在数字政府建设加速推进的背景下，基层政府部门作为政策落地和民生服务的 “最后一公里”，其信息化系统的高效运转直接关系到治理效能的提升。然而，当前各级政府部门部署的信息化系统却面临着严重的数据对接整合难题，如同 “信息孤岛” 林立，制约了数据价值的释放。破解这一困境，需要技术创新与机制优化双管齐下，构建高效协同的数据融合体系。
一、基层政府数据对接整合的现实痛点
基层政府部门的信息化系统如同治理体系的 “神经网络”，承担着数据采集、业务流转、决策支撑等核心功能。但随着系统数量激增，数据对接的矛盾日益凸显，具体表现为三大痛点：
1、系统碎片化加剧操作壁垒
为满足不同业务需求，上级部门配发的各类系统覆盖了政务服务、市场监管、民生保障等多个领域，仅市场监管领域就包含企业信用信息公示系统、特种设备监察平台、食品药品追溯系统等十余类平台。这些系统由不同厂商开发，操作界面、数据格式、登录方式差异显著，基层工作人员日均需切换 5-8 个系统完成工作，重复录入数据的时间占工作时长的 40% 以上，严重降低了工作效率。
2、数据标准不一引发 “数据打架”
由于缺乏统一的数据采集规范，同一指标在不同系统中常出现定义偏差。例如，企业注册地址在商事登记系统中需精确到门牌号，而在税务登记系统中仅需填写至街道，导致数据匹配困难；同一企业的纳税金额在财政系统与税务系统中因统计口径不同出现数值差异，给跨部门协同带来障碍。这种 “一数多源、源异数异” 的现象，使得数据可信度下降，难以支撑精准决策。
3、技术壁垒阻碍数据流通
现有系统分属不同网络环境，部分涉密系统运行在政务内网，而业务系统部署在互联网或政务外网，物理隔离导致数据无法直接交互。同时，系统承建厂商出于技术保护或商业利益考虑，往往拒绝提供数据接口，即使过了服务期，也需支付高额费用才能获取对接权限。某区人社局曾尝试整合社保与民政系统数据，因厂商拒绝开放接口，最终不得不安排专人每日手动录入，年增人力成本超 15 万元。
二、达斯特AIEngine数据融合技术的创新突破
面对上述困境，基于人工智能和大数据技术的 “非侵入式数据适配” 方案提供了破局思路，其核心是通过技术创新打破系统壁垒，实现数据的无缝流转。
山东达斯特AIEngine数据适配是面向大数据的数据适配､采集､融合平台, 基于创新的AI 技术,重建各类业务系统的数据接口,快速实时挖掘系统数据, 形成数据共享池,通过AI 学习模型自动重构数据,建立数据关联,形成专题数 据库,通过数据服务接口为上层应用提供高效数据支撑｡
1、非侵入式采集保障系统安全
该技术采用模拟人工操作的方式提取数据，无需改动原有系统的代码或数据库结构，如同 “虚拟操作员” 在系统前端完成数据抓取，既避免了对系统稳定性的干扰，又降低了数据泄露风险。某县政务服务中心应用该技术后，在不影响原有审批系统运行的前提下，成功实现了市场监管、税务、社保等 8 个部门的数据实时同步，审批效率提升 60%。
2、自学习模型破解标准差异
通过 AI 算法对不同系统的数据特征进行持续学习，自动识别字段关联关系，建立标准化数据映射规则。例如，针对企业名称的简称与全称差异，系统可通过语义分析实现模糊匹配；对于数值单位不一致的问题，算法能自动完成换算，使不同系统的能耗数据实现统一口径。实践表明，经过 3 个月的学习训练，数据匹配准确率可达 92% 以上，基本满足业务需求。
3、跨环境兼容打破网络限制
技术方案支持多架构系统适配，无论是基于 Java 的 B/S 架构平台，还是采用.NET 开发的 C/S 客户端，均能实现数据采集；同时通过安全网关技术，在符合保密要求的前提下，实现政务内网与外网数据的合规交换。某地级市通过该方案，打通了应急管理局的视频监控系统（政务内网）与气象局的预警系统（政务外网），灾害预警响应时间从 2 小时缩短至 15 分钟。
三、数据融合的实践价值与推广路径
数据对接整合的价值不仅在于效率提升，更在于推动治理模式从 “经验决策” 向 “数据驱动” 转型，其应用场景已在基层治理中显现成效：
在生态环境领域，某市生态环境局通过数据适配技术整合了 12 个业务系统，实现企业信息 “一次采集、多系统复用”，并建立了生态环境数据中心、生态环境一张图、生态环境综合监管平台等应用。
推广这一技术，需建立 “技术 + 机制” 的双重保障。一方面，建议省级层面统一采购数据适配工具，下沉至基层免费使用，降低技术应用门槛；另一方面，应出台《政务数据对接管理办法》，明确系统厂商的接口开放义务，对拒绝配合的厂商纳入诚信黑名单。唯有如此，才能打破 “数据壁垒”，让数据真正成为基层治理的 “源头活水”。
数据对接整合不是简单的技术问题，而是关乎治理效能的系统性工程。通过技术创新破解 “信息孤岛” 难题，让数据在安全规范的前提下自由流动，才能充分释放数字红利，为基层治理现代化注入持久动力。
