基于大数据时代的社保信息系统管理研究

摘  要：大数据技术可以实现对信息的聚合和深度利用，从而可以挖掘出信息的潜在价值。在大数据时代下，社保信息系统管理也应以信息价值挖掘和利用为基本导向。该文重点探讨大数据时代下信息开发的基本要求，在此基础上结合栖霞市社保服务中心的业务特点，探讨运用大数据技术的社保信息系统管理条件与方式改革策略，为新时代下社保工作的高效高质发展提供参考。

关键词：大数据;社保信息系统;管理条件与方式

中图分类号：D632.1      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）06-0173-02

Abstract：Big data technology can realize the aggregation and deep utilization of information，so it can excavate the potential value of information. In the era of big data，social security information system management should also be guided by the mining and utilization of information value. This paper focuses on the basic requirements of information development in the era of big data. On this basis，combined with the business characteristics of Qixia Social Security Service Center，it discusses the management conditions and reform strategies of social security information system using big data technology，so as to provide a reference for the efficient and high-quality development of social security work in the new era.

Keywords：big data;social security information system;management condition and method

0  引  言

笔者在栖霞市人力资源和社会保障局信息科负责中心内部业务信息管理与服务、外部社保信息服务维护与优化，工作中发现当前省级社保信息管理系统本身在大数据建设、利用方面有所不足，不利于社保管理和群众服务发展。本文着重分析大数据管理条件的改革策略，以期为上级部门信息化管理改革提供参考意见，同时分析基于大数据的基层社保信息系统管理策略，以期为本中心或其他地区同级单位的社保管理信息化发展提供参考。

1  大数据时代下的信息管理特点

1.1  大数据时代的特征

大数据是指整合后的海量数据，现代商业领域对其概念进行了拓展，也包含了与大数据价值挖掘和利用相关的数据挖掘、归类与智能分析技术。因此，大数据时代实际是指当前时代信息爆炸的情况下，各行业、领域发现大数据价值并对其利用的时代。总体来看，大数据时代有如下几个典型特征：其一，信息量激增，大众使用公共或商业服务的过程中会产生海量信息，并以数据形式存储，且此类信息类型与规模均相对较大;其二，大数据的价值密度低，但现代硬件技术和信息处理技术能够高效地对海量技术进行挖掘和分析;其三，各类行政事业单位和企业对大数据的关注度提升，推动了大数据技术的发展。

1.2  大数据时代下信息管理的要求

结合大数据时代的特征来看，其所有的特征都是围绕着大数据价值的开发而出现的，所以大数据时代下的信息管理也要以数据价值的挖掘与利用为基础。具体到实践层面，大数据时代下的信息管理有两个基本要求：其一，需要对信息系统进行整合，从而实现数据集中、补充和完善关联信息，使海量信息中挖掘出有价值信息的概率充分提升，同时对信息管理系统进行优化，保证信息处理速度能够满足大数据分析和利用的基本需求;其二，运用科学的分析技术来挖掘有价值的信息，从而指导信息持有组织的各项工作。

2  大数据时代下社保信息系统管理条件的改革策略

2.1  建立一体化的信息管理体系

社保信息管理主要根据社保服务类型进行分类，即以业务为基础的保险管理分类，分为养老保险、失业保险、生育保险、医疗保险。在各类保险管理体系下，政府部门又会建立独立的人员信息、人力资源信息、生物特征信息，例如本单位上级的烟台市人社局、山东省人社局均采取了按险种分类的多个社保信息系统，各系统间数据虽共享但未采取统一标准，涉及社保资金运营部分的信息管理系统也与险种管理相分离。这实际上导致了社保管理中各类信息的离散部分，一方面会导致信息处理的重复性，另一方面会导致数据标准不统一，具体到本中心工作中则对各业务部门的数据管理工作整合造成了较大障碍。

因此，为了实现海量数据整合，就必须建立一体化的信息管理体系，这种一体化系统不等于简单的数据共享，而是高度标准化的数据集中管理。具体管理改革需要做到以下三点：第一，建立一个可以兼容所有用户的统一的社保信息管理系统，这一系统同时被社保行政管理部门中各险种管理、公众服务、社保资金管理等部门的工作人员使用，并且同时被广大人民群众使用，由此使所有社保相关信息都能够整合在同一系统内;第二，建立标准化的数据管理体系，即建立更为复杂但也更为统一的数据库系统，使所有社保信息数据被高度整合，从而使大数据的整合更为高效;第三，做好配套的数据安全管理，考虑到数据集中管理时有价值数据的暴露风险更高，因此需要加强对集中管理数据的安全保护，除一般的數据访问权限、网络防火墙设置外，还应进行必要的数据冗余备份等，避免数据被破坏或不合理利用。在此基础上不断创新开发大数据管理和分析工具，降低各基层中心在大数据业务创新开发方面的技术压力，使各中心可以及早利用大数据来改善管理和服务质量。

2.2  建立高效的数据存储与管理

社保服务是典型的公共服务，其服务受众几乎覆盖了我国所有群众，因此社保信息系统与一般商业性服务信息系统有着明显差异，其用户数量极为庞大，同时管理机构分布在全国各地，形成了信息管理权和信息存储物理节点高度离散分布的特点。例如山东省社保信息系统数据分布在各地级市，同时山东省人社厅（济南数据中心）对地级市社保数据进行整合管理与备份，并提供给医院、社保基金运作管理部门使用，这种管理模式下社保信息无法实现实时共享，不利于大数据开发和利用，也存在一定的安全风险。因此社保信息系统有必要建立在更高效、更安全的数据存储与管理系统之上。

对此，建议省人社厅主导建设有冗余型云存储系统，以满足社保大数据整合利用时的信息安全性和实时共享需求。一般可以采用Hadoop构建云存储系统，利用MapReduce计算框架来对用户输入数据进行分部式传输和存储，在此基础上进一步采用异构HDFS存储架构、性能评估式存储方法，使得海量数据能够始终存储在社保信息管理系统中更为稳定的服务器节点上，同时在相邻节点进行备份存储。由此可以在不大幅度增加硬件升级和改造成本的前提下对全国所有社保管理基层机构的信息进行更为集中的存储和管理，可以同时完成云存储与云备份，也可以同时保障內部业务部门用户、公众用户、大数据挖掘与分析技术部门用户的信息调用效率。

3  大数据时代下社保信息系统管理方式的改革策略

3.1  建立专业化的大数据管理与分析部门

大数据下的社保信息系统需要进行较为深入的重构，甚至可能需要对信息管理系统进行全新设计。对于社保这项关乎所有人民群众的公共服务来说，信息系统的重构或全新设计需要由社保机构内部的信息技术人员全程参与，尤其要对社保管理中的大数据整合与利用等需求进行有效说明，从而科学地指导内部软件开发部门或软件供应商的开发工作。

此外，未来大数据开发与利用工作可能会成为常态化工作，并成为信息管理与决策部门间的重要沟通桥梁。因此，建议本单位的大数据管理科，以专业化技术处理大数据整合与管理工作，同时开发面向业务部门、服务部门的大数据分析服务，定期为相应部门提供决策支持。也要能够在实践中不断完善和创新，不断深化大数据价值。

3.2  制定标准化的大数据分析业务流程

在专业化的大数据管理模式下，社保管理机构应明确社保信息大数据利用的目标导向，以此促使社保大数据分析业务的有序发展。这需要上级管理部门制定标准化的大数据分析业务流程，具体可以分为常态化业务和临时性业务，其中：

常态化业务主要是指一般的数据整合、归类与筛选。大数据分析部门将社保信息系统中整合的海量数据进行筛选，不断从中提取关键的有价值信息，挖掘新的数据关系，以便展示给其他业务部门作为参考。本单位可以在建立大数据管理科后向该部门分配固定任务，即指定其完成特定的大数据分析，主要包括社保资金流、业务运行、群众业务使用情况等，向其他部门提供仅能通过大数据分析得出的现状信息，辅助各部门决策。

临时性业务主要是指由业务部门提出具体需求后的大数据分析业务。应在制定固定任务中明确大数据管理科对中心内其他部门的支撑责任，要求该部门在固定任务之外应根据中心其他部门的需求来提供灵活的技术支持、信息支撑。

社保上级管理部门应当根据业务类型的不同来制定基本流程，其中：常态化业务应明确硬性工作任务、目标与周期，确保工作质量;中心应制定临时性业务的精简性申请、处理流程，避免多级申请、审批，确保中心内部大数据共享与服务的高效性。

3.3  加强大数据服务监督管理

大数据时代下的设备信息系统管理主要革新的是大数据服务，这项服务将会为社保机构带来运行质量改进空间、为公众带来服务质量提升空间，其最终会转化为实际的社会价值。个人认为，大数据下的社保信息系统管理具备了价值增益空间。因此个人建议社保机构也应同时加强大数据服务监督管理，促使大数据管理部门加强数据管理、开发和服务，提升社保机构内部工作质量，提高人民群众对社保服务的综合评价，使此项投入能够切切实实地转化为社会价值。

4  结  论

大数据时代下的社保信息管理首先要确保数据高效整合，因此省人社厅应主导社保信息系统整合、数据标准统一、数据存储与共享平台建设。在此基础上各地中心应及早设立大数据科，规范该部门常态化和临时性业务内容和规范，同时建设配套监督机制，由此提升社保信息管理和利用质量。

参考文献：

[1] 周天绮，朱超挺，石峰.智慧社保大数据分析平台构建 [J].计算机与现代化，2019（6）：92-97.

[2] 李轶.大数据时代加快社会保障信息资源整合的研究 [J].山西青年，2018（20）：212.

作者简介：隋绍明（1977.01-），女，汉族，山东栖霞人，就职于居民养老待遇科，科长，助理工程师，本科，研究方向：电子工程。