移動互聯時代，數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。2012年3月，美國宣布投資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃”，并且定義為“未來的新石油”，希望增強政府收集、分析和萃取海量數據的能力。這個由世界最強國家政府推動的項目，標志著大數據時代的到來。
大數據時代中，數據將起到至關重要的作用。受益于海量、多樣的數據，我們可以涉足一些之前由于缺乏數據而無法涉及的領域，例如——預測。我們還可以通過對大數據的重組和再利用，得出不同個體的相關關系，跳過無法用合理邏輯解釋的階段，直接享用某些結果。去年，麥肯錫全球研究所發布報告，公布未來12項可能改變世界的顛覆性技術。大數據，正是其中許多技術的基石。
大數據時代的到來勢不可擋，讓很多業內人士都始料未及。電商巨頭馬云就這么感慨過：“大家還沒搞清楚PC時代的時候，移動互聯網來了；還沒搞清楚移動互聯網的時候，大數據時代來了。”
大數據技術基于互聯網的發展，而目前互聯網已應用于社會發展的方方面面。那么，作為以維護職工權益為核心責任的工會組織，如何適應形勢的發展，盡快擁抱大數據時代呢？
筆者認為，可以從業已開展的工會數據工作進行幾項反向思考，探討在工會工作中進行大數據應用的可能性。
首先，數據統計得全不全？大數據時代，量的數據當然重要，但行為數據愈加引人關注。過去，我們研究建立了多少工會組織、發展了多少工會會員，但現在，則需要對這些工會會員和工會組織的行為規律進行研究，并與我們的策略相結合，從中發現目前工作活動中可能存在的問題，進而為解決這些問題提供依據。比如，工會會員的政治參與度如何、參加勞動競賽的積極性如何、主動尋求工會幫助的內容有哪些，工會組織的作用發揮程度到底有幾分。如此，打造“服務型工會”、“創新型工會”才能有的放矢。否則，打通服務職工“最后一公里”在北京也許簡單，但在西藏卻可能“萬水千山”。
其次，數據開發得夠不夠？2.8億名會員和276萬個工會組織、若干次勞動競賽和法律援助等等，在國內外均是絕對的“工會大數據”。如果僅用于寫材料、做匯報、發新聞稿，除規模性外，大數據的高速性、多樣性、稀缺性等特點并沒有得到充分表達，這多少有點可惜。大數據其實是一種信息資產，放置不顧則生折舊，投資不當則會虧損。要使工會大數據“合理經營、獲取收益”，有兩個案例可供參考。其一，2010年，美國建立了一個統一的數據開放門戶網站----Data.Gov，全面開放政府擁有的公共數據。雖然Data.Gov初次上線只開放了47組數據，但3個月內，卻收到了47個新開發的應用程序。其二，2013年7月，北京工會數據中心建設正式起步，在數據收集入庫的同時，正在抓緊開發系統平臺，旨在實現工會數據可視化。現已在微信、微博等新媒體上線且深受好評的“帶你了解北京市總工會”系列宣傳服務，正是其中一項成果。
最后，數據預測得準不準？大數據的核心價值就在于預測，從而尋找到并把握住一種“勢”。這種勢，來源于對經濟社會發展趨勢的認識，來源于對基層工會和職工隊伍發展情況的判斷，需要建立在客觀數據和科學模型的基礎上。工會研究者在研究使用數據時，要勤于思考、敢于預測、勇于探索，決不能躺在過去的功勞薄上。筆者甚至聯想，在CPI、GDP等經濟指標在世界廣泛應用之時，數據流還遠不如現在這般龐大。如今，我們收集掌握的大量數據，為建立和應用模型基本做好了準備，若能在此基礎上發現一些問題的普遍規律，甚至創造出職工幸福指數（WFI）、工會發展指數(TUD)等通用的工會指標體系，從而盡可能地客觀評價、準確預測工會發展狀況，未嘗不是對中國工運和國際工運事業的一種貢獻。
大數據時代的到來不可逆轉，工會組織要發展、要創新，就必須適應和融入大數據時代，因勢而謀，應勢而動，順勢而為，才能使工運事業彌久常新。
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