大数据与政党

1. 大学生怎么运用大数据建设社会主义

一、大数据及其特点
大数据目前尚无明确定义。维基网络对大数据的定义是：大数据是指所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息【1】。徐子沛在《大数据》一书中将大数据定义为：指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据【2】。《大数据时代》的作者维克·托迈尔·舍恩伯格认为，“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。”【3】8-9《人民日报》在采访他时，他曾说：“在我看来，大数据是一种价值观、方法论，我们面临的不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。这是一场思维的大变革，更是一个互动的过程——你可以用不同的角度、不同的方式去做大数据，并得到不一样的结果与好处。”【4】据此，笔者认为：大数据是大规模数据中，可以通过有效技术手段快速获取、存储、管理并分析出可以推动社会发展的有价值的数据。
目前普遍认可大数据的四个基本特征，即4V特性：规模大（Volume）、来源广泛且类型多样（Variety）、获取及处理速度快（Velocity）、价值密度低（Value）。
数据规模大（Volume）。现代意义上的“数据”，范畴比信息还要大。进入信息时代，“数据”二字的内涵开始扩大：不仅指代“有根据的数字”，还统指一切保存在电脑中的信息，包括文本、图片、视频等。数据也逐渐成为“数字、文本、图片、视频”等的统称，也即“信息”的代名词。【6】256-257
数据来源广泛、类型多样（Variety）。信息时代，数据的获取途径不仅限于计算，还包括大记录，即人们通过手机、个人电脑、ipad等终端上传到网络的海量数据以及个人存储在手机、个人电脑等终端中的数据。数据的类型也不再局限于原始的计算数据、结构化数据，还包括人们在日常生活中随手记录、保存、上传至网络平台的图片、音频、视频等非结构化数据。
数据获取及处理速度快（Velocity）。数据来源的多样化致使数据日益公开化、社会化，数据获取更为方便、快捷、全面。伴随大数据发展而诞生的数据处理技术使得数据处理速度远远快于传统数据时代，数据处理日益规模化、软件化、智能化。
价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，大数据本身的价值密度是相对较低的，需要对海量的数据进行挖掘分析才能得到真正有用的信息，形成用户价值。【5】基于海量数据基础上形成的某一领域或某一特定内容形成的信息，相关性更强、信息更为全面，效果更佳明显，价值高于传统小数据分析得出的结论。
二、依托大数据推动社会主义核心价值观建设的重要性
大数据已经融入到大学生日常生活中，大学生学习、生活、工作无处不体现大数据。一方面，大学生通过互联网获取学习资料、娱乐资讯、工作模板，成为大数据的享用者；另一方面，大学生搜索、下载学习资料留下数据痕迹，在微博等社交网络平台发表状态、上传生活照片以及工作过程中通过网络发布通知、活动内容，成为大数据的贡献者。大数据与大学生息息相关，透过大学生可以了解学生的思想动态，亦可推动社会主义核心价值观建设。
（一）大数据为社会主义核心价值观建设提供良好的环境。
徐子沛在《数据之巅：大数据革命，历史、现实与未来》中提到一个案例：2013年7月，有报道称，华东师范大学的一位女生收到校方的短信：“同学你好，发现你上个月餐饮消费较少，不知是否有经济困难？”这条温暖的短信也要归功于数据挖掘：校方通过挖掘校园饭卡的消费数据，发现其每顿的餐费都偏低，于是发出了关心的询问，但随后发现这是一个美丽的错误——该女生其实是在减肥。【6】275这个案例说明可以通过大数据了解实时了解学生状态，在当前东西方价值观激烈碰撞的环境下，通过分析数据可以了解并掌握学生思想动态，做到早发现、早处理，对于为社会主义核心价值观建设提供良好的环境有极为重要的意义。
（二）大数据为社会主义核心价值观建设提供更为行之有效的方法。
价值观教育并非一成不变、形式单一，目前高校社会主义核心价值观教育方式主要有课堂教学、主题班会、高校讲座、社会实践以及网络自主获取等形式。那么，这些方式哪些是学生更喜闻乐见、接受主动性更强的方式？有没有尚未发掘的、学生潜意识中更易于接受的价值观教育方式？以课堂教学为例，学生是更倾向于教师讲课学生听的形式还是互动教学形式？如果把视频教学纳入到课堂教学中，那么视频内容是什么样的，多长的视频最优化，以何种形式展现，等等，都是值得探讨的问题。问卷调查、抽样调查等方式获取的数据量小、不够全面、不完全具有代表性，且学生填写调查问卷具有自我意识，问卷结果未必是学生真实想法。大数据是通过高校大学生在网络上发布海量资讯中获取，如学生通过QQ、微信、飞信等沟通软件，人人网、新浪微博、大学生在线等网络社交平台以及邮箱、Dropbox等数据共享平台发布的数据。数据更公开、更广泛、更全面、更真实，通过分析得出的结论更具有说服力。通过分析高校大学生思想动态大数据，可以全面、时时了解学生接受价值观教育的趋向性方式。依据不同年级、不同专业、不同高校学生特点，采用不同形式进行价值观教育，真正做到“因材施教”。
（三）大数据有效掌握高校社会主义核心价值观建设动态情况。
社会主义核心价值观建设是一项艰巨的长期工程，其过程具有动态性、延展性，需要提前、时时把握价值观建设状态、发展动态、发展趋势，随时调整价值观建设的方法、形式、重点。基于网络数据的信息挖掘，不需要逐一调查，成本低廉，更重要的是，这种分析是实时的，没有滞后性【6】268。
三、依托大数据推动社会主义核心价值观建设的途径
（一）树立大数据观念
大数据绝不仅仅是科研的高端产品，大数据存在于我们的日常生活中。沃尔玛通过数据挖掘发现顾客潜在意识——父亲在买尿布时往往会顺便买啤酒——捆绑“啤酒和尿布”提高销量；亚马逊通过数据挖掘——分析顾客的购买规律——“预判发货”，即在网购时，顾客还没有下单，亚马逊就将包裹寄出；奈飞公司利用客户的网上点击记录，预测其喜欢观看的内容，实现精准营销。
在高校中，数据和数据分析的价值更是随处可以得到体现，高校思想政治教育工作已经具备了大数据的特征【7】。建设核心价值观，充分发挥大数据的价值，需要高校学生工作者强化大数据意识，提高对数据的敏感意识、前瞻意识，培养数据共享意识、动态意识，数据不是一成不变的，要不断接受新数据、挖掘新信息。根据对数据的分析，个性化推动社会主义核心价值观建设。
（二）建立大数据库
数据是大数据时代社会主义核心价值观建设的基础。建立大数据库的方式有两种：对内，汇总校园内通过高校信息网络中心的数据及学生在各平台发布的信息；对外，搜集政府、社会发布的与核心价值观建设相关的信息。学校电子网络信息、学生交流使用的网络电子平台、校园各单位为方便服务管理而统计保存的各种信息汇总以及校园安全服务网络使用的摄像头、门禁器等产生的信息数据。
（三）培养大数据工作队伍
光有数据没有分析人才，那么数据永远只是一堆数字，没有任何价值。大数据价值密度低的特点要求数据分析者设计能完成特定任务的软件或程序，智能分析海量数据。高校社会主义核心价值观建设工作人员主要以高校学生工作处、思政教师及辅导员为主，需要在这批人员中培养一批思想政治觉悟高、政治理论水平高人员专门从事该项事务，提高他们的大数据意识和大数据处理能力，适应大数据时代社会对大学生数据能力的需求。

2. 大数据时代的到来会为社会发展带来哪些影响

对社会管理提出了更高的要求、考验政府的危机应急能力和让个人隐私和国家机密更容易被泄露和窃取。

1、大数据的大众性对社会管理提出了更高的要求

在大数据时代，各类信息大规模的自由流动使得民众参与社会管理和政治事务的热情很容易被点燃，而这些海量的数据鱼目混珠，其中有很多假信息、伪信息和谣言，这对信息的监管提出了更高的要求。

2、大数据的即时性考验政府的危机应急能力

大数据时代，数据的传播不受时间和空间的限制，产生后便可即时传播，使得一旦发生社会事件，信息会通过各种渠道在第一时间传播到公众中，而公众的情绪也能第一时间呈现在庞大的数据洪流中，这让个别事件在快速传播之后会从局部事件迅速变成公众事件。

利用大数据技术，在发生一起公共事件后，通过开放式的软件平台，人人都可能实时地将自己所看、所听及所知的具体细节上传。

在这一人人参与的过程中，人们的心理也会不知不觉发生变化，形成一种共同意识，因为他们在参与的同时，也是在进行一种公开的表达。一个能够进行公开表达的人群就构成了德国政治哲学家哈贝马斯所说的“公共领域”。

3、大数据技术让个人隐私和国家机密更容易被泄露和窃取

大数据时代的到来使得各类信息的公开性和可获得性空前增加，但这并不意味着任何信息都可以被轻率地使用。

在不断进步和革新的大数据技术面前，个人的隐私面临越来越容易泄露的风险，因为日常的电话记录、邮件往来、经济消费、交通出行、甚至是医疗档案等个人信息都在逐渐实现数据化管理和存储，而这些数据都并非绝对安全。

(2)大数据与政党扩展阅读

在大数据时代，鉴于离散型的文献和文献检索方法已无法满足社会科学研究者对专题性、指向性强的学术文献的需求，文献信息服务机构应推进集成式检索，优化数据挖掘技术、知识发现技术，提供定制化、个性化、知识化服务。

尤其是建立面向科技创新基地、科研院所、课题组乃至个人的学科化服务机制，进一步拓宽文献信息服务范围，提升服务层次，加快学术交流和信息、知识的传播速度，提高文献信息资源的利用率和共享率，使文献信息服务机构的服务更直接、更有针对性，更好地服务于创新研究。

对大数据的探索只是刚刚开始，科学认识和把握大数据与经济社会发展的内在关系、与信息和知识管理的内在关系，可能是包括文献信息工作者在内的整个学术界在今后相当长一段时间的重要课题。

因此，文献信息工作者不能停留在低层次、低水平重复的传统内容生产模式上，而应适应大数据时代的新形势，推进知识生产过程的有序化、结构化。

人类正处在一个强调知识和信息的时代。培根曾提出“知识就是力量”，后来学术界又提出“信息就是力量”。现在，又有学者提出“共享知识就是力量”，强调把信息管理、信息共享提升到知识管理和知识共享的阶段。

利用互联网来构建知识社会，在网络环境下实现知识交流与共享，这体现了时代的进步，有着丰富的时代内涵。在大数据时代，我们应做好数据管控，把“共享知识就是力量”的理念贯彻到知识服务实践中。

3. 政府利用大数据分析什么

公共部门或政府部门以创建和利用大量数据而闻名。大数据分析为政府机构提供了节省公共资金的机会。实际上，通过有效利用大数据分析，联邦政府每年可以节省数百亿美元。以下是大数据分析对联邦和政府的好处：

快速而完善的决策

当识别出锁定在大数据分析中的趋势和其他见解时，制定组织决策变得更加容易和快捷。这是通过使用流工具和其他技术处理生成的实时数据来实现的。如果这些工具不可用，则决策可以恢复为猜测或完全避免决策过程。

提高生产力

必要工具的可用性使所有用户可以有效地使用大数据分析集来查找信息，做出明智的决定并更好地提供服务。政府更好的选择会转化为增强对公民的服务。

提高透明度并降低成本

许多政府税务机构存储个人信息，这些信息会在整个公共部门中复制。公民不断被要求填写表格以收集政府已经拥有的数据。提供预先填写的表格可以帮助加快处理时间，还可以减少收集到的信息中的错误。

如果将数据存储在中央位置，则所有政府机构都可以轻松地从共享池访问信息。这也有助于降低效率，并确保仅使用正确的数据。

利用大数据分析集的政府可以使信息自由流通，提高透明度并建立与公民的信任。公民了解政府收集的数据以及政府如何处理数据。这种透明性使公民能够监控政府支出的效果，并迫使政府明智地支出。组织可以通过处理和共享大数据分析来将信息作为服务提供。

消除欺诈，消除浪费和滥用

政府中大数据分析的核心优势之一是消除欺诈。此外，组织可以通过识别差异来消除内部浪费。根据任务的不同，这些机构可以消除由政党或其服务人员造成的滥用和欺诈。

减少犯罪和安全威胁

大数据分析可以帮助政府部门发现对社会构成安全威胁的犯罪和其他非法活动。大数据分析还将协助地方政府和政府共同努力，减少社区的犯罪活动。

对大数据分析的仔细分析可以帮助发现异常行为模式，从而表明存在欺诈行为。该模式可用于提供配置文件和统计参数，以识别可疑交易，然后可以对其进行密切监视。在不同数据集上应用以信息为中心的方法有助于提高刑事司法系统的有效性和效率。

增加投资回报率

大数据分析的主要目的是优化IT系统的使用并增强对财务活动的分析。可以整合其数据和分析工具的政府机构将极大地减少基础架构和运营成本。

改善任务成果

大数据分析提供了预测结果和对数据场景进行建模的功能。

改善应急响应

大数据分析可用于应对危险的自然灾害，发现健康问题，防止水资源短缺问题并协调数千名流离失所者。例如，飓风玛利亚(Hurricane Maria)，分析用于确定需要快速帮助和更好地分配资源的区域。

识别并减少低效率

仔细分析大数据分析有助于政府机构和地方议会了解他们过去犯的错误。

劳动力效率

大数据分析可以帮助地方政府或其他机构了解员工离职或退休时造成的劳动力缺口。这些机构可以通过确保新员工填补退休人员引入的空白来提供平稳的运营。

大数据分析在政府中的应用

大数据分析的灵活性使其可以在不同领域中使用。通过实施大数据分析平台，政府机构可以访问对其日常功能至关重要的大量信息。对这些信息的实时访问使政府能够指出需要关注的领域，做出更好，更快速的决策并制定必要的更改。以下是可以在政府中应用大数据分析的领域：

卫生保健

医疗保健是世界各地的大问题。许多卫生系统依靠政府补贴和支持。因此，存在资源浪费或政府补贴分配不公的风险。大数据分析使政府有机会清楚地了解资金分配的位置以及分配背后的原因。这意味着政府机构可以更好地控制资源及其对社区的有效性。

农业

很难追踪一个国家乃至全球的牲畜和土地。对于政府而言，要跟踪其公民种植的多种农作物和牲畜将是一项艰巨的任务。大数据分析可以改变政府管理和支持农民及其资源的方式。收集和分析大量

数据的能力使农业管理变得容易。

运输

每天都有数百万的市民在开车或步行时使用公共道路。许多因素都会影响道路安全，例如道路状况，警务人员，车辆安全和天气状况。有了这些因素，几乎不可能控制所有可能导致事故的事情。大数据分析使政府能够监督

运输部门，以确保道路更安全，道路更美好，道路更新。

地方政府机构可以分析从不同道路上的交通流获得的数据。分析工具有助于汇总由道路传感器，摄像机，GPS设备传输的实时交通数据。作为回报，这些信息使交通管理人员能够识别对道路安全的潜在威胁。通过实时调整公共交通路线，可以解决对城市交通流量造成的任何潜在威胁。

教育

大数据分析可帮助政府更好地了解联邦和地方各级的教育需求。

这确保了青年人获得最高质量的教育，这将对该国将来带来极大的好处。

消除贫困

世界上许多国家都试图消除贫困，这已经有很多年了。

大数据分析为政府提供了必要的工具，以揭示关于如何减少全球贫困水平的更好的创新想法。这些数据使确定紧急需求的领域以及如何满足这些需求变得更加容易。

政府用例

天气预报：

中国国家海洋和大气管理局不断从海，陆和空基传感器收集数据。当您听到有关飓风或龙卷风的天气预报时，数据来自NOAA。该组织使用大数据分析方法来收集和分析大量数据，以提供正确的信息。

国家安全：

NSA从大数据分析获得其数据处理能力。它利用了由NSA设计的开源项目Accumulo，为用户提供了将数据存储在大表中的功能，智慧政务：利用大数据分析政府能做那些事儿从而可以轻松地访问信息并增强安全性。当代理商将数据集放在一起时，它可以使用Accumulo调查各种细节，同时阻止访问可能泄露个人信息的信息。

犯罪侦查和预防：

联合国毒品和犯罪问题办公室报告说，2009年犯罪分子洗钱超过1.6万亿美元，占国内生产总值的2.7%。中国财政部金融犯罪执法局(FinCEN)使用大数据分析工具来收集和分析大量银行交易。这有助于打击洗钱，资助恐怖主义和其他非法活动。

网络安全：

国土安全部为传感器采用了入侵检测系统，除了检测恶意软件和未经授权的访问尝试外，该传感器还可以分析进出联邦系统的互联网流量。大数据分析用于识别异常和可疑行为。获得的信息有助于打击网络犯罪。

改进的服务交付：

在自然资源局已经实施了大数据分析，以帮助保护，恢复和管理国家的历史，自然和文化资源，为子孙后代。该机构已创建一个共享服务通知，该信息库包含一个州内其他机构可能需要的每条信息。这种共享的信息池为该机构的利益相关者以及公众提供了见解和分析。

4. 党建大数据的数据判定依据

据党建的特征及现状浅析

海盟高科
2019-11-13 11:24
关注
随着科技的日益发展，数据分析凸显其重要性，影响着人的决策思维方式和社会发展。而党建工作就是在人的脑子里搞建设，在大数据背景下则能够更好的按图施工、科学管理，动态调整、精准操控。因此在执政党的瞎渗拍大数据时代，我们要与时俱进，用大数据思维重新审视党建工作的内容、形式和方法，以推动党建工作不断创新，保持党和党组织在新时代背景下充满活力。



一、大数据党建的内涵与特征

大数据党建是指在当前移动互联网和大数据背景下，充磨羡分利用云计算、大数据挖掘等现代信息技术与党建工作深度融合，以数据分析、科学决策为手段，构建新型的党建工作模式，从而提升党的执政能力和创新能力，促进党建工作的科学化发展。

大数据党建具有如下特征：

1．开放性。在大数据时代，由喊腊于信息技术的特点决定了党建工作的开放模式。通过构建开放式、扁平化的党建管理平台，实现党务公开、网络民主监督等功能。随着信息透明度的提高，任何一条党建信息都会被记录，任何网络行为都可用于后台数据分析，这大大拉近党组织与党员群众的距离。同时，通过党建平台，每一位党员都可以平等地参与和管理党内一切事务，通过各种手段表达意见；各个基层党组织之间也可以相互了解、相互借鉴，不再各自为政，从而更好地提升党组织的凝聚力，形成一种开放、融合的党建模式。

2．全面性。以云计算、大数据为基础打造的全国性的党建平台，可实现党员教育、党务工作管理、党内信息传输、学习教育培训、党员互动交流、基层党组织服务、党员考评、党内评优投票乃至舆情分析研判等多种功能，实现了党建网站、手机、视频多媒体等各平台间的互联互通和立体互动，推动了党建工作的创新发展。

3．个性化。大数据党建在对党员的管理和服务上具有鲜明的个性化特征：一是以大数据技术构建的云学习平台，党员可以根据自身的兴趣和条件实现个性化的学习；二是党组织可以在大数据分析技术的支持下有针对性地为党组织、党员推送个性化信息和服务，满足分层性的学习服务需求。

4．互动性。在大数据环境下，党员通过网络和党建平台进行相互交流，各种利益诉求在虚拟空间中得到释放，思想得到碰撞，促进了彼此的了解，形成良性的双向互动局面。另一方面，大数据党建解决了地域间隔离的问题，使党员干部活动的空间从现实延伸到更为广阔的网络空间，提高线上线下的组织生活的互动，消除了传统党建对党员交往活动的束缚，极大地调动了党员干部的主动性和积极性。

5．高效性。大数据的快速度决定了在此背景下党建工作的高效性：一是信息发布的即时性，二是党建工作的快捷性。随着云计算、新媒体、移动网络技术的发展，党建信息的发布可以借助各种移动应用、网络平台迅速传播到世界各地，方便快捷，覆盖面广，而且形式多样。同时大数据党建利用云平台实现党员需求的即时感知，利用数据的高速收集和统计实现党务处理的即时性，减少人为失误和人力资源的负担。随着移动互联网的高速发展，党员还可以随时随地通过手机、平板电脑等各种移动客户端处理党建工作，尤其是对于流动党员来说，这种方式显得更加方便快捷高效。

二、大数据党建的成效分析

1．运用大数据实现了党员管理的全覆盖。大数据技术的出现带来的不只是全社会的大数据，还有个人的大数据，即个人的信息也海量地存在于数据库中。目前，各级党组织都在大力推动大数据党员管理平台的建设。通过平台实现党员信息查询、活动创建、党费交纳等功能，实现对在册党员、在职党员、流动党员的“全覆盖”跟踪管理。同时还尝试着开始以云计算、大数据为基础打造全国党建网络云平台。

2．运用大数据实现了党建服务水平的提升。作为一个执政党，其服务社会和民众的能力直接决定了其赢得社会和民众支持的水平。而及时了解各地党群、干群关系的发展趋势，提前预测可能出现的问题和事件，准确的对服务进行有效的考核评价，对于党建水平的提升至关重要。在当前，我们可以通过抓住各级党委、政府网站的群众留言，某一时间段内各网络论坛讨论的热点话题以及某一地区党员、群众搜索的主要内容等，深度挖掘和研发各个环节的不同分类的大数据价值，及时发现相关事件的苗头性和趋势性问题，从而科学判断当前和未来一个时期内党群干群关系的状况以及矛盾焦点，从而进行及时有效的化解。

3．运用大数据实现了党员教育的碎片化。党建工作适应大数据时代的需要的最新突破在于党员教育的碎片化应用。大数据技术通过分析党员、干部平日浏览的网页信息、博客内容、关注的微博以及论坛发帖等相关数据，可以综合判断全党或某一地区、某一部门党员干部的思想状况，然后将这些数据反馈给相关的教育培训部门，用以提升党员、干部教育培训的针对性，提高党员教育中的交互性。

4．运用大数据推进了反腐倡廉工作。党的十八大以来，反腐败成为新一代中央领导集体高度关注的问题，以“快”的手段惩治党内腐败分子，赢得了群众的好评。但我们应该看到，在新时期反腐倡廉工作形势依然严峻，腐败的隐蔽性越来越强，采用法律灰色地带的规范收受贿赂、滥用职权，反腐倡廉工作的难度不断提高。事实上，腐败的问题并非完全看不见踪迹，只要掌握足够的信息，就可以找到腐败的信息点，找到犯罪的证据。这方面，着重分析海量数据的大数据技术具有以往信息技术所无法比拟的优势，通过建立各行业、各部门整合的大数据系统，对各种异常情况（如大额资金流动、党员个人异常行为等）进行有效监控，使违法犯罪行为在大数据环境下原形毕露、无处逃遁。

三、大数据党建存在的问题分析

大数据为党建工作带来诸多机遇的同时，也存在许多问题，使党建工作面临新的挑战。

1．大数据党建的建设水平参差不齐。就全国范围来说，大数据党建的水平大部分还停留在建立党建网页与网站，利用网络发布工作信息；利用平台张贴宣传教育材料、推行党务公开、进行党员管理；利用网络媒体如远程教育网络等加强党员教育学习等等。而在利用大数据平台加强干部与群众互动、党员与群众沟通等方面比较有限。至于利用大数据破解党建难题，如考核难、评价难、对下负责难、民主决策难等深层次问题，至今尚无明显进展。此外，从全国党建网站的建立情况看，尽管从中央到地方的各级党建网站基本建成，各网站之间大都建立了链接，但各级党建网站具有一定的独立性，建设水平有高有低，无法协调统一。而覆盖全国各级党组织的党建统一平台至今尚未形成，前面所提的“全国党建云平台”也只是宣传部门或媒体部门建立的一个宣传平台而已。

2．党组织开展正面教育引导的公信力受到挑战。诚然，在当前各级党组织所举办的各类活动中，以大数据为基础的互联网平台发布了大量的积极能量，比如在“大灾难”、“互帮互助”和“公益行动”中都有大量的正面报道，形成了良好的网络互动，对广大群众起到了积极的引导作用。但是在看到成绩的同时还必须直面大数据时代真假数据的混乱状况，如“水军”、“推手”制造的话题、无孔不入的黑客、病毒、泛滥成灾的虚假信息，屡禁不止的网络违法行为等。同时不同种类的思想、价值观、社会思潮在网络上传播、融合、对抗，使马克思主义在意识形态领域的指导地位产生了动摇。这些释放出来的负面效应已成为社会无法承受的痛苦，并使许多不明真相的党员、群众对党组织所进行的正面教育和引导产生怀疑，甚至抵触，从而使党组织的权威性被削弱，诚信受到挑战。

3．大数据党建的建设速度与应用普及水平脱节。目前党建的信息化工作已进入了深化阶段，大数据、云平台等纷纷上马，各级党政部门的投入逐年增加，软硬件设施正逐步完善。但相对于建设的高速度，这些平台的运用却相对滞后，有些只局限于专职的党委部门；对于普通党员来说是只闻其声、未见其面。追根溯源，一方面是由于相关部门的宣传教育力度不够，对一些最新的应用不能下大力气及时的推广，更重要的是党员干部的现代信息素养不高，安于传统处理手段的运用，缺少在大数据时代采集、收集信息的热情，对应用办公信息技术能力提高工作效率，提高解决复杂问题的能力和应对突发事件的能力缺乏必要的认识。

4．大数据党建的人才建设有待进一步加强。大数据是海量、高速、广泛、复杂且不断发展更新的信息资源。大数据党建需要具备一定专业技术知识的人员运用先进的信息处理设备从大数据中获得有助决策的信息资源来完成相关的党建工作。这就需要培养一批与大数据技术相关的专业技术人员，同时又要熟悉党建工作的流程，这样才能运用大数据信息资源、设备推进党建工作信息化。

综上所述，在大数据党建的过程中，我们取得了一些成绩，但也出现了新问题。为了应对新挑战、解答新课题，党建工作必须主动进行变革，更新理念、更新手段，常树大数据理念、运用大数据技术，使党建工作更加体现时代性、把握规律性、富于创造性，不断提高科学化水平

5. 大数据将对国家治理和社会生活带来哪些根本性改革

很荣幸能为你解答！
一、“四个结合”助力国家大数据战略
实施国家大数据战略部署和顶层设计，需要我们做到“四个结合”：把数据开放和市场基于数据的创新结合起来。拥有80%的数据资源，如果不开放，大数据战略就会成为无源之水，市场主体如果不积极利用数据资源进行商业创新，数据开放的价值就无从释放；把大数据与国家治理创新结合起来。国务院的部署明确提出，“将大数据作为提升治理能力的重要手段”“提高社会治理的精准性和有效性”，用大数据“助力简政放权，支持从事前审批向事中事后监管转变”“借助大数据实现负面清单、权力清单和责任清单的透明化管理，完善大数据监督和技术反腐体系”，并具体部署了四大重大工程：数据资源共享开放工程、国家大数据资源统筹发展工程、治理大数据工程、公共服务大数据工程；把大数据与现代产业体系结合起来。这里涉及农业大数据、工业大数据、新兴产业大数据等，我国的产业结构优化升级迎来难得的历史机遇；把大数据与大众创业、万众创新结合起来。国务院专门安排了“万众创新大数据工程”，数据将成为大众创业、万众创新的肥沃土壤，数据密集型产业将成为发展最快的产业，拥有数据优势的将迅速崛起。
此外，我国作为世界制造业第一大国，需要高度关注一个现实——大数据重新定义了制造业创新升级的目标和路径。无论是德国提出的工业40战略，还是美国通用提出的工业互联网理念，本质正是先进制造业和大数据技术的统一体。大数据革命骤然改变了制造业演进的轨道，加速了传统制造体系的产品、设备、流程贬值淘汰的进程。数字工厂或称智能工厂，是未来制造业转型升级的必然方向。我国面临着从“制造大国”走向“制造强国”的历史重任，在新的技术条件下如何适应变化、如何生存发展、如何参与竞争，是非常现实的挑战。
二、推动大数据在国家治理上的应用
在大数据条件下，数据驱动的“精准治理体系”“智慧决策体系”“阳光权力平台”将逐渐成为现实。大数据已成为全球治理的新工具，联合国“全球脉动计划”就是用大数据对全球范围内的推特（Twitter）和脸谱（Facebook）数据和文本信息进行实时分析监测和“情绪分析”，可以对疾病、动乱、种族冲突提供早期预警。在国家治理现代化进程中推动大数据应用，是我们繁重而紧迫的任务。
在治理方面，可以借助大数据实现智慧治理、数据决策、风险预警、智慧城市、智慧公安、舆情监测等。大数据将通过全息的数据呈现，使从“主观主义”“经验主义”的模糊治理方式，迈向“实事求是”“数据驱动”的精准治理方式。
经济治理领域也是大数据创新应用的沃土，大数据是提高经济治理质量的有效手段。互联网系统记录着每一位生产者、消费者所产生的数据，可以为每个市场主体进行“精确画像”，从而为经济治理模式带来突破。判断经济形势好坏不再仅仅依赖统计样本得来的数据，而是可以通过把海量微观主体的行为加总，推导出宏观大趋势；银行发放贷款不再受制于信息不对称，通过贷款对象的大数据特征可以很好地预测其违约的可能性；打击假冒伪劣、建设“信用中国”也不再需要消耗大量人力、物力，大数据将使危害市场秩序的行为无处遁形。
在公共服务领域，基于大数据的智能服务系统，将会极大地提升人们的生活体验，智慧医疗、智慧教育、智慧出行、智慧物流、智慧社区、智慧家居等等，人们享受的一切公共服务将在数字空间中以新的模式重新构建。
三、加强大数据动态的跟踪研究
我国要从“数据大国”成为“数据强国”，借助大数据革命促进国家治理现代化，还有几个关键问题需要深入研究。
切实建设数据政策体系、数据立法体系、数据标准体系。以数据立法体系为例，一定要在数据开放和隐私保护之间权衡利弊，找到平衡点。
重视对“数据主权”问题的研究。借助大数据技术，美国和互联网、大数据领军紧密结合，形成“数据情报联合体”，对全球数据空间进行掌控，形成新的“数据霸权”。思科、IBM、谷歌、英特尔、苹果、甲骨文、微软、高通等产品几乎渗透到世界各国的、海关、邮政、金融、铁路、民航系统。在这种情况下，我国数据主权极易遭到侵蚀。对于我国来说，在服务器、软件、芯片、操作系统、移动终端、搜索引擎等关键领域实现本土产品替代进口产品，具有极高的战略意义，也是维护数据主权的必要条件。
“数据驱动发展”或将成为对冲当前经济下行压力的新动力。大数据是促进生产力变革的基础性力量，这包括数据成为生产要素，数据重构生产过程，数据驱动发展等。数据作为生产要素其边际成本为零，不仅不会越消耗越少，反而保持“摩尔定律”所说的指数型增长速度。这就可能给我国经济转型升级带来新动力，对冲经济下行压力。
需要建设一个高质量的“大数据与国家治理实践案例库”。国家行政学院一直重视案例库的建设，在中央的重视和支持下，就大数据促进国家治理这一主题，各部门、各地方涌现出大量创新性的实践

6. 如何运用大数据转变政府职能

①政府通过大数据不断完善决策信息和智力支持系统，凝聚智慧，提高决策的专科学性，增强属决策透明度和公众参与度，多元互动，民主决策。
②政府通过对大数据的整理与分析，科学预测民众公共服务需求，正确行使职能，提供更加智能与高效的管理和服务，提升为人民服务的水平。
如果，要涉及执政党，可以答“党通过大数据掌握国家发展情况，把握国家发展规律，了解民意，制定路线、方针、政策，科学执政、民主执政，提高执政能力，更好地发挥领导核心作用。

7. 大数据的内涵是什么

中国发展门户网讯 随着新一代信息技术的迅猛发展和深入应用，数据的数量、规模不断扩大，数据已日益成为土地、资本之后的又一种重要的生产要素，和各个国家和地区争夺的重要资源，谁掌握数据的主动权和主导权，谁就能赢得未来。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，认为一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制将成为继陆权、海权、空权之外的另一个国家核心权力。此后，一个全新的概念——大数据开始风靡全球。
大数据的概念与内涵
“大数据”的概念早已有之，1980年著名未来学家阿尔文携拦•托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,将大数据热情地赞颂为携唤“第三次浪潮的华彩乐章”。但是直到近几年,“大数据”才与“云计算”、“物联网”一道，成为互联网信息技术行业的流行词汇。2008年，在谷歌成立10周年之际， 著名的《自然》杂志出版了一期专刊，专门讨论未来的大数据处理相关的一系列技术问题和挑战，其中就提出了“Big Data”的概念。2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 也抛出了Big Data概念。所以，很多人认为，2011年是大数据元年。
此后，诸多专家、机构从不同角度提出了对大数据理解。当然，由于大数据辩隐凯本身具有较强的抽象性，目前国际上尚没有一个统一公认的定义。维基网络认为大数据是超过当前现有的数据库系统或数据库管理工具处理能力，处理时间超过客户能容忍时间的大规模复杂数据集。全球排名第一的企业数据集成软件商Informatica认为大数据包括海量数据和复杂数据类型，其规模超过传统数据库系统进行管理和处理的能力。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。网络搜索的定义为："大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。互联网周刊的定义为："大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的"4个V"之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力。
综合上述不同的定义，我们认为，大数据至少应包括以下两个方面：一是数量巨大，二是无法使用传统工具处理。因此，大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。它强调的不仅是数据的规模，更强调从海量数据中快速获得有价值信息和知识的能力。
大数据4V特征
一般认为，大数据主要具有以下四个方面的典型特征：规模性（Volume）、多样性（Varity）、高速性（Velocity）和价值性（Value）,即所谓的“4V”。
1．规模性。大数据的特征首先就体现为“数量大”，存储单位从过去的GB到TB，直至PB、EB。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能终端等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。
2．多样性。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。大数据大体可分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据问的因果关系弱。
3．高速性。与以往的档案、广播、报纸等传统数据载体不同，大数据的交换和传播是通过互联网、云计算等方式实现的，远比传统媒介的信息交换和传播速度快捷。大数据与海量数据的重要区别，除了大数据的数据规模更大以外，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。
4.价值性。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。
大数据六大发展趋势
虽然大数据目前仍处在发展的起步阶段，尚存在着诸多的困难与挑战，但我们相信，随着时间的推移，大数据未来的发展前景非常可观。
1．数据将呈现指数级增长
近年来，随着社交网络、移动互联、电子商务、互联网和云计算的兴起，音频、视频、图像、日志等各类数据正在以指数级增长。据有关资料显示，2011年，全球数据规模为1.8ZB，可以填满575亿个32GB的iPad，这些iPad可以在中国修建两座长城。到2020年，全球数据将达到40ZB，如果把它们全部存入蓝光光盘，这些光盘和424艘尼米兹号航母重量相当。美国互联网数据中心则指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
2．数据将成为最有价值的资源
在大数据时代，数据成为继土地、劳动、资本之后的新要素，构成企业未来发展的核心竞争力。《华尔街日报》在一份题为《大数据，大影响》的报告宣传，数据已经成为一种新的资产类别，就像货币或黄金一样。IBM执行总裁罗睿兰认为指出,“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素,最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”随着大数据应用的不断发展，我们有理由相信大数据将成为机构和企业的重要资产和争夺的焦点谷歌、苹果、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头正在运用大数据力量获得商业上更大的成功，并且将会继续通过大数据来提升自己的竞争力。
3．大数据和传统行业智能融合
通过对大数据收集、整理、分析、挖掘, 我们不仅可以发现城市治理难题，掌握经济运行趋势，还能够驱动精确设计和精确生产模式，引领服务业的精确化和增值化，创造互动的创意产业新形态。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。网络、阿里、腾讯等通过对海量数据的掌握和分析,为用户提供更加专业化和个性化的服务。在智慧城市建设不断深入的情况下，大数据必将在智慧城市中发挥越来越重要的作用。由城市数字化到智慧城市，关键是要实现对数字信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术，大数据将成为智慧城市的核心智慧引擎。智慧金融、智慧安防、智慧医疗、智慧教育、智慧交通、智慧城管等，无不是大数据和传统产业融合的重要领域。
4．数据将越来越开放
大数据是人类的共同资源、共同财富，数据开放共享是不可逆转的历史潮流。随着各国政府和企业对开放数据带来的社会效益和商业价值认识的不断提升，全球必将很快掀起一股数据开放的热潮。事实上，大数据的发展需要全世界、全人类的共同协作，变私有大数据为公共大数据，最终实现私有、企业自有、行业自有的全球性大数据整合，才不至形成一个个毫无价值的“数据孤岛”。大数据越关联越有价值，越开放越有价值。尤其是公共事业和互联网企业的数据开放数据将越来越多。目前，美欧等发达国家和地区的政府都在政府和公共事业上的数据做出了表率。中国政府也将一方面带头力促数据公开共享，另一方面，还通过推动建设各类大数据服务交易平台，为数据使用者提供丰富的数据来源和数据的应用。
5．大数据安全将日受重视
大数据在经济社会中应用日益广泛的同时，大数据的安全也必将受到更多的重视。大数据时代，在我们用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取有价值信息的同时，“黑客”也可以利用这些大数据技术最大限度地收集更多有用信息，对其感兴趣的目标发起更加“精准的”攻击。近年来，个人隐私、企业商业信息甚至是国家机密泄露事件时有发生。对此，美欧等发达国家纷纷制定完善了保护信息安全、防止隐私泄露等相关法律法规。可以预见，在不久的将来，其他国家也会迅速跟进，以更好地保障本国政府、企业乃至居民的数据安全。
6．大数据人才将备受欢迎
随着大数据的不断发展及其应用的日益广泛，包括大数据分析师、数据管理专家、大数据算法工程师、数据产品经理等在内的具有丰富经验的数据分析人员将成为全社会稀缺的资源和各机构争夺的人才。据著名国际咨询公司Gartner预测，2015年全球大数据人才需求将达到440万人，而人才市场仅能够满足需求的三分之一。麦肯锡公司则预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口为14万—19万人。有鉴于此，美国通过国家科学基金会，鼓励研究性大学设立跨学科的学位项目，为培养下一代数据科学家和工程师做准备，并设立培训基金支持对大学生进行相关技术培训，召集各个学科的研究人员共同探讨大数据如何改变教育和学习等。英国、澳大利亚、法国等国家也类似地对大数据人才的培养做出专项部署。IBM 等企业也开始全面推进与高校在大数据领域的合作，力图培养企业发展需要的既懂业务知识又具分析技能的复合型数据人才。（武锋：国家信息中心）