大数据精准扶贫方案.pptx

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大数据精准扶贫的应用现状,政策背景扶贫开发是一场输不起的攻坚战,2020年实现全面建成小康社会的奋斗目标扶贫开发是我们第一个百年奋斗目标的重点工作，是最艰巨的任务。

要以更加明确的目标、更加有力的举措、更加有效的行动，深入实施精准扶贫、精准脱贫。

-习近平15年11月27日，中央与22个中西部省份立“脱贫军令状”，总书记要求扶贫工作要“挂图作战、按图销号”,1969年1月到1975年10月，习近平从北京来到陕北一个叫梁家河的村子当农民。

2016年2月9日，中共中央办公厅国务院办公厅印发省级党委和政府扶贫开发工作成效考核办法摘要如下：

第二条本办法适用于中西部22个省（自治区、直辖市）党委和政府扶贫开发工作成效的考核。

第四条考核工作从2016年到2020年，每年开展一次，由国务院扶贫开发领导小组组织进行，具体工作由国务院扶贫办、中央组织部牵头，会同国务院扶贫开发领导小组成员单位组织实施。

第五条考核内容包括以下几个方面：

（一）减贫成效。

考核建档立卡贫困人口数量减少、贫困县退出、贫困地区农村居民收入增长情况。

（二）精准识别。

考核建档立卡贫困人口识别、退出精准度。

（三）精准帮扶。

考核对驻村工作队和帮扶责任人帮扶工作的满意度。

（四）扶贫资金。

依据财政专项扶贫资金绩效考评办法，重点考核各省（自治区、直辖市）扶贫资金安排、使用、监管和成效等。

政策背景中央对省级党委和政府扶贫开发工作每年考核,省份,贫困县,省份,贫困县数,全国贫困人口分布,目前约有贫困人口7000万，贫困县733个，分布在27个省份。

各省扶贫信息化现状,精准扶贫信息平台（国扶统建或自建）的建设为各省扶贫系统提供了一个集中的政务平台，完成了建档立卡、项目与资金监管两类重要基础数据的录入工作，为扶贫开发工作提供第一手资料，切实提高了工作效率，取得显著的信息化建设成果。

信息采集系统建档立卡、扶贫资金,决策支持系统作战指挥、挂图作战,扶贫+数据对比、数据整合甚至是延伸应用,部分省市自建（贵州、安徽）国家统建（15年6月）,总体空白，刚刚启动：

贵州，浪潮山东，湖北、河北、山西、吉林,16年1月，国家扶贫办发布关于信息化文件：

1、为避免数据孤岛，未建设建档立卡的采用国家统建系统，已建系统的跟国家建档利卡系统做好对接。

2、鼓励各地为实现精准扶贫，基于统建系统，增加特色功能，开发特色系统,现状,政策,各省扶贫信息化现状,面对当前各省艰巨的扶贫工作任务，及其庞大、复杂的扶贫环境，依然存在着众多亟待解决的难题。

01,03,04,05,06,02,01贫困人口的精准识别难手工录入主观认知的偏差、致贫原因大而化之等问题，从而造成贫困人口数据的失真现象。

贫困人口众多，数量庞大，依据人工很难完成信息的复查核对。

贫困人口信息的失真将直接影响扶贫项目精准帮扶，浪费财政扶贫专项资金。

扶贫项目精准帮扶难项目的申报工作是由县、村发起的，在项目与资金监管系统中进行填报，在制度上要求驻村扶贫工作队全程参与扶贫项目的管理过程。

由于项目类别、级别繁杂，所涉及的贫困人口众多，靠传统方法来判别扶贫项目的合理性，帮扶对象的准确性是非常局限的，很难做到“因户施策”，因此，存在帮扶措施千篇一律、帮扶对象不能具体到人的现象，距精准帮扶还有很大的改进空间。

在资金使用过程中缺乏有效的预警机制，存在着资金闲置、报账率低等问题，甚至存在挪用扶贫资金、项目违规建设等违法、违纪、违规行为。

02,各省扶贫信息化现状,面对当前各省艰巨的扶贫工作任务，及其庞大、复杂的扶贫环境，依然存在着众多亟待解决的难题。

01,03,04,05,06,09,10,02,031,遍访数据精准采集难由于遍访工作要覆盖全省数百万贫困人口，工作量巨大，涉及遍访的工作人员众多，每天遍访工作的数据录入近万人并发。

由于遍访人员的不确定性，加之，单位、地址、名称等数据的混乱，这将极大地影响数据统计分析的准确性与数据再利用的可能性。

04扶贫实施工作监测难由于扶贫工作涉及面广，贫困人口众多，需要监测的指标有几百个，监测的统计方法纷繁复杂，没有信息系统支撑，监测分析和评估工作很难全面展开，更不可能精准到位。

缺乏对贫困人口及项目的有效监测，就无法做到准确的评估，无法实现精准进退，更无法实施有效的精准帮扶。

各省扶贫信息化现状,面对当前各省艰巨的扶贫工作任务，及其庞大、复杂的扶贫环境，依然存在着众多亟待解决的难题。

01,03,04,05,06,09,10,02,扶贫开发规划与评估难扶贫开发规划与评估需要大量的内、外部相关各行业的数据来支撑，只靠人工统计分析进行评估工作必然影响到工作效率与质量。

内部数据比较容易获得，但目前并没有通道可以自动获得外部各相关行业的数据，因此使得扶贫开发规划与评估工作的开展难度很大。

社会扶贫资源与扶贫需求对接难社会扶贫是构建“三位一体”大扶贫格局的重要一翼，现在社会上关心扶贫事业、关爱困难群众的人越来越多，关键在于要有好的机制和办法，创造人人皆愿为、人人皆可为、人人皆能为的环境。

0531,064,目前，“精准扶贫信息平台”只是单纯管理贫困人口、项目资金的基础平台，要真正实现用信息化的手段、方式精准扶贫、精准脱贫，必须用“扶贫+、大数据”的思路，才能为“科学治贫、精准扶贫、有效脱贫”提供支撑。

为适应精准扶贫、精准脱贫的要求。

互联网+、大数据等新技术为扶贫开发带来了新机遇！

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大数据精准扶贫的实践案例,1月向分管副省长汇报！

整体获得认可！

12月启动大数据扶贫项目（一期），项目组驻场进行开发。

3月2日，贵州在京举行大型招商会，重点展示大数据扶贫3月5日向国家扶贫办副主任欧青平等领导演示，明确要在3月底全国扶贫大会上推广介绍。

系统改版，2月4日全省扶贫工作会议演示，系统上线！

11月，购买贵州省扶贫办扶贫云（一期）标书，准备投标、制作demo。

11月,1月,2月,3月,12月,12月,贵州大数据扶贫项目介绍-过程,12月初投标并以贴合实际的demo赢得专家评委的一直认可，成功中标。

大数据精准扶贫云的价值,精准扶贫,挂图作战,精准管理,任务监控,责任监控,精准帮扶,项目资金,用大数据实现,把贫困人口找出来把致贫原因摸清楚把帮扶措施落到位把党的政策送到家,解决方案：

大数据精准扶贫方案介绍,21,大数据精准扶贫云的内涵,扶贫云就是以精准扶贫、精准脱贫为目标，按照“扶贫+”的思路，运用“互联网+”等云计算技术，融合扶贫部门和各有关部门的数据资源，用大数据甄别贫困人口，用大数据管理扶贫项目和资金，用大数据开展贫困监测和评估，用大数据实现精准扶贫和精准脱贫，为各级决策层、各级扶贫部门提供决策支持，为各级监管部门提供资源协助，为贫困群众和社会公众提供信息服务。

用大数据甄别贫困人口,识别贫困人员是开展扶贫工作的源头，以传统的建档立卡机制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。

用大数据管理扶贫项目和资金,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，充分利用国土、农林、交通等各行业数据、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使用效益。

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。

用大数据实现精准扶贫和精准脱贫,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。

22,大数据精准扶贫云的总体思路,贫困人口（精准脱贫）,精准识别,精准帮扶,精准评估,特色扶贫,项目资金监控,公众扶贫,建档立卡,扶贫+公安,扶贫+工商,扶贫+财政,扶贫+住建,扶贫+人社,扶贫+民政,扶贫+交通,扶贫+卫生,扶贫+农委,扶贫+残联,扶贫+教育,扶贫+保险,扶贫+林业,扶贫+移民,短信服务,电商扶贫,社会扶贫,雨露计划云,黔东南个案扶贫,移动巡检,视频监控,规划监测,贫困监测,绩效评估,决策分析,监测评估,检索查询,决策中心,调度中心,遍访,扶贫+国土,扶贫+统计,扶贫+水利,扶贫+气象,扶贫+金融,微扶贫,成为支撑全省扶贫工作的七大平台：

数据支撑平台责任监控平台任务监控平台项目资金平台绩效评估平台任务督查平台隔空喊话平台,23,扶贫办机房,大数据精准扶贫云的总体框架,云主体建设：

包括云基础服务（IaaS）、云平台服务（PaaS）、云数据服务（DaaS）三个组成部分。

云基础服务（IaaS）：

建设计算池、存储池、网络池、容灾池，根据应用情况随需拓展，实现动态拓展、按需分配，资源共享。

平台服务（PaaS）：

利用云平台技术，建设开放式数据中间件、处理中间件、服务中间件、开发工具包等服务模型，为云应用开发提供标准统一、开放共享的云服务平台。

云数据服务（DaaS）：

利用云计算大数据处理技术，汇集各类社会数据，形成海量的数据中心。

云应用建设（SaaS），包括ESP公共服务平台和扶贫专题应用两大类。

在充分利用互联网技术与合理使用政务主干网的前提下，将社会服务、个性化服务和专题业务系统，形成更具广度、深度、高端的合成应用，这些应用将包括视频监控、大数据与数据挖掘、移动云终端建设等。

云安全建设，包括云安全、云标准、云运维、云机制四个部分。

根据应用的需要和科学布局。

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