首先是审计数据的安全问题。审计工作的特殊性决定了审计人员在工作时有一定的保密性，对数据的处理与分析要有科学型，要注重安全性。大数据时代，任何一个主体单位都要与其它主体发生联系，主体间数据的联系众多，联系程度不一，这就使任何一个主体掌握全部数据成为不可能，所以云计算技术便应运而生，但是云计算时代的到来与云技术的不断发展给所有的使用主体都带来了一定的安全风险，一旦有黑客攻击很多数据可能会被篡改甚至损坏消失，这会对审计工作造成无法挽回的损失。所以在运用云计算时一定要有足够的网络安全防防护。审计人员要不断加强网络技术知识的学习，在实践操作过程中要保持警惕与观察力。
2、数据的质量问题
审计工作中，审计人员面对的是大量的数据，大数据时代，要求审计人员在分析数据时不仅要分析海量数据，还要善于发现这些数据之间的联系。但是，由于大数据时代的数据量大，数据类型多，造成数据的量大，而由于技术问题与操作问题也造成数据的质难以保证，所以，数据的质与量的问题一直是大数据时代冲击下审计人员工作的新难点与重点。要想保证数据的质量就要从两个方面着手。首先是电子数据存储的环境，包括内部控制、数据的检查、传输、进而对信息系统进行测试、评估等几个步骤，要细心确认信息系统本身是否存在不合理的地方以及漏洞使得数据不准确、不可靠。另一方面，审计人员可以从电子数据本身入手，通过数据库在内的多种方式来采集电子数据。尽量避免不准确的数据采集给审计工作带来的风险。
三、大数据给审计工作带来的机遇
以大数据为核心的审计信息化建设发展带来了巨大的机遇和挑战，大数据审计应用的出现大大提高了企业的竞争力，企业发展发生了战略性的技术调整，使企业的总体工作形成了数据化的发展模式。在大数据的审计信息技术建设下，企业的审计工作发生了本质性的改变，现代信息化技术的审计工作已经代替了从前人工手动化的审计工作，因而对于企业发展来说，大数据化的审计信息化建设具有跨时展的意义，已经成为了当前审计学方面中的主要研究方向，并且成为了新一轮信息化技术产业融合的新目标，不仅促进了大数据为核心的信息科学技术的高度发展，还在一定程度上提升了企业的经济效益，并创造出了巨大价值。
2 大数据下审计信息化的特点
大数据通常是指数量上非常庞大，而结构又十分复杂，种类多变的信息数据结构。随着计算机云时代的到来，大数据也不断应用到企业审计工作当中，使得企业审计信息化建设的发展呈现出以下三点特点。
2.1 使企业信息化控制管理发生改变
在传统的企业审计中，一般都是手动的控制系统，企业审计制度与实际生产工作结合在一起进行控制，在企业审计工作实施过程中，采用穿行测试以及符合型测试的方式，对企业审计工作流程进行监控。但是在以大数据为核心的企业审计信息化工作中，企业审计制度的控制比传统人工手动控制的更加完善和细致，在大数据审计系统下，审计控制的流程都将转化隐性的控制工作。因此，在信息化审计中怎样才能够找到关键的控制点，已经成为了当代审计信息化建设中的核心问题。[1]核心大数据下的信息化审计发展有利也有弊，它在为企业发展提供大量的数据的同时，数据系统自身仍然存在着漏洞，一旦漏洞出现问题，数据信息化系统造成的损失将会带来比人工手动控制系统造成的损失更为严重的后果。
2.2 使数据处理信息化更加集中和自动
以大数据为核心的企业信息化审计使得数据的处理变得更加的自动化和集中化管理，将企业的审计工作变得更加简洁、明了，数据处理工作更加方便、快捷。传统企业审计工作都是手动控制的，而在大数据下的企业审计工作全是由计算机系统给控制而完成的，审计工作人员只需要在计算机中输入一定的信息，就可以完成企业审计工作的操作了，而且信息大数据系统还可以分享，通过数据分享可以为企业中所有的用户分享，因而随着计算机大数据核心技术的不断更新和发展，审计信息化建设中的漏洞也会不断地更新补丁进行修补，将数据处理变得更加自动化、智能化和集中。
2.3 使审计信息化手段发生改变
在大数据核心技术下，企业中的会计信息审计管理手段也相应地发生了改变，传统信息审计手段还是通过人工手动来查阅账目、纸质数据的方式来进行人工审计。后来，随着计算机技术的普遍普及，企业中的审计手段采用计算机处理系统进行了数据审计工作。而大数据技术是对过去计算机技术的进一步升级与提高，可以使用大数据信息化的平台系统进行审计工作，因而在大数据环境下，审计信息化手段也有自身的风险漏洞特点，需要针对漏洞问题来进行更新思考。[2]
3 加强以大数据为核心的审计信息化建设的相关建议
3.1 改变观念，树立大数据审计信息化思维
提高企业大数据环境下的审计质量，首先就是要转变原有的审计观念，进而树立大数据化的审计思维，使得信息化的审计工作可以在企业内全面普及和发展，要随时记录审计工作中的数据信息，及时总结审计工作中出现的问题和数据结果，对于科学有效又合理的审计工作要不断加以推广，对于审计工作出现的不足要不断地进行总结。要把提高企业审计工作的质量作为企业管理中的战略重点来安排，从企业发展的长远性角度来看待大数据技术，有规划地来进行审计工作。还要加强对大数据审计信息化建设工作的重视性程度，为企业审计工作人员创建沟通交流平台，使审计人员能够在平台中进行交流讨论和经验改进，促进审计信息化水平的不断提高。[3]
3.2 加强对审计人员的素质培养
以大数据为核心的审计方式变化多样，企业要明确数据类型的要求，又要能够了解企业审计管理工作中的数据语言，这样在不同部门中都可以对数据信息进行分析。因此，需要审计工作人员能够科学掌握审计信息的专业化职业技能，具有大数据分析和协调能力，还能够充分了解大数据网络数据库、计算机系统方面的专业化知识，将大数据系统处理同计算机系统的应用能够紧密地结合在一起，进而满足企业审计信息专业化建设的需求。大数据的发展，需要更为广阔的思维空间，而审计工作的信息化建设更是离不开审计人员的理论知识学习，只有全面的认识了解了审计工作，才能够做到从企业宏观战略的角度上出发，去体现审计工作的重要性意义。
3.3 强化企业审计控制管理工作
SMW工法由于具有无渗漏水、造价低等优点，已得到越来越广泛的应用［1］。但是现行监测技术缺少对SMW工法桩中的型钢进行长期监测的方法。BOTDA作为一种新型的分布式光纤传感监测技术，其分布式、高精度、实时性、长期性、远程控制等特点［2～4］，正满足对SMW工法桩中的型钢进行长期监测的要求。利用BOTDA测量原理［5～7］，可以测到光纤沿线任一点的布里渊散射频移，应用布里渊频移与应变的关系，便可得到光纤沿线任一点的应变。由于BOTDA分布式光纤传感监测是实时监测，当采样间距较小时，监测数据是海量的，如果人为处理数据，工作量巨大。基于此，本文结合某地区的基坑SMW工法桩监测工程实例，运用组件GIS技术开发了一套面向SMW工法桩的分布式光纤监测数据管理系统，实现光纤监测数据自动入库、监测数据可视化以及监测点实时预警等功能。
1SMW工法桩的分布式光纤监测系统设计
1.1系统实现的目标运用数据库管理技术，将SMW工法桩的分布式光纤监测数据统一存储在数据库中，合理、高效地管理各类监测数据，以统一的方式输入、分析、输出这些数据。该系统主要实现的目标有监测数据自动入库、监测数据可视化、GIS基本操作、查询与统计和监测点实时预警等。
1.2系统开发技术系统主要是对分布式光纤监测数据进行管理，为实际工程提供辅助决策。系统的数据库为MicrosoftAccess，选择ArcGISEngine作为GIS开发组件，ZedGgraph作为第三方制图控件，采用Visualstudio2005环境进行开发，系统框架见图1。
1.3系统数据库设计SWM工法桩的分布式光纤监测系统的数据库包括图形数据库和光纤监测数据库。利用GIS软件将勘察、基坑、施工的DXF和DWG文件转化为ArcGIS可识别的SHP图形文件，并进行地图配准，组成图形数据库。光纤监测数据库采用关系数据结构模型存储光纤监测信息，主要包括监测桩信息表(见表1)、整编信息表(见表2)、采样信息表(见表3)和监测值数据表(见表4)，并通过关键字段的关联来减少数据冗余(见图2)。
1.4系统的功能设计系统的功能主要包括数据转换、GIS的基本操作、监测数据可视化、地址匹配、查询与统计和监测预警等(见图3)。数据转换是将BOTDA分布式光纤测得的频谱数据通过特定的数学模型转换为工程人员所能理解的监测数据。GIS的基本操作主要实现监测点的动态操作。监测数据可视化是将监测成果以曲线图的形式进行可视化，并可以将不同期次的监测数据进行对比。地址匹配用来实现监测点和监测值的交互式查询。查询与统计用来查询大于给定值的监测点并进行统计。监测预警通过设定阈值，将每期监测数据与阈值进行比较，如果发现监测值大于阈值的情况，向指定的工程人员发送消息。
2工程应用实例
2.1工程概况某大型厂房建于深厚软土地基上，地基土以淤泥质土为主，土体力学性质较差，基坑采用SMW工法施工(见图4)，基坑底面挖深11m，水平方向上设有3道支撑，H型钢长24m，宽度为300mm，弹性模量为210GPa，钢材型号Q235。
2.2光纤传感的铺设SMW工法桩的两个翼缘是桩身受弯变形的主要受力结构，在材料性质一致的情况下，翼缘部位的变形将比桩身其它部位更大，因而成为铺设传感光纤，监测桩身变形的最佳部位。如图5所示，光纤沿H型钢轴向共铺设了四条光纤传感回路，分别是A-A'，B-B'，C-C'和D-D'，其中A-A'和D-D'是铺设在翼缘两边，而C-C'和B-B'铺设在翼缘与腹板的夹角处。以B-B'回路为例，光纤由桩顶开始沿H型钢轴向铺设，在桩底部拐弯180°再沿轴向返回桩顶，从而形成一进一出的光纤传感回路。
2.3分布式光纤监测数据库光纤监测数据库如图6所示，数据库中包括监测桩信息表、整编信息表、采样信息表和监测值数据表。其中监测桩信息表包含监测桩信息以及桩体上铺设的光纤信息。整编信息表是监测数据正确入库的前提，整编信息中包含光纤绕行、光纤熔接等事件，这些事件中的光纤不是起着监测作用，而是起着信号传输作用，所以整编信息要对这些事件进行记录，以便剔除这部分事件在监测数据入库时造成的监测点错位。采样信息表中存储采样间距、监测距离等信息。监测值数据表中存储监测点的监测数据。
珠海市人民政府办公室关于印发珠海市首席
数据官制度试点实施方案的通知
横琴新区管委会，各区政府（管委会），市政府各部门，各直属机构：
《珠海市首席数据官制度试点实施方案》已经市人民政府同意，现印发给你们，请认真贯彻执行。实施过程中如遇到问题，请径向市政务服务数据管理局反映。
珠海市人民政府办公室
2021年5月27日
珠海市首席数据官制度试点实施方案
为贯彻落实《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》（中发〔2020〕9号）、《国务院办公厅关于印发〈公共数据资源开发利用试点方案〉的通知》（国办函〔2020〕29号）、《广东省人民政府办公厅关于印发广东省首席数据官制度试点工作方案的通知》（粤办函〔2021〕63号）等文件要求，加快推进数据要素市场化配置改革，完善政务数据共享协调机制，推动实施首席数据官制度，制定本实施方案。
一、 工作目标
坚持以新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的和二中、三中、四中、五中全会精神，深入贯彻对广东系列重要讲话和重要指示批示精神，按照广东省首席数据官制度试点工作方案要求，在数字政府“管运分离”建设模式下，探索构建我市首席数据官制度体系，明确职责范围，健全激励评价机制，创新数据共享开放和开发利用模式，提高数据治理和数据运营能力，助力数字政府建设和数字经济发展，打造广东省首席数据官制度建设的珠海样本。
二、 实施计划
（一）试点推进。
2021年5月底，在各区（功能区）和有条件的部门试点首席数据官制度，具体范围如下：横琴新区、香洲区、金湾区、斗门区、高新区等5个区（功能区）和市工业和信息化局、市公安局、市人力资源社会保障局、市自然资源局、市生态环境局、市住房城乡建设局、市审计局、市市场监管局、市医保局、市金融工作局等10个部门。
（二）全面推广。
2021年9月起，在全市各区各部门大力推广首席数据官制度，力争首席数据官制度全面覆盖。
三、 主要任务
（一）健全首席数据官组织架构。
1.确立首席数据官工作机制。在省、市“数字政府”改革建设工作领导小组领导下，健全公共数据治理组织保障体系，以管运分离的建设模式，从管理端、运营端两侧同步推动首席数据官试点工作，由市政务服务数据管理局牵头协调推进相关工作。在市、区、部门试点设立首席数据官，由首席数据官负责统筹数据管理工作，由数字广东珠海分公司负责组建数据运营团队支撑试点区和部门的数据运营工作并提供技术保障。
2.规范首席数据官任免程序。市首席数据官由市“数字政府”改革建设工作领导小组任免。试点区和试点部门首席数据官由本区政府（管委会）、本部门推荐，由市“数字政府”改革建设工作领导小组任免。市、区首席数据官报省政务服务数据管理局备案。
3.明确首席数据官任职条件。市及各区、各部门各设立一名首席数据官。原则上首席数据官由本级政府或本部门分管数字政府改革建设工作的行政副职及以上领导兼任，且具备良好的数据素养且熟悉本级政府或本部门整体业务情况。
（二）明确首席数据官职责范围。
1.统筹数据管理工作。统筹推进本级政府或本部门的数据治理和数据运营工作。根据公共数据资源治理能力成熟度评估情况，在市政务服务数据管理局指导下，制定本级政府或本部门数据治理工作阶段性发展目标，组织制订配套工作方案，积极争取财政资金支持。统筹管理本级政府或本部门数据普查和数据登记工作。负责协调本级政府或本部门数据的内外部共享、多渠道开放。在本级政府或本部门信息化项目论证过程中，对项目建设是否符合数据资源治理和共享要求拥有“一票否决权”。结合实际业务场景，加强数据相关新技术应用推广，落地数字化转型新服务。
2.协助推进数字政府建设。协助落实省、市“数字政府”改革建设工作领导小组决定事项、部署任务；协助制订本级政府或本部门数字政府发展规划、标准规范和实施计划。
3.实施常态化指导监督。对本级政府或本部门数据治理、数据运营等执行情况进行监督，协调解决重大问题，及时发现、制止及纠正违反法律法规、方针政策和可能造成重大损失的行为。
4.加强数据运营支撑。按照首席数据官制定的数据治理建设目标和工作方案，数字广东珠海分公司负责组建各级政府、各部门的数据治理和运营团队，配建数据治理、数据分析、数据风控等专业人才队伍。
（三）建立首席数据官评价机制。
1.组织履职评价。市“数字政府”改革建设工作领导小组对市、区、部门首席数据官履职情况进行监督评价。市首席数据官履职评价由省政务服务数据管理局组织，各区、各部门首席数据官全力配合省评价工作开展。各区、各部门首席数据官履职评价由市政务服务数据管理局组织实施。
2.定期工作报送。各区、各部门首席数据官分别于每年5月31日前、11月30日前形成工作总结报告并报送市政务服务数据管理局，由市政务服务数据管理局梳理形成工作总体情况报市“数字政府”改革建设工作领导小组。工作总结报告应参照首席数据官职责范围逐条梳理，涉及工作成效、存在问题、下一阶段计划、佐证材料等内容。
3.激励评价措施。各区、各部门首席数据官每年12月份参与年度工作评价，考核评价将结合本区、本部门的数据归集、数据治理、工作成效、部门特点、创新特色等维度综合展开。首席数据官综合评价结果优秀或显著提升，对应区和部门在绩效考核数据治理项中优先加分、在信息化项目申报中优先立项、在有关数字政府建设评估工作中视情加分鼓励。
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）01-0108-03
在平板平面度计量检定中，检定人员根据平板尺寸选择相应的测量点数。依据国家质监总局颁布的最新平板检定规程，平板工作面测量点数与平板尺寸关系如表1[1]。可以看出，当平板尺寸越大，所需测量点数越多，需要处理的数据也就越多。检定规程中所给出的计算公式较为复杂，采用人工计算方式不仅工作效率低，而且有可能损失数据精度。通过计算机软件进行处理，能有效克服人工计算方式中的诸多缺点，提高工作效率。
表1 平板工作面测量点数
[平板尺寸/mm＼&测量点数＼&≤（400×400）＼&≥9＼&（630×400）～（1600×1000）＼&≥25＼&>（1600×1000）＼&≥49＼&]
1 开发环境及工具
本文基于微软公司的Visual Studio 2005 集成开发环境开发，采用VC++设计工具和Access数据库技术。
VC++是微软公司开发的面向对象的windows应用程序可视化编程工具，封装了大部分windows应用程序开发过程中所需用到的C++类，开发人员可根据需要从这些类派生相应的类。通过VC++开发的应用程序具有执行效率高、可移植能力强等特点[2-3]。VC++通过API接口和COM控件可以方便地访问各种数据库，可以实现对数据库的编辑、更新等操作。
Access数据库是微软公司推出的一种桌面数据库系统，操作简单，能方便的被各种编程工具访问。
2 系统设计
2.1 系统构成及工作流程
本软件实现了平板平面度准确度等级的评定，采用模块化设计思想，系统结构如图1所示，主要由五个模块构成，分别为参数设定模块、数据输入模块、数据处理模块、结果显示模块和数据库模块。其中，参数设定模块由用户设定所检定平板相关参数；数据输入模块是系统和用户数据交互接口，由用户输入相关测量数据；数据处理模块对用户输入的数据进行处理；结果显示模块用来显示已经检定的平板的相关信息，方便操作人员查询相关信息；数据库模块实现对所检定平板信息的保存。
图1 系统结构框图
系统工作流程如图2所示。软件启动后，用户需要先设定相关参数，根据用户设定的参数，会弹出相应的交互界面。在交互界面中，用户需要输入相应的测量数据，输入数据完毕后，用户即可点击相应按钮进行数据处理。数据处理结束后，相应的评定结果会显示在交互界面中。用户可以通过点击菜单弹出相应界面显示所检定平板信息，并将该信息保存到系统数据库中。
图2 系统工作流程图
2.2 数据库设计及访问
常见的数据库有Access、SQL Server、Oracle等，不同的数据库应用场合不同。Access数据库是微软公司推出的office办公软件套件中的重要一员，主要用于日常工作中的一些小型数据库应用场合，易于使用且界面友好；SQL Server数据库具有良好的兼容性，能够进行联机分析处理，能够很好地适应在线应用程序部署，主要用于一些中大型数据库应用场合；Oracle数据库具有高效率、可靠性好的优点，能够很好的应用于一些大数据场合。由于本系统所需要处理的数据量较小，综合考虑采用Access数据库。
VC++中提供了多种数据库访问技术，常见的有ODBC API、MFC ODBC、DAO、OLE DB、ADO等。ODBC API数据库访问技术是一种底层访问技术，能够进行异步处理、事务管理，但使用起来较复杂，所需编写代码工作量大；MFC ODBC以类的形式封装了ODBC API函数，操作起来相对简便[4]；DAO提供了一种通过程序代码创建和操纵数据库的机制；OLE DB是VC++数据库开发中提供的新技术，基于COM接口，对关系型数据库和非关系型数据库提供了统一的接口，同ODBC API一样，属于一种底层访问技术；ADO访问技术基于OLE DB的访问接口，继承了OLE DB访问技术的优点，将OLE DB接口进行封装，定义了ADO对象，因而能够很方便的操作数据库[5-6]。基于此，本文采用ADO数据库访问方式。
通过ADO方式访问Access数据库，其编程步骤如下：
1）为使用ADO中封装各种操作数据库的类，需要在工程头文件stdafx.h中加入动态链接库，同时为避免命名空间冲突，需要重命名名空间，代码如下：
#import "C：＼Program Files＼Common Files＼System＼ado＼msado15.dll" ＼ no_namespace，rename（"EOF"，"adoEOF"） //链接动态库，重命名名空间
2）由于ADO基于OLE DB技术，因此需要初始化COM接口，代码如下：
AfxOleInit（）；//初始化COM接口
3）为了能够单独操作数据库，可在工程中添加类，通过在类中编写相关函数来实现对数据库的操作，其中连接数据库代码实现如下：
_ConnectionPtr m_pConnection； //定义Connection指针
HRESULT hr； //创建句柄对象
hr = m_pConnection.CreateInstance（"ADODB.Connection"）； //创建Connection对象
if （SUCCEEDED（hr）） //判断Connection对象是否创建成功
{
hr = m_pConnection->Open（"Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0；Data Source=D：＼＼database＼＼DetectData.accdb；"，""，""，adModeUnknown）； //连接数据库
MessageBox（"连接数据库成功！"）；
}
2.3 系统界面设计
系统的主要任务是实现平板平面度等级的评定以及相关信息的保存，启动界面如图3所示。用户可以根据窗口中的提示来操作软件。当用户在菜单中选择检测类型后，会弹出参数选择窗口，用户选定好完整的参数后，点击“确定”按钮数据交互窗口弹出，图4是某种平板尺寸下系统的界面。
图3 启动界面
图4 工作界面
用户输入测量数据后，即可点击“计算”按钮 ，系统进行数据处理；点击“数据”按钮，系统计算所得的相关参数会在编辑框中显示；点击“结果”按钮，系统会依据平板检定规程给出平板平面度的检定结果。
得到检定结果信息后，用户点击菜单“检定信息”，会弹出如图5所示对话框，用户填写完整相关信息后，点击“确定”按钮即可将检定信息保存到数据库中，如图6所示。
图5 检定信息窗口
图6 检定信息数据库数据库
3 结束语
本文设计的平板平面度检定系统界面简洁，易于操作，解决了人工计算的诸多不便，符合中华人民共和国国家计量平板检定规程JJG 117-2013。通过在我站日常检定工作中的应用，极大地提高了工作人员的工作效率。
参考文献：
[1] 中华人民共和国国家计量检定规程JJG 117-2013[S].北京： 中国质检出版社， 2013.
[2] 贺军，高胜友，蒋方帅，等.Visual C++ 6.0技术内幕[M].北京： 北京希望电子出版社， 1999.
[3] Jeffrey Richter著. Windows高级编程指南[M].王书洪， 刘光明，译. 北京： 清华大学出版社， 1999.
