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方案背景
用數據說話、用數據管理、用數據決策,實現全方位的“以數資政”
智慧黨建運行監測中心(OMC),在保障數據安全的前提下,通過黨建大數據的數據采集、共享交換、融合分析建模等支撐功能,打通黨建業務系統數據通道,實現黨建大數據融合匯聚,建立各種黨員、黨組織及干部的分析模型,找到數據間的關聯性,深挖數據價值,找準黨建工作痛點和薄弱環節,為提高黨建工作科學化水平提供依據。
需求分析
提供實時預警和輔助決策功能,獲取黨建工作態勢感知能力
數“聚” 有“源”
大數據的基礎是數據匯集,各地在黨建業務、應用數據的實時采集方面大多存在不足,甚至存在建設了信息系統、部署了硬件設備也無法實現數據自動采集的現象。
數“通” 有“道”
大數據的關鍵是數據融合,數據匯聚以后,需要對基礎數據、應用數據等進行關聯、比對,面對海量的數據,需要有專業的數據平臺和大數據技術能力。
數“用” 有“法”
大數據的目的是通過數據分析實現“以數資政”,要達到目的需要建立專門的黨建數據分析模型,通過模型計算實現業務工作的數據化、指標化,用可視化的數據指導工作。
業務架構
融合IAAS層基礎、PAAS層能力、SAAS層應用,全心全意為“偉大工程”賦能
智慧黨建運行監測中心綜合呈現
村級會議室場景 分析研判
黨建工作要求 監測預警
黨建業務數據 融合匯聚
黨建業務場景 智能識別
功能模塊
綜合態勢
對黨建運行主要數據進行實時展示,以數據呈現黨建工作態勢。
黨建地圖呈現:在地圖上直觀展示基層黨建工作,遠程連線對講、指揮調度。
組織生活呈現:對基層黨支部的組織生活數據實時監測,并實現不同層級的可視化呈現。
數據融合
對黨建業務系統的數據進行實時采集和融合分析。
業務場景數據:融合音視頻終端和AI算法,實現坐值班監控、組織生活、重大事項決議等多種業務場景的可視化和數據識別,自動匯聚數據。
分析研判
黨建融合數據全程分析,讓決策看得見。
分析模型:對黨組織和黨員進行指標分析,形成數據畫像。
黨員人才流動分析:對數據進行關聯分析,為人才引進、服務等政策提供決策依據。
監測預警
黨建綜合預警全域管控,讓要求看得見。
軟弱渙散黨組織預警:實時監測黨組織各項工作數據,制定數據預警模型,掌控黨組織健康發展情況,防患于未然。
積分量化考核:黨組織活動、黨員參與情況納入積分系統,量化考評。
平臺建設優勢
能力開放,在融合發展中推進應用創新;互聯互通,在共建共享中彰顯活力
互聯互通
能力開放
融合度高
經濟性高
安全保障
建立過程可溯、風險可控、流程規范的能力支撐體系
前端接入區防護
數據安全防護
運維管理防護
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