促进大数据与精准扶贫深度融合

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深入实施国家大数据战略是提高精准扶贫效率的重要举措。然而，目前仍存在大数据不准确、扶贫数据缺乏共享和开放机制、扶贫系统和平台标准不一致等瓶颈。迫切需要创新思路，推动大数据与扶贫工作的深度融合，使扶贫工作更加透明、高效、准确和全面。

利用大数据帮助精准扶贫，打好扶贫攻坚战实现消除贫困和大数据突破的目标，是新时期实施精准扶贫战略的重要举措。当前，要深入实施国家大数据战略，充分利用大数据扶贫，着力解决大数据精准扶贫中的一系列瓶颈问题，推进大数据与扶贫的深度融合。

大数据是提高精准扶贫效率的重要途径

通过大数据精准扶贫云系统，可以有效解决当前扶贫工作中数据贫乏、数据不准确的问题，有效提高精准扶贫效率。

首先，通过对相关部门多维数据的对比分析，自动预警和实时推送异常信息可以帮助扶贫干部准确识别贫困户。二是基于扶贫云中的贫困户数据，通过扶贫相关部门的数据准确描述贫困户，实时掌握国家、省、市、县、乡、村各级帮扶干部的情况和相应的帮扶贫困户信息，从而实时预测贫困现象和贫困回归。第三，根据贫困大学生的实时录取信息，可以自动进行比对和识别，并推送到教育、金融、扶贫等相关部门。，从而实现“一站式”教育精准扶贫资金的自动发放。第四，通过移民局的数据及时掌握不同地区的扶贫搬迁情况，能够准确分析判断被搬迁贫困家庭的安置率、入住率、就业率和每户累计收入。第五，通过大数据的可视化，可以呈现每个帮扶企业对贫困村和贫困家庭的帮扶情况，并可以一目了然地查看每个企业帮扶的贫困家庭的具体名单、企业名称、帮扶地点、帮扶人数、帮扶金额和帮扶方式，实时掌握帮扶贫困家庭和贫困家庭的过程。

同时，通过大数据全样本数据的“统计多、留痕多”的特点，以及相应的比较分析，大数据及相关分析结果成为扶贫效果评价的重要依据。

首先，我们可以评估工业扶贫的效益。通过实时统计各地区档案卡数据采集和识别的准确率，检查贫困人口的人均收入状况和达标率，以及扶贫行业(种植、养殖、农产品加工(000061)、农产品流通等)的援助效益。)进行了分析。第二，有助于分析扶贫的有效性。通过数据统计功能，我们可以实时掌握辖区内各类指标的统计情况，包括扶贫动态指标如致贫原因、扶贫指标、男女比例、年龄分布等。，并为相关部门的工作和效果评估提供决策支持。第三，可以作为评估扶贫干部工作成效的依据。实时掌握省、市、县、乡、村各级帮扶干部的情况，从贫困家庭中找到帮扶干部，从干部中找到相应的帮扶贫困家庭，实现对扶贫过程、结果和成效的全过程监督。

大数据精准扶贫仍面临发展瓶颈

首先，准确的扶贫大数据不够准确。准确的扶贫数据是实现准确识别和援助的基础。但是，目前系统误差标准不同，扶贫系统过多，功能不完善，数据量小，采集方法原始，这些都是影响扶贫大数据准确性的主要因素。一方面，信息化建设水平不同，数据存储和管理方式不同，更新周期不同，技术力量和硬件设施差异巨大。另一方面，平台功能不完善，导致准确的扶贫标识准确率较低。如扶贫云系统利用率不高，数据收集渠道狭窄，尤其是扶贫相关数据收集不足，系统云缺乏越来越广泛的数据源。工业扶贫的数据收集程度较低，难以全面实施扶贫大数据分析。此外，原始的信息收集方式导致数据不准确。目前，系统的基础信息收集主要依靠帮助干部、村支部两个委员会和驻地小组收集和填写纸质材料。数据收集受到人为不确定性的影响，因此很难获得准确的扶贫数据。

第二，缺乏有效的开放机制来共享扶贫数据。共享扶贫数据是准确比较和识别的关键，但目前还没有数据交互和共享机制。如国务院扶贫办的“国家扶贫开发信息系统”、省级扶贫办的“扶贫云”系统、各地(市、州)开发的扶贫系统，业务结构和承包商不同，逻辑关系复杂。数据共享存在很大困难，有些数据需要反复录入，增加了基层的负担。同时，数据共享不能实时更新，影响系统应用和共享。此外，跨部门和跨行业的数据共享和交换很困难，准确的扶贫需要比较和分析来自不同行业和部门的数据。然而，存在大量的“数据孤岛”，这给准确的扶贫带来很大阻力。不同部门和地区之间数据标准的差异也增加了信息资源共享的难度。

第三，扶贫体系和平台标准不统一。大数据精准扶贫仍处于探索阶段，没有经验可循，系统功能不完善，缺乏统一的系统结构和国家标准。一些精准的扶贫大数据系统设计不合理，操作复杂，与实际工作相冲突，影响了平台的使用和推广。例如，在国家扶贫开发信息系统中，由于功能开放权限需要逐步授权，新增、删除和自然增减贫困户的功能每年只开放一次，贫困户的动态管理比较困难，所以必须采用原始的纸质数据管理，只有系统开放后才能进入，增加了基层干部和信息系统的工作量，降低了扶贫的效率。

创新理念将大数据整合到整个扶贫过程中

一是加快大数据精准扶贫系统“全国一网”平台建设。统一国家、省(市)、地(市)大数据扶贫系统平台，建立扶贫系统之间的数据共享机制，在贵州、甘肃、云南、西藏等贫困地区推广应用升级后的大数据精准扶贫应用平台。

首先，统一大数据扶贫系统平台。建议由国务院扶贫开发领导小组牵头，工业和信息化部、农业和农村事务部、科技部和财政部配合做好“精准扶贫大数据支撑平台”的推广应用、下属用户账户的分配和管理等工作。 平台应用的下载和安装指导，以及问答的使用，避免了精准扶贫系统多系统、多部门管理的局面，保证基层干部能够使用，充分发挥精准大数据平台的功能。 第二，有效地打开系统之间的数字鸿沟。积极寻求政策支持，整合各级扶贫云系统功能，建立数据共享机制。三是建设国家、省(市)、地(市、州)级大数据处理和云管理中心。充分利用云平台的基础资源，遵循统一网络平台、统一安全体系、统一运维管理的综合项目建设原则，通过“大数据”及时管理扶贫对象的扶贫和返贫工作，实现扶贫数据的实时观察、分析和比较，使扶贫工作更加透明、高效、准确、全面。第四，制定准确的扶贫大数据国家标准。国家标准委员会应加快调研，尽快将精准扶贫大数据建设地方标准提升至国家标准，率先试点并及时反馈，制定公平、合理、统一标准的精准扶贫大数据国家标准。

二是有效突破部门间的数据壁垒。

加快建立和完善扶贫数据共享和交换机制。开放部门间扶贫相关数据，完善数据共享和交换，建立和完善相关保障机制，丰富和完善“扶贫云”数据资源库，提高扶贫大数据的实时性和准确性。从整体上促进数据共享和交换。明确各部门数据共享范围和使用方式的界限，明确各部门的数据管理和共享权利义务，依托政府数据统一共享交换平台，大力推进扶贫领域基础数据资源建设和与各部门信息系统的跨部门、跨区域共享。在依法加强安全和隐私保护的前提下，按照“扶贫加”的思路，加强与相关职能部门的统筹协调，建立动态数据交换机制，完成扶贫大数据平台的横向数据连接、传输和整合，将大数据融入扶贫全过程，实现部门数据的互联互通和资源共享。同时，简化跨部门数据资源共享流程。相关职能部门应简化和明确部门间数据资源共享和交换流程，加快扶贫相关业务数据共享和交换流程，在确保数据共享和交换实时、准确、安全的前提下，消除部门间的“数据孤岛”。深化跨部门数据资源的开放性，提高数据共享和交换的程度，增强“扶贫云”收集扶贫相关业务数据的能力，为“扶贫云”更好地服务和支持家庭脱贫提供强有力的技术支持。第五，扶贫数据的有限授权和开放。在确保数据和贫困人口信息安全的前提下，“大数据”应授权并向各级扶贫部门开放，在一定程度上向社会开放，开放扶贫系统与其他系统的网络连接，共享气候、水质、土壤质量、经济和生产等资源，以促进扶贫政策的准确制定。

第三，充分利用大数据准确帮助穷人，提高扶贫绩效。

当前，要加快示范引领，做好村级示范，完善系统功能，不断提升扶贫云系统的实用价值，充分发挥大数据的扶贫功能，提升扶贫绩效。

首先，完善系统的基本功能。进一步研究扶贫信息系统的逻辑错误筛选功能，及时对错误信息进行预警，完善系统的基本功能，提高扶贫云系统的智能化水平，减少人工干预，解决工作中人为操作带来的干扰和错误。二是加强扶贫子系统的开发设计。在国有扶贫系统的基础上，按照统一平台、统一标准、统一数据的要求，开发建设具有自身特色的子扶贫云和精准扶贫案例管理系统，激发更广泛的扶贫工作创新，确保数据的统一性、完整性和灵活性，加强特色扶贫工作和案例扶贫措施的应用。第三，构建具有地方特色的大数据扶贫精准监测公共数据平台。依托省级扶贫云系统建设，实现扶贫开发工作的准确识别、援助、管理和评估。通过大数据扶贫监测平台建设，推动精准扶贫政策全面实施，为精准扶贫绩效评估提供科学决策支持。(资料来源:《经济日报》作者:贵州大数据政策与法律创新研究中心罗吴大华)