靜安區臨汾路街道：算出“靶點” 攻堅啃硬有了發力點

轄區內有19281輛電瓶車，已布點建設社區充電樁7939個，那么缺口還差多少?

答案精準：719個。

這是大數據“算”出來的，剖析房屋及住戶類型、車主結構等要素疊加而出。譬如：5200余名退休人員車主，喜歡白天充電;8000余名長途上班車主，充電高峰在夜間;這兩類車主可“錯峰”共享充電樁。剩下5900余名短途上班車主，兩三天才充電一次……在此基礎上，參考行車路徑及規律等，最終得出缺口數字，更“推薦”科學布點。

臨汾路街道，靜安區唯一一個沒有大型商業商務載體或高挑寫字樓的社區。這個物理空間內的“矮個頭”社區，緊抓超大城市數字化轉型契機，率先在“云”端落子布局——將民生服務大平臺騰挪上“云”，運用物聯網、大數據搭建敏感神經末梢網絡，打通數據壁壘，接駁“兩張網”構架起“數據駕駛艙”。

完善數字底座上，撬動的不僅是“算力”，緊緊圍繞百姓所需所盼，開發智能輕應用，實現深度分析、風險預警，輔助科學決策。干部隊伍治理理念、手勢的變革更為深層——善于“讀懂”數據背后的痛點與邏輯，更在所需與供給間找到最佳實現路徑。

今年，臨汾路街道全面啟動數字家園建設，在全市率先出臺相關指標體系。

算出“靶點”，攻堅啃硬有了發力點

不僅是充電樁，在臨汾路社區，最受老人歡迎的社區食堂、街頭巷尾滿鋪著陽光的公共座椅、老房加梯中那些迅速成功的樓棟，甚至基層干部隊伍中的“靠譜”儲備力量也都是被“算”出來的……▼下轉第二版(上接第一版)打造“數字孿生”的臨汾路街道，構建起社區治理的“數字全景圖”，目前已在群體畫像、社會動員、點位選址、工作分析、服務找人等8個領域拓展出超過50個應用場景。充分激活數據價值，推動社區治理向更高階的智能化演進。

以加梯為例，“數據駕駛艙”從居民年齡結構、收入狀況、黨員比例等維度來拆解成功樓棟的“數據密碼”，形成模型畫布，將這一模型倒推至“數據湖”，從而精準挖掘、識別出那些最接近這一模型的“潛在樓棟”。算出“靶點”，社區干部們精準發力，潛在樓棟晉級“成功加梯”。

家住陽曲路190弄1號的張菊娣從未料到——自己被大數據“盯”上了。去年，全上海居村兩委換屆，臨汾路街道同樣依據年齡、成分、社區活躍度等維度在數據湖里反復遴選，“幾刷”過后，“最佳推薦人”名單出爐。當街道干部拿著名單進社區聽意見時，發現名單所列與老書記心目中候選人，與群眾好口碑等高度重合。名單中的樓組志愿者張菊娣，也在現實中被順利推選為居民區黨總支委員。

減出“高效能”，算力化作治理力

減負，最好的賦能。

基于“數據駕駛艙”，大數據不只能“算”，更充分轉化為現實的“治理力”。

“保德路某號樓棟內居民電表波動異常，有室內電瓶充電可能。”“某小區1號樓棟出入人員頻次異常，存在群租風險。”“425弄小區業委會距離到期換屆不足8個月，需要盡快啟動換屆選舉保證‘三駕馬車’運行順暢。”……

依托感知設備和數字預警，臨汾路街道先后“治”好了“路面井蓋破損”“高空拋物”“群租”“違章停車”等老大難問題，相關問題發生率大幅下降。去年以來，更開發出10余個場景的“數字吹哨”功能，幫助基層干部主動發現隱患，及時跟進服務，減負同時更“減”出高效能。

一線基層干部的移動端，好用管用的治理小程序越來越多。虎年新春剛上線的“智慧審批”系統，依托對數據的分類歸集和智慧加工，短時間內就能完成20個居民區的經費四級審批，并對名單中的近萬人自動比對信息。

革除弊端，愿干肯干也巧干會干

數治，更改變著一支隊伍。

居民區老書記施菊麗的抽屜里藏著一沓本子，封面寫著“民情日記”，內里滿滿當當都是群眾的需求和反映的問題，也被老書記視作十多年躬耕一線的榮耀。如今，“云”端的別樣視角，重構著基層干部們的認知與本領——筆記本迭代為“智能日志”，“群眾答不答應，滿不滿意，高不高興”有了更科學的評判手段和依據。

“數據駕駛艙”清晰揭示基層一線的痛點、難點、堵點，直接反映居民所需所求所盼，為基層干部減負增能，更帶來新考驗——考驗他們創新破解“卡點”的能力。“要讀懂數據，讀懂數據背后的成因和規律，更要善于找到解民憂、惠民生的邏輯鏈路和實現路徑。”有年輕干部感慨。

面對難題，大家第一反應就是：走訪排摸、開發數治模型——一方面對于百姓具體訴求更全面把握、更精準反饋;同時，緊貼著新需求去創新方法、尋找路徑，探索“數據應用+科學治理”的全新路子。

“數據駕駛艙”越來越豐沛的場景應用正是例證。從數治到善治，革除“做多做少都一樣”的弊端，干部隊伍愿干肯干，巧干會干。市民服務熱線工單投訴量明顯下降，群眾滿意度保持在99.9%。近期，臨汾路街道因社區數字治理而入選“全國市域社會治理創新優秀案例”。

“以高效能治理的實踐成果，體現城市數字化轉型的奮進步點和幸福底色。”臨汾街道黨工委書記李永波這樣說。

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