改进蓝图：全过程自动计算成本

试想想这样的问题：我们领用原材料投产，仓管员减记库存量后，这批原材料以后到哪儿去了就与仓管员无关，当然也不反映在仓库管理系统，到此为止了。由于制造是实物变换的过程，生产部门也只掌握零散的物流原始数据，那么，既然没人管，是不是想领多少就领多少，想用在哪里就用在哪里呢？当然不是，会计还在惦记着它。会计上所说的“库存三要素”，指的是原材料、在产品和产成品，在ERP中，会计信息系统超然独立的好处，除了能够自行设立原材料和产成品的库存明细账外，还在于能够对生产过程的在产品耗费作全过程跟踪，并与原材料和产成品库存相衔接。为说明这一点，我们先简要地分析复式簿记的功能。     

寻找数据处理的关键点

人口抽样调查中的数据处理,主要是指将调查采集获得的原始数据,经过深加工和精加工,形成权威可靠的电子数据成果,一定程度上可以说,数据处理是人口抽样调查中最为严密的一道防线。或者说作为人口抽样调查关键一环的数据处理工作,其质量的好坏,直接关乎着人口抽样调查成果的真实性和准确性,甚至决定着此次调查的成败。     

赋权模式下数据权利的保护与限制

数字经济时代，赋权模式能够激励数据领域的投资与创新。数据权利的行使与保护，不仅关涉原始数据来源者的利益，也关涉原始数据持有者的利益和数据处理者的利益。所以，数据产权制度的构建需要巧妙地权衡数据保护与利用、集中与流通、数量与质量、私益与公益的关系。数据立法的应然路径是通过法律确认数据的财产属性与保护范围，明晰数据产权与个人信息权益的并存与依附关系，数据持有者基于其在数据采集存储、保障安全等方面的投资而对数据集合享有支配权和收益权。在数据爬取与挖掘问题上，保护数据主体的相关权益不受侵犯的同时，还需为数据权利的行使设定限制，以保障数据的流动性所产生的价值。在制度构建时，应就公共数据与非公共数据、公开数据与非公开数据、原始数据与衍生数据进行区别对待，设计精细化的默示许可、合理使用和防止权利滥用规则来划定权利边界、促成数据交易并保障公平竞争。