基于大数据挖掘的人社保障体系建设

大数据分析在人社领域中的应用随着技术的不断发展和应用的广泛推广，人社领域的大数据分析已经成为了一个重要的研究方向。

这个领域的研究主要聚焦在如何通过大数据分析来提高人社管理的效能和效益、优化社会保障和福利体系、提升就业率和社会劳动力素质等方面。

1、大数据分析优化社会保障和福利体系人社领域作为一个重要的公共服务领域，福利体系的改革和优化一直是一个重要的话题。

然而，传统的统计方法对于社保人口的分析和管理存在着许多问题，比如数据的收集、分析和应用速度等方面存在着很大的局限性。

这时候，大数据分析技术就能够很好的解决这些问题。

通过大数据分析技术，人社管理者可以快速地了解社会保障人口的现状和分布情况，掌握社保人口的变化趋势和规律，并且能够及时采取一些措施来加强社保管理。

同时，大数据分析还可以帮助人社管理者优化社会保障和福利体系，实现公平合理的社会保险制度，提高社会保障和福利待遇的透明度和公信力，促进社会和谐稳定和长远发展。

2、大数据分析提高就业率和社会劳动力素质不同于纯工业行业，人社领域需要把非常多的因素考虑到求职者应聘的可靠性，涉及到学历、工作经验、性格等多方面的因素。

这种情况下，大数据分析技术的应用可以有效改善招聘流程。

首先，通过大数据分析可以对某些职业领域的需求进行预测或分析，进一步在求职者的匹配上寻找合适的人员安排；其次，大数据分析可以优化人社管理的流程和方法，从而提高就业率和社会劳动力素质。

比如，通过大数据分析技术，可以节约招聘流程中人力和时间成本，并优化最终求职者的选择。

因此，在此方面，大数据分析技术的应用可以很好的提高人社工作的效能和效益，实现最佳的人才配置和利用。

3、大数据分析提高社会管理的科学化程度在人社领域中，政府和民间机构对社会管理的要求越来越高，给数据和决策分析提供了更加理性、更加精准的台阶。

通过大数据分析，社会管理者能够更加充分地掌握社会发展的趋势和变化、了解社会需求的变化，并结合社会管理的实际需要进行科学而精准的决策。

人社数据治理平台建设方案一、引言随着信息技术的飞速发展，各行各业对数据的需求也越来越大。

人社系统作为国家和社会的重要组成部分，拥有广泛的数据资源。

然而，由于数据分散、重复、安全性不足等问题，人社数据资源的价值没有得到充分发挥。

为了解决这一问题，我们提出了人社数据治理平台建设方案。

二、背景分析1. 人社数据管理现状目前，人社数据分布在各级各类人社机构中，没有统一的数据管理平台，数据存储、共享及利用存在较大的障碍。

同时，数据安全问题也引起了广泛关注。

2. 数据治理的意义数据治理是为了确保数据的质量、安全、合规和可用性，实现数据的高效流转和充分利用。

对于人社系统来说，数据治理的建设是提高数据管理水平、保障数据资产安全的必然需求。

三、建设目标本方案的建设目标是建立一个统一的人社数据治理平台，以解决数据分散、重复、安全性不足等问题，实现数据的高效管理和充分利用。

具体目标包括：1. 构建统一的数据存储和管理平台，实现数据集中存储、分类管理和有效利用。

2. 建立数据治理机制，规范数据的采集、加工、传输和使用流程，确保数据的质量和安全。

3. 提供数据共享和开放接口，促进数据的交流与合作，推动人社数据资源的共享利用。

4. 加强对数据隐私和安全的保护，建立健全的数据安全管理制度，防止数据泄露和滥用。

四、建设方案1. 平台架构设计基于云计算和大数据技术，建立一个分布式、可扩展的人社数据治理平台。

该平台采用前后端分离的架构，包括数据存储层、数据管理层、数据治理层和数据应用层。

2. 数据存储层在云服务器上建立数据存储中心，采用分布式文件系统，以满足大规模数据的存储需求。

同时，建立数据备份和灾备机制，确保数据的安全性和可靠性。

3. 数据管理层建立数据目录和元数据管理系统，对人社系统中的数据进行分类和统一管理。

同时，制定数据标准和规范，确保数据的一致性和可用性。

此外，建立数据质量监控和评估机制，及时发现和解决数据质量问题。

4. 数据治理层建立数据治理体系，包括数据治理机构和专职团队。

融合论坛基于人社行业的大数据分析及应用易联众信息技术股份有限公司副总裁 吴梁斌易联众是福建本地的一个上市公司，专注于人力资源和社会保障行业，现在在社保行业大概有十个省的覆盖。

目前，我们覆盖的可以访问到数据的人群大概是4.5亿人，可以访问到数据的企业大概是600万元，专注于像医疗卫生以及就业和社会保障行业。

关于人社大数据的一个平台的整个建设思路和应用。

为什么人社大数据，特别是社保大数据的数据价值会比较高呢？因为，在社会保障领域，它提出来了一个理念叫记录一生、管理一生、服务一生，这个理念事实上把我们整个人一生的信息都记录下来。

现在大家都是参保人，从小孩一出生开始，就参加了医疗保险，这块儿整个业务领域把整个人的一生，从出生信息到你的家庭信息，到你的教育信息，到你的工作信息，所有工作变动以及工作的一些收入情况，一个人的退休信息都记录下来，我们行业内认为，社保数据是偏难的一个信用。

所以，人社大数据在整个行业的规划，首先是顶端，顶端有一个互联网+人社。

事实上，已经把行业的整个大数据归纳上去了。

目标是身份认证、监管决策以及业务服务能力。

然后，应用场景是身份核验。

身份核验公安部最准，人力资源和社会保障局这个行业在全国发了10亿张社保卡，我们福建现在3600万张。

社保卡这块儿的数据有一个特性，发社保卡时都跟公安部比对。

另外，照片会比公安部的更准确。

如果原来公安部那边的照片不够，会有二次采集，这是身份核验。

在信用评价方面，我们构建了基于人社领域的一个个人信用分和单位信用分。

关于产品和服务，也是按照比例。

目前，我们推出的就业领域、劳动纠纷领域、精准扶贫以及社保预警决策，对于我们提供的身份证智能服务以及我们提供的个人画像，一方面是为我们的政府提供更好的服务，另一方面也能对外提供一些赋能。

一个行业的数据，不管为了自己的绩效和管理，还是为了提供更好的服务，都需要外部的服务。

对于互联网数据，包括我们现在对于互联网舆情，包括就业招聘数据，以及其它社会数据源，通过外部的数据源补充，能更好地预测和更好地分析。

“大数据”时代社会保障信息化建设的机遇与挑战苏州市人力资源和社会保障局刘东玉随着全球信息化的不断深入，数据量成几何系数增长，“大数据”（Big data）时代已经到来。

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。

人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

”金保工程是社会保障信息化的核心项目，金保一期工程已发挥出信息化对业务的支撑和引领作用，成为支撑社会保险业务经办、提升社会保险服务水平、强化社会保险基金安全的有力保障。

随着“大数据”时代的到来和金保二期工程的建设论证，可从技术上推动社保信息化工作的进一步深入。

“大数据”给社会保障信息化建设带来了诸多机遇，也带来了更多挑战。

一、“大数据”基本概念“大数据”指的是所涉及的数据量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到获取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

“大数据”同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结：体量大、多样性、价值密度低、速度快。

第一，数据体量巨大（Volume）。

从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多（Variety）。

如除传统结构化的数据外，还有文本、视频、图片、声音、地理位置信息等非结构化信息。

第三，价值密度低（Value）。

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。

第四，处理速度快（Velocity）。

“大数据”对处理速度有要求，一般要在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长就失去价值了。

最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

二、社会保障信息的“大数据”特性随着金保工程一期建设的完成，一个以信息网络三级互联、应用软件基本统一、数据资源集中管理为主要特征的、统一的金保工程支撑平台已在全国基本形成，全国所有地级城市和省级人社部门均已建立了数据中心，32个省级单位全部实现了与部中央数据中心的网络联结，90%以上的地市实现了与省级数据中心的联网，城域网已经联接到92.5%的社会保险经办机构和就业服务机构，并且延伸到街道、社区、乡镇和定点医疗服务机构，覆盖全国的人力资源社会保障信息网络架构初具规模。

基于大数据的智慧人社信息化平台建设方案xx年xx月xx日•背景介绍•建设目标与原则•方案总体架构目录•数据采集与整合•大数据分析与挖掘•应用场景与功能设计•安全保障与运维管理•实施方案与计划目录•总结与展望01背景介绍人力资源和社会保障领域法律法规和政策的制定和实施，以及各项业务的办理都离不开信息化平台的建设。

目前，人力资源和社会保障领域信息化水平已经有了很大的提高，各级政府部门和机构已经建立了大量的人力资源和社会保障信息系统。

这些信息系统在提高工作效率、简化业务流程、改善服务质量等方面发挥了重要作用。

人力资源和社会保障事业发展现状尽管目前的人力资源和社会保障信息系统已经取得了很大的进展，但仍然存在一些问题，如信息不透明、数据不规范、系统间信息孤岛等。

为了解决这些问题，有必要建设一个基于大数据的智慧人社信息化平台，提高信息共享和数据分析能力，更好地服务于人力资源和社会保障事业的发展。

智慧人社信息化平台建设需求大数据技术在智慧人社信息化平台中的应用通过利用大数据技术，可以实现数据的自动分类、存储、处理和共享，提高数据的利用效率和价值。

同时，大数据技术还可以实现数据的实时监测和分析，提供更加精准和及时的信息和服务，更好地支持人力资源和社会保障事业的决策和发展。

大数据技术可以有效地解决目前人力资源和社会保障信息系统存在的问题。

02建设目标与原则提升人社服务水平通过信息化手段，提高人社服务的便捷性和效率，改善用户体验。

提高决策支持能力运用大数据技术，加强数据分析和挖掘，为人社政策制定和决策提供科学依据。

实现资源优化配置通过信息化平台，整合人社资源，优化资源配置，提高资源利用效率。

建设目标建设原则加强平台的安全防护，确保数据安全和隐私保护。

安全性原则稳定性原则可扩展性原则用户友好性原则选用高性能的硬件设备和软件平台，保证平台的稳定运行。

平台设计应具备可扩展性，以适应未来业务发展和技术升级的需要。

注重用户体验，简化操作流程，提供便捷、高效的服务。

大数据分析在人社领域中的应用大数据分析是指利用先进的计算技术和分析方法，对海量、多样化的数据进行处理和分析，从中挖掘出有价值的信息和规律。

在人力资源和社会保障领域，大数据分析也逐渐成为一种重要的技术手段，对于人力资源管理、用工政策制定、社会保障政策评估等方面都发挥着重要的作用。

下面将从人力资源管理、用工政策制定、社会保障政策评估等几个方面来讨论大数据分析在人社领域中的应用。

第一，大数据分析在人力资源管理方面的应用。

在人力资源管理方面，大数据分析可以为企业提供更为精准的人才招聘和员工绩效评估。

通过对大数据的分析，企业可以更好地了解到人才的需求和市场的发展动态，从而更好地制定招聘计划和招聘策略。

同时，大数据分析可以帮助企业对员工的绩效和素质进行更加全面、深入的评估，从而更加科学地进行员工的激励和晋升安排。

通过这些方式，大数据分析可以让企业更加高效地管理人力资源，使企业的人力资源配置更加合理，提高企业的核心竞争力。

同时，大数据分析也可以帮助企业进行员工流失的预测和分析。

通过对员工的流动数据进行分析，可以更好地了解员工流失的原因和趋势，从而为企业提供更为科学的员工留任策略和方案。

这有助于降低企业的人事成本，提高员工的忠诚度和稳定性，为企业的长期发展提供有力支持。

第二，大数据分析在用工政策制定方面的应用。

在用工政策制定方面，大数据分析可以帮助政府更好地了解劳动力市场的需求和供给，为政府部门提供科学的用工政策建议和预测。

通过对就业数据、薪酬数据、职业培训数据等进行深入分析，政府可以更好地了解各行各业的用工状况和用工需求，从而制定更为精准和科学的用工政策。

这有助于提高用工政策的针对性和前瞻性，促进劳动力市场的平衡和有序发展。

同时，大数据分析也可以帮助政府更好地监测和评估用工政策的实施效果。

通过对相关数据进行横向和纵向的比较分析，政府可以更好地了解各项用工政策的实施情况和效果，从而及时调整政策措施，确保用工政策的落地效果。

浅谈大数据在人力资源社会保障工作中的应用经济的发展和科技大进步对人们的生活都带来了很大的变化，人们在生活和工作中面临着各个种类型大量的数据，大量的数据使各个领域都进入了量化的过程，从政府部门到人事管理，到企业管理，再到社会保障等部门，每天都产生了大量的信息数据。

而如何有效地利用这些零散的数据，客观、全面的分析，为今后的工作提供决策支持，将是社会保障部门在大数据时代面临的最大挑战。

一、大数据在人力资源社会保障工作应用中的安全措施（一）访问控制在人力资源和社会保障体系方面，只有相同的终端设备才能接入网络，接入网络的同时设备具有相应的访问权限，连接的终端也必须经过安全检查和认证。

在检查和认证的过程中国发现不合格的终端要进行修复或者是升级，对于操控终端运行的工作人员必须进行严格的筛选，只有那些有访问许可证的人才能登录，必须支持账户、MAC和第三方身份验证方案的身份验证，同时还应设置IP/MAC 和账号绑定功能，严格控制终端访问。

能够访问系统终端的人接只有系统认可的终端和人员才能访问网络，这样极大地提高了终端的安全性。

（二）终端安全检查由于核心终端设备容易受到病毒、黑客和木马的入侵，潜在的安全风险非常严重，因此对于接入终端的安全检查必须从严把关。

经过检查之后合格的终端才能接入网络。

在终端的安全检查工作具体开展时，必须检查终端设备病毒软件的安装和更新情况，以此来避免病毒软件对终端的安全性带来的威胁；检查终端的互联网浏览器、操作系统软件和桌面软件，以确保在软件安装时没有漏洞的情况出现，有效防止系统和应用程序受到木马病毒攻击，并通过更新补丁及时弥补系统安全缺陷，提前采取预防措施；检查终端的密码和账号，对于启用保护的终端，还应检查屏幕保护程序的启动时间，并确定哪些账户未在指定范围内注册，从而更容易管理非活动账户；为有效防范风险，终端一旦安装了非法软件，将限制网络访问，使用终端安全检查，及时发现并消除各种终端安全隐患，确保接入网络终端的安全性。

大数据技术在社会保障领域中的应用随着数字化时代的到来，大数据技术的应用范围越来越广泛。

社会保障作为公共服务的重要组成部分，也逐渐开始运用大数据技术来优化管理和提高服务效率。

本文将探讨大数据技术在社会保障领域中的应用，并分析其中的优势和挑战。

一、大数据技术在社会保障管理中的应用1.1 数据收集和整合社会保障需要搜集大量的数据来支持决策和政策制定。

大数据技术可以帮助机构从各种数据源中收集和整合数据，并对数据进行清洗和加工，使其更具有参考价值。

例如，通过与税务局、人力资源部门和社保局等部门的数据交叉比对，可以准确获得个人的收入情况和就业状态，从而更好地确定社会保障福利的范围和标准。

1.2 风险评估和预警大数据技术可以通过对历史数据的挖掘和分析，建立风险模型，预测未来可能出现的风险和问题。

在社会保障领域，这意味着可以通过分析参保人员的就业状况、医疗费用等数据，提前发现可能的欺诈行为或异常情况，并采取相应措施加以防范。

1.3 个性化服务和精准帮扶大数据技术可以为社会保障提供个性化服务和精准帮扶。

通过对参保人员的个人信息、工作履历、家庭状况等数据进行深入分析，可以为不同群体提供差异化的社会保障政策和服务。

例如，对于失业人员，可以提供更多的职业培训机会和就业介绍；对于低保户，可以提供更多的经济援助和社会支持。

二、大数据技术在社会保障领域中的优势2.1 提高管理效能大数据技术可以将海量的数据转化为有用的信息，为政府部门提供决策支持和政策制定的依据。

通过数据的分析和挖掘，可以发现问题、预测趋势，并及时采取措施进行调整。

这有助于提高社会保障管理的科学性、系统性和精细化水平，提高政府管理效能。

2.2 优化资源配置社会保障资源有限，如何优化资源配置是一个关键问题。

大数据技术可以通过对各类数据的分析，精确划定社会保障的覆盖范围和标准，避免资源的浪费和滥用。

同时，也可以根据不同地区和人群的需求特点，合理配置资源，使社会保障政策更加贴近实际需求。