近日，上海电视台有一则关于徐汇区民政局对困难家庭给予救助的新闻报道：
从这则新闻中我们可以看到，传统的救助方式往往通过困难家庭申请、审核、审批等多项程序，遇到需要跨部门、跨层级、跨街区协调解决的个案，还需要召开各级协调会的形式协商解决，像胡老伯这种情况是很难被民政部门主动发现的。
现在通过“精准救助”的方式，民政部门在平时的摸排中了解到胡老伯家的情况，将相关信息录入到“一网统管”数据中心，再根据数据模型识别出胡老伯家是“困难家庭”，随后形成走访工单派发给社工对其进行帮扶，从而提升救助的效率，做到雪中送炭。
为此，“一网统管”精准救助场景还受过国务院的点名表扬。Smartbi作为上海徐汇区民政局的合作伙伴，负责“一网统管”精准救助场景从底层数据到前端应用的开发，也受到客户的充分肯定。
国务院办公厅通报表扬43项典型经验做法，上海这3项上榜
01、汇聚多部门民生数据，构建基础数据库
“一网统管”精准救助场景以公安实有人口数据库和测绘院GIS地图为最底层数据，叠加了民政、人社、残联、退役军人事务局、房管、卫健、司法等14个部门与民生息息相关的数据约1600余万条，形成了大民生基础数据源。
随后，由数据中心平台对数据源进行采集、共享与治理，构建大民生数据中心的基础数据库。
数据采集通过Smartbi ETL功能与人工处理，收集区内14个政府部门的基础数据，为构建可以满足各类民生服务需求的应用提供支持；数据共享构建在安全控制下的数据共享机制，为现在与未来新规划的项目提供既灵活方便，又安全可控的数据访问通道与接口；数据治理规范大数据体系，包括数据编目、数据管理规范、数据安全规范等，为大数据的归集及数据分析应用打下可靠的数据基础。
02、数据挖掘，建立家庭标签并进行数据建模
数据是起点，经过采集与治理后的14个部门业务数据以及45类业务标签数据，是进行数据挖掘实践非常有用的基础资产，足够的多样化和无偏性数据可以确保后续开发的服务应用精准无偏见。
通过仔细分析民生业务，选择寻找合适的公式、统计模型或预测等算法构建数据模型，可以让“一网统管”精准救助场景的几十种前端应用从纷繁复杂的数据中，精准获取服务的对象。
在数据模型的设计方面，Smartbi与徐汇区民政局和华东理工大学合作共同设立精准救助模型研究课题，通过研发具有自主知识产权的数学算法及模型，充分发挥海量数据优势，赋能徐汇区民生服务，为民政部门提供有价值的数据指标和业务建议。
在数据模型的落地方面，基于Smartbi数据挖掘平台，可以极大降低实施门槛。平台集成常用的几大数据挖掘算法，包括分类算法、聚类算法、时序算法等。依据家庭就业、住房、养老、医疗、教育、救助6方面建立家庭标签并进行数据建模，形成大民生指标体系、家庭评估模型、重点关注家庭模型，为前端业务应用提供指导性的数据挖掘与分析服务
03、分析应用，满足精准救助场景的不同需求
依据数据挖掘平台的家庭业务标签与数据分析，通过Smartbi的大屏制作功能重点开发了民生体征、家庭画像、精准救助和智慧养老等与社区基本民生密切相关的前端服务与场景应用子系统，也提供若干社区协同应用系统，匹配社区居民基本的民生需求。
其中，民生体征通过为社区建档、为家庭画像、为个人服务，三个维度对社区、居民和家庭建档立卡，形成了45项个人和家庭属性标签，全域展示辖区民生基本体征。
家庭画像解读家庭基本信息数据和社工派件服务数据，由帮扶家庭核心指标分析、家庭供需指标分析和家庭类型指标分析获取基础标签、业务标签和衍生标签，以时间和地区两个维度计算推断出重点帮扶家庭、有待帮扶家庭、一般帮扶家庭三种家庭类型，为救助和养老等后续业务提供指导性建议。
例如智能发现环节，基于大民生基础库，从七个维度进行画像分析：幼有善育、弱有众扶、学有优教、病有良医、劳有厚得、老有顺养、住有宜居，每个维度都可细分到小类，并且每一小类指标都可交叉组合分析。通过不同维度指标与家庭标签的组合，可灵活而又精准地定位到不同筛选条件下所匹配的人群与家庭及相关基本信息。
上海徐汇区坚持从困难家庭的实际需求出发，充分利用大数据技术打造“一网统管”精准救助场景，极大提升了社会救助的科学性和精准性，让城市变得更加温暖。Smartbi有幸参与项目的设计开发，未来也将继续发挥专业优势，在数据分析领域不断探索，让大数据更好地服务民生。
