扶贫对象[12]大数据库管理结构层次的构建

大数据的核心要义是获取有用数据、进行数据分析、实现数据显示、实施数据处理。大数据时代的大数据影响范围涉及医疗卫生、公共安全、教育就业、社会救助、居民养老、住房保障等众多的民生领域。在这些民生领域，大数据不仅能建立起政府与民众之间的沟通桥梁，促进政府与民众之间的互动，而且大数据可以为政府决策提供精准细化的数据支持，有利于政府解决民生领域中长期存在的公共问题。

贫困问题是我们面临的公共难题，破解当前我国的贫困问题，必须需要精准的数据支持，否则，就会形成僵化的、片面的、粗放的扶贫模式，以致很难做到真扶贫、扶真贫。推行大数据精准扶贫管理，就是在综合利用遥感遥测、网络宽带、多媒体及虚拟仿真等数字技术的基础上，分析贫困地区的人口、环境等相关数据，整合贫困村、交通、环境、基础设施等领域的信息，掌握贫困对象的实际需求和利益诉求、提供贫困地区有关人口、社会、经济、资源、生态环境、地理等方面复杂信息，使得贫困对象的信息数字化、信息化、网络化、仿真化、可视化，为精准扶贫工作的精细化和科学化奠定基础^[13]。目前，由于我国政府在公共管理的数据平台和数据处理技术方面比较落后，不能有效地处理海量纷杂的数据，不能从复杂繁多的数据信息中挖掘到有价值的信息，不能为政府决策提供参考。在精准扶贫工作中，存在扶贫瞄准精度不足，各级扶贫部门间、不同扶贫部门间的信息流通受阻，大量贫困对象信息动态管理追踪滞后，扶贫工作者无法对海量贫困人员进行有效的差异性帮扶，从而影响了我国的扶贫脱贫的成效^[14]。

滇西边境山区的精准扶贫要借助大数据、物联网、移动互联网等先进的信息技术，通过统计山区贫困人口数量及其分布、贫困类型、致贫原因、贫困人口分布、扶贫产业、扶贫环境等数据，建立具有多层次、海量、高速、多样、价值特点的精准扶贫大数据平台，为山区实施精准扶贫提供决策参考。为了全面而高效地处理、分析滇西边境山区精准扶贫工作中的海量数据，我们可以构建该山区精准扶贫大数据管理平台结构层次：数据采集层—数据存储层—数据分析层—数据展示层，通过每个管理层来实现对扶贫对象进行精准化管理。