京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代群众工作面临的问题与对策
近年来,伴随“物联网”、“云计算”和“大数据”等词汇进入公众视野,一个大数据时代正大踏步向我们走来。在这一背景下,我们应如何创新社会管理方式、做好群众工作,是我们面临的重大课题。
大数据时代给群众工作带来的影响
所谓“大数据”,是指所涉及的信息量规模巨大到无法通过目前主流软件在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业和其他组织决策更积极目的的资讯。其具有四个特点(即4V):“巨量”(Volume)、“高速”(Velocity)、“多样”(Variety)、“价值”(Value)。运用大数据,会增加工作量和工作难度,也能让群众工作更加快捷、精准。这主要表现在:一是便于管理部门“摸清家底”;二是有利于优化流程、提高效率;三是让民众享受更加高效、公正、透明的服务;四是可以提前感知和预测事件苗头及发展走势。可以说,大数据为群众工作提供了强大技术手段,它将在很大程度上改变群众工作和社会管理思路:从“模糊管理”向“数据管理”转变,由“经验治理”向“科学治理”迈进,实现“智能社会”、“智慧城市”。
大数据时代群众工作面临的主要问题
数据意识薄弱。一些管理者数据意识比较淡薄,缺乏“用数据决策、凭数据施政”理念。
数据政出多门。由于缺乏统筹规划,不少应用系统之间没有统一的技术和数据标准,数据不能自动传递,缺乏有效的关联和共享,从而形成“数据孤岛”。
数据安全欠缺。利用云计算对海量数据资源进行整合,使其从分散变得集中,增加了数据存储的安全风险。
数据人才匮乏。大数据是一个综合性课题,需要不同层级的人才,当前在党政机关比较匮乏。
做好大数据时代群众工作的几点建议
在“教育”上下功夫,培养数据意识和数据素养,为大数据时代的群众工作提供坚实思想保障。随着信息技术的飞速发展,具备良好数据意识和数据素养,将成为党政干部做好大数据时代群众工作的关键。首先,要把大数据专业知识列入各级党政干部教育培训和年度考核;其次,举办各类讲座和学术报告,普及大数据知识;第三,利用报刊、广播、电视和网络等媒体开辟专栏,宣传相关知识。
在“整合”上下功夫,实现数据互联互通和充分共享,为大数据时代的群众工作提供一流技术平台。应对大数据时代群众工作的需要,消除信息孤岛,实现数据的互联互通和充分共享,建设统一技术平台,显得格外迫切。一要坚持统一领导、统一规划、统一标准、统一建设;二要遵循以“需求为导向,应用促发展”的工作思路,推进信息共享、互联、互通平台建设与应用同步建设;三要采用国际先进的,符合我国信息化建设发展方向的、标准的、跨平台的信息技术。
在“防范”上下功夫,保护数据安全和公民隐私,为大数据时代的群众工作提供可靠网络环境。我们在实施社会管理、做好群众工作时,要特别注重对数据安全和公民个人隐私的保护。第一,将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规划范畴,保护公民隐私;第二,加快个人隐私保护立法,加大对侵害隐私等行为的打击力度;第三,加强对隐私保护行政监管,建立保护隐私测评机制;第四,加强对隐私权的技术保护,利用技术手段来保障公民隐私安全和合法权益。
在“创新”上下功夫,加强人才队伍建设,为大数据时代的群众工作提供优质智力支撑。没有一流的人才队伍,迎接大数据时代、做好大数据时代群众工作将成为一句空话。因此,开发和培养一支大数据人才队伍,不断提高群众工作的能力势在必行。一要设立专门的数据管理岗位,建立政府“首席信息官”制度;二要委托高校、科研院所和国际知名企业,“订单式”培养人才;三是利用“聘任制”,不断吸引体制外的专业人才进入党政机关,为大数据时代的群众工作提供智力支持和人才保障
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04