大数据助推精准扶贫的策略研究

唐建兵

(淮北师范大学历史与社会学院，安徽淮北 235000)

《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》对脱贫致富、建成小康提出了新的目标要求，即经济保持中高速增长、人民生活水平和质量普遍提高、国民素质和社会文明程度显著提高、生态环境质量总体改善、各方面制度更加成熟定型。在全面建成小康社会的最后决胜阶段，实现这个新的目标，贫困治理是其间“极端重要”的工作。贫困人口全部脱贫是全面建成小康社会面临的最艰巨任务，也是最终判断全面小康社会是否建成的最重要标志。在网络信息时代，这一重大战略任务能否实现很大程度上取决于对大数据的利用程度。因此，在大数据浪潮席卷之下，推进脱贫攻坚、建成全面小康必须借助大数据技术，充分挖掘并有效利用大数据的潜在价值。

一、大数据和精准扶贫的内涵

“大数据”一词由美国著名的未来学大师阿尔文·托夫勒（Alvin Toffler）最早在The Third Wave书中提及和使用的。他将大数据誉为“第三次浪潮的华彩乐章”，并大胆推断“大数据”时代即将到来[1]，而后全球知名的麦肯锡管理咨询公司就大数据进行了系统且全面的阐述。麦肯锡管理咨询在2011年5月发布的研究报告中认为：在网络经济时代，“大数据”是重要的生产因素，只要给予适当的政策支持，将促进生产力增长并推进科技创新。“大数据”概念的提出标志着一个新时代如期而至，这个时代的特征不只是对物质资源供给和互联网信息服务的追求，还包含潜在价值挖掘、多元价值转换，以及借助“大数据”挖掘带来的精神和文化方面的崭新现象。步入大数据时代，信息数据的地位日显，当前已经成为推动社会发展的战略性资源和资本要素，“谁能拥有更多数据，谁就拥有明天和未来”。在大数据汹涌之下，充分抓住大数据带来的战略机遇，对推进脱贫攻坚、实现全面小康具有重大的战略意义。

“大数据”（Big data）是IT行业中一个比较抽象的专业术语。对于“大数据”概念的界定，专家学者视角不同、观点各异。麦肯锡咨询公司提出“大数据”时给出的定义简单明了，即指“大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集”[2]。2008年9月，世界最权威科学杂志《自然》（Nature）出版的社论Big Data: Science in the Petabyte Era一文中对“大数据”是这样界定的，指“代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据”[3]。IT行业中比较有影响力的研究机构Gartner公司立足于大数据的特性及功用，认为“大数据是种类繁多、高容量、高生成速率的信息价值，同时需要新的处理形式去确保判断的做出、洞察力的发现和处理的优化”[4]。其实，“大数据”之大不仅体现在容量或规模庞大，更重要的是通过对数据捕捉、集成、存储和分析等复杂程序，使数据呈现出网络化、交互性、多维性和直观性的特性。基于大数据的特点和用途，“5V”定义法成为最具代表性的观点。“5V”分别指的是数据体量惊人，数据级别已经非常人所能想象，超出TB范围而跃升至PB级别；数据类别繁多，数据来源越趋复杂、渠道更加多样；处理速度太快，数据的处理、分析遵循“1秒定律”，不然数据就可能失效或遭遇淘汰；数据具有真实性，数据内容不是虚拟的，而是与真实世界、现实生活密切相关的；价值低密度但商业价值超高，通过各类信息数据的处理分析而获得令人疯狂的商业价值。对此稍加梳理不难得出这样的结论：首先，大数据是指信息爆炸时代产生的海量数据，而在相对有限的时间内，常规软件工具难于进行感知、捕捉、管理和处理；其次，大数据的价值低密度的特点决定了捕捉到的数据并非都有价值，因而需要学会在处理和分析数据的过程中把握规律，找出其中有价值的信息，才能获得新知识，带来更大发展。从某种意义上说，世界的本质就是数据的集合、管理并对其进行处理和分析，大数据已经成为人类认识世界、改造世界的一种新的手段。

科学技术的创新和应用是社会发展的核心原动力，推动着人类社会的巨大进步。在人类社会发展的历史长河中，可以说，“每一次进步，都是由新技术引发新一轮产业革命、进而引发政府管理和社会治理模式的重大变革而推动的”[5]。大数据作为网络信息时代的鲜明特征，已经渗透到各个行业和业务职能领域，甚至侵占了私人生活的较多空间，在其间扮演着相当重要角色。而大数据“对于人类社会的意义在于，其具有创造新的历史方法、明确新的战略框架和构建新的社会秩序的可能性”[6]。当前，扶贫开发已进入啃硬骨头、攻坚拔寨的冲刺期，大数据作为一种重要的技术性战略资源，将推动精准扶贫、脱贫攻坚进入一个崭新的时代。

2013年11月，习近平同志在湖南湘西土家族苗族自治州考察调研时首次提出了“精准扶贫”的概念。就扶贫工作，他强调指出，“扶贫要实事求是，因地制宜。要精准扶贫，切忌喊口号，也不要定好高骛远的目标。”[7]精准扶贫的概念提出后，学术界围绕其基本概念、深刻内涵和核心理念的深入研究中达成了一些共识，其间不乏较大的参考价值和借鉴意义。根据《关于创新机制扎实推进农村扶贫开发工作的意见》（中办发〔2013〕25号）文件，精准扶贫是指“通过对贫困户和贫困村精准识别、精准帮扶、精准管理和精准考核，引导各类扶贫资源优化配置，实现扶贫到村到户，逐步构建扶贫工作长效机制，为科学扶贫奠定坚实基础”[8]。精准扶贫旨在有效消除贫困、逐步改善民生、实现全体人民的共同富裕，不仅是全面建成小康社会、实现中华民族伟大复兴“中国梦”的重要保障，也是彰显社会主义优越性的必然要求。在信息网络时代环境下，精准扶贫不同于传统扶贫开发和区域发展战略，“它的成败在很大程度上取决于数字技术的配合”[9]126，因此需要充分发挥大数据的战略引擎和强大助推作用。所谓大数据助推精准扶贫是指将大数据的理念、技术和方法等引入扶贫开发领域，应用于精准扶贫、精准脱贫的全过程，推动我国扶贫决策部署、管理监督、绩效考核等环节的全面优化，增进扶贫工作的科学性和措施的可操作性，切实提高扶贫工作的实效性。将大数据运用于精准扶贫是扶贫主体对大数据时代提出新要求的积极主动回应，不仅是时代发展的要求，也是“让全民共享改革发展成果”的内在需要，更是全面建成小康社会的目标任务和战略要求。

二、大数据与精准扶贫的战略契合

习近平同志在网络安全和信息化工作座谈会上指出：“网络空间是亿万民众共同的精神家园”，要“综合运用各方面掌握的数据资源，加强大数据挖掘分析”[10]。将大数据贯穿于精准扶贫、精准脱贫的全过程，是一个战略机遇，既面临诸多理论突破，又存在系列实践难题。对此，要进行全面把握和科学分析，找到大数据与精准扶贫的战略契合点，更好地发挥大数据的长处和优势，助推脱贫攻坚战略目标如期实现。

（一）大数据的多类型与精准扶贫的多主体需要相契合

数据来源广泛、数据类型繁多、数据结构复杂是大数据的最显著特征。从获取数据的来源看，既源于组织内部运作的各个环节，又来自于组织之外的相关行业领域；就数据格式而言，既有可以用二维表结构来逻辑表达实现的结构化数据，不方便用数据库二维逻辑表来表现的非结构化数据，还有邮件系统、档案系统、教学资源库和WEB集群等半结构化数据人们在学习、工作和生活的过程中，借助传感器、智能设备和社交协作技术传输信息时，复杂繁多的数据会大规模涌现，且大量的数据是不方便用二维表结构来逻辑表达实现的。而随着Internet和Intranet技术的飞速发展，“非结构化数据占据了当前数据海洋的80%，其增长速度比结构化数据快10至50倍”[11]。这些数据都呈现出“量大快速、多变复杂”的动态特征，也对数据的捕捉存储和处理分析能力提出了新的更高要求。

当前，我国扶贫开发已经进入攻坚拔寨冲刺期，目标任务繁重而艰巨。作为新的扶贫模式，精准扶贫更加注重扶贫主体的多元化，包括“政府、社会和市场”等多元主体协同合作。在发挥政府主导作用的同时，注重社会力量譬如企业组织、社会团体、普通公众等的积极有序参与。在打赢脱贫攻坚战的“集结号”已经吹响的新形势下，精准扶贫“政府是主体、主导，但主体不能代表全体，主导但决不包办代替，政策要给市场和社会留下足够的空间和舞台”[12]，以发挥市场和社会的协同作用。我国扶贫开发的经验表明，社会力量是推进精准扶贫的重要生力军。扶到“点子上”和“根子上”的精准扶贫，正是社会力量参与精准扶贫的优势所在，用好“市场之手”，积极鼓励并有效引导社会力量参与，可以实现多赢局面。随着“两微一端”的普及使用，社会公众获取扶贫信息的渠道趋于多元化，了解扶贫、参与扶贫的意愿日益高涨起来。基于对扶贫开发事业的热切关注和期待，聚合起来的“扶贫社群”愈发增多，与政府机构、企业组织、社会公众等共同组成了精准扶贫的主体力量。

大数据的多类型特征与精准扶贫对主体多元化的需要是髙度契合的。随着网络通信传输技术的不断发展，信息传输方式越来越多样化、复杂化，大量的图片影像、语音视频等信息充斥了人们的交流空间，非结构化数据成为大数据信息处理的重点和难点所在。从海量复杂的数据集合中提取包括知识、变化及趋势等有价值信息，需要突出“小众化”，编写更加简洁、可读性强的代码，这恰恰迎合了精准扶贫对主体多元化的需要。大数据与多元智能的深度融合，通过对海量数据的全面筛查和关联分析，不仅能够为精准扶贫的多元化主体提供客观真实、全面可靠的数据源，而且使扶贫主体借助扶贫开发数据库或精准扶贫“大数据”平台，通过移动终端随时随地了解群众脱贫致富的意愿和需求、掌握扶贫动态与趋势，突破限于一域、单兵作战的扶贫困境，改善信息共享率低、资源统筹不够、部门协作不力等“沉疴固疾”，推动扶贫主体突破时空界限，加强交流、增进沟通、协同作战，实现更大范围的扶贫数据信息资源共享，形成“政府主导、社会参与、市场运作”的新型扶贫格局。

（二）大数据的高速度与精准扶贫的及时性需要相契合

高速是对数据被创建和移动速度的描述，这是区别于传统数据挖掘的最显著特征。在网络信息时代下，多类型数据以超凡的速度呈爆炸式增长，且数据的扩散和传播速度也是相当惊人的。英国市场研究公司IMS Research发布的研究报告称，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。从如此庞大的网络连接设备规模来看，通过性能优化的高速电脑处理器和计算机服务器，创建、利用“实时数据流”已成为一种流行趋势。如果捕捉到的海量数据得到不及时有效的处理，隐藏在数据中的价值就会快速地转移、消失，乃至终而失效。可以这样认为，处理速度快、时效性要求高是大数据处理技术的关键要求。唯有如此，才能做出积极回应，以便快速正确地解决和处理问题。丰富多样、规模庞大的数据与互联网、物流网和微博、微信等新媒体形成动态融合，可以随时随地捕捉、撷取到相关数据信息，为精准扶贫的及时性提供充足的数据信息资源。

扶贫开发不仅是政府的事，更是全社会的共同事业。精准扶贫作为国家战略，是一种动态过程，主要包括与“扶持谁”“谁来扶”“怎么扶”三大环节相联系的过程。这个过程离不开政府机构、企业组织、社会公众等主体的积极参与、民主决策、规范运行和严格监督。贫困面积大、贫困程度深、返贫率高、贫困开发任务重的集中连片地带更是如此。在国家扶贫开发战略的引导下，既需要政府部门之间协调联动，更需激励和鼓励政策，引导社会力量积极参与。《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，截至2016年12月，中国网民数总数为7.31亿，互联网普及率已接近55%，使用手机上网的也超过了6.95亿，占比高达95.1%。而2016年中国500强榜单中，互联网公司达10家，总收入为5 568亿元，占到1.8%。这充分表明，互联网高速发展的背景下，网络已经成为人们非常重要的生活方式，是人们获取各种信息、关心国家时事、参与社会生活的必要手段。由此可见，企业组织、社会公众作为扶贫开发的重要主体，是精准扶贫推进中不可忽视的力量。各方面力量积极有序参与，一方面可以拓宽扶贫资源的筹集渠道，弥补府行为的不足，另一方面又能够防止人情扶贫、关系扶贫等因素而导致的“当扶不扶、择富避穷”的不公平现象。扶贫数据的及时准确处理和分析报告的定期公开发布一方面能够充分激发市场活力，调动了社会力量参与扶贫的积极性，另一方面利于提高扶贫行动的精准度和有效性，增强政府的政策执行力和社会公信力。

（三）大数据的规模大与精准扶贫的整体性需要相契合

脱贫致富服务于中华民族伟大复兴的“中国梦”目标，全面摆脱贫困、实现共同富裕成为全面建成小康社会决胜阶段的底线任务和“最后一里路”。而脱贫致富的关键要有打赢脱贫攻坚战的坚定信心和决心。从客观来看，扶贫开发工作全面系统、复杂艰巨，而网络又具有交互性、虚拟性、多元化、去中心化的特点，决定了推进精准扶贫需要有系统性、整体性的战略思维。因此，推进扶贫开发工作既要从国家层面、全局角度高度重视精准扶贫，在甄选对象、方式方法和成果运用上切实做到“精准发力”，又要把精准扶贫理念贯穿于扶贫开发工作的全过程和各方面，贯彻到任何一个贫困村寨和困难家庭，真正实现扶贫到村、“精准到户”。

大数据具有形成大规模数据的天然优势，使精准扶贫的系统性、整体性成为一种可能。大数据处理的是海量的原始数据，能够全面客观地反映当前扶贫工作的全貌，准确判断并科学预测贫困时空变动情况和发展趋势，正确处理扶贫问题。同时，大数据的捕捉数据分布于更广更大的时空范围，信息源可以说是全局性的。通过对海量数据的处理和分析，揭示数据背后隐藏的扶贫开发工作规律和特点，能够反映新时期精准扶贫工作的内在要求。大数据既注重不断增长的容量，还强调不断增加的速度和多样性。利用大数据对扶贫全过程进行监测，能够实现精准识别、精准帮扶、精准管理和精准考核的全流程信息化，从而不断优化扶贫资源配置，提高精准扶贫工作实效。不仅如此，大数据全方位、交互式的数据源，能够从总体上反映精准扶贫各区域、各领域和各层面的真实状况。因此，在网络信息时代，利用网络新媒体传播各类信息和观点，传播速度快、交互性好、开放性强等特点让原本分散、单一的个体意见汇集、统一而形成群体性意见，有助于凝聚群众的智慧，推进精准扶贫决策的民主化、科学化和公开化。精准扶贫的系统性、整体性是在意见表达多元化、利益诉求多样化的今天，兜住贫困底线，凝聚社会共识、合力脱贫攻坚的重要体现。

（四）大数据的精确性与精准扶贫的精准性需要相契合

在大数据时代背景下，互联网媒体资源在数量和种类上都出现了井喷式的增长，新媒体在满足网民基本信息获取的同时，已成为一个集信息、观点、民意为一体的数据共享平台。这个数据共享平台强调数据传播的主动性和精准性，它通过对海量数据的挖掘和分析处理，揭示多元复杂数据背后隐藏的事实，准确预知发展趋势。将大数据技术运用到扶贫开发领域，利用遥感遥测、网络宽带、多媒体及虚拟仿真等数字技术深入分析贫困类型、致贫原因、产业基础等相关数据，整合农村、交通通信、资源环境等领域的信息，了解并掌握贫困人口的意愿和需求，为扶贫决策提供精准、有效、可靠的数据支持，可以避免扶贫实践中非理性决策行为，提高了精准扶贫的预见性、针对性和科学性，对于提髙精准扶贫实效有着重要的现实意义。

作为精准扶贫的一项基础性工作，扶贫信息的精准是至关重要的。推进精准扶贫不仅要关注贫困人口对扶贫议题的诉求和感受，增强贫困人口的主人翁意识，进一步激发他们的扶贫参与热情，更应当重视扶贫数据的信息反馈，科学研判脱贫攻坚形势。在网络信息时代，“谁掌握了大数据的核心技术，谁就掌握了话语权、主导权”[13]，需要利用大数据的精确性来提高精准扶贫的精准性。意欲及时全面地了解贫困地区尤其是集中连片特困地区贫困情况及扶贫开发工作推进情况，切实把握精准扶贫、精准脱贫的工作动态，制定“接地气”并得到群众认可的扶贫政策、帮扶措施，必须借助大数据技术手段进行科学精确的研判和分析。譬如，通过对某一扶贫干部网络群体或驻村帮扶干部的微信聊天记录、QQ空间动态、微博日志和博客随笔等进行数据分析，将其思想动态、观念意识和行为倾向等进行“原生态”呈现，从而了解扶贫一线人员的思想和情感，为推动精准扶贫提供真实、可靠、可信的原始资料。

三、大数据助推精准扶贫的策略

“明者因时而变，知者随世而制。”[14]在信息爆炸的时代，需要充分认识大数据给精准扶贫带来的重大机遇和严峻挑战。立足大数据的优势，进一步提升贫困治理能力，推进脱贫攻坚进程，关键是扬长避短、趋利避害，充分发挥大数据对精准扶贫的助推作用。

（一）加快实施精准扶贫国家大数据战略

习近平总书记在第二届世界互联网大会上指出：“中国将大力实施网络强国战略、国家大数据战略、‘互联网+’行动计划，发展积极向上的网络文化，拓展网络经济空间，促进互联网和经济社会融合发展。”[15]将大数据、大扶贫作为战略行动，运用大数据思维、互联网思维加快推进脱贫攻坚，是“网络治国”“数据安邦”的重要体现。亦不能否认，就大数据技术研发、推广应用来说，我国起步较晚，明显落后于西方发达国家。《大数据研究与发展计划》的正式发布，标志着美国率先将大数据上升为国家战略；《数字化路线图》的发布，表明法国已把大数据作为重点支持的战略髙新科技产业；《把握数据带来的机遇：英国数据能力战略》的发布，一定程度上促进了英国在数据挖掘和价值萃取中的世界领先地位。以美、英等为代表的西方发达国家的大数据战略布局表明，人类正在经历一场由大数据引发的社会革命。人类步入数字时代，海量数据的产生与传递成为社会常态，国家影响力和主导权也将体现在对数据的掌控上。打赢脱贫攻坚战，推进精准扶贫，大数据既是机遇也是挑战。首先，政府部门作为大数据战略的组织者、实施者，需要从国家战略髙度把握大数据发展规律，以扶贫数据的提取、分析为基础，始终坚持问题导向，做好精准扶贫的顶层设计。其次，积极学习和借鉴国外先进经验，利用大数据深人系统分析、评估经典扶贫案例，以脱贫攻坚统揽经济社会发展全局，积极稳步地推进扶贫战略行动。再次，培育大数据高端人才，加强大数据领域前沿技术研究，为精准扶贫提供技术支持。政府应牵头成立技术攻关小组，加快采集、传输、存储、管理、处理、分析、应用、可视化和安全等关键技术研发，实现类脑计算、认知计算、区块链、虚拟现实等前沿技术的突破和创新，为实现精准扶贫的高效、便捷提供有力的技术支撑。

（二）构建基于时空GIS数据可视化的精准扶贫决策模式

精准化是精准扶贫、精准脱贫的内在要求。但是，在推进脱贫攻坚的实践进程中，会产生海量的与“时间维、空间维”相关的实时数据，譬如贫困人口基本信息数据、扶贫干部驻村工作数据、扶贫资源优化配置数据、脱贫项目改造提升数据、地区发展能力提升数据等等，这些涉及扶贫开发领域的方方面面。复杂多元的海量数据，如何才能做到有效存储、科学管理，并将其应用于扶贫决策中？这就需要构建基于时空GIS大数据可视化的科学决策平台。

时空GIS数据可视化的含义为“在空间数据可视化的基础上加入时间维后的可视化理论、方法和技术，它主要采用各种可视化手段来表达地理实体的时间、空间、属性信息及它们之间的相互关系。”[16]时间GIS可视化系统首先是通过对扶贫相关数据进行分析和整理，同时与时空信息进行深度融合，并根据实际工作需要，对涉及精准识别、精准帮扶、精准管理、精准考核等环节的重要工作在地图上进行可视化展现，建立扶贫议题的预警处置机制，确保决策部门及时全面掌握信息，便于科学决策。不仅如此，时空GIS大数据可视化系统又是一个融合GIS空间分析技术和决策支持系统的多模型组合建模技术形成的空间决策支持系统。通过该系统可以查看到扶贫干部位置分布、了解扶贫对象需求、查询扶贫资源配置和扶贫工作进度，从而为精准扶贫推进中的决策者提供了多种分析模型和多种分析角度，利于在“扶持谁”-“谁来扶”-“怎么扶”-“如何退”等时空环境下进行多维度分析。

（三）完善精准扶贫大数据动态管理机制

贫困是动态的，贫困地区和贫困人口都始终处于变化发展中，因此扶贫对象也不是固定不变的。一劳永逸的静态管理，精准扶贫就会流于形式；进退有序的动态管理，精准扶贫才能名副其实。根据全面建成小康社会最后决胜阶段脱贫攻坚工作的客观需要，对贫困人口、特困家庭进行动态管理仍然是相当必要的。

大数据为精准扶贫动态管理提供了数据基础和技术支持。首先，利用大数据解决对象识别和对象瞄准的问题。把脉贫困人口、弄清帮扶对象是精准扶贫、精准脱贫的关键。采用大数据技术捕捉、管理复杂多元数据，打通扶贫系统与其他系统的网络连接，整合内、外部扶贫动态数据并利用各种数理模型对这些大数据进行整理和分析，确保扶贫信息全面、真实。同时，从贫困人口的经济收入、教育程度、健康状况、权利实现等多个维度衡量个体的贫困程度，精准识别扶贫对象。其次，利用大数据动态化监督扶贫对象。通过标准识别系统对贫困人员是否符合贫困标准进行动态化监管，做到贫困人口有进有出、扶贫对象动态调整，最大限度地避免扶贫对象认定滞后、应扶不扶的问题。通过扶贫资源管理系统全面监控扶贫资源配置、使用情况，确保扶贫资源合理配置、科学使用。再次，利用大数据预测扶贫行为的作用效果。采用大数据技术，将贫困人口基本信息、贫困地区基本情况运用数学、统计方法进行计算，对可能发生的各类扶贫行为进行科学预测。通过预测，有效调配扶贫资源，进而提高扶贫资源的利用率，增加扶贫行为的实施效果。

（四）建立精准扶贫的大数据脱贫监管与返贫预警机制

2017年的全国“两会”上，国务院扶贫办主任刘永富答记者问时强调，“到2020年之前，脱贫攻坚期内扶贫的政策不变，现有的国家政策仍可继续享受，目的就是防止返贫，巩固脱贫成果。”[17]伴随着脱贫攻坚战的全面打响和精准扶贫进程的不断深入，一个又一个贫困“堡垒”被攻克了，政府部门接下来将会逐步把扶贫开发工作重点转向脱贫返贫上，客观上要求各级政府在继续加大对扶贫开发支持力度的同时，强化脱贫监控和返贫预警，加强对脱贫对象的定向跟踪。

利用大数据技术，可以对扶贫开发领域的数据变化进行实时监控，并对动态数据进行分析研判，提前预知可能出现的结果。大数据的提前介入，为建立精准脱贫监管和返贫预警机制提供了可能。首先，建立精准扶贫的大数据管理平台。“在切实落实精准扶贫返贫方略上，要建设开发大数据平台”[17]，通过对扶贫开发工作的具体展开情况进行实时监控，对多类型数据的理性分析，及时发现并防控返贫苗头，采取切实可行的扶贫举措，防止已脱贫但自我发展能力不强的家庭和人口再度返贫。其次，建立贫困人口脱贫返贫监测预警体系。建立健全网格化信息监测预警体系，加强对返贫致贫人口的信息采集和登记，构建致贫返贫人口信息共享平台，通过实时监测、动态管理，科学预警、加大扶持，进一步提高已脱贫人口的自我发展能力。再次，构筑风险防范的坚强屏障，防范因病因灾致贫返贫风险。依托大数据技术，捕捉整合脱贫对象的家庭信息数据、生产条件数据、生活环境数据、文化教育数据、医疗保健数据以及意外灾害数据等多样化数据源，并对各类数据进行专业化处理，实现对已脱贫人口可能存在的返贫风险进行评估监测，做到提前防范。

当前，中国特色社会主义进入了新时代，全面建成小康社会也迈入了最后冲刺阶段，贫困地区和贫困人口脱贫作为全面建成小康社会最艰巨的任务，是实现“建党百年”奋斗目标的工作重点和难点。完成这项艰巨任务，实现全面建成小康，将云计算、大数据等新型技术应用于精准扶贫的伟大实践中，突破了传统的科技水平的局限，贫困人口甄别更快速、更精确，致贫原因分析更加精准、更加到位，扶贫决策、脱贫举措也更加切实可行，使全面建成小康社会的宏伟目标的实现有了强有力的技术支撑和保障。