医学数据管理工作面试问题？

一、医学数据管理工作面试问题？

医学数据管理工作面试主要问以下几个问题:

1.对于医学数据管理了解多少

主要是问面试者了解程度是多少，从而判断如果录取是不是能够尽快的走上工作岗位

2.为什么选择这个岗位

看看你对这个公司还有这个岗位了解多少。

3.期待的个人待遇是多少

一般情况下都会问你这个，看看他们的和你想要的差别是多少

二、电子数据管理的要点？

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1、记录文件的设计与创建应当满足实际用途，样式应当便于识别、记载、收集、保存、追溯与使用，内容应当全面、完整、准确反映所对应的活动。

2、规定记录文件的审核与批准职责，明确记录文件版本生效的管理要求，防止无效版本的使用。

3、记录文件的印制与发放应当根据记录的不同用途与类型，采用与记录重要性相当的受控方法，必须防止对记录进行替换或篡改。

4、明确记录的记载职责，不得由他人随意代替，并采用可长期保存、不易去除的工具或方法。

原始数据应当直接记载于规定的记录上，不得通过非受控的载体进行暂写或转录。

比如：不允许找一张白纸来替代记录表格。

5、 记录的任何更改都应当签注修改人姓名和修改日期，并保持原有信息清晰可辨。必要时说明更改的原因。

6、记录的收集时间、归档方式、存放地点、保存期限与管理人员应当有明确规定，并采取适当的保存或备份措施。记录的保存期限应当符合相关规定要求。

比如：原始记录要求至少保存6年。

7、记录的使用与复制应当采取适当措施防止记录的丢失、损坏或篡改。

复制记录时，应当规定记录复制的批准、分发、控制方法，明确区分记录原件与复印件。

8、 应当确定适当的记录销毁方式，并建立相应的销毁记录。

比如：不可以由实验室的保洁阿姨销毁记录。

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电子记录管理要求

1、采用电子记录的计算机（化）系统应当满足以下设施与配置：

（1）安装在适当的位置，以防止外来因素干扰；

（2）支持系统正常运行的服务器或主机；

（3）稳定、安全的网络环境和可靠的信息安全平台；

（4）实现相关部门之间、岗位之间信息传输和数据共享的局域网络环境；

（5）符合需求的应用软件与相关数据库；

（6）能够实现记录操作的终端设备及附属装置；

（7）配套系统的操作手册、图纸等技术资料。

2、采用电子记录的计算机（化）系统至少应当满足以下功能要求：

（1）保证记录时间与系统时间的真实性、准确性和一致性；

（2）能够显示电子记录的所有数据，生成的数据可以阅读并能够打印；

（3）系统生成的数据应当定期备份，备份与恢复流程必须经过验证，数据的备份与删除应有相应记录；

（4）系统变更、升级或退役，应当采取措施保证原系统数据在规定的保存期限内能够进行查阅与追溯。

3、 电子记录应当实现操作权限与用户登录管理，至少包括：

（1）建立操作与系统管理的不同权限，业务流程负责人的用户权限应当与承担的职责相匹配，不得赋予其系统（包括操作系统、应用程序、数据库等）管理员的权限；

（2）具备用户权限设置与分配功能，能够对权限修改进行跟踪与查询；

（3）确保登录用户的唯一性与可追溯性，当采用电子签名时，应当符合《中华人民共和国电子签名法》的相关规定；

（4）应当记录对系统操作的相关信息，至少包括：

操作者、操作时间、操作过程、操作原因；

数据的产生、修改、删除、再处理、重新命名、转移；

对计算机（化）系统的设置、配置、参数及时间戳的变更或修改。

例如：电子记录的修改

对电子记录的修改，系统需要记录修改人（操作者）、修改时间（操作时间）、修改前后的数据（修改过程）。

4、 采用电子记录的计算机（化）系统验证项目应当根据系统的基础架构、系统功能与业务功能，综合系统成熟程度与复杂程度等多重因素，确定验证的范围与程度，确保系统功能符合预定用途。

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数据管理通常的要求

1、 对于活动的基础信息数据和通过操作、检查、核对、人工计算等行为产生的行为活动数据，应当在相关操作规程和管理制度中规定记载人员、记载时间、记载内容，以及确认与复核方法的要求。

2、从计量器具读取数据的，应当依法对计量器具进行检定或校准。

3、 经计算机（化）系统采集、处理、报告所获得的电子数据，应当采取必要的管理措施与技术手段：

（1）经人工输入由应用软件进行处理获得的电子数据，应当防止软件功能与设置被随意更改，并对输入的数据和系统产生的数据进行审核，原始数据应当按照相关规定保存；

（2）经计算机（化）系统采集与处理后生成的电子数据，其系统应当符合相应的规范要求，并对元数据进行保存与备份，备份及恢复流程必须经过验证。

3、其它类型数据是指以文档、影像、音频、图片、图谱等形式所载的数据。需要符合下列条件：

（1）能够有效地表现所载内容并可供随时调取查用；

（2）数据形式发生转换的，应当确保转换后的数据与原始数据一致。

三、数据管理技术面临的挑战？

早期，企业用信息技术去构建业务流，而现在，我们试图用信息技术，特别是互联网行业中的一些大数据处理以及分布式处理技术构建数据流，但在构建过程中，过多强调技术本身而忽视了对数据的治理。

数据治理是整体性问题，并非仅是技术问题，市面上数不胜数的商业组件可以解决如何对数据进行存储、查询等问题，但是在实际的业务情况下对于数据治理这样一个系统性工程，目前却并无现成的产品或技术可以直接解决。

四、电子数据管理的要点介绍？

电子数据管理的要点主要是收集的安全性，一定要有保证数据不能受到黑客的侵入数据服务器所具备电力的承受范围和数据，人为的管控以及人员素质的要求。

五、数据管理十大顾虑

数据管理是当今企业不可或缺的关键领域，然而，对于许多企业来说，数据管理十大顾虑成为了实施这一重要领域的障碍。在本文中，我们将探讨这些顾虑，并提供一些解决方案，帮助企业克服数据管理中的挑战。

1. 数据安全

在信息时代，数据安全问题备受关注。企业必须保护其重要数据不受未经授权的访问、篡改或泄露的风险。为解决这一问题，企业可以采取加密技术、身份验证和访问控制等措施，确保数据的机密性和完整性。

2. 数据质量

低质量的数据会严重影响企业的决策和业务运营。数据质量问题可能包括冗余、错误或不一致的数据。该问题可以通过实施数据清洗、建立数据标准和规范，以及提供培训和意识教育来解决。

3. 数据隐私

随着隐私法规的不断加强，企业需要合规地处理和保护客户和员工的个人数据。为了确保数据隐私，企业应制定数据保护政策、审查供应商的数据处理流程，并进行数据风险评估。

4. 数据整合

很多企业在其业务中使用多个系统和平台，这导致了数据分散和难以集成的问题。数据整合可以帮助企业将散乱的数据整合到一个统一的视图中，提高数据可访问性和可用性。

5. 数据备份和恢复

数据丢失或遭受灾难性损坏将对企业运营造成巨大损失。为了防范此类风险，企业需要建立定期数据备份和恢复计划，并测试其有效性。此外，云存储和分布式备份技术也是保护数据的好方法。

6. 数据合规

企业需要遵守各项法规和行业标准，包括数据保护、隐私法规和数据安全合规。数据合规需要企业了解并满足适用的法律要求，并建立相应的政策和流程来确保合规。

7. 数据分析

数据分析是利用数据找出有价值的信息和见解的过程。然而，许多企业在数据分析方面缺乏专业知识和工具。企业可以通过培训和招聘数据分析专家，使用现代的数据分析工具来充分利用数据。

8. 数据存储

随着数据量的快速增长，企业需要找到适当的存储解决方案来容纳大量的数据。云存储和大数据技术为企业提供了可扩展和经济高效的存储选项。

9. 数据访问和分享

数据访问和分享是企业内部和与合作伙伴之间共享信息的关键。为确保数据的安全和合规，企业应实施访问控制、身份验证和数据权限管理等措施，并建立合作伙伴间的数据共享协议。

10. 数据所有权

数据所有权是企业在共享数据时经常遇到的问题。企业应明确数据的所有权和使用权，确保共享数据的合法性和透明度。合同和协议是解决数据所有权争议的重要工具。

综上所述，数据管理十大顾虑固然带来了挑战，但也为企业带来了机遇。通过合适的策略和解决方案，企业可以有效管理和利用数据，获得竞争优势并实现业务增长。

六、数据管理的十大组织职能

数据管理的十大组织职能

在当今数字化时代，数据管理变得越来越重要。无论是大型企业还是中小型企业，都需要进行有效的数据管理来支持业务决策和业务运营。数据管理的核心是确保数据正确、完整、安全和可用。然而，要实现这一目标，组织需要承担一系列的职能。本文将介绍数据管理的十大组织职能。

1. 数据策略和规划

数据策略和规划是数据管理的核心职能之一。组织需要制定数据策略，明确数据的价值和用途，并为数据管理制定长期规划。数据策略和规划应与组织的战略目标相一致，确保数据管理能够为业务增长和创新提供支持。

2. 数据质量管理

数据质量管理是保证数据正确和完整的关键职能。组织需要制定数据质量标准和指标，并对数据进行监控和评估。数据质量管理还包括数据清洗、数据纠错和数据验证等活动，以确保数据的准确性和可靠性。

3. 数据安全和隐私保护

随着数据泄露和网络攻击的增加，数据安全和隐私保护变得尤为重要。组织需要制定数据安全策略和措施，确保数据在传输和存储过程中的安全性。此外，组织还需遵守相关的数据隐私法规，保护用户和客户的个人数据。

4. 数据架构和模型

数据架构和模型是数据管理的基础。组织需要设计和建立合适的数据架构和数据模型，以支持数据的整合、存储和访问。数据架构和模型应考虑到组织的业务需求和数据的特点，确保数据能够被高效地管理和利用。

5. 数据采集和集成

数据采集和集成是将数据从不同的源系统收集和整合到一个统一的数据存储中的过程。组织需要制定数据采集和集成策略，并实施相应的技术和工具。数据采集和集成的目标是实现数据的一致性和可用性，为业务决策提供可靠的数据支持。

6. 数据存储和管理

数据存储和管理包括选择合适的数据存储技术和建立适当的数据管理流程。组织需要评估不同的数据存储解决方案，并制定数据备份、恢复和归档策略。数据存储和管理的目标是确保数据的安全性、可靠性和可扩展性。

7. 数据访问和分析

数据访问和分析是为业务用户和决策者提供数据查询、报表和分析功能。组织需要建立数据访问和分析平台，并提供易于使用和高效的工具。数据访问和分析的目标是提供准确、及时和有用的数据信息，支持业务决策和业务运营。

8. 数据治理和合规性

数据治理和合规性是确保数据管理遵循相关法规和标准的重要职能。组织需要建立数据治理框架和流程，制定数据管理规范和政策。数据治理和合规性的目标是保护数据的合法性、一致性和可信度，减少数据管理的风险。

9. 数据培训和支持

数据培训和支持是确保组织成员能够正确使用和管理数据的关键职能。组织需要提供数据管理知识的培训和培训资源，并提供数据支持服务。数据培训和支持的目标是提高组织成员的数据管理能力和素质。

10. 数据创新和价值实现

数据创新和价值实现是数据管理的最终目标。组织需要不断探索数据的价值和应用，通过数据分析和挖掘发现新的商业机会和增长点。数据创新和价值实现的目标是实现数据驱动的商业转型和增长。

综上所述，数据管理的十大组织职能涵盖了数据策略和规划、数据质量管理、数据安全和隐私保护、数据架构和模型、数据采集和集成、数据存储和管理、数据访问和分析、数据治理和合规性、数据培训和支持以及数据创新和价值实现。组织需要综合运用这些职能，建立健全的数据管理体系，为业务增长和创新提供持续支持。

七、数据管理的重要性？

数据管理是一切资源的源头，所以的话加强一个数字管理是很有必要的，它是能够保持信心三全的条件

八、属于数据管理系统的是？

数据库管理系统(Database Management System)是一种操纵和管理数据库的大型软件,是用于建立、使用和维护数据库,简称DBMS。...

九、数据管理员的介绍是什么呢？数据管理员的介绍？

主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。DBA的核心目标是保证数据库管理系统的稳定性、安全性、完整性和高性能。在国外，也有公司把DBA称作数据库工程师(Database Engineer)，两者的工作内容基本相同，都是保证数据库服务7*24小时的稳定高效运转。扩展资料产品的整个生命周期里数据库管理员的职责重要而广泛，这催生了各个纵向的运维技术方向，凡是关系到数据库质量、效率、成本、安全等方面的工作，及涉及到的技术、组件，主要包括：

1、数据库监控技术：包括监控平台的研发、应用，服务监控准确性、实时性、全面性的保障。

2、数据库故障管理：包括服务的故障预案设计，预案的自动化执行，故障的总结并反馈到产品/系统的设计层面进行优化以提高产品的稳定性。

3、数据库容量管理：测量服务的容量，规划服务的机房建设，扩容、迁移等工作。

4、数据库性能优化：从各个方向，包括SQL优化、参数优化、应用优化、客户端优化等，提高数据库的性能和响应速度，改善用户体验。

十、数据管理十大顾虑内容

数据管理十大顾虑

数据管理在现代企业中变得越来越重要。随着数据的增长和复杂性的提高，企业面临着诸多的数据管理顾虑。本文将介绍数据管理的十大顾虑，并提供相应的解决方案。

1. 数据安全

数据安全一直是企业数据管理中最关键的问题。企业要保证数据在存储、传输和处理过程中的安全。为了解决这一问题，企业可以采取以下措施：

• 使用强大的防火墙和加密技术来保护数据。
• 定期审查和更新安全策略。
• 培训员工有关数据安全的最佳实践。

2. 数据隐私

随着隐私法规的越来越严格，企业必须确保数据隐私的合规性。以下是保护数据隐私的一些建议：

• 确保数据收集和处理的透明度，并获得用户的明确同意。
• 使用匿名化和脱敏技术来保护个人身份信息。
• 制定内部数据隐私政策，并进行合规性审查。

3. 数据质量

数据质量直接影响企业的决策和业务绩效。以下是保证数据质量的几项关键措施：

• 建立数据质量标准和指标。
• 使用数据清洗工具和技术来消除脏数据。
• 定期监测和评估数据的准确性和完整性。

4. 数据集成

企业通常存储在不同系统和应用程序中的数据需要进行集成和整合。以下是实现数据集成的几种方法：

• 采用ETL（抽取、转换、加载）工具来实现数据的集成。
• 使用API和数据接口来连接不同的系统。
• 建立数据集成策略和架构。

5. 数据存储

有效的数据存储解决方案对于高效的数据管理至关重要。以下是几种常见的数据存储选项：

• 关系数据库管理系统（RDBMS）。
• 分布式文件系统和对象存储。
• 云存储解决方案。

6. 数据可视化

数据可视化使企业能够更好地理解和利用数据。以下是实现数据可视化的方法：

• 使用数据可视化工具和软件来创建交互式和可视化的报表和仪表盘。
• 选择适当的图表和图形来呈现数据。
• 定期更新和调整数据可视化，以适应业务需求。

7. 数据备份和恢复

数据丢失或意外删除可能对企业造成严重的损失。以下是保护数据备份和恢复的一些最佳实践：

• 定期备份数据，并将备份数据存储在安全的地方。
• 测试数据恢复过程，以确保数据可靠性和完整性。
• 建立紧急恢复计划，以应对灾难事件。

8. 数据合规性

企业必须遵守各种数据合规性法规和标准。以下是确保数据合规性的注意事项：

• 了解适用于企业的数据合规性法规和标准。
• 确保数据收集、存储和处理的合规性。
• 进行定期的合规性审核和检查。

9. 数据治理

数据治理是确保数据正确使用和管理的关键。以下是数据治理的几个重要方面：

• 建立数据治理策略和流程。
• 指定数据管理责任人和团队。
• 制定数据负责制和数据访问权限。

10. 数据分析

数据分析可以帮助企业发现洞察和优化业务。以下是数据分析的一些建议：

• 使用数据分析工具和算法来探索和挖掘数据。
• 建立数据分析模型和指标。
• 将数据分析结果转化为实际的业务行动。

通过解决以上十大数据管理顾虑，企业能够更好地管理和利用数据资源，提高决策效率和业务绩效。