2025年信息科工作总结及2026年工作思路

2025年信息科工作总结及2026年工作思路2025年是信息科深化数字化转型、夯实技术底座的关键一年。全年围绕“强基础、促融合、提效能、保安全”主线，紧密贴合单位业务发展需求，在信息系统建设、数据治理、网络安全防护、信息化服务优化及团队能力提升等方面取得阶段性成效，同时也暴露出部分短板，需在2026年重点突破。现将具体工作情况总结如下，并结合当前技术趋势与业务需求，提出下一年度工作思路。一、2025年主要工作成效（一）信息系统建设：聚焦业务痛点，推动系统迭代升级本年度以“业务驱动、用户导向”为原则，完成5大核心业务系统的优化改造，覆盖办公、生产、管理三大场景。一是协同办公系统（OA）完成3.0版本升级，重点优化跨部门流程审批模块，将原需人工流转的12类审批事项全部线上化，引入电子签章与智能路由规则，审批平均时长从7个工作日压缩至1.5个工作日，移动端审批使用率达92%，用户满意度较上年提升18个百分点。二是生产管理系统（MES）完成与仓储系统（WMS）的深度集成，通过API接口打通生产计划、物料领用、成品入库数据链路，实现生产进度实时可视化，库存周转率提升25%，缺料预警响应时间缩短至30分钟内。三是财务共享系统新增智能核算功能，基于RPA技术自动抓取业务系统数据并生成凭证，月均处理凭证量从8000份提升至1.2万份，核算差错率由0.3%降至0.05%。此外，针对基层业务单元需求，开发“一线服务助手”小程序，集成工单派发、现场打卡、问题反馈等7项功能，日均使用量超1500次，有效降低一线员工纸质记录与重复填报负担。（二）数据治理：强化标准建设，激活数据资产价值围绕“数据可用、数据可信、数据可管”目标，构建“制度-平台-应用”三位一体的数据治理体系。一方面，制定《数据标准管理办法（2025版）》，明确32个业务域的1200余项数据字段标准，涵盖主数据（如客户、物料、员工）与业务数据（如订单、合同、日志），并建立数据质量考核机制，将数据准确率纳入部门KPI，全年开展数据质量检查6次，整改问题数据23万条，关键数据准确率从89%提升至95%。另一方面，完成数据中台一期建设，整合28个业务系统数据，构建客户、生产、财务3大主题库，支持跨系统数据关联分析。例如，通过生产主题库的设备运行数据与质量检测数据联动分析，定位到3类设备异常模式，推动设备维护策略从“定期维护”向“预测性维护”转型，设备停机时间减少18%。数据应用层面，为管理层开发“经营决策驾驶舱”，集成收入、成本、效率等20项核心指标，实现数据“秒级更新、动态预警”，支撑季度经营分析会决策效率提升40%。（三）网络安全：构建纵深防护体系，筑牢数字安全屏障以等保2.0要求为基准，从技术、管理、人员三方面强化安全能力。技术层面，完成网络架构优化，将办公网、生产网、互联网逻辑隔离，部署下一代防火墙、入侵检测系统（IDS）、终端安全管理系统（EDR），全年拦截恶意攻击12.3万次，病毒感染事件同比下降67%。针对关键信息基础设施，开展漏洞扫描与渗透测试12次，修复高危漏洞89个，中危漏洞213个，漏洞修复率98%。管理层面，修订《网络安全管理制度》，明确“谁使用、谁负责”的责任体系，建立安全事件分级响应机制（Ⅰ级事件30分钟内启动应急流程），全年组织应急演练4次，验证了断网恢复、数据备份回滚等场景的处置能力。人员层面，开展全员网络安全培训6场，覆盖2300余人次，重点讲解钓鱼邮件识别、弱口令风险、数据泄露防范等内容；针对信息科与关键岗位人员，联合外部专家开展攻防实战培训2次，团队漏洞挖掘与应急处置能力显著提升。值得一提的是，在本年度行业网络安全竞赛中，团队获“优秀防御团队”称号，标志着安全防护水平迈入行业第一梯队。（四）信息化服务：深化用户运营，提升服务响应质效坚持“技术为业务服务”理念，从被动解决问题向主动创造价值转型。一方面，优化服务流程，将原分散的电话、邮件、线下报修渠道整合为“一站式服务平台”，实现问题提交、处理进度、结果反馈全流程线上化，问题平均解决时长从4小时缩短至2.5小时，服务闭环率达100%。另一方面，建立“用户需求分级响应”机制：对高频简单需求（如账号开通、系统操作指导），通过自助服务手册与视频教程覆盖，用户自助解决率超70%；对复杂业务需求，组建“业务-技术”联合小组，全年完成需求调研32次，输出解决方案18个，其中“供应商协同平台”项目上线后，供应商对账周期从15天缩短至3天，获业务部门高度认可。此外，针对新员工与系统新手用户，开展“信息化基础课堂”12期，累计培训600余人次，有效降低因操作不熟练导致的系统故障。（五）团队建设：聚焦能力提升，打造复合型技术队伍面对数字化转型对技术能力的更高要求，信息科从“技能培养、文化塑造、考核激励”三方面强化团队建设。技能培养上，制定“技术能力矩阵”，涵盖云计算、大数据、网络安全、低代码开发等8大方向，通过内部分享（每月1次技术沙龙）、外部认证（鼓励考取CISP、AWS认证等）、项目实践“三位一体”模式提升能力；全年团队成员累计完成培训学时2400小时，取得专业认证12项，其中2人通过CISP高级认证，3人掌握低代码平台开发技能。文化塑造上，倡导“开放协作、创新进取”的团队文化，设立“创新奖”与“服务之星”评选机制，全年评选优秀案例5个，激发成员主动解决问题的积极性。考核激励上，优化绩效考核方案，将项目完成质量、用户满意度、技术创新贡献纳入考核，拉开绩效差距，团队主动担当意识显著增强，全年人均完成项目量较上年增长30%。二、存在的问题与不足尽管本年度工作取得一定成绩，但对照业务发展需求与技术趋势，仍存在以下短板：1.数据深度应用不足：数据中台虽已实现数据整合，但基于AI的智能分析（如预测性分析、因果推断）尚未大规模应用，数据价值挖掘停留在“统计展示”层面，对业务决策的支撑深度不够。2.系统集成度有待提升：部分老旧系统（如10年前部署的人力资源系统）因架构封闭，与新系统的接口开发成本高、效率低，导致“数据孤岛”问题在个别业务领域仍然存在。3.网络安全主动性需加强：当前安全防护以“被动防御”为主，对新兴威胁（如AI生成的钓鱼攻击、供应链攻击）的监测与预警能力不足，威胁情报共享机制尚未完全建立。4.技术储备与创新能力亟需突破：在云原生、边缘计算、低代码开发等新兴技术领域的实践经验较少，团队对新技术的吸收转化速度滞后于业务需求变化。5.用户需求前瞻性不足：需求响应仍以“解决当前问题”为主，对业务未来3-5年的数字化需求预判不够，导致部分系统建设存在“短期适用、长期落后”的风险。三、2026年工作思路2026年，信息科将以“深化融合、创新驱动、安全可控、价值赋能”为总体目标，重点围绕以下六方面开展工作：（一）深化数据治理，激活数据资产核心价值1.推进数据中台二期建设，重点完善元数据管理、数据血缘分析功能，实现数据从产生到应用的全生命周期追溯；拓展数据主题库至8个（新增供应链、研发、客户服务等领域），覆盖90%以上业务场景。2.引入AI数据治理工具，通过自然语言处理（NLP）自动识别非结构化数据（如合同文本、会议纪要）中的关键信息，通过机器学习模型自动检测数据质量问题，将数据治理效率提升50%。3.推动数据应用从“统计分析”向“智能决策”升级，在生产预测、客户画像、风险预警等场景试点AI分析模型：例如，基于历史生产数据训练预测模型，提前7天预测设备故障概率，降低非计划停机损失；基于客户行为数据构建分层模型，支撑精准营销方案制定。（二）优化系统架构，构建敏捷高效的数字化底座1.启动核心系统云化迁移计划，选择办公系统、客户关系管理系统（CRM）作为试点，迁移至私有云平台，利用云原生技术（容器化、微服务）提升系统弹性扩展能力，预计系统部署时间从3天缩短至4小时，资源利用率提升30%。2.引入低代码开发平台，建立“技术团队+业务骨干”的联合开发模式，支持业务部门自主构建轻量级应用（如活动报名、数据采集等），将简单应用开发周期从2周缩短至3天，降低对专业开发资源的依赖。3.推进老旧系统改造，通过“接口封装+服务化”方式打通人力资源系统与其他系统的数据壁垒，计划完成5个关键接口开发，实现员工信息、考勤数据的实时同步，消除跨系统重复录入问题。（三）强化主动防御，构建全维度网络安全体系1.建设“智能安全运营中心（SOC）”，整合现有安全设备日志，引入AI威胁检测模型，实现异常行为“自动发现、自动分析、自动响应”；与行业威胁情报平台对接，每日获取最新攻击特征库，提升未知威胁识别能力。2.深化安全意识教育，将网络安全培训纳入新员工入职必修课，每季度开展“安全演练月”活动（如钓鱼邮件模拟、数据泄露场景演练），目标将员工安全知识测试通过率从85%提升至95%。3.加强供应链安全管理，建立第三方供应商安全评估机制，对涉及数据交互的供应商开展安全审计，要求签订数据安全协议，明确数据使用边界与责任，防范因供应商漏洞导致的连锁风险。（四）升级服务模式，从“技术支撑”向“业务赋能”转型1.建立“业务伙伴”机制，信息科成员按业务线划分对接小组，每月至少1次深入业务一线调研，提前掌握业务痛点与需求；每季度输出《数字化需求白皮书》，为年度系统规划提供依据。2.开发“数字化自助服务门户”，集成系统操作指南、常见问题解答、需求提交等功能，支持用户通过搜索、智能客服快速解决问题；同时开放低代码平台的部分功能权限，鼓励业务人员参与简单应用开发，培养“业务+技术”复合型人才。3.完善服务评价体系，将用户满意度（占比40%）、需求完成质量（占比30%）、技术创新贡献（占比30%）纳入绩效考核，设置“优秀业务伙伴”奖项，激发团队服务主动性。（五）加强技术创新，提升团队核心竞争力1.组建“新技术研究小组”，聚焦云原生、AI、边缘计算等领域，每季度输出1份技术研究报告，评估技术落地可行性；选择2-3项成熟技术开展试点（如基于大语言模型的智能客服、边缘计算在生产设备监控中的应用），探索技术与业务的融合路径。2.加强外部合作，与高校、科技企业建立“产学研”合作机制，定期开展技术交流与联合攻关；选派骨干参加行业技术峰会，跟踪前沿趋势，全年计划外出学习6人次，引进先进经验。3.完善技术能力培养体系，针对云原生、低代码开发等重点方向，邀请外部专家开展专项培训4次；设立“技术创新基金”，鼓励团队成员申报创新项目，对成功落地的项目给予奖励，激发创新活力。（六）完善制度保障，夯实数字化转型基础1.修订《信息化项目管理办法》，明确从需求立项、开发实施到验收运维的全流程规范，强化项目成本控制与质量监管，目标将项目超期率从15%