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社区治理智慧化建设典型做法：以数据赋能社区治理为文明典范城市创建插上“智慧翅膀”随着科技的不断进步和社会的快速发展，社区治理也需要与时俱进，引入智慧化建设成为不可忽视的趋势。
数据赋能社区治理是其中的重要一环，通过充分利用数据分析和人工智能技术，将社区治理转变为更加高效和智能的过程。
本文将以数据赋能社区治理为例，介绍一种典型的智慧化建设做法，为文明典范城市的创建插上“智慧翅膀”。
首先，数据收集和整合是数据赋能社区治理的基础。
传统的社区治理往往依赖人工收集和汇总数据，效率低下且容易出现错误。
而通过智慧化建设，可以引入各种传感器和智能设备，实现对社区内各种数据的实时监测和自动收集。
比如，可以安装智能垃圾桶，在垃圾桶装满时自动上报并通知相关人员进行处理；可以利用智能监控摄像头对社区内的人流和车流进行实时监测，为社区治理决策提供准确的数据依据。
其次，数据分析和挖掘是数据赋能社区治理的核心。
通过利用大数据分析和机器学习等技术，可以对社区内的各类数据进行深入挖掘和分析，从中发现隐藏的规律和问题。
比如，可以利用数据分析技术对垃圾分类行为进行分析，找出存在的问题并提出针对性的改进措施；可以通过机器学习算法对社区内的交通流量进行预测，帮助合理规划道路和交通安排。
通过数据分析和挖掘，社区治理可以更加精准和科学，提高管理效率和质量。
最后，数据共享和应用是数据赋能社区治理的关键。
社区治理涉及众多的部门和单位，他们之间的信息共享和协同工作是提高治理效率的关键。
通过引入智慧化建设，可以建立一个统一的数据平台，实现数据的共享和应用。
各个部门和单位可以共享社区内各类数据，并利用这些数据开展相应的工作。
比如，社区卫生部门可以利用环境监测数据，及时发现和处理环境污染问题；交通部门可以利用交通流量和拥堵数据，优化交通管理和调度。
通过数据共享和应用，不仅可以提升各个部门之间的工作效率，也可以提供更好的服务给社区居民。
综上所述，数据赋能社区治理是一种充分利用数据分析和人工智能技术的智慧化建设做法。
大数据时代社会治理创新的路径探析当前，随着大数据技术的广泛应用，社会治理也面临新的挑战和机遇，大数据技术为社会治理创新提供了新的可能性。
然而，要实现社会治理的创新和升级，需要探索具体的路径。
本文将从以下几个方面探析大数据时代的社会治理创新路径。
一、数据采集和分析首先，要发挥大数据技术的优势，在社会治理中广泛应用数据采集和分析技术。
数据采集技术利用感应器等各种传感器技术性地获取各类数据，数据分析技术可以对海量数据进行深入分析挖掘，从而为社会治理提供有效的数据支持。
通过物联网技术，社会治理可以收集各行业各类数据，如交通信息、医疗信息、环境监测等，不仅可以实现对各行业的全方位了解，还可以促进各部门间的信息共享。
此外，数据分析技术也可以为政府决策提供辅助，如基于数据分析的安全预警系统，及时将异常状况反馈给相关部门，帮助政府及时调整政策、采取措施，从而提高治理效率和质量。
二、智能化决策基于大数据分析技术，为社会治理提供智能化的咨询和决策。
智能化决策是利用数据分析和深度学习技术，将海量数据对比、分析，并利用数据模型进行预测和决策的过程。
目前，在许多领域，如交通、医疗、环保等领域中，智能化决策已经得到了广泛的应用。
比如，交通路况智能分析系统，它通过大数据分析路况数据，实现对整个城市的路况情况的监测和查询，为人们的出行提供更加智能的选择。
三、政策创新为了更好地适应大数据时代社会的变化，要进行政策的创新。
政策创新主要是针对数据应用场景中出现的新问题进行制定。
比如，基于大数据的商业模式创新不仅涉及涉及数据，而且涉及数据的所有者、利用者、保护等问题，所以需要制定相关的政策进行规范和引导。
四、保障隐私和安全在大数据时代，数据涉及的面更广、关联的信息更多，因此必须注重数据的安全，以保证大数据技术在社会治理中的合理和有效应用。
为了保护公民隐私，社会治理必须依法规范个人信息的收集、使用和保护，规定数据管理和职责，保证数据的安全和可靠。
新时代社会治理体系的大数据支持路径随着信息技术和互联网的发展，大数据已经成为推动社会发展的重要力量。
在新时代社会治理中，大数据的应用和支持发挥着越来越重要的作用。
下面将从几个方面探讨新时代社会治理体系的大数据支持路径。
一、建立全面的数据采集与管理系统在新时代社会治理中，要建立一个全面的数据采集与管理系统，包括对人口、经济、环境、社会安全等多个方面的数据进行采集和管理。
这些数据可以通过政府部门、企事业单位、社会组织等渠道进行采集，然后经过整理、分类和存储，形成一个全面多样的数据资源库。
这样的数据资源库能够提供丰富的数据支持，为社会治理提供更为准确、及时的数据支撑。
二、构建数据挖掘与分析平台在建立了全面的数据采集与管理系统后，还需要构建一个数据挖掘与分析平台。
通过这个平台，可以对数据资源库中的数据进行深入挖掘和分析，发现数据中的规律、趋势和关联，为决策提供科学的依据。
还可以通过数据挖掘和分析，发现社会治理中存在的问题和需求，进一步完善社会治理体系，提高治理效能。
三、加强数据共享与交流在新时代社会治理中，数据共享与交流是非常关键的。
只有通过数据的共享和交流，才能发挥大数据的最大价值。
政府部门、企事业单位、社会组织等应加强数据之间的共享和交流，形成数据共享的机制和平台。
还可以通过开放数据的方式，让更多的人参与到数据的使用和分析中，形成全民参与的社会治理格局。
四、加强数据安全保护在大数据时代，数据安全成为一个重要问题。
在新时代社会治理中，必须加强对数据的安全保护。
政府部门应建立健全的数据管理制度和数据安全保障机制，保护个人隐私和商业机密。
还应提升技术手段，增强网络安全，有效防范数据的泄露和滥用。
五、推动数据驱动的社会治理创新在新时代社会治理中，要通过大数据的应用，推动社会治理的创新。
可以通过对海量数据的分析，提出有效的政策建议和决策支持，解决社会治理中的难题。
在交通拥堵治理方面，可以利用大数据分析交通流量和人流动态，提高公交运营效率和疏导交通。
社区治理智慧化建设典型做法：以数据赋能社区治理为文明典范城市创建插上“智慧翅膀”社区治理的智慧化建设是指利用信息技术和大数据技术，对社区内的各项治理工作进行智能化、数字化和网络化的改造，以提升社区治理的效率和质量。
其中，数据赋能社区治理是一种典型做法，其通过对社区内各类数据的收集、整理、分析和应用，为社区治理工作提供科学依据和精准决策支持，进而为建设文明城市做出贡献。
本文将从社区治理智慧化的必要性、数据赋能社区治理的实施过程以及案例分享三个方面进行论述。
一、社区治理智慧化的必要性社区治理是指针对社区内的各项事务进行协调、管理和服务的过程。
在当前社会发展的背景下，社区治理面临许多挑战和问题，如人口老龄化、资源短缺、环境污染、社会矛盾等。
这些问题的解决需要高效的数据管理和决策支持，传统的人工管理模式已经无法适应现代社会的需求。
因此，将社区治理智慧化建设放在议事日程上，变得非常必要。
首先，社区治理智慧化可以提高治理效率。
通过引入信息技术和大数据技术，社区内各类数据得以自动化收集和分析，大大提高了数据处理的速度和精度，为决策者提供了即时准确的数据支持。
以往的社区治理工作依赖于人工获得和分析数据，耗费大量时间和人力。
而现在，通过智能化的数据处理方式，可以实时获得社区内各类数据，并进行深度分析，使决策者能够更加迅速地得出有效的决策，提高整体治理效率。
其次，社区治理智慧化可以提高治理质量。
数据赋能社区治理可以使治理工作更加科学化和规范化。
通过对社区内各项工作进行数据化管理，可以发现问题、预测趋势和规划发展。
例如，在社区安全管理方面，可以通过分析社区内各类安全事件的数据，发现安全隐患的规律和规模，提前制定相应的应对措施。
在环境保护方面，可以通过监测空气质量、噪音水平和垃圾数量等数据，及时发现环境问题并采取相应的措施。
通过这种数据驱动的治理方式，可以提高治理质量和效果，为社区居民提供更好的生活环境。
最后，社区治理智慧化可以提高治理公平性。
大数据时代社会治理创新的路径探析随着科技的不断进步与普及，大数据已经成为社会治理的重要工具。
利用大数据可以更加深入地理解人们的需求和行为，从而优化社会治理的效果。
本文将从以下几个方面探讨大数据时代社会治理创新的路径：数据采集、数据分析和处理、决策支持、公共服务、安全保障以及人才培养。
一、数据采集数据采集是大数据时代社会治理创新的第一步。
政府可以利用各种方式来收集公民的基本信息和行为数据，例如社交媒体、手机定位、公共设施监控等。
数据采集需要考虑到个人隐私保护，政府需要建立相关的法律法规和安全保障机制，同时进行信息公告和个人授权等工作，以增加数据采集的合法性和公正性。
二、数据分析和处理通过对所采集的大量数据进行分析处理，政府可以更精确地了解社会现象和民意动向，从而更好地制定政策和措施。
政府需要建立先进的信息技术平台，招募优秀的专业团队，开发适合的算法和模型，进行数据分析和处理。
同时，通过开放数据避免数据孤岛，促进社会各方面的数据共享。
三、决策支持大数据可以为决策者提供更加全面和准确的信息支持。
政府可以利用大数据分析成果，在政策制定中进行决策支持，实现政策智能化和优化管理。
同时，政府需要建立有效的反馈机制，不断修改和完善政策，提高政策的有效性和可持续性。
四、公共服务大数据可以为公共服务提供更加高效和精准的服务。
政府可以基于数据分析结果，实现公共资源的精准配置，提升公共服务的质量和效率。
例如，通过大数据智能服务平台实现医疗预约、公共交通调度、环境监测等公共服务的精准化管理。
五、安全保障大数据技术可以增强政府的安全保障能力。
政府可以建立智能化的安全监控系统，对城市公共设施、社会治安等方面进行实时监测和预警。
此外，大数据技术还可以用于打击犯罪活动、网络安全和反恐等方面，增强国家安全和社会稳定。
六、人才培养政府需要大力投入人才培养，建立专业的大数据人才队伍。
政府可以加强与高校、研究机构等方面的合作，建立可持续的人才培养机制，并提供相应的奖励政策以提高人才的积极性和创造性。
新时代社会治理体系的大数据支持路径随着科技的不断发展和社会的不断进步，大数据技术已经成为现代社会治理的重要手段之一。
在新时代的社会治理中，利用大数据技术对社会各个领域进行数据分析、挖掘和应用已经成为关键所在。
下文将介绍新时代社会治理体系的大数据支持路径，包括大数据的应用、数据共享、信息安全等方面的问题。
一、大数据的应用1、健康医疗大数据技术在健康医疗领域的应用，主要包括疾病预测、疾病筛查、个性化医疗、药物研发等。
利用大数据技术，可以将疾病的发展轨迹进行分析，预测疾病的发生概率，并提前采取预防措施。
此外，通过分析个人基因、疾病史、生活习惯等因素，为患者提供更加个性化的治疗方案和药物研发方向，提高治疗效率和减少药品副作用。
2、城市治理大数据技术在城市治理中的应用，包括智慧城市、交通管理、城市规划等。
通过大数据模型对城市运行进行分析，在城市资源、人口、市场、环境等方面达到信息共享的目的，解决城市管理中的复杂问题。
例如，利用大数据技术对交通流量进行预测，对城市交通系统进行优化管理，减少交通拥堵和事故的发生。
3、反恐防控大数据技术在反恐防控领域的应用，可以辅助警方对恐怖分子的监控和信息关联分析。
利用大数据技术从互联网上获得的信息和警方数据进行对比分析，快速发现相关线索。
此外，大数据技术还可以对恐怖分子的活动轨迹进行模拟预测，对紧急情况进行快速反应，防止恐怖袭击的发生。
二、数据共享在新时代的社会治理中，各个部门需要共享数据。
因此，建立起数据共享平台，是实现新时代社会治理的重要保障。
数据共享的目的是为了提高数据的利用价值和数据管理效率。
同时，进行数据共享也需要保护个人隐私安全，建立有效的数据隔离和安全机制。
数据共享平台需要建立起交换、共享、整合的机制、数据标准和二次包装体系，以实现数据的交互连接。
三、信息安全在新时代社会治理中，保障信息安全至关重要。
因为数据共享可能会遭受黑客攻击，对数据的安全性提出了更高的要求。
大数据技术在社区治理中的应用前言：社区治理是指政府和社区居民共同管理社区生活的一种方式，也是城市管理中最基础的环节之一。
近年来，随着社会经济的发展和城市化进程的加速，社区治理工作面临的挑战和问题日益增多。
而大数据技术在社区治理中被广泛应用，为改善社区治理工作起到了重要的作用。
一、大数据技术在社区治理的背景随着城市化进程的不断推进，城市人口的逐渐增多，社区规模在不断扩大，社区治理面临的问题日益增多，传统的运作模式已经难以满足当今社区治理中的需求。
大数据技术的出现，使得社区治理的运作方式有了根本性的变化。
从而提高了社区治理的管理效率。
二、大数据技术在社区治理中的应用1.社区居民档案社区常住居民档案是社区治理工作的重要部分，而大数据技术可以帮助社区管理部门，将社区居民档案整合统一，提高信息的共享。
从而减少信息的重复录入，提高信息的准确性，为社区治理工作的开展提供基础数据支持。
2.社区治理信息化平台大数据技术可以将社区治理信息化系统与各个部门的信息系统进行整合，从而实现信息共享，促进各部门之间的协作。
社区居民可以通过平台查询社区的治理情况，反映问题，提出建议，借助平台进行互动。
社区警务信息化系统是其中的重要组成部分，通过大数据技术可以实时掌握社区治理情况，及时发现社区治理中的问题，从而提高社区治理效率和质量。
3.智慧社区智慧社区是指社区利用大数据技术，通过智能化设备实现社区信息化管理，从而提高社区管理效率和质量。
在智慧社区中，各种设备互联互通，数据可以实时采集、分析、反馈和处理，为社区治理工作提供更加精准、实时、有效的数据支持。
4.社区治理事件分析大数据技术可以对社区治理事件进行分析，从而了解社区治理事件的趋势和规律。
通过对社区治理事件的分析，可以更加准确地判断应对措施的效果，及时调整治理策略。
同时，对社区治理事件的分析还可以为社区治理和规划提供决策支持。
结语：大数据技术的应用为社区治理工作提供了极大的便利和支持。
基层治理先进事例：“大数据·微服务”构建社区治理服务新模式大数据·微服务”构建社区治理服务新模式近年来，随着科技的发展和市场经济的深入推进，中国的城市化进程加速，城市社区的规模不断扩大，社区治理也面临着越来越多的挑战。
如何更好地提供居民服务，加强社区管理，成为了社区治理的一个重要议题。
在这一背景下，借助大数据和微服务的技术手段，一种基层治理的先进模式得以形成，并取得了显著的成果。
大数据作为当今时代的重要资源，在社区治理中发挥了重要作用。
社区治理的核心是提供公共服务，而公共服务的提供需要对居民需求进行准确的识别与分析。
通过整合各类数据，如居民信息、居住环境、公共设施使用状况等，并运用数据分析技术、人工智能等手段进行大数据挖掘和分析，可以较为准确地了解居民的需求，从而精准提供相应的服务。
以某市A社区为例，该社区通过调查居民的需求，得知居民最为关注的问题是环境卫生和社区设施问题。
社区管理者利用大数据对居民的居住环境进行了全面的评估，发现一些公共场所存在卫生问题，并收集了居民对社区设施建设的建议。
同时，通过大数据分析，社区管理者可以实现对社区人口结构的精准预测，为长远规划提供了重要参考。
在居住环境改善方面，社区管理者借助大数据技术，实现了对卫生站、垃圾桶、公共厕所等公共设施的实时监测和管理。
通过传感器、摄像头等设备，监测设施的使用情况、卫生状况等，并将数据实时传输到管理后台。
一旦发现设施使用率过高或卫生状况欠佳，管理人员可以根据数据及时调整人力资源，提高设施运营效率，同时还能根据居民的反馈做出调整，提升社区设施的质量和服务水平。
在解决社区服务需求的问题上，通过大数据技术可以实现精确识别居民需求，并提供个性化的服务。
社区管理者通过居民信息的采集和整合，建立了全面的居民数据库，并利用人工智能算法对居民需求进行分析和预测。
同时，基于微服务的架构，社区管理者建立了社区服务平台，将各类服务资源整合起来，为居民提供更加便捷的服务。
社区治理智慧化建设典型做法：以数据赋能社区治理为文明典范城市创建插上“智慧翅膀”近年来，随着科技的不断发展，智慧化建设已成为社区治理的重要方向。
据统计，目前我国有超过一半以上的城市开始了智慧化建设，为城市治理注入了新的活力。
在智慧化建设中，数据赋能社区治理成为典型做法之一。
通过大数据、人工智能等技术手段，将社区内各种生活、交通、环境等方面的数据进行采集、分析和利用，实现精细化治理，为社区居民提供更好的生活环境和服务。
首先，通过数据赋能社区治理，可以实现更为高效的城市管理。
例如，通过利用大数据分析社区居民的出行规律，可以合理规划公交线路、车辆调度等，提高公共交通的效率，并减少交通拥堵问题。
另外，通过智能化的监控设备，可以及时监测城市环境污染情况，有针对性地采取措施，减少空气污染，改善居民的生活质量。
其次，数据赋能社区治理也能够提高社区的安全性。
通过智能化的监控设备和人脸识别技术，可以及时发现和防范社区内的安全隐患，增强社区的防控能力。
同时，通过数据的共享和交流，不同社区之间可以形成信息互通的网络，实现多社区的联防联控，进一步提升社区的整体安全水平。
此外，数据赋能社区治理也能够提高社区居民的参与度和获得感。
通过智慧化的社区平台，居民可以随时随地了解社区的最新动态、参与社区的事务。
例如，居民可以通过社区平台上的在线投票系统，参与社区事务的决策过程，增加了居民的参与度，同时也提高了决策的透明度和公正性。
另外，通过智慧化的社区服务系统，居民可以方便地办理各种生活服务，例如缴纳水电费、报修等，提高了居民的获得感。
总的来说，数据赋能社区治理是社区智慧化建设的重要方向之一。
通过充分利用大数据、人工智能等技术手段，实现数据的采集、分析和利用，可以提高城市管理的效率和质量，提升社区的安全性，增强社区居民的参与度和获得感。
未来，随着智慧化建设的不断推进，数据赋能社区治理将为文明典范城市的创建插上“智慧翅膀”。
数据赋能社区治理的典型做法是城市治理中的智能化建设，通过数据的采集、分析和利用，可以改善社区居民的生活环境和服务质量。
大数据分析技术在社区治理中的应用随着社会的不断发展，社区治理逐渐成为人们关注的焦点。
如何通过科技手段提升社区治理水平，保障人民安居乐业，是当前亟待解决的问题。
在这样的背景下，大数据分析技术应运而生，成为社区治理的利器。
一、大数据分析技术简介大数据分析技术指的是人们对大规模数据的收集、处理和分析的一种技术手段。
它的核心是通过建立数据模型和算法模型，对海量数据进行深入挖掘和分析，从而得到有价值的信息。
大数据分析技术通常包括四个步骤：数据收集、数据处理、数据分析和数据利用。
其中，数据收集是指将不同来源的数据进行收集、存储和整合；数据处理是指对数据进行清洗、加工和优化的过程；数据分析是指在数据处理后，运用统计学、机器学习等方法对数据进行挖掘和分析；数据利用则是将分析结果用于实际工作中，帮助人们做出更好的决策。
二、大数据分析技术在社区治理中的应用1. 社区安全管理社区安全一直是广大居民生活中最为关切的问题之一。
大数据分析技术可以帮助社区管理部门实现对社区公共安全的整体管控。
通过收集社区内监控、报警、犯罪记录等相关数据，建立起数据模型和算法模型，预测出可能的安全风险点，提早制定相应的应对措施。
此外，大数据分析技术还可用于指导巡逻警力的部署，提升警力的效率和警务水平。
通过这些手段，可以最大程度地保障社区居民的人身安全。
2. 社区服务管理社区服务工作涉及的范畴广泛，包括文化娱乐、医疗卫生、教育服务等各个方面。
而对于社区管理部门来说，如何更好地对这些服务进行管理，提供更高质量的服务，是一个重要课题。
大数据分析技术可以帮助社区管理部门对社区服务进行实时监控和评估。
通过收集居民的反馈意见、服务质量数据等，建立起服务评价指标，定期对服务质量进行评估和调查。
通过这些数据的分析，还可以挖掘出居民的服务需求，为改善服务提供有力的指导。
3. 公共资源管理社区公共资源管理也是社区治理工作的重要一环。
大数据分析技术可以帮助社区管理部门实现对公共资源的科学管理。
Advances in Social Sciences 社会科学前沿, 2017, 6(12), 1520-1526Published Online December 2017 in Hans. /journal/asshttps:///10.12677/ass.2017.612213The Implementation Path of Big DataStrategy in Urban Community Governance—Wuhu as an ExampleYuanyuan JiLaw School of Anhui Normal University, Wuhu AnhuiReceived: Nov. 23rd, 2017; accepted: Dec. 7th, 2017; published: Dec. 14th, 2017AbstractAs there are kinds of difficulties in Chinese urban community governance, it becomes a certain trend that Big Data as a national strategy would be applied into urban community governance. Big Data may create four aspects of practical value for urban community governance: lighten the bur-den of grass-roots departments by optimizing process and improving efficiency; hold social con-flicts back in the bud by forecasting and preventing risks; change passive governance into active guidance by knowing trends of residents’ demand; promote cooperative governance by con-structing community and cultivating social capital. On that basis, we discuss the implementation path of Big Data strategy in urban community governance according to the practice of Wuhu. At last, we suggest local governments to establish the awareness of Big Data strategy, face up to Big Data’s value for social governance and reasonably use Big Data strategy to innovate the model of urban community governance.KeywordsBig Data, Urban Community Governance, Wuhu城市社区治理中大数据战略的实施路径—以芜湖市为例纪媛媛安徽师范大学法学院，安徽芜湖收稿日期：2017年11月23日；录用日期：2017年12月7日；发布日期：2017年12月14日纪媛媛摘 要当前我国城市社区治理面临多重困境，大数据作为国家战略应用于城市社区治理已是大势所趋。
大数据对于城市社会治理有四个方面的实践价值：有利于优化流程、提高效率，减轻基层负担；有利于预测防控风险，将社会矛盾遏制于萌芽状态；有利于了解居民需求动态，变被动治理为主动引导；有利于构建社区共同体，培育社会资本，促进合作治理。
在此基础上，本文以芜湖市社区治理的实践为借鉴，探讨城市社区治理中大数据战略的实施路径。
最后，倡导地方政府树立大数据战略意识，正视大数据对于社会治理的价值，合理运用大数据战略创新城市社区治理模式。
关键词大数据，城市社区治理，芜湖Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/1. 引言自1991年民政部提出“社区建设”以来，各地政府采取不同方式积极探索政治、经济、技术等各种手段相结合的社区治理模式。
然而，随着改革的深化、社会矛盾的凸显，社会治理的实际效果不容乐观。
信息时代的双刃剑效应，又增加了社会治理的复杂性，使得政府的传统治理方式面临前所未有的挑战。
城市社区治理作为社区治理的重要组成部分，更面临着碎片化、冷漠化、个体化等诸多问题。
大数据时代的到来，为打破城市社区治理的困境带来了新的机遇。
成为促进我国社区治理模式转型的重要契机。
2016年《中国“互联网+”社会服务指数分析报告》中，安徽省芜湖市不仅榜上有名，其“创新政府网络化管理和服务”指数更是名列全国第五，全省第一。
作为全国首批智慧城市试点城市，芜湖市顺应了时代浪潮，在运用大数据进行城市社区治理方面进行了一些卓有成效的尝试。
本文以芜湖市的社会治理实践为基础，探讨如何运用大数据战略打造精准治理、多方协作的城市社区治理新模式。
2. 城市社区治理运用大数据战略的必要性首先，大数据已成为国家战略，渗透进社会治理领域是大势所趋。
庞大的人群和应用市场，使得中国成为世界上最复杂的大数据国家。
联系到我国现代化进程中面临的种种挑战，探索以大数据为基础的解决方案，已成为提升国家竞争力的重要手段。
2015年12月，习近平主席在第二届世界互联网大会上提出，“十三五”期间中国将大力实施国家大数据战略[1]。
不难看出，大数据已经成为事关我国经济社会发展全局的战略性产业，对于我国经济发展转型具有重要的推动作用。
2015年9月，国务院《促进大数据发展行动纲要》提出要“推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式”[2]。
可见运用大数据战略促进社会治理模式转型已是大势所趋。
其次，打破当前城市社区治理的多重困境需借助大数据的力量。
在复杂的社会背景下，我国城市社区管理正面临着诸多新矛盾和新问题。
有学者认为当前中国城市社区治理存在两大问题：一是“三重关系”(政府内部关系、政府与社会关系、社会内部关系)的困境；二是“三个失灵”(市场失灵、政府失灵、志愿失灵) [3]。
各地为了破解这些难题，进行了大量各具特色的实践，然而信息化、网络化时代带来的纪媛媛负面效应，制约着政府和社会创新城市社区治理的能力。
社会生活趋向迅速流变、动荡不居，社会现象趋向“无形、无相、无痕”，一些难以察觉的迹象可以快速扩散蔓延，发展成重大的社会事件，因而这一过程也更难以预料、捕捉和把握。
其负面效果是：各种失谐因素极易得到激活，形成社会矛盾甚至导致社会动荡[4]。
由大规模数据引发的治理难题，还需要通过大数据这种创新方式来解决。
一方面，城市社区治理对象和主体的多元化，需要运用大数据以提升治理的精准性。
当前中国社会的快速转型加速了社会分化的趋势，使得城市社区治理的对象呈现出多元化的格局，尤其是那些新兴的诉求多样、思想活跃、触发能力强的社会阶层，对创新社区治理提出了很多新课题。
此外，城市社区治理的主体也从单一的政府主体转向由政府、市场、社会组织和居民构成的治理共同体。
这些变化对提升社区治理水平提出了迫切要求，同时也为社区治理转型创造了良好条件。
如果各类社会治理主体能够合力获取、存储、管理和分析有价值的大数据，使其广泛应用于社区治理领域，那么这将成为对城市社区实施精准治理的重要法宝。
另一方面，城市社区治理环境的复杂化，需要运用大数据以提升治理的预测性。
我国经济转轨、社会转型的背景，加上信息化和网络化复杂交织的图景，使当代社区治理面临四方面的新形势：利益主体和利益诉求日趋多元导致社会矛盾日益复杂；群众的权利意识迅速崛起导致政府公信力和权威降低；风险社会的特征日益凸显导致社会安全感下降；信息化、网络化时代来临导致其双刃剑效应的呈现[5]。
过去政府研究社会治理问题主要依赖于抽样调查的数据、局部碎片的数据、片面单一的数据，有时甚至纯粹基于理论和经验假设，具有较大的随机性和模糊性。
而大数据技术能够通过各种传感器介入互联网终端，使自然与社会运动变化的征兆信息被人捕捉，使政府决策的基础从少量的“样本数据”转变为海量的“全体数据”，构建起智能防控、综合治理的社区治理体系。
3. 大数据之于城市社区治理的实践价值大数据对于城市社区治理的实践价值主要体现在四个方面：第一，有利于优化流程、提高效率，减轻基层负担。
目前我国城市社区建设存在严重的行政化倾向，社区常常疲于应付上级交办的繁重工作，反而无暇顾及社区居民真正的需求。
运用大数据可以优化治理工作流程，使社区工作人员的精力从“为上服务”转向“为民服务”。
通过物联网、云计算等技术，最大限度地整合社区建设各方面的大数据，经过科学分析作出合理决策，有助于社区基层工作者从繁重的传统任务中解脱出来。
第二，有利于预测防控风险，将社会矛盾遏制于萌芽状态。
当前我国的利益诉求趋向多元化，利益纠纷不断涌现，需要政府以最快的速度作出回应。
然而我国基层治理“碎片化”的现状使得各部门常常陷入孤军作战、管理方式单一的困境，极易贻误化解矛盾的最佳时机，使矛盾发展到不可控制的局面。
因此必须转变传统治理模式，努力将社会矛盾遏制于萌芽状态。
而大数据的“预测性”特征正好与解决此问题的思路不谋而合，它的一个重要价值在于提供前所未知的决策思路，只要找到一个关联物并监控其数据，通过数据的科学分析，就可以预测未来。
第三，有利于了解居民需求动态，变被动治理为主动引导。
“以人为本”是我国社会治理创新的思想基础，社区治理应当以居民的需求为根本出发点。
影响社会和谐稳定的突出问题大多是由于民生需求得不到满足，只有准确把握社区居民需求的变化，才有希望从源头上化解社会矛盾。
利用互联网、物联网、云计算等现代信息技术，可以主动搜集和自动感知与居民密切相关的大数据，了解居民“吃、住、行、游、购、娱、健”全方位的需求，为每一位居民实时“画像”，在可能的问题出现之前，做到及时干预、主动引导，防止矛盾的产生。
借助相关技术，大数据可以将事后“亡羊补牢”的被动治理变为事前“未雨绸缪”的主动干预，大大减少矛盾纠纷的发生率。
