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【组织遴选考点】运用大数据提高党建工作科学化水平

公选王遴选网 lx.gongxuanwang.com 2015-04-23 阅读: 3160

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[公选王遴选网导语]
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。


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