在评审中充分应用互联网大数据技术的要求，对《评价准则》中可以量化的指标全部进行量化，搜集整理“企业、政府、消费者、新闻媒体、第三方机构”五个方面大数据，形成131项四级评价指标体系，其中大数据分析、评价、验证的定量指标共79项，占全部评价指标的60.3%；另外39.7%部分，涉及企业文化、战略实施等无法量化的定性指标共52项，由评审专家进行评价，形成定性+定量相结合的评价模式。建立“质量奖大数据平台”，一是对申报企业进行大数据初筛，对经营业绩差、企业信用低、受过安全、质量、环保等方面严重处罚的企业进行筛除；二是在评审中开展大数据验证、分析和评价；三是对获奖企业持续进行大数据风险监控。这不仅减轻了申报组织提交过多材料的负担，同时也使评审更加简明、精准，提高了工作效率，也降低了奖项评审的风险性，最大程度上避免评选出信用差、社会评价低的组织，构建了质量共治视角下的政府质量奖评价体系，体现了评审工作的科学性、客观性和准确性。
在评审中充分应用互联网大数据技术的要求，对《评价准则》中可以量化的指标全部进行量化，搜集整理“企业、政府、消费者、新闻媒体、第三方机构”五个方面大数据，形成131项四级评价指标体系，其中大数据分析、评价、验证的定量指标共79项，占全部评价指标的60.3%；另外39.7%部分，涉及企业文化、战略实施等无法量化的定性指标共52项，由评审专家进行评价，形成定性+定量相结合的评价模式。建立“质量奖大数据平台”，一是对申报企业进行大数据初筛，对经营业绩差、企业信用低、受过安全、质量、环保等方面严重处罚的企业进行筛除；二是在评审中开展大数据验证、分析和评价；三是对获奖企业持续进行大数据风险监控。这不仅减轻了申报组织提交过多材料的负担，同时也使评审更加简明、精准，提高了工作效率，也降低了奖项评审的风险性，最大程度上避免评选出信用差、社会评价低的组织，构建了质量共治视角下的政府质量奖评价体系，体现了评审工作的科学性、客观性和准确性。
