SNT5562.1-2023海关实验室数字化管理规范第1部分总则.docx

ICS03.120.20CCSA00SN中华人民共和国出入境检验检疫行业标准SN/T5562.12023海关实验室数字化管理规范第1部分:总则ManagementspecificationsofcustomslaboratorydigitalizationPart1：Generalprinciples2024-07-01实施2023-12-29发布中华人民共和国海关总署发布本文件按照GB/T1.1-2020标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则的规定起草。本文件是SN/T5562海关实验室数字化管理规范的第1部分。SN/T5562已经发布了以下部分：一第1部分:总则；一第2部分:组织管理；一第3部分:数据管理；一第4部分:架构管理；一第5部分:数据控制和信息管理；一第6部分:数据分析管理；一第7部分：服务方管理；一第8部分:安全管理。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由中华人民共和国海关总署提出并归口。本文件起草单位：广州海关技术中心、中国电子口岸数据中心广州分中心、广州海关风险防控分局、北京三维天地科技股份有限公司、广州国际旅行卫生保健中心、广州海关信息中心、广州海成电子科技有限公司、深圳海关信息中心、厦门海关技术中心、漳州海关综合技术服务中心、广东技术师范大学。本文件主要起草人:张彦彬、席静、刘丹、周旭、李静、基佩妍、莫灵江、苏杨、吴柯、李嘉敏、林俊伟、包先雨、徐敦明、陈泳、何王福、郑俊超、李志勇、周锦顺、欧阳佳。为规范海关实验室数字化管理，提高实验室的数字化管理水平，拟制定SN/T5562海关实验室数字化管理规范推动海关实验室数字化管理的规范化，确立适用于海关实验室数字化建设和管理的原则和要求，拟由八个部分构成。一第1部分:总则。目的在于确立适用于海关实验室数字化建设和管理的总体原则和要求。一第2部分:组织管理。目的在于确立适用于海关实验室数字化建设和管理过程中的组织建设、组织结构管理、人员管理的组织管理要求。一第3部分:数据管理。目的在于确立适用于海关实验室数字化建设和管理过程中的数据编码、数据分类、数据交换、数据存储及维护的数据管理要求。一第4部分：架构管理。目的在于确立适用于海关实验室数字化建设和管理过程中的可为未来一定时期内各种资源和信息系统建设提供整体性、长期性的发展规划建议和指导的架构管理要求。一第5部分：数据控制和信息管理。目的在于确立适用于海关实验室数字化建设和管理过程中的数据控制、信息管理、持续改进的数据控制和信息管理要求。一第6部分：数据分析管理。目的在于确立适用于海关实验室数字化建设和管理过程中的数据分析基本要求、数据分析指标管理、数据分析过程、数据分析技术与方法、数据分析结果应用的数据分析管理要求。一第7部分：服务方管理。目的在于确立适用于海关实验室数字化建设和管理过程中的服务方选择、服务过程管理、服务评价与持续改进、关键点控制、服务方管理数字化的服务方管理要求。一第8部分：安全管理。目的在于确立适用于海关实验室数字化建设和管理过程中的实验室常规安全、网络安全、系统安全和数据安全管理的安全管理要求。海关实验室数字化管理规范第1部分:总则1范围本文件规定了海关实验室数字化建设的总体原则和管理要求。本文件适用于海关实验室数字化建设和管理。实验室的数字化升级可参考本文件相关部分。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T5271.1信息技术词汇第1部分基本术语GB19489实验室生物安全通用要求GB/T26499.2机械科学数据第2部分：数据元目录GB/T27476.12014检测实验室安全第1部分：总则GB/T33745物联网术语GB/T35295信息技术大数据术语HS/T222018海关信息化术语SN/T2294.2检验检疫实验室管理第2部分:信息系统3术语和定义GB/T5271.IsGB/T26499.2sGB/T33745、GB/T35295、HS/T222018、SN/T2294.2界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1大数据bigdata具有体量巨大、来源多样、生成极快且多变等特征并且难以用传统数据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。注：国际上，大数据的4个特征普遍不加修饰地直接用volume,variety,velocity,Variability予以描述，并分别赋予了它们在大数据语境下的定义：a）Ve）IUme（体量）：构成大数据的数据集的规模；b） Variety（多样性）：数据可能来自多个数据仓库、数据领域或多种数据类型；c） velocity（速度）：单位时间的数据流量；d） VariabiIity（多变性）：大数据其他特征,即体量、速度和多样性等特征都处于多变状态。来源:GB/T352952017,2.1.L有修改3.2服务方serviceprovider为海关实验室提供产品或服务的外部组织或个人。3.3基础数据fundamentaldata将原始数据库数据及海关的外部信息数据按照一定的规则进行标准化处理后形成的数据。来源：HS/T22201&L563.4数据data对事实、概念或指令的一种形式化的表示,适用于人工或自动方式进行通信、解释和处理。来源:GB/T26499.22011,3.13.5数据采集dataacquisition从信息系统中收集与数据仓库各指标有关的数据。来源：HS/T2220源,1.69,有修改3.6数据分析dataanalysis对数据进行分析进而发现其价值的过程。注：数据分析过程通常包括数据获取、数据清洗、数据处理、数据建模、分析结果呈现、价值发现和价值实现多个阶段。3.7数据集成dataintegration将不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而提供全面的数据共享。3.8数据交换datainterchange存在着明确功能边界的信息系统之间、信息设备之间、信息系统与信息设备之间所发生的数据交互的过程。来源：HS/T222018,1.713.9数据控制datacontrol对数据生成与利用管理的过程。注：包括数据采集和数据权限管理。3.10数据模型datamodel数据库系统中表示数据和数据之间、实体与实体之间联系的逻辑组织形式。来源：H源T222018,1.473.11数据权限datapermissions为了保证职责的有效履行，用户需具备的对数据的使用权力。注：由信息系统自动地强制执行。3.12数据挖掘datamining从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。注：一般通过包括统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等方法来实现。来源:GB/T337452017,2.5.33.13数据质量dataquality客观反映业务数据固有特性的程度。注1：数据质量分为绝对质量和过程质量，绝对质量是指业务数据的真实性、完备性和自洽性，过程质量指业务数据的使用质量、存储质量和传输质量。注2：固有的"（其反义是“赋予的"）是指在某事或某物中本来就有的，尤其是那种永久的特性。来源:HS/T2220源,1.58,有修改3.14数字化digitalization利用各类技术手段,对数字和数据进行处理、分析和应用，降低成本,提高效能,并利用互联网、大数据、人工智能等新一代信息化技术,进一步从战略、架构、运营、管理等各层面进行系统、全面的变革和重塑，为组织和机构赋能模式创新并助力业务突破。3.15信息information关于客体（如事实、事件、事物、过程或思想,包括概念）的知识,在一定场合中具有特定的意义。来源：GB/T5271.12000,01.01,011.16信息管理informationmanagement为了有效地利用信息资源，以现代先进的技术手段,对信息资源进行计划、组织、领导和控制。1.17信息系统informationsystem综合运用计算机技术、信息技术、管理技术,辅助管理人员进行业务处理与管理决策的人机系统。注：基于系统论思想建立，以计算机为信息处理手段，以计算机网络为信息传输工具，实现对信息的收集、传输、存储、加工、维护和使用的人机系统。来源：SN/T2294.22009,3.1,有修改4总体要求4. 1实验室可在支撑其业务的基础上，基于信息化技术，利用数字化技术和人工智能技术，实现实验室数据采集自动化、资源共享信息化、全流程无纸化、管理规范化、统计分析和决策支持智能化,并建立持续改进机制，不断优化提升,进而提高效率、降低质量风险、规范实验室管理,达到提升实验室整体能力和综合竞争力的目标。4.1 实验室可通过组织管理和数据管理的数字化提升实验室基础保障能力；通过架构管理，促进实验室顶层规划设计的平稳实施和体系管理的有效运行;通过服务方管理，降低实验室资源消耗、提升实验室效能、保障业务连续性；通过安全管理,提高实验室数字化安全保障水平。4.2 实验室可从建设与发展的实际出发，构建符合实验室数字化要求的组织结构与人员管理体系，制定合理的分步建设、资源保障和人员能力提升方案。4.3 实验室宜充分考虑实验室核心业务需求和未来的发展要求，通过建立标准规范、引入信息系统等方式，实现对基础数据的有效管理，为实现跨部门、跨系统高度共享和海关大数据分析打下基础。4.4 实验室宜做好架构管理，规范顶层设计，根据实验室的发展和对数字化的需求变化，对未来一定时期内各种资源和信息系统建设给出发展规划建议和指导方案,包括基础保障架构、信息技术架构、数据架构，以满足实验室的业务和数据支撑要求。4.5 实验室可利用数字化技术手段，对数据和信息生成与利用的过程进行控制与管理，以保障数据和信息的准确、真实、可追溯。4.6 实验室宜开展数据分析，提升实验室行动和决策的规范性、提高抗风险能力。4.7 实验室宜选择专业的服务方，通过数字化手段建立信息系统对服务方进行有效管理，保障数字化建设与发展目标的顺利实现。服务方包括但不限于：仪器设备供应商、试剂耗材供应商、认证认可机构、IT服务供应商、物流服务供应商等。4.8 实验室可建立一套完善的数字化安全管理体系，对实验室安全、网络安全、系统安全和数据安全实施管理。5组织管理5. 1组织管理宜与当前实验室自身的数字化程度相匹配。5.1 组织管理宜从实验室的建设与发展出发，分步实施，内容包括组织建设流程、组织结构管理、人员管理。5.2 组织管理建设可按确定目标、方案设计、组织搭建、数字化融合、评估评价并持续改进的流程实施。5.3 组织结构管理包括组织结构基础信息管理、组织结构管理模型建设、机构信息的交换和共享管理、组织结构管理工作的数字化、关键信息核查管理。5.4 人员管理包括人员职责要求、数字化知识培训及培训的数字化、日常人员管理工作的数字化、人员权责管控自动化、人员监督管理、信息系统维护人员管理等。5.5 实验室组织管理的详细情况见SN/T5562.2o6数据管理6. 1数据管理的基本原则包括统一规划为系统间互联互通打基础，建立规范以管理并整合利用数据资源,建立适宜的数据模型指导信息系