大数据技术在干部日常监督中的实践应用与优化

一、引言

传统干部日常监督方式在信息收集的全面性、监督的时效性等方面存在一定局限。随着信息技术的飞速发展，大数据技术以其强大的数据处理能力、精准的分析预测功能，逐渐融入干部日常监督工作，为破解监督难题、提升监督效能提供了新的思路与方法。深入研究大数据技术在干部日常监督中的实践应用与优化策略，对于完善干部监督体系、提高党的执政能力具有重要意义。

二、大数据技术在干部日常监督中的实践应用

2.1 多渠道数据收集与整合

纪检监察机关通过与组织、人事、审计、信访等多部门建立数据共享机制，广泛收集干部的基本信息、考核评价、廉政档案、信访举报等数据。例如，四川省乐至县纪委监委在整合数据时，将干部的工资发放、公车使用、办公用房等信息统一归集，打破了数据孤岛，形成了全面、系统的干部数据资源库。同时，利用网络爬虫等技术，收集互联网上与干部相关的舆情信息，如社交媒体言论、网络新闻报道等，拓宽数据来源渠道，为监督工作提供更丰富的数据支撑。

2.2 监督模型构建与应用

基于大数据分析技术，针对干部日常工作中的廉政风险点和违规行为特征，构建各类监督模型。辽宁省沈阳市纪委监委在营商环境、民生保障、招标采购等重点领域，利用可视化建模系统固化了 168 个模型，基本实现各重点领域大数据监督全覆盖。以“ 三公” 经费监督模型为例，通过设定经费支出的合理范围、时间规律、消费地点等参数，对财务报销数据进行实时比对分析。当数据出现异常波动，如某部门“ 三公” 经费突然大幅增长、在非定点场所消费等情况时，模型自动预警，提示监督人员进行核查。

2.3 动态实时监督与预警

大数据技术实现了对干部日常行为的动态实时监督。重庆市纪委监委的公权力大数据监督应用接入政务服务“ 渝快办” 等大数据信息，由纪检监察机关根据监督情况总结建立的模型对行权事项数据进行实时“ 过筛” 。一旦发现异常情况，如行政审批超时限、违规办理业务等，系统当天推送提醒，相关纪检监察机构在限定时间内核查办结并上传办理结果。这种动态实时监督模式，使监督关口前移，能够及时发现干部的违规倾向和潜在问题，做到早发现、早提醒、早处置，有效预防腐败问题的发生。通过对大量历史数据和实时数据的分析，还可以预测干部队伍中可能出现的廉政风险趋势，为制定针对性的监督策略提供依据。

三、大数据技术应用面临的挑战

3.1 数据质量问题

部分数据源存在数据录入错误、更新不及时等问题。一些基层单位在填报干部信息时不够严谨，如干部个人事项申报中，可能出现房产面积、投资金额等关键信息的偏差，这会误导后续的监督分析工作。虚假数据也时有出现，个别单位或人员为了掩盖违规行为，蓄意篡改、伪造数据，使得大数据分析建立在错误的基础之上，严重影响监督的精准度。在查处一些违规项目审批案件时，就发现项目申报材料中存在美化业绩、虚报数据的情况，导致基于大数据的预警筛查机制失效。

3.2 信息安全风险

在大数据环境下，干部信息涉及个人隐私和工作机密，一旦泄露，将对干部个人和组织造成严重损害。纪检监察机关在收集、存储、传输和使用干部数据过程中，面临着网络攻击、数据窃取、内部人员违规操作等信息安全风险。部分地区在成功打通各行业数据壁垒后，对平台数据量不断增加、数据安全挑战加剧的风险预判和技术储备不足，态势感知、监测预警、风险评估、应急处置的数据安全全程闭环管控链条有待加强。

3.3 部门协同与技术融合难题

大数据监督需要多部门协同配合，实现数据共享与业务协同。但现实中，各部门之间存在数据权属不明晰、利益考量等问题，导致数据共享困难。纪检监察机关在开展监督检查与审查调查工作时，常常需要从农业农村、财政、审计、税务、金融、房产等多个部门收集数据，但部门之间缺乏有效的共享桥梁，使得线索挖掘困难，难以形成完整的证据链条。同时，大数据技术与监督业务的融合还不够深入，部分监督人员对大数据技术的掌握和应用能力不足，不能充分发挥大数据技术的优势，影响了监督工作的效果。

四、大数据技术在干部日常监督中的优化路径

4.1 提升数据质量

建立严格的数据审核机制，在数据录入环节，加强对数据准确性、完整性的审核，对填报错误或不完整的数据及时退回更正。例如，在干部个人事项申报系统中，设置自动校验功能，对房产、投资等关键信息的格式、逻辑关系进行实时校验，确保数据准确无误。建立数据更新机制，明确各部门数据更新的责任和时间节点，定期对干部数据进行更新，确保数据的时效性。加强对数据造假行为的惩处力度，对于蓄意篡改、伪造数据的单位和个人，依法依规严肃处理，提高数据造假的成本，保障数据的真实性。制定统一的数据标准和规范，明确数据格式、统计口径等，便于数据的整合与分析。

4.2 强化信息安全保障

加强数据安全技术防护，采用先进的防火墙、加密算法、访问控制等技术手段，保障干部数据在存储、传输和使用过程中的安全。对敏感数据进行特殊标记，并在数据访问权限上进行严格控制，只有经过授权的人员才能访问特定数据。建立数据安全监测预警机制，实时监测数据平台的运行状态，及时发现并处理网络攻击、数据泄露等安全事件。加强对内部人员的数据安全培训，提高其安全意识和操作规范，防止因内部人员违规操作导致数据泄露。同时，完善数据安全应急处置预案，在发生数据安全事件时，能够迅速采取措施进行应对，降低损失。

4.3 加强部门协同与技术培训

明确各部门在大数据监督中的职责和数据共享义务，建立健全数据共享协调机制，通过签订数据共享协议、建立数据共享平台等方式，打破部门之间的数据壁垒，促进数据的顺畅流通与共享。加强大数据技术与监督业务的深度融合，根据监督工作的实际需求，不断优化和完善监督模型，提高模型的准确性和实用性。加大对监督人员的大数据技术培训力度，通过举办培训班、专题讲座、实践操作等方式，提升监督人员的数据意识、数据分析能力和技术应用水平，使其能够熟练运用大数据技术开展监督工作，充分发挥大数据技术在干部日常监督中的优势。

五、结论

大数据技术在干部日常监督中的应用，为提升监督效能、加强干部队伍建设提供了有力支持。通过多渠道数据收集与整合、监督模型构建与应用以及动态实时监督与预警，实现了监督工作的精准化、高效化。然而，在应用过程中也面临着数据质量、信息安全、部门协同等诸多挑战。通过采取提升数据质量、强化信息安全保障、加强部门协同与技术培训等优化措施，能够有效应对这些挑战，进一步发挥大数据技术在干部日常监督中的作用，推动干部日常监督工作向更加科学、精准、高效的方向发展，为党和国家事业的健康发展提供坚实的干部队伍保障。在未来的发展中，随着大数据技术的不断创新与完善，其在干部日常监督领域将发挥更为重要的作用，助力全面从严治党向纵深推进。

参考文献

[1]林克.大数据技术及其应用研究[J].计算机，2025，2（2）：24-25.