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摘 要：随着电子网络的普及以及云计算、大数据技术的持续推进，原有的社会保障管理方式已不能满足政府以及公众的多样化需求，推进“互联网+社保”模式已成为必然。本文将对此进行分析，并提出相应的对策。
关键词：大数据;社会保障
大数据即指无法在一定时间内用普通的工具去收集、整合、分析的庞大的数据集合。通过大数据分析和云计算能将大数据处理成有价值的信息集合来为人们创造更多的价值，在社会各个领域发挥着重要的作用。而大数据时代的全面到来，也恰恰为社会保障工作的创新和改革带来了新的机遇，积极适应大数据环境，积极应用大数据技术，已成为提升社会保障工作效率的必然选择。
一、大数据在社会保障工作中应用的必要性
随着大数据时代的来临，大数据已经成为了一种新的社会资源，其对政府公共管理，行政决策和公共服务能够极大的赋能，提高整个政府机构的运转效率，提升决策判断的准确性。大数据已经给社会带来了一场伟大变革，所有的事物都将因其发生巨大的变化。
随着人工不断增长，社会保障制度的完善，我国的社会保障工作现在面临着极大的压力。社会保障机构工作量越来越大，以现在的人员架构已经很难保质保量的完成这一工作，更给监管带来了很大的难度，很多问题都无法及时解决，各种社会问题就凸显出来。大数据时代来临，意味着通过大数据技术可以让社会保障工作更加高效的完成，同时让数据更加透明化，人民满意度会得到极大提升。
二、大数据在社会保障工作中的应用策略
（1）构建标准化的服务平台
人力资源和社会保障工作需要处理海量的信息数据，随着大数据技术的普及，我们可以构建一个标准化的信息服务和管理平台来帮助相关部门进行工作。通过这一平台可以实现信息资源的共享，提升组织内和组织间的配合效率，减少溝通成本。在平台完成搭建以后，要充分发挥大数据技术的优势将大量的信息进行科学的收集和整理，形成一个完整的数据库，以便于随时调用参考。并且还要给其他需要相关数据的政府部门预留好接口，帮助提升政府服务和社会公共服务的效率。在信息化服务和管理平台投入使用后，要根据各部门使用情况和民众的意见反馈提出相应的优化整改方案，把不必要的功能去掉，整合那些重复无效的信息，从而简化整个平台的使用流程，优化平台的使用体验，让平台变得更加完善。除此之外，还要对平台数据进行定期的分析和处理，通过数据分析来为社会保障工作提出建设性意见，帮助政府机构更好的开展相关的工作。
（2）向社会提供开放性的数据资料
大数据技术的发展特点是通过庞大数据交互和共享，利用各个数据分析模块对信息进行综合的分析和处理。只有保证了数据的开放性，才能让大数据的处理更加高效和快速，并且提高其社会保障工作的价值。在我国社会保障工作中，参与工作的基层单位众多，各个职能部门之间以及职能部门和群众之间需要传递的信息数量是非常大的，通过将大数据查询接口的开放，使大数据信息能够充分的共享，提升信息的流转效率。除此之外，还要根据各职能部门和不同民众群体不同需求，有针对性的开放不同类型的数据接口，并提供专业化的数据服务支持，以此来提升社会保障部门和民众对于数据信息的使用效率。
（3）强化数据分析和整合工作
大数据的应用能够为社会保障工作进行信息资源的整合和分析，将结果提供给政府机构和社会保障相关部门进行决策，确保政策的准确性。首先，利用计算机数据处理和报表图形可视化技术，通过内部的各个功能性硬件对收集的信息进行归纳和整理，并根据此分析出数据的来源和可信性。除此之外，还要利用相关的大数据软件工具对信息进行多元统计分析，通过综合性的分析，统计出多个变量之间相互的规律性，明确各种因素对于数据结果的影响，避免出现对各种因素考虑不周全的情况出现，以便于决策者通过分析结果做出正确的决策，减少在人工进行分析时的工作量，减少决策的失误率，提升决策的效率。
（4）加强信息安全管理
大数据的应用是一把双刃剑，它给人们带来极大的便利的同时也带来了一定的风险。在大数据下每个个体的数据都被收集和整合在云端，一但信息安全做不好，将会有严重的信息泄露风险。因此社会保障部门在构建信息化和服务平台是要重视信息安全的重要性，加大对于网络安全方面的投入，以保证社会保障工作的正常开展，强化内部的管理流程，制定相关应急预案，将网络安全的风险降到最低。
三、总结
本文就大数据在社会保障工作中的应用提出了一些思路，单值得注意的是：大数据的应用对社会保障工作队伍提出了更高的素质要求，人才的培养和储备变得尤为重要，社会保障部门要建立专门的人才培养机制，快速加强人才队伍的建设，通过专业技术人才的引进，提升整个人才队伍专业技能。还要根据不同的工作内容和性质，做好人才的定向培养和分配，保证人才与岗位的匹配，如此才能保证大数据的高效应用。
参考文献
[1]石欣鹭、田晓膺.精准扶贫需用好大数据[J].人民论坛，2018（22）：66-67.
[2]郭骅、屈芳.智慧养老平台的辨析与构建[J].贵州社会科学，2017（12）：125-132.
关键词：大数据;社会保障
大数据即指无法在一定时间内用普通的工具去收集、整合、分析的庞大的数据集合。通过大数据分析和云计算能将大数据处理成有价值的信息集合来为人们创造更多的价值，在社会各个领域发挥着重要的作用。而大数据时代的全面到来，也恰恰为社会保障工作的创新和改革带来了新的机遇，积极适应大数据环境，积极应用大数据技术，已成为提升社会保障工作效率的必然选择。
一、大数据在社会保障工作中应用的必要性
随着大数据时代的来临，大数据已经成为了一种新的社会资源，其对政府公共管理，行政决策和公共服务能够极大的赋能，提高整个政府机构的运转效率，提升决策判断的准确性。大数据已经给社会带来了一场伟大变革，所有的事物都将因其发生巨大的变化。
随着人工不断增长，社会保障制度的完善，我国的社会保障工作现在面临着极大的压力。社会保障机构工作量越来越大，以现在的人员架构已经很难保质保量的完成这一工作，更给监管带来了很大的难度，很多问题都无法及时解决，各种社会问题就凸显出来。大数据时代来临，意味着通过大数据技术可以让社会保障工作更加高效的完成，同时让数据更加透明化，人民满意度会得到极大提升。
二、大数据在社会保障工作中的应用策略
（1）构建标准化的服务平台
人力资源和社会保障工作需要处理海量的信息数据，随着大数据技术的普及，我们可以构建一个标准化的信息服务和管理平台来帮助相关部门进行工作。通过这一平台可以实现信息资源的共享，提升组织内和组织间的配合效率，减少溝通成本。在平台完成搭建以后，要充分发挥大数据技术的优势将大量的信息进行科学的收集和整理，形成一个完整的数据库，以便于随时调用参考。并且还要给其他需要相关数据的政府部门预留好接口，帮助提升政府服务和社会公共服务的效率。在信息化服务和管理平台投入使用后，要根据各部门使用情况和民众的意见反馈提出相应的优化整改方案，把不必要的功能去掉，整合那些重复无效的信息，从而简化整个平台的使用流程，优化平台的使用体验，让平台变得更加完善。除此之外，还要对平台数据进行定期的分析和处理，通过数据分析来为社会保障工作提出建设性意见，帮助政府机构更好的开展相关的工作。
（2）向社会提供开放性的数据资料
大数据技术的发展特点是通过庞大数据交互和共享，利用各个数据分析模块对信息进行综合的分析和处理。只有保证了数据的开放性，才能让大数据的处理更加高效和快速，并且提高其社会保障工作的价值。在我国社会保障工作中，参与工作的基层单位众多，各个职能部门之间以及职能部门和群众之间需要传递的信息数量是非常大的，通过将大数据查询接口的开放，使大数据信息能够充分的共享，提升信息的流转效率。除此之外，还要根据各职能部门和不同民众群体不同需求，有针对性的开放不同类型的数据接口，并提供专业化的数据服务支持，以此来提升社会保障部门和民众对于数据信息的使用效率。
（3）强化数据分析和整合工作
大数据的应用能够为社会保障工作进行信息资源的整合和分析，将结果提供给政府机构和社会保障相关部门进行决策，确保政策的准确性。首先，利用计算机数据处理和报表图形可视化技术，通过内部的各个功能性硬件对收集的信息进行归纳和整理，并根据此分析出数据的来源和可信性。除此之外，还要利用相关的大数据软件工具对信息进行多元统计分析，通过综合性的分析，统计出多个变量之间相互的规律性，明确各种因素对于数据结果的影响，避免出现对各种因素考虑不周全的情况出现，以便于决策者通过分析结果做出正确的决策，减少在人工进行分析时的工作量，减少决策的失误率，提升决策的效率。
（4）加强信息安全管理
大数据的应用是一把双刃剑，它给人们带来极大的便利的同时也带来了一定的风险。在大数据下每个个体的数据都被收集和整合在云端，一但信息安全做不好，将会有严重的信息泄露风险。因此社会保障部门在构建信息化和服务平台是要重视信息安全的重要性，加大对于网络安全方面的投入，以保证社会保障工作的正常开展，强化内部的管理流程，制定相关应急预案，将网络安全的风险降到最低。
三、总结
本文就大数据在社会保障工作中的应用提出了一些思路，单值得注意的是：大数据的应用对社会保障工作队伍提出了更高的素质要求，人才的培养和储备变得尤为重要，社会保障部门要建立专门的人才培养机制，快速加强人才队伍的建设，通过专业技术人才的引进，提升整个人才队伍专业技能。还要根据不同的工作内容和性质，做好人才的定向培养和分配，保证人才与岗位的匹配，如此才能保证大数据的高效应用。
参考文献
[1]石欣鹭、田晓膺.精准扶贫需用好大数据[J].人民论坛，2018（22）：66-67.
[2]郭骅、屈芳.智慧养老平台的辨析与构建[J].贵州社会科学，2017（12）：125-132.
[3]向运华，王晓慧.人工智能时代老年健康管理研究[J]新疆师范大学学报（哲学社会科学版）.2019（4）：98-107.
[4]郜凯英、杨宜勇.中国互联网+社会保障信息系统构建——基于大数据挖掘视角[J].经济与管理研究，2016（5）：83-89