永仁县检察院主动适应管理精细化、科学化的发展趋势，积极探索检务督察大数据模型，通过对管理过程中的碎片化数据进行收集、汇总、分析，同步融入平时考核、分类考核，用数据化手段为干警的工作状态进行实时“画像”，解决了队伍管理过程中遇到的“无数可用”、传统考核“难以服人”等问题。

确定督察依据

开展检务督察

根据年度工作重点，突出检察业务和岗位职责，细化公务员平时考核办法和每个人的岗位职责，分共性指标、个性指标、评价性指标、加分项等5大方面32项指标进行量化管理评分。针对员额检察官，依托全省检察业务考核系统，生成每位检察官的业务完成情况得分数据，合并共性指标、评价性指标、加分项得出每位检察官的综合得分；针对检察官助理、综合部门管理人员，先自行申报积分，再由部门负责人和分管领导确定积分后生成业务得分，合并共性指标、评价性指标、加分项得出综合积分，实现人员的精准分类考核。

收集日常管理碎片化数据

收集汇总碎片化管理数据

针对5方面32项具体指标，明确每项指标的管理责任和数据提供责任，倒逼专项工作负责人加强日常管理，生成管理数据库。如，负责请销假管理的干警，必须严格干警的日常请销假管理，生成每个人的请销假数据库；负责业务考评的干警，必须加强干警业务积分管理，生成业务工作完成情况的数据库。

开展检务督察

有了日常管理的数据，检务督察就是日常管理数据的汇总过程，检务督察部门定期把5个方面32项管理数据进行汇总，用数据的方式对每个人的工作状态进行“画像”，并在一定范围通报，为党组作决策、部门加强管理、干警改进工作、单位开展平时考核提供详实的数据支撑。

督察数据“画像”公开

强化模型运用

运用督察大数据督促改进管理

数据的生命在于运用。该模型运用以来，倒逼各部门规范管理32项，督促分管领导和部门负责人改进工作6次，堵塞管理漏洞8个，干警学习意识、创先争优意识、廉洁自律意识全面增强。较人工督察相比，数据化的督察方式较好克服了人工督察效率不高、督察效果不好等缺点，通过大数据的评价，“谁优秀？谁的贡献大？”在一组组的数据面前“一目了然”。

检务督察大数据模型的研发运用，是永仁县检察院利用大数据思维探索队伍管理的一次生动尝试。通过大数据思维和手段，有效提高了检务督察的效率、效果，提高了检察机关管理的精细化、科学化水平。