近日,电子科技大学学生陈文(化名)收到了学校悄悄打给他的600元隐形补助金。据了解,该校共有82名本科生获得了隐形补助,获资助学生名单是通过大数据智慧助困系统的统计分析结果得来的。

　　隐形补助既解决了贫困大学生的实际困难,又保护了他们的隐私和尊严,这显然比“公开比惨”式的资助效果好得多,引得一片点赞声。之所以出现这样的局面,很大一部分功劳要记在“大数据”身上。电子科技大学研发了“智慧助困系统”,通过这一系统采集学生及家庭数据信息,经过大数据分析后自动生成家庭经济困难学生建议名单。虽然为了确定救助对象,线下还要做个别访谈、辅导员评价等,但如果没有大数据作支撑,“隐形补助”就不会开展得如此顺畅。如今,大数据不仅在救助贫困学子方面传递着温度,在其他领域同样体现着温度。以脱贫攻坚为例,要做到扶持措施精准,首先扶持对象必须精准,贫困群体、贫困对象的具体情况千差万别,需要借助大数据来筛选。

　　大数据已然在贫困救助上发挥了重要作用,但要有一个前提,即必须能熟练驾驭互联网大数据技术。只有熟知大数据的特性,并做好与其相关的基础信息建设,才能真正让有需要的人受惠。