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。