大数据在电信企业政工工作精准化开展中的应用与挑战

1. 引言

党的二十大以来，企业改革进入“攻坚期”，如何做好新时期背景下的企业政工工作，促进企业转型升级，成为热点话题 [1]。电信企业作为信息技术的前沿阵地，在大数据的收集、存储、分析和应用方面具有天然优势。政工工作是企业思想政治工作中的重要组成部分，通过政工工作能够提高员工的思想认知，从而为企业发展提供精神动力 [2]。将大数据技术引入政工工作，有助于实现工作的精准化，更好地满足员工需求，提升政工工作的针对性和实效性。

2. 大数据在电信企业政工工作中的应用

2.1 员工思想动态精准把握

电信企业拥有庞大的员工群体，员工思想动态复杂多样。通过大数据技术，可整合员工在企业内部社交平台、工作管理系统、在线学习平台等多渠道产生的数据。分析员工的言论、行为、工作表现等信息，政工人员能够精准洞察员工的思想变化趋势。例如，若发现某部门员工在内部论坛频繁讨论工作压力大、薪酬待遇问题，通过进一步深挖数据，可精准定位问题根源，为后续制定针对性的思想引导策略提供依据。

2.2 个性化思想政治教育推送

利用大数据对员工的年龄、岗位、兴趣爱好、知识水平等进行多维度分析，为每位员工构建精准画像。根据画像结果，政工部门可以为员工推送个性化的思想政治教育内容。对于年轻的技术型员工，可推送与科技创新、行业发展趋势相关的思想政治教育资料；对于客服岗位员工，可推送强调服务意识、职业道德的内容。通过这种精准推送，提高思想政治教育的吸引力和有效性，使员工更易于接受和理解。

2.3 活动效果评估与优化

在组织各类政工活动时，大数据可用于活动效果的实时监测与评估。通过收集员工参与活动的签到数据、互动数据（如点赞、评论、分享次数）、活动后的反馈调查数据等，分析活动的受欢迎程度和存在的问题。例如，一场线上企业文化知识竞赛活动，通过大数据分析发现某个环节参与度较低，后续便可针对该环节进行优化，提升活动质量，确保政工活动能够达到预期目标，增强员工的参与感和凝聚力。

2.4 人才选拔与培养辅助决策

政工工作在电信企业人才发展方面发挥着重要作用。大数据可对员工的工作绩效、职业素养、团队协作能力等多方面数据进行综合分析，为政工部门在人才选拔和培养提供科学依据。在选拔管理岗位人才时，通过大数据评估候选人的领导潜力、沟通能力等指标，避免单纯依靠主观判断，选拔出更合适的人才。在员工培养方面，根据大数据分析结果制定个性化的培养计划，助力员工职业发展，同时也为企业储备优秀人才。

3. 大数据在电信企业政工工作应用中面临的挑战

3.1 数据质量与安全问题

大数据来源广泛，电信企业内部各系统的数据质量参差不齐。部分数据可能存在缺失值、错误值或重复记录等问题，这会影响政工工作分析结果的准确性。在收集员工绩效数据时，若部分数据录入错误，基于这些数据进行的人才评估和分析就会出现偏差，无法真实反映员工的实际情况。政工工作涉及员工大量的个人信息，如个人基本资料、思想动态、工作表现等。在大数据应用过程中，面临数据泄露、被篡改等安全风险。一旦数据安全出现问题，不仅会损害员工的个人权益，还会引发员工对企业的信任危机，影响政工工作的正常开展。

3.2 政工人员大数据应用能力不足

大多数政工人员传统的工作方式侧重于文字材料撰写、组织活动和面对面沟通等，对大数据技术相关的知识，如数据挖掘算法、数据分析工具等了解有限。这使得他们在面对海量数据时，难以有效地进行数据处理和分析，无法充分发挥大数据的优势。政工人员在长期工作中形成了传统的思维模式，习惯于定性分析和经验判断，缺乏运用大数据进行定量分析和精准决策的思维。在制定工作策略时，难以将大数据分析结果与实际工作紧密结合，导致大数据应用效果不佳。

3.3 数据整合与共享难题

电信企业内部存在多个业务系统，如客户关系管理系统、人力资源管理系统、财务管理系统等，这些系统由不同的供应商开发，数据格式、存储方式和接口标准各不相同。政工部门在收集和整合数据时，面临系统之间的壁垒，难以实现数据的顺畅流通和共享。不同部门出于对自身数据安全和利益的考虑，可能不愿意将数据共享给政工部门。

4. 应对大数据应用挑战的策略

4.1 保障数据质量与安全

制定严格的数据录入标准和审核流程，确保数据的准确性和完整性。对录入的数据进行实时校验和定期清理，及时纠正错误数据和删除重复数据。同时，建立数据质量监控指标体系，对数据质量进行量化评估，及时发现和解决数据质量问题。加强数据安全技术投入，采用加密技术、访问控制、防火墙等多种手段，保障数据在采集、存储、传输和使用过程中的安全。制定完善的数据安全管理制度，明确数据使用权限和责任，对违规操作进行严厉处罚。加强员工的数据安全意识培训，提高员工对数据安全重要性的认识，防止因人为因素导

致的数据安全事故。

4.2 提升政工人员大数据应用能力

定期组织政工人员参加大数据技术培训课程，邀请专业的大数据专家进行授课。培训内容涵盖数据挖掘、数据分析工具、数据可视化等方面的知识和技能。通过理论学习和实践操作相结合的方式，让政工人员掌握大数据分析的基本方法和工具，提高其数据处理能力。鼓励政工人员积极参与企业内部的大数据项目实践，在实践中培养数据分析思维。定期组织数据分析案例研讨活动，让政工人员分享和交流在工作中运用大数据分析解决问题的经验和心得。通过这种方式，引导政工人员从传统的思维模式向大数据思维转变，学会运用数据驱动的方式进行决策和工作。

4.3 打破数据整合与共享障碍

电信企业应投入资源搭建统一的数据平台，对各业务系统的数据进行集中存储和管理。通过制定统一的数据标准和接口规范，实现各系统数据的无缝对接和共享。在统一的数据平台上，政工部门可以方便地获取所需数据，进行综合分析和应用。建立跨部门的数据共享协调机制，加强政工部门与其他业务部门之间的沟通与协作。通过组织跨部门会议、开展联合项目等方式，增进部门之间的了解和信任，让业务部门认识到数据共享对企业整体发展的重要性。同时，为政工部门与其他部门之间的数据共享制定合理的激励措施，鼓励各部门积极配合数据共享工作。

结语

大数据技术为电信企业政工工作的精准化开展提供了强大的技术支持和创新思路。未来，随着大数据技术的不断发展和完善，电信企业政工工作应持续探索创新应用模式，不断提升工作水平，适应新时代企业发展的需求。

参考文献

[1] 周恒洁 . 新时期企业政工工作面临的挑战及应对策略 [J], 现代企业 .2024(09):135-137.

[2] 杨松 . 新时代背景下企业政工工作面临的挑战和对策 [J], 现代企业文化 .2023(11):69-72.