當前，許多地區(qū)已經建立起來的組織人事信息管理系統(tǒng)涵蓋了包括公務員登記信息、行政職務信息、學歷信息、履歷信息、考核信息和獎懲信息在內的電子檔案。但是，這些信息還不足以為開展科學的數據分析提供足夠的數據信息，數據內容上缺乏動態(tài)數據和專項數據，數據管理上沒有相關制度保障，數據處理上停留在將文本信息簡單轉換為數字信息的初級階段，僅發(fā)揮了大數據“更快”、“更多”的優(yōu)勢，尚未開展“大數據”與“微分析”相結合的“相關性”的分析。因此，如何增強大數據思維，運用現代信息化手段去收集、管理、分析、運用數據，將干部的培養(yǎng)、選拔、任用、監(jiān)督建立在客觀數據分析的基礎上，為干部管理提供快速、準確、科學的信息服務和決策支持，是人事部門迫切需要解決的現實問題。
一、整合信息資源，建立干部管理數據平臺
一是打破數據割據的現狀，實現數據協同共享。改變干部信息收集“孤軍作戰(zhàn)”的工作格局，把散落在各單位、各部門的信息統(tǒng)籌起來，共享紀檢、公安、信訪、審計、黨校等部門已經掌握了的包括干部監(jiān)督、干部調動、干部培訓等過程性資料，實現政府組織間數據的無縫整合。
二是建立干部管理信息交流平臺，實現數據雙向采集。開展面向全體干部的信息在線采集、在線服務、在線互動，構建動態(tài)數據統(tǒng)計模式，拓寬“數據”廣度和深度，形成“以崗為點、以點結線、以線成網”的信息管理平臺，為決策提供更多、更全面的依據。
三是利用現代化信息手段，形成大數據源。在互聯網時代，絕大多數人都會在網絡上留下大量的數據信息，干部也不例外，要全方位收集包括干部的生活方式、行為模式、信任關系、興趣愛好、社交語言、朋友圈、鄰里反映、個人信用等方面的信息，將數據來源從體制內延伸到體制外。
二、強化隊伍建設，開展數據立體分析
一是完善組建專業(yè)性隊伍，為數據分析提供智力支持。加強大數據相關的人才培養(yǎng)，有計劃地培養(yǎng)大數據技術和管理人才，加大對高水平大數據人才的引進力度。不斷強化專業(yè)技能，積極開發(fā)和應用各種智能化、網絡化軟件，為數據分析提供智力支持和技術保障。
二是嚴把數據錄入關，保證數據來源真實性。“干凈”的數據是實現科學分析的前提，數據量大不代表數據價值大，不是所有數據都是真實、客觀的，要對數據“提純”，數據錄入前必須對數據進行“清洗”，標示重復數據、異常數據和無效數據，注重甄別，去偽存真，加強信息庫日常維護，著力實現全員、動態(tài)、實時數據更新。
三是開展數據立體分析，實現人員調配精準化。人員調配的關鍵是實現“能崗匹配”和“人崗匹配”。人事部門可依據已經建立起來的基于數據的精細化的人才能力模型對崗位的素質要求、技術含量、工作要點作出理性分析。在技術層面上，主要利用商業(yè)智能工具實現對干部信息的分析挖掘，繪制干部成長折線圖，追蹤干部成長軌跡，從時間維度、空間維度整合干部和崗位信息，全面客觀地分析干部、崗位特點，實現對組織、崗位、人員等全面的關聯性分析。
三、加強制度建設，抵御潛在風險
一是重視頂層設計，構建統(tǒng)一標準。對轄區(qū)范圍內人事管理大數據的建設有統(tǒng)一的規(guī)定、統(tǒng)一的標準、統(tǒng)一的平臺和統(tǒng)一的管理體系，針對大數據發(fā)展帶來的新形勢、新變革，合理引導、穩(wěn)步推進，避免在推進過程中出現重復建設和應用割據的狀況。
二是完善規(guī)章制度，強化內部管理。不僅要建立數據收集、分析、錄入的準入制度，還要完善數據發(fā)布的匿名保護制度，同時對數據的歸屬、訪問權限的設置要有明確的規(guī)定，并且要建立防止數據泄露、丟失的保障系統(tǒng)。
三是提升審計質量，有效規(guī)避風險。對數據工作進行定期和不定期的審計工作，堅持“數據誰提供誰負責，誰提名誰負責，誰考察誰負責，誰決定誰負責”的原則，哪個層面出現違規(guī)問題，追究哪個層面的相應責任，規(guī)避風險。
大數據本身所具有的大容量存儲、智能推薦等優(yōu)勢為政府人事管理提供了定量分析和智能篩選的可能，但是數據只是一種工具和技術而已，它本身也存在缺陷與不足，因此要在利用數據的基礎上，打破過于依賴有限數據的桎梏，充分發(fā)揮人的主觀能動性，形成“大數據思維”，不斷實現人事管理的創(chuàng)新，更加有效的發(fā)現人、使用人、發(fā)展人、監(jiān)督人，實現大數據時代干部管理的更高境界。
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