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赞!我省工商一季度为消费者挽回损失逾千万元

2019-10-18 13:53 来源:西江网

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  王洪峰介绍说,在2017中国天津滨海新区国际观鸟大赛上,他曾作为北京飞羽青头潜鸭代表队的评委,跟随参赛队员在湿地观测并记录鸟种。(记者李海燕任悦)(责编:韩昱君、王浩)

  

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脱贫攻坚大事巡礼
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促进大数据与精准扶贫深度融合

2019-10-18 10:04   来源:中国经济网—《经济日报》   
(记者王昊)(责编:韩昱君、王浩)

  深入实施国家大数据战略,是提升精准扶贫效率的重要举措,但目前,大数据精准扶贫还存在大数据还不够准确、扶贫数据缺少共享开放机制、扶贫系统及平台标准不统一等瓶颈,亟需创新思路,促进大数据与扶贫脱贫工作的深度融合,让扶贫工作更加透明、高效、精准、全面。

  用大数据助力精准扶贫,打好打赢脱贫攻坚战和大数据突围战,是践行新时代精准扶贫战略的重要举措。当前,应深入实施国家大数据战略,充分利用大数据助力精准扶贫,着力解决大数据精准扶贫中的一系列瓶颈性问题,促进大数据与扶贫脱贫工作的深度融合。

  大数据是提升精准扶贫效率的重要途径

  通过大数据精准扶贫云系统,可以有效解决当前脱贫攻坚工作中扶贫数据不通、数据不准等问题,切实提高精准扶贫效率。

  一是通过相关部门多维度数据对比分析,自动预警、实时推送异常信息,帮助扶贫干部对贫困户进行精准识别。二是以“扶贫云”的建档立卡贫困户数据为基础,通过扶贫相关部门数据对贫困户进行精准画像,实时掌握国家、省、市、县、乡、村各级帮扶干部情况及对应帮扶贫困户信息,实时预测贫困户致贫、返贫现象。三是可根据贫困大学生实时录取信息,自动比对和身份识别,推送给教育、财政、扶贫等相关部门,实现“一站式”教育精准扶贫资金等自动减免。四是通过移民局数据及时掌握各地区易地扶贫搬迁情况,可精准分析研判搬迁贫困户的安置率、入住率、就业率和户均累计收入等指标。五是通过大数据可视化,呈现各家帮扶企业对各贫困村、贫困户的帮扶情况,可查看每家企业所帮扶的贫困户人员具体名单,企业名称、帮扶地点、帮扶人数、帮扶金额、帮扶途径,一目了然,实时掌握企业帮扶贫困户和贫困户被帮扶进程。

  同时,通过大数据全样本数据、“数过留痕”、可关联比对分析等特征,将大数据及相关分析结果作为扶贫成效评估考核的重要依据。

  一是可以评估产业扶贫帮扶效益。通过实时统计各地区建档立卡数据采集和识别精准率情况,查看贫困人口人均收入状况和达标率,分析扶贫产业(种植、养殖、农产品加工、农产品流通等)的帮扶效益。二是有助于扶贫成效分析。通过数据统计功能,实时掌握管辖区内各类指标的统计情况,包括致贫原因、脱贫指标、男女比例、年龄分布等扶贫动态指标,为相关部门工作及成效评估提供决策支撑。三是可作为扶贫干部工作成效的评估依据。实时掌握省、市、县、乡、村各级帮扶干部情况及对应帮扶贫困户信息,从贫困户找到帮扶干部,从干部找到对应帮扶贫困户,实现对扶贫过程、扶贫结果、扶贫成效全过程监督。

  大数据精准扶贫仍面临发展瓶颈

  首先,精准扶贫大数据还不够准确。精准扶贫数据,是实现精准识别、精准帮扶的基础,但当前系统误差标准不一、扶贫系统过多、功能不完善、数据量少、采集方式原始等,是影响精准扶贫大数据不够准确的主要因素。一方面,各地各部门信息化建设程度不同,数据存储管理方式不同、更新周期不一,技术力量及硬件设施等方面保障力度存在巨大差异。另一方面,平台功能不完善,导致精准扶贫识别准确率不高。例如,扶贫云系统使用率不高,数据采集渠道较窄,特别是脱贫攻坚相关数据收集不足,系统云缺乏更多、更广泛的数据源提供。产业扶贫相关数据采集度低,全面实施扶贫大数据分析存在困难。此外,信息采集方式原始导致数据不精准。当前,系统的基础信息采集工作,主要依赖帮扶干部、村支两委及驻村工作队入户采集,填写纸质资料,数据采集受人为不确定性因素影响多,扶贫数据很难达到精准。

  其次,缺乏有效的扶贫数据共享开放机制。扶贫数据之间的共享,是精准比对和精准识别的关键,但目前缺乏数据交互及共享机制。例如,国务院扶贫办“全国扶贫开发信息系统”、省级扶贫办“扶贫云”系统和各个地(市州)自行开发的扶贫系统在业务架构、承建商等方面各不相同,逻辑关系复杂,数据共享存在较大困难,部分数据还需重复录入,数据录入工作量大,增加了基层负担。同时,数据共享无法实时更新,影响了系统应用及共享。此外,跨部门、跨行业数据共享交换艰难,精准扶贫需要各行业、各部门数据进行比对、分析,但“数据孤岛”大量存在,给精准扶贫成效带来了较大阻力。不同部门和区域间的数据标准差异,也增加了信息资源共享的难度。

  再次,扶贫系统及平台标准不统一。大数据精准扶贫目前仍处于探索阶段,没有经验可循,系统功能不完善,也缺乏统一的系统结构及国家标准。有些精准扶贫大数据系统设计不接地气,操作复杂,与实际工作存在冲突,影响了平台的使用及推广。例如,在全国扶贫开发信息系统中,由于功能开放权限要逐级授权,贫困户新增、删除、自然增减功能每年只开放一次,贫困户的动态管理工作较困难,需要采用原始的纸质资料管理,待系统开放时才能进行录入,增加了基层干部及信息系统工作量,降低了扶贫效率。

  创新思路将大数据融入脱贫攻坚全过程

  第一,加快建设“全国一张网”的大数据精准扶贫系统平台。统一国家、省(市)、地(市州)的大数据扶贫系统平台,建立各扶贫系统间的数据共享机制,在贵州、甘肃、云南、西藏等深度贫困地区,推广应用升级版的大数据精准扶贫应用平台。

  一是统一大数据扶贫系统平台。建议由国务院扶贫开发领导办公室牵头,工信部、农业农村部、科技部、财政部等配合,协同做好“精准扶贫大数据支撑平台”的推广应用、下级用户账户分配和管理、平台APP端的下载安装指导、使用答疑等工作,避免出现多系统、多部门管理精准扶贫系统情况,确保基层帮扶干部能用会用,充分发挥精准大数据平台功能。二是有效打通系统间的数字鸿沟。积极寻求政策支持,整合各级扶贫云的系统功能,建立数据共享机制。三是构建国家、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、统一运维管理的一体化项目建设原则,将扶贫对象的脱贫返贫情况及时通过“大数据”管理好,实现扶贫数据的实时观测、分析和对比,让扶贫工作变得更加透明、高效、精准和全面。四是制定精准扶贫大数据国家标准。国家标准委应加快调研,尽快将精准扶贫大数据建设地方标准上升为国家标准,率先试点、及时反馈,制定公平合理、标准统一的大数据精准扶贫国家标准。

  第二,有效打通部门间的数据壁垒。

  加快建立完善扶贫数据共享交换机制。打通部门间的扶贫相关数据,完善数据共享交换,建立健全相关保障机制,丰富和完善“扶贫云”数据资源库,提升扶贫大数据的实时性、精准性。统筹推进数据共享交换。明确各部门数据共享范围边界和使用方式,厘清各部门数据管理及共享权利义务,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及与各部门信息系统的跨部门、跨区域共享。在依法加强安全保障和隐私保护前提下,按照“扶贫+”的思路,强化与相关职能部门间的统筹配合,建立数据动态交换机制,完成扶贫大数据平台的横向数据连接、传输和整合,将大数据融入到脱贫攻坚全过程,实现部门数据的互通互联、资源共享。同时,简化跨部门数据资源共享流程。有关职能部门应简化明确跨部门数据资源共享交换流程,在确保数据共享交换实时、准确、安全的前提下,加快推进扶贫相关业务数据共享交换进程,消除部门间的“数据孤岛”。深化跨部门数据资源开放程度,提升数据共享交换程度,增强“扶贫云”统揽扶贫相关业务数据的能力,为“扶贫云”更好地服务和支家脱贫攻坚行动提供有力的技术支撑。五是扶贫数据有限授权开放。在确保数据与贫困对象信息安全的前提下,实现“大数据”向各级扶贫部门授权开放,向社会有限度开放,打通扶贫系统与其他系统的网络连接,共享气候、水质、土质、经济、生产等资源,促进脱贫攻坚问题精准施策。

  第三,充分利用大数据精准扶贫提升扶贫绩效。

  当前,应加快示范引领,做好村级示范,完善系统功能、不断提升扶贫云系统实用价值,发挥大数据扶贫功能,提升扶贫绩效。

  一是完善系统基本功能。进一步研究扶贫信息系统的逻辑错误筛查功能,及时对错误信息进行预警,完善系统基本功能、提升扶贫云系统智能化水平,减少人工干预,解决工作中人为操作带来的干扰及错误。二是加强扶贫子系统开发设计。在国办扶贫系统基础上,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个案管理相关系统,激发更广泛的扶贫工作创新,保证数据的统一性、完整性、灵活性,强化特色扶贫工作和个案扶贫措施应用。三是建设好地方特色的大数据精准扶贫监测公共数据平台。依托各个省级扶贫云系统建设,实现扶贫开发工作的精准识别、精准帮扶、精准管理、精准考核,通过大数据扶贫监测平台建设,倒逼精准扶贫精准脱贫政策的全面落实,为精准扶贫绩效考核提供科学决策支撑。(来源:经济日报  作者:贵州省大数据政策法律创新研究中心 罗以洪 吴大华)


(责任编辑:景远)

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