基层税务机关数据质量管理的问题及对策

《基层税务机关数据质量管理的问题及对策》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、基层税务机关数据质量管理的问题及对策基层税务机关数据质量管理的问题及对策发表时间：2011-12-69:48:18基层税务机关数据质量管理的问题及对策内容提要：数据质虽管理是征管工作和信息技术工作的核心，而数据质量管理的核心是：数据完整性、数据及时性、数据正确性、数据安全性；日标是零羌错。数据质量根木上就是征管质量。基础数据质量不高，影响管理应用效果，继而影响税收征管系统在税收口常事务处理、统计分析和预测决策等方面的准确性和町靠性。本文通过对基层数据质量方面存在的问题分析，进而对基层税务机关数据质蜃管理提岀科学化的建议。关键字：基层数据质量管理现在我们经常捉到的“

2、信息管税”，就是充分利川现代信息技术手段，以解决征纳双方信息不对称问题为重点，以对涉税信息的采集、分析、利用为主线，树立税收风险管理理念,完善税收信息管理机制，健全税源管理体系，加强业务与技术的融介，进而提高税收征管水平。落实“信息管税"，必须明确涉税信息流在现代税收管理屮的核心作用，切实抓好信息采集、信息整理与存储、信息加工与分析、信息传递与处理等核心工作。在税收信息化建设中,数据是一切工作的基础。只有把业务内容数据化，借助数据来充分反映情况，才能达到优化管理的目的。无论是操作还是管理上的应用，应用质虽是最重要的。数据不完整，数据统计口径不一致，同样的数据在不同

3、模块中查询结果不一致；数据不准确，导致系统不能产生各类正确的报表，降低了系统数据的可信度；数据调整不及吋，没有根据切，基层与上级局衔接不流畅。2、操作人员操作错误。这是造成数据质量问题最普遍的原因。前台人员操作错误乂可分为：一是业务不熟练造成，操作程序错误，如税务登记代码重复或不规范，银行帐号缺录，企业房产、土地、不船登记信息不全、滞示，重点税源户和工业园区认定户缺录；二是工作责任心不强，图省事,如未及时核销己到期外管证，税收优惠认定户到期未取消，双定户停业到期未复业，大量减免税审批、企业所得税前扣除等业务未纳入系统管理，有的地方将-些工作在系统外处理,虚增欠税大

4、量存在等。三是粗心产生的手误，如将数字6打成8,时间选择出错，征收员未及时发现缴销税票错课，栗证帐册和报表不够准确等。3、数据标准不统一，数据采集的入口不唯一。数据标准和采集的入口不统一，导致数据冗余，质量不高，可用性低，影响了管理决策质量，采集数据质量低。数据采集缺乏有效的统一管理，造成基础数据不完整、整合集中度不高、采集手段不丰富；由于原始数据不真实，进入系统的数据自然也是错课数据。集屮表现在数据不完整、不准确、不及时等方而。4、缺乏健全的信息交互机制和交互平台。运维体系与问题平台等系统间的信息共享程度较低，利用效力不高。运维是信息系统一个很重要的环节，冇力的

5、运维体系能使信息系统针对己发现的错课做出快速修正，从而避免错误数据对系统带來不良影响。我们现在运维平台存在共享性差，可利用率低诸多不足,如问题上报者无法査询系统中是否存在类似问题，非经审批流程者无法查找问题内容，问题统计过分笼统，如分单位杳询里就无法再按时间杏询等。问题平台不够快捷通畅，造成许多前台无法修改的错误数据无法及时得到处理，错误数据越累越多，对征管系统的正常运行造成较大影响，也造成数据质量无法提高。问题平台的使用效力不高，不能将同一性质的问题归纳展示给各级操作人员，造成対同一性质问题重复回答,并且英他人员也看不到处理方法。5、思想重视不够，标准化建设落示

6、，培训工作不到位。部分单位对数据质量的重要性认识不足，质虽:观念淡薄，不重视小问题，重开发建设,轻运行管理，造成木单位数据质量管理松懈；操作人员责任心不强，甚至为了提高或降低某些考核指标，或者因为一些特殊原因，对一些数据进行违规处理，如替未申报纳税人进行零屮报等。出现问题也不及吋处理，以至错误数据越來越多。6、系统运行以及系统级管理原因。一是系统本身及网络的不稳定的因素，使用人员过分依赖系统自身校验，业务校验环节薄弱。二是系统升级频繁而相关业务说明过于简单。操作人员对于一项业务的操作标准不统一或统一在一个错课标准上势必会彩响数据质量。三是其他原因，如纳税人的原因，

7、税收政策的变换等。数据质量问题已经成为制约征管工作的一•个重要因素，必须长抓不懈，否则会影响口常业务的处理，导致丄作效率和效益的下降；报表等资料上的信息失真，导致管理失灵、决策失课。所以我们必须理清思路，明确数据质量管理屮各部门的职责，加强信息化条件下的业务指导、各部门的沟通与协调，改进日常考核。三、如何提高数据质量要使数据质量有根木性的提高，基于上面的一些问题原因分析的基础上，有的放矢地制订应对措施，建立有效的征管数据质量管理、控制、监督体制：1、持续改进，强化数据质量管理机制。狠抓源头，强化事前辅导和预防，保证初始数据质量。开展长效培训，增强数据质量意识。结合

8、岗责体系建