后勤集团数据资源管理办法1 1.docx
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后勤集团数据资源管理办法1 1.docx
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后勤集团数据资源管理办法11
后勤集团
数据资源管理办法
目录
1总则1
2数据资源分类与介绍2
2.1各类管理数据2
2.2各类检查数据2
2.3各类业务数据3
2.3.1饮食总公司3
2.3.2商贸总公司3
2.3.3接待总公司3
2.3.4物业总公司4
2.3.5建安总公司4
3数据资源管理5
3.1概念5
3.2建立数据库6
3.3数据库管理系统7
3.4其他-文件管理9
3.4.1管理方法9
3.4.2日常管理11
4数据资源应用14
4.1数据仓库14
4.2大数据14
4.3其他方面的应用16
5数据资源采集与保存17
5.1数据资源的采集17
5.2数据资源的保存17
5.3数据资源的安全17
5.3.1概述17
5.3.2防护手段18
5.3.3安全策略19
1总则
第一条为了规范后勤集团总公司数据资源管理工作,完善数据资源管理机制,更好的服务师生员工,制定本办法。
第二条本办法所指数据资源包括各类管理数据、各类检查数据和各类业务数据。
第三条各部门都要自律规范,各尽其职,主动配合,协调支持,努力提高数据资源管理效能。
第四条参与数据资源采集与保存的工作人员都要以对学校利益、集团利益高度负责的精神,高效履行职责,维护数据资源的安全与可靠。
第五条考虑到后勤集团各数据资源之间差异性、特殊性,数据资源管理应遵循人管和计算机信息化管理相结合的原则。
2数据资源分类与介绍
2.1各类管理数据
这类数据内容主要包括人力资源管理数据、内勤管理数据与外联管理数据等。
人力资源数据通常包括:
(1)职务分析与设计;
(2)人力资源规划;(3)员工招聘与选拔;(4)绩效考评;(5)薪酬管理;(6)员工激励;(7)培训与开发;(8)职业生涯规划;(9)人力资源会计;(10)劳动关系管理。
内勤数据通常包括:
(1)制度的制定和执行推动;
(2)日常办公事务管理;(3)办公物品管理;(4)文书资料管理;(5)档案管理;(6)会议管理;(7)涉外事务管理;(8)生活福利;(9)车辆;(10)安全卫生;(11)出差。
外联数据通常包括:
(1)办公室内部人际外联;
(2)集团外部公关外联。
2.2各类检查数据
为了集团工作能够顺利、安全的执行,维护集团形象,更好的为师生员工服务,定期的、常规性的检查必不可少。
这些检查应该包括:
(1)各食堂卫生检查,不留死角,食堂用具的消毒情况;
(2)各教学、办公楼、实验楼的卫生检查;(3)各食堂、中心、超市、教学楼、办公楼、实验楼等消防设备状态检查;(4)各食堂、中心、超市、教学楼、办公楼、实验楼等电力线路设备状态检查;(5)校园内其他位置的卫生、安全(包括消防设施、电力设施、树枝等)等状况检查等。
上述各类检查数据,应及时做好记录、保存。
记录数据应包括检查时间、检查地点、检查人员和检查结果,在检查中若发现潜在的危险因素,要及时排除,并做好排除情况记录。
2.3各类业务数据
依据集团的业务情况,这类数据应包括:
(1)饮食;
(2)商贸;(3)接待;(4)物业;(5)建筑、安装等。
2.3.1饮食总公司
这类数据资源主要应包括食材的采购管理,包括:
供应方数据、食材类型数据、食材价格数据、食材采购量数据、食材库存数据、食材购入期数据、食材保质期数据等。
2.3.2商贸总公司
这类数据资源主要包括各大超市等的采购、销售以及库存情况的数据。
2.3.3接待总公司
这类数据资源主要包括公司提供的旅游、票务、租车、购物、商务、洗涤、休闲娱乐等多项配套服务所产生的数据。
2.3.4物业总公司
物业总公司的数据主要有两类,一类是业主的信息如年龄、职业、家庭成员、爱好、消费习惯、车辆、旅游等信息;另一类是关于物的数据,如房产、设施设备等,数据内容包括建筑年代、养护情况、设备的数量、品牌、能耗水平、故障原因、日常维护成本等。
2.3.5建安总公司
建筑安装主要是指建筑物内的管道、线路和器械等附加物的安装业务。
因此涉及到的数据应该包括相关设备的采购数据、人员配备数据、安装时间信息等。
3数据资源管理
3.1概念
数据资源管理(dataresourcemanagement)主要以数据库形式进行,是应用数据库管理、数据仓库等信息系统技术和其他数据管理工具,完成组织数据资源管理任务。
数据资源的管理,经历了人工管理、文件管理、数据库管理等三个阶段,主要是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。
随着信息技术的进步,作为管理信息系统的核心功能,数据管理将要进入一个新的阶段,即面向数据应用的数据管理。
按照维基百科的定义:
“数据资源管理,致力于发展处理企业数据生命周期的适当的建构、策略、实践和程序”。
这是一个高层而包含广泛的定义,而并不一定直接涉及数据管理的具体操作,针对的是企业数据全生命周期所涉及应用过程数据的管理,即对数据变化的管理,或者说是针对描述数据的数据(元数据)的管理,即称之为面向应用的数据管理。
根据管理学理论,几个人的团队可以靠自觉、自律,几十个人就要有人管理,几百个人就要有一个团队管理,几千或几万人就必须要依靠计算机辅助团队管理。
同样,随着管理对象——数据的增加,管理的方式(阶段)也会随之提升。
通常的大型管理信息系统,其整个项目分为总集成、分项目、子项目,每个子项目又有若干内部项目组等等管理层级;在每个管理层级中都涉及直接服务于业务的业务功能(如业务交易、账务处理、行政管理、结果展现等等)和非直接服务于业务的非业务功能(如定义、配置、监控、分析、记录、调度等等);每个业务和非业务性质的功能又分别由若干数据集合为对象(如流程、表单、数据项、算法、元数据、日志等等)所构成的。
同时,也需要制定一系列制度、规则和标准去约束项目、功能、数据等管理对象的活动和变化。
3.2建立数据库
对上述各类数据资源,应当优先考虑建立数据库。
根据每类数据资源特点进行需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计等,在上述设计的基础上,收集数据并具体建立一个数据库,运行一些典型的应用任务来验证数据库设计的正确性和合理性。
最后,在数据库系统正式投入运行的过程中,必须不断地对其进行调整与修改,即运行与维护设计。
数据库的特点是数据是面向全组织,具有整体的结构性,共享性高,冗余度减小,具有一定的程序与数据之间的独立性,由DBMS(数据库管理系统)统一管理和控制。
数据库为多个用户和应用程序所共享,对数据的存取往往是并发的,即多个用户可以同时存取数据库中的数据,甚至可以同时存放数据库中的同一个数据,为确保数据库数据的正确有效和数据库系统的有效运行,数据库管理系统提供以下4方面的数据控制功能。
(1)数据安全性控制:
防止因不合法使用数据而造成数据的泄露和破坏,保证数据的安全和机密。
(2)数据的完整性控制:
系统通过设置一些完整性规则,以确保数据的正确性、有效性和相容性。
(3)并发控制:
多用户同时存取或修改数据库时,防止相互干扰而给用户提供不正确的数据,并使数据库受到破坏。
(4)数据恢复:
当数据库被破坏或数据不可靠时,系统有能力将数据库从错误状态恢复到最近某一时刻的正确状态。
3.3数据库管理系统
数据库管理系统(DatabaseManagementSystem)是一种操纵和管理数据库的大型软件,用于建立、使用和维护数据库,简称DBMS。
它对数据库进行统一的管理和控制,以保证数据库的安全性和完整性。
用户通过DBMS访问数据库中的数据,数据库管理员也通过DBMS进行数据库的维护工作。
它可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立,修改和询问数据库。
大部分DBMS提供数据定义语言DDL(DataDefinitionLanguage)和数据操作语言DML(DataManipulationLanguage),供用户定义数据库的模式结构与权限约束,实现对数据的追加、删除等操作。
数据库管理系统是数据库系统的核心,是管理数据库的软件。
数据库管理系统就是实现把用户意义下抽象的逻辑数据处理,转换成为计算机中具体的物理数据处理的软件。
有了数据库管理系统,用户就可以在抽象意义下处理数据,而不必顾及这些数据在计算机中的布局和物理位置。
数据库管理系统主要功能:
(1)数据定义:
DBMS提供数据定义语言DDL(DataDefinitionLanguage),供用户定义数据库的三级模式结构、两级映像以及完整性约束和保密限制等约束。
DDL主要用于建立、修改数据库的库结构。
DDL所描述的库结构仅仅给出了数据库的框架,数据库的框架信息被存放在数据字典(DataDictionary)中。
(2)数据操作:
DBMS提供数据操作语言DML(DataManipulationLanguage),供用户实现对数据的追加、删除、更新、查询等操作。
(3)数据库的运行管理:
数据库的运行管理功能是DBMS的运行控制、管理功能,包括多用户环境下的并发控制、安全性检查和存取限制控制、完整性检查和执行、运行日志的组织管理、事务的管理和自动恢复,即保证事务的原子性。
这些功能保证了数据库系统的正常运行。
(4)数据组织、存储与管理:
DBMS要分类组织、存储和管理各种数据,包括数据字典、用户数据、存取路径等,需确定以何种文件结构和存取方式在存储级上组织这些数据,如何实现数据之间的联系。
数据组织和存储的基本目标是提高存储空间利用率,选择合适的存取方法提高存取效率。
(5)数据库的保护:
数据库中的数据是信息社会的战略资源,所以数据的保护至关重要。
DBMS对数据库的保护通过4个方面来实现:
数据库的恢复、数据库的并发控制、数据库的完整性控制、数据库安全性控制。
DBMS的其他保护功能还有系统缓冲区的管理以及数据存储的某些自适应调节机制等。
(6)数据库的维护:
这一部分包括数据库的数据载入、转换、转储、数据库的重组合重构以及性能监控等功能,这些功能分别由各个使用程序来完成。
(7)通信:
DBMS具有与操作系统的联机处理、分时系统及远程作业输入的相关接口,负责处理数据的传送。
对网络环境下的数据库系统,还应该包括DBMS与网络中其他软件系统的通信功能以及数据库之间的互操作功能。
3.4其他-文件管理
对于不适合建立数据库的数据资源类型,或者目前没有完善数据库,可以采用文件管理的方式管理数据资源。
文件管理的真谛在于方便保存和迅速提取,所有的文件将通过文件夹分类被很好地组织起来,放在能方便找到的地方。
解决这个问题目前最理想的方法就是分类管理,从硬盘分区开始到每一个文件夹的建立,都要按照工作和生活需要,分为大大小小、多个层级的文件夹,建立合理的文件保存架构。
此外所有的文件、文件夹,都要规范化地命名,并放入最合适的文件夹中。
3.4.1管理方法
(1)合理利用“我的文档”,它能方便地在桌面上、开始菜单、资源管理器、保存/打开窗口中找到,有利于方便而快捷地打开、保存文件。
一般是将“我的文档”移动到非系统盘建立一个目录,既安全又便捷。
(2)文件夹是文件管理系统的骨架,对文件管理来说至关重要。
对各类数据资源进行归纳分析,根据其特点建立合适的文件夹结构。
同类的文件名字可用相同字母前缀的文件来命名,并存储在同一目录。
(3)文件夹里的数目不应当过多,一个文件夹里面有50个以内的文件数是比较容易浏览和检索的。
如果超过100个文件,浏览和打开的速度就会变慢且不方便查看。
这种情况下,就得考虑存档、删除一些文件,或将此文件夹分为几个文件或建立一些子文件夹。
另一方面,如果有文件夹的文件数目长期只有少得可怜的几个文件,也建议将此文件夹合并到其他文件夹中。
(4)分类的细化必然带来结构级别的增多,级数越多,检索和浏览的效率就会越低,建议整个结构最好控制在二、三级。
另外,级别最好与经常处理的信息相结合。
越常用的类别,级别就越高。
(5)以最短的词句描述文件夹类别和作用,为电脑中所有的文件和文件夹使用统一的命名规则。
另外,从排序的角度上来说,常用的文件夹或文件在起名时,可以加一些特殊的标示符,让它们排在前面。
比如当某一个文件夹或文件相比于同一级别的来说,要访问次数多得多时,笔者就会在此名字前加上一个“1”或“★”,这可以使这些文件和文件夹排列在同目录下所有文件的最前面,而相对次要但也经常访问的,就可以加上“2”或“★★”,以此类推。
此外,文件名要力求简短,长文件名会给识别、浏览带来混乱。
(6)及时地处理过期的文件,备份该备份的,删除不需要的。
(7)对于经常要快速访问文件或文件夹,那可以“创建快捷方式”,再将生成的快捷方式放置到经常停留的地方。
当然,当文件和文件夹不再需要经常访问时,需要及时将快捷方式删除。
(8)建立完善的结构、规范化地命名、周期性地归档。
3.4.2日常管理
为了便于使用文件,能随时查取,文件的日常管理要尽量做到科学化、规范化。
(1)跟踪管理
公文在运转使用中,为利于查找和保密,要准确掌握其流向。
主要措施就是搞好登记,登记可设专簿或采取勤记勤销的“日记实”办法。
“日记实”,是对办公室文件在传阅、承办过程中每个落脚点的当天记录。
它是文书处理人员在查找、调阅文件时的得力工具。
一般用文件跟踪单记录。
文件跟踪单呈卡片形式,每一类型的文件跟踪单放在一起。
(2)定位管理
把送阅、送办的文件取回后按照预先给它们规定好的位置存放起来,即所谓定位管理。
具体办法是:
按文件长、宽制作适当厚度的文件盒,并将本机关所有文件名称按一定的规律分别标注在盒上,把文件橱分上半年与下半年两个或几个使用期,橱内再用横档板分出层次。
然后依文件盒标清的名称,本着由上到下的等级次序,将盒放在橱内相应的层次,运转回来的文件,分层次按序人位。
(3)卡片管理
在文件管理工作中,为了便于查找,文件可采取编制“文件卡片”形式管理。
“文件卡片”是以卡片形式揭示本单位文件内容和成分的一种检索工具。
把浩瀚的文件信息贮存起来,加以科学的分类,使同一问题和专题性的内容信息汇集在一起,排列在一起,组成一个有机的整体,便于主动为领导提供和利用信息。
“文件卡片”是当前手工检索工具中较为广泛运用的一种。
编制文件卡片应注意以下几种情况:
①凡遇到按文件标题填写不合逻辑时,要按照实际情况更改标题。
例如有些统计表,往往是上级组织直接统一印发的,标题往往用“全国×××统计表”,这类表格如果用在县级单位时,其标题就应改写成××县×××统计表。
”
②遇到无标题或文件名称作标题的文件,则要根据文件的内容拟制一个简明确切的标题。
③有的文件虽有标题,但要加上一个副标题才比较确切,使人一目了然。
④对文字太长的标题,在不影响文件愿意的情况下,可以适当简略,使人一看就懂。
卡片分类后,要根据一定的方法固定类内每张卡片的前后次序和排列的位置,保持文件之间的历史关系,使之有目可查。
每个单位每年所编制的卡片格式标准要一致,这样才不会失散,同时又便于查找利用。
文件卡片的排列主要是指属类与小类内文件卡片的排列,可按类——属类——小类(问题)——年度——作者——时间的顺序排列。
这样排列,同一性质的文件集中在一起,便于迅速、准确地查找。
在同一年度里,卡片排列的次序习惯是:
先上级后平级再下级;先党委后行政;先领导机关后业务部门。
卡片经过排列,位置固定后放进卡片柜,并设属类、小类、问题或年度、作者等的索引卡,最后拟写一个“查阅需知”。
这样,既能克服文件保管、利用的混乱现象,又保证了文件卡片的编制质量。
(4)制度管理
要建立文件借阅、传递、归档制度,以便发现丢失、损坏等问题时,进行核对和查找。
建立文件借阅、传递、归档制度一般包括下列内容:
①建立文件借阅簿。
即把各种文件分门别类、有科有目地编排成簿,以便于阅览时查找。
②借文件要注意以下几点:
(i)认真。
无论何人、何故、何时借文件或资料,不管再急、再忙,都要在“借阅簿”上一丝不苟地履行登记、签字手续。
(ii)严密。
规定借阅时间,控制“密级”文件阅知范围。
特别对标有“密级”文件的外借,应随时请示领导,借出前要当面交待注意事项。
(iii)勤查。
对所管理的文件一周一小清、一月一大清、一季一核对、半年一整理,一有问题就主动、及时上报,求得迅即解决。
③列明本簿所属文件仅供何人何时查阅。
4数据资源应用
4.1数据仓库
基于已经建立的数据资源的数据库管理系统,即可建立数据仓库,它是一段时间内的以来的历史数据,是从多个业务领域的数据库中抽取出来的,并经过整理,按分析主体重新组织。
依据数据仓库中的数据联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)机制,帮助管理者发现数据中的相互关联,获得新的业务知识与评价。
另外,结合数据仓库,并借助优化算法,可以对资源的采购、库存、销售等进行合理配置,以最小的成本维护集团的稳定、可靠的运行。
4.2大数据
美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
此外,数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息,全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器,随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化,也产生了海量的数据信息。
对于大数据(Bigdata)研究机构Gartner给出了这样的定义:
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据(BigData)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。
它的数据规模和转输速度要求很高,或者其结构不适合原本的数据库系统。
为了获取大数据中的价值,我们必须选择另一种方式来处理它。
数据中隐藏着有价值的模式和信息,在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。
如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。
而当今的各种资源,如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。
即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。
对于企业组织来讲,大数据的价值体现在两个方面:
分析使用和二次开发。
对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。
例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。
对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。
例如Facebook通过结合大量用户信息,定制出高度个性化的用户体验,并创造出一种新的广告模式。
这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合,谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。
随着云时代的来临,大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。
《著云台》的分析师团队认为,大数据(Bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
从某种程度上说,大数据是数据分析的前沿技术。
简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。
明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
通过“大数据”分析统计,就可以对客户未来的需求进行预测;
有了“大数据”的支持,可以对重要设施设备即将发生的故障进行预测等。
4.3其他方面的应用
(1)有了统一的数据资源管理平台,可以快速生成所需要的报表,写报告、写总结时不再需要到处查找资料,同时还可以给决策者提供有利的参考;
(2)在安全、卫生的检查环节,可以建立自动提醒机制,以广播的形式发送给相关人员;
(3)建立权限机制,决策者可以实时的通过手机、电脑等网络终端了解、查询到相关信息;
(4)对外界实时公布有关信息,提升集团形象。
5数据资源采集与保存
5.1数据资源的采集
在集团运行过程中发生的数据应及时、正确的录入到管理系统中,依据数据库管理机制,不同的部门可以在不同的终端同时对数据库进行增加、修改等操作。
对于纸质存放的文档,如会议记录、管理制度、文书档案等,可以以文字形式录入计算机,或者扫描以图片形式存入计算机,并做好相应的数据库录入工作。
5.2数据资源的保存
数据不宜集中存放在某一台服务器中,应采用分布式云存储的策略,同时要做好数据的备份工作。
对于纸质文档,应分类归档保存。
5.3数据资源的安全
5.3.1概述
数据资源的安全,主要包含两层含义:
第一层是指系统运行安全,系统运行安全通常受到的威胁如下,一些网络不法分子通过网络,局域网等途径通过入侵电脑使系统无法正常启动,或超负荷让机子运行大量算法,使cpu过热烧坏等破坏性活动;第二层是指系统信息安全,系统安全通常受到的威胁如下:
黑客对数据库入侵,并盗取想要的资料。
信息泄露呈现两个趋势:
(1)黑客通过B/S应用,以Web服务器为跳板,窃取数据库中数据;传统解决方案对应用访问和数据库访问协议没有任何控制能力,比如:
SQL注入就是一个典型的数据库黑客攻击手段。
(2)数据泄露常常发生在内部,大量的运维人员直接接触敏感数据,传统以防外为主的网络安全解决方案失去了用武之地。
5.3.2防护手段
(1)事前诊断
数据库漏洞扫描,能有效暴露当前数据库系统的安全问题,提供对数据库的安全状况进行持续化监控,帮助用户保持数据库的安全健康状态。
发现外部黑客攻击漏洞,防止外部攻击:
实现非授权的从外到内的检测;模拟黑客使用的漏洞发现技术,在没有授权的情况下,对目标数据库的安全性作深入的探测分析;收集外部人员可以利用的数据库漏洞的详细信息。
分析内部不安全配置,防止越权访问:
通过只读账户,实现由内到外的检测;提供现有数据的漏洞透视图和数据库配置安全评估;避免内外部的非授权访问。
监控数据库安全状况,防止数据库安全状况恶化:
对于数据库建立安全基线,对数据库进行定期扫描,对所有安全状况发生的变化进行报告和分析。
(2)事中控制
对数据库中的敏感数据加密存储、访问控制增强、应用访问安全、安全审计以及三权分立等功能。
基于主动防御机制,可以防止明文存储引起的数据泄密、突破边界防护的外部黑客攻击、内部高权限用户的数据窃取、逃开应用系统非法访问数据库,从根源上防止敏感数据泄漏。
(3)事后分析
数据库防火墙系统基于主动防御机制,实现数据库的访问行为控制、危险操作阻断、可疑行为审计;通过SQL协议分析,根据预定义的禁止和许可策略让合法的SQL操作通过,阻断非法违规操作,形成数据库的外围防御圈,实现SQL危险操作的主动预防、实时审计;面对来自于外部的入侵行为,提供SQL注入禁止和数据库虚拟补丁包功能;通过虚拟补丁包,数据库系统不用升级、打补丁,即可完成对主要数据库漏洞的防控。
5.3.3安全策略
数据库的安全配置在进行安全配置之前,首先必须对操作系统进行安全配置,保证操作系统处于安全状态。
(1)使用安全的密码策略
这里把密码策略摆在所有安全配置的第一步,请注意,很多数据库账号的密码过于简单,这跟系统密码过于简单是一个道理。
健壮的密码是安全的第一步,建议密码含有多种数字字母组合并9位以上。
同时养成定期修改密码的好习惯,数据库管理员应该定期查看是否有不符合密码要求的账号。
(2)使用安全的账号策略
建议数据库管理员新建立个拥有与超级用户一样权限的用户来管理数据库。
安全的账号策略还包括不要让管理员权限的账号泛滥。
(3)加强数据库日志的记录
审核数据库登录事件的“失败和成功”,在实例属性中选择“安全性”,将其中的审核级别选定为全部,这样在数据库系统和操作系统日志里面,就详细记录了所有账号的登录事件。
请定期查看日志检查是否有可疑的登录事件发生。
(4)管理扩展存储过程
对存储过程进行大手术,并
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