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量身定制大数据+精准扶贫

责任编辑:editor006 |来源:企业网D1Net  2015-12-15 17:14:07 本文摘自:金黔在线-贵州商报

先说一个月前,在省第十一届六次全会上,为实现到2020年如期与全国同步全面建成小康社会的总目标,贵州作出了两大战略定调:在赶超中抓机遇,在变革中谋跨越,通过大数据和大扶贫双战略驱动,“十三五”弯道取直建成“小康贵州”。

再说半个月前,作为中国本土综合实力最强的大型IT企业之一的浪潮集团,与贵州签署合作协议,将尽快在贵安新区建成服务器生产基地,并在建设“云上贵州”系统平台、开发利用大数据资源等方面加强合作,为打造贵州大数据产业发展新高地和带动贫困地区脱贫致富贡献更多力量。

你没有听错,浪潮正在着手贵州扶贫云建设,量身定制大数据+精准扶贫。该集团贵州分公司云服务产品经理江跃表示,大数据与大扶贫及精准扶贫虽说是两个不同领域的概念,但信息社会的不断发展与变革,却让这两个相异的概念有了交集。浪潮要做的就是,利用大数据实现精准扶贫和精准脱贫。

做什么? 利用大数据甄别贫困人口

大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术革命,对商业管理、企业经营、政府决策与实施、个人生活等方面都将产生巨大影响。如何利用大数据技术来构建和完善精准扶贫机制?浪潮首先做的是:利用大数据甄别贫困人口。

在大扶贫战略方面,2014年统计数据,贵州贫困人口623万,今年预计减少贫困人口130万,未来五年仍然面临减少贫困人口500万。贵州需要强化全力扶贫、全面扶贫的大格局,动员方方面面力量,坚决打赢科学治贫、精准扶贫、有效脱贫这场输不起的攻坚战。

“由此,识别贫困人员是开展扶贫工作的源头。”江跃说,以传统的建档立卡机制,并不能确保扶贫人员的精准识别。而扶贫云是采用大数据技术采集、比对内、外部数据,对贫困人员实施全面真实地识别与评估,为扶贫开发工作的规划与实施打下坚实的基础。

大数据甄别贫困人口是第一步,第二步用大数据管理扶贫项目和资金。江跃进一步说明,扶贫云采用大数据技术,在现有建档立卡、项目资金、遍访等内部数据的基础上,充分利用民政、卫计、公安、人社、房管等各行业数据、网络视频数据及互联网数据,全面、动态地掌控扶贫项目实施与资金的使用进度情况,保障扶贫项目精准到位、合理开发,保障财政专项扶贫资金安全、有效地运行,最大程度发挥扶贫资金的使用效益。

第三步,则是用大数据开展贫困监测和评估。通过扶贫云来健全贫困监测指标体系,并采用大数据手段采集与贫困人员、扶贫项目等内、外部相关数据,真实、准确、科学、合理的评估贫困地区、贫困人口状况及扶贫项目效益,为制定科学扶贫政策提供数据支撑。

怎么做?

实施扶贫攻坚贫困人口监测

通过扶贫攻坚贫困人口监测,实现贫困人口的精准定位,全面监测贵州省贫困人口状况。是贵州扶贫云正在做的。

江跃介绍,以GIS(地理信息系统)作为主要展示手段,利用大数据技术,依据贫困发生率和四看法的衡量指标,可以直观地反映贫困人口的分布情况、致贫原因、帮扶情况、脱贫路径以及脱贫情况。

首先,扶贫云会展示省、市州、县、镇、村包含的贫困人口总数、贫困户总数、贫困发生率以及贫困人口构成情况(贫困人口构成按照一般贫困户、扶贫低保户、低保户、五保户展开),这样就能协助各级政府总体了解省、市州、县、镇、村内的贫困人口情况。

其次,通过四看法衡量指标,即一看房、二看粮、三看劳动力、四看读书郎,以饼图的方式,展示省、市州、县、镇、村的情况。其中:房的饼图构成包括:人均住房30平方米以上、人均住房10—30平方米、人均住房10平方米以下;粮的饼图构成包括:2亩以上、1—2亩、1亩以下、没有耕地;劳动力的饼图构成情况包括:劳动力占家庭人口数的户数50%以上、40%、20%以下、没有劳动力;读书郎的饼图构成包括:没有负债、5000元以下、5000—10000元、10000元以上。通过四看法展示贫困人口(户)的贫困分值和分布,对贫困人口进一步定位采取什么样的帮扶措施。

此外,还能展示省、市州、县、镇、村贫困人口的致贫原因情况,包括:因病、因残、因学、因灾、缺土地、缺水、缺技术、缺劳力、缺资金、交通条件落后、自身发展动力不足等,通过致贫原因分析,协助制定精准的扶贫措施。

云目标:

实现精准扶贫和精准脱贫

江跃表示,扶贫云旨在通过大数据技术,扩大信息采集的渠道,提高数据加工能力和效率,深度挖掘数据的价值,为扶贫工作提供真实可靠、及时全面的决策数据,为最终实现精准扶贫和精准脱贫保驾护航。

“当通过大数据技术,掌握贫困人口信息、致贫原因等后,我们将围绕帮扶结对情况、帮扶计划制定、帮扶计划落实情况、帮扶措施情况,针对省、市州、县、镇、村,分别对结对、帮扶计划、帮扶项目进行监测落实情况,识别出已落实、未落实的贫困人口分布,关联显示帮扶的人或单位等相关信息。通过帮扶情况分析,清晰了解省、市州、县、镇、村贫困人口的实际帮扶情况,协助帮扶任务的落实。

精准扶贫的目的是为了精准脱贫。在脱贫路径上,将围绕产业和就业帮扶一批、移民搬迁帮扶一批、医疗救助帮扶一批、政策兜底帮扶一批和教育扶贫一批,展示省、市州、县、镇、村各年度(2016年、2017年、2018年、2019年、2020年)脱贫路径情况,为2020年脱贫任务完成明确具体的行动路线。

关键字:贫困人口扶贫攻坚扶贫资金

本文摘自:金黔在线-贵州商报

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量身定制大数据+精准扶贫

责任编辑:editor006 |来源:企业网D1Net  2015-12-15 17:14:07 本文摘自:金黔在线-贵州商报

先说一个月前,在省第十一届六次全会上,为实现到2020年如期与全国同步全面建成小康社会的总目标,贵州作出了两大战略定调:在赶超中抓机遇,在变革中谋跨越,通过大数据和大扶贫双战略驱动,“十三五”弯道取直建成“小康贵州”。

再说半个月前,作为中国本土综合实力最强的大型IT企业之一的浪潮集团,与贵州签署合作协议,将尽快在贵安新区建成服务器生产基地,并在建设“云上贵州”系统平台、开发利用大数据资源等方面加强合作,为打造贵州大数据产业发展新高地和带动贫困地区脱贫致富贡献更多力量。

你没有听错,浪潮正在着手贵州扶贫云建设,量身定制大数据+精准扶贫。该集团贵州分公司云服务产品经理江跃表示,大数据与大扶贫及精准扶贫虽说是两个不同领域的概念,但信息社会的不断发展与变革,却让这两个相异的概念有了交集。浪潮要做的就是,利用大数据实现精准扶贫和精准脱贫。

做什么? 利用大数据甄别贫困人口

大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术革命,对商业管理、企业经营、政府决策与实施、个人生活等方面都将产生巨大影响。如何利用大数据技术来构建和完善精准扶贫机制?浪潮首先做的是:利用大数据甄别贫困人口。

在大扶贫战略方面,2014年统计数据,贵州贫困人口623万,今年预计减少贫困人口130万,未来五年仍然面临减少贫困人口500万。贵州需要强化全力扶贫、全面扶贫的大格局,动员方方面面力量,坚决打赢科学治贫、精准扶贫、有效脱贫这场输不起的攻坚战。

“由此,识别贫困人员是开展扶贫工作的源头。”江跃说,以传统的建档立卡机制,并不能确保扶贫人员的精准识别。而扶贫云是采用大数据技术采集、比对内、外部数据,对贫困人员实施全面真实地识别与评估,为扶贫开发工作的规划与实施打下坚实的基础。

大数据甄别贫困人口是第一步,第二步用大数据管理扶贫项目和资金。江跃进一步说明,扶贫云采用大数据技术,在现有建档立卡、项目资金、遍访等内部数据的基础上,充分利用民政、卫计、公安、人社、房管等各行业数据、网络视频数据及互联网数据,全面、动态地掌控扶贫项目实施与资金的使用进度情况,保障扶贫项目精准到位、合理开发,保障财政专项扶贫资金安全、有效地运行,最大程度发挥扶贫资金的使用效益。

第三步,则是用大数据开展贫困监测和评估。通过扶贫云来健全贫困监测指标体系,并采用大数据手段采集与贫困人员、扶贫项目等内、外部相关数据,真实、准确、科学、合理的评估贫困地区、贫困人口状况及扶贫项目效益,为制定科学扶贫政策提供数据支撑。

怎么做?

实施扶贫攻坚贫困人口监测

通过扶贫攻坚贫困人口监测,实现贫困人口的精准定位,全面监测贵州省贫困人口状况。是贵州扶贫云正在做的。

江跃介绍,以GIS(地理信息系统)作为主要展示手段,利用大数据技术,依据贫困发生率和四看法的衡量指标,可以直观地反映贫困人口的分布情况、致贫原因、帮扶情况、脱贫路径以及脱贫情况。

首先,扶贫云会展示省、市州、县、镇、村包含的贫困人口总数、贫困户总数、贫困发生率以及贫困人口构成情况(贫困人口构成按照一般贫困户、扶贫低保户、低保户、五保户展开),这样就能协助各级政府总体了解省、市州、县、镇、村内的贫困人口情况。

其次,通过四看法衡量指标,即一看房、二看粮、三看劳动力、四看读书郎,以饼图的方式,展示省、市州、县、镇、村的情况。其中:房的饼图构成包括:人均住房30平方米以上、人均住房10—30平方米、人均住房10平方米以下;粮的饼图构成包括:2亩以上、1—2亩、1亩以下、没有耕地;劳动力的饼图构成情况包括:劳动力占家庭人口数的户数50%以上、40%、20%以下、没有劳动力;读书郎的饼图构成包括:没有负债、5000元以下、5000—10000元、10000元以上。通过四看法展示贫困人口(户)的贫困分值和分布,对贫困人口进一步定位采取什么样的帮扶措施。

此外,还能展示省、市州、县、镇、村贫困人口的致贫原因情况,包括:因病、因残、因学、因灾、缺土地、缺水、缺技术、缺劳力、缺资金、交通条件落后、自身发展动力不足等,通过致贫原因分析,协助制定精准的扶贫措施。

云目标:

实现精准扶贫和精准脱贫

江跃表示,扶贫云旨在通过大数据技术,扩大信息采集的渠道,提高数据加工能力和效率,深度挖掘数据的价值,为扶贫工作提供真实可靠、及时全面的决策数据,为最终实现精准扶贫和精准脱贫保驾护航。

“当通过大数据技术,掌握贫困人口信息、致贫原因等后,我们将围绕帮扶结对情况、帮扶计划制定、帮扶计划落实情况、帮扶措施情况,针对省、市州、县、镇、村,分别对结对、帮扶计划、帮扶项目进行监测落实情况,识别出已落实、未落实的贫困人口分布,关联显示帮扶的人或单位等相关信息。通过帮扶情况分析,清晰了解省、市州、县、镇、村贫困人口的实际帮扶情况,协助帮扶任务的落实。

精准扶贫的目的是为了精准脱贫。在脱贫路径上,将围绕产业和就业帮扶一批、移民搬迁帮扶一批、医疗救助帮扶一批、政策兜底帮扶一批和教育扶贫一批,展示省、市州、县、镇、村各年度(2016年、2017年、2018年、2019年、2020年)脱贫路径情况,为2020年脱贫任务完成明确具体的行动路线。

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本文摘自:金黔在线-贵州商报

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