国家数据局制定的《公共数据资源授权运营规范》发布在即，对于县域要抓紧先找场景，县域的公共数据资源比不了市里，市里的规模大，品类多，是众多数商追逐的市场。
县域是否开展公共数据资源授权运营，或者何时启动公共数据资源授权运营，需要要结合现实实际的需求，需要精准的数据支持，才能够制定具体的实施方案。
现实实际的需求，则来自于公共数据应用的场景。县域如何找场景呢？
场景寻找的方向：公共服务和产业发展。
政务服务场景：
可以开展一站式政务服务平台建设。整合各个部门的行政许可、公共服务等数据，让居民和企业能够通过一个平台办理多种业务。例如，企业注册登记可以实现一次提交材料，多个部门联合审批，大大缩短办事时间。同时，利用政务数据进行政务服务效能评估，分析哪些环节存在效率低下的问题，从而进行优化。
民生服务场景：
智慧教育是一个重要的方向。整合学校的教学资源数据、学生的学习成绩数据、教师的教学评价数据等，建立县域教育资源共享平台。通过分析学生的学习数据，为每个学生提供个性化的学习建议。例如，对于数学成绩较弱的学生，平台可以推荐合适的数学辅导课程或学习方法。
智慧医疗场景也很有潜力。整合县域内医院的医疗记录、药品库存、医疗设备使用情况等数据，实现医疗资源的合理调配。例如，通过分析疾病发病率数据，合理安排医院科室的资源，对于高发疾病科室增加医疗资源投入。同时，还可以开展远程医疗服务，让患者在偏远地区也能享受到优质的医疗服务。
产业发展场景：
对于工业为主的县域，打造智能制造场景。收集工厂的生产数据、设备运行数据、质量检测数据等，通过数据分析实现生产流程优化和质量控制。例如，通过对生产设备的运行数据进行实时监测，提前预测设备故障，安排维修，减少生产中断的时间。
在旅游产业发达的县域，建立智慧旅游场景。整合景区的游客流量数据、酒店入住数据、旅游产品销售数据等，为游客提供个性化的旅游推荐。例如，根据游客的兴趣爱好和历史旅游记录，为其推荐合适的旅游线路和景点，同时也可以帮助旅游企业精准营销，提高旅游产业的效益。
场景寻找的方式：
网络征集：
通过官方网站、各种媒体、社会组织、招商机构等广泛征集公共数据应用场景，提供相应奖励措施，激励社会各界提供场景、方案。在征集信息中，要明确公共数据应用场景的主题和范围。主题可以围绕县域的重点发展领域，如智慧农业、智慧旅游、智慧城市建设等。范围可以包括民生服务、产业发展、社会治理等多个方面。例如，明确说明征集的场景可以是如何利用公共数据提升农产品质量监测效率，或者如何通过公共数据改善旅游景区的交通拥堵情况等。
内部调研与头脑风暴
部门协作会议：组织县域内政府各个部门，如发改、经信、教育、卫健、交通等部门的相关人员开展会议。在会议中，各部门梳理自身业务流程和数据资源，讨论可以通过数据共享和应用来优化工作流程、解决实际问题的场景。例如，交通部门和旅游部门可以共同探讨如何利用交通数据和旅游景点数据，为游客提供便捷的出行和旅游指引。
跨部门工作小组：成立由不同部门成员组成的跨部门工作小组，针对特定主题进行深入研究。例如，以 “提升县域营商环境” 为主题，工作小组可以整合市场监管、税务、人社等部门的数据，挖掘能够简化企业办事流程、优化政策扶持等方面的数据应用场景。
内部头脑风暴：在政府部门内部，组织工作人员开展头脑风暴活动。鼓励员工从自身工作经验和对社会需求的理解出发，提出可能的公共数据应用场景。这些想法可以涵盖公共服务、社会治理、经济发展等多个领域，然后对这些想法进行分类和筛选，找出具有可行性和价值的场景。
实地调研与走访
企业走访：深入县域内的各类企业，包括工业企业、农业合作社、商贸企业和数据相关企业等。了解企业在生产经营过程中的痛点和对数据的需求。例如，对于工业企业，可以询问其在生产流程优化、供应链管理、产品质量控制等方面是否需要公共数据的支持，以及具体需要哪些类型的数据。根据企业的反馈，寻找能够帮助企业解决问题、提升竞争力的数据应用场景。
社区走访：走进社区，与居民、社区工作人员进行交流。了解居民在日常生活中遇到的问题，如医疗服务便捷性、社区安全、环境卫生等方面的情况。例如，在社区安全方面，可以探索利用公共安全监控数据、人口流动数据等，建立社区安全预警系统，提高社区的安全防范能力。
社会组织调研：与县域内的社会组织，如行业协会、志愿者团体等进行沟通。这些组织往往对特定领域或群体的需求有深入的了解。比如，与农业协会交流，可以发现农产品市场信息不对称的问题，从而寻找通过公共数据建立农产品市场信息平台，为农民提供价格动态、市场需求等信息的应用场景。
数据分析与挖掘
数据关联分析：对已有的公共数据进行关联分析，从数据之间的潜在联系中寻找应用场景。例如，将地理信息数据与经济数据关联，可以发现区域经济发展与地理位置的关系，从而为区域产业布局和基础设施建设提供决策依据。通过分析人口数据和公共服务设施数据的关联，可以确定公共服务设施的合理分布和资源配置。
数据挖掘算法应用：利用数据挖掘算法，如聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等，对公共数据进行挖掘。以聚类分析为例，可以将居民按照消费行为、生活方式等特征进行聚类，然后针对不同的聚类群体提供个性化的公共服务或政策宣传。通过关联规则挖掘，可以发现公共数据中不同因素之间的关联，如发现某种疾病的发生与环境因素、生活习惯之间的关联，从而为疾病预防和健康管理提供支持。
专家咨询与研讨会
专家咨询：邀请数据科学、城市规划、经济发展、社会治理等领域的专家，对县域公共数据应用场景进行咨询。专家可以根据其专业知识和经验，为县域提供前瞻性的建议和具体的应用场景设想。例如，数据科学专家可以根据县域的数据现状和技术发展趋势，提出适合的大数据分析和人工智能应用场景；城市规划专家可以从城市空间优化和功能提升的角度，建议利用公共数据进行城市设施布局和土地利用规划。
举办研讨会：组织开展公共数据应用场景研讨会，邀请政府官员、专家学者、企业代表、社会组织代表等各方人士参加。在研讨会上，各方可以分享国内外的成功案例、交流观点和想法，共同探讨适合县域的公共数据应用场景。这种跨领域、跨行业的交流能够激发创新思维，拓宽应用场景的寻找范围。
县域找到了场景后，即可明确开展公共数据资源授权运营的必要性和可行性，为后续开启《县域公共数据资源授权运营的实施方案》编制工作，提供数据支持。
下一篇，《县域公共数据资源授权运营实施方案》草案编制。
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