规章制度可以帮助组织建立和维护良好的企业形象和声誉。以下是一些优秀规章制度的案例，希望对你有所启发和借鉴作用。
数据管理制度
通过对沟通管理、信息管理、数据管理,及时、准确地收集、传递及反馈有关信息,开展数据统计和分析,识别改进的机会,确保质量管理体系持续的适宜和有效。
适用于对内、外部信息的管理以及对数据分析的管理。
3.1总经办是本公司信息和数据分析的管理归口部门。负责有关质量管理体系的信息管理、外部有关信息数据收集和分析管理。
3.2各职能部门根据其职能管辖范围,收集和分析相关信息、数据,并实施管理。
4.1.1总经办是公司信息管理中心,依此建立的信息网络构成了内、外部沟通的系统,通过内外部沟通实现本公司质量管理活动。
4.1.2各部门负责按本规定要求,开展内外部沟通活动,实施信息管理和数据分析、处理和利用。
4.1.3内部沟通。
a)内部沟通的形式:。
内部网络--发布共享信息,实现行政、业务管理沟通;。
表式文件沟通--公司的表式文件根据其作用不同,可分为业务报表和体系表式二大类,执行《记录控制程序》的要求,各职能管理部门负责设计并规定业务报表及其传递要求,实现业务和体系信息的沟通和传递。
4.1.4外部沟通。
通过外部沟通,了解和掌握顾客的需求、市场需求和市场动态,并及时将顾客的需求转化为对服务质量控制的要求。
4.2信息。
信息是以事实为依据,实施质量管理、进行决策的基础资源,信息由量化信息和非量化信息构成。
4.2.1信息源的分类。
a)内部信息源:来自公司内部的信息;(管理活动、内部沟通的信息)。
b)外部信息源:来自公司外部相关方的信息(供方、顾客、合作者或社会等方面的信息)。
4.2.2外部信息主要包括:。
a)法律、法规及行政管理部门的信息;。
b)市场情报和业内动态的信息;。
c)相关方的信息:。
供方的信息(物资供方、施工方、提供服务供方的资信、能力、业绩)。
投资商、业主、社会的信息(需求、期望、社会发展及趋势)。
d)顾客对本公司提供的工程产品、营销服务的评价信息(顾客满意、顾客投诉、顾客建议)。
4.2.3内部信息主要包括:。
a)公司质量方针质量目标贯彻、实施方面的信息;。
b)质量管理体系运行方面信息(内审、管理评审);。
c)工程产品质量的监测及其分析、处置方面的信息;。
d)营销服务过程及服务质量的监测及其分析、处置方面的信息;。
e)开发项目调研、策划方面的信息;。
f)工程产品特性、服务特性实现及其开发策划方面的信息;。
g)工程产品质量动态、销售动态分析及其控制方面的信息;。
h)持续改进,纠正和预防措施及实施方面的信息;。
i)员工的信息(员工满意及合理要求);。
j)人力资源管理方面的信息。
4.3信息的管理。
4.3.1各职能管理部门负责收集各自职责范围内相关的信息。
4.3.2信息的识别。
a)信息的形式可以是书面材料及其他介质形式;。
b)对收集的信息,收集部门应进行核证,把由于人为原因造成的失真信息筛选剔除,保证传递信息的真实性。
4.3.3信息的分类。
根据信息的特征及其对质量活动的影响程度,信息可分为常规信息和异常信息。
a)异常信息。
重大的工程质量、安全事故:(包括施工单位)。
突发性事件且构成对公司的声誉和形象影响的事件;。
违反有关管理规定构成的责任事故(质量、安全);。
顾客投诉或抱怨并已构成严重不合格事件;。
体系发生严重不合格。
b)常规信息。
经营活动、质量活动中获取的大量的非异常信息。
4.4信息的受理和处置。
4.4.1常规信息的受理和处置。
c)信息的沟通和传递。
由下往上传递的信息:经主管部门审核后逐级向上传递,由职能管理部门进行监督检查;。
横向传递的信息:经部门负责人审核后按质量活动规定的沟通渠道,在相关部门间交流。
4.4.2异常信息的受理和处置。
由信息获取部门编制'信息单':。
a)顾客投诉--报营销部受理处置;。
d)异常信息的全部处置资料必须报总经办备案。
数据即量化信息。对量化信息的开发和利用,应采用数理统计技术,从中寻找数据变化的规律。
数据主要来自对市场的调研和预测、体系运行过程的监视和分析、工程建设管理营销过程的监测和分析、工程产品和服务结果的监测及分析、顾客反馈的统计和分析等活动。
通过信息网络渠道,系统地收集数据,应做到:准确、完整、及时。使数据能如实地反映客观事实的特征及变化情况,便于及时分析、有效地确定并采取改进措施。减少或避免损失。
a)质量管理体系的适宜性,有效性和充分性,以及识别体系持续改进的机会;。
b)销售趋势以及对营销策略的调整;。
d)质量意识、经营理念与市场规律的符合性,以及企业文件建设;。
e)持续改进的有效性的必要性;。
f)对供方控制的有效性,以及战略上的调控;。
g)经营活动的决策。
b)总经办应于每年十二月份定期评估信息管理在质量管理工作中的作用,找出存在的问题,持续改进信息管理工作。
4.6有关信息及数据按《记录控制程序》,由相关部门予以保存。
5.1记录控制程序dh/qp-4.2.4。
5.2与顾客有关要求的评审程序dh/qp-7.2。
5.3统计技术的应用dh/qc-8.4-01。
6.1信息单qr/zb-35。
数据管理制度
为规范对数据电脑的使用管理，保证中心数据计算机安全、高效地运行，加强对电脑资料与数据文件的保管、保密和电脑维护工作，特制定以下规定：
1、将数据电脑落实到职责人，数据电脑职责人负责设置进入电脑的密码和进入电脑文件的使用权限，负责人将要做好电脑数据的保密、保管和软硬件的维护工作，要定期或不定期的更换不一样保密方法或密码口令。
2、使用权限规定，本数据电脑，使用前需向该电脑负责人报告并说明理由。同时该机只允许本部门人员使用，严禁外人或外部门人员使用本中心数据电脑。因工作原因需要使用的，必须经中心领导许可，方可使用。
3、在使用该机作心理测评时，需登记“数据机使用备案单”经批准，方可使用。测评过程中应由中心工作人员全程陪同并给予指导。
4、电脑操作人员要定期进行xx库升级、补丁包更新，关掉不必要的端口。该机不能使用其他机子的存储介质（如mp3、u盘、移动硬盘等），并不允许联网（除需上传数据），为保证数据的安全，未经中心领导同意，任何人不得擅自删除、更改、拷贝、打印、输出各种保密数据和相关资料。
5、受测试人员需在教师的指导下使用，并听从中心教师相关安排。
6、受测试人员在做完测试后不得进行其他操作，应立即向教师报告并离开计算机，等待教师进行数据分析。
7、受测试人员有权知晓本人相关测试结果的解释，但要查看原始数据分析资料需经中心领导批准。
数据管理制度
为规范备份管理工作，合理存储历史数据及保证数据的安全性，防止因硬件故障、意外断电、xx等因素造成数据的丢失，保障公司正常的知识产权利益和技术资料的储备，特制订本管理制度。
一、所有服务器、交换机及其他系统主要设备均由企业管理部负责数据管理和备份。
二、根据公司情景将数据分为一般数据和重要数据两种。一般数据主要指：个人或部门的各种信息及办公文档、电子邮件、人事档案、考勤管理、监控数据等。重要数据主要包括：财务数据、技术部门图纸、商务部标书、服务器数据等。
三、一般数据由各部门每月自行备份，部门经理负责整理归档后刻盘，系统管理员每半年对一般数据资料进行选择性收集归档。
四、重要数据由系统管理员负责，具体细则如下：
1、财务部每月底将当月电子帐、表格等数据统一整理，系统管理员负责刻盘，由财务部保存。
2、技术部门已定稿的图纸、商务部标书须在每月底前，由各部门的文件管理员上传至pdm系统，由系统管理员做备份保存。
3、服务器的erp、pdm、crm等数据由系统管理员在硬盘做每日备份，并在每周六午时统一刻盘保存。
五、当服务器、交换机及其他系统主要设备配置更新变动，以及服务器应用系统、软件修改后均要在改动当天进行备份。
六、备份数据所使用的刻录机、光盘均由系统管理员保存，当刻录机故障或光盘不足时应及时联系维修或购买，确保备份工作的正常进行。
七、所有数据备份工作由系统管理员进行详实记录，并建立档案。
八、如遇网络攻击或病毒感染等突发事件，各部门应积极配合系统管理员进行处理，同时将团体情景记录到备份档案中。
九、各部门负责人应严格执行公司规定，如发现不及时上传资料、故意隐瞒资料或没有及时执行备份任务的，将进行严肃处理。
数据管理制度
第一条为进一步加强企业移动存储介质的管理，确保管理信息的安全，根据《中华人民共和国保守国家秘密法》和《中共中央保密委员会办公室、国家保密局关于国家秘密载体保密管理规定》，结合我院实际，制定出《江苏敏捷科技有限公司移动存储介质管理规定》。
第二条本规定所称移动存储介质，是指用于存储本单位保密信息的硬盘、软盘、u盘、光盘、磁带、存储卡等存储介质。
第三条本公司移动存储设备要进行编号，不得借于他人使用，若需借于他人的，必须征得部门同意，并进行借还时间、借用人、审批人等详细登记。
第四条新购计算机、移动存储等设备，要先进行保密标识和登记，安装加密软件，再发放使用。
第五条如使用移动设备转移存储保密数据，需在使用前格式化，并在使用后立即删除保密数据。
第六条使用光盘备份的保密数据要登记编号，分类存放。
第七条非本公司的移动存储设备一律不得和涉密计算机连接。
第八条公司拟的涉密移动存储设备处理办法如下：
涉密和非涉密移动存储介质禁止交叉混用，即涉密移动存储介质不得在非涉密计算机中使用，非涉密移动存储介质不得在涉密计算机中使用。
存储过涉密信息的移动存储介质，不得与存储普通信息的移动存储介质混用；新启用存储涉密信息的移动存储介质或使用移动存储介质，必须进行安全检查和查杀病毒处理。
移动存储介质需要送外维修时，必须到信息科指定的单位进行维修；涉密移动存储介质在淘汰和报废前，应到保密部门进行消磁和粉碎处理。严禁将涉密移动存储介质作为废品出售。
数据管理制度
为规范公司数据备份及管理工作，合理存储历史数据及保证数据的安全性，防止因硬件故障、意外断电、病毒等因素造成数据的丢失，保障公司正常的数据和技术资料的储备，物制订本管理制度。
2、适用范围。
公司各部门有电脑使用权限的员工。
第二章备份制度和要求。
重要数据主要包括：财务数据、服务器数据等;。
附则：
本制度的解释权归信息部。如有未尽事宜，报请公司总经理后执行。
根据公司要求：
所有员工电脑内重要的文件都要进行备份，
数据管理制度
1目的：展现、保持、评价质量管理体系的适宜性和有效性，并识别改进的机会，进行持续改进。
2范围：本程序规定了数据分析的管理、收集、传递、处理和利用。本程序适用于产品各实现过程和质量管理体系运行的全过程；公司从监控和测量以及其它相关的渠道所得到资料的分析。
3术语（略）4职责办公室负责分类、收集和汇总分析各部门的数据。
生产部负责生产统计过程控制的实施。
品质部负责利用统计技术进行过程质量控制。
各部门负责本部门业务范围内的数据收集、分析、反馈、传递。
5工作程序工作流程职责程序说明使用记录办公室。
1、见《质量目标及管理办法》。
绩效统计完成情况表各部门。
2、各部门按《质量目标及管理办法》要求的周期收集汇总绩效数据，原始绩效数据可以是书面文本或电子文档，但这些表单的格式均需按《记录控制程序》要求备案。
各部门报表办公室。
1、趋势图，各过程均应使用此图分析绩效趋势。
2、排列图，适用于不合格的统计分析，利用此工具找出主要问题。
3、控制图，适用于制造过程，由多方论证小组在《控制计划》中确定要控制的特性及控制方法。生产车间负责人或车间质量巡检人员负责描绘和监控控制图。
4、其它如推移图、柱状图、饼图可以根据实际情况选用。
趋势图排列图控制图各部门。
1、各部门对本部门的绩效数据采用适当的统计技术进行分析，分析结果应与预定的经营指标比较，如果没有达到指标，应分析未达到的原因，采取纠正措施。
各部门1、如果分析结果表明达到了当时的目标，但总体趋势不良，应分析原因，采取预防措施。数据分析后应优先针对顾客相关的绩效不良采取措施。
纠正/预防措施表办公室。
1、各部门领导负责定期收集绩效指标完成情况的统计数据，具体见《质量目标及管理办法》。数据的统计应能做到有根有据，必要时能追溯到原始记录。
2、办公室保存所有的数据分析记录，按《质量目标及管理办法》规定的周期督促各部门提交数据，并检查所提交数据的规范性，必要可要求相关部门重新提交。并按《记录控制程序》归档，以便在需要时查阅。
无数据指标及收集周期数据的收集数据分析工具数据的分析分析后的措施数据汇总与存档。
6.支持文件：质量目标及管理办法。
7.相关质量记录：
数据管理制度
随着近几年国家政策的全面铺开，很多企业已经逐步展开了的尝试和部署，其中不乏成功案例，但失败案例也不少，失败的原因有很多，既有企业内部原因也有外部原因。
转型成功不易，实质上数字化转型是一项极其复杂的系统工程，它本质上是企业自身的一次产业升级，很多企业数字化转型的失败不是资金不足，而是未结合企业自身管理特性做好嵌入，导致转型难以落地。要想成功的需要做好很多重要性工作，但这里不得不提到其中一个重要的内容，制定有效的企业数据管理制度。
有效的数据管理制度是企业数字化成功落地的必要条件，有朋友聊到了他们公司做了几年的数字化项目，请了国际领先的咨询公司来做咨询实施，也投入了很多资金，系统做的也很灵活，但落地过程中频出问题，难以长效的执行下去。通过深入详细地讨论，原来目前他们的数据管理制度还未落实，导致很多很好的建设方案并未落实下去，所以这里不得不说数据管理制度的重要性。
伟人说过：“制度的问题不解决，思想的问题就解决不了”，可见制度的重要性，是解决人的思想问题，只有思想达成一致了，才能事半功倍：针对于大型企业集团来讲，在数字化系统落地时，有一套完整可落地的数据管理制度予以配合，将能够为数字化转型成功保驾护航。那企业的数据管理制度如何写，如何写好数据管理制度呢，数据管理制度的重点的组成框架要点是什么？今天就结合自身的经验，给大家讲一讲。
管理比较完善的a制造业集团公司，业务遍及全球，企业分公司覆盖了国内各大城市，海外的一些城市，因公司规模较大，所以本身的管理规范性高，公司规章制度完整度高，所以需要的管理制度就比较全面，按照集团级企业管理制度规范要求，它的制度做了三种层次分类：
数据管理办法描述了企业的总体要求，内容相对较粗，一般格式采用的都是“第xx条”，这是针对某一方面企业管理企业制度要求。办法的要求是不带主观判断的语言，需明确制度要求。如管理办法要明确企业在方面各单位应该要遵循的最重要的原则。办法章节中内容要描述清晰、公平公正、合法合规，内容可包含管理办法实施的目的是什么、适用的范围、整体遵循的原则、组织架构、过程管控要素等。
数据管理规范主要拆解管理办法的框架，进行细则分解，管理办法的每个条例中解释到了不同的数据实体对象，数据管理规范中要加以细化规范说明，同时将业务管理和系统管理的要求关联起来，业务管理在每个条例中需要怎么做，如何执行，包括时点、人物、权责、流程都需要在这里写清楚，每个流程都有明确对应的组织人员和业务对象这样的规范才能落地，类似如下流程：只有明确到具体操作岗位、操作内容、动作之后这样的数据管理规范才能有效执行。
数据管理指导手册属于执行操作层面的内容，具有可操作性，如数据绩效考核更多的是针对于执行中结合数据组织架构中的人员、权责加以考评，这个制度可以单独存在，也可以纳入整体的人员绩效考核中。核心是相关的权责方在中对数据的规范执行，的评价。需要写清楚数据评估的等级、标准要求、考核的步骤，不同人员考核的`维度、量化指标。同时也考虑指标要求，又接地气，得到各部门认可和支持的指标才有意义，制定数据评价系统的目的不是考核人员，而是让组织更有活力，让数据有效落地。
当然还可以从不同分类出具对应的数据分类的管理制度，搭建完整的数据管理制度体系建设，如制度、主数据和参考数据管理制度、数据架构管理制度、数据安全管理制度、数据建模制度、数据质量管理等制度。
结合企业实际情况来编写，企业的评估可以按照专业的dama数据管理知识体系中提供的标准dmm模型（或dcmm模型），确定企业整体数据治理成熟度级别，数按照据管理框架纬度进行评分，如图：
对整个数据管理框架进行科学的评估，得出的结果再来拆解企业实际的管理制度需求的急迫性和重要性，制定出管理制度的分类及层次标准，这才符合于企业经营真正的数据核心管理诉求。写多少个管理制度不重要，但要与企业业务经营相结合的制度才有效，才能有效落地。
数据管理制度终究是指引企业不同岗位的人员如何在系统的支撑下，管理好使用好企业数据，所以天生需要具备可读性、可执行性，否则数据管理制度就毫无价值。概括起来讲数据管理制度中需要明确地包含但不限于以下四方面核心内容：
既要明确数据管理组织和数据管理岗位的权责，按照dama的数据管理组织理论，一方面需要写清楚企业支撑数据工作的数据管理组织架构，如数据标准化委员会、数据管理指导委员会、数据决策层、数据执行层等，每个数据组织下需要明确数据的岗位，如数据系统管理员、数据负责人，数据协调人、数据管理岗、数据维护岗等，每个岗位的具体职责，需要清晰的说明，也可以配合着流程进一步说明。
另一方面数据组织的数据责任范围需要明确，不同的数据对象可能需要由不同的业务人员进行管理，包括业务规则、业务标准的输出。同时针对不同的数据对象的数据owner需要明确，再次强调了数据owner的重要性，因为它是业务标准最终输出的指定人，这样能够贴近业务经营，业务标准的变化也可以及时反馈到系统端，让数据管理紧跟业务发展。
该部分需要阐述哪些数据纳入数据管理要求中，如主数据管理，不同企业依据企业固有属性对主数据的字段定义存在不一样定义，考虑到中的管理节点，有的甚至需要清晰化哪些业务节点的数据对象纳入主数据，这些数据对象下的核心共享字段纳入主数据，应当遵循主数据管理制度高标准，而不纳入的部分则达不到这样的标注要求，可适当的放低要求，这一点非常重要的，既明确了边界时点，也贴合企业质量管控和成本要求。
需要列明数据的录入流程，数据创建流程、数据修改流程，数据冻结/失效流程、数据新需求流程等。每个流程需要明确数据维护时点、维护人员、维护系统、维护依据、维护质量要求等，遇到数据管理人员审核时，还需要列明审核的内容及权责要求。
既然是数据管理制度，就需要尽可能对数据管理要求进行指标量化。这里面结合dama数据领域较为成熟的管理指标进行分享，数据管理制度里面需要明确，管到何种程度才符合业务使用要求。例如绩效指标评价：以a数据项为单位，需要通过数据质量要求：完整性、及时性、准确性、一致性、唯一性、有效性的六个纬度计算标准，需要达到何种标准才能称之为合格的数据，这样可以根据计算规则得出各个数据维护方的数据质量综合得分，如“数据质量对象设置总分100分，按照问题项依次扣除，每条问题扣1分，扣完为止”。这样的数据质量指标执行中才能清晰推动业务进行数据质量改进。
当然除了上面四核心点，还需要提到落实数据争议决策机制，数据的工作是企业级工作，必须站在企业视角去思考。所有数据推动工作通常会因为不同部门间的意见不统一导致难以执行下去，清楚的处理机制和决策人就显得非常重要，定义数据战略决策人，决策人级别越高，对数据落地执行越有号召力，数据推动工作越有效果。
同时每个企业员工都以企业为中心，提高自身的数据观认知，一切从服务企业出发，不在乎谁多干活，谁少干活，用科学的思维和方法逐步分解数据管理工作，dama书中也阐述到“数据管理制度专注于定义术语和合并数据周边的语言，这是组织获得更一致数据的起点”。
在企业数据治理中，数据管理制度作为正规严肃的书面规范，可以有效支撑企业数字化执行落地，而数字化产品作为一种管理工具提供企业数字化转型，两者相辅相成，缺一不可。
数据管理制度
1、第三方人员参与我公司信息系统建设、开发、测试、运行、维护环节的工作，应签订保密协议及安全责任书。以下简称协议。
2、协议中应根据具体项目特点和工作内容等，就涉及核心数据访问、操作使用、传播加以限定，原则上任何信息只在双方公司范围内使用，未经书面授权不得扩散。
3、协议中应明确违约责任。
第二节安全要求。
1、第三方人员使用的终端，应统一安装我公司域管理、防病毒软件等安全防护措施。以下简称终端。
2、应对通过终端向服务器网段发起的操作，应加以审计，审计记录包括操作时间、账号、数据内容。
3、终端网络接入有我公司统一指定网段。
4、第三方人员到岗、离岗时应重点做好帐号创建及回收环节的管理工作、必要的网络及防火墙设置调整、数据清理和审核等管理规范。
5、第三方人员接触客户资料、账户信息、消费记录（话单等）等核心数据，须经授权，未经授权不得访问、保留、转发。授权方式由相关系统负责人发起申请，由部门主管领导审批后生效。申请流程可以采用书面作业，也可采用电子化流程。
6、第三方人员入场前应就上述安全要求进行培训，并在整个工作期间每半年重复一次。培训必须包含保密协议、终端安全、网络接入、核心数据访问使用与传播、行为审计、账户权限管理等内容。应保留培训记录，反馈培训效果。培训应有配套考试。
数据管理制度
二．范围。
2.1电子文档向外发送时遵循此规定。
三．定义。
3.1向外发送的数据：包括对外光盘的刻录，因工作需要向外发送的电子文件及通过其它途径传递的资料。
3.2有效数据：指工作所需的和各种文档，不包括音乐、影视、生活图片或其它与工作无关的文件。
四．权责。
4.1计算机使用：各部门经（副）理指定人员；
4.2数据安全监管：人力资源部指定之人员；
五．作业内容。
5.1所有申请使用电脑办公的同事需经过人力资源部网络中心的相关培训，培训日期按年度培训计划执行。考核合格后，网络中心分配相应的电脑使用权限，准许使用电脑办公。
5.2人力资源部根据办公系统的使用情况，将不定期的组织临时性的专项培训。
5.4电子邮件的使用由操作员自己负责。网络中心在总经理同意后，有权在不发布公告时对电子邮件系统进行监控。
5.5除总经理批准或有特殊用途的电脑外，锁定所有电脑的usb接口，拆除或禁用软驱、光驱。
5.6除人力资源部指定岗位外，所有电脑禁止安装刻录机或相关设备。
5.8未经允许，员工不应将不属于公司的电脑整机或配件带入公司使用，也不允许接入公司网络系统。违者记大过一次。并对其设备进行检查，确认后归还给当事人。
5.9所有的电脑操作员最多每6天向服务器备份一次有效数据。人力资源部指定岗位每月3日前必须将所有数据备份到光盘存档。具体备份方式另行通知。
5.10在公司办公场所内需上网的同事请按正常程序申请，在学习公司的。
后开通相应上网权限。禁止利用公司电话拔号上网，一经发现，当事人记小过一次，电话责任人记警告一次。
5.11在公司范围内不允许启用笔记本电脑自带的无线网卡。以避免对网络系统造成电磁干扰。
5.12员工应有相当强的保密意识，不允许将公司资料以任何形式发布到internet上。一经发现，报总经办处理。并且公司保留送交公安机关的权利。
仓库数据管理制度
通过制定仓库作业流程及奖惩制度，指导和规范仓库人员日常作业行为通过奖惩的措施起到激励和考核人员的作用.
仓库工作人员(包括仓管员、搬运工、送货人员等)。
1、仓库管理员负责产品的接收、报检、入库、发货、退货、储存、防护、盘点工作，同时负责配送产品的清点、配备等工作，除肥料和大宗农产品外，农产品还负责装卸，搬运等工作.
2、仓管部还负责对物料的检验和不良品处置方式的确定.
1.1、产品到公司后库管员依据清单上所列的名称、数量进行核对、清点，经检验人员对质量检验合格后，方可入库.
1.2、对入库产品核对、清点后，库管员及时填写入库单，以流水帐形式建立台帐.
1.3、库管要严格把关，有以下情况时可拒绝验收或入库.
a)、未经总经理或部门主管批准采购的产品.
b)、与合同计划或请购单不相符的采购产品.
c)、质量与要求不符合的采购物品.
1.4、因销售急需或其他原因不能形成入库的产品，库管员要到现场核对验收，并及时补填“入库单”.
2.1、产品入库后，需按不同类别、能、特点和用途分类分区码放，做到“二齐三清四方定位.”
a)、二齐：物料摆放整齐，库容干净整齐.
b)、三清：材料清、数量清、规格标示清.
c)、四方定位：按区、按排、按架、按位定位.
2.2、库管员对管区内常用或每日有变动的物资要随时盘点，若发现误差须及时找出原因并更正.
2.3、库存信息及时呈报.须对数量、文字、表格、仔细核对，确保报表数据的准确和可靠.
数据管理制度
随着近几年国家政策的全面铺开，很多企业已经逐步展开了的尝试和部署，其中不乏成功案例，但失败案例也不少，失败的原因有很多，既有企业内部原因也有外部原因。
转型成功不易，实质上数字化转型是一项极其复杂的系统工程，它本质上是企业自身的一次产业升级，很多企业数字化转型的失败不是资金不足，而是未结合企业自身管理特性做好嵌入，导致转型难以落地。要想成功的需要做好很多重要性工作，但这里不得不提到其中一个重要的内容，制定有效的企业。
有效的是企业数字化成功落地的必要条件，有朋友聊到了他们公司做了几年的数字化项目，请了国际领先的咨询公司来做咨询实施，也投入了很多资金，系统做的也很灵活，但落地过程中频出问题，难以长效的执行下去。通过深入详细地讨论，原来目前他们的还未落实，导致很多很好的建设方案并未落实下去，所以这里不得不说的重要性。
伟人说过：“制度的问题不解决，思想的问题就解决不了”，可见制度的重要性，是解决人的思想问题，只有思想达成一致了，才能事半功倍：针对于大型企业集团来讲，在数字化系统落地时，有一套完整可落地的予以配合，将能够为数字化转型成功保驾护航。那企业的如何写，如何写好呢，的重点的组成框架要点是什么？今天就结合自身的经验，给大家讲一讲。
管理比较完善的a制造业集团公司，业务遍及全球，企业分公司覆盖了国内各大城市，海外的一些城市，因公司规模较大，所以本身的管理规范性高，公司规章制度完整度高，所以需要的管理制度就比较全面，按照集团级企业管理制度规范要求，它的制度做了三种层次分类：
数据管理办法描述了企业的总体要求，内容相对较粗，一般格式采用的都是“第xx条”，这是针对某一方面企业管理企业制度要求。办法的要求是不带主观判断的语言，需明确制度要求。如管理办法要明确企业在方面各单位应该要遵循的最重要的原则。办法章节中内容要描述清晰、公平公正、合法合规，内容可包含管理办法实施的目的是什么、适用的范围、整体遵循的原则、组织架构、过程管控要素等。
数据管理规范主要拆解管理办法的框架，进行细则分解，管理办法的每个条例中解释到了不同的数据实体对象，数据管理规范中要加以细化规范说明，同时将业务管理和系统管理的要求关联起来，业务管理在每个条例中需要怎么做，如何执行，包括时点、人物、权责、流程都需要在这里写清楚，每个流程都有明确对应的组织人员和业务对象这样的规范才能落地，类似如下流程：只有明确到具体操作岗位、操作内容、动作之后这样的数据管理规范才能有效执行。
数据管理指导手册属于执行操作层面的内容，具有可操作性，如数据绩效考核更多的是针对于执行中结合数据组织架构中的人员、权责加以考评，这个制度可以单独存在，也可以纳入整体的人员绩效考核中。核心是相关的权责方在中对数据的规范执行，的评价。需要写清楚数据评估的等级、标准要求、考核的步骤，不同人员考核的`维度、量化指标。同时也考虑指标要求，又接地气，得到各部门认可和支持的指标才有意义，制定数据评价系统的目的不是考核人员，而是让组织更有活力，让数据有效落地。
当然还可以从不同分类出具对应的数据分类的管理制度，搭建完整的体系建设，如制度、主数据和参考、数据架构管理制度、数据安全管理制度、数据建模制度、数据质量管理等制度。
结合企业实际情况来编写，企业的评估可以按照专业的dama数据管理知识体系中提供的标准dmm模型（或dcmm模型），确定企业整体数据治理成熟度级别，数按照据管理框架纬度进行评分，如图：
对整个数据管理框架进行科学的评估，得出的结果再来拆解企业实际的管理制度需求的急迫性和重要性，制定出管理制度的分类及层次标准，这才符合于企业经营真正的数据核心管理诉求。写多少个管理制度不重要，但要与企业业务经营相结合的制度才有效，才能有效落地。
终究是指引企业不同岗位的人员如何在系统的支撑下，管理好使用好企业数据，所以天生需要具备可读性、可执行性，否则就毫无价值。概括起来讲中需要明确地包含但不限于以下四方面核心内容：
既要明确数据管理组织和数据管理岗位的权责，按照dama的数据管理组织理论，一方面需要写清楚企业支撑数据工作的数据管理组织架构，如数据标准化委员会、数据管理指导委员会、数据决策层、数据执行层等，每个数据组织下需要明确数据的岗位，如数据系统管理员、数据负责人，数据协调人、数据管理岗、数据维护岗等，每个岗位的具体职责，需要清晰的说明，也可以配合着流程进一步说明。
另一方面数据组织的数据责任范围需要明确，不同的数据对象可能需要由不同的业务人员进行管理，包括业务规则、业务标准的输出。同时针对不同的数据对象的数据owner需要明确，再次强调了数据owner的重要性，因为它是业务标准最终输出的指定人，这样能够贴近业务经营，业务标准的变化也可以及时反馈到系统端，让数据管理紧跟业务发展。
该部分需要阐述哪些数据纳入数据管理要求中，如主数据管理，不同企业依据企业固有属性对主数据的字段定义存在不一样定义，考虑到中的管理节点，有的甚至需要清晰化哪些业务节点的数据对象纳入主数据，这些数据对象下的核心共享字段纳入主数据，应当遵循主高标准，而不纳入的部分则达不到这样的标注要求，可适当的放低要求，这一点非常重要的，既明确了边界时点，也贴合企业质量管控和成本要求。
需要列明数据的录入流程，数据创建流程、数据修改流程，数据冻结/失效流程、数据新需求流程等。每个流程需要明确数据维护时点、维护人员、维护系统、维护依据、维护质量要求等，遇到数据管理人员审核时，还需要列明审核的内容及权责要求。
既然是，就需要尽可能对数据管理要求进行指标量化。这里面结合dama数据领域较为成熟的管理指标进行分享，里面需要明确，管到何种程度才符合业务使用要求。例如绩效指标评价：以a数据项为单位，需要通过数据质量要求：完整性、及时性、准确性、一致性、唯一性、有效性的六个纬度计算标准，需要达到何种标准才能称之为合格的数据，这样可以根据计算规则得出各个数据维护方的数据质量综合得分，如“数据质量对象设置总分100分，按照问题项依次扣除，每条问题扣1分，扣完为止”。这样的数据质量指标执行中才能清晰推动业务进行数据质量改进。
当然除了上面四核心点，还需要提到落实数据争议决策机制，数据的工作是企业级工作，必须站在企业视角去思考。所有数据推动工作通常会因为不同部门间的意见不统一导致难以执行下去，清楚的处理机制和决策人就显得非常重要，定义数据战略决策人，决策人级别越高，对数据落地执行越有号召力，数据推动工作越有效果。
同时每个企业员工都以企业为中心，提高自身的数据观认知，一切从服务企业出发，不在乎谁多干活，谁少干活，用科学的思维和方法逐步分解数据管理工作，dama书中也阐述到“专注于定义术语和合并数据周边的语言，这是组织获得更一致数据的起点”。
在企业数据治理中，作为正规严肃的书面规范，可以有效支撑企业数字化执行落地，而数字化产品作为一种管理工具提供企业数字化转型，两者相辅相成，缺一不可。
数据管理制度
为规范备份管理工作，合理存储历史数据及保证数据的安全性，防止因硬件故障、意外断电、xx等因素造成数据的丢失，保障公司正常的知识产权利益和技术资料的储备，特制订本管理制度。
一。所有服务器、交换机及其他系统主要设备均由企业管理部负责数据管理和备份。
二。根据公司情景将数据分为一般数据和重要数据两种。一般数据主要指：个人或部门的各种信息及办公文档、电子邮件、人事档案、考勤管理、监控数据等。重要数据主要包括：财务数据、技术部门图纸、商务部标书、服务器数据等。
三。一般数据由各部门每月自行备份，部门经理负责整理归档后刻盘，系统管理员每半年对一般数据资料进行选择性收集归档。
四。重要数据由系统管理员负责，具体细则如下：
1。财务部每月底将当月电子帐、表格等数据统一整理，系统管理员负责刻盘，由财务部保存。
2。技术部门已定稿的图纸、商务部标书须在每月底前，由各部门的文件管理员上传至pdm系统，由系统管理员做备份保存。
3。服务器的erp、pdm、crm等数据由系统管理员在硬盘做每日备份，并在每周六午时统一刻盘保存。
五。当服务器、交换机及其他系统主要设备配置更新变动，以及服务器应用系统、软件修改后均要在改动当天进行备份。
六。备份数据所使用的刻录机、光盘均由系统管理员保存，当刻录机故障或光盘不足时应及时联系维修或购买，确保备份工作的正常进行。
七。所有数据备份工作由系统管理员进行详实记录，并建立档案。
八。如遇网络攻击或xx感染等突发事件，各部门应进取配合系统管理员进行处理，同时将团体情景记录到备份档案中。
九。各部门负责人应严格执行公司规定，如发现不及时上传资料、故意隐瞒资料或没有及时执行备份任务的，将进行严肃处理。
数据管理制度
为加强和规范统计数据审核、报送工作，更好地发挥统计的信息、咨询和监督作用，提升统计服务功能，根据《中华人民共和国统计法》和《黑龙江省统计处罚条例》，结合本县实际，特制定本制度。
第一条：统计人员应熟悉报表内部，报表之间的填写要求和逻辑关系，确定每项指标所包括的范围，对采集的统计信息，统计人员要进行真实性和逻辑性审核，以确保数据的真实可用。
第二条：统计人员经初步整理审核后，对一些增减起伏较大或与正常情况相悖的资料，要做进一步地了解和分析归纳，对符合实际的，按规定上报，对仍把握不准或有疑义的，应提交评估小组评估后上报。
第三条：对收集的基础统计资料，经整理审核，并核实无遗漏、无重复时，方可进行微机审核及汇总，坚决杜绝粗估冒算行为的发生。
第四条：统计人员对初步汇总后的调查数据，进行对比分析后报请主管领导审核。
第五条：严格按照重大数据质量评估制度的要求，对符合评估制度要求的各项数据按规定做好评估。
第六条：建立统计数据质量管理责任制，层层审核把关，向上级上报的统计报表数据要真实，指标之间逻辑关系要合理。对统计报表中的指标数据增减变化大的.影响因素必须文字说明。
第七条：建立数据质量稽查制度，开展经常性的数据质量抽查工作，每年至少进行一次统计数据质量检查。严格把好数据处理、审核、评估关。层层汇总上报数据，必须做到资料齐备、数出有据、合理。
第八条：严格规范报表报送程序。统计人员要认真遵守统计报送规定，统计报表必须经专业人员审核无误，经主管领导审核签章，并加盖公章后方可上报。
第九条：统计报表上报实行双轨制，即在报送电子版的同时报送报表打印件。原则上，上报电子版采用网络传输方式，报表打印件采用特快专递或挂号的方式。各专业在报出报表的同时，留存一份归档管理。
第十条：各类统计报表实行微机和纸质形式同时保存，并对纸质打印的各类统计报表于次年二月底前装订成册，进行妥善保管存档。若人员变动的，要进行严格的资料交接，对因保管不力造成资料丢失或毁损的，要对相关人员进行处罚。
数据管理制度
例如：/ad?=1122334455这类型是广告页面url常见的链接，这个页面的作用就是记录下自己的url，自然是包含广告来源的参数，然后页面将其跳转到活动的页面，这个页面几乎不花任何成本。和直接打开目的页面差不多。
当然，也有采用写用户cookie记录的方式，这样的方式虽然可以记录到营销的效果，但是其他数据将少的可怜，所以这里只是这里以这类方式讨论。
为什么不用页面上直接加参数的方式呢？这样还多一次跳转。
相比之下，还是有一些差别的，如果仅仅是很小的静态的html页面或者分析的是存日志的文件，这个差别还不太重要，但是对于大部分活动页面，这个还是有影响到分析结果的差别的。
主要受到影响的，还是记录的准确性，我们采用的都是第三方记录的方式，这段记录的代码是被放在页面最底部的，这就使得页面的记录会有或多或少的丢失，对于早期以静态页面为主的新闻页面上，这个丢失的比例很低，但是在现在各类技术不停的发展的情况下，js记录的丢失已经增加了，甚至对于普通的动态页面，这个丢失率都可能影响到分析的结果。
不巧的是，营销的页面，富媒体的方式被应用的越来越多，这就使得页面上充满了各类的flash，js等等，并且页面的大小体积越来越大，同时大部分时候，页面的实现方式也多样化起来，这就使得js记录的丢失会更加严重。笔者曾经见过很多js数据记录比apache日志记录少上30%的情况。
总体监控：
《数据科普-网站数据的营销应用1》()。
2、对这个数据的一个细分是，可以把每个活动的一个入口细分，看看每一个投放点的效果，是可以达到什么样的效果。
3、还有一类的监控是某类产品用什么活动推广好，比较集中是是，查询出每个活动销售了几件这个产品。
通过这样连带的关系，自然也就知道了上面所列出的三个内容。
第一个内容比较简单。只需要查询到广告页面上，参数中包含某个广告代码的量的cookie_id的次数和数量。就能知道该渠道带来了多少的用户，而查询广告页面打开时间之后，cookie_id相同，并且当前页面是设定的成功页面的次数，就能知道这些广告带来了多少浏览上的收益。
第二个内容和第一个内容一样，区别只是将一个渠道的多个入扣广告分成不同的广告代码。
第三个内容则是先查询出设定的成功页面的cookie_id，之后反向去查询，这些cookie_id中有哪些是访问了广告跳转页面的，并且分解出其中的广告代码是什么。
这里要注意的有两个要注意的事情：
一个是营销时效问题，一个营销活动到底有多长时间的效果，是一次的浏览，还是当天，还是一周，后者是一个月，全站的营销活动是不是相同。当然，所有人都能理解，如果用户在持续时间内清楚了cookie，不能别记录到是没问题。
另一个问题是活动的优先方式，如果一个用户有了行为结果，但是却在两个营销活动有效的营销时效内有营销活动代码的记录，究竟如何区分，到底算哪个活动的效果，是按着那个先记录算哪个，还是按着哪个后记录算哪个，还有按着活动的优先级计算，还是两个活动都算等等。