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臨沂蘭山：數據互通 “一表通”賦能基層
臨沂市蘭山區(qū)強化科技支撐，開展市基層“一表通”應用試點，破解基層多頭重復填表格、做臺賬、報材料等問題，為基層減負賦能。目前，蘭山區(qū)已實現10個鎮(zhèn)街及7個重點區(qū)級部門全覆蓋，表格填報量縮減90%。
先行試點，探索減負新路徑
共識凝聚，明確試點方向
蘭山區(qū)大數據局探索運用大數據等手段，構建數據通道和共享機制，推進全區(qū)“基層減表提效一件事”試點培育工作。
典型示范，樹立減負標桿
試點銀雀山街道聚焦基層治理中普遍存在的“工作報表多、數據重復填報、紙質臺賬多、數據共享和分析難”等痛點難點問題，先后三次召開基層減負業(yè)務研討會，共梳理業(yè)務系統(tǒng)14個，匯集臺賬報表93張，通過數據關聯、數據治理，清洗社區(qū)房屋、人口、“九小場所”等多個字段，夯實數據底座。通過任務自動分發(fā)、數據自動提取，形成數據智能填報、智能對比，報表自動統(tǒng)計、自動生成的智能化基層填報體系。
場景聚焦，提升工作效率
試點銀雀山街道打造九小場所特色場景，通過0CR智能識別(攝像提取文字)、整改提醒等功能，匯聚九小場所12708家，完成巡檢16107次，及時發(fā)現隱患856個，實現九小場所安全檢查工作紙質報表填報任務清零，巡檢人員工作效率提升70%。
數據互通，“一表通”賦能基層
互聯互通，構建數據橋梁
為了減輕基層數據采集負擔，蘭山區(qū)大數據局優(yōu)化提升一體化大數據平臺功能，完善基礎信息庫，歸集市場主體數據，整合智慧社區(qū)數據，實現數據互通共享。
采集減負，共享數據資源
通過平臺數據互通共享，大幅度減輕基層數據重復采集的負擔，截至目前，蘭山區(qū)共收集原始數據266萬余條，經過數據清洗及治理，形成標準化數據58萬余條，其中人口數據386235條，戶籍數據89859條，房屋數據69862條，企商(企業(yè)+九小場所)數據35046條，形成標準化數據字段191個，標簽20類，滿足民政、衛(wèi)健局、行政審批等7個部門報表需求。
歸集助力，實現數據反哺
“一表通”系統(tǒng)運用數智化手段在助推基層減負增效方面取得積極成效，在平臺數據歸集上也頗有成效。如蘭山稅務的樓宇經濟系統(tǒng)，需要對全區(qū)99座商廈進行信息采集統(tǒng)計，工作量大，紙質文檔多。使用“一表通”系統(tǒng)后，一部手機就解決了樓宇經濟系統(tǒng)數據源采集問題，真正做到技術賦能，數據反哺。
需求導向，精準調研促推廣
精準調研，把握基層需求
為進一步推動平臺有效落地，蘭山區(qū)大數據局在銀雀山街道試點成功的基礎上，深入開展實地調研，多次組織開展基層減負業(yè)務研討會，調研4個街道、6個鄉(xiāng)鎮(zhèn)、7個區(qū)直部門，收集社保、民政、退役軍人、企業(yè)電子營業(yè)執(zhí)照、金融提供機構注冊查詢等報表90余張。
精簡整合，形成標準臺賬
在最大化滿足部門業(yè)務需求的前提下，蘭山區(qū)把基層高頻次報表優(yōu)化合并，形成人員信息、房屋信息、民生保障、城鄉(xiāng)建設、補貼認證、綜合治理、基層黨建、經濟發(fā)展、農業(yè)農村、安全生產等10大板塊的標準化數字臺賬，供部門隨時取數填報，滿足基層90%以上報表工作需求，基層填報數據量縮減50%。
提質擴面，穩(wěn)步推廣經驗
蘭山區(qū)大數據局全面梳理各鎮(zhèn)街和重點部門賬號需求，按時間節(jié)點開展系統(tǒng)授權工作，目前10個鎮(zhèn)街和7個重點部門已完成系統(tǒng)授權。各鎮(zhèn)街、各部門結合自身工作實際，提出個性需求，技術人員提供一對一咨詢服務和定制化解決方案，將“一表通”系統(tǒng)與鎮(zhèn)街、部門單位需求進行精準匹配，打造各鎮(zhèn)街、各部門特色應用場景。
減負增效，“一表通”成果顯著
減表減負，優(yōu)化基層治理
“協同”的數據采集、“便捷”的數據管理、“共享”的數據臺賬，讓基層數據、報表省時省力做減法，通過減表減數為基層減負提質增效，不斷推動基層治理工作體系和工作模式優(yōu)化。
數據智理，提升治理效能
“一表通”平臺打通基層數據“最后一公里”，初步實現基層數據“一庫匯聚”，推動基層數據“一次采集、多方利用”。通過基層數據匯聚、治理，鎮(zhèn)街匯數“一表通”，部門提數一鍵成，通過對數據的深度挖掘和特色場景的廣泛應用，大幅提升基層治理效率，把基層治理變“智理”。
資源共享，強化數據支撐
“一表通”平臺不僅是基層減負的利器，也是統(tǒng)一數據采集標準，推動基層數據資源共享的有效途徑。通過后期與省、市建政務系統(tǒng)數據庫的互聯互通、互助互驗，進一步補充豐富省級數據庫，優(yōu)化充實基層主題庫，為進一步挖掘數據價值，實現數據反哺基層提供有力支撐。
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