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、模式生长力，数字化终端建设才能提速升级。　　打通数据采集的堵点。精准采集数据是数字化终端建设的基础。首先，分层分类采集。针对数据质量高的“明星”客户，结合各项

梳理各模块工作流和数据流，持续推进生产制造执行管理系统的成本模块、生产模块、工艺质量模块的数据质量提升；持续开展管理流程诊断等，先后解决“流程职责不清晰”“原

的重要依据。　　目前通过终端扫码，数据质量较为可靠，有利于提升营销精准服务水平，有利于提高零售户工作效率，受到了零售户的热烈欢迎。

统计数据质量监管，积极推进统计方式改革。　　会议期间，国家统计局统计执法监督局有关专家作专题讲座。　　国家局、总公司机关有关部门和单位负责人及相关人员在主会场参加会议

好信息采集工作，确保数据质量，人员是关键因素。当前，仍然有部分人员未能充分认识信息采集工作的重要性，对整个信息采集工作未引起高度重视，

监管等子系统的协同应用能力；进一步提升系统数据质量，规范系统操作应用，建立健全系统运行管理的相关管理制度，落实责任部门，明确责任

;这也确保了企业始终在一条正确的轨道上运行。　　虽然大数据将改变企业决策、价值创造和价值实现方式这一点是毋庸置疑的，但如何夯实数据基础和提高数据质量却也是一个让人头疼的问题。如果基础

数据质量，加强数据资源挖掘，重点关注指标背后的管理问题，不断提高对标数据解读和分析能力，实现对标数据的“落地”。要把标杆作为管理实践中的参照系

要全面规划数据中心建设，严格控制数据质量，做好数据资源服务，不断提升信息资源利用水平。六要优化IT治理，瞄准科技创新，加强

到条系统的运行管理，切实提高打扫码率；进一步提高数据质量，强化上报数据的审核校验，确保上报数据准确、完整。　　更加注重基础工作。健全完善具有

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