浅谈铁路站段社保数据管理相关问题及对策 数据管理员是做什么
时间：2019-06-02 03:22:33 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
摘 要：社保数据的真实、统一、及时、安全、完整, 关乎参保人员和参保企业的切身利益, 是金保工程成功与否的关键。目前, 养老保险制度改革与完善正处于快速发展时期, 对数据的管理工作提出了更高的要求。同时, 在实际工作中还存在着诸多问题,本文重点剖析当前铁路站段社保数据管理日益突出的问题，并针对这些问题提出相应的对策。
关键词：社保 数据管理 数据仓库
引 言
社保统计数据是反映社会保障事业发展情况的“晴雨表”和“指示仪”，数据的真实性是社会保障事业的“生命线”，因此不断提高养老保险数据的真实性,统一性, 及时性, 安全性以及完整性, 有效开展数据应用分析, 不仅是提高经办机构工作能力的需要,也是检验现行政策效力、完善已有政策和出台新政策的重要依据。为此,社保经办部门及业务人员应该提高对数据质量的认识, 狠抓数据管理工作, 提高数据质量，要把科学、准确的数据, 看做是提升劳动保障管理水平, 加强劳动保障基础管理工作的前提, 是加快劳动保障信息系统建设的重要步骤。笔者结合铁路企业社保工作的实际，就社保数据管理中存在的相关问题浅谈几点认知。
1.养老保险数据管理的重要意义
当前, 我们所说的社保数据, 主要指的是在养老保险实施信息化管理过程中, 所收集到的参保企业的缴费信息, 以及参保人员的个人账户信息和养老金发放信息。铁路行业，自1992 年开始手工建立个人账户,实施基本养老保险的缴费与管理，自1998年开始建立储蓄养老保险个人账户，现已转化为企业年金的形式实施管理，经过十多年的发展，目前各项社会保险管理已经逐步实现了计算机化的管理方式。社保工作政策性、连续性都比较强，但由于铁路行业管辖里程长，跨越省份多，员工众多，又因隶属关系多次调整人员调动频繁，造成员工的社保管理更加复杂化，这期间随着养老保险政策的不断调整和完善,覆盖面和参保人数的逐步增多,数据量也急剧增大, 养老保险的全部业务实现了从手工操作到计算机的自动处理，给统计提供了许多科学有效的方法和便利，但随之而来的数据问题, 如缴费基数不准、年龄不清、数据之间的逻辑关系不对、缺项、漏项等,这就要求社保人员必须深入研究运用计算机技术、网络技术等进行高效准确的数据采集和数据分析，进一步加强信息化建设。
2.站段企业养老保险数据管理存在的问题
目前，从站段级单位来看，社保数据方面的问题简单归纳来说主要有以下几点：数据“孤岛”严重；数据缺乏有效的组织和运用；数据质量不高。
首先，社保数据管理工作是一项系统工程，需要多个部门共同协作才能完成，比如与社保数据息息相关的财务系统、人力资源管理系统等，但这些系统之间的互联仅限于物理上的连接，并没有实现系统间的数据共享，这样便产生了多个数据孤岛，给社保数据的集中统一管理带来了困难。与此同时，对这些业务系统的数据管理还仅仅是建立在手工拷贝的基础上，这样的数据传递方式会产生一系列的问题：1、数据拷贝不及时。有些业务数据必须在当期拷贝，如果错过当期数据，即会造成数据的不准确或不一致；2、由于是手工拷贝，可能会造成某些操作上的失误，导致数据错乱，给后续的数据统计工作带来诸多麻烦。3、业务系统众多，每期进行数据统计之前，都要奔波于各部门之间进行数据整合，耗费大量的人力物力；4、由于使用U盘等介质来传递原始数据，不可避免地要接入各个部门的业务系统，使得各种病毒可以趁机而入，因此也给各个业务系统带来安全隐患。
此外，目前社保数据的统计工作还局限在向上级报送报表或数据库信息的层面，并没有发挥社保数据的分析、监控等更为重要的功能。铁路站段与社保数据统计工作相关的各部门，每年都会积累大量的数据，这些数据目前只是分散存储在各业务系统中，并没有进行有效的组织与整合，无法进行有效的数据分析，也无法对目前的社保数据与收入统计数据进行监控。这些离散的、没有组织的数据，给领导实施有效决策造成了很大的局限性。
再有，各业务系统内部本身的数据质量不高，导致在利用数据做进一步的数据分析方面存在着很大的障碍，这就对社保数据的统计工作提出了挑战。
3.针对以上问题，提出解决方案
3.1建立企业级数据仓库
数据仓库之父比尔·恩门在1991年提出，数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理者进行决策。 数据仓库提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的业务系统中很难或不能得到。数据仓库技术是为了有效的把操作型数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问的各种技术和模块的总称，所做的一切都是为了让用户更快更方便查询所需要的信息，提供决策支持。从以上概念可以看出，数据仓库是解决数据“孤岛”问题的有效手段。
在建立数据仓库的过程中，对于铁路基层站段来说就是将站段各部门业务系统积累的业务数据自动、定期的抽取到数据仓库中。由于目前各站段与社保相关的财务、人力资源等系统，在信息化水平比较低的时期就已经建立，导致这些数据的存储格式各不相同，比如，各业务系统使用的数据库有ORACLE、SQLSERVER等，还存在一些比较低级的文件型数据库，如：FOXPOR、FOXBASE等，另外，还有很多的Excel、文本等平面文件。要使这些繁杂的数据统一进入数据仓库，要求数据抽取工具不但要有强大的兼容性还需要有自动处理能力，避免人工操作带来的失误，并且不会造成数据遗失，保证每期都有完整的数据导入。比如，对于财务系统，可以约定每个月末，将当月工资发放情况，自动导入数据仓库，定时进行收入统计，以备实时调取查看相应阶段的收入数据，为数据使用者及时提供决策支持。这样既减少了人工操作环节，提高了工作效率，又保证了数据的高质量和实时性。
此外，抽取的数据还要进行数据梳理，从各部门的业务系统中抽取的数据，并没有经过严格的梳理，数据之间也没有充分的连接，这就需要对数据进行“清洗”，以提高数据质量，为后续的数据利用打下良好的基础。例如，从财务系统中抽取的工资、奖金发放数据作为社保收入统计的数据源与社保系统的相关数据进行对接，两个数据系统之间必须找到之间的关键连接点，比如“身份证号”就是两者之间的钮带，如果这个纽带在两个系统中的信息不完全一致，那么就会造成数据对接失败，这就要求必须回到原业务系统中进行核实、修改，保证原始数据的准确性，这就是一个数据清洗、梳理的过程。在保证了纽带数据信息的准确性后，两个系统之间便可相互抽取对方的数据，也能做到在更新完善自身系统数据的同时自动维护其他相关系统中的数据，做到了数据的一致性，提高了数据控制的效率。另外，对于某个业务系统中存在的数据不完备现象也可以从其他系统中按照一定条件进行补充，如工资发放系统中的“部门班组”信息不准确，便可自动从人力资源管理系统中进行同步填补和修改。
3.2建立实用的数据统计、分析、查询系统
创建企业级数据仓库，将与社保数据统计相关的各个业务系统的数据进行集中和统一，只是解决了数据“孤岛”问题，是社保数据统计工作的第一步。社保数据统计不能仅限于全站段人员数据信息的简单汇总，还需要按人员类别，区分不同部门进行分别汇总，同时具备对人员收入明细、缴费明细等不同数据信息的查询和分析等功能。要充分发挥数据仓库的强大作用力，还需要基于数据仓库创建相应的统计、分析、查询系统，既满足社保工作人员日常工作所需要的基本查询及定期向上级社保部门报送各类报表的功能，又满足领导层可以时时关注全段人员的收入及社保情况，还要及时将各类报表进行电子档案存档。
3.3提高各业务系统的数据质量
数据的准确性和有效性是数据的灵魂，如果源头数据不能保证真实有效，那么后期的数据处理与运用也就失去了最初的意义，数据仓库的原始数据来源于各业务系统，虽然数据仓库可以在一定程度上解决数据质量不高的问题，但如果各业务系统数据质量太差，数据仓库的自动清理功能也是力不从心。这就需要各业务系统工作人员提高对数据的重视，录入数据时尽心尽责，尽量减少垃圾数据或异常数据的产生；同时，也可以借助目前网络的便利性，各业务系统尽量使用数据导入，减少手工录入，从而避免因手工输入造成的数据错误。在整个数据管理过程中, 要充分认识提高数据的真实性、有效性和开展数据应用的必要性与迫切性, 增强责任感与紧迫感, 认真查找、梳理影响数据质量和数据应用各个环节存在的问题和不足, 积极采取有效措施,夯实基础, 堵塞漏洞, 把提供真实可信的数据作为社会保险经办机构的重要职责。
