“大数据”时代社会保障信息化建设的机遇与挑战
“互联网+”下社会保障
“互联网+”下社会保障在当今数字化时代，“互联网+”的浪潮正以前所未有的力量冲击着各个领域，社会保障也不例外。
随着信息技术的飞速发展和广泛应用，社会保障体系正经历着深刻的变革，“互联网+”为社会保障带来了新的机遇和挑战。
首先，“互联网+”极大地提高了社会保障服务的效率和便利性。
过去，人们办理社会保障业务往往需要亲自前往相关部门，填写大量的表格，排队等候，耗费大量的时间和精力。
而现在，通过互联网平台，许多社会保障业务可以实现线上办理，如社保查询、缴费、待遇申领等。
人们只需在家中轻点鼠标或通过手机操作，就能完成相关业务，大大节省了时间和成本。
例如，一些地区推出了社保 APP，参保人员可以随时随地查询自己的社保缴费记录、个人账户余额、医保报销进度等信息，还可以在线办理社保转移、异地就医备案等业务，真正实现了“让数据多跑路，让群众少跑腿”。
其次，“互联网+”促进了社会保障信息的共享和透明度。
在传统模式下，社会保障信息往往分散在不同的部门和机构，信息流通不畅，导致管理效率低下，容易出现信息不准确、不及时的情况。
而借助互联网技术，各部门之间可以实现信息的互联互通和共享，打破信息孤岛。
这样一来，不仅可以提高社会保障管理的准确性和及时性，还能增强社会保障制度的透明度，减少权力寻租和腐败现象的发生。
例如，通过建立全国统一的社保信息平台，实现了社保数据的集中管理和共享，参保人员的信息更加准确、完整，社保待遇的发放也更加规范、公平。
然而，“互联网+”在给社会保障带来便利的同时，也带来了一些新的问题和挑战。
安全问题是“互联网+”社会保障面临的首要挑战。
随着社会保障业务的线上化，大量的个人信息和敏感数据在网络上传输和存储，一旦这些信息遭到泄露或被非法利用，将给参保人员带来巨大的损失。
因此，必须加强网络安全防护，采取严格的加密技术、身份认证措施和数据备份策略，确保社会保障信息的安全。
另外，数字鸿沟问题也不容忽视。
虽然互联网在城市和年轻人群体中得到了广泛普及，但在农村地区和老年人群体中，仍有很多人不熟悉互联网的使用，无法享受到“互联网+”社会保障带来的便利。
大数据时代的到来机遇与挑战
大数据时代的到来机遇与挑战随着信息技术的不断发展，大数据时代已经悄然而至。
在这个信息爆炸的时代，大数据不仅给我们带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的挑战。
本文将探讨大数据时代的到来，以及其中蕴含的机遇与挑战。
一、大数据时代的背景大数据时代的到来，主要得益于信息技术的飞速发展。
互联网的普及和移动互联网的快速发展，使得人们在日常生活中产生了海量的数据。
同时，各种传感器技术的广泛应用，也为数据的采集提供了更多可能。
这些数据以前所未有的速度增长，形成了所谓的“大数据”。
二、大数据时代的机遇1. 商业机会：大数据为企业提供了更多的商业机会。
通过对海量数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而精准推出产品和服务，提升市场竞争力。
2. 创新发展：大数据时代催生了许多新兴产业，如人工智能、物联网等。
这些新技术的发展，为社会带来了更多的创新机会，推动了科技的进步。
3. 政府治理：大数据也为政府提供了更多的治理工具。
通过数据分析，政府可以更好地了解社会民生状况，制定更科学的政策，提升政府治理效率。
三、大数据时代的挑战1. 数据隐私：随着数据的不断增长，数据隐私问题日益突出。
个人信息泄露、数据滥用等问题频频发生，给社会带来了安全隐患。
2. 数据安全：大数据的存储和传输需要更高的安全性保障。
数据泄露、黑客攻击等安全问题成为了制约大数据发展的重要因素。
3. 数据治理：大数据时代数据量庞大，如何有效管理和利用这些数据成为了一个亟待解决的问题。
数据标准化、数据共享等方面的问题亟待解决。
四、应对大数据时代的策略1. 加强数据安全保障：企业和政府应加强数据安全意识，建立健全的数据安全管理制度，确保数据的安全可靠。
2. 完善数据治理机制：建立统一的数据标准和共享机制，推动数据的互联互通，实现数据的共享和利用。
3. 加强法律法规建设：完善相关法律法规，加强对数据隐私和数据安全的监管，保护个人和企业的合法权益。
五、结语大数据时代的到来，既带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的挑战。
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇在大数据时代的挑战与机遇中，我们面临着海量数据爆炸带来的挑战，同时也蕴含着巨大的机遇。
本文将从数据增长、数据品质、数据隐私和数据应用四个方面探讨大数据时代的挑战与机遇。
一、数据增长随着互联网的快速发展，数据量呈现爆炸式增长。
从传统的文本数据到现在的多媒体数据、传感器数据等，数据的种类越来越多样化。
数据增长的挑战主要体现在数据的存储和处理能力方面。
传统的存储技术已经难以满足海量数据的存储需求，因此需要开发出更加高效的存储技术。
同时，数据的处理也面临着巨大的压力，需要利用大数据技术来提高数据的计算速度和处理效率，以应对数据量不断增长的挑战。
二、数据品质大数据时代，数据的品质成为了一个前所未有的挑战。
由于数据的来源广泛、数据的处理复杂，数据的品质容易受到各种因素的干扰。
误差、噪声、不完整性等问题都可能导致数据的失真，从而影响到数据的分析和应用。
解决数据品质问题的关键在于数据清洗和数据质量管理。
通过对数据进行分类、去重、纠错等操作，可以提高数据的品质，从而使数据更加可信和可靠。
三、数据隐私在大数据时代，人们关注的不仅仅是数据的利用，还涉及到数据的隐私保护。
随着大数据技术的应用，人们的个人信息被不断采集和分析，如果没有合适的隐私保护措施，个人隐私信息就面临泄露的风险。
保护数据隐私需要从法律、技术和管理等多个方面进行。
法律法规的制定和执行可以为数据隐私提供法律保障；技术手段如数据加密、权限控制等可以保护数据的安全性；管理措施如数据访问审计、权限管理等可以监督和管理数据的使用。
四、数据应用大数据时代蕴含着巨大的机遇，数据应用是其中的重要方向。
利用大数据技术，可以对数据进行深度挖掘，发现数据隐藏的关联性和规律，从而为决策提供坚实的支持。
数据应用的挑战在于如何将数据转化为有价值的信息和洞察。
这需要利用机器学习、数据挖掘等技术对数据进行分析和建模，从而发现数据背后的价值，并将其应用到实际的业务场景中。
试析大数据时代给社保工作带来的机遇和挑战
试析大数据时代给社保工作带来的机遇和挑战随着大数据技术的快速发展，各行各业应用大数据的方式也在不断优化，社会保障领域也不例外。
在过去，社保工作主要依靠手工处理，工作效率低下，并且存在数据安全问题。
而大数据时代的出现为社保工作带来了新的机遇和挑战。
机遇：一、提高社保管理效率社保管理涉及的数据量庞大，管理难度较高，使用大数据技术可以有效提高工作效率并降低管理成本。
通过对有关数据进行分析，可以发现一些潜在的问题，提高管理精度和准确性。
同时，大数据技术还可以帮助政府更好地制定社保政策，提高政策的可持续性和可执行性。
二、加强社保数据安全大量的个人信息存储在社保数据中，大数据技术可以更好地加强这些数据的安全。
通过数据分类、加密存储、访问控制等多项技术手段，大大降低了数据被非法获取和篡改的风险，进一步保证了社保数据的安全。
三、实现精准服务在大数据时代，通过对社保数据的分析，可以实现更精准的服务。
例如，通过分析个人社保数据，可以为参保者提供更加个性化的服务，例如定制化保险方案等。
此外，还可通过分析城乡居民的社保数据，及时发现和解决城乡居民保障存在的问题，实现城乡区域的平衡发展。
挑战：一、数据质量问题大数据并不等于好数据，数据质量是大数据应用中最核心的问题。
在社保数据中，可能存在一些数据缺失、数据错误等问题，这可能会导致数据分析结果不准确。
因此，在大数据应用之前，需要进行数据清洗和数据质量检查，以尽可能地避免数据问题对社保工作的影响。
二、个人隐私保护社保数据中涉及大量的个人隐私信息，应用大数据技术必须加强对个人隐私的保护，同时注意遵守有关法律法规和规章制度，确保数据的合法性和合规性。
三、信息安全保障社保数据涉及的信息安全问题也是大数据应用中的难点之一。
在应用大数据技术的过程中，需要对数据进行加密存储、访问控制等安全保障措施，防止数据泄露和攻击，确保数据的完整性和可靠性。
综上所述，大数据时代的出现给社保工作带来了新的机遇：提高社保管理效率、加强社保数据安全、实现精准服务等。
试析大数据时代给社保工作带来的机遇和挑战
试析大数据时代给社保工作带来的机遇和挑战大数据时代给社保工作带来了诸多机遇和挑战，随着信息技术的不断发展，社会保障领域也在不断探索大数据技术的应用，以提升服务质量和效率。
在这个背景下，社保工作面临着前所未有的机遇和挑战。
一、机遇1. 数据分析能力提升：大数据技术的应用能够帮助社保部门更好地收集、整理和分析各项数据，提升数据分析的能力，从而更加准确地了解社会保障领域的情况，及时发现潜在问题。
2. 提升服务质量：大数据技术的应用使得社保部门能够更加精准地了解参保人的相关信息，能够制定更科学的政策，提供更加全面的服务，提升服务质量。
3. 风险预警：通过大数据技术的应用，社保部门可以更加精准地识别和预测社会保障领域存在的风险，及时采取相应的措施，有效地防范各类风险。
4. 数据共享和协同办公：大数据技术的应用可以实现各类数据的共享和协同办公，让不同部门之间更加高效地协作，提升工作效率。
5. 创新服务模式：通过大数据技术的应用，社保部门可以利用数据挖掘和分析技术，为参保人员提供更加个性化、细化的服务，推动社会保障服务模式的创新，使得社会保障更加贴合参保人的需求。
二、挑战1. 隐私和安全问题：社保部门在大数据应用过程中需要处理大量的个人隐私数据，因此需要更加重视数据的安全和隐私保护，避免数据泄漏和滥用的风险。
2. 人才问题：大数据时代需要大量的数据分析和挖掘人才，而社保部门目前在这方面的人才储备相对不足，需要加大人才培养和引进力度。
3. 技术和设备更新换代：大数据技术的应用需要大量的技术支持和设备投入，社保部门需要不断更新设备和学习最新的技术知识，以适应大数据时代的需求。
4. 需要建立更加完善的数据体系：大数据时代需要更加完善的数据共享平台和规范的数据标准，社保部门需要加强与相关部门的数据共享和标准化工作，以确保数据的准确性和完整性。
5. 规范和监管问题：大数据时代社保工作中需要加强对数据使用的规范和监管，避免数据滥用和不当使用的情况发生，保护参保人的合法权益。
大数据时代的挑战和机遇
大数据时代的挑战和机遇在大数据时代，人类社会正面临着前所未有的挑战和机遇。
大数据的爆发给传统的数据处理方法带来了巨大的冲击，同时也为各行业带来了全新的机遇和发展空间。
本文将从技术、经济和社会层面来探讨大数据时代所带来的挑战和机遇。
一、技术挑战和机遇在大数据时代，数据的规模和复杂度都大大超过了传统的数据处理能力。
传统的数据库和数据分析方法已经无法胜任这种规模的数据处理任务，因此大数据技术应运而生。
分布式存储、并行计算以及数据挖掘等技术的发展，为处理海量数据提供了有效的解决方案。
然而，大数据技术的发展也面临着很多挑战。
首先是数据的质量问题。
大数据中常常夹杂着噪音和错误的数据，如何准确地从海量数据中提取有用的信息成为了首要问题。
其次是数据的安全和隐私问题。
大数据的泄露和滥用可能导致用户隐私泄露和信息安全受到威胁。
因此，在大数据时代，如何保障数据的质量和安全成为了迫切需要解决的问题。
同时，大数据时代也给技术发展带来了巨大的机遇。
大数据的分析可以帮助企业发现潜在的商机和市场需求，优化产品和服务。
同时，数据分析也可以帮助企业更好地了解用户需求，提高用户体验。
此外，大数据技术的应用也可以为城市管理、医疗健康、交通等领域带来巨大的改变和发展机会。
二、经济挑战和机遇大数据时代对经济发展带来了深远的影响。
一方面，大数据的出现让传统产业面临着深刻的转型升级压力。
比如，传统的零售行业面临着电商的冲击，需要通过大数据分析来提高运营效率和市场竞争力。
另一方面，大数据也为新兴产业的发展提供了机遇。
例如，互联网金融的快速崛起，离不开大数据的支持和驱动。
然而，大数据经济也面临着一系列挑战。
首先是数据壁垒的问题。
目前，大数据的积累主要掌握在少数互联网巨头手中，导致数据资源的不均衡。
其次是数据交易和价值实现的问题。
虽然数据被称为“新石油”，但如何找到数据的真正价值并实现价值是一个挑战。
此外，大数据时代可能带来新的就业压力，需要培养更多掌握大数据技能的人才。
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇引言大数据时代已经到来，它带来了前所未有的机遇和挑战。
随着互联网的快速发展和智能设备的普及，我们正在积累着以前无法想象的庞大数据量。
这些数据潜藏着无限的价值，可以帮助我们解决各种问题、优化决策和改善生活。
然而，与此同时，大数据也带来了许多挑战。
它的快速增长和复杂性给数据管理、隐私保护、数据分析和人才培养等方面带来了巨大的压力。
本文将探讨大数据时代面临的挑战和机遇，分析其原因，并提出应对的策略。
挑战一：数据管理随着大数据的快速增长，数据管理成为一项重要的挑战。
如何有效地存储、处理和传输数据成为了亟待解决的问题。
传统的数据库管理系统已经无法满足大数据时代的需求，需要寻找新的存储和处理技术。
此外，数据的质量和准确性也是一个重要的问题。
由于数据的来源多样化和复杂性，很难确保数据的完整性和准确性。
因此，开发高效的数据管理系统和提升数据质量成为解决大数据时代挑战的关键。
子挑战一：存储和处理大数据时代，数据量庞大，传统的存储和处理技术已经无法满足需求。
传统的关系型数据库面临着性能瓶颈，无法处理PB级以上的数据。
因此，需要寻找新的存储和处理技术，如分布式存储和计算技术。
分布式存储技术可以将数据分散存储在多个节点上，可以提高存储容量和处理速度。
而分布式计算技术可以将计算任务分配给多台机器并行处理，提高计算效率。
这些新的技术可以有效地帮助我们存储和处理大数据，解决数据管理的挑战。
子挑战二：数据质量数据质量是大数据时代的一个重要问题。
由于数据的来源多样化和复杂性，很难确保数据的完整性和准确性。
数据可能包含错误、噪声和缺失值，对数据分析和决策造成影响。
为了提高数据的质量，我们需要开发一系列的数据质量管理方法和工具。
例如，数据清洗和去重可以帮助我们删除重复和不完整的数据；数据验证和修复可以帮助我们找出和修复错误的数据；数据标准化和规范化可以帮助我们提高数据的一致性和准确性。
通过这些方法和工具，我们可以提高数据的质量，减少数据分析和决策的错误。
数字化转型如何推动社 会保障体系的数字化
数字化转型如何推动社会保障体系的数字化在当今数字化飞速发展的时代，社会保障体系也正经历着深刻的变革。
数字化转型已成为推动社会保障体系发展的重要力量，为人们带来更便捷、高效、公平和可持续的保障服务。
数字化转型首先为社会保障体系带来了更高效的信息管理和服务交付方式。
过去，大量的社会保障数据以纸质形式存储，不仅占用空间大，而且查找和更新困难，容易出现错误和遗漏。
如今，通过数字化技术，所有的保障信息都可以被准确、及时地录入电子数据库，实现集中管理和实时更新。
这使得社保机构能够快速获取和处理信息，大大提高了工作效率。
比如，在养老金的发放上，过去可能需要繁琐的人工核算和审批流程，耗费大量时间和人力。
而现在，通过数字化系统，能够自动计算养老金数额，快速完成审批，及时发放到受益人账户，确保老年人能够按时、足额领取养老金，保障他们的生活质量。
数字化转型还极大地提升了社会保障服务的便捷性。
以前，人们办理社保业务往往需要亲自前往社保机构，排队等候，提交各种纸质材料。
这不仅给人们带来了不便，还增加了时间和交通成本。
如今，借助互联网和移动应用，人们可以足不出户地办理社保业务，如查询社保缴费记录、申请社保补贴、办理社保转移等。
只需动动手指，在手机或电脑上操作，就能完成一系列复杂的业务流程。
这种便捷的服务方式，不仅节省了人们的时间和精力，还提高了公众对社会保障体系的满意度。
同时，数字化转型有助于实现社会保障的公平性。
通过大数据分析，社保机构能够更精准地识别贫困和弱势群体，确保社会保障资源能够向真正需要的人倾斜。
例如，在扶贫工作中，数字化系统可以整合多个部门的数据，包括民政、税务、教育等，全面了解贫困家庭的收入、教育、医疗等情况，从而制定更有针对性的扶贫政策和保障措施。
此外，数字化技术还可以加强对社保资金使用的监管，防止滥用和挪用，保障社保资金的公平分配和合理使用。
另外，数字化转型对于提高社会保障体系的可持续性也具有重要意义。
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“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。
社保数据不断向上集中，参保人数几乎覆盖全国，历史数据不断积累，社会保障信息呈现出“大数据”的特性：第一，社保数据量不断增加。
以苏州市为例，仅结构化的社保数据库数据已达TB级，如果算上12333电话语音、医保药店视频监控等数据，数据已接近PB级。
第二，数据类型已不是简单的结构化数据。
数据库中存储的图片信息、12333的语音信息、医保药店的视频监控信息等非结构化数据日益增多。
第三，数据价值提取困难。
历史数据繁多，部分历史数据未能有效整合、全省乃至全国范围内的数据未能做到互联互通互操作，数据提取利用困难。
第四，对数据处理速度要求高。
数据量的庞大、数据库的复杂势必造成了数据处理难度大，而社保经办需要实时性强，对数据处理速度提出了挑战。
三、“大数据”时代社保信息化建设面临的机遇机遇一：降低存储成本从社保信息化发展趋势来看，无论政策还是技术上，建设省一级集中式平台都被提到了重要日程上来。
省一级的社保参保人数可达几千万甚至上亿，这么庞大的数据中心在以前是不可想象的。
数据量倍增，按照传统的模式是扩充存储、增加服务器，这与目前各大互联网巨头提倡的去“IOE”（所谓去“IOE”，是对去IBM、Oracle、EMC的简称，三者均为海外IT巨头，其中IBM代表硬件以及整体解决方案服务商，Oracle代表数据库，EMC代表数据存储）趋势不符，也导致存储成本不断增加。
“大数据”和云计算技术的成熟，为省一级社保信息的集中管理提供了可能，运用云存储技术，形成逻辑上的数据中心，既能减少成本，又能保证数据逻辑上的集中存储。
按照“1+X”的模式建立云数据中心：在省级有一个大的数据中心，同时保留若干个城市的二级数据中心，在应用层面将多个数据中心做成一体。
另外，将来的社保数据必须是横向上能够与其他政府数据互相流动，比如与工商、税务、公安等部门或者其他行业的应用结合，基于城市级或者区域级的云平台将更适合这种模式。
机遇二：提升宏观决策和基金监管能力宏观决策是金保工程四大功能之一，随着系统建设日趋完善和数据的不断积累，其作用越来越显得重要。
目前的宏观决策支持软件是对社会保险业务的各个方面进行主题分析和数据挖掘的计算机应用系统，有助于发现社会保险业务数据隐含的信息和价值，起到事前决策、事中控制、事后反馈的作用，为人力资源社会保障部门政策制定提供决策参考。
运用“大数据”技术寻找数据背后的潜在规律是对社保信息的全新应用领域。
2014年春节期间，百度公司推出了“百度迁徙”，利用“大数据”技术，对其拥有的LBS（基于地理位置的服务）“大数据”进行计算分析，并采用创新的可视化呈现方式，在业界首次实现了全程、动态、即时、直观地展现中国春节前后人口大迁徙的轨迹与特征。
这种全新的“大数据”应用模式可以借鉴到社保应用，运用全市、全省乃至全国的社保数据，对养老保险、医疗保险、工伤保险、失业保险和生育保险等海量数据进行分析，对社会保险的发展趋势和状况进行定量和定性分析，并做出相应的预测。
例如：可根据年征收率、历史欠费清欠率、社会工资增长比例等分析指标，预测将来某个时期养老保险基金征收的情况，为制定相关政策提供依据。
此外，可以将“大数据”技术用于医疗服务监控。
利用“大数据”技术，从海量数据中筛查出可能的违规行为，并进一步支持医疗保险监控稽核工作。
结合疾病关联、药品关联等数据信息的积累，支持监控能力进一步向纵深发展，有利于提高医疗保险精细管理能力，提升医疗服务监管水平，促进事后监管向事前、事中监管转变，加大对医疗服务违规行为，尤其是欺诈骗保行为的惩戒和威慑力度，保障基金安全。
机遇三：增强信息共享水平随着金保工程实施，社保信息化正从分散建设向统一集中建设迈进。
客观上中国公民需要“五险”合一，而且需要全国联网共享，异地就业、异地就医、异地领取养老金的需求非常强烈。
目前金保工程在数据中心建设、联网工程建设、统一软件应用等方面取得了较大的进展和较好的发展态势，各地对信息系统统一建设的认识程度和实施力度有明显提高，系统建设的应用效果已开始显现。
信息系统的建设和应用，对于优化管理服务模式，提升劳动保障管理能力和服务水平起到了积极的促进作用。
这种统一趋势对社保信息化提出了更高的要求，“统一建设”将成为未来一个时期内社保信息化建设的根本基调。
云计算、“大数据”等技术的成熟应用，为社保信息化的统一平台提供可能。
充分利用云计算、“大数据”等最新的信息技术，对原有的平台进行改造和迁移，以适应未来发展的需要。
以人社部技术平台框架为基础，坚持“一个(云计算)中心、两个规范体系”，围绕人力资源和社会保障的全部业务规划全面的解决方案。
例如，我国养老保险转移难的问题由来已久，其主要原因是统筹层次太低。
目前，我国养老保险制度被分割成2000多个统筹单位，且政策不统一，难以互联互通，养老保险关系无法转移接续。
我国更是存在“一人多个社保关系”的情况，受保人从上海市去到苏州市，上海市的社保由于各种原因无法转移，只能留在原地，到了苏州市后又重新参与社保。
通过建立统一的人社云平台，所有的系统数据均通过云平台存储、备份和交换，各经办系统无需下载安装任何客户端，只需通过PC等媒介联接网络就可登陆操作。
例如受保人甲在上海市参保，受保人乙在苏州市参保，看似他们在不同的地方参保，事实上他们参保的信息都存放在同一个地方（即云端）。
当受保人甲由于工作原因去到苏州市，无需办理复杂的程序，完全可由新工作单位去苏州市缴纳社保，苏州市社保托管部门可在云平台上直接找到受保人甲的参保情况，进行续保。
四、“大数据”时代社保信息化建设需面对的挑战挑战一：架构模式改变的问题金保工程一期的实施，实现了数据的集中管理和业务的统一规划。
单从技术手段而言，利用云计算和“大数据”技术，社保系统的大集中模式很容易实现。
但现实情况是，之前花大力气建设的金保系统，可能因为“大数据”的技术而改变架构模式，势必造成资源的严重浪费。
比较可行的方案是金保工程技术架构的中间层和应用层不变，将数据存储和备份模式、应用服务器迁移到云平台，改变底层的存储和服务模式，无需重新设计生产软件就可以实现架构的变化。
此外，在新开发的系统尤其是决策支持系统，需充分利用“大数据”技术。
“大数据”技术中核心是数据存储模式不再是传统的结构化存储，NoSQL等技术与传统结构化存储有较大区别，因此短时间内可能存在NoSQL和结构化存储两种模式并存的存储架构。
挑战二：数据价值认识和利用的问题社保数据是重要的信息资源，也是社会保险运行稳定的外在体现。
要充分利用数据在社保基金征缴、管理、支出等方面的作用，通过管理与分析相关数据，最终要实现让社保数据为政策调整提供依据，为管理监控确定方向和重点，对保险制度运行状况进行评估，确保社保基金安全、高效运行。
“大数据”时代的到来，为社保数据的深入应用提供了技术基础。
依据“大数据”技术建立的决策支持，可规范征缴扩面，运用数据可帮助决策管理，分析“大数据”可防范基金运行风险。
但是许多地方，对于数据价值观念不强，不注重基础社保数据的积累和分类工作，对于历年的重要数据只是简单记录储存，从不进行仔细分析进而指导工作实践。
部分地区即使意识到社保数据的重要性，也不清楚如何充分把这些数据潜在的价值挖掘出来，有些地区甚至走入了盲目追求硬件设施标准、轻视基础数据的积累和利用等误区。
一些地方对于多样复杂的大体量的社保数据，要么简要进行汇总统计，要么不知所措，甚至直接置之不理。
就数据的分析方法而言，分析手段有限，专业性数据分析能力欠缺，不能够深度挖掘数据价值，加以充分吸收利用。
挑战三：网络安全的问题社保数据关乎到政府运行、企业竞争、个人隐私，利益关系重大，使用范围广泛，重要性不言而喻。
而“大数据”技术本身的技术架构，决定了采用“大数据”技术架构的系统安全防护的难度。
采用云计算架构的“大数据”，数据存储和操作都是以服务形式提供，因此，要对存在云端的数据采取以下措施保障数据安全：一是采取数据加密的方法，通过SSL （安全套接器）加密，实现数据集的节点和应用程序之间的传输加密；二是分离密钥和加密数据，把密钥与加密的数据分开，同时定义数据产生、存储、备份、恢复等密钥管理生命周期；三是使用过滤器，一旦发现数据离开了用户的网络，就是自动阻止数据的再次传输；四是采取数据备份，采用容灾备份、敏感信息集中管控等手段，实现端对端的数据保护。
挑战四：人才及技术问题“大数据”时代的到来不断地对社会保障的信息化建设提出新要求，因此，要站在新起点上，进行人才和技术储备，以适应不断发展的技术需要，发挥信息化、“大数据”对事业发展的带动作用。