用大數據助力精準扶貧，打好打贏脫貧攻堅戰和大數據突圍戰，是踐行新時代精準扶貧戰略的重要舉措。近年來，貧困程度深、貧困面廣的貴州省通過建立精準扶貧大數據支撐平臺，將原來分別存儲於各部門的小數據變成大數據，“死”數據變成“活”數據，探索實現精準識別、精準畫像，解決了大數據精準扶貧中的一系列瓶頸性問題，促進大數據與扶貧脫貧工作的深度融合。
扶貧信息更透明
隨手拿起一袋真空包裝的“大數據優米”，用微信掃碼，大米的產地、規格、保質期、加工日期、儲藏條件、單價等一覽無餘。點擊“開始幫扶”，幫扶對象姓名、可銷售量、已售量、可增收額、當前增收額等指標一清二楚。
這是貴州省貴定縣將大數據、電子商務和精準扶貧有機結合，運用“扶貧雲”推動精準扶貧、拓寬貧困群眾增收路子的生動縮影。
2015年，貴州“扶貧雲”系統建成並投入使用，通過信息化手段，用大數據促進農村扶貧工作的改革創新，平臺的創建上線運行，實現大數據對貴州扶貧開發工作的精準管理、動態管理、科學管理，讓扶貧信息公開透明。
“在系統中，大到全省的貧困現狀，小到一個村的地形地貌、產業分佈，乃至每個貧困戶的住房、人口、收入等情況，圖文並茂，一目瞭然，實現貧困人口識別的量化、貧困程度深淺的可視化。”貴州省扶貧辦主任李建說。
“扶貧雲”以全省貧困人口建檔立卡數據為基礎，關聯其他扶貧相關行業部門數據，以減貧計劃為依據，以分類幫扶尤其是產業幫扶為措施，以到村到戶扶貧項目和資金為支撐，以大數據分析為依託，著力拓展脫貧動態管理指揮職能，運用現代信息化技術，強化產業扶貧，提高扶貧開發科學化水平。
扶貧經絡清晰化
“你說東家貧，他說西家窮，誰是貧困戶，有嘴說不清。”在貴州，這曾經是一首出名的順口溜，貴州目前仍有280多萬貧困人口，如何有針對性地開展扶貧工作一直困擾著當地的領導幹部。
李建介紹，通過對數據的提取分析，“扶貧雲”還能展示貧困人口的致貧原因，包括因病、因殘、因學、因災、缺土地、缺水、缺技術、缺勞力、缺資金、交通條件落後、自身發展動力不足等，通過致貧原因分析，協助制定精準的扶貧措施。
“扶貧雲”為貧困人口就醫、就學、住房等方面生產生活問題提供基礎支撐，成為脫貧攻堅檔案庫的重要組成部分，打牢了精準脫貧的信息基礎。據統計，“扶貧雲”已對全省31.7萬貧困學生進行貧困信息核實，協助發放“兩助三免(補)”補助政策資助金10.1億元;協助認定11類人群376萬人，佔全省貧困人口的76.27%;對因病致貧、因病返貧的87萬餘人進行了信息核實，協助對貧困人口實施基本醫療保險、大病保險、醫療救助“三重醫療保障”受益貧困人口達113.67萬人次，補償金額15.02億元。
同時，“扶貧雲”圍繞內部監督、垂直監督、橫向監督、公眾監督等“四個監督”，建設扶貧資金日常監管應用、扶貧資金異常分析應用、扶貧資金監測預警應用、扶貧資金績效評估應用、扶貧資金外部監管應用等“六大系統”，按照精準扶貧的整體思路，構建扶貧項目資金“數據鐵籠”，實現扶貧項目資金流程全覆蓋、數據全記錄、過程全規範、效能全提升、權力全監管。目前，統計監管全省155412個扶貧相關項目，監管資金364餘億元。
扶貧幹部少做無用功
提起表格、檢查，基層幹部曾經抱怨很多，大量時間用在填表上，一些基層幹部自稱“表哥”。但是，填來填去，一些幹部對負責區域內的貧困底數還是不清楚。
負責“扶貧雲”運行的雲上貴州大數據產業發展公司負責人介紹，以前，幹部需要填寫各類報表報送有關部門，有的涉及多個部門數據，且各部門數據更新時間不一、部門間數據不通，一些數據反覆填報、多次填報，致使基層幹部幫扶時間被大幅壓縮。
“一人更新填報、多人調用共享。只需在大數據精準扶貧手機APP上填寫、更新有關信息，相關部門通過平臺就能查詢和使用，不再重複勞動。”李建說，平臺能進行多維度扶貧數據統計、報表自動生成等，只需點一點按鈕，就能自動生成相應報表。
貴州省大數據發展管理局局長馬寧宇認為，平臺功能的發揮源於打通了部門之間的數據，將原來分別存儲於各部門的小數據變成了大數據，“死”數據變成“活”數據。
目前，“扶貧雲”與貴州省國土廳完成了全省746萬人建檔立卡貧困人口的詳細數據，採集其中110萬條貧困戶GPS數據和同等數量的照片，為國土雲建設提供了貧困人口數據保障;與教育、人社部門完成了近30萬高中、中高職、大專以上貧困生的信息核對;與民政部門完成了158萬政策性保障兜底人口的銜接，與人社部門完成了全省農村貧困人口就業登記的比對，與衛計部門完成了404.5萬全省新農合系統救助保障對象的認定，與省水庫和生態移民局初步交換了2016年易地扶貧搬遷人口的詳細數據。
“數據維度越多越精準。通過數據動態更新、自動比對，確保貧困戶識別精準、退出精準;通過數據互通共享，動態分析致貧原因，幫扶措施能夠‘精確滴灌’、進村入戶;通過自流程化快速準確查詢、掌握有關數據，基層幹部文案工作量減少。”馬寧宇說，立足於該平臺，一些地方還運用大數據監管幹部工作、評估扶貧資金使用效益，探索“人員‘雲上管’、工作‘雲上曬’、資金‘留痕跡’”。
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