以数为纽，图谱链接，平台推动数据资源与业务场景协同

当前，新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，数字化正以不可逆转之势深刻改变人类生产生活方式。
随着城市基础设施不断完善，智慧城市的应用场景日益丰富，已深入至智慧安防、智慧交通、智慧社区、智慧医疗、智慧教育、智慧物流、智慧能源等应用场景。

在推动智慧城市系列平台建设的同时，各地方政府拥有数据资源所有权；互联网企业则往往掌握着先进的数据技术以及拥有互联网思维的专业队伍；本地企业对当地的人才资源、市场环境、产业发展等因素有更清晰、更准确的认识。

因此需要充分盘活政府、互联网企业、本地企业等各方资源，共同参与城市数据运营。

然而，目前城市运营平台模式不清晰问题也很突出，主要集中在城市大数据平台数据治理复杂、运营体系庞大、城市数据运营模式与路径没有固定模式。因此这些原因的叠加使得地方职能单位难以充分发挥各方的主观能动性，不能挖掘地方优势，突出地方特色。

一、业务场景分析主要问题？

城市业务场景分析易“以偏概全”，“纵强横弱”

各城市业务场景分析普遍存在“纵强横弱”现象，各城市普遍存在单个行业数据研究应用“强”，但区域综合问题联合研判能力“弱”的情况。

同类城市业务场景分析较易“以偏概全”，即单单从纵向行业专业角度切入，来以此判断或定义城市问题的定位、好坏、指标等。仅凭纵向行业维度切入来分析全局，较难以横向区块维度来整体构建城市问题的指标。

现有同类信息平台难以满足非预设型业务场景分析

现有信息平台包括：各地方政府业务信息系统、数据共享平台以及城市大脑类型项目平台等。此类信息平台是按照各地方政府严格批准流程的“预设范围型”项目。

以某城市大脑基础版为例子，除了数据底座、融合引擎以及安全防护建设之外，包含了“城市体征”、“社区治理”两项城市治理业务场景，“社区服务”、“数字乡村”两项城市服务业务场景。

但是此类信息平台难以满足灵活、深度的数据分析需求，如在应对突然情况的新闻事件等，当事件发生平台关联到新闻后再做分析，无法做到热点预估、情况预判等，缺乏一定灵活性：

新闻关联触发分析：河南鹤壁煤矿事故8名失联人员遇难，城市工程安全问题再次引发关注，分析本市近半年工程安全问题以及重大安全隐患；

政策制定前后分析：实施可以生育三个子女政策及配套支持措施，跟踪市民关于政策咨询关注情况内容分析。

也因为业务场景非预设的特点，在针对非预设场景分析需求时，平台效用不能得以真正发挥。同时，非预设场景分析往往存在事件突发性强、依赖知识专业、响应时间紧急以及领导关注度高特性，也因为这些特性，难以支撑建立一个单独的项目，开展深度业务分析。

二、如何构建业务场景分析运营模式？

现有非预设型业务场景分析大致路径，除各地方因信息平台功能不同略有差异外，大致业务场景分析为：

业务科员与信息平台建设方召开会议--->提出场景分析需求--->信息化平台建设提供场景明细数据--->业务科员基于明细数据结构化字段统计分析--->形成交付材料汇报至领导。

相对于智慧城市建设，运用大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿技术信息平台的系统集成度更复杂，各地方的数据运营模式也形形色色，没有统一的运营模式标准。加之对于智慧城市的建设，需要极为复杂的系统集成度，因此项目的开发一定需要专业的公司进行建设和运营。

中软国际解放号拥有全国各地方城市的业务场景分析沉淀、丰富的数字化运营经验积累，是行业内的领军企业。

解放数纽城市数据运营平台创新数据运营模式是通过日常数据域运营，加大“非场景分析”时的数据准备投入，承担日常数据运营工作，整个建设运营阶段都由中软国际解放号负责，有利于有效整合企业资源，数据运营模式可分为两种：

1.主题类数据域运营

场景举例：6月份又是一年一度的校园学子“中高考”大关，引发全国各地市民关注“教育”主题。

若此时领导或者上级部门提出“从专业数据深入挖掘分析，提供市民关注教育详细内容分析”的需求分析的话，分析往往与“教育”主题相关的业务数据存在于城管、热线、综治等多系统中，各自分类内容重叠、混乱。

分类层级少、模糊、维护更新混乱，分析内容仅显示“教育200件”而已，且往往偏向于总结业务科员的个人经验。

常规的数据分析

解放数纽城市数据运营平台通过分类标签体系，持续主题类数据运营后，可将多系统各自分类统一融合归纳为一套分类标签体系，细化原有2-3级体系、基于业务挖掘扩展为4-5级，细分笼统模糊分类，末级分类提升4倍，多达到1000+个。

统计分析结果可细化至“教育体制18件、考试招生88件等”，并再次根据场景需求，可再细化至第五级分类标签，分析颗粒度细。同时围绕各细化的分类，精准定位到热点问题的核心内容问题。

针对诸如“教育”的非预设命题分析，都可以通过主题类数据域运营的数据域快速支撑进行深度分析。

2.主体类数据域运营

场景举例：针对某部门的联动办件情况做一个深度分析，分析该部门联动的主要堵点、难点、可优化提升的联动点等。此时，往往业务部门需要根据分析场景涉及主体“某部门”，需要单独抽取相关需求业务数据，如案件类别、办结时长、其他联动单位等，分析周期较长。

解放数纽数据运营平台通过构建主体图谱化数据运营构建，支撑涉及关注主体的数据运营场景。基于城市运营治理知识图谱，以关注的主体为核心节点，延展出关联的同领域及其他领域的节点，清晰明了，支持根因溯源分析、区域画像构建等。

分析关联深度：用知识图谱方式，快速展示“管理单位”、“档案项目”、“研究方向等柱体之间的关系、聚合等。

针对诸如“某部门”的主体类问题分析，都可以通过主体类数据域运营的数据域快速支撑进行深度分析。

三、业务场景分析其他形态？

数纽城市数据运营平台除了为各地政府提供数据域的运营，也创造了一些城市的创新业务场景分析应用案例：

业务场景一：热点问题的根因

通过业务数据域的根因分析图谱构建，关联部门主体、职能职责与治理问题、诉求案例。快速定位根因问题类别、主责处理单位、疑难件问题分析，为城市治理提高效率和质量赋能。

业务场景二：住宅小区画像分析

利用多年来积累的业务数据运营，通过设立模型取得量化结果，客观、真实、动态、全面地从多维度体现住宅小区运行情况。精准定位小区具体好在哪里，问题出在哪里，力争通过画像“画得像”，为城市生命体征指标体系的建立提供参考。

业务场景三：城市区域平安指数

以地理区域为主体，构建城市平安预警指数，涵盖了民众普遍关心的社会政治安全、社会治安安全、经济金融安全、生产安全、食品药品安全、生态环境安全、网络与信息安全和突发公共事件等维度，全面反映城市各地平安状况；

构建规范化管理指数，市民热线被动反映城市管理问题的诉求案件数据，网格主动巡查发现案件数据以及其他智能平台自动检测案件数据。为城市安全、规范化指标体系的建立提供辅助决策。

解放数纽赋能城市数据运营，成为链接数据资源与业务场景的纽带！

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