Application Exploration of Big Data in Cadre Evaluation
尹相国 YIN Xiang-guo
（中国石油江苏燃料沥青有限责任公司，江阴 214429）
（China Petroleum Jiangsu Fuel Asphalt Co.，Ltd.，Jiangyin 214429，China）
摘要：信息技术的快速发展，缩短了数据到决策的距离，移动互联、社交网络、电子商务、大数据等新技术推展了常规业务的疆域，结合日常国企中的干部测评工作，我们是否能够运用好这些技术，尤其是大数据，来将干部测评工作等常规业务，推上一个新的高度。大数据和干部测评工作有哪些相似之处，他们是相辅相成还是互相阻碍，通过应用与探索，我们相信未来大数据技术定会助力我们的工作。
Abstract: The rapid development of information technology has shortened the distance from data to decision-making. New technologies such as mobile internet, social networking, e-commerce and big data have promoted the territory of conventional business. Can we use these technologies, especially big data, to develop the the cadre evaluation work to a depth in daily state-owned enterprises? What are the similarities between big data and cadre assessment? Whether they complement each other or hinder each other? Through application and exploration, we believe that big data technology will help our work in the future.
关键词：大数据；特点；应用；探索
Key words: big data；characteristics；application；exploration
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）34-0253-02
0 引言
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云曾在一次台湾演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技。而我们身边的生活也在被大数据所改变。
1 大数据概述
“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
从技术上看，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。大数据必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。
从发展上看，早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。在经历了批判、质疑、讨论、炒作之后，大数据终于迎来了属于它的时代。2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家战略。奥巴马政府甚至将大数据定义为“未来的新石油”。
从价值上看，有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。大数据在带来巨大技术挑战的同时，也带来巨大的技术创新和商业机遇。不断积累的大数据包含着很多在小数据量时不具备的深度和价值，大数据的分析将能为行业和企业带来巨大的商业价值，进一步提升行业和企业的经济效益和社会效益。
2 大数据的特点
大数据的基本特点有四层面：第一数据体量巨大从TB级别跃升到PB级别。大数据的规模是一个不断变化的指标，单一数据集的规模以几十TB起算，而存储1PB数据将需要配备2000台500GB硬盘的个人电脑，可见数据的海量性。第二数据类型繁多网络日志、视频、图片、地理位置信息等。可以说所有通过网络和安装传感器的固定物体上，均可以接收和产生数据结合物联网技术，这种多样性是呈几何性的增长。第三价值密度低以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。这是因为大数据具有多层结构，会呈现出多变的形式和类型。第四处理速度快，物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据的价值特点体现在以下几个方面：第一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。第二做小而美模式的企业可以利用大数据做服务转型。第三，面临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。
3 大数据的应用迷局与探索
大数据究竟带来了什么？应用中我们不难发现：企业可以利用相关数据和分析来降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策并且可以及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元；为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵；分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存；根据客户的购买习惯为其推送他可能感兴趣的优惠信息；从大量客户中快速识别出金牌客户；使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为等。
简言之，从各种各样类型的数据中快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
干部测评，顾名思义就是对领导干部的某一时间内个人各个方面表现的数据收集，通过特定的计算方法来分析评判出其表现的一种方法。其重要意义有以下四点：第一能力方面的测评，可以作为选拔任用干部的科学依据；第二履职方面的测评，可以作为推进干部能上能下，能进能出的重要途径；第三思想政治方面的测评，可以作为遵纪守法、尽职尽责、清正廉洁的重要参考；第四民意调查方面的测评，可以作为群众基础、办事得当、公正公平等的重要依据。正是因为其对企业发展和干部任用等方面有重大影响与作用，众多企事业单位都将其作为一项基础性重点工作。
中国石油作为中国国营企业中的一员，也同样很重视干部测评工作。常规情况在每年度，都会对各层领导干部的任职表现开展测评工作。测评一般从“德、能、勤、绩”四大方面，德：思想政治表现和道德表现等；能：本职业务工作能力、策划能力、协调沟通能力、开拓创新能力和文字与口头表达能力等；勤：出勤表现、工作表现和服务精神等；绩：完成任务情况、工作效率及效益和工作业绩等。参与测评的人员均为各单位中层干部和业务骨干以及员工代表组成，通过填写测评打分表、座谈会等方法进行测评。测评方面的多样性保证了测评的全面和细致、科学和有效性，保证了测评的可追溯和全面性。
在不断完善测评工作严谨、全面、细致的同时，我们也发现常规测评方法在测评工作组织、统计、分析等方面需要大量的人力和物力以及财力。在信息迅猛发展的当下，中国石油也在积极开展创新工作并积极学习行业先进经验结合自身实际，逐步将先进经验和先进技术相融合。在大数据日臻成熟的当下，我们始终在探索干部测评工作是否能和大数据产生碰撞甚至产生火花，能够将干部测评工作推上一个新的高度。那么大数据和干部测评工作有无相同的地方？有什么瓶颈制约他们的融合？融合结果是相辅相成还是相反相阻？
从数据应用上看，大数据分析其实是搭配云计算和云存储，当需要完成一项分析时，调用这些存储数据并用需求矩阵完成对数据的定向选择，进而完成特定的检索与分析；干部测评，所有的分析考核都是基于“考核表”“电话约谈”等多种形式的测试方法得到最基本的“数据”，按照特定的统计方法和计算方法来评出参评干部的各个方面的分数，进而实现考核与选拔。所以从这方面来看，他们是有相似点的，就是都是基于“基础的数据”，通过设定的要求进行筛选和分析记忆总结。
从实际应用上看，大数据是通过大量的，繁杂的数据收集，呈现全覆盖式、多维度、无规律、几何性的特点，将数据最大程度的收集，这需要有云存储支撑，无强制保密性；而干部测评，数据有针对性、特有属性、特定人群与范围、有时间性等特点，数据不需要“过多”，但要“实用”而且“保密”，从这个方面看，他们是不同的是不能完全兼容的。
从未来发展看，大数据分析，其本质就是建立大型数据库，并结合云技术等技术手段，实现“全面”、“快速”、“有益”的分析，便于对突发情况进行快速应对，便于精准实现营销等工作；干部测评工作，其最终目的，应该是建立企业自身人才数据库，便于人才选拔和决策分析。中石油下属企业很多，各分子公司应用的干部均是依靠自身情况选拔的干部，在整体选拔上，也是分层选拔，逐步递进的，若是想实现“精准选拔”，做到“人尽其用”，那么应用云存储，搭建中石油云平台，实现干部数据整体统计分析，就可以让干部测评工作更进一个台阶。
4 结束语
大数据已经带给我们许多的改变：中国移动的“收费标准区域不同划分”，风电的“精准监测、合理调节”，网购平台的“精准推销”，网络约车软件的“快速成长”，物联网云技术等“蓬勃发展”等等，同样，虽然它与我们日常的一些基本工作，诸如干部测评工作，还不能很好的融合，但是我们有理由相信，在它不断发展的未来，一定可以辅助我们的工作，让干部测评工作更有效率、更有价值。
参考文献：
[1]大数据究竟是什么？一篇文章让你认识并读懂大数据《中国大数据》.
[2]大数据引领产业变革《大数据》.
[3]大数据向人类认知方式提出新挑战《云创存储》.
[4]《大数据时代》[英].维克托·迈尔-舍恩伯格. |
