【获奖案例巡展】信创先锋之星——甘肃省住房和城乡建设厅住建数据大脑

为表彰使用大数据、人工智能等基础软件为企业、行业或世界做出杰出贡献和巨大创新的标杆项目，星环科技自 2021 年推出了“新科技 星力量” 星环科技科技实践案例评选活动，旨在为各行业提供更多的优秀产品案例，彰显技术改变世界的力量，目前已成功举办两届，收到了来自各界的积极参与。

第二届星环科技科技实践案例评选活动新增了“年度信创先锋之星”，经过产业界、学术界专家联合评审，最终评选出了“年度信创先锋之星”、“年度科技向善之星”、年度价值贡献之星”、“年度科技前沿之星”、“年度技术革新之星”五大奖项，并特此进行案例巡展。

本期巡展案例为获得第二届“新科技 星力量” 星环科技科技实践案例评选活动“年度信创先锋之星”的甘肃省住房和城乡建设厅互联网+政务服务和监管系统-甘肃省住建数据大脑。

案例背景

甘肃省住房和城乡建设厅在推进新型“智慧城市”建设，通过“智慧城市”及其相关领域的信息化建设，实现城市规划、建设、管理、服务能力提升，加快推进地方和部门“互联网+监管”系统建设并与国家“互联网+监管”系统对接联通，推动形成统一规范、信息共享、协同联动的全国“互联网+监管” 体系方面，面临以下问题：一是应用系统建设分散，缺乏整合，孤岛散布、烟囱林立；二是数据资源整合、共享程度不高。

甘肃省住建数据大脑，用于帮助“甘肃省住房和城乡建设厅”实现对政务数据采集、加工、存储、计算、分析、数据治理等数据全生命周期服务。建设“一源、一数、一脑、一智、一屏”的智慧住建“数据大脑”支撑平台。实现省、市、县三级住建主管部门业务系统互联互通和信息跨部门、跨层级共享共用的目标，成为智慧住建数据大脑 + 智慧业务支撑 + 智慧应用的整体框架的重要支持部分，持续推进既有平台迭代更新与互联互通，实现全省住房城乡建设行业信息全覆盖，有效提升住房城乡建设领域社会治理能力。

解决方案

该项目基于星环科技大数据基础平台 TDH、分布式交易型数据库 KunDB、大数据开发工具 TDS 产品，以及数据湖、数据仓库、数据中台、湖仓一体解决方案，构建甘肃省住建数据大脑：

• 大数据汇聚与基础支撑平台提供对数据的分析计算、存储加工能力，是整个住建厅数据大脑技术底座；

• 数据共享交换平台是“以共享为基础、以需求为导向、以应用为抓手、以安全为支撑、以制度为保障”的基本原则，按照“内外联动、点面结合、上下协同”的工作思路，搭建目录编制、多源数据接入、资源发布、批量和实时共享服务为一体的统一的政务数据共享交换平台；

• 数据资源中心平台是数据接入、数据归集和数据治理形成的结果，包括数据湖和主题库、专题库三部分；

• 数据治理平台是进行数据治理和数据管理的重要基础支撑，采用数据标准与数据治理管控工具，融合数据治理咨询方法论，通过数据标准、数据质量、数据保护等多维度能力支持数据治理专题工作，提升数据管理水平；

• 数据分析平台是面向部门级提供自助式分析应用，打通数据分析应用的全场景需求，提供报表分析、大屏可视化、自助式分析、报告应用、预测与挖掘等多元化分析方法，全方位提升数据分析能力，精准支撑领导决策；

• 服务共享平台是按照国家《政务信息资源目录体系》及国标要求，以元数据为基础，融合全文检索和标签系统能力，提供动态更新、多维度、分级管理的服务共享平台管理系统。

案例实施成效

提高公共服务水平，构建服务型政府

通过智慧住建大脑获取住建行业信息及其他部门的共享信息，创新住建智慧化应用，可以开展主动服务，为公众提供自助服务，以智慧化服务手段满足公众日益增长的服务需求，进一步方便居民和企业办事，促进服务型政府构建。提高住建厅的信息化和管理水平，通过整合的数据分析为领导者决策提供支撑通过智慧住建大脑盘活数据资产，为各级住建部门提供数据汇聚、数据共享交换、数据治理等数据全生命周期服务，统一解决当前建设中存在的分散、孤立状态，打破信息“孤岛”，实现和提供跨地域、跨机构、跨业务领域的数据交换和资源共享服务。同时运用关联分析、对比分析等技术手段，对海量大数据进行多维的深度分析；深化数据分析结果应用，服务住建部门决策、日常管理，充分释放效能。满足政务服务业务办理需求，减少企业及办事人少填写，少上传通过不断夯实数据基础，实现为企业和群众提供住房公积金查询、企业资质查询、人员注册信息查询、外省进甘企业信息查询、建设工程项目查询等多方面查询服务。

案例创新点

1.加强数据整合共享，让应用更加智慧。智慧住建数据大脑作为核心应用数据底座支撑，实现让数据多跑路，让群众少跑路。

2.降低数据建设成本，提高政务办理效率。作为住建厅与住建部、各委办厅局、下级各住建局之间的数据信息“桥梁”，实现统一入口、统一出口、集中管理、高效服务目标，降低数据建设成本，提高政务办理效率，提升 “放管服”能力。

3.实现数据的“资产化”，实现从查询、统计等“浅层”利用方式到推演、预测等“大数据”分析方式的转变，实现规划数据的科学辅助决策，数据的“资产化”，发挥数据资源重要价值。