744      微軟  Office

運用大數據處理技術 做好國有企業思想政治工作

在全麵深化企業改革和互聯網全麵普及的新形勢下，國有企業思想政治工作麵臨著許多新情況，國有企業要勇於挑戰自我、求新達變，積極推進思想政治工作理念創新、手段創新，要善於運用計算機大數據處理技術，積極構建大數據思想政治工作管控體係，確保職工隊伍穩定，使企業思想政治工作煥發出勃勃生機，為企業改革發展提供強有力的思想保障。

運用大數據搭建思想政治工作新平台

針對思想政治工作麵臨的新情況，國有企業要勇於創新，積極確立“用數據鏈築牢生命線”的新理念新思路，立足企業內部網絡，運用大數據處理技術，創新做好企業思想政治工作。

加強源頭管控。本著超前掌控、全麵覆蓋、動態捕捉的原則，拓展職工思想信息獲取渠道，積極構建重點人群監測網、心理健康服務網、談心談話反饋網、工作狀態確認網、新媒體交互監測網，實時掌握、動態錄入職工關心關注的熱點問題，積累形成職工思想信息數據組。

暢通傳輸渠道。實施信息管理動態工作機製，一般性職工思想動態和輿情信息通過計算機管控係統報送，時效性及重要緊急信息采用電話、短信直接報送的方式，確保各類信息靈敏高效傳輸，為及時妥善處置問題贏得時間、創造條件。

實施分級管理。利用計算機查詢、統計、匯總、歸類等數據處理技術，對錄入積累形成的職工思想動態信息數據進行深入分析，自動生成統計圖。根據統計圖，采取矛盾分析、比較分析、因果分析、定量分析、係統分析等方法，摸排潛力職工，形成職工思想動態分析報告，並實施分級管理。

線上線下精準對接形成思想政治合力

國有企業在大數據思想政治工作管控體係運行過程中，要堅持線上線下精準對接、一體化運行，有針對性地設置主題、創新載體，打造思想政治工作合力。

實施潛力職工心靈慰藉工程。依據計算機生成的職工思想動態統計圖，以提高幫教轉化、分類處置的針對性為導向，分門別類的確定具有轉化空間的潛力職工，建立包保機製，實施包保人員對潛力職工每周開展一次談心、每月同班勞動一次、每月進行一次家訪、至少幫助解決一個實際問題的“四個一”包保舉措，使職工在企業找到心靈慰藉，得到企業的關懷和溫暖。

培育“五講五有”職工隊伍。深刻剖析職工思想問題根源，以培育社會主義核心價值觀為導向，明確講政治、有信念，講大局、有擔當，講道德、有品行，講規矩、有紀律，講奉獻、有作為“五講五有”新時期職工標準，挖掘“草根”職工的閃光事跡，依托企業內部電視、報紙、網絡、微信公眾號、微博等媒介加大典型宣傳力度，營造爭先晉位、健康向上的良好環境，為企業改革發展注入新活力。

建立“說事解事”工作製度。推選威信高、群眾認可的黨員幹部、勞動模範、職工代表、技術權威、生產骨幹、熟知法律法規政策專業知識和熱愛群眾工作的人員，成立“說事解事”委員會，承擔評理勸說、教育引導、政策解釋、法規宣傳、矛盾化解和人員穩控的基本職責，按照解決思想問題和解決實際問題相結合的要求，一事眾議，用身邊的職工群眾去化解職工群眾的思想疙瘩、矛盾糾紛，達到“說事解事”的最佳效果，促進企業和諧穩定。

大數據管理煥發思想政治工作新活力

大數據思想政治工作管控體係的構建與實施，增強了思想政治工作的針對性和實效性，使國有企業思想政治工作煥發出新生機、新活力。

建立思想政治工作“數據庫”。通過構建大數據思想政治工作管控體係，實現了職工思想信息的常態化積累，形成了思想政治工作信息“數據庫”，突破了單位、部門之間的信息孤島，按照職責範圍和管理權限，實現了職工思想信息的交流共享，為準確把握職工思想脈搏提供了最真實最可靠的參考依據，為做好網絡信息化條件下思想政治工作提供了有力武器。

豐富思想政治工作“工具箱”。依托大數據思想政治工作管控體係，創新方法和載體，實施潛力職工心靈慰藉工程，強化“五講五有”職工隊伍建設，建立“說事解事”委員會工作製度，形成了傳統與現代相融入、線上與線下相結合，多元立體、強勢做功的思想政治新局麵。理解改革、支持改革、參與改革成為職工隊伍的主流，工作熱情高漲，保持了奮發有為的工作狀態和與企業風雨同舟的昂揚鬥誌。

鎖定思想政治工作“責任鏈”。在大數據思想政治工作管控體係中，基層單位和機關部門的思想政治工作職責更加清晰透明，通過加強源頭管控、暢通傳輸渠道、實施分級管理，將職工思想分析、輿情監測、心靈慰藉等製度要求有機嵌入係統之中，思想政治工作做沒做、做到什麼程度，通過係統查詢、排名、預警等功能，得以量化公開展現，把思想政治工作黨政同責、一崗雙責、齊抓共管的要求真正落到了實處，打通了思想政治工作責任落實的“最後一公裏”。

彰顯思想政治工作“新優勢”。通過構建大數據思想政治工作管控體係，充分發揮了思想政治工作舉旗幟、把方向、聚人心、塑靈魂的功能作用，思想政治工作反應更加迅速、決策更加科學、成效更加顯著，企業的凝聚力向心力戰鬥力顯著增強。

本文轉自d1net（轉載）

最後更新：2017-11-17 16:05:14

  上一篇：  用大數據地方立法推動國家層麵立法

  下一篇：  對人工智能、大數據和分析領域在2018年的九大預測