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大数据培训资讯:大数据下的精准扶贫契合逻辑

随着大数据信息技术的发展,传统扶贫开发模式正面临着技术落后难以开展有效的精准扶贫信息比对分析、数据失真难以形成有效的精准扶贫治理参考、资源分散难以产生精准扶贫的整

随着大数据信息技术的发展,传统扶贫开发模式正面临着技术落后难以开展有效的精准扶贫信息比对分析、数据失真难以形成有效的精准扶贫治理参考、资源分散难以产生精准扶贫的整体性治理成效等发展困境,专注大数据培训科多大数据认为需要从大数据技术与精准扶贫有机结合的视角来探讨精准扶贫绩效提升机制。
 

(一)大数据技术与精准扶贫的有机结合


1.构建区域联网的贫困信息库

2014年印发的《建立精准扶贫工作机制实施方案》将精准扶贫工作的“信息化建设”提升到新的高度,“国务院扶贫办制定和组织实施全国扶贫开发信息化建设规划和建设方案,制订标准规范,整合办内原有信息系统,建设统一的应用软件系统”。协调统一的网络化平台将会成为精准扶贫的重要信息保障。以广西为例,当地政府依托电子政务数据资源,充分利用人口基础信息库、自然资源和空间地理基础信息库以及经济信息资源库等基础信息资源,采集税务、金融、民政、社会保障、城乡建设等扶贫业务相关领域信息,通过云计算、云储存、云管理等现代化信息处理手段将扶贫信息加以数据化,建设统一的扶贫数据信息资源库。同时,完善扶贫数据资源管理办法,确定扶贫业务部门之间的数据共享范围,统一扶贫数据的交换标准,实现扶贫信息的区域共享,为扶贫工作的进一步深化提供数据决策支持。

2.强化贫困问题的科学分析

精确挖掘数据资源是进行科学化分析的首要前提,运用统计分析方法建立数理模型对多样化的扶贫信息加以集成融合,从而归纳出数据资料的整体关联性和内在规律性。首先依据数理模型的输出数据以了解贫困者的生产生活状况和技能掌握程度,进而研究预测贫困者的行为方式、价值判断以及导致其发展状态受阻或贫困状况加剧的致贫原因。其次通过动态监测全方位跟进扶贫进程,不断加强数据分析以满足贫困者的动态需求,提高资源配置效率。

大数据培训资讯:大数据下的精准扶贫契合逻辑

3.建立扶贫管理的动态机制

2014年1月,中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于创新机制扎实推进农村扶贫开发工作的意见》指出:“建立精准扶贫工作机制”“按照县为单位、规模控制、分级负责、精准识别、动态管理的原则,对每个贫困村、贫困户建档立卡,建设全国扶贫信息网络系统。”大数据视域下的精准扶贫则通过现代化信息处理手段改变以往的静态管理模式,实现扶贫管理由静态处理到动态预测的跨越。例如广州省在扶贫攻坚项目中创新全面建档立卡、评议公示名单的瞄准机制,责任落实到人、定点定人帮扶的工作机制,资金专户管理、封闭运行监测的资金投放机制,以及数据平台动态监测、扶贫信息实时更新的项目监管机制,使新一轮扶贫中确认的2571个重点帮扶村、20.9万户相对贫困户、90.6万人的贫困数据和脱贫动态,都可以在扶贫信息管理系统中定点、定人、定村实时查询。动态管理在一方面持续监测扶贫项目的进展情况,随着扶贫工作的进一步深化,贫困者的生活条件得到相应改善,帮扶人员则要有针对性地更改扶贫计划以实现“靶向精准”;另一方面则是动态管理扶贫资源,根据贫困者的需要合理配置扶贫物资与扶贫资金,引导资金流的下放方向,实现扶贫资源的合理配置。

4.完善贫困评估的数据系统

中共中央办公厅、国务院办公厅于2016年印发的《省级党委和政府扶贫开发工作成效考核办法》提出,在扶贫工作中除考察扶贫客观数据外,还应引入“第三方”评估系统。即为完善评估体系一方面依据扶贫成效数据进行量化分析,建立大数据精准扶贫管理平台的评估系统,将数据平台中的贫困人口识别、贫困人口退出、贫困地区收入增长、扶贫资金配置精确度等考核指标与数据评估系统相对接,客观考察当地的扶贫成效,科学动态的评估方式基本杜绝部分官员因求政绩而虚报数据的现象。另一方面在大数据平台中建立“第三方”评估系统,通过信息交互技术收集、整理群众的想法和意见,将第三方评估信息量化为一定的参照比重纳入完整的评估体系中,以公正透明的方式增加评估结果的可信度和真实性。

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(二)大数据理念与精准扶贫的有效对接


1.大数据量化考核助力精准识别

随着大数据信息技术的发展,以全量分析替代样本分析的大数据理念正逐步得到认可。中共中央、国务院印发《中国农村扶贫开发纲要(2011-2020年)》将“精准识别”的扶贫理念加以深化,“建立健全扶贫对象识别机制,实行动态管理”。精准识别是开展精准扶贫工作的前提,通过对扶贫地区外部环境以及贫困人口内部信息的全部收录,在大数据平台中归纳评估以形成贫困人口识别指标参考,确保扶贫对象的精准定位。

2.大数据分析实现精准帮扶

传统信息分析的焦点在于如何针对现存问题提出相应的解决方案,相比之下大数据则更加关注信息数据之间存在的相关规律。2015年6月,甘肃省委、省政府印发的《关于扎实推进精准扶贫工作的意见》并提出,将运用大数据技术对6220个贫困村、417万贫困人口进行实名管理,通过分析整理其致贫原因,准确了解贫困户扶贫需求。扶贫信息数据库聚合海量扶贫信息,一方面综合分析各项指标以总结贫困户的致贫原因,制定相应的帮扶手段,引导资源有效配置;另一方面通过关联规律预测扶贫问题,及时做好针对防范工作,减少返贫率的比重。

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3.大数据科学体系推动精准管理

随着信息时代发展,大数据技术的社会价值将会为扶贫领域带来新的革新路径。将大数据信息系统合理纳入原有的科学管理体系中,一方面保障各级扶贫业务部门及时录入、更新、维护扶贫业务数据,整合为各部门所需的扶贫信息并以此为依据做出科学决策;另一方面借助大数据扶贫管理平台的端口增加各部门之间数据资源的交互,减少信息壁垒以提升扶贫行政效率。

4.大数据动态监控提供精准保障

2016年5月,农业部等九部门联合印发《贫困地区发展特色产业促进精准脱贫指导意见》,提出“动态跟踪、及时更新产业扶贫信息,实现精准化管理与考核”。而大数据信息持续更新的内在特征确保扶贫动态监控的常态化运行。大数据视域下的精准扶贫改善以往扶贫反馈滞后性的弊端,一方面及时跟进贫困者的需求变动,更新对接其所需要的扶贫资源,同时记录扶贫资源的配置方向,保证资源配置的精确性和高效性。另一方面监控扶贫项目的整体落实状况,及时根据外界环境变化、技术手段更新对扶贫工作做出适当的修改,探索出符合当地发展需求的新路径。

从大数据精准扶贫理念转变和大数据精准扶贫定位两个方面深入推进大数据技术在扶贫开发领域的全面应用,实现大数据扶贫的减贫绩效。更多大数据培训资讯欢迎关注科多大数据。
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