
“量服”助残体现大数据之美
近日,家住四川省南充市嘉陵区火花街道任家桥社区一家三口都是残疾人的王建国一家吃上了自来水。而王建国一家吃水问题的解决,正是得益于2011年四川省全面推行的“量体裁衣”式服务(以下简称“量服”)。
“一人一策,建立数据库精准掌握残疾人需求”,这是“量服”扶残助残的精华所在,而其背后就是依托的互联网大数据。可以说,没有这一强大的互联网大数据作支撑,“量服”工作的速度和效率上不去不说,更重要的是,“精准掌握残疾人需求”就成了无本之木、无源之水。
在公众固有印象中,互联网大数据就是冰冷的数字信息,并没有什么温度可言,但事实并非如此,尤其是在读透“量服”扶残助残的做法后,更能感觉到在人为控制的互联大数据上,处处洋溢着人性化的温度,折射着关心关爱之美。
服务的“精准美”。这是“量服”的“最美”之处,当每位残疾人的基本情况和主要需求,被采集到数据库中后,他们的最需、最急、最盼便得到了保证。相关部门可以根据采集到的相关信息,对症下药、有针对性开展帮扶,让残疾人实现了与现实需求的直接对接,这无异于是他们的“左膀右臂”。
服务的“速度美”。过去残疾人要申请帮助帮扶,要经过很多程序、经历很长时间,原因在于帮扶资源不能及时对接到残疾人;现在好了,相关部门、帮扶人士通过大数据直通帮扶对象,既节省了时间,又缩短了服务对象的“期盼时间”。这无异于一次帮扶的“大提速”,让残疾人受益帮扶的效率大大提高。
服务的“质量美”。在大数据的支撑下,在提高服务速度、效率的同时,“量服”的质量是有充分保障的。残疾人对服务的需求其实是与自己的评判联系在一起的,通过及时沟通,可以充分让自己的需求得到各方面的保障。这在以往几乎是不可能实现的。由此可见,“量服”的服务质量,要比一般服务的质量要高。
服务的“人性美”。“量服”的人性美主要体现在有求必应、有问必答等方面,这有效弥补了残疾人因身体残缺而导致的需求等方面的不便,改变了一些孤困残疾人有困难时“叫天天不灵,叫地地不应”的尴尬局面。
其实,“量服”体现的“大数据之美”背后,是相关部门、爱心人士、社会各界对残疾人关心关爱体现出来的“大善之美”。且不论,“量服”具体实施上要靠具体的爱心人士等来实现,就相应的工作理念,工作思维的转变,就体现了社会的温度。“为什么一个普普通通的残疾人工作者和一个有精神障碍的残疾人有如此紧密的血肉联系?”主要因为“量服”模式建立了常态化的入户调研机制。相关人士的话道出了“量服”服务美的“天机”。
进一步讲,“量服”这一新模式,改变了服务残疾人的理念、方式、方法和工作作风。因而,处处呈现着“美感”也就不足为怪。期待“量服”扶残助残的模式,能在各地推广开来!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
2025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术》一书中指出:AI思维, ...
2025-07-17数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17Pandas 写入指定行数据:数据精细化管理的核心技能 在数据处理的日常工作中,我们常常需要面对这样的场景:在庞大的数据集里精 ...
2025-07-17解码 CDA:数据时代的通行证 在数字化浪潮席卷全球的今天,当企业决策者盯着屏幕上跳动的数据曲线寻找增长密码,当科研人员在 ...
2025-07-17CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 与 ADD INDEX 详解:用法、差异与优化实践 在 MySQL 数据库表结构设计中,索引是提升查询性能的核心手段。无论 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 语句中 “query end” 状态:含义、成因与优化指南 在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,开发者和 DBA 常会 ...
2025-07-16如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10