浅论大数据精准扶贫与传统方式扶贫

2022-09-11

1 传统方式扶贫与大数据精准扶贫特点之比较

传统扶贫方式具有以下几个方面的特点:第一, 其工作的主要目标是却被扶贫对象能够生存;第二, 其主要模式是救济式、普惠式的扶贫;第三, 传统扶贫工作的重点是国家政策扶贫的效果;第四, 样本数据并非是严格意义上随机产生的。大数据扶贫方式则具有以下几个方面的特点:第一, 其工作的主要目标是促进发展, 惠及民生;第二, 其工作模式更加精细化、数据化和网络化, 属于连片扶贫开发;第三, 其工作重点主要放在如何实现贫困人口可持续发展方面;第四, 大数据扶贫对于数据的分析和运用更加科学和精准。从两种扶贫方式特点的对比可以发现, 大数据精准扶贫与传统方式扶贫存在较大的差异。

2 两种方式对扶贫问题的处理分析

传统扶贫方式通过随机抽样的方式提取样本, 该种方法易出现误差, 仅适用于对贫困人口实施静态数据收集, 在数据分析方面也比较滞后;大数据扶贫方式则能够全面收集有关数据, 实现对全部数据的整理和分析。关于贫困人口的识别和管理方面, 传统方式多以县乡政府为主体组织识别, 往往出现识别不精准的问题;而在大数据精准扶贫模式下, 可以通过构建动态化贫困人口信息平台, 实现对贫困人口的精准识别, 不利之处在于大数据采集阶段工作量较大。关于贫困人口的管理方面, 传统扶贫方式下对于贫困人口多采取阶段性审核的方式进行管理, 这种模式不利于及时更新贫困人口脱贫、返贫等信息, 导致信息更新滞后;大数据精准扶贫模式下则可以做到动态化监管和精准化识别, 监管更加科学有效。同时, 政府职能的转变也对扶贫方式提出了更高的要求, 以往政府制定政策更多关注如何解决贫困, 希望短期内能够见到效果, 对于扶贫效果的持久性关注不够。在大数据精准扶贫模式下, 通过运用大数据云计算功能, 可以精准地判别贫困人口致贫原因, 从而采取更加有针对性的扶贫措施, 有利于从根本上解决贫困人口贫困的问题。

3 做好大数据精准扶贫的建议

3.1 构建全国共享的精准扶贫数据平台

精准扶贫数据平台囊括全国范围内的扶贫信息, 为了能够达到共享互联的目的, 平台设计要从四个层次搭建, 包括数据收集层次、数据储存层次、数据分析层次和数据呈现层次。在数据收集层次, 可以利用Thrift数据传输技术手机处于不同位置不同领域的数据资源, 通过在可客户端操作, 直接将相关的数据输送给中央系统, 并作为数据储备长期保存在数据储存层。数据储存层作为后台存储, 应用于大规模分布式数据的储存, 并且能够自动生成原始数据库, 避免出现数据遗漏和丢失的情况出现。数据分析层, 通过Map-Reduce技术对数据存储层的海量数据进行分析, 能够根据条件挖掘贫困人员的信息和情况, 并且分析得知致贫的原因, 同时将贫困人员的信息进行汇总分析, 可以得知贫困人口的数量、贫困区域的分布情况, 以及扶贫开发的脱贫助贫效果;数据呈现层是各地的扶贫部门能够通过分享平台了解和掌握贫困信息, 为提高扶贫效果提供依据和学习参考。

3.2 精准扶贫与大数据结合的理念

中央和地方的扶贫部门要重视大数据的作用, 加强对大数据技术的学习和培训, 利用大数据分析结果提高扶贫的效果和效率。以往的扶贫方式采用漫灌式扶贫, 方式落后, 效率低下, 而通过大数据分析, 可以实现滴灌式扶贫的转化, 精准识别贫困人员, 精准分配扶贫资源, 精准掌握扶贫效果, 不断推动扶贫进度, 提升扶贫效果。通过大数据结果分析可以发现, 当前导致贫困人员处于贫困状态的原因主要几点, 包括生病、缺少生产资料、基础设施落后、自身能力较差等。通过大数据的分析结果, 扶贫人员可以进行针对性的扶贫, 为其提供医疗帮助、生产资料或改善基础设施, 加大对其自身的培训等, 使扶贫人员从以往的被动扶贫转变为主动地位。因此, 扶贫人员加强了大数据与扶贫工作相结合的思想意识, 加大扶贫人员的信心, 也增强了扶贫资源的利用率。

3.3 加强大数据建设, 推动精准扶贫发展

大数据在精准扶贫中的重要作用在不断显现, 国家要通过制定相关优惠政策, 加快大数据在精准扶贫中的应用和推广。在实际精准扶贫工作中应用大数据时, 大数据还存在诸多的弊端, 这就需要国家和相关部门鼓励技术人员进行创新和研发, 攻克当前数据呈现分析、语义辨别、未来预测等核心技术难关, 不断完善云计算平台。可见, 提高大数据推动精准扶贫关键在于人才, 国家和相关部门要加大培养大数据精准扶贫的人才, 包括大数据建设的技术型人才, 也包括精准扶贫的管理人才。另外, 国家要在高校中设置相关的专业, 侧重培养大数据平台建设和大数据分析的人才, 同时结合社会实践, 使其深入到各地的扶贫工作中, 完善其综合扶贫素质, 全面推进我国的精准扶贫工作发展。

3.4 构建完善的精准扶贫动态监管机制

为了突破全面脱贫的难关, 要不断加强精准扶贫大数据的综合分析能力和动态监管能力, 这就需要构建完善的精准扶贫动态监管机制。由于精准扶贫信息平台涉及的人员较多, 包括国家和各级的扶贫部门、金融机构、帮扶单位或企业、贫困人员, 信息也较广, 包括贫困人员的家庭信息、生活情况、致贫根源、扶助措施和扶助的负责人等。为了随时掌握扶贫工作的进度和效果, 建立从扶贫资源涉及人员、钱财、物资到扶贫政策的实施效果的动态监管体制, 通过对精准扶贫的信息的实施观测、对比和分析, 精准和动态管理扶贫工作, 提高扶贫的工作效率。

摘要：精准扶贫是社会精细化管理的重要表现, 也是当前各级政府关注的重要工作。随着贫困问题日渐复杂化, 扶贫工作的难度也逐渐加大, 这对精准扶贫提出了新的更大的挑战。因此, 必须充分运用大数据技术, 使之成为做好精准扶贫工作的有力技术支撑。本文对比了大数据精准扶贫与传统方式扶贫的主要特点, 对两种扶贫方式处理扶贫问题的情况进行了分析, 最后为更好地做好大数据扶贫提出了改进的建议, 以期能够为更好地做好精准扶贫工作提供有益借鉴。

关键词：大数据,精准扶贫,传统方式