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“智慧党建”的数据治理

发布时间:2021年09月08日    阅读次数:24    文章来自:

  “智慧党建”有狭义和广义之分。狭义的“智慧党建”,主要是从政党的组织主体建设角度来讲的。作为无产阶级政党,中国共产党开展“智慧党建”,即以组织要素的数字化为依托,通过组织结构的数字化重构,实现组织内外关系的数字化整合,推动组织功能的整体提升。广义的“智慧党建”,主要是从中国共产党作为执政主体建设角度来讲的。超大规模国家治理是国家治理的难题。在多元国家治理体系中,拥有九千多万党员的党的力量如何发挥更加高效有力的领导性作用,这是需要始终思考和探索的重大问题。开展“智慧党建”,既是推动党的力量在自身组织数字化的基础上实现组织的智能化,又是把党的数字化力量嵌入国家治理数字化生态场景的有效路径和技术杠杆。其中,数据治理既是“智慧党建”开发应用的功能场景,又是关系“智慧党建”全局建设的底层架构。因此,对“智慧党建”的数据治理,在理论与实践上都有研究的必要。


  提升数据治理水平


  无论何种类型的组织,在其规模发展到一定程度时,都必然产生对管理技术的渴求,以维系组织正常运转和机制功能的顺畅实现。作为一个超大规模的政党,组织管理技术是中国共产党组织建设的重要组成部分。在“智慧党建”工作中运用大数据技术的主要目的在于:以云计算为依托,通过对庞杂的党建数据的处理,优化组织功能、降低组织成本、提升组织效能。


  使党建工作可视化。把纸质形态的党建数据用信息化的方式转换成为以图像、图表、动态3 D为主要表现形式的数据形态,这是网络信息技术发展在党建工作中的一个重要成果。这一成果随之带来的就是党建资源管理的新突破。原来纸质形态的党建资源需要存储空间(场地、温度等条件)、存储知识(档案的分类管理)和专门管理人才(需要经过相当时间来熟悉档案),现在完全可以依托云存储方式实现党建数据的安全性、保密性和及时更新性的管理新形态。在此基础之上,依托大数据技术的计算分析能力,充分信息化的党建数据实际上为党建工作提供了可视化、直观性的表现形式。这样,原来被日常繁复性工作所遮蔽的党员、党组织的工作状态,在相当程度上就能以直观的方式呈现出来,从而为党建工作的组织结构、功能设置、工作流程等提供效能导向型的革新方案。


  使党建工作可计算。党建资源的信息化是党建工作运用大数据技术提升组织效能的前提条件,但决非唯一的决定性因素。如果党建资源没有形成足够的规模体量,实际上也无法运用大数据技术。数据规模体量小无法发挥大数据技术的计算分析能力,因而也就无法为党建工作提供一个比较完整完善的系统性生态环境。因此,要真正通过大数据技术的运用提升党建工作效能,必须在党建资源的信息化规模体量上下功夫。既要包括已经积累下来的各种资源,又要涵纳正动态生成的各种资源;既要注重对本单位资源的收集整理,又要吸收相关单位甚至社会环境生成的资源。只有拥有庞大的沉淀数据,才能真正形成大数据,并使党员、党组织活动数据的计算成为可能,从而为党建工作的精准化和专业化提供强大的数据支撑。


  使党建工作可分享。数据的信息化和规模化,是大数据技术运用的基础。与工业时代相比,网络时代数据的主要价值抑或优势之一在于具有可分享性。在工业时代,对政府或企业来说,由于信息收集和信息分析的技术限制,数据往往具有高度保密性和定向流转性,因为这是建立不对等竞争优势的关键所在。从数据价值来讲,工业时代的数据在结构和功能上都具有鲜明的排他性和不妥协性。但是在信息网络时代,数据的价值和优势恰恰就在于它的开放和流转。无论是个人,还是企业、社会组织或是政府职能部门,只要在网络上留下痕迹,其生成的数据都有可能被平台所收集并沉淀下来。根据社会各主体的利益诉求,这些沉淀下来的庞杂数据在以计算机和网络所构成的算法支持下,就会生成有助于观察分析和决策的信息情报支持系统。从这一意义上来讲,大数据技术实际上对党建工作提出了更高的要求和挑战,即党建工作必须适应开放式的网络空间环境(即使是局域网也是如此),只有人人都在这一开放空间中活动,人人都成为开放空间的活动主体,由人和组织为节点而构成的数据才能形成真正的网络生态体系,党建工作的可视化、可计算和可分享性等诸多功能才能够实现。


  使党建工作可参与。党建数据的开放透明、自由流转,是大数据技术得以在党建工作中运用发挥的持久动力。大数据技术在党建工作中的运用,既是对以往沉淀数据的计算过程,更是对不断更新的数据进行计算的过程。在这里,不断更新的数据是支持从计算到算计的主要因素。如果只是对历史数据进行梳理分析,这是一种计算的过程,其主要目的是想搞清楚历史状况及其对现实工作的影响,但是如果要对当下及未来工作做出远景规划,那么对数据的分析挖掘实际上就是一种带有强烈意愿的顶层设计,这时作为工作基础性要素的数据库就需要容纳源源不断的新生数据。新生数据只能是在一种开放透明的环境中,在被参与各主体所接受、所理解的基础上所形成的信任体系中才能诞生。如果参与的多元主体对信息网络空间的活动持有消极情绪,甚至采取对抗而非理解、拒绝而非参与的行动,那么生成的数据就会失真乃至被做假。这样的数据被纳入进数据库进而被智能算计出来,就会对实际工作造成误导。因此,在大数据技术被采纳进党建工作中时,实质上对党建工作提出了价值性要求——建构一种以人和组织为核心的信任关系。


  使党建工作可场阈化。数据如果没有流动起来,那么就只会成为被浪费的资源,不会成为智能算计时可信的资源。因此,要使数据实现多向流动而非单向或者双向流动,就必须构建一种以人的活动为中心的空间场阈。在这个空间场阈中,多元化的参与主体——不同的党员、党组织甚至非党群众在预设的空间结构中实现思想行动的交互和信任体系的建立。事实上,在我们谈论用大数据技术来助推党建工作之时,就应该有这样一个心理准备:没有场阈化的工作平台,数据是无法被迅速生成并转换成大数据技术所需要的各种代码的。


  构建数据治理机理


  在对党建大数据进行挖掘、分析、研判的基础之上,构建可视化的党建工作智能场景,促进党建工作的智能化、智慧化,这是“智慧党建”数据机理应用的主要目标。围绕党建工作的场景优化与效能提升这一核心目标,“智慧党建”的数据应用机理可由五大工作运行机制构成支撑体系。


  数据生成防护机制。党建大数据的生成积淀和安全防护,是党建大数据应用机理发挥作用的基础性工作机制。党建工作场景的网络平台化,为党员、党组织日常活动所产生的常规性数据收集保存提供了智能化的工作流程和便利。大规模党建工作数据的生成及其智能化运用,又为党员、党组织的管理教育提供了一种更加清晰可见的全貌式、整体性、可视化的组织新模式。但是,大数据的生成和运用,首先要解决的就是党建工作网络平台的数据安全防护问题。在数据的安全防护上,党建大数据与其它类型的大数据对工作场景实际上有着共同的安全隐私需求,且党建大数据表现得尤为明显。党员、党组织的各种信息(身份信息、工作信息、内容信息等等)具有典型的政治属性,其对安全防护的需求相应较高。因此,要让党员、党组织放心地使用“智慧党建”平台,首先要求“智慧党建”的后台运行必须拥有可靠的数据生成与安全防护机制。


  数据过滤分析机制。在从技术层面建立起了党建大数据的生成防护机制后,“智慧党建”的大数据应用机理的第二步就是要对沉淀下来的党建数据进行过滤分析。对党建大数据的过滤分析,实际上就是一个数据质量的管控过程。数据的品控管理是数据分析、评估、决策、匹配、优化等后续工作机制得以正常运转的关键。如果说数据生成防护机制是“智慧党建”的“防火墙”,那么数据过滤分析机制就是“智慧党建”的“过滤器”。并不是所有数据都能够成为有用数据,剔除冗余数据、存留关键数据,这是大数据算法运用的一个必要而关键的工作环节。“智慧党建”的大数据应用机理,需要建立标准化的数据采集和分析体系。通过标准化体系的建构,在规模数据中精选适合于目标分析应用的数据,借以提高数据使用的质量和效能。构建数据采集和分析标准体系,有两个要素必须重点关注。第一个要素是党建工作的目标系统。想要达成什么样的目标,就需要什么样的数据来支撑。“智慧党建”的工作目标系统,是数据采集和分析标准化体系建立的牵引力量。要结合企业“智慧党建”的目标,建立合适的数据采集和分析标准化体系。第二个要素是数据的类型。建立数据采集和分析标准化体系,必须对党建大数据进行科学的归类。既有一般性的政治要求类数据,又有日常性的业务工作类数据;既有基层组织的整体性活动数据,又有党员群众的个体性轨迹数据;既有在职党员数据,又有退休党员数据;既有国内单位党员、党组织的数据,又有海外派驻单位党员、党组织的数据,等等。科学全面的数据类型分析,是构建数据采集和分析标准体系的基础性工作。


  数据评估决策机制。在数据过滤分析机制产生形成党建大数据后,数据评估决策机制就开始发挥作用。这是“智慧党建”大数据应用机理中的一个关键性机制。数据评估决策的科学性、准确性与真实性,决定了“智慧党建”能否真正成为党的组织建设和组织治理的科技支撑。数据评估决策机制的建立,需要解决3个主要问题:第一个问题,如何根据有效的大数据进行科学的评估?当大数据生成并经过过滤筛选之后,怎样从大数据中提取有效信息并对大数据所展示出来的动态直观的数据分布态势进行科学评估,就成为使数据评估决策机制保持正常运转的第一步。在“智慧党建”的工作机制体制中,数据评估机制实际上扮演了“参谋助手”的作用。在科学的数据评估之后,我们需要面对和解决的第二个问题就是,如何在评估的基础之上根据党建工作目标需求进行科学的决策?数据决策机制是“智慧党建”的核心工作机制。数据评估可以通过技术手段实现对党建大数据的量化,数据决策则由党委在民主集中制原则下进行综合考量。在党委根据数据评估作出决策之后,还有一个重要的接续环节就是决策的反馈纠正。也就是我们必须解决的第三个问题,怎样才能使数据评估决策机制更加健全完善并富有自我纠正的组织弹性?把这个问题解决好了,才能比较好地实现“智慧党建”的决策价值——通过透明化、可视化、可计量的数据决策流程,尽可能避免和克服决策中的“人”的主观意志的过多干扰。


  数据要素匹配机制。“智慧党建”的组织价值在于,它通过对党员、党组织活动的数字平台化,使党员、党组织传统的平面式封闭化的组织结构和工作流程,变为立体式的可视化组织结构和态势分布。这种直观、可视、透明、立体的组织结构和工作态势,为党建要素的精准匹配提供了有力的科技支撑,为组织体系的健全完善及组织效能的整体提升,提供了坚实的机制保障。在“智慧党建”大数据应用机理中,要使数据要素匹配机制得到确立并发挥作用,需要解决两个问题:一是遵循“查漏补缺”的原则,根据党员、党组织的数据画像,对照党的政治要求和组织建设要求,提供精准化的工作指导和内容匹配,夯实党员、党组织的政治基础。二是遵循“按需分配”的原则,妥善处理好组织的固态性与功能的灵活性之间的关系。党员、党组织的活动离不开物理化的组织空间。“智慧党建”的优势就在于,能够对数字化组织系统进行大数据扫描诊断,迅速而直观地发现组织系统内外之间存在的要素搭配不合理的现象,从而能够为从基于功能到基于效能的组织力转变,提供一种基于体系集成的模块化运作的解决方案。


  数据功能优化机制。这是“智慧党建”大数据应用机理的一个循环保障机制。它贯通于“智慧党建”的整个应用场景之中,围绕场景优化和效能提升这一核心目标,不断调整和完善“智慧党建”的场景功能设计,提升基层党组织的政治活性和组织力。


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