盧山 張寧

摘要：為實現(xiàn)“十三五規(guī)劃”中制定的到2020年7000萬人口全面脫貧的目標(biāo)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用恰好為精準(zhǔn)扶貧工作提供了有效的技術(shù)支持和保障。由于體制的缺陷和大數(shù)據(jù)自身特點的限制，貧困戶的瞄準(zhǔn)精度具有很大的偏差，這給扶貧工作的進行帶來很大的影響。本文依托Hadoop分布式計算技術(shù)，提出改進的貧因數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，提高貧困人口的瞄準(zhǔn)精度，實現(xiàn)貧困戶的精準(zhǔn)識別，切實做到精準(zhǔn)扶貧的工作目標(biāo)。

關(guān)鍵詞：精準(zhǔn)扶貧;大數(shù)據(jù)

中圖分類號：C913 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2019）015-011-01

一、緒論

為打贏2020年全面脫貧的攻堅戰(zhàn)，習(xí)近平在湖南湘西考察時首次提出“精準(zhǔn)扶貧”的思想理念。精準(zhǔn)扶貧自此成為我國脫貧攻堅的新方略。精準(zhǔn)扶貧指的是對真正的貧困家庭和貧困人口實行有針對性的幫扶策略和措施，從根本上消除導(dǎo)致貧困的障礙，達到可持續(xù)脫貧的目的。

貧困戶的精準(zhǔn)識別和精準(zhǔn)幫扶，扶貧對象的動態(tài)管理和扶貧效果的精準(zhǔn)評價是精準(zhǔn)扶貧的主要內(nèi)容。其中，貧困人員的瞄準(zhǔn)是整個扶貧工作的焦點。為了實現(xiàn)精準(zhǔn)扶貧，我們可以充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)將海量的扶貧信息進行有效的分類、整合、分析及利用，從而提高扶貧瞄準(zhǔn)精度，以及實現(xiàn)扶貧方式、內(nèi)容與扶貧對象有效匹配。

綜上所述，本文擬運用大數(shù)據(jù)思維創(chuàng)新扶貧管理模式，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提高扶貧的瞄準(zhǔn)精度，切實做到“扶真貧、真扶貧、治本扶貧”。

二、大數(shù)據(jù)理論和方法研究現(xiàn)狀

現(xiàn)有面向大數(shù)據(jù)的研究主要是針對存儲、處理、分析、可視化等某一方面的關(guān)鍵技術(shù)。在大數(shù)據(jù)處理技術(shù)方面，最主流的平臺是Hadoop。Hadoop由分布式文件系統(tǒng)HDFS、并行計算框架MapReduce和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫Hbase組成，它們分別是Google GFS和Google BigTable的開源實現(xiàn)。HDFS具有高容錯性，因此適合部署在價格低廉的硬件上，同時它還適用于具有超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。在大數(shù)據(jù)分析方面，代表性研究有Hive、Pig等，F(xiàn)acebook等公司在實時分析方面也進行了相關(guān)研究。

三、貧困瞄準(zhǔn)精度不足的原因

1.貧困數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，分布廣泛

據(jù)統(tǒng)計，直至2017年，我國共有5000萬貧困人口已經(jīng)建檔立卡，涉及貧困縣592個，其中還有包括數(shù)萬個貧困。另外，貧困數(shù)據(jù)不僅包含貧困戶主體，還包含政府、企業(yè)等其他主體。從貧困數(shù)據(jù)的來源上看，數(shù)據(jù)來源于財政部、住建部、教育部、工商部、民政部和殘聯(lián)等各個部門。貧困數(shù)據(jù)來源廣泛，渠道多樣，分散程度高。精準(zhǔn)扶貧的實現(xiàn)需要整合所有貧困數(shù)據(jù)，制定相應(yīng)的幫扶措施。但是如此龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模給貧困數(shù)據(jù)的整合及處理帶來了不小的挑戰(zhàn)，從而限制了貧困人口的瞄準(zhǔn)精度。

2.貧困數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多種多樣

貧困戶瞄準(zhǔn)精度不高的另一個原因是貧困數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多種多樣，數(shù)據(jù)難以得到有效的利用。貧困數(shù)據(jù)不僅包括財務(wù)報表等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括圖片、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如貧困人口分布圖等。由于技術(shù)的限制，這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不能得到有效的利用，致使貧困戶的瞄準(zhǔn)精度存在一定的偏差。

3.貧困數(shù)據(jù)價值密度低

我國的貧困數(shù)據(jù)具有信息不對稱的特征，信息的不對稱性極大限制了貧困戶的瞄準(zhǔn)精度，給精準(zhǔn)扶貧帶來嚴峻的挑戰(zhàn)。由于管理體制的限制，我國多數(shù)地區(qū)的貧困數(shù)據(jù)相互獨立，分散存儲，信息不共享。很多貧困戶的收入支出比例在多次統(tǒng)計中具有一定的不平衡性，真實數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)之間存在的差異較大，極大限制了大數(shù)據(jù)技術(shù)的生產(chǎn)和利用。另外，信息的不完整性，失真程度高，可參考性較差，加重了信息處理的負擔(dān)，使得信息需要經(jīng)過二次處理，否則將會極大影響貧困戶瞄準(zhǔn)精度，與精準(zhǔn)扶貧的初衷相違背。

四、提高貧困瞄準(zhǔn)精度的措施

為了解決上述問題，提高扶貧工作的工作效率和工作質(zhì)量，本文擬結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，從管理層面和技術(shù)層面提出改善瞄準(zhǔn)精度的解決方案。

1.數(shù)據(jù)自動化采集和數(shù)據(jù)共享

由于貧困數(shù)據(jù)規(guī)模的龐大，數(shù)據(jù)采集和整合的時間差極大限制了扶貧工作的進行，精準(zhǔn)扶貧工作存在滯后性。為了加快信息處理速度，切實做到精準(zhǔn)扶貧，本文提出開發(fā)相應(yīng)的扶貧平臺，通過手機、電腦等電子設(shè)備實時將收集到的數(shù)據(jù)上傳到該平臺。管理部門可通過該平臺實時掌握貧困人口的貧困數(shù)據(jù)。另外，利用大數(shù)據(jù)云計算等技術(shù)，實現(xiàn)全國貧困數(shù)據(jù)的共享，各部門、各層級政府都能共享貧困信息，有效保證貧困數(shù)據(jù)的有效性，提高貧困數(shù)據(jù)的利用價值，降低失真度。

2.利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提高瞄準(zhǔn)精度

針對扶貧工作的焦點——貧困人員的精準(zhǔn)識別，利用基于Hadoop的大數(shù)據(jù)處理平臺、MapReduce的計算模式及Hive、Pig的數(shù)據(jù)分析和語言處理等大數(shù)據(jù)技術(shù)，處理海量貧困人員的相關(guān)信息，進而提出改進扶貧瞄準(zhǔn)精度的方法，以改善現(xiàn)有技術(shù)平臺無法高效的對大量貧困人員信息進行采集、處理、分析與整合而造成扶貧瞄準(zhǔn)精度不足的現(xiàn)狀，提高扶貧工作成效。

五、結(jié)語

本文提出基于Hadoop的大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，將簡潔高效的并行計算編程模型MapReduce、基于HDFS的大數(shù)據(jù)云存儲、使用HBase支持大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫以及基于Hive、Pig的數(shù)據(jù)分析和語言處理等大數(shù)據(jù)技術(shù)行有機融合，提高扶貧數(shù)據(jù)的處理效率，同時提高貧困戶的瞄準(zhǔn)精度，對貧困戶和貧困人口盡可能做到精準(zhǔn)識別，幫助政府制定有效幫扶措施。