首先，可以拓展贫困地区的数据获取维度。在人工工作的基础上，打通扶贫系统与国家其他系统的网络连接。将当地气象、工商、经信、农业、水利等相关职能部门和科研机构与扶贫相关的数据库接入扶贫信息管理，共享当地的气候、水质、土质、经济、生产等信息。使得更多维度的信息在扶贫系统中变的可观可用。为制定更加全面的扶贫政策构建多维度的底层数据基础。

其次，可以加强对国家发达地区可以支出物资和人力资源的监控。除了物资和人力的品种、质量和数量等之外，其地理位置、交通成本等也要一并纳入网络监控。为资源的优化配置奠定基础。

同时，也需要更高频率的数据跟踪和更新。以及通过科研立项方式加强数据分析及应用。发挥相关研究机构在互联网+和大数据方面的研究优势，鼓励相关学者研究扶贫数据和模型。为我国准确快速识别贫困人口提供高效的方法，为贫困地区农产品种植和小产品加工的种类和时机提供科学的预测，根据具体效果反馈对政策的修改提供合理的建议。在互联网+和大数据的支持下实现“授之以渔”。

最后，可以构建大数据处理和云管理中心。将各地扶贫数据库、大数据模型、相关政策等通过网络连接，在顶层设立云端大数据处理中心。实现了扶贫数据的实时观测、分析和对比，利用计算机的强大计算能力发现扶贫中存在的问题并通过数据层的优化对扶贫政策的修订提供建议。通过该中心，政府可以更全面地了解全国贫困区域情况，了解相关政策执行效果，从而可以更加合理地调配人力和物资，制定和修改相关政策。

（作者系全国政协委员）