《湖南省人力资源社会保障数据治理管理办法：构建高效、安全、智能的数据治理体系》
一、引言
在当今数字化时代，人力资源社会保障领域的数据日益增长且变得愈发重要，湖南省为了提升人力资源社会保障公共服务的质量、效率和安全性，制定了专门的数据治理管理办法，这一办法将为湖南省人力资源社会保障工作的现代化转型奠定坚实的数据基础。
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二、数据治理的目标与意义
（一）目标
1、提升数据质量
- 确保人力资源社会保障数据的准确性、完整性和一致性，在就业数据方面，准确记录就业人员的基本信息、就业岗位、薪资待遇等情况，避免数据错误导致的就业政策误判或补贴发放失误。
- 对社会保险数据，要保证参保人员信息、缴费记录、待遇享受情况等数据的精确性，以便为参保人提供准确的权益查询和保障服务。
2、提高数据共享效率
- 打破部门间的数据壁垒，实现人力资源社会保障系统内部各部门，如就业服务部门、社会保险经办部门、劳动监察部门等的数据共享，劳动监察部门在处理劳动纠纷时能够快速获取就业部门的劳动合同备案信息和社保部门的参保缴费信息，从而更高效地处理案件。
- 加强与外部相关部门，如税务部门（在社保费征收方面）、民政部门（在社会救助与社保衔接方面）的数据交互共享，提升整体社会服务协同性。
3、保障数据安全
- 保护参保单位和个人的隐私数据，防止数据泄露，在数据的采集、存储、传输和使用过程中，采用严格的加密技术和访问控制机制，对于参保人员的身份证号码、银行账号等敏感信息，要进行加密存储，只有经过授权的人员在合法的业务场景下才能访问和解密使用。
（二）意义
1、优化公共服务
- 基于高质量的数据，能够为民众提供更精准的就业推荐服务，通过分析就业人员的技能、工作经历、求职意向等数据，为其匹配更合适的岗位，提高就业成功率。
- 在社保服务方面，参保人可以更便捷地查询自己的权益信息，办理社保业务，如养老保险关系转移、医疗保险报销等，减少办事环节和等待时间。
2、科学决策支持
- 为政府部门制定人力资源社会保障政策提供数据依据，通过对劳动力市场供求数据的分析，合理确定就业培训的方向和规模；根据社保基金收支数据的长期趋势，调整社保政策费率等。
3、推动行业发展
- 在人力资源服务行业，准确的数据有助于人力资源服务企业更好地开展人才招聘、劳务派遣等业务，也有利于规范行业内的数据管理，促进整个行业的健康发展。
三、数据治理的主体与职责
（一）政府部门
1、湖南省人力资源社会保障厅
- 负责制定全省人力资源社会保障数据治理的总体规划和政策制度，明确数据治理的目标、原则、框架等，为全省的数据治理工作提供顶层设计。
- 对全省的数据治理工作进行监督和指导，定期检查各地市人力资源社会保障部门的数据治理情况，发现问题及时督促整改。
- 统筹协调与其他省级部门的数据共享和交互工作，代表人力资源社会保障部门参与省级数据共享平台的建设和管理。
2、各地市人力资源社会保障部门
- 根据省厅的规划和制度，制定本地的数据治理实施方案，结合本地实际情况，确定数据治理的重点工作和项目安排。
- 负责本地数据的采集、整理、存储和应用管理，按照统一的数据标准采集本地企业的用工信息、参保单位的缴费信息等，并进行规范化整理和安全存储。
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- 向上级部门报送本地数据治理工作进展情况和相关数据报表，配合省厅开展数据治理的检查和评估工作。
（二）数据使用单位和个人
1、用人单位
- 按照规定准确报送本单位的人力资源社会保障相关数据，如员工的基本信息、工资发放情况（用于社保缴费基数确定）等。
- 对本单位报送数据的真实性负责，不得虚报、瞒报数据，要配合人力资源社会保障部门的数据核查工作。
2、参保个人
- 在办理人力资源社会保障业务时，如实提供个人信息，在申请社会保险待遇时，准确提供自己的身份信息、就业经历等，以确保待遇计算的准确性。
- 有权查询自己的相关数据，并对数据的准确性提出异议，要求人力资源社会保障部门进行核实和更正。
四、数据治理的流程与技术手段
（一）数据采集
1、建立统一的数据采集标准
- 明确各类人力资源社会保障数据的采集格式、内容、频率等标准，对于就业登记数据，规定必须采集就业人员的姓名、性别、年龄、学历、就业单位名称、就业岗位类型等基本信息，并且按照统一的编码规则进行录入。
- 推广使用电子化采集手段，如网上申报系统、移动端APP等，提高采集效率和数据准确性，用人单位可以通过网上申报系统直接报送员工的就业和社保信息，系统会自动进行数据格式校验，减少人工录入错误。
2、数据来源多元化
- 除了用人单位和参保个人主动申报的数据外，还可以整合其他渠道的数据，从教育部门获取学历信息，从公安部门获取身份信息验证数据等，以丰富人力资源社会保障数据资源，提高数据的完整性。
（二）数据整理与存储
1、数据清洗
- 对采集到的数据进行清洗，去除重复数据、错误数据和不完整数据，通过数据比对算法，识别并删除重复的参保人员记录，对存在逻辑错误的数据（如年龄与工作经历不匹配）进行修正或标记。
2、数据分类与编码
- 根据数据的性质和用途，对数据进行分类，如将人力资源数据分为就业数据、人才数据、劳动关系数据等类别，然后对每类数据进行编码，便于数据的管理和查询。
3、数据存储安全
- 采用先进的存储技术，如分布式存储、云存储等，确保数据的可靠性和可扩展性，建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失，定期对重要数据进行备份，存储在异地的数据中心，一旦发生数据灾难，可以及时恢复数据。
（三）数据共享与应用
1、构建数据共享平台
- 建立全省统一的人力资源社会保障数据共享平台，实现内部部门间和外部相关部门的数据共享接口，通过平台，就业部门可以获取社保部门的参保数据，为就业困难人员提供精准帮扶；税务部门可以获取社保缴费基数等信息，用于社保费征收。
2、数据应用开发
- 鼓励开发基于人力资源社会保障数据的应用服务，开发就业大数据分析系统，为求职者提供就业趋势分析、热门岗位预测等服务；开发社保待遇模拟计算工具，让参保人提前了解自己的社保待遇情况。
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3、数据使用权限管理
- 严格设定数据使用权限，根据不同的用户角色和业务需求，分配不同的数据访问和使用权限，基层社保经办人员只能访问和处理本辖区参保人员的基本业务数据，而省级数据分析人员可以获取全省范围内的汇总数据进行宏观分析，但对于涉及个人隐私的数据访问必须经过严格审批。
五、数据治理的监督与评估
（一）监督机制
1、建立内部监督体系
- 人力资源社会保障部门内部设立数据治理监督小组，定期对数据治理的各个环节进行检查，检查内容包括数据采集的合规性、数据整理的准确性、数据共享的安全性等。
- 对数据使用单位和个人的行为进行监督，对违反数据报送规定的用人单位进行警告、处罚，对提供虚假数据的参保个人进行信用记录管理。
2、外部监督
- 接受社会公众的监督，建立数据治理投诉举报渠道，参保单位和个人可以对数据治理过程中的违规行为进行举报，如数据泄露、数据滥用等情况。
- 接受审计部门的审计监督，审计部门定期对人力资源社会保障部门的数据治理资金使用情况、数据资产安全情况等进行审计。
（二）评估指标与方法
1、评估指标
- 数据质量指标：包括数据准确性、完整性、一致性等方面的量化指标，数据准确性可以通过数据错误率来衡量，即错误数据量占总数据量的比例；数据完整性可以通过缺失数据量占应采集数据量的比例来评估。
- 数据共享指标：如数据共享的及时性、共享数据的利用率等，数据共享及时性可以通过数据共享的平均响应时间来衡量，共享数据利用率可以通过实际使用共享数据的业务量占可使用共享数据业务总量的比例来计算。
- 数据安全指标：如数据泄露事件次数、数据访问违规次数等。
2、评估方法
- 定期评估：设定固定的评估周期，如每季度或每年对数据治理工作进行全面评估，通过收集数据治理各个环节的相关数据，按照评估指标进行计算和分析。
- 不定期抽查：不定期对数据治理的特定环节或特定地区、部门的数据治理情况进行抽查，发现问题及时进行整改和调整评估结果。
六、数据治理的持续改进
（一）根据评估结果调整策略
1、当数据质量评估结果显示数据准确性不高时，分析原因并调整数据采集和整理策略，如果是因为数据采集人员培训不足导致的错误，加强对采集人员的业务培训；如果是采集系统的问题，及时对系统进行升级改造。
2、若数据共享指标不理想，优化数据共享平台的功能和流程，如增加数据共享接口的带宽，简化数据共享的申请流程，提高数据共享的效率。
（二）适应新的业务需求和技术发展
1、随着人力资源社会保障业务的不断拓展，如新业态从业人员的参保管理等新业务的出现，及时调整数据治理的内容和方法，对新业态从业人员的数据采集要考虑其工作的特殊性，如灵活就业的时间、收入不稳定等因素，制定相应的数据采集和管理方案。
2、关注新技术的发展，如区块链技术在数据安全和信任方面的应用潜力，探索将区块链技术引入人力资源社会保障数据治理中，提高数据的真实性和不可篡改性，为数据治理的持续改进提供技术支持。
湖南省人力资源社会保障数据治理管理办法涵盖了目标意义、主体职责、流程手段、监督评估和持续改进等多个方面，将全面提升湖南省人力资源社会保障领域的数据治理水平，为全省人民提供更优质、高效、安全的人力资源社会保障公共服务。
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