大数据时代精准扶贫的机遇与挑战(4)

　　（三） 培育大数据扶贫的专业人才

　　在大数据时代，专业人才的因素是大数据扶贫最大的制约，对于大数据技术专业人才的占有，直接决定了精准扶贫能否抢到数据扶贫的先机，能否抓住大数据时代发展的契机，真正将“大数据+扶贫”力量转变为精准扶贫的实际效果。因此，“大数据+精准扶贫”实践中专业技术人才的培养是关键，这就需要政府、社会、高校和企业共同努力去挖掘与培养。

　　从长远的利益来看，无论是政府和企业，还是社会和科研院校都离不开产学研一体化大数据技术人才培养模式（如图3）。所谓产学研，即企业、高校和科研机构之间相互协同、相互合作加快专业人才的培养和促进专业技术的创新。一方面，筛选出既有大数据、云计算、物联网等技术知识，还有精准扶贫实践经验的人才，通过“政府+企业”的合作型模式强化大数据专业人才的培训，为“大数据+精准扶贫”输送高质量的智力支持。另一方面，企业通过面向高校招聘有大数据技术研究潜质的应届毕业生，深化其对大数据、云计算、物联网等技术的理论认识与实践应用，保证大数据技术人才培养的可持续性。需要说明的是，产学研一体化大数据技术人才培养的关键在于企业、学校和科研机构之间优势互补、互惠互利，诸如学校作为企业人才输送的基地，反过来企业为高校学生提供实战的机会，通过二者之间的协同合作达到技术创新和人才培养的目标。

　　（四） 规范大数据扶贫的管理模式

　　“大数据+精准扶贫”目标就是解决以往单凭经验决策的“粗放式”扶贫模式，进行一场前所未有的以“数据信息”为核心的管理革命。大数据时代的精准扶贫工作是一项需长期攻坚的系统化工程，要在构建扶贫指标体系目标的前提下不断地探索和规范“大数据+精准扶贫”的管理模式。

　　首先，要构建不同阶段的扶贫指标体系目标，将扶贫指标体系的子目标转交给大数据扶贫中心，根据扶贫区域和扶贫对象的实际情况，并获取、挖掘、分析和处理扶贫大数据，构建符合实际情形的扶贫大数据模型。其次，通过对扶贫大数据模型的可行性做综合分析评估，一方面如果综合分析评估通过则将评估结果与建议推送给领导信息决策中心，然后领导信息决策中心作出最终的决策与调整，进而实现大数据扶贫的目标；一方面如果大数据模型可行性综合分析评估没有通过评审，那么还可以通过反馈，进而促使扶贫大数据模型的重建，直至大数据模型可行性评估通过。最后，在整个“大数据+精准扶贫”管理模式的实践过程中，不仅需要云计算、物联网、大数据的技术保障，还需要诸如顶层设计、技术元、基础信息、数据源、服务体系化等诸多因素的支撑。简言之，“大数据+精准扶贫”的管理模式必然是要实现由“经验主义”的决策模式转向以“数据理性”为核心的大数据扶贫管理模式。

　　（五） 完善大数据扶贫的制度机制

　　大数据在精准扶贫实践中所带来的挑战与风险并不能归咎于大数据本身，如何规范和完善大数据精准扶贫的制度机制才是规避挑战与风险的价值逻辑。由于制度带有长期性、根本性、稳定性和全局性[13],那么必须进一步完善大数据扶贫的制度机制，以促进大数据在精准扶贫实践中的运用、推广与共享。首先，建立大数据扶贫的统筹规划机制，将不同部门、不同机构的共识与分歧、利益与冲突进行整合，实现大数据信息资源的共享、人才共享、大数据技术共享，形成“大数据+精准扶贫”的合力。其次，完善领导负责制，进一步健全行政审批“终身负责制”,推行“谁审批，谁担责”,必须将监督和问责纳入法治化的轨道，确保各项大数据扶贫实践工作科学高效运行[14],形成职责明晰、协同合作的大数据精准扶贫格局。与此同时，要加强大数据安全立法，从保护数据信息安全与隐私层面出发，以“法”规范大数据信息的安全，并构建大数据扶贫动态评估考核机制，推动扶贫过程的公正透明。诸如，贵州“扶贫云”平台依托大数据技术、物联网技术、云计算技术能力将贫困户的相关信息加以量化，建立包含18项48个小指标在内的脱贫指标体系，通过相关部门对指标的评估考量输出贫困户的脱贫指数： 60分以下评定为确系贫困，60~80分评定为潜在贫困，80分以上评定为已经脱贫，并将脱贫指数作为扶贫对象识别的参考标准。再次，引导与鼓励公益组织、第三方组织等社会组织积极参与大数据扶贫的实践中来，为政府与社会组织在数据源、技术源以及管理方、资金方、投资者之间搭建合作的桥梁。大力发展“互联网+产业扶贫”、电商扶贫、数字教育扶贫等大数据扶贫模式，争取社会各界的人力、物力和财力的支持，持续加大数据扶贫融资信贷服务并拓宽大数据扶贫的融资渠道，加快解决大数据扶贫资金不足的状况。

　　四、 结论与讨论

　　2008年，世界上最早的国际性科技期刊《Nature》推出了Big Data专刊，由此引发了全世界对大数据的关注。近年来，基于云计算、物联网、大数据技术在中国市场的兴起于发展，中国政府提出在相关领域推行“互联网+”行动，实现大数据的创新性与实践性发展。从政府方面而言，尽管在国家层面政府对大数据的创新性发展给予年高度重视，但是对于大数据在精准扶贫领域的技术创新、数据安全、人才培养、管理决策、资金投入等方面给予的力度依然不足；从社会领域而言，构建社会良性发展的大数据技术生态环境是有效应对大数据技术安全挑战、开放风险、发挥好大数据价值的主要出路，需要社会各界包括互联网企业、IT行业、工业界、科技界以及政府相关部门在国家法治框架下的共同努力，通过打破大数据行业壁垒、成立大数据共享联盟、制定大数据质量评估标准、构建大数据技术专业组织、协同保障大数据信息安全等途径，实现和谐的大数据扶贫生态，促进大数据扶贫向数字化贫瘠与信息化薄弱的贫困区域延伸。

　　参考文献

　　[1] [英]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼斯？库克耶。大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕，周涛，译。杭州：浙江人民出版社，2013:1. …… 此处隐藏：640字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……