【工作动态】 

　　●多措并举营造“沉浸式”主题教育浓厚氛围 

　　【专题调研】 

　　●做好“加减乘除”实现调查研究提质减负 

　　【活动风采】 

　　●各支部开展“学习习近平新时代中国特色社会主义思想论坛”活动 

　　【工作动态】 

　　多措并举营造“沉浸式”主题教育浓厚氛围 

　　自学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想主题教育启动以来，自治区政务服务局（大数据中心）采取“线上+线下”相结合方式，坚持网上网下一体、内宣外宣联动、信息报送和动态发布并重，多渠道、多形式拓展宣传途径，积极营造“沉浸式”主题教育浓厚氛围。 

　　充分利用门户网站、云上北疆微信公众号和抖音平台等线上传播载体，多形式多渠道宣传造势。开辟主题教育专栏，聚焦中央、自治区关于主题教育的实时报道、评论文章、专题消息等热点内容，集中推送基层党组织开展主题教育实时情况。搭建“用大数据思维谈习近平新时代中国特色社会主义思想”互动平台，交流各级党员、干部学习心得，深化学习效果。 

　　打造全方位宣传矩阵，在政务服务局办公区、政务服务大厅、党政综合楼办公区、紫光园办公区、中小企业服务平台办公区等显著位置，精心制作宣传展板、宣传海报和条幅，用心打造主题教育文化墙，利用LED电子滚动屏循环播放宣传海报视频标语，全方位、多角度宣传主题教育的决策部署、目标任务、工作成效，营造了全员可见、全员了解、全员学习、全员参与的浓厚氛围，确保主题教育氛围浓厚、扎实推进、取得实效。 

　　【专题调研】 

　　做好“加减乘除”实现调查研究提质减负 

　　自治区政务服务局（大数据中心）将调查研究作为主题教育的重点内容来抓，探索“加减乘除”工作法，围绕体制改革、发展方式、区域布局、数字素养、产业生态等方面，找准痛点、疏通堵点，推动问题聚焦解决。 

　　一是通过“加法”丰富调研手段。充分利用中心信息化、数字化的优势资源，充分应用网络调研、视频调研、电话调研、远程互动等形式，不搞作秀式、盆景式和蜻蜓点水式调研，防止走过场、不深入。在大数据管理架构、数字经济发展、数据资源体系建设等方面调研时，中心通过互联网+电话的模式提前了解各省市大数据机构情况，产业发展模式等内容，对后期的集中调研打下坚实的基础。 

　　二是通过“减法”减少调研繁苛。按照主要矛盾主要问题清单，大幅削减方向不清、内容空泛、重叠反复的调研，优化地点和内容以及调研人员结构，统筹优化调研课题，由40余项压缩至11项。增加问卷、电话、网络、委托调研工作，形成线上线下相结合、宏观微观相补充的调研方式。5月中旬，中心调研组赴锡林郭勒盟调研数据基层共享回流问题，调研过程中，按照委托调研方式，一并收集盟市政务云网建设情况及问题、政务信息化项目预审程序及现状、盟市数字政府及“一网统管”应用建设情况及问题等内容，做到一次调研满足多方需求。 

　　三是通过“乘法”提升调研质效。由分管领导把关，主要领导审核，严格把控调研方案和内容。调研结果要求细化、实化，形成的调研报告要有站位、有措施，要能点中穴脉、开准药方。调研提出的对策建议要体现到工作思路、工作要点、政策措施的调整上，能马上改进的要立行立改，对于一时难以实施推进的要分阶段实施，成熟一个启动一个。调研内容要兼顾统筹，全面布局，在锡林郭勒盟调研数据要素共享开放时，发现当地农牧业数字化发展颇具特色，调研组马上对相关内容进行专题考察，调研内容与其他调研组同步分享，调研效果可以呈现几何效应。 

　　四是通过“除法”压减调研行程。在确保调研内容准确充实的情况下，尽可能压缩不必要的接待环节，多去实地，少听汇报。2月中下旬，中心主要领导带队赴宁夏、甘肃、北京、四川、上海等地调研，往往是一到调研地点马上分成两到三个工作组各司其职，走访的走访，考察的考察、座谈的座谈，10天时间走访了5个省市10几个地区，迅速形成了关于大数据管理架构、数字经济发展、数据资源体系建设与数据要素市场化、新型数字基础设施、“一网统管”等5个专题调研报告报自治区政府。 

　　【活动风采】 

　　各支部深化党建特色品牌创建 增强主题教育实效  

　　第九党支部（二部）与新华三技术有限公司联合开展“党建引领数聚”党建特色品牌创建活动。相关人员从条例背景、修订历程、总体思路等几个方面对《商用密码管理条例》进行了解读。全体党员干部结合建设及运维平台积极开展研讨。下一步，支部将充分发挥党建品牌引领作用，通过多种形式，将主题教育与日常工作相结合，用理论指导各项工作推进，推动主题教育工作走深走实。 

　　第十四党支部（七部）党建特色品牌之一“党旗高扬，优化营商”近日在内蒙古本级审批系统中开通本级事项审批功能和跨层级审批功能，完成系统功能测试。党建特色品牌之二“双融双促，激活数据价值”近期完成了《2023内蒙古自治区五一交通出行大数据分析》出行报告的撰写，主要分析了公路铁路民航出行情况、人员流向规律、交通拥堵情况等，为下一步提升数据价值利用提供依据。