大數(shù)據(jù)時(shí)代高校廉政智庫發(fā)展問題的思考

(湘潭大學(xué) 湖南 湘潭 411105)

一、大數(shù)據(jù)與高校廉政智庫

互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展帶來了數(shù)據(jù)的爆炸增長，數(shù)字化滲透到了人們生活和社會交往的各個(gè)方面，這些大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理離不開大數(shù)據(jù)技術(shù)。高校廉政智庫主要研究國內(nèi)外的廉政腐敗問題，完全可以利用大數(shù)據(jù)的思維和處理模式對以往和現(xiàn)有的廉政信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，預(yù)測出廉政建設(shè)的未來發(fā)展，為現(xiàn)階段廉政政策提供決策參考。因此，高校廉政智庫的發(fā)展應(yīng)當(dāng)將大數(shù)據(jù)與自身研究融合起來，拋棄傳統(tǒng)的自然思維，善用大數(shù)據(jù)思維，并運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維邏輯和技術(shù)指導(dǎo)自身科學(xué)研究，優(yōu)化自身治理機(jī)制，進(jìn)一步改變智庫本身的運(yùn)作模式。不僅要針對大數(shù)據(jù)浪潮的席卷趨勢，重視其創(chuàng)新思維和能力的培養(yǎng)、保持自身的相對獨(dú)立性，努力建立起自己的獨(dú)立數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)和完善的自建數(shù)據(jù)庫，還要擁有充沛的跨學(xué)科人才資源。

二、大數(shù)據(jù)背景下高校廉政智庫遭遇的挑戰(zhàn)

龐雜的數(shù)據(jù)信息帶來的數(shù)據(jù)處理壓力，大數(shù)據(jù)思維帶來的思維沖擊，前瞻性大數(shù)據(jù)技術(shù)帶來的數(shù)據(jù)處理方式創(chuàng)新，以及對大數(shù)據(jù)知識的掌握和大數(shù)據(jù)人才的缺乏都是高校廉政智庫在大數(shù)據(jù)浪潮下所面臨的新一輪挑戰(zhàn)。

(一)大數(shù)據(jù)思維理念的融入。正確的思維設(shè)立和理念引導(dǎo)是高校廉政智庫順應(yīng)時(shí)代要求更好更快的發(fā)展的基本要求。大數(shù)據(jù)時(shí)代的智庫要謀求發(fā)展和轉(zhuǎn)型，關(guān)鍵在于是否具備大數(shù)據(jù)的思維。[1]大數(shù)據(jù)思維所包含的內(nèi)容比較廣泛，數(shù)據(jù)的挖掘共享、預(yù)測分析，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，語意搜尋引擎以及云計(jì)算和可視化分析等都屬于大數(shù)據(jù)思維的范圍之內(nèi)。要實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)思維在創(chuàng)新體系下的發(fā)展與應(yīng)用，高校廉政智庫就需要熟悉大數(shù)據(jù)思維的方方面面，了解其內(nèi)部的關(guān)聯(lián)性以及大數(shù)據(jù)思維所包含事務(wù)的發(fā)展動向。如何將大數(shù)據(jù)思維理念融入到高校廉政智庫建設(shè)中去，成為我國高校廉政智庫創(chuàng)新道路上的必答之題。

(二)大數(shù)據(jù)知識和技術(shù)的掌握與應(yīng)用。促進(jìn)高校廉政智庫發(fā)展不僅要掌握大數(shù)據(jù)知識，對其所涉及的實(shí)踐技能的掌握與應(yīng)用也十分重要。大數(shù)據(jù)技術(shù)可分為三層：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存取、數(shù)據(jù)整合。數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)時(shí)代所需要掌握的最基礎(chǔ)的一層，常見的有Linux、Docker、KVM、MySQL基礎(chǔ)、Oracle基礎(chǔ)，此外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。數(shù)據(jù)的存取須掌握的技術(shù)中最常見的是云存儲，其中包括hbase、hive、sqoop等技術(shù)，其他的分布式文件存儲也常用于數(shù)據(jù)存儲。[2]最后在數(shù)據(jù)整合部分涉及的數(shù)據(jù)量最大，因此主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計(jì)算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等來滿足大多數(shù)常見的分析需求。[3]由此可見，在大數(shù)據(jù)時(shí)代所需要掌握的技術(shù)多而復(fù)雜，高校廉政智庫需要更多的時(shí)間去實(shí)踐和摸索以充分掌握和應(yīng)用這一系列技術(shù)。

(三)大數(shù)據(jù)人才的培育。在現(xiàn)行高校廉政智庫中，大數(shù)據(jù)技術(shù)人才極少，而針對大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的項(xiàng)目和活動接近于無，高校廉政智庫大數(shù)據(jù)技術(shù)人才的缺失已經(jīng)成為其在大數(shù)據(jù)時(shí)代競爭的重要阻礙。根據(jù)大數(shù)據(jù)時(shí)代的特征，大數(shù)據(jù)智庫人才不僅需要新的數(shù)據(jù)意識、擁有大數(shù)據(jù)思維，還需要掌握一定的大數(shù)據(jù)技術(shù)，因此滿足全部要求的人才難求。目前，已有少數(shù)文獻(xiàn)對大數(shù)據(jù)人才的培進(jìn)行了研究，但研究表明我國高校廉政智庫對大數(shù)據(jù)人才的培育工作剛剛起步，還沒有取得任何成效，據(jù)筆者所掌握的資料，我國高校廉政智庫還沒有制定大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的完善計(jì)劃，如制定培育目標(biāo)、培育對象選擇、培養(yǎng)模式確定、課程設(shè)立等。如何彌補(bǔ)大數(shù)據(jù)人才缺失這一缺口，是目前高校廉政智庫面臨的又一大難題。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代高校智庫廉政發(fā)展策略思考

(一)加強(qiáng)數(shù)據(jù)技術(shù)融入，完善智庫研究方法。數(shù)據(jù)的挖掘與算法、語義引擎、預(yù)測性分析、數(shù)據(jù)的質(zhì)量和管理以及可視化分析都是大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在運(yùn)算方面所具有的主要優(yōu)勢。[4]面對龐雜的數(shù)據(jù)，高校廉政智庫需要針對不同數(shù)據(jù)類型的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)處理過程中的不同階段使用不同的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。對于高校廉政智庫而言，深度挖掘數(shù)據(jù)目的是為了更好地把握事物的本質(zhì)和規(guī)律，那么云計(jì)算可以作為高校廉政智庫采集、挖掘數(shù)據(jù)的首選。云存儲是最常見的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，它不僅能夠自動智能地整合所存儲的資源，還可以自動分配存儲數(shù)據(jù)，能有效提高存儲效率和利用率。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的快速發(fā)展成為普通公眾的福音，高校廉政智庫可利用這一技術(shù)向公眾普及廉政知識、進(jìn)行廉政宣傳以及引導(dǎo)輿論傳播。在數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)階段需要耗費(fèi)的工程量最大，而對分析出的結(jié)果進(jìn)行計(jì)算和研究，以此推理出最終想到得到的趨勢預(yù)測更是需要精確的把握，而運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對這一過程進(jìn)行高速智能地處理，會大幅度提高效率與準(zhǔn)確度。

(二)強(qiáng)化人才資源管理，完善人才培養(yǎng)計(jì)劃。高校廉政智庫培育大數(shù)據(jù)人才可以通過以下三個(gè)途徑。第一，引進(jìn)各類大數(shù)據(jù)人才。大數(shù)據(jù)人才主要分為五種：大數(shù)據(jù)技術(shù)人才、大數(shù)據(jù)應(yīng)用人才、大數(shù)據(jù)安全人才、大數(shù)據(jù)管理人才和大數(shù)據(jù)領(lǐng)軍人才。[5]高校廉政智庫可以根據(jù)自身需求按比例引進(jìn)各類大數(shù)據(jù)人才。目前智庫對大數(shù)據(jù)人才的實(shí)踐能力沒有統(tǒng)一的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，因此智庫可以在此基礎(chǔ)上制定自己的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)體系，如成果報(bào)表填寫、制定審核流程、技術(shù)考核等。第二，人才培養(yǎng)。高校廉政智庫以大學(xué)為依托，高校廉政智庫可以依托高校自身優(yōu)質(zhì)的教育資源大力開展廉政教育，培養(yǎng)專業(yè)的廉政教育研究人才和實(shí)踐人才。第三，設(shè)立人才專門管理人員。智庫成員多為專業(yè)教師和管理人員，承擔(dān)著大量的教學(xué)、科研任何和管理工作，設(shè)立專門管理人員能充分保障研究效率和成果。

(三)加強(qiáng)國內(nèi)智庫溝通，促進(jìn)國內(nèi)智庫交流。高校廉政智庫作為門類齊全的高校智庫在研究一些復(fù)雜問題時(shí)具備更強(qiáng)的競爭力，但其需要首先解決內(nèi)部的研究人員之間、研究團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)同問題。[6]高校智庫一般都是擁有同一優(yōu)勢學(xué)科的學(xué)者聚集之地，因此，每個(gè)高校智庫所擅長的研究領(lǐng)域都不盡相同。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，智庫孤軍作戰(zhàn)的模式將會被慢慢摒棄，與其他智庫的協(xié)同合作是形式所趨。因此，一方面，高校廉政智庫對內(nèi)要注重與高校內(nèi)的其他智庫的交流溝通，在合作中拓展研究領(lǐng)域的廣度和深度，發(fā)揮自身學(xué)科優(yōu)勢，并努力構(gòu)建優(yōu)勢互補(bǔ)的研究共同體。另一方面，高校廉政智庫還需加強(qiáng)與其他高校智庫的合作，貫徹開放、共享的大數(shù)據(jù)理念，與其他智庫協(xié)同發(fā)展，共同進(jìn)步。