浅谈大集中背景下的数据质量管理

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1、浅谈大集中背景下的数据质量管理何学云内容提要:近年来,各级国税机关对已实现省级集中的税收征管数据进行了众多有深度的分析利用,对新时期征管工作水平的提升起到了重要的推动作用,但由于诸多主客观因素导致的基础数据的失真等问题还大量存在,使得数据的应用价值大幅降低,已严重影响到数据分析应用工作向纵深幵展。本文对当前税务部门的数据质量问题的现状及成因,进行了分析,并对提高数据质量的途径提出了一些个人的看法。关键词:数据质量管理信息化现代社会,信息化己成为经济社会发展的显著特征,信息资源日益成为重要的生产要素和社会财

2、富。2009年,国家税务总局提出了“信息管税”的理念:信息管税,就是充分利用现代信息技术手段,以解决征纳双方信息不对称问题为重点,以对涉税信息的采集、分析、利用为主线,树立税收风险管理理念,完善税收信息管理机制,健全税源管理体系,加强业务与技术的融合,不断提高税收征管水平。近年来,各级国税机关根据己实现省级集中的税收征管数据:运用数据挖掘等技术手段进行Y众多的深度的税收数据分析利用,对新时期税收征管工作水平的提升起到了秉要的推动作用。随着金税工程三期的稳步推进,税收信息化为税收分析提供了良好的平台和载体。

3、可以看出,在新形势下深化数据分析应用是发挥信息化支撑作用、有效实现信息管税的关键所在。储存在大型数据库、数据仓库中的原始数据是开展数据处理和辅助决策分析的基础,是进行信息化建设和应用的主体,但目前由于诸多主客观因素导致的数据的失真、不完整、逻辑关系不符等情况还大量存在,使数据的可应用价值大幅降低,由于数据质量差而带来的应用质量不高己经成为影响税收数据分析应用工作向纵深开展的主要瓶颈之一。抓好数据质量管理,以更好地服从和服务于税收工作长期、健康、稳定发展的需要,是各级国税部门必须认真思考和迫切需要解决的课题

4、。〔据质量解析数据的质量表现在是否可用和可信两个层面:是否可用是指数据的格式、内容等能否被操作人员读取和使用,能不能很方便地进行深入处理和分析。是否可信则是指数据在适用性、准确性、完整性、及吋性和有效性方面,是否满足操作人员的应用要求。以上两个层面中,可用是技术层面的问题,只要通过技术手段使数据规范化、格式化,按照规定要求组织和存放,数据就能达到可用,相对而言这方面比较容易满足操作人员要求,可信是数据本身的质量问题,数据质景的保证涉及多方面的要素,需要通过采取管理手段、技术手段等各方面的努力来解决。除了数

5、据本身的质量外,还存在利用和存贮数据的过程中所产生的数据质量,包括使用质量、存贮质量和传输质量,称之为过程质量。国税部门存在的数据质量问题绝大多数属于数据本身的质量问题。:据质量管理的现状现代意义上的数据管理应依据流程再造理论,在信息化技术已经普遍应用的基础上,按数据采集、分析、利用的一般流程,对单项税源管理流程进行整合再造,强调对数据流的控制和监督,形成一体化管理模式。但在实际工作中并没有完全依照数据管理主线来整合业务流程、优化岗位设置、规范业务处理,仍以单项的、分散的、独立的数据管理为主,数据分析利用

6、往往难以与税收管理业务相衔接。(一)所采数据的质量不够优质1、数据的准确性不优。主要有:纳税人名称丢字、错字;纳税人识别号中的数字字符全半角不一致;缴款方式鉴定错,定额户无税种,登记信息不完整,预算科目鉴定错,税种删除频繁,上解入库误填滞后等。2、数据的实效性不高。体现在:临时一般纳税人到期,未能及时进行转正处理,造成临时一般纳税人又变成小规模纳税人;定额户到期,变成查实户;税票销号不及时,文书审批不及时,造成数据重复录入等。3、数据的完整性不够。日常工作中,软件非必录字段(如税务登记中的电话号码等)基本

7、不录,内容需要稍长篇幅来描述的字段也被刻意简化(如主营、兼营),但在实际应用中这些字段的数据儿乎显得与基本字段同等秉要,查询不到所需数据,造成工作上的被动。(二)信息采集和数据管理不够规范目前,还没有一套涵盖税收所有业务的数据采集标准,对涉税信息采集重点、采集时限、采集范围、数据分类等不够明确。基层税收管理人员在实际工作中,普遍存在着重纸质资料轻电子数据的观念,信息采集的针对性不强,操作难度较大,存在着采集的数据杂乱、参差不齐,重复采集、无效采集的现象。部分数据采集不及时,纳税人的涉税信息是对其经营情况的

8、动态反映,基层税务人员如果不能迅速采集,及吋反馈,会使信息数据明显滞后于纳税人的实际生产经营状况,影响信息资源的完整性和预警指令的准确性。同时,基层国税部门尚未建立健全配套的涉税信息的采集、录入、审核、评价机制,采集录入数据信息时随意性较大,对纳税人各类信息审核不够严谨,影响Y涉税信息的分析应用价值。(三)缺乏统一的外部信息获取平台由于国税部门与社会其他各部门间信息化发展不同步,导致部门间信息不能平滑对接和共享,容易形成信息“

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