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制药企业的数据治理，由于其合规性更高的要求，区别于其它制造型企业，那么今天我们来探讨一下制药企业数据治理策略和重点。 数据治理策略应包括哪些方面？
如何优化数据采集和存储的方式/流程? ·确定数据采集目标和指标，明确数据应如何采集、哪种格式的数据更适合、如何进行数据分类和数据分析。 ·建立基准数据清单，确认各种类型数据的存储位置和访问权限，确认以何种数据作为主数据，进行更为可靠和准确的数据分类和数据分析。 ·加强数据采集和分析的规范化和标准化。定义标准化数据采集和分析的流程和规范，不同部门间采用一致的工作方式和流程，以确保数据的一致性和完整性。 ·系统应在关键数据输入后立即强制保存。在保存到带有审计跟踪的永久内存（服务器、数据库）之前的数据被视为临时内存存储数据。数据保存在临时内存中的时间应该最小化。 ·如果同一数据被多个系统捕获，则应提供一个过程或程序，以确定哪个系统生成并保留主记录，以防出现差异。指定的主记录应提供最大的准确性、完整性、内容和意义。 ·针对不同类型的数据，采用不同的存储设备（U盘、移动硬盘、磁带机），数据应尽可能备份存储于远地点和云存储设备，以减少由数据存储和备份不当所导致的数据丢失和损坏。 ·建立数据安全管理制度和监测机制。加强对数据的访问控制和权限管理，通过软件和硬件技术实现数据加密和安全存储，确保数据不被非法删除、窃取和泄露。 ·数据存储设备应定期进行备份和升级。长期数据存储设施的使用需要定期备份、升级，避免发生数据存储丢失、数据备份丢失或数据存储设备损坏的情况。 ·定期检查数据存储设备的状态， 即时检修或更换老化或损坏的设备，防止设备故障导致的数据丢失。 ·数据存储备份频率应根据数据类型和重要性定制，确保定期的跟踪监测和有效的数据恢复检查。 ·建立数据归档机制。定期归档数据，以减少数据量和成本，同时保证数据的高效利用率。 如何提高数据质量？ ·建立明确的数据管理政策和流程，对数据来源和收集方式进行明确规定，确保数据质量的源头。 ·对采集到的数据进行及时、准确和完整的录入和标准化，包括数据格式、命名规范等，以确保数据的一致性和可比性。 ·加强数据审核和验证，包括数据的重复检查、记录、安装标准化操作程序和流程等，以避免数据错误和不准确性。 ·建立数据质量控制机制，对数据质量评估、跟踪和控制进行全过程管控，包括数据的采集、处理、存储和使用等，以确保数据质量符合要求。 ·对常见的数据错误进行培训和指导，提高员工识别和预防错误数据的能力和素质，确保数据在流通过程中的质量和准确性。 ·建立数据质量问题的反馈机制，于征集员工的评议意见从工业过程中发掘数据质量，及时跟进和解决数据质量问题，以保证数据的真实性和准确性。 ·强化数据安全保密意识，数据应严格控制访问级别、明确权限控制和非法行为惩罚措施，防止数据泄露、篡改和其他非法行为对产品质量和企业形象造成负面影响。 ·采用高质量的数据处理和分析工具，确保数据分析的准确性和可靠性，避免操作错误和数据处理不当，导致数据质量下降。 ·定期对数据质量进行评估和可持续改进，包括数据质量指标、质量管理和数据质量控制方法的持续改进，以确保数据质量不断提高。 ·与合作伙伴、监管机构和其他利益相关者建立合作关系，共同推进数据质量的提高，共同维护行业的良好形象和声誉。 如何强化数据安全和系统安全？ ·建立全面的数据安全控制策略和规程，包括数据的采集、处理、存储和传输等方面，并进行全员培训和宣传，提高员工的安全意识和素质。 ·对数据进行分类和分级，根据不同级别制定不同的数据安全管理措施，加强对重要数据的保护和监管，只授权有权限访问和处理数据的员工可操作。 ·强化密码学技术应用，包括加强密码学知识普及和密码规范，有效降低密码被盗和解密的几率，提高数据的安全性。 ·建立并定期检查审核数据访问和处理日志，实施数据访问控制策略，能够有效监控网络操作行为，减少安全隐患因未经授权的访问所带来的风险。 ·建立全面的数据备份和恢复机制，包括重要数据的实时备份、业务系统的灾难恢复计划和数据备份及文件存储等，保证数据的可用性和完整性。 ·建立安全策略和硬件设备防护体系，采用安全防范技术，防止病毒和黑客、钓鱼等网络攻击，确保数据和系统的安全。 ·采用多层次网络拓扑结构并进行定期安全评估和审计，以确保网络环境安全，及时发现并排除系统中的安全漏洞和隐患。 ·对员工网络使用行为实行严格的管理，针对高风险岗位加强管理措施，确保员工遵守制度规定，网络使用安全。 ·对外提供访问方式进行严格控制，建立外部网络访问申请审批机制，确保未经授权的访问得到限制。 ·定期进行安全演练和模拟攻击，加强员工安全意识培养，提高安全防范能力和反应能力。 如何优化计算机化系统管理？ ·建立相关数据和信息管理规范和标准，对企业数据的安全、完整性和准确性进行监控和保护，确保数据的存储有效性。 ·对IT系统管理员进行专业技能培训，提升其管理能力和技术水平，确保IT系统的安全维护和数据的准确性。 ·实施数据备份方案，设置安全策略、远程备份系统等，确保数据安全存储和数据的高可靠性。 ·建立IT系统管理审批流程，规范设备的采购、使用和维护，确保设备、信息和技术管理的规范和安全。 ·有计划地进行IT系统的升级和改进，提升系统的性能和容错性，确保企业IT系统的稳定性和可持续性。 ·对IT系统进行系统管理、服务器管理以及虚拟化基础设施的管理，提高效率和减少系统故障风险，加强对企业计算机化系统管理的全面性。 ·采用智能化管理软件，加强对IT系统的运营管理，包括数据分析、IT支持、维护和管理、系统监测等，提高计算机化管理的可视化程度和自动化程度。 ·通过多层防护技术，保障IT系统的安全性，特别是针对入侵威胁、木马病毒、网络钓鱼攻击等安全威胁采用多种技术进行防护。 ·强化对企业客户和外部访问者的网络安全控制和管理，完善安全审计和报告等手段，确保系统正常运行和信息安全。 ·加强对计算机化系统使用规范和安全教育培训，进行多种安全风险评估和预测，特别是对强化安全观念并建立安全企业文化的推行与培养，提高员工安全防范和应急处理能力。 如何加强数据监督和审核？ ·建立数据监督和审核体系和工作流程，建立和提高完善的数据管理流程，包括数据采集、分析、处理、存储、传输和使用等方面。 ·制定数据管理规范和政策，包括数据安全管理、数据质量控制、数据备份和恢复等方面，明确规定有关数据的管理标准、责任和制度。 ·建立专业的数据监督和审核团队，加强管理，开展数据分析和策略评估工作，并会同各业务部门，实现对数据的全面监督和审核。 ·建立完备的数据采集设备和流程，确保数据的准确性、实时性、完整性等，以提高数据质量和数据可靠性。 ·细化数据分类和分级标准，制定不同级别数据的管理和审核标准，并确保符合国家和行业相关法规和规定。 ·借助信息技术手段，建立数据可视化和管理平台，实现数据监督和审核的自动化、实时化和可视化。 ·定期开展数据治理和数据清洗工作，解决低质量数据的问题，提高数据的可信度和可用性，为企业决策提供更基础、更准确的数据支持。 ·加强数据分析和处理能力的建设，提高数据管理和应用的专业水平，加强业务分析和决策支持能力。 ·定期开展外部数据审核工作，为企业相关业务提供更客观、更详实的数据支持，保证企业各项业务的正常运行。 ·加强与行业标准的对接和交流，积极参与数据标准的制定和实施，实现对数据的同步、共享和互用。 如何加强员工培训？ ·培训内容要全面并涵盖所有员工相关的数据操作和采集过程，使员工了解数据完整性的概念和标准，并能够适用于公司业务。 ·培训需要使用易于理解和系统化的材料和课程，以确保员工充分理解并适用所学知识。 ·培训中应加强对国家和地区相关法规和标准的理解与适用，以帮助员工遵守数据完整性的要求并确保其合规性。 ·应针对岗位特点和数据操作环节的不同，制定特定培训计划，使定向培训的应用将数据完整性观念融入各部门的工作中。 ·应提供在线培训和工具、独立自主学习组行业同行分享交流，以便灵活和可形成不间断完整性知识建设。 ·培训方法应多样化，包括在线、远程、面对面等不同形式的培训，以满足员工学习需求和自我发展加强。 ·培训需要强调员工在数据操作中应持续保持诚信和公正的原则，禁止不正当数据操纵和举报制度以及贯彻严格的下线清退制度。 ·培训要加强特例管理情况下的应对，应涵盖特殊情况下数据完整性应对的具体示范操作指南，以避免员工在工作遇到特殊情况时难以应对。 ·应开展吸引和激励员工积极参与学习的活动和赛事，通过多种形式和资源刺激员工学习和交流，形成数据完整性学习的良好氛围。 ·员工培训计划需要定期更新和加强，确保所使用的数据完整性知识和工具都是最新的，并通过培训后调查问卷等反馈机制对员工对数据完整性学习的掌握情况进行评估。 如何确保数据完整性？ 1.建立完整、准确和可靠的数据采集、记录和报告系统，并强化数据完整性意识教育，以确保数据收集的准确性和可靠性。 2.随时进行数据的回顾和检验，并对确认正确的数据做出签名，以确保数据的真实性。 3.对重要数据的源头，进行有效的记录和存储，确保数据的完整性，它应该包括数据来源、采集时间、采集方式和相关人员。 4.制定和实施符合国家和地区相关法规和标准的数据管理政策和流程，确保数据的合法性和符合要求。 5.对重要数据进行保密和审计，限制数据的访问权限和权限审批过程。 6.强化员工诚信和公正意识，禁止某些非法操作数据的行为、如篡改或者删除数据或泄露重要数据内容。 7.建立数据监测机制并及时报告不符合要求的数据，以便有效处理错误数据。 8.加强对数据的检查和验证，防止错误数据对研发和商业决策的负面影响。 9.对特定的数据，采用多种验证方法进行复核，以确保数据的正确性，如再验证、复盘等。 10.定期开展内部和外部的数据审核和审计，以确保数据的完整性和准确性，维护和增强公众信任。
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