如何写好申论？
好的申论文章不仅要骨骼清奇、筋骨强劲（极致的形式感），更要血肉充盈、气脉通达（内容的丰富性），二者浑然一体，即为天成。认真使人高贵。希望各位能够敬畏文字、珍视文字，静下心、沉住气，耐得住寂寞、坐得住板凳，如此，方能任敌千万、我自岿然。下面就结合此文，说一说如何攻克申论大作文。精准制导、多点并推以“加减乘除法”提升纳税人获得感（旗帜鲜明亮出观点，前8个字是措施、方法，后半句是取得的效果、达到的目标）2013年国家税务总局确定了以“六大体系”为核心的税收现代化奋斗目标，成为税收工作的指路明灯与行动指南。
并在税收工作生动实践中不断得以丰富和发展。2015年全国税收工作会议上，王军局长首次提出要站在完善国家治理体系、促进国家治理能力现代化的高度，蹄疾步稳地推进税收工作，不断提升纳税人的获得感、满意度和遵从度。（宏观背景介绍，此处应以党的十九大精神相关内容为依托）而纳税服务工作，正是国家治理体系最基础、最本质的体现。
（引出论述主体）纳税服务水平的高低，不仅深刻影响政府治理能力和公信力的建设，也关乎着社会发展、人民福祉，纳税服务的重要性早已毋庸讳言。（此处作为衔接，可谈两点：正面谈重要性必要性即意义，反面谈不足谈缺点即问题）因此我们必须要深刻领会、认真贯彻总局精神，努力提升思想站位，切实转变工作作风，创新招法谋思路，厘清职责促转变，在税收新常态发展悄然而至、“互联网 税务”蓬勃开展的今天，以“加减乘除”法助推纳税服务现代化，不断提升纳税人满意度、美誉度。
（文末亮明核心观点、主要论点）（一）做好夯实基础的“加法”—立根深基。要以“功成不必在我”的勇气和担当，做一些打基础、立长远的事。一是扎实推进金税三期系统上线工作。王军局长多次强调，推进“互联网 税务”的重要抓手就是搞好金税三期工程建设。基础征管数据的夯实，将改变以往纳税服务“眉毛胡子一把抓”的问题，以信息化手段推进数据分析应用，为纳税人提供精准服务、个性服务已不再是空中楼阁。
市地税局自主研发的特色软件，正是着眼长远而做的举措；二是持续开展便民办税春风行动。要紧跟国内外税收工作发展的新形势，不断拓宽便民办税春风行动的深度和广度，通过税法宣传月、局长接待日等主题鲜明、深具特色的拳头产品，提升税宣影响力；三是加强自身队伍建设。坚持严管善待带队伍，打造税务铁军，税务干部是纳税服务的执行者，素质优劣、站位高低直接影响纳税服务水平，市地方税务局开展专业人才选拔、人才库建设等做法，正是基于“人”这一核心要素而做的努力。
（分论点的段内论证，可从原因、影响、对策、结果等方面进行阐释）（二）做好简政放权的“减法”—修枝剪桠。要以“壮士断腕、勇毅笃志”的决心做一些简并流程、源头治理的事。一是稳妥推进税制改革。党的十八届三中全会提出了推进财税体制改革的要求，正是为了通过顶层设计，改变税制相对繁复的问题，源头上减轻办税成本；二是推进审批制度改革。
正确处理好“管”与“放”的关系，简化审批手续流程，简化资料要件，加强事中事后监管，行政审批局的成立，实现了“一个印章管审批、一支队伍管执法”的目标，切实杜绝了政出多门、多头管控的弊病，为优化纳税服务提供了有益借鉴；三是推进自主办税。推进办税服务同城通办、推进网上税务局建设，采取预约服务、定制服务等手段减少往返。
（核心还是应以论证对策为主）（三）做好协同联动的“乘法”—培枝育叶。要以“海纳百川、壁立千仞”的胸怀做一些协同配合、形成合力的事。一是深化国地税合作。在国地税合作规范1.0、2.0的基础上，逐步深化合作内容，彻底解决纳税人多头往返问题，真正实现“进一家门、办两家事、三方共赢”的良性格局；二是加强系统外部门的信息共享。
充分利用信息化技术手段，加强与工商、房管等政府部门的信息交互工作，尝试推进合力服务项目，畅通整个政府执法服务流程；三是借鉴国外有益经验。积极借助税收G20峰会等有利契机，加强国际税收交流，积极借鉴国外先进经验，他人之石，为我所用。（语言的丰富性不是空穴来风，党的十九大报告和各省的政府工作报告可作为源头活水）（四）做好滞碍发展的“除法”—清蛀防病。
要以刮骨疗毒、抓铁有痕的魄力做一些针砭时弊、提升质效的事。一是全面推进绩效管理。科学有效的绩效评价体系是现代化管理的有力抓手，要在已有基础上，不断优化评价体系，提升考核的科学性，真正发挥奖励先进、鞭策后进的正能量；二是厘清工作职责。加强系内不同层级的衔接配合，梳理执法权力清单，厘清岗位职责，实现风险人人共担、成果人人共享，提升税务干部服务热情；三是加强执纪问责。
持之以恒地抓好作风建设，以高压态势惩治税务服务中的腐败和不作为、乱作为现象，启动考核问责机制，将服务质效动态公布，作为衡量工作实绩的重要标准，步步为营、久久为功，推进纳税服务工作永远奔跑在路上。（分论点句式对仗、且内在关联，分别用加减乘除为类比，并以“立根深基、修枝剪桠、培枝育叶、清蛀防病”这一种树的一系列行为比喻，形象生动，妙不可言）一言以蔽之，搞好纳税服务要统筹顶层设计和落地生根纵向层级的工作，推进系统内外的横向协同，实现自身和纳税人两个主体的有序共融。
（纵向联动、横向协同，高度概括，体现深度）唯有如此，才能汇聚各方力量，助推税收现代化之树枝叶茂盛、参天纷繁。（到此可呼应分论点比喻说法，点题）我们也当以税收部门的使命担当，身先士卒、敢为人先，助推政府各部门以千帆相竞、百舸争流之势，推进国家治理能力现代化之巨轮扬帆远航。（升华至国家宏观战略层面，体现文章高度）总结：一、关于文章结构（极致的形式感）。
戴着镣铐跳舞，应以五段、六段为宜。具体逻辑结构为：首段：宏观背景—阐释意义—引出问题—亮明观点第二、三、四段为分论点，句式对仗工整有序，形成排山倒海之势。尾段：总结概括—点明主题—呼吁升华段内论证：理论论证、正反论证、举例论证均可。谈背景、谈原因、谈意义、谈对策、谈结果亦可。二、关于文章语言（内容的丰富性）。
很多同学身处无源之水、无本之木、无米之炊的窘境，究其原因，一方面缺乏积累的恒心和毅力，整天幻想着突击速成，另一方面，接触到的文章良莠不齐，不知道什么是好怎么叫坏。解决方案：多看多写多练，找真正懂公文写作的前辈进行批改，从中体悟公务员思维（发现问题、概括问题、分析问题、解决问题），涓涓细流、点滴江海，绳锯木断、水滴石穿，道理就在这，行动起来才是王道。
如何搭建数据质量管理平台？
一 数据质量基本概念数据质量管理（Data Quality Management），是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高数据质量管理不是一时的数据治理手段，而是循环的管理过程。
其终极目标是通过可靠的数据，提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益二 影响因素数据问题的来源可能产生于从数据源头到数据存储介质的各个环节。在数据采集阶段，数据的真实性、准确性、完整性、时效性都会影响数据质量。除此之外，数据的加工、存储过程都有可能涉及对原始数据的修改，从而引发数据的质量问题。
所以，技术、流程、管理等多方面的因素都有可能会影响到数据质量。在企业中，随着企业业务的增长，数据也是一个增量积累的过程。随着数据类型、数据来源的不断丰富以及数据数量的快速增长，企业在数据管理工作和数据流程中面临越来越多的数据质量问题。而且数据质量的管理并没有被企业重视起来，其根本原因还是ROI并没有那么明显。
数据质量管理相对来说成本比较高。因为它涉及到企业数据标准的制定、规范的落地、生命周期的管理等多个环节。从收益上来说，数据质量的效益和结果并不是十分明显，大部分企业不会把数据质量作为KPI。在企业的不同系统中，业务领域的关键指标不一致，数据无法共享导致出现数据孤岛，大量数据无法关联，并且有明显的数据冗余等问题，还有数据的维护需要投入大量的人员、时间、软硬件成本。
所以数据的质量管理往往被会边缘化甚至趋向于无。在此附上数据的生命周期图，包括各环节的数据流转和数据处理。三 评估维度完整性数据完整性问题包含数据条目不完整，数据属性不完整等一致性多源数据的数据模型不一致，如命名不一致，数据编码不一致，含义不一致，生命周期不一致等准确性准确性也叫可靠性，不可靠的数据可能会导致严重的问题，会造成有缺陷的方法和糟糕的决策唯一性用于识别和度量重复数据，冗余数据，重复数据是导致业务无法协同， 流程无法追溯的重要因素，也是数据治理需要解 决的最基本的数据问题关联性数据关联性问题是指存在数据关联的数据关系缺失或错误，例如：函数关系、相关系数、主外键关系、索引关系等。
存在数据关联性问题，会直接影响数据分析的结果，进而影响管理决策。真实性数据必须真实准确的反映客观的实体存在或真实的业务，真 实可靠的 原始统 计数据是企业统计工作的灵魂，是一切管理工作的基础，是经 营 者进行正确 经营决策必不可少的第一手 资料。及时性数据的及时性(In-time)是指能否在需要的时候获到数据，数据的及时性与企业的数据处理速度及效率有直接的关系，是影响业务处理和管理效率的关键指标。
逻辑检查不同表字段之间可能会有逻辑关联，需要稽核离群值检查部分数据可能会偏离其他数据，比如同一个商品金额大家都是100元，而有一条数据是1W自定义规则由需求方自定义相关规则波动稽核与上周环比稽核波动情况强弱规则每个规则的权重应该是不一样的，需要配置优先级，这对后续的告警方 式是有帮助的我们最终的目的是希望做到页面可配置四 实施流程4.1 事前定义质量规则梳理表，字段等信息确定资产等级制定检验规则4.2 事中监控数据质量在数据抽取过程中，可以对数据进行数据量稽核及唯一性，非空性稽核etl过程对脏数据进行清洗，保证数据质量指标计算过程中，可以对指标进行波动值稽核，保证指标变化在合理范围内以上如果有异常都需要邮件短信报警，对应负责人根据优先级判断是不是需要及时处理4.3 事后分析和问题跟踪每周定时跑一次程序，对全局数据进行质量稽核控制，如唯一性，非空性等对于程序跑出来的数据：数据质量概览在数据质量管理系统查询数据质量明细数据在数据质量管理系统查询根据异常数据统计出来的各种数据质量报表也可以在数据质量管理系统查询，包括表覆盖率，历史趋势，综合分析，排名分析等(质量报告支持导出为word，pdf，excel)对异常进行评估、严重程度、影响范围、问题分类等可以订阅自己比较关心的主题，表或者规则，邮件只会发送订阅内容对于打分比较低的表或者业务，可以反推业务方进行整改4.4 重大问题告警1.警告邮件短信通知2.数据整改问题跟踪处理，故障review，一周内处理完成五 总结数据质量管理贯穿数据生命周期的全过程，覆盖质量评估、数据监控、数据探查、数据清洗、数据诊断等方面。
数据源在不断增多，数据量在不断加大，新需求推动的新技术也不断诞生，这些都对大数据下的数据质量管理带来了困难和挑战。因此，数据质量管理要形成完善的体系，建立持续改进的流程和良性机制，持续监控各系统数据质量波动情况及数据质量规则分析，适时升级数据质量监控的手段和方法，确保持续掌握系统数据质量状况，最终达到数据质量的平稳状态，为业务系统提供良好的数据保障。
大数据时代如何做好数据治理？
理资产、治数据，一体化大数据治理为什么需要数据治理?大数据不是凭空而来，1981 年第一个数据仓库诞生，到现在已经有了近 40 年的历史，而国内数据平台的建设大概从 90 年代末就开始了，从第一代架构出现，到现在已经历了近 20 年的时间。1在这 20 年的时间里，国内数据平台实施者受尽折磨，交付数据项目是出了名的脏活累活。
忽视数据治理给数据平台建设带来了不少问题。随处可见的数据不统一、数据质量差，以及难以完成的数据模型梳理等这些基础性数据问题已经严重限制了数据平台的发展，与此同时，数据应用在商业上难以崭露头角。数据治理的难点痛点，归纳有以下几点：数据采集难：数据的形态多样化，给数据采集带来很大难度，使得数据难以汇聚。数据整合难：数据的来源多样化，很难理清数据之间的关系，进而难以整合。
数据共享难：数据间壁垒高筑，数据权限不明晰，使得数据无法实现共享交换，难以推进数据的流通。数据发现难：大量的IT系统，众多厂商的参与，系统间数据标准不统一，很难找到真正需要的数据。数据使用难：数据涵义不清晰，业务属性不明确，数据难以利用，难以发挥出数据的价值。数据监管难：少标准、缺规范，难以有效管理数据，难以保证数据的质量。
2数据治理的对象在 20 余年的信息化建设中，无论是政府还是企业都积累了大量的信息化资产。这些信息资产，从不同的维度，我们把它分为业务资产、技术资产、数据资产三部分，这些信息化资产贯穿数据的全生命周期。所以说，数据治理，不仅仅是治理数据本身，而是治理这些和数据全生命周期相关的信息化资产。信息化资产包括内容业务资产：业务资产指的是业务的术语，业务的规则，业务上的理解。
技术资产：技术资产存在于业务系统、数据库服务器、文件服务器里面，指的是技术设计类的资产。数据资产：数据资产指所有的针对于数据库表结构的设计、代码表的设计及其相关数据。对这三大类资产的管理过程，就是我们常说的数据治理，具备又包含数据的权限责任管理、数据的规则管理、数据的质量管理、数据的安全管理等。3东软大数据治理一体化解决方案在 20 余年的信息化建设过程中，东软通过诸多行业数据类项目的实施经验的不断积累，从元数据、主数据、数据标准、数据质量到数据处理、资源目录、数据交换和数据安全，提供全面的数据治理解决方案，打通数据治理全流程，为大数据应用构建提供支撑，同时，在各个领域丰富的解决方案实践经验也为项目的成功提供了保障。
在数据治理的策略上，东软采用先理后治的方案，实现数据标准化、流程规范化、治理常态化、价值可视化、监管智能化的数据治理。东软数据治理的“理”指的是统筹规划，“治”指的是贯彻执行。具体到内容上，“理”包括：理系统：梳理已有业务系统、数据库、文件存储等信息，输出数据连接，形成技术资产。理数据：发掘数据表、文件、视频、图片等数据，描述数据的结构信息，形成数据资产。
理关系：分析表与表、文件与文件、系统与系统等关系，形成数据资产及资产间关系。理标准：识别主数据、数据元、代码、术语、规则等，形成业务、数据及管理资产。理流程：规范上报数据、转换清洗、标准变更流程，明确权责，形成业务及管理资产。理目录：整理资产清单，按照业务、技术等维度制定目录，形成数据访问同一入口。具体到流程上，“理”包含三种方式理的目的是为治，数据治理的第二阶段是基于理出的标准规范贯彻执行。
治的具体内容包含治汇聚：监管采集流程，整合多源数据，统一数据存储，形成数据中心。治质量：对齐标准及数据，基于数据标准对数据进行校核，生成问题库，形成质量报告。治清洗：去除重复数据、补充不完整数据、修正错误数据，形成主数据。治加工：发掘数据价值，转化数据为信息，对数据进行标签处理，形成数据洞察。治安全：识别敏感数据，明确责任人及权限，对数据进行分类分级，形成安全策略。
治共享：构筑数据共享通道，提供数据访问统一入口，形成自服务的共享平台。东软大数据治理的目标数据标准化消除歧义，剔除重复补全缺失，修正错误统一码表，理清关系流程规范化规范数据生产，统一来源规范数据变更，统一流转规范数据共享，统一出口治理常态化建立长效工程，循序渐进确立业务目标，小步快跑树立治理文化，长治久安价值可视化量化指标，价值可衡量资产全景，价值可展现全链分析，价值可跟踪监管智能化数据操作留痕，可追溯安全权责明晰，可监测差异智能监测，可觉察东软大数据治理解决方案使用系统的方法来解决政府及企业如今所面临的数据治理难题，提供一体化的解决方案，用来透明地管理全行业各类系统中庞杂的数据，形成一套标准、规范、准确、干净、完整的数据资产。
怎样复习申论？具体详细计划应该怎么做？
我当年参加公考，申论70.5分，在1600名报考者里排名第二。其实我当时申论根本就没有怎么复习，连一套完整的真题都没有做过，连一个大作文都没有写过。但是我抓住了申论的本质，那就是申论材料。首先我们要明白申论的考察目的。我们知道，公务员考试是选拔，而不是考核。参加公务员考试的人都不是公务员，都没有从事政府工作的经验，所以对于申论来说，它不是考查考生的执政能力和公文写作能力，而是考察考生发现问题，分析问题，解决问题的能力。
申论就是通过给出的材料来考查考生的这种能力，所以我们一定要抓住申论材料，这是申论得分的关键。申论三要素指的是问题的现状、问题的原因、问题的解决对策，通过阅读材料，把这三部分找出来，就可以做申论题和大作文了。1.申论小题是踩点得分，得分点全部在材料里，从材料里找出来后组织成自己的语言，或者直接照抄材料都可以。
因为是踩点得分，漏点扣分，多写没事，所以在字数规定范围内尽量多写。2.申论的难度部分体现在题目的问法上，不管申论题目如何花哨，他的作答都离不开申论三要素。3.大作文打分仅需要12秒钟的时间，以论点做副标题，搞好开头、结尾最显眼的段落，字数够、卷面整洁，基本就是中档。大作文写策论文是比较容易的，围绕申论三要素来写。
在大数据时代，如何做元数据管理、数据整合、数据治理和数据质量管控？
随着时代的发展，企业的不断壮大，在数据量井喷、各个应用口渐深入的背景下，越来越多的领域开始应用大数据来创造价值，为了合理有效的挖掘数据所带来的价值，首先需要进行全面的数据治理，具体内容包括：元数据管理、数据整合、数据治理和数据质量管控等一系列手段，从而保证数据的一致性，完整性，准确性。从数据治理定义角度来看，为对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，是从元数据、主数据、数据标准、数据质量再到数据处理、数据交换和数据权限，为企业提供一站式解决方案，打通数据治理全流程。
其中元数据管理、数据整合、质量管控占有重要的作用。1.元数据管理主要为元数据的整合、控制以及提供元数据，通过采集汇总企业系统数据属性的信息，帮助各行各业用户获得更好的数据洞察力，通过元数据之间的关系和影响挖掘隐藏在资源中的价值。2.数据整合是将企业各个业务系统的数据进行统一整合，企业数据来源是各个业务系统或手工数据，这些数据的格式、内容等都有可能不同，通过ESB数据服务总线进行数据抽取转换，数据集成对接和同步分发等操作，屏蔽系统间的数据异构性，保证各个业务系统之间数据的有效传输。
3.数据质量管理是进行定义、监控和提高数据质量。通常会使用MDM主数据管理平台进行数据清洗，数据巡检，数据监控等手段来进行数据质量的把控与提升，帮助企业获得统一的、规范的高质量数据，以便于后续在此基础上进行数据挖掘、数据分析等建设。综上，企业内的数据种类繁多、形式各异，如何集中管理，如何提供便捷的使用方式，成为发挥企业信息资产价值的关键，也是目前大多数企业提升核心价值的必要手段，而过程中一定会需要元数据管理、数据整合、数据质量管理等手段帮助企业治理、展现繁杂的数据信息，有效挖掘企业信息的潜在价值。
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