深圳某街道办面临 3 大难题:
一是民生业务(居住证 / 补贴申请)需线下跑,平均办理时限超 3 天,居民满意度低;
二是各科室数据(民政 / 社保 / 计生)分散,人工汇总统计需 1 周 / 月,影响决策效率;
三是缺乏民生诉求数据分析,无法精准解决高频问题(如设施维修 / 政策咨询)。
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深圳某街道办面临 3 大难题:
一是民生业务(居住证 / 补贴申请)需线下跑,平均办理时限超 3 天,居民满意度低;
二是各科室数据(民政 / 社保 / 计生)分散,人工汇总统计需 1 周 / 月,影响决策效率;
三是缺乏民生诉求数据分析,无法精准解决高频问题(如设施维修 / 政策咨询)。
1. 基础功能:小程序端业务办理、诉求反馈、15 分钟生活圈查询;管理端业务审批、数据统计。
2. 数据平台核心功能:
① 数据治理模块:对接民政、社保、计生系统数据,通过数据清洗工具剔除重复 / 无效数据,建立统一数据标准,形成街道 “民生数据中台”;
② 分析看板模块:用 ECharts 搭建运营看板,展示业务办理量(按类型 / 时段)、诉求解决率(按问题分类)、居民满意度,支持按社区 / 科室维度钻取;
③ 决策支持模块:分析高频诉求 TOP3(如 “老旧小区设施维修”“养老补贴咨询”),生成解决方案建议报表,辅助街道优化资源分配。
1. 负责任务:开发政务数据平台,设计数据治理流程与分析看板,实现多系统数据对接,优化小程序适老化 UI。
2. 技术架构亮点:采用 “Uniapp 多端适配 + 微服务数据中台” 架构,Java 开发数据治理 API,PostgreSQL 存储结构化政务数据;
3. 难点是跨部门数据协同,通过制定统一数据接口规范与权限管理,实现数据安全共享;数据更新延迟控制在 1 小时内,确保看板数据实时性。
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