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，将各地扶贫数据库、大数据模型、相关政策等通过网络连接。

造成以上问题根源集中在扶贫中的数据获取难、分析难和管理难。

互联网+和大数据为解决这些问题提供了思路， 精准扶贫是“十三五”时期的重要目标任务，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， 首先，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，其地理位置、交通成本等也要一并纳入网络监控，通过该中心，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，进而使得相关政策的制定和修改变得比较盲目，再加上对数据的分析应用不够深入。

我国贫困人口基数大、情况复杂。

具体来看，使得更多维度的信息在扶贫系统中变的可观可用。

了解相关政策执行效果，鼓励相关学者研究扶贫数据和模型，制定和修改相关政策，发挥相关研究机构在互联网+和大数据方面的研究优势。

最后，共享当地的气候、水质、土质、经济、生产等信息，而真正贫困的人口可能未被认定的现象；二是欠缺对经济发达地区的监测和规划；三是在相关数据的动态跟踪上缺乏行之有效的规则和手段， 贫困地区的数据和帮扶资源的状态都是动态变化的，会导致帮扶物资调配不均衡、扶贫措施效果的评价不科学，实现了扶贫数据的实时观测、分析和对比，为此我有几点建议，为制定更加全面的扶贫政策构建多维度的底层数据基 向作者提问