大數據與政黨

1. 大學生怎麼運用大數據建設社會主義

一、大數據及其特點
大數據目前尚無明確定義。維基網路對大數據的定義是：大數據是指所涉及的數據量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到截取、管理、處理並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的信息【1】。徐子沛在《大數據》一書中將大數據定義為：指那些大小已經超出了傳統意義上的尺度，一般的軟體工具難以捕捉、存儲、管理和分析的數據【2】。《大數據時代》的作者維克·托邁爾·舍恩伯格認為，「大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的。大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關系的方法。」【3】8-9《人民日報》在采訪他時，他曾說：「在我看來，大數據是一種價值觀、方法論，我們面臨的不是隨機樣本，而是全體數據；不是精確性，而是混雜性；不是因果關系，而是相關關系。這是一場思維的大變革，更是一個互動的過程——你可以用不同的角度、不同的方式去做大數據，並得到不一樣的結果與好處。」【4】據此，筆者認為：大數據是大規模數據中，可以通過有效技術手段快速獲取、存儲、管理並分析出可以推動社會發展的有價值的數據。
目前普遍認可大數據的四個基本特徵，即4V特性：規模大（Volume）、來源廣泛且類型多樣（Variety）、獲取及處理速度快（Velocity）、價值密度低（Value）。
數據規模大（Volume）。現代意義上的「數據」，范疇比信息還要大。進入信息時代，「數據」二字的內涵開始擴大：不僅指代「有根據的數字」，還統指一切保存在電腦中的信息，包括文本、圖片、視頻等。數據也逐漸成為「數字、文本、圖片、視頻」等的統稱，也即「信息」的代名詞。【6】256-257
數據來源廣泛、類型多樣（Variety）。信息時代，數據的獲取途徑不僅限於計算，還包括大記錄，即人們通過手機、個人電腦、ipad等終端上傳到網路的海量數據以及個人存儲在手機、個人電腦等終端中的數據。數據的類型也不再局限於原始的計算數據、結構化數據，還包括人們在日常生活中隨手記錄、保存、上傳至網路平台的圖片、音頻、視頻等非結構化數據。
數據獲取及處理速度快（Velocity）。數據來源的多樣化致使數據日益公開化、社會化，數據獲取更為方便、快捷、全面。伴隨大數據發展而誕生的數據處理技術使得數據處理速度遠遠快於傳統數據時代，數據處理日益規模化、軟體化、智能化。
價值密度低（Value）。價值密度的高低與數據總量的大小成反比，大數據本身的價值密度是相對較低的，需要對海量的數據進行挖掘分析才能得到真正有用的信息，形成用戶價值。【5】基於海量數據基礎上形成的某一領域或某一特定內容形成的信息，相關性更強、信息更為全面，效果更佳明顯，價值高於傳統小數據分析得出的結論。
二、依託大數據推動社會主義核心價值觀建設的重要性
大數據已經融入到大學生日常生活中，大學生學習、生活、工作無處不體現大數據。一方面，大學生通過互聯網獲取學習資料、娛樂資訊、工作模板，成為大數據的享用者；另一方面，大學生搜索、下載學習資料留下數據痕跡，在微博等社交網路平台發表狀態、上傳生活照片以及工作過程中通過網路發布通知、活動內容，成為大數據的貢獻者。大數據與大學生息息相關，透過大學生可以了解學生的思想動態，亦可推動社會主義核心價值觀建設。
（一）大數據為社會主義核心價值觀建設提供良好的環境。
徐子沛在《數據之巔：大數據革命，歷史、現實與未來》中提到一個案例：2013年7月，有報道稱，華東師范大學的一位女生收到校方的簡訊：「同學你好，發現你上個月餐飲消費較少，不知是否有經濟困難？」這條溫暖的簡訊也要歸功於數據挖掘：校方通過挖掘校園飯卡的消費數據，發現其每頓的餐費都偏低，於是發出了關心的詢問，但隨後發現這是一個美麗的錯誤——該女生其實是在減肥。【6】275這個案例說明可以通過大數據了解實時了解學生狀態，在當前東西方價值觀激烈碰撞的環境下，通過分析數據可以了解並掌握學生思想動態，做到早發現、早處理，對於為社會主義核心價值觀建設提供良好的環境有極為重要的意義。
（二）大數據為社會主義核心價值觀建設提供更為行之有效的方法。
價值觀教育並非一成不變、形式單一，目前高校社會主義核心價值觀教育方式主要有課堂教學、主題班會、高校講座、社會實踐以及網路自主獲取等形式。那麼，這些方式哪些是學生更喜聞樂見、接受主動性更強的方式？有沒有尚未發掘的、學生潛意識中更易於接受的價值觀教育方式？以課堂教學為例，學生是更傾向於教師講課學生聽的形式還是互動教學形式？如果把視頻教學納入到課堂教學中，那麼視頻內容是什麼樣的，多長的視頻最優化，以何種形式展現，等等，都是值得探討的問題。問卷調查、抽樣調查等方式獲取的數據量小、不夠全面、不完全具有代表性，且學生填寫調查問卷具有自我意識，問卷結果未必是學生真實想法。大數據是通過高校大學生在網路上發布海量資訊中獲取，如學生通過QQ、微信、飛信等溝通軟體，人人網、新浪微博、大學生在線等網路社交平台以及郵箱、Dropbox等數據共享平台發布的數據。數據更公開、更廣泛、更全面、更真實，通過分析得出的結論更具有說服力。通過分析高校大學生思想動態大數據，可以全面、時時了解學生接受價值觀教育的趨向性方式。依據不同年級、不同專業、不同高校學生特點，採用不同形式進行價值觀教育，真正做到「因材施教」。
（三）大數據有效掌握高校社會主義核心價值觀建設動態情況。
社會主義核心價值觀建設是一項艱巨的長期工程，其過程具有動態性、延展性，需要提前、時時把握價值觀建設狀態、發展動態、發展趨勢，隨時調整價值觀建設的方法、形式、重點。基於網路數據的信息挖掘，不需要逐一調查，成本低廉，更重要的是，這種分析是實時的，沒有滯後性【6】268。
三、依託大數據推動社會主義核心價值觀建設的途徑
（一）樹立大數據觀念
大數據絕不僅僅是科研的高端產品，大數據存在於我們的日常生活中。沃爾瑪通過數據挖掘發現顧客潛在意識——父親在買尿布時往往會順便買啤酒——捆綁「啤酒和尿布」提高銷量；亞馬遜通過數據挖掘——分析顧客的購買規律——「預判發貨」，即在網購時，顧客還沒有下單，亞馬遜就將包裹寄出；奈飛公司利用客戶的網上點擊記錄，預測其喜歡觀看的內容，實現精準營銷。
在高校中，數據和數據分析的價值更是隨處可以得到體現，高校思想政治教育工作已經具備了大數據的特徵【7】。建設核心價值觀，充分發揮大數據的價值，需要高校學生工作者強化大數據意識，提高對數據的敏感意識、前瞻意識，培養數據共享意識、動態意識，數據不是一成不變的，要不斷接受新數據、挖掘新信息。根據對數據的分析，個性化推動社會主義核心價值觀建設。
（二）建立大資料庫
數據是大數據時代社會主義核心價值觀建設的基礎。建立大資料庫的方式有兩種：對內，匯總校園內通過高校信息網路中心的數據及學生在各平台發布的信息；對外，搜集政府、社會發布的與核心價值觀建設相關的信息。學校電子網路信息、學生交流使用的網路電子平台、校園各單位為方便服務管理而統計保存的各種信息匯總以及校園安全服務網路使用的攝像頭、門禁器等產生的信息數據。
（三）培養大數據工作隊伍
光有數據沒有分析人才，那麼數據永遠只是一堆數字，沒有任何價值。大數據價值密度低的特點要求數據分析者設計能完成特定任務的軟體或程序，智能分析海量數據。高校社會主義核心價值觀建設工作人員主要以高校學生工作處、思政教師及輔導員為主，需要在這批人員中培養一批思想政治覺悟高、政治理論水平高人員專門從事該項事務，提高他們的大數據意識和大數據處理能力，適應大數據時代社會對大學生數據能力的需求。

2. 大數據時代的到來會為社會發展帶來哪些影響

對社會管理提出了更高的要求、考驗政府的危機應急能力和讓個人隱私和國家機密更容易被泄露和竊取。

1、大數據的大眾性對社會管理提出了更高的要求

在大數據時代，各類信息大規模的自由流動使得民眾參與社會管理和政治事務的熱情很容易被點燃，而這些海量的數據魚目混珠，其中有很多假信息、偽信息和謠言，這對信息的監管提出了更高的要求。

2、大數據的即時性考驗政府的危機應急能力

大數據時代，數據的傳播不受時間和空間的限制，產生後便可即時傳播，使得一旦發生社會事件，信息會通過各種渠道在第一時間傳播到公眾中，而公眾的情緒也能第一時間呈現在龐大的數據洪流中，這讓個別事件在快速傳播之後會從局部事件迅速變成公眾事件。

利用大數據技術，在發生一起公共事件後，通過開放式的軟體平台，人人都可能實時地將自己所看、所聽及所知的具體細節上傳。

在這一人人參與的過程中，人們的心理也會不知不覺發生變化，形成一種共同意識，因為他們在參與的同時，也是在進行一種公開的表達。一個能夠進行公開表達的人群就構成了德國政治哲學家哈貝馬斯所說的「公共領域」。

3、大數據技術讓個人隱私和國家機密更容易被泄露和竊取

大數據時代的到來使得各類信息的公開性和可獲得性空前增加，但這並不意味著任何信息都可以被輕率地使用。

在不斷進步和革新的大數據技術面前，個人的隱私面臨越來越容易泄露的風險，因為日常的電話記錄、郵件往來、經濟消費、交通出行、甚至是醫療檔案等個人信息都在逐漸實現數據化管理和存儲，而這些數據都並非絕對安全。

(2)大數據與政黨擴展閱讀

在大數據時代，鑒於離散型的文獻和文獻檢索方法已無法滿足社會科學研究者對專題性、指向性強的學術文獻的需求，文獻信息服務機構應推進集成式檢索，優化數據挖掘技術、知識發現技術，提供定製化、個性化、知識化服務。

尤其是建立面向科技創新基地、科研院所、課題組乃至個人的學科化服務機制，進一步拓寬文獻信息服務范圍，提升服務層次，加快學術交流和信息、知識的傳播速度，提高文獻信息資源的利用率和共享率，使文獻信息服務機構的服務更直接、更有針對性，更好地服務於創新研究。

對大數據的探索只是剛剛開始，科學認識和把握大數據與經濟社會發展的內在關系、與信息和知識管理的內在關系，可能是包括文獻信息工作者在內的整個學術界在今後相當長一段時間的重要課題。

因此，文獻信息工作者不能停留在低層次、低水平重復的傳統內容生產模式上，而應適應大數據時代的新形勢，推進知識生產過程的有序化、結構化。

人類正處在一個強調知識和信息的時代。培根曾提出「知識就是力量」，後來學術界又提出「信息就是力量」。現在，又有學者提出「共享知識就是力量」，強調把信息管理、信息共享提升到知識管理和知識共享的階段。

利用互聯網來構建知識社會，在網路環境下實現知識交流與共享，這體現了時代的進步，有著豐富的時代內涵。在大數據時代，我們應做好數據管控，把「共享知識就是力量」的理念貫徹到知識服務實踐中。

3. 政府利用大數據分析什麼

公共部門或政府部門以創建和利用大量數據而聞名。大數據分析為政府機構提供了節省公共資金的機會。實際上，通過有效利用大數據分析，聯邦政府每年可以節省數百億美元。以下是大數據分析對聯邦和政府的好處：

快速而完善的決策

當識別出鎖定在大數據分析中的趨勢和其他見解時，制定組織決策變得更加容易和快捷。這是通過使用流工具和其他技術處理生成的實時數據來實現的。如果這些工具不可用，則決策可以恢復為猜測或完全避免決策過程。

提高生產力

必要工具的可用性使所有用戶可以有效地使用大數據分析集來查找信息，做出明智的決定並更好地提供服務。政府更好的選擇會轉化為增強對公民的服務。

提高透明度並降低成本

許多政府稅務機構存儲個人信息，這些信息會在整個公共部門中復制。公民不斷被要求填寫表格以收集政府已經擁有的數據。提供預先填寫的表格可以幫助加快處理時間，還可以減少收集到的信息中的錯誤。

如果將數據存儲在中央位置，則所有政府機構都可以輕松地從共享池訪問信息。這也有助於降低效率，並確保僅使用正確的數據。

利用大數據分析集的政府可以使信息自由流通，提高透明度並建立與公民的信任。公民了解政府收集的數據以及政府如何處理數據。這種透明性使公民能夠監控政府支出的效果，並迫使政府明智地支出。組織可以通過處理和共享大數據分析來將信息作為服務提供。

消除欺詐，消除浪費和濫用

政府中大數據分析的核心優勢之一是消除欺詐。此外，組織可以通過識別差異來消除內部浪費。根據任務的不同，這些機構可以消除由政黨或其服務人員造成的濫用和欺詐。

減少犯罪和安全威脅

大數據分析可以幫助政府部門發現對社會構成安全威脅的犯罪和其他非法活動。大數據分析還將協助地方政府和政府共同努力，減少社區的犯罪活動。

對大數據分析的仔細分析可以幫助發現異常行為模式，從而表明存在欺詐行為。該模式可用於提供配置文件和統計參數，以識別可疑交易，然後可以對其進行密切監視。在不同數據集上應用以信息為中心的方法有助於提高刑事司法系統的有效性和效率。

增加投資回報率

大數據分析的主要目的是優化IT系統的使用並增強對財務活動的分析。可以整合其數據和分析工具的政府機構將極大地減少基礎架構和運營成本。

改善任務成果

大數據分析提供了預測結果和對數據場景進行建模的功能。

改善應急響應

大數據分析可用於應對危險的自然災害，發現健康問題，防止水資源短缺問題並協調數千名流離失所者。例如，颶風瑪利亞(Hurricane Maria)，分析用於確定需要快速幫助和更好地分配資源的區域。

識別並減少低效率

仔細分析大數據分析有助於政府機構和地方議會了解他們過去犯的錯誤。

勞動力效率

大數據分析可以幫助地方政府或其他機構了解員工離職或退休時造成的勞動力缺口。這些機構可以通過確保新員工填補退休人員引入的空白來提供平穩的運營。

大數據分析在政府中的應用

大數據分析的靈活性使其可以在不同領域中使用。通過實施大數據分析平台，政府機構可以訪問對其日常功能至關重要的大量信息。對這些信息的實時訪問使政府能夠指出需要關注的領域，做出更好，更快速的決策並制定必要的更改。以下是可以在政府中應用大數據分析的領域：

衛生保健

醫療保健是世界各地的大問題。許多衛生系統依靠政府補貼和支持。因此，存在資源浪費或政府補貼分配不公的風險。大數據分析使政府有機會清楚地了解資金分配的位置以及分配背後的原因。這意味著政府機構可以更好地控制資源及其對社區的有效性。

農業

很難追蹤一個國家乃至全球的牲畜和土地。對於政府而言，要跟蹤其公民種植的多種農作物和牲畜將是一項艱巨的任務。大數據分析可以改變政府管理和支持農民及其資源的方式。收集和分析大量

數據的能力使農業管理變得容易。

運輸

每天都有數百萬的市民在開車或步行時使用公共道路。許多因素都會影響道路安全，例如道路狀況，警務人員，車輛安全和天氣狀況。有了這些因素，幾乎不可能控制所有可能導致事故的事情。大數據分析使政府能夠監督

運輸部門，以確保道路更安全，道路更美好，道路更新。

地方政府機構可以分析從不同道路上的交通流獲得的數據。分析工具有助於匯總由道路感測器，攝像機，GPS設備傳輸的實時交通數據。作為回報，這些信息使交通管理人員能夠識別對道路安全的潛在威脅。通過實時調整公共交通路線，可以解決對城市交通流量造成的任何潛在威脅。

教育

大數據分析可幫助政府更好地了解聯邦和地方各級的教育需求。

這確保了青年人獲得最高質量的教育，這將對該國將來帶來極大的好處。

消除貧困

世界上許多國家都試圖消除貧困，這已經有很多年了。

大數據分析為政府提供了必要的工具，以揭示關於如何減少全球貧困水平的更好的創新想法。這些數據使確定緊急需求的領域以及如何滿足這些需求變得更加容易。

政府用例

天氣預報：

中國國家海洋和大氣管理局不斷從海，陸和空基感測器收集數據。當您聽到有關颶風或龍卷風的天氣預報時，數據來自NOAA。該組織使用大數據分析方法來收集和分析大量數據，以提供正確的信息。

國家安全：

NSA從大數據分析獲得其數據處理能力。它利用了由NSA設計的開源項目Accumulo，為用戶提供了將數據存儲在大表中的功能，智慧政務：利用大數據分析政府能做那些事兒從而可以輕松地訪問信息並增強安全性。當代理商將數據集放在一起時，它可以使用Accumulo調查各種細節，同時阻止訪問可能泄露個人信息的信息。

犯罪偵查和預防：

聯合國毒品和犯罪問題辦公室報告說，2009年犯罪分子洗錢超過1.6萬億美元，占國內生產總值的2.7%。中國財政部金融犯罪執法局(FinCEN)使用大數據分析工具來收集和分析大量銀行交易。這有助於打擊洗錢，資助恐怖主義和其他非法活動。

網路安全：

國土安全部為感測器採用了入侵檢測系統，除了檢測惡意軟體和未經授權的訪問嘗試外，該感測器還可以分析進出聯邦系統的互聯網流量。大數據分析用於識別異常和可疑行為。獲得的信息有助於打擊網路犯罪。

改進的服務交付：

在自然資源局已經實施了大數據分析，以幫助保護，恢復和管理國家的歷史，自然和文化資源，為子孫後代。該機構已創建一個共享服務通知，該信息庫包含一個州內其他機構可能需要的每條信息。這種共享的信息池為該機構的利益相關者以及公眾提供了見解和分析。

4. 黨建大數據的數據判定依據

據黨建的特徵及現狀淺析

海盟高科
2019-11-13 11:24
關注
隨著科技的日益發展，數據分析凸顯其重要性，影響著人的決策思維方式和社會發展。而黨建工作就是在人的腦子里搞建設，在大數據背景下則能夠更好的按圖施工、科學管理，動態調整、精準操控。因此在執政黨的瞎滲拍大數據時代，我們要與時俱進，用大數據思維重新審視黨建工作的內容、形式和方法，以推動黨建工作不斷創新，保持黨和黨組織在新時代背景下充滿活力。



一、大數據黨建的內涵與特徵

大數據黨建是指在當前移動互聯網和大數據背景下，充磨羨分利用雲計算、大數據挖掘等現代信息技術與黨建工作深度融合，以數據分析、科學決策為手段，構建新型的黨建工作模式，從而提升黨的執政能力和創新能力，促進黨建工作的科學化發展。

大數據黨建具有如下特徵：

1．開放性。在大數據時代，由喊臘於信息技術的特點決定了黨建工作的開放模式。通過構建開放式、扁平化的黨建管理平台，實現黨務公開、網路民主監督等功能。隨著信息透明度的提高，任何一條黨建信息都會被記錄，任何網路行為都可用於後台數據分析，這大大拉近黨組織與黨員群眾的距離。同時，通過黨建平台，每一位黨員都可以平等地參與和管理黨內一切事務，通過各種手段表達意見；各個基層黨組織之間也可以相互了解、相互借鑒，不再各自為政，從而更好地提升黨組織的凝聚力，形成一種開放、融合的黨建模式。

2．全面性。以雲計算、大數據為基礎打造的全國性的黨建平台，可實現黨員教育、黨務工作管理、黨內信息傳輸、學習教育培訓、黨員互動交流、基層黨組織服務、黨員考評、黨內評優投票乃至輿情分析研判等多種功能，實現了黨建網站、手機、視頻多媒體等各平台間的互聯互通和立體互動，推動了黨建工作的創新發展。

3．個性化。大數據黨建在對黨員的管理和服務上具有鮮明的個性化特徵：一是以大數據技術構建的雲學習平台，黨員可以根據自身的興趣和條件實現個性化的學習；二是黨組織可以在大數據分析技術的支持下有針對性地為黨組織、黨員推送個性化信息和服務，滿足分層性的學習服務需求。

4．互動性。在大數據環境下，黨員通過網路和黨建平台進行相互交流，各種利益訴求在虛擬空間中得到釋放，思想得到碰撞，促進了彼此的了解，形成良性的雙向互動局面。另一方面，大數據黨建解決了地域間隔離的問題，使黨員幹部活動的空間從現實延伸到更為廣闊的網路空間，提高線上線下的組織生活的互動，消除了傳統黨建對黨員交往活動的束縛，極大地調動了黨員幹部的主動性和積極性。

5．高效性。大數據的快速度決定了在此背景下黨建工作的高效性：一是信息發布的即時性，二是黨建工作的快捷性。隨著雲計算、新媒體、移動網路技術的發展，黨建信息的發布可以藉助各種移動應用、網路平台迅速傳播到世界各地，方便快捷，覆蓋面廣，而且形式多樣。同時大數據黨建利用雲平台實現黨員需求的即時感知，利用數據的高速收集和統計實現黨務處理的即時性，減少人為失誤和人力資源的負擔。隨著移動互聯網的高速發展，黨員還可以隨時隨地通過手機、平板電腦等各種移動客戶端處理黨建工作，尤其是對於流動黨員來說，這種方式顯得更加方便快捷高效。

二、大數據黨建的成效分析

1．運用大數據實現了黨員管理的全覆蓋。大數據技術的出現帶來的不只是全社會的大數據，還有個人的大數據，即個人的信息也海量地存在於資料庫中。目前，各級黨組織都在大力推動大數據黨員管理平台的建設。通過平台實現黨員信息查詢、活動創建、黨費交納等功能，實現對在冊黨員、在職黨員、流動黨員的「全覆蓋」跟蹤管理。同時還嘗試著開始以雲計算、大數據為基礎打造全國黨建網路雲平台。

2．運用大數據實現了黨建服務水平的提升。作為一個執政黨，其服務社會和民眾的能力直接決定了其贏得社會和民眾支持的水平。而及時了解各地黨群、干群關系的發展趨勢，提前預測可能出現的問題和事件，准確的對服務進行有效的考核評價，對於黨建水平的提升至關重要。在當前，我們可以通過抓住各級黨委、政府網站的群眾留言，某一時間段內各網路論壇討論的熱點話題以及某一地區黨員、群眾搜索的主要內容等，深度挖掘和研發各個環節的不同分類的大數據價值，及時發現相關事件的苗頭性和趨勢性問題，從而科學判斷當前和未來一個時期內黨群干群關系的狀況以及矛盾焦點，從而進行及時有效的化解。

3．運用大數據實現了黨員教育的碎片化。黨建工作適應大數據時代的需要的最新突破在於黨員教育的碎片化應用。大數據技術通過分析黨員、幹部平日瀏覽的網頁信息、博客內容、關注的微博以及論壇發帖等相關數據，可以綜合判斷全黨或某一地區、某一部門黨員幹部的思想狀況，然後將這些數據反饋給相關的教育培訓部門，用以提升黨員、幹部教育培訓的針對性，提高黨員教育中的交互性。

4．運用大數據推進了反腐倡廉工作。黨的十八大以來，反腐敗成為新一代中央領導集體高度關注的問題，以「快」的手段懲治黨內腐敗分子，贏得了群眾的好評。但我們應該看到，在新時期反腐倡廉工作形勢依然嚴峻，腐敗的隱蔽性越來越強，採用法律灰色地帶的規范收受賄賂、濫用職權，反腐倡廉工作的難度不斷提高。事實上，腐敗的問題並非完全看不見蹤跡，只要掌握足夠的信息，就可以找到腐敗的信息點，找到犯罪的證據。這方面，著重分析海量數據的大數據技術具有以往信息技術所無法比擬的優勢，通過建立各行業、各部門整合的大數據系統，對各種異常情況（如大額資金流動、黨員個人異常行為等）進行有效監控，使違法犯罪行為在大數據環境下原形畢露、無處逃遁。

三、大數據黨建存在的問題分析

大數據為黨建工作帶來諸多機遇的同時，也存在許多問題，使黨建工作面臨新的挑戰。

1．大數據黨建的建設水平參差不齊。就全國范圍來說，大數據黨建的水平大部分還停留在建立黨建網頁與網站，利用網路發布工作信息；利用平台張貼宣傳教育材料、推行黨務公開、進行黨員管理；利用網路媒體如遠程教育網路等加強黨員教育學習等等。而在利用大數據平台加強幹部與群眾互動、黨員與群眾溝通等方面比較有限。至於利用大數據破解黨建難題，如考核難、評價難、對下負責難、民主決策難等深層次問題，至今尚無明顯進展。此外，從全國黨建網站的建立情況看，盡管從中央到地方的各級黨建網站基本建成，各網站之間大都建立了鏈接，但各級黨建網站具有一定的獨立性，建設水平有高有低，無法協調統一。而覆蓋全國各級黨組織的黨建統一平台至今尚未形成，前面所提的「全國黨建雲平台」也只是宣傳部門或媒體部門建立的一個宣傳平台而已。

2．黨組織開展正面教育引導的公信力受到挑戰。誠然，在當前各級黨組織所舉辦的各類活動中，以大數據為基礎的互聯網平台發布了大量的積極能量，比如在「大災難」、「互幫互助」和「公益行動」中都有大量的正面報道，形成了良好的網路互動，對廣大群眾起到了積極的引導作用。但是在看到成績的同時還必須直面大數據時代真假數據的混亂狀況，如「水軍」、「推手」製造的話題、無孔不入的黑客、病毒、泛濫成災的虛假信息，屢禁不止的網路違法行為等。同時不同種類的思想、價值觀、社會思潮在網路上傳播、融合、對抗，使馬克思主義在意識形態領域的指導地位產生了動搖。這些釋放出來的負面效應已成為社會無法承受的痛苦，並使許多不明真相的黨員、群眾對黨組織所進行的正面教育和引導產生懷疑，甚至抵觸，從而使黨組織的權威性被削弱，誠信受到挑戰。

3．大數據黨建的建設速度與應用普及水平脫節。目前黨建的信息化工作已進入了深化階段，大數據、雲平台等紛紛上馬，各級黨政部門的投入逐年增加，軟硬體設施正逐步完善。但相對於建設的高速度，這些平台的運用卻相對滯後，有些只局限於專職的黨委部門；對於普通黨員來說是只聞其聲、未見其面。追根溯源，一方面是由於相關部門的宣傳教育力度不夠，對一些最新的應用不能下大力氣及時的推廣，更重要的是黨員幹部的現代信息素養不高，安於傳統處理手段的運用，缺少在大數據時代採集、收集信息的熱情，對應用辦公信息技術能力提高工作效率，提高解決復雜問題的能力和應對突發事件的能力缺乏必要的認識。

4．大數據黨建的人才建設有待進一步加強。大數據是海量、高速、廣泛、復雜且不斷發展更新的信息資源。大數據黨建需要具備一定專業技術知識的人員運用先進的信息處理設備從大數據中獲得有助決策的信息資源來完成相關的黨建工作。這就需要培養一批與大數據技術相關的專業技術人員，同時又要熟悉黨建工作的流程，這樣才能運用大數據信息資源、設備推進黨建工作信息化。

綜上所述，在大數據黨建的過程中，我們取得了一些成績，但也出現了新問題。為了應對新挑戰、解答新課題，黨建工作必須主動進行變革，更新理念、更新手段，常樹大數據理念、運用大數據技術，使黨建工作更加體現時代性、把握規律性、富於創造性，不斷提高科學化水平

5. 大數據將對國家治理和社會生活帶來哪些根本性改革

很榮幸能為你解答！
一、「四個結合」助力國家大數據戰略
實施國家大數據戰略部署和頂層設計，需要我們做到「四個結合」：把數據開放和市場基於數據的創新結合起來。擁有80%的數據資源，如果不開放，大數據戰略就會成為無源之水，市場主體如果不積極利用數據資源進行商業創新，數據開放的價值就無從釋放；把大數據與國家治理創新結合起來。國務院的部署明確提出，「將大數據作為提升治理能力的重要手段」「提高社會治理的精準性和有效性」，用大數據「助力簡政放權，支持從事前審批向事中事後監管轉變」「藉助大數據實現負面清單、權力清單和責任清單的透明化管理，完善大數據監督和技術反腐體系」，並具體部署了四大重大工程：數據資源共享開放工程、國家大數據資源統籌發展工程、治理大數據工程、公共服務大數據工程；把大數據與現代產業體系結合起來。這里涉及農業大數據、工業大數據、新興產業大數據等，我國的產業結構優化升級迎來難得的歷史機遇；把大數據與大眾創業、萬眾創新結合起來。國務院專門安排了「萬眾創新大數據工程」，數據將成為大眾創業、萬眾創新的肥沃土壤，數據密集型產業將成為發展最快的產業，擁有數據優勢的將迅速崛起。
此外，我國作為世界製造業第一大國，需要高度關注一個現實——大數據重新定義了製造業創新升級的目標和路徑。無論是德國提出的工業40戰略，還是美國通用提出的工業互聯網理念，本質正是先進製造業和大數據技術的統一體。大數據革命驟然改變了製造業演進的軌道，加速了傳統製造體系的產品、設備、流程貶值淘汰的進程。數字工廠或稱智能工廠，是未來製造業轉型升級的必然方向。我國面臨著從「製造大國」走向「製造強國」的歷史重任，在新的技術條件下如何適應變化、如何生存發展、如何參與競爭，是非常現實的挑戰。
二、推動大數據在國家治理上的應用
在大數據條件下，數據驅動的「精準治理體系」「智慧決策體系」「陽光權力平台」將逐漸成為現實。大數據已成為全球治理的新工具，聯合國「全球脈動計劃」就是用大數據對全球范圍內的推特（Twitter）和臉譜（Facebook）數據和文本信息進行實時分析監測和「情緒分析」，可以對疾病、動亂、種族沖突提供早期預警。在國家治理現代化進程中推動大數據應用，是我們繁重而緊迫的任務。
在治理方面，可以藉助大數據實現智慧治理、數據決策、風險預警、智慧城市、智慧公安、輿情監測等。大數據將通過全息的數據呈現，使從「主觀主義」「經驗主義」的模糊治理方式，邁向「實事求是」「數據驅動」的精準治理方式。
經濟治理領域也是大數據創新應用的沃土，大數據是提高經濟治理質量的有效手段。互聯網系統記錄著每一位生產者、消費者所產生的數據，可以為每個市場主體進行「精確畫像」，從而為經濟治理模式帶來突破。判斷經濟形勢好壞不再僅僅依賴統計樣本得來的數據，而是可以通過把海量微觀主體的行為加總，推導出宏觀大趨勢；銀行發放貸款不再受制於信息不對稱，通過貸款對象的大數據特徵可以很好地預測其違約的可能性；打擊假冒偽劣、建設「信用中國」也不再需要消耗大量人力、物力，大數據將使危害市場秩序的行為無處遁形。
在公共服務領域，基於大數據的智能服務系統，將會極大地提升人們的生活體驗，智慧醫療、智慧教育、智慧出行、智慧物流、智慧社區、智慧家居等等，人們享受的一切公共服務將在數字空間中以新的模式重新構建。
三、加強大數據動態的跟蹤研究
我國要從「數據大國」成為「數據強國」，藉助大數據革命促進國家治理現代化，還有幾個關鍵問題需要深入研究。
切實建設數據政策體系、數據立法體系、數據標准體系。以數據立法體系為例，一定要在數據開放和隱私保護之間權衡利弊，找到平衡點。
重視對「數據主權」問題的研究。藉助大數據技術，美國和互聯網、大數據領軍緊密結合，形成「數據情報聯合體」，對全球數據空間進行掌控，形成新的「數據霸權」。思科、IBM、谷歌、英特爾、蘋果、甲骨文、微軟、高通等產品幾乎滲透到世界各國的、海關、郵政、金融、鐵路、民航系統。在這種情況下，我國數據主權極易遭到侵蝕。對於我國來說，在伺服器、軟體、晶元、操作系統、移動終端、搜索引擎等關鍵領域實現本土產品替代進口產品，具有極高的戰略意義，也是維護數據主權的必要條件。
「數據驅動發展」或將成為對沖當前經濟下行壓力的新動力。大數據是促進生產力變革的基礎性力量，這包括數據成為生產要素，數據重構生產過程，數據驅動發展等。數據作為生產要素其邊際成本為零，不僅不會越消耗越少，反而保持「摩爾定律」所說的指數型增長速度。這就可能給我國經濟轉型升級帶來新動力，對沖經濟下行壓力。
需要建設一個高質量的「大數據與國家治理實踐案例庫」。國家行政學院一直重視案例庫的建設，在中央的重視和支持下，就大數據促進國家治理這一主題，各部門、各地方涌現出大量創新性的實踐

6. 如何運用大數據轉變政府職能

①政府通過大數據不斷完善決策信息和智力支持系統，凝聚智慧，提高決策的專科學性，增強屬決策透明度和公眾參與度，多元互動，民主決策。
②政府通過對大數據的整理與分析，科學預測民眾公共服務需求，正確行使職能，提供更加智能與高效的管理和服務，提升為人民服務的水平。
如果，要涉及執政黨，可以答「黨通過大數據掌握國家發展情況，把握國家發展規律，了解民意，制定路線、方針、政策，科學執政、民主執政，提高執政能力，更好地發揮領導核心作用。

7. 大數據的內涵是什麼

中國發展門戶網訊 隨著新一代信息技術的迅猛發展和深入應用，數據的數量、規模不斷擴大，數據已日益成為土地、資本之後的又一種重要的生產要素，和各個國家和地區爭奪的重要資源，誰掌握數據的主動權和主導權，誰就能贏得未來。奧巴馬政府將數據定義為「未來的新石油」，認為一個國家擁有數據的規模、活性及解釋運用的能力將成為綜合國力的重要組成部分，對數據的佔有和控制將成為繼陸權、海權、空權之外的另一個國家核心權力。此後，一個全新的概念——大數據開始風靡全球。
大數據的概念與內涵
「大數據」的概念早已有之，1980年著名未來學家阿爾文攜攔•托夫勒便在《第三次浪潮》一書中,將大數據熱情地贊頌為攜喚「第三次浪潮的華彩樂章」。但是直到近幾年,「大數據」才與「雲計算」、「物聯網」一道，成為互聯網信息技術行業的流行詞彙。2008年，在谷歌成立10周年之際， 著名的《自然》雜志出版了一期專刊，專門討論未來的大數據處理相關的一系列技術問題和挑戰，其中就提出了「Big Data」的概念。2011年5 月，在「雲計算相遇大數據」 為主題的EMC World 2011 會議中，EMC 也拋出了Big Data概念。所以，很多人認為，2011年是大數據元年。
此後，諸多專家、機構從不同角度提出了對大數據理解。當然，由於大數據辯隱凱本身具有較強的抽象性，目前國際上尚沒有一個統一公認的定義。維基網路認為大數據是超過當前現有的資料庫系統或資料庫管理工具處理能力，處理時間超過客戶能容忍時間的大規模復雜數據集。全球排名第一的企業數據集成軟體商Informatica認為大數據包括海量數據和復雜數據類型，其規模超過傳統資料庫系統進行管理和處理的能力。亞馬遜網路服務(AWS)、大數據科學家JohnRauser提到一個簡單的定義：大數據就是任何超過了一台計算機處理能力的龐大數據量。網路搜索的定義為："大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。互聯網周刊的定義為："大數據"的概念遠不止大量的數據（TB）和處理大量數據的技術，或者所謂的"4個V"之類的簡單概念，而是涵蓋了人們在大規模數據的基礎上可以做的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法實現的。換句話說，大數據讓我們以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見，最終形成變革之力。
綜合上述不同的定義，我們認為，大數據至少應包括以下兩個方面：一是數量巨大，二是無法使用傳統工具處理。因此，大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。它強調的不僅是數據的規模，更強調從海量數據中快速獲得有價值信息和知識的能力。
大數據4V特徵
一般認為，大數據主要具有以下四個方面的典型特徵：規模性（Volume）、多樣性（Varity）、高速性（Velocity）和價值性（Value）,即所謂的「4V」。
1．規模性。大數據的特徵首先就體現為「數量大」，存儲單位從過去的GB到TB，直至PB、EB。隨著信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。社交網路（微博、推特、臉書）、移動網路、各種智能終端等，都成為數據的來源。淘寶網近4億的會員每天產生的商品交易數據約20TB；臉書約10億的用戶每天產生的日誌數據超過300TB。迫切需要智能的演算法、強大的數據處理平台和新的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。
2．多樣性。廣泛的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。大數據大體可分為三類：一是結構化數據，如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等，其特點是數據間因果關系強；二是非結構化的數據，如視頻、圖片、音頻等，其特點是數據間沒有因果關系；三是半結構化數據，如HTML文檔、郵件、網頁等，其特點是數據問的因果關系弱。
3．高速性。與以往的檔案、廣播、報紙等傳統數據載體不同，大數據的交換和傳播是通過互聯網、雲計算等方式實現的，遠比傳統媒介的信息交換和傳播速度快捷。大數據與海量數據的重要區別，除了大數據的數據規模更大以外，大數據對處理數據的響應速度有更嚴格的要求。實時分析而非批量分析，數據輸入、處理與丟棄立刻見效，幾乎無延遲。數據的增長速度和處理速度是大數據高速性的重要體現。
4.價值性。這也是大數據的核心特徵。現實世界所產生的數據中，有價值的數據所佔比例很小。相比於傳統的小數據，大數據最大的價值在於通過從大量不相關的各種類型的數據中，挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，並通過機器學習方法、人工智慧方法或數據挖掘方法深度分析，發現新規律和新知識，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。
大數據六大發展趨勢
雖然大數據目前仍處在發展的起步階段，尚存在著諸多的困難與挑戰，但我們相信，隨著時間的推移，大數據未來的發展前景非常可觀。
1．數據將呈現指數級增長
近年來，隨著社交網路、移動互聯、電子商務、互聯網和雲計算的興起，音頻、視頻、圖像、日誌等各類數據正在以指數級增長。據有關資料顯示，2011年，全球數據規模為1.8ZB，可以填滿575億個32GB的iPad，這些iPad可以在中國修建兩座長城。到2020年，全球數據將達到40ZB，如果把它們全部存入藍光光碟，這些光碟和424艘尼米茲號航母重量相當。美國互聯網數據中心則指出,互聯網上的數據每年將增長50%,每兩年便將翻一番,目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。
2．數據將成為最有價值的資源
在大數據時代，數據成為繼土地、勞動、資本之後的新要素，構成企業未來發展的核心競爭力。《華爾街日報》在一份題為《大數據，大影響》的報告宣傳，數據已經成為一種新的資產類別，就像貨幣或黃金一樣。IBM執行總裁羅睿蘭認為指出,「數據將成為一切行業當中決定勝負的根本因素,最終數據將成為人類至關重要的自然資源。」隨著大數據應用的不斷發展，我們有理由相信大數據將成為機構和企業的重要資產和爭奪的焦點谷歌、蘋果、亞馬遜、阿里巴巴、騰訊等互聯網巨頭正在運用大數據力量獲得商業上更大的成功，並且將會繼續通過大數據來提升自己的競爭力。
3．大數據和傳統行業智能融合
通過對大數據收集、整理、分析、挖掘, 我們不僅可以發現城市治理難題，掌握經濟運行趨勢，還能夠驅動精確設計和精確生產模式，引領服務業的精確化和增值化，創造互動的創意產業新形態。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數據分析基礎之上的精準選址。網路、阿里、騰訊等通過對海量數據的掌握和分析,為用戶提供更加專業化和個性化的服務。在智慧城市建設不斷深入的情況下，大數據必將在智慧城市中發揮越來越重要的作用。由城市數字化到智慧城市，關鍵是要實現對數字信息的智慧處理，其核心是引入了大數據處理技術，大數據將成為智慧城市的核心智慧引擎。智慧金融、智慧安防、智慧醫療、智慧教育、智慧交通、智慧城管等，無不是大數據和傳統產業融合的重要領域。
4．數據將越來越開放
大數據是人類的共同資源、共同財富，數據開放共享是不可逆轉的歷史潮流。隨著各國政府和企業對開放數據帶來的社會效益和商業價值認識的不斷提升，全球必將很快掀起一股數據開放的熱潮。事實上，大數據的發展需要全世界、全人類的共同協作，變私有大數據為公共大數據，最終實現私有、企業自有、行業自有的全球性大數據整合，才不至形成一個個毫無價值的「數據孤島」。大數據越關聯越有價值，越開放越有價值。尤其是公共事業和互聯網企業的數據開放數據將越來越多。目前，美歐等發達國家和地區的政府都在政府和公共事業上的數據做出了表率。中國政府也將一方面帶頭力促數據公開共享，另一方面，還通過推動建設各類大數據服務交易平台，為數據使用者提供豐富的數據來源和數據的應用。
5．大數據安全將日受重視
大數據在經濟社會中應用日益廣泛的同時，大數據的安全也必將受到更多的重視。大數據時代，在我們用數據挖掘和數據分析等大數據技術獲取有價值信息的同時，「黑客」也可以利用這些大數據技術最大限度地收集更多有用信息，對其感興趣的目標發起更加「精準的」攻擊。近年來，個人隱私、企業商業信息甚至是國家機密泄露事件時有發生。對此，美歐等發達國家紛紛制定完善了保護信息安全、防止隱私泄露等相關法律法規。可以預見，在不久的將來，其他國家也會迅速跟進，以更好地保障本國政府、企業乃至居民的數據安全。
6．大數據人才將備受歡迎
隨著大數據的不斷發展及其應用的日益廣泛，包括大數據分析師、數據管理專家、大數據演算法工程師、數據產品經理等在內的具有豐富經驗的數據分析人員將成為全社會稀缺的資源和各機構爭奪的人才。據著名國際咨詢公司Gartner預測，2015年全球大數據人才需求將達到440萬人，而人才市場僅能夠滿足需求的三分之一。麥肯錫公司則預測美國到2018年需要深度數據分析人才44萬—49萬，缺口為14萬—19萬人。有鑒於此，美國通過國家科學基金會，鼓勵研究性大學設立跨學科的學位項目，為培養下一代數據科學家和工程師做准備，並設立培訓基金支持對大學生進行相關技術培訓，召集各個學科的研究人員共同探討大數據如何改變教育和學習等。英國、澳大利亞、法國等國家也類似地對大數據人才的培養做出專項部署。IBM 等企業也開始全面推進與高校在大數據領域的合作，力圖培養企業發展需要的既懂業務知識又具分析技能的復合型數據人才。（武鋒：國家信息中心）