公司治理课程评价？
一、公司治理课程评价？
1.国外现状
(1).标准普尔公司治理服务系统。国外最早的公司治理评价系统是1998年美国标准普尔(Standard & Poor)所建立的公司治理服务系统。标准普尔以《OECD公司治理准则》、美国CALPERS等提出的公司治理原则以及国际上公认的对公司治理要求较高的指引、规则制定评价指标体系，把公司治理评价分为国家评分与公司评分两部分。前者主要评估一个公司所处的外部环境，侧重于关注宏观层次上的外部力量如何影响一个公司治理的质量,侧重于外部治理机制，从法律基础、监管、信息披露制度以及市场基础四个方面予以考核；后者则主要分析公司管理层、 董事会、股东及相关人互动的有效性,主要集中于内部 治理结构和运作，侧重于内部治理机制,包括所有权结构及其影响、金融相关者关系、财务透明与 信息披露、董事会的结构与运作四个维度的评价内容。综合考虑内部治理机制和外部治理机制是该体系的特色之一。
(2).戴米诺公司治理评价体系。戴米诺（Deminor）则以《OECD公司治理准则》以及 世界银行的公司治理指引为依据制定指标体系，从股东权利与义务、接管防御范围、公司治理披露以及董事会结构与功能四个维度衡量公司治理的状况，重视公司治理环境对公司治理质量的影响。戴米诺评价体系特别强调了接管防御措施对公司治理的影响，也十分重视国家分析的作用，国家分析提供了一个分析公司的基准。国家分析侧重于对公司治理有关的法律方面的分析，以及对各国公司治理的分析，反映了各国 蓝筹公司的公司治理实践。其评价体系包括70多个指标，并不断更新。该体系在欧洲机构投资者中得到较广泛的认同，拥有众多机构投资者用户。
可见， 标准普尔和戴米诺的两个评价体系在主要方面是相似的，即都重视一国公司治理的法律环境和达到的总体水平。 股东权利、透明性和 董事会是共同强调的方面。这与他们依据共同的公司治理原则(如OECD、 世界银行等公司治理指引)有关。
(3).里昂证券（亚洲）公司治理评价体系。里昂评价系统则从公司透明度、管理层约束、董事会的独立性与问责性、小股东保护、核心业务、债务控制、股东的现金回报以及公司的社会责任等八个方面评价公司治理的状况，它注重公司透明度、董事会的独立性以及对小股东的保护，强调公司的社会责任。 里昂证券(亚洲)的评价体系包括57个指标，评价结果给予0-100的评分，评分越高说明公司治理质量越高。
2.国内现状
我国公司治理评价较早的有北京连城国际理财顾问公司，于2002年推出的中国上市公司董事会治理考核指标体系，涉及经营效果、独立董事制度、 信息披露、诚信与过失、决策效果五个方面。它主要从董事会治理效果角度对董事会治理进行评价，不考虑 董事会自身的状况。同时，国内也有其它一些机构或学者对公司治理的评价进行了研究，但都不系统、不全面。
目前国内较为系统的公司治理评价体系，是 南开大学公司治理研究中心于2003年提出的“中国上市公司治理评价指标体系（CCGINK）”。该体系以治理指数的形式来评价公司治理的状况，对“好的”和“不好的”公司治理加以反映，对公司治理水准加以量化，为开展公司治理的实证研究提供了平台，也为证券监管部门的有效监管、投资者的正确投资以及上市公司自我诊断与控制提供有力的工具，填补了我国公司治理状况评价研究领域的空白，但该评价体系并未涉及到公司的社会责任，值得进一步研究。
二、数据治理的三大抓手？
数据治理是一种数据管理的概念。数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具体很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。数据治理的三大抓手是：确保数据准确、适度分享和保护。
三、数据治理十大工具？
1、Excel
为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
2、SAS
SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。
四、数据治理的九大要素？
以下是我的回答，数据治理的九大要素包括：定义数据：明确数据的含义、来源、用途和所有权，确保数据的准确性和一致性。制定数据标准：建立统一的数据标准，包括数据格式、数据命名规则、数据质量标准等，以确保数据的可读性和可理解性。数据存储管理：选择合适的数据存储方式，包括关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等，以确保数据的存储和访问效率。数据安全：保护数据的安全性和隐私性，包括数据的加密、访问控制、数据备份等，以确保数据的安全性和可靠性。数据质量：确保数据的准确性和完整性，包括数据的清洗、验证、校验等，以确保数据的可用性和可信度。数据整合：将不同来源的数据整合到一起，形成统一的数据视图，方便数据分析和管理。数据服务：提供数据服务，包括数据查询、数据导出、数据可视化等，以满足业务需求和数据分析需求。数据生命周期管理：管理数据的生命周期，包括数据的创建、使用、归档、销毁等，以确保数据的及时性和有效性。数据治理组织：建立专门的数据治理组织，负责数据的规划、设计、实施和管理，以确保数据的规范化和标准化。以上是数据治理的九大要素，这些要素相互关联、相互影响，共同构成了数据治理的体系。
五、数据治理的八大领域？
八大领域:数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生存周期。
数据治理战略规划包括:
1.数据治理的内容和范围。
2.数据治理的实施路径、方法和策略。
3.数据治理的责任主体、组织机构和岗位分工。
4.数据治理的实施计划表。
5.数据治理的目标。
6.数据治理的应用场景，如支持系统应用集成、支持决策分析。
六、数据治理口号？
1. 安全第一，预防为主。
生命宝贵，安全第一。
2. 安全生产，人人有责。
遵章守纪，保障安全。
3. 安全是幸福的保障，治理隐患保障安全。
4. 安全创造幸福，疏忽带来痛苦。
安全就是效益，安全就是幸福。
5. 安全在你脚下，安全在你手中。
安全伴着幸福，安全创造财富。
6. 安全、舒适、长寿是当代人民的追求。
重视安全、关心安全、为安全献力。
7. 积极行动起来，开展“安全生产周”活动。
深入贯彻“安全第一，预防为主”的方针。
8. 搞好安全生产工作，树立企业安全形象。
改善职工劳动条件，促进安全文明生产。
9. 为了您全家幸福，请注意安全生产。
为了您和他人的幸福，处处时时注意安全。
10. 安全是关系社会安定、经济发展的大事。
强化安全生产管理，保护职工的安全与健康。
11. 反违章、除隐患、保安全、促生产。
创造一个良好的安全生产环境。
12. 君行万里，一路平安。
遵规守纪，防微杜渐。
13. 严格规章制度，确保施工安全。
治理事故隐患，监督危险作业。
14. 提高全民安全意识，养成遵章守纪美德。
宣传安全文化知识，推动安全文明生产。
15. 自觉遵守各项安全生产规章制度是劳动者的义务和职责。
16. 安全生产常抓不懈，抓而不紧，等于不抓。
17. 加强劳动人员保护工作就是保护生产力。
保护职工的安全健康是企业的头等大事。
18. 安全生产“五同时”，各级领导要落实。
全国人民奔小康，安全文明第一桩。
19. 安全与减灾关系到全民的幸福和安宁。
提高全民安全素质必须从娃娃抓起。
七、数据治理流程？
1. 制定数据治理策略和规范：确定组织的数据治理目标，制定数据使用和保护的规范。
2. 确定数据所有权和责任：明确数据的所有权和责任，制定数据访问和共享政策。
3. 确认数据质量：评估数据的质量和完整性，制定数据质量管理计划。
4. 管理数据存储和备份：确定数据存储和备份策略，确保数据的可靠性和安全性。
5. 确定数据访问和共享规则：制定数据访问和共享规则，确保数据的安全性和隐私保护。
6. 监控和审计数据使用：监控数据使用情况，确保数据使用符合规范和政策，制定数据审计计划。
7. 更新数据治理策略和规范：根据实际情况，定期更新数据治理策略和规范，确保数据治理的有效性和适应性。
8. 培训和沟通：为组织成员提供数据治理培训，保证组织成员理解数据治理的重要性和实施方法。
八、数据治理与数据清洗区别？
大数据建设中会出现数据混乱、数据重复、数据缺失等问题，就需要对非标数据进行处理，涉及到数据治理与数据清洗，常常把数据治理和数据清洗搞混，可从以下方面进行区分：
一、概念不同
数据治理主要是宏观上对数据管理，由国家或行业制定制度，更具有稳定性。数据清洗是数据在指定数据规则对混乱数据进行清洗，规则由自己设定，数据清洗主要是微观上对数据的清洗、标准化的过程
二、处理方式
数据治理由各种行业制度，
三、角色方面
数据治理属于顶层设定、具有权威性，数据清洗由需要部门提出的，随意性比较强。
九、数据治理价值意义？
数据治理价值的意义:
1、降低业务运营成本
有效的数据治理能够降低企业IT和业务运营成本。
一致性的数据环境让系统应用集成、数据清理变得更加自动化，减少过程中的人工成本；标准化的数据定义让业务部门之间的沟通保持顺畅，降低由于数据不标准、定义不明确引发的各种沟通成本。
2、提升业务处理效率
有效的数据治理可以提高企业的运营效率。
高质量的数据环境和高效的数据服务让企业员工可以方便、及时地查询到所需的数据，然后即可展开自己的工作，而无须在部门与部门之间进行协调、汇报等，从而有效提高工作效率。
3、改善数据质量
有效的数据治理对企业数据质量的提升是不言而喻的，数据质量的提升本就是数据治理的核心目的之一。
高质量的数据有利于提升应用集成的效率和质量，提高数据分析的可信度，改善的数据质量意味着改善的产品和服务质量。
4、控制数据风险
有效的数据治理有利于建立基于知识图谱的数据分析服务，帮助企业实现供应链、投融资的风险控制。
良好的数据可以帮助企业更好地管理公共领域的风险，如食品的来源风险、食品成分、制作方式等。
企业拥有可靠的数据就意味着拥有了更好的风险控制和应对能力。
5、增强数据安全
有效的数据治理可以更好地保证数据的安全防护、敏感数据保护和数据的合规使用。
通过数据梳理识别敏感数据，再通过实施相应的数据安全处理技术，例如数据加密/解密、数据脱敏/脱密、数据安全传输、数据访问控制、数据分级授权等手段，实现数据的安全防护和使用合规。
6、赋能管理决策
有效的数据治理有利于提升数据分析和预测的准确性，从而改善决策水平。
良好的决策是基于经验和事实的，不可靠的数据就意味着不可靠的决策。
通过数据治理对企业数据收集、融合、清洗、处理等过程进行管理和控制，持续输出高质量数据，从而制定出更好的决策和提供一流的客户体验，所有这些都将有助于企业的业务发展和管理创新。
十、数据治理规则配置？
数据治理包括数据质量探查、数据清洗、数据脱敏等，这几个动作实际上都是针对表数据的判断或转换，为了增加系统的灵活性和扩展性，可以将其抽象为规则，通过Java Script等形式允许用户自定义扩展。
其中，数据质量探查规则：判断字段值是否符合相关规则，包括唯一性、完整性、准确性、一致性、时效性等；
数据清洗规则：对数据进行清洗转换处理，它是数据质量探查和数据处理的组合规则，先用探查规则检查数据，对于有问题的可以用清洗规则处理。问题处理可以有多种动作，包括纠正问题、标注问题及等级、忽略问题等
数据脱敏规则：对隐私数据做特定的处理，比如，加密、字段遮盖等。
上述这几个规则，均可以支持用户按照规范自己扩展，比如，Java Script脚本，其中，扩展函数的入参丰富程度决定了扩展能力的范围，尽量要将要处理的当前字段值及其元数据，甚至当前处理的行数据及元数据，都要做为入参传递，从而扩展函数能支持大部分的数据检查和处理功能。
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