大数据在基层治理中作用

大数据治理基层难度较大，主要由以下几个方面造成：

1. 数据规模庞大：大数据治理需要处理大规模的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这些数据来自不同的来源和格式，对数据的管理和整合提出了更高的要求。

2. 数据质量难以保障：大数据在采集、存储和处理过程中往往会面临数据质量的挑战，包括数据完整性、一致性、准确性和及时性等方面的问题，治理过程中需要进行数据清洗、去重、标准化等操作，增加了基层工作的难度。

3. 技术需求复杂：大数据治理需要应用多种技术手段，包括数据提取、转换、加载（ETL）、数据质量管理、数据安全等方面的技术，这些技术要求基层工作人员具备较强的技术水平和全面的知识结构。

4. 需要跨部门协同：大数据治理涉及多个部门和业务领域，需要基层工作人员具备跨部门协同的能力，协调不同部门之间的利益关系和数据共享问题，增加了基层工作的难度。

针对大数据治理基层难度大的问题，建议可以从以下几个方面加以解决：

1. 加强技术培训：针对基层工作人员普遍存在的技术水平不足问题，可以加强对其进行数据治理相关技术的培训，提升其技术能力和应对复杂情况的能力。

2. 建立规范标准：建立统一的数据标准和规范，包括数据采集、存储、处理、共享等方面的规范，有助于降低基层工作的复杂度和难度。

3. 强化跨部门协同：建立跨部门的沟通机制和协同工作机制，明确各部门在数据治理中的职责和权限，加强协同合作，减少基层工作人员的繁琐工作。

4. 推动自动化技术应用：大数据治理可以借助自动化技术来简化工作流程，例如采用数据治理工具和平台，实现数据的自动清洗、整合和分析，降低基层工作的难度和工作量。

大数据治理基层难度较大，但可以通过加强培训、建立规范标准、强化跨部门协同和推动自动化技术应用等方式来解决这一问题，提升基层工作人员的工作效率和治理水平。