大数据党建工作总结2020

让党建工作拥抱大数据时代

2013年1月，大数据研究的开先河之作《大数据时代》的中文版和英文版同步出版。这本书的作者是牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授维克托·迈克-舍恩伯格，内容是谈论大数据带来的思维变革、商业变革和管理变革。在作者看来，这些变革将会彻底颠覆人类认识世界的方式和观念，开启一次重大的时代转型。这本书的中文版一年之内印刷了10次，被誉为移动互联网必读图书。席卷全球的大数据热潮，因这本书而再度升温。

何谓大数据？百度百科给出这样的定义——“大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。”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。”他在书中论述，大数据时代的特点是“更多：不是随机样本，而是所有数据”“更杂：不是精确性，而是混杂性”“更好：不是因果关系，而是相关关系”。他明确提出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，取而代之的是关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。这本书认为，大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。书中还展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。

作为一个高举进步旗帜、汇聚进步力量的创新型的马克思主义执政党，我们党一直强调要坚持用时代发展要求审视自己，坚持把握时代特征开展党建工作，强调要在世界形势深刻变化的历史进程中始终走在时代前列。如今，当大数据时代以猝不及防的速度“闪”到我们面前时，我们应该怎么办？我们看到，得风气之先的互联网企业、电信运营企业已经开始研究、探讨大数据的商业应用前景，寻找与大数据相关的商业机遇与商业模式，产业界、学术界和教育界也都在密切关注大数据时代的走向。这种以开放的心态、创新的勇气拥抱大数据时代的选择值得学习，党建工作也应该拥抱大数据时代，分析大数据时代的特征，把握分析大数据时代的规律，适应大数据时代的要求，创造性地开展党建工作，这也是建设学习型、创新型党组织的题中应有之义。

大数据时代的第一个转变，是我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。因为采样分析是信息缺乏时代和信息流通受限制的模拟数据时代的产物，大数据则让我们更清楚地看到了样本无法揭示的细节信息。

党建工作应当适应这种转变。譬如，我们做党员管理工作，对党员的性别结构、年龄结构、学历结构、职业结构、收入结构等信息，就不必再做样本分析，这些信息全都储存于各级党组织的档案之中，我们完全可以将其录入党员信息库，然后进行全样本分析。党员信息的大数据会让我们清晰地看到一个地方、一个单位的党员队伍状况，党员年龄是不是偏大，党员文化素质是不是偏低，党员的职业分布是怎样一种状态，党员的收入处于什么样的水平，等等，都能够一览无遗。

再譬如，我们开展服务型党组织建设，一个地方、一个单位的党组织是不是已经建成了党组织建设，也可以通过大数据来进行定量分析和定性分析。通过数据汇总，看看某个基层党组织有没有根据党员的职业特点和个人特长组建“党员服务队”、设立“党员先锋岗”、划分“党员责任区”，是不是集中组织有较强服务能力的党员在思想教育、扶贫帮困、救急救难、法律援助、科技服务、市场信息、用工需求、文化娱乐、医疗保健、治安维稳、家政服务、亲情陪伴等方面为群众提供服务，妥善帮助困难群众解决各类矛盾和困难。这些完整的数据会“主动说话”，帮助我们了解服务型党组织建设的真实状况。

大数据时代的第二个转变，是研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。因为当我们测量事物的能力受限时，关注最重要的事情和获取最精确的结果是可取的；
当我们拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是我们追求的主要目标。适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。

党建工作应当关注这种转变。譬如，党员的思想状态究竟如何，是我们非常关注的，但以往我们迫切想统一思想，想精确地把握每一名党员的思想变化，在大数据时代是不是可以变换一种思路？任何人的思想都会通过行为表现出来，思想本身难以把握，而行为却是非常具体的。每个基层党组织中党员的行为表现是可以转化为数据的，一个党员能不能正确处理个人利益与党和人民利益的关系，是不是自觉坚持和维护党的民主集中制，肯不肯开展批评与自我批评，有没有超出法律和政策许可的范围谋求个人私利与特权，敢不敢挺身而出同违反党的纪律、违法犯罪的行为作斗争，等等，这些行为表现能够极为准确地反映一名党员的思想状态，反倒是那些看似准确反映思想状态的思想汇报，未必是党员思想状态的真面目。

大数据时代的第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系，而是致力于寻找事物之间的相关关系。虽然相关关系不能准确地告知我们某件事情为何会发生，但它会给我们提供非常新颖且有价值的观点，会提醒我们这件事情正在发生，在许多情况下，这种提醒的帮助已经足够大了。

党建工作应当研究这种转变。譬如，我们开展党风廉政建设，开展反腐败斗争，对于那些腐败现象的研究，就可以参考这种转变，即从寻找因果关系转为寻找事物之间的相关关系。那些腐败分子入狱之后在挖掘思想根源时，几乎都是说“放松了政治理论学习，忽视了世界观改造”“忘记了党的宗旨，疏忽了党性锻炼”“把组织纪律、党纪国法都忘在了脑后，把党性原则丢到了一边”云云。他们的悔过书有着惊人的雷同。既然如此，我们就没必要再花费更多的精力去追寻那些党员干部走向腐败深渊的具体原因，而把大量的工夫放在寻找腐败分子、腐败现象的相关关系上。这样，我们就可以发现更多的蛛丝马迹，顺藤摸瓜，挖出更多的串案、窝案，揪出更多的腐败分子，并通过重拳出击、标本兼治铲除腐败分子滋生的土壤，努力把腐败现象减少到最低程度。

大数据时代来了，党建工作准备好了吗？这就要看各级党组织和党员干部对大数据时代的认识程度、把握程度了。不过我们有理由相信，一个始终走在时代前列的马克思主义执政党，是注定不会落伍于大数据时代的。

（责编/赵哲）

大数据挑战及其未来研究领域讲座学习心得

信息学院

计算机技术

2015级14班

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2201514058 大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，计算机类研究人员必须面对的一个严峻的课题。为了让师生紧跟技术发展，河北科技大 学信息与工程学院举办了关于大数据的讲座，大家积极参加，认真听讲，受益匪浅。

该讲座主要从大数据的基本概念、主要特征、应用领域、制约因素、大数据产业发展情况及发展大数据产业的关键思考因素，来对大数据进行了深入浅出的剖析讲解。

大数据（BigData）是指通过快速获取、处理、分析以从中提取有价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。海量和多样化是对大数据的数据量与数据类型的界定；
快速是对大数据获取、处理、分析速度的要求；
价值是对大数据获取、处理、分析的意义和目的；
交易数据、交互数据与传感数据是大数据的来源。大数据之“大”，不仅在于其规模容量之大，更多的意义在于人类可以处理、分析并使用的数据在大量增加，通过这些数据的处理、整合和分析，可以发现新规律、获取新知识、创造新价值。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的增值。大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次具有划时代意义的技术变革，将对经济社会发展和个人生活方式产生巨大影响。

大数据的基本特征海量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和价值化（Value）。大数据首先是数据量大。随着更多互联网多媒体应用的出现，数据的类型不断增加，诸如图片、声音和视频等非结构化数据占到了很大比重。大数据技术的应用使得企业能够及时把握市场动态，迅速对产业、市场、经济、消费者需求等各方面情况做出较为准确的判断，并快速制定出有针对性的生产、运营、营销策略，不断提高企业的竞争力。大数据真正的价值体现在从海量且多样的内容中提取用户行为、用户数据、特征并转化为数据资源，并进一步加以挖掘和分析，增强用户信息获取的便利性。

大数据技术的快速发展催生了大数据的产业化，伴随着社会信息化、企业信息化、平安城市、智慧城市、社交网络、电子商务等不断发展，以及云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术广泛应用而不断产生的交易数据、交互数据与传感数据，大数据产业生态链的构建初步形成。按照数据价值实现流程主要包 括生产聚集层、组织与管理层、分析与发现层、应用与服务层。大数据的行业应用会促使大数据产业链形成一个循环过程，包括对大数据的组织与管理、分析与发现、应用服务，产业链的最终用户也可以是产业链的上游大数据资源拥有者。随着每次数据产生到数据价值实现的循环过程，数据规模不断扩大、数据复杂度不断加深、数据创造的价值不断加大，同时，也加速大数据技术创新与产业升级。美国将大数据从商业行为正式上升到国家战略层面。我国“十二五”规划已将大数据作为建设重点，各级政府也着手建立大数据库，进入了大数据管理时代。目前，我国已成为全球IT巨头布局大数据战略的重要集聚地。随着网速的大幅提升，数据也将迎来爆发式增长，快速获取、处理、分析海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据的能力将进一步提升，大数据正在成为推动信息产业变革的新引擎。

大数据的挖掘及分析给企业科学决策，政府节约开支、提高公共服务能力， 文化教育创新以及金融服务业发展提供重要帮助。大数据的快速发展使得常规技术已难以应对大规模数据量的处理需求，存储技术问题、管理成本问题和安全隐私问题是极大的挑战。构建大数据创新体系，建设产业基础平台；
推动重大项目建设，加大资源整合力度；
合理利用政务信息资源，探索产业发展模式；
加强龙头企业招商力度，提升产业服务技术能力；
是发展大数据较为关键的考虑因素。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；
重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；
不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机。

在如此快速到来的大数据信息革命时代，大数据在当今信息技术发展的前沿和热点领域，物联网、互联网以及移动通信网络的占着举足轻重的位置。我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。

《大数据时代》读后感

一、学习总结

1、关于作者

维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger），他是十余年潜心研究数据科学的技术权威，他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。

2、关于大数据 1）大数据是什么

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（（高）速率）、Variety（多样性）、Veracity（真实）。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。

2）大数据的来源

所谓的“Big Data”是由IBM和Gartner分析师提出的概念，我们比较时髦的称其为大数据。

3）大数据现状、应用

通过分析和优化企业数据实现一种对未来的企业运营的精准的预测能力。采用一系列的技术，从技术中获得洞察力，也就是BI或者分析；
另外一个是分析路径，寻找关键绩效指标，从仪表盘这样的工具进行数据分析，实现预测性工作。

4）大数据未来

Fayyad曾被视为数据挖掘领域的No.1，他用下图向我们解释了为什么说分析是大数据未来的发展方向。

3、关于大数据时代 1)思维变革

 更多：不是随机样本，而是全体数据；
“样本=总体”。

 更杂：不是精确性，而是混杂性；
允许不精确，最大化利用全体数据。

 更好：不是因果关系，而是相关关系；
“是什么”，而不是“为什么”。

2)商业变革

 数据化：一切皆可“量化”；
关注信息本身。

 价值：发现、利用数据的价值。

 角色定位：大数据掌控、大数据技术、大数据思维的三足鼎立。

3)管理变革

 责任：数据来源有效性、数据存储安全性、数据使用合法性。

 自由：反对数据垄断大亨。

二、读后感

1、大数据时代，是名符其实的“信息社会”

经历了口口相传、纸媒传播，到现在的网络技术，我们可以获得比以前更多的信息并进行分析，可以从更多的维度诠释世界。

通讯技术的发展，促进了个人/组织在信息获取上的平等发展，数据不再是限制我们努力的因素了。数据的的爆炸式产生，促使我们必须从海量的信息中做出选择、掌握数据挖掘技术和筛选工具。

2、大数据技术支持预测工作

大数据的4V特点，及对相对关系的发掘，改变了传统的基于少量样本的预测思维。思维的转变，将会在各行各业中爆发出更多的预测技术和工具，进而支撑预测工作的大力发展。

大数据技术越完善，我们越能更快更全面的获得更多的有效数据，预测则越准确。

3、知识管理迫在眉睫

大数据的未来是数据分析，而分析的目的是转化为经验、规律、总结„„，它们的集合就是知识。知识是个人/组织成长的直接推动因素。

知识管理要遵循积累原则（知识积累是实施知识的管理基础）、共享原则（一个组织内部的信息和知识要尽可能公开，使每一个员工都能接触和使用公司的知识和信息）、交流原则（知识管理的核心就是要在公司内部建立一个有利于交流的组织结构和文化气氛，使员工之间的交流毫无障碍）。这三原则不正是大数据技术的组织基础吗？

三、在工作中的而应用

1、关注运作工作向数据管理方向的转化

在仓储工作中，为物品对象（仓库、货物、设备、员工等）、流程对象（如作业、异常处理、管理等）建立属性列表，关注数据积累。

同时，关注仓储数据与运输、客服、园区等各方面环境数据的对应。

2、重视数据挖掘，提高数据分析能力

根据运作问题和目标，通过数据挖掘和分析，寻找有效的数据指标。通过对关键指标的趋势预测，发现潜在风险、发掘改善途径。

3、推动数据转化，促进建立知识管理系统

在实际工作中，重视对裸数据、经验、执行文件的管理，引导各项目的知识转化。建立从数据积累、知识转化（数据到知识、隐性知识到显性知识、个体知识到组织知识等）、知识共享的知识管理体系，形成仓储管理知识体系及其良性循环。

（正文结束）

- 为期5天的“云计算与大数据技术及其应用高级研修班”已经结束。作为一名学员，我在这5天时间里聆听了王家耀院士、郭殿升教授、郑宇研究员等人的研究报告，对云计算、大数据和互联网+相关概念、技术有了更深的认识，对它们在各个领域的应用有了更进一步的了解，拓宽了思路，对我们接下来在科研和教学工作中研究云计算和大数据、讲授云计算和大数据、使用云计算和大数据都有很大的促进作用。下面我将对自己对云计算和大数据的认识以及如何使用相关技术服务于工作的设想做一个简单介绍。

1．云计算

云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，它还没有一个一个统一的概念。美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。云计算（Cloud Computing）是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）、热备份冗余（High Available）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

2006年8月9日，Google首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次提出“云计算”（Cloud Computing）的概念。它一出现就吸引了各方的关注：2007年10月，Google与IBM开始在美国大学校园，推广云计算的计划；
2008年2月1日，IBM（NYSE: IBM）宣布将在中国无锡太湖新城科教产业园为中国的软件公司建立全球第一个云计算中心（Cloud Computing Center）；
2008年7月29日，雅虎、惠普和英特

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- 尔宣布一项涵盖美国、德国和新加坡的联合研究计划，推出云计算研究测试床，推进云计算；
2010年7月，美国国家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支持厂商共同宣布“OpenStack”开放源代码计划。云计算的核心与效用计算和网格计算非常类似，也是希望IT技术能像使用电力那样方便，并且成本低廉，截至到2014年，云计算在需求方面已经有了一定的规模、在技术方面也已经基本成熟了。当前已经出现的云计算研究和应用主要体现在：云物联、云安全、云存储、云游戏、云计算等。

云计算包括基础设施即服务（Infrastructure-as-a- Service ，IaaS）、平台即服务（Platform-as-a- Service，PaaS）和软件即服务（Software-as-a- Service ，SaaS）三个层次的服务，涉及编程模式、海量数据分布存储、海量数据管理、虚拟化、云计算平台管理等热门技术，是当前最热门的科技词汇。当然云计算也存在一些问题，如数据隐私问、数据安全性、用户的使用习惯、网络传输问题、缺乏统一的技术标准等。

2．大数据

简单的说，大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，其关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据具有容量大、种类多、速度快、可变性强以及真实、复杂等特征，其价值价值体现在：对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；
做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型；
面临

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- 互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

为了加快大数据产业的发展，国务院于2015年9月印发《促进大数据发展行动纲要》，要求大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化；
发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链；
健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。以此为基础，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。

4．高校的云计算和大数据

在当前时代，云计算和大数据已经成为时代需求，在这种潮流中，作为直接培养人才的高校应该走在研究大数据和使用大数据的前列。

（1）针对性教学。大数据应用于课堂教学，最大的影响可能就是我们将有

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- 能力去关注每一个学生的微观表现。运用大数据技术，不仅可以获得一个学生在课堂中的表现和行为，还可以对这个学生在课堂学习过程中的各种行为表现、情绪态度等进行全方位分析，从而得出学生学业的优缺点和对待学业的态度等。如果大数据技术能广泛地运用于课堂教学，那么我们在课堂中进行针对性教学就有了可能。

（2）开放式教育。近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。

（3）大数据考试。教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。学生的作业和考试中有一系列重要 的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学 生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。测学生是“如何”考试的能让研究者有效定型学生的学习行为。大数据要求教育工作者必须超越传统，不能只追求正确的答案，学生是如何朝着正确答案努力 的过程也同样重要。在一次考试中，学生个人和整体在每道题上花费了多少时间?最长的是多少?最短的是多少?平均又是多少?哪些此前已经出现过的问题学生答 对或答错了?哪些问题的线索让学生获益了?通过监测这些信息，形成数据档案，能够帮助教育工作者理解学生为了掌握学习内容而进行学习的全过程，并有助于向 他们提供个性化的学习模式。

现在，大数据分析已经被应用到美国的公共教育中，创造了“学习分析系统”——一个数据挖掘、模化和案例运用的联合框架，成为教学改革的重要力量。“学

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- 习分析系统”旨在向教育工作者提供了 解学生到底是在“怎样”学习的更多、更好、更精确的信息。举例来说，一个学生成绩不好是由于他因为周围环境而分心了吗?期末考试不及格是否意味着该学生并 没有完全掌握这一学期的学习内容，还是因为他请了很多病假的缘故?利用大数据的学习分析能够向教育工作者提供有用的信息，从而帮助其回答这些不太好回答的 现实问题。

教育工作者和研究者已经开发出从大数据中提取价值的5种主要的技术：

预测——觉知预料中的事实的可能性。聚类——发现自然集中起来的数据点。相关性挖掘——发现各种变量之间的关系，并对其进行解码以便今后使用它们。升华人的判断——建立可视的机器学习的模式。用模式进行发现——使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”。实施这些技术就能够通过大数据来创建为提高学生成绩提供支持的学习分析系统。研究者们相信这些技术将帮助教育工作者更加有效地指导学生朝着更加个性化的学习进程迈进。

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XX镇2017年大数据工作总结

XX镇为落实关于省、州、市大数据工作决策和部署，积极推进大数据工作开展，按照《关于报送XX市2017年大数据工作总结的通知》（凯数据领办通„2017‟11号）文件要求，结合我镇实际情况，现将我镇大数据工作开展情况总结如下：

一、主要做法及成效

（一）主要做法。

1、加强领导。成立以主要领导为组长，分管领导为副组长，各站办所负责人为成员的大数据工作领导小组，办公室设在镇经济发展办公室，具体负责大数据工作的宣传、协调。

2、加强宣传。在全镇12个行政村张贴大数据宣传标语，营造全民参与、全民享用的大数据氛围。

3、加强信息管理。对全镇所涉及到的电子信息系统明确专人负责监管、运作，确保数据便捷性、真实性、有效性。

4、加强各部门沟通。统筹协调全镇所涉及的部门数据，及时提供所需数据，实现部门之间的信息传输。

（二）工作成效

1、农村淘宝。农村淘宝自2015年开展以来，实现了农村线上购物更便捷，老百姓足不出户都可以享受到和城市一样的购物环境，我镇共成立了4个淘宝服务站，目前有3个服务站正常运营。

2、“广电云”。农村广电云户户通，为群众的生活增添了色彩，贫困户免费安装“广电云”，政府补助收视费。目前该项工作正在开展。

3、“扶贫云”。精准识别全镇贫困户，各村的贫困户信息录入系统，掌握贫困户家庭基本信息，制定帮扶计划和措施，对助推贫困户脱贫提供了数据基础。

4、贵州留守儿童信息系统。定期更新我镇留守儿童信息，掌握全镇留守儿童情况，关注留守儿童生活，做好留守儿童管控，对留守儿童慰问提供数据。

5、综治工作网格化管理系统。对辖区内的户籍信息，案件信息录入，为全镇安全稳定提供了数据保障。

6、贵州省最低生活保障信息系统。对我镇的农村低保、城镇低保发放、资金管理提供了完善的信息平台，保障工作顺利开展，能查询到发放金额和发放时间，群众办事更方便。

7、国家自然灾害灾情管理系统。及时上报辖区内的自然灾害灾情情况，便于上级及时了解灾情情况，为救援提供更充裕的时间。

8、XX市城乡低收入家庭认定比对系统。为全镇低收入家庭的申请、审核、入户核查等工作提供了信息平台，时时掌握全镇低收入家庭，便于低保评议，生活救助等民生工作开展。

9、贵州省新型农村合作医疗管理系统。对全镇合作医疗报销的基本材料、档案管理、门诊管理、住院管理相关信息汇总，由镇合作医疗办公室工作人员对就医报销情况进行核查。让合作医疗报销工作更公开、透明、便捷。

10、贵州省劳动力就业信息系统。对全镇辖区内的劳动力信息进行登记，及时掌握各村就业失业情况，对劳动力培训、转移就业提供了依据。

（十一）微信党政工作群。我镇建立微信党政工作群，实现领导及时安排工作，负责人及时落实工作的机制。各部门“大比武”争相晒成绩，营造了一个健康，正能量的工作环境。

二、存在问题和困难

（一）信息互通困难。各部门的信息只能在独立的系统平台上体现，不能融汇其他信息，导致部分信息重复入户采集，增加了乡镇工作量，同时，群众也排斥多次核实信息。

（二）大数据基础薄弱。乡镇大数据没有专项工作经费，也没有专门人才开发数据平台，大数据工作开展被动。

三、下一步工作打算

我镇计划建立一个扶贫资源共享平台，包含林业、农业、水利、扶贫、民政、医疗、教育、人社等部门的相关信息，使不同部门和机构之间协调、协作、协同更顺畅，为全镇扶贫工作开展打开便捷通道。项目实现资源共享，实现全镇办公便捷化，群众办事更快捷。

XX镇人民政府 2017年12月6日

党建工作总结加数据（共9篇）

大学院系 党建工作总结（共5篇）

带数据财务工作总结（共4篇）

党大学党建工作总结（共6篇）

大党建工作总结（共10篇）