运用大数据提高党建工作科学化水平-陕西省社会科学院

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运用大数据提高党建工作科学化水平
发布时间:2015-04-29         来源:《人民日报》    访问量:6726次  分享到:

新世纪新阶段,党建工作内外环境发生了巨大变化,提高党的建设科学化水平面对许多新挑战、新课题。应对新挑战、解答新课题,党的建设工作必须更新理念、更新手段。当前,随着信息技术迅猛发展,大数据时代已经到来。加强党的建设,应树立大数据理念、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。

所谓大数据技术,是指从复杂多样的海量信息中快速获得有价值信息的技术和能力,它能为经济社会发展提供智力支持,将对决策模式和经济社会运行模式产生深远影响。大数据代表了一种观照复杂事物的思维方式,其特点表现为忽略数据的杂乱性,强调数据的量;忽略数据的精准性,强调数据的代表性;忽略因果关系的探求,重视整体规律的总结。用大数据专家舍恩伯格的话说就是,“不是随机样品,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”。把大数据理念、大数据技术运用到党的建设工作中,有助于解决许多复杂问题。

运用大数据技术可以提高党在复杂形势下的全局掌控能力,保持党的先进性。我们党是各项事业的领导核心,各级党组织在经济社会发展中具有引领作用,这是党的先进性的重要体现。为此,必须提高党在复杂形势下的全局掌控能力。过去,由于受技术和信息来源的限制,人们只能通过抽样的方法观察决策对象,因而难以把握数据之间的整体联系。大数据将数学算法运用于海量数据,通过“让数据自己说话”的方式,让决策者超越局部事实和经验判断而作出正确的形势评估,使事物发展的趋势一目了然。在当今纷繁复杂的国内外形势下,科技发展、社会动态、市场变化和国家安全等领域蕴藏着海量数据。掌握以预测为核心的大数据技术,可以揭示数据之中隐藏的规律性东西和未来发展趋势,为党组织决策提供宝贵参考。可以说,有效运用大数据技术,可以显著提高党在复杂形势下的全局掌控能力,不断提高党组织的引领能力,保持党的先进性。

运用大数据技术可以了解党群干群关系发展趋势,有针对性地加强党的作风建设。大数据改变了决策者长期以来依靠经验、习惯进行决策的方式,使直觉判断让位于精准的数据分析。过去“知识就是力量”的响亮口号在大数据时代已经演变成“全知就是全能”。只有掌握足够数据,才能及时精准地了解民情民意,了解党群干群关系发展趋势,从而有针对性地采取措施,加强党的作风建设。通过大数据技术的数据抓取,既可以了解当前情况,又可以追踪较长时间段内党群干群关系的信息动态,为党的思想建设和组织建设提供依据。大数据的分析和预测将使党服务群众更加精准、更加科学,公共管理能力也能得到显著提升。大数据的分析结果对于预测群众的思想动态也有很大帮助,甚至可以开启党服务群众的个性化时代。这对于党在新时期凝聚人心具有不可估量的意义。

运用大数据技术可以对基层党员、流动党员实施有效管理。随着党的事业的发展,党员队伍不断发展壮大,党员队伍结构日趋复杂。特别是随着非公有制经济和新社会组织的快速发展,基层党组织与党员的分散性和自主性明显增强,产生了大量流动党员。在人人追求个性化发展的今天,对基层党员、流动党员实施有效管理,需要采取更为精细化和个性化的管理模式。作为对这种管理诉求的一种技术回应,大数据技术可以使党务管理和服务直接针对党员的个性化需求。大数据技术具有强大的区域、行业和部门渗透力,能够充分利用信息化手段,组建全新的党建数据平台,为存储数据、分析问题和进行党务决策提供支持。这对于加强基层党员和流动党员管理、提高基层党组织的战斗力具有深远意义。

运用大数据技术可以科学评估党建制度的运行状况,完善党建制度体系。提高党建科学化水平,需要改进和完善党建制度体系。进行党建制度改革,必须科学评估现有制度体系的运行状况,找出影响制度运行的因子。过去,由于受技术条件限制,只能把少数衡量因子纳入评估体系,通过抽样调查的方式找出影响制度运行的问题。大数据技术能够改变党建制度评估体系。各级组织部门可以将基层调研得到的数据同日常谈话记录、部门工作总结、网上相关评论等信息通过技术手段综合在一起,整合为一个庞大的数据库,从而通过全量数据进行全面分析,对党建制度体系运行状况得出有说服力的评估结果,为完善党建制度体系提供决策参考。

运用大数据技术可以较快发现腐败问题,提高反腐败斗争实效。腐败问题是党的建设面临的一个重大问题。这个问题解决不好,就会对党造成致命伤害。当前,腐败分子违法违纪的手段越来越隐蔽,运用传统方法有时比较难以发现。同时,经济全球化深入发展还为一些腐败行为跨国运作提供了条件,一些腐败分子为了逃避法律制裁,经常把巨额赃款转移到国外。为了切实打击腐败分子,可以通过建立党务数据、金融数据、司法数据、公安数据等系统整合的大数据系统,对大额资金外流和党员行为异常情况等进行有效监控,使违法犯罪行为在大数据环境下原形毕露、无处逃遁。