大数据背景下统计信息化的应用研究

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　　[摘    要] 随着网络与信息技术的快速发展，大数据时代已经来临，在大数据背景下如何推进统计信息化建设，实现统计现代化，值得研究。文章对当前我国统计信息化的现状与问题进行分析研究，提出大数据背景下统计信息化应用与发展建议。
　　[关键词] 大数据;信息化;统计
　　doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 15. 068
　　[中图分类号] F222    [文献标识码]  A      [文章编号]  1673 - 0194（2019）15- 0152- 03
　　1      前    言
　　大数据概念成型于20世纪80年代，至今这个词已家喻户晓，但对于大数据的概念仍无权威统一定义，比如，Gartner公司的Merv Adrian （ 2011） 认为，大数据超出了常用硬件环境和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理数据的能力。美国咨询公司麦肯锡认为大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其进行抓取、管理和处理的数据集合。不同的专家从不同的专业角度对大数据的理解和描述也不尽相同，但它的基本内涵和所体现出来的特征存在共性。综合联合国、世界经济论坛、Gartner公司、麦肯锡公司、IBM公司等著名国际组织和企业，以及涂子沛、维克托等知名大数据专家的观点，大数据所体现出来的特征就是它具有数量大、多样化、速度快、价值高等特点。它是各国现在乃至未来信息化发展的战略重点。随着网络与信息技术的快速发展，信息更迭速度可以说是“秒新分异”。毋庸置疑，大数据时代已经来临。它通过提升数据分析效率和数据应用价值，改变人们的生活，促进众多领域和行业的变革。
　　2      统计信息化发展现状
　　信息化是以现代通信、网络、数据库技术为基础，对所研究对象各要素汇总至数据库，供特定人群生活、工作、学习、辅助决策等和人类息息相关的各种行为相结合的一种技术。统计信息化是指在互联网技术的支持下，转变以往传统的工作模式，利用计算机信息处理等现代技术，进行统计信息资源的运用。统计工作是关系到国家发展和居民生活的重要工作。《统计法》第二条规定：“统计的基本任务是对国民经济和社会发展情况进行统计调查，提供统计资料和统计咨询意见，实行统计监督”。统计信息化与信息化是相辅相成的，随着新一代信息技术的不断发展和应用，统计信息化水平也取得快速发展。统计方法和手段伴随信息化发展而不断更新，统计工作和业务流程网络化水平逐步提高，统计效率和统计数据质量也得到提高。
　　我国高度重视统计信息化建设，从20世纪80年代就开始进行统计信息化的建设工作，从最早的计算机应用开始，经过了统计信息系统的应用和互联网技术的应用。从最简单的单机数据处理系统到现在的联机填报综合数据处理平台，统计信息化技术有了快速的发展，至今已初具规模。
　　近年来，我国为推动统计信息化的应用发展，实现中国统计工作现代化，加大了统计信息化建设力度，成功实施了统计四大工程：一是建立真实完整、及时更新的调查单位名录库;二是建立统一规范、方便填报的企业一套表制度;三是建立功能完善、统一兼容的数据采集处理软件系统;四是建设安全畅通、便捷高效的联网直报系统[4]。
　　统计“四大工程”实施带来了统计数据生产方式的根本变革，实现了统计报表无纸化，数据采集电子化，传输处理网络化，业务流程规范化。它实现了统计数据收集、审核、处理的规范统一，在很大程度上确保了统计数据信息的真实有效。它是我国统计信息化取得显著进步和成就的重要标志。
　　3      大数据背景下统计信息化存在的问题
　　3.1   统计信息化所处理的数据具有一定的局限性
　　统计信息化是政府推动建设的，目的是提高信息采集的规范性、标准性，系统开发多采用关系数据库技术，统计数据以结构化数据为主，数据与数据之间具有较强的因果关系。在大数据时代下，数据源呈多元化，数据量爆发性的增长，各种文档、图片、报表、网站、音频和视频等非结构化数据激增。统计数据以非结构化数据为主，数据与数据之间关系不够明确，这些数据也是政府统计数据的重要内容。当前采用关系型数据库的统计信息化虽然在一定程度上得到了扩展，但面对海量的、分布较为松散、数据之间规律性较差的大数据，很大程度上限制了其混合存储和访问，造成系统处理难的现象。
　　3.2   没有建立完善的统计单位名录库维护更新机制
　　企业单位是开展统计调查的主要对象之一，企业单位发生变动时如果不及时更新统计单位名录库，就会导致统计结果失真。当前我国统计部门与相关部门虽然建立了基本单位名录相应的更新制度，但更新速度慢，且手段落后，达不到统计调查数据更新的要求，没有实现统计单位名录库更新维护工作自动化。主要原因是还没有建立起完善的统计机构与工商部门信息交换机制，由于没有统一的标准，内容不规范，给政府部门之间的信息共享造成了障碍。
　　3.3   统计信息化的深度利用不足
　　统计信息化伴随信息技术的快速发展而发展，比如国家统计局推行的“四大工程”项目，是统计信息化的典型应用，它在一定程度上提高了统计信息化的水平，实现了传输处理网络化，提高了统计业务流程的规范性和统一性。同时，降低了统计數据传输过程中的时滞性和干扰统计数据的行为，提高了工作效率和数据质量。但同时也存在一些问题，一是统计信息来源渠道单一、数据量小，缺少获取互联网数据、生产数据、新媒体数据的能力;二是统计数据在收集、处理、填报过程中仍然存在人为干预;三是没能对统计数据进行更深层次的价值提取、分析和利用。 　　3.4   统计数据的真实性和准确性仍难以保证
　　虽然国家统计局要求各统计单位实行企业一套表制度，统一采用数据采集处理软件系统，确保企业在填写数据及时、规范。但企业生产运营所产生的数据最终是由企业统计人员汇总处理后再输入软件系统（统计信息平台）的。由于企业追求的是利润，特别是小型企业对统计的支持和配合度低，从自身利益等方面考虑，往往不愿意提供真实的统计数据和资料，虚报、瞒报现象时有发生，难以提供准确的统计数据和资料。其次是一些基层统计人员对统计工作重视不够，没有意识到统计数据对国家制定经济发展政策和措施的重要性，往往抱着一种敷衍了事的工作态度，只保证按时填报数据，不追求数据质量，导致统计出来的数据残缺不全或者不准确，直接影响到统计数据的准确和有效。
　　3.5   统计信息化专业人才匮乏
　　大数据背景下统计信息化工作需要有具备专业数据分析能力的高素质人才，而当前这样的人才特别在基层相当匮乏。统计信息化不只是采用统计软件在统计信息平台上进行统计数据报送，还需要有能实现大数据的有效挖掘分析的统计人员。而大多数普通数据的获取和挖掘分析均通过网络信息技术实现，需要统计人员既懂统计又懂计算机的复合型人才少，无疑对基层统计人员提出更高的技能和素质要求。当前基层统计人员有些只停留在简单操作计算机、录入、汇总操作上，有些是计算机人员兼统计工作，一般性的技术问题，都能够给予及时解决，而对于复杂的、系统性的、配合性强的技术问题以及统计专业问题就有点力不从心。在一定程度上制约了统计信息化应用和发展。
　　4      大数据背景下统计信息化的建议
　　4.1   加大对统计信息资源整合
　　随着信息技术的快速发展，统计信息系统也得到了广泛的开发和应用。但“信息孤島”问题仍在一定程度上存在。很多统计信息资源没能得到充分地开发和利用。大数据及其相关技术已经能够提供促成实现统计信息资源整合的基础。可以根据统计信息资源整合的目的和要求，利用现代信息技术构建统计信息资源整合系统，整合来自互联网、企事业单位、政府等不同渠道的不同类别的数据信息。通过进一步开发和利用统计应用系统、统计数据库、统计云、“互联网+”统计信息化等现代信息技术，优化传统数据获得渠道，整合再利用传统统计信息资源。大数据环境下信息使用者对信息的需求不仅量大，而且质量要高。进行统计信息资源整合必须考虑信息使用者对整合后信息资源进行有效的选择和利用，以选择有效的信息资源整合方式。进行统计信息资源整合，首先，要建立统一的由元数据和数据构成的统计元数据库系统，实现统计数据的集成、管理，同时建立健全规范的管理机制;其次，开发统一的统计信息系统，按照统一的业务处理流程统一处理的统计业务;第三，建立高效的数据分析系统。从众多外部系统中及时采集数据信息，储到系统的数据库中，并深度分析、处理和挖掘数据库中的数据。
　　4.2   构建和完善“一网 、一台、一库”建设，实现信息的开放和共享
　　大数据背景下统计信息化建设需要构建和完善“一网 、一台、一库”建设。“一网”指各级政府统计部门建立统一的计算机网络，构建信息高速网络;“一台”是统计信息化业务处理平台;“一库”是指建立统一集中的数据库，统一规范数据收集标准和要求，进行数据信息收集和存储，实现对大数据信息的标准化管理，提高统计数据结果的科学性和准确性。“一网 、一台、一库”能在统一的数据处理平台上快速、准确、规范、统一处理数据信息，并在系统网络内相关部门快速传递信息，实现了统计数据信息开放和共享，使相关的信息使用者取得其所需要的相关数据资料，减少交易成本，缩短工作流程。而且在统计数据收集过程中，可以减少数据信息的传递环节，排除干扰，大大提高了数据信息的传递和使用效率，确保数据的准确性。数据采集模式上除了采用人工采集以外，为确保数据采集的真实性和准确性，还可以通过物联网技术在数据信息采集终端采用统计数据采集装置，实现数据采集的自动化和标准化。
　　4.3   开发应用统计云，提高统计信息化的管理和服务水平
　　云计算是一种新型的通过互联网的虚拟化的资源提供服务应用的计算、存储模式，用户可以根据自己的需要方便、快捷、高效地获取网络资源服务。云计算技术在我国已得到广泛应用，但在统计信息技术方面的应用还很少。而统计数据的加工涉及较广，且数据量较大，在对数据进行审核和汇总时，需要借助云计算技术来完成。统计云就是将云计算技术合理运用在统计系统中，实现信息资源的统一管理和信息的实时存储与共享，能够有效地加强对数据信息进行管理，提高数据信息的采集、加工、传递、管理、存储以及使用的效率。统计云平台能根据用户需要定制服务，自动完成动态管理。如果该平台发生错误或问题，还可以自动起动安全备份程序备份数据到云端，由云端服务器提供数据存储和保障服务，确保数据信息的安全，还可以根据需要随时恢复数据。
　　4.4   加强人才队伍建设
　　统计信息化建设工作涉及面广，建设内容庞大，需要一支业务素质强、科技水平高的统计信息化队伍。尤其在基层，大数据时代背景下，基层统计人员的工作职责将由单纯的数据统计转向更为复杂的数据分析，这就对统计人员的专业素质水平提出了更高的要求。各地各级政府都要关心和重视统计信息化人才的培养，加强高等院校与政府、企业的合作，加大信息教育培训力度，提升高素质人才的信息技术应用和创新能力。通过高等教育、继续教育、实践锻炼、交流培训等多种途径和方式，加快培养创新型、专业技术型、技能型统计信息化人才。加强统计信息化高端人才培育，建立和完善统计信息化人才选拔和评价机制，广泛发掘和储备人才，努力培养一支政治素质高、既掌握计算机信息技术又具有统计知识和技能的统计信息化建设专业队伍。
　　主要参考文献
　　[1]朱建平，章贵军，刘晓葳.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].统计研究，2014，31（2），10-19.
　　[2]王萍.大数据环境下统计信息化建设的思考[J].数字通信世界，2017（12）.
　　[3]区燕棠.统计信息化和统计在大数据时代下的发展[J].中外企业家，2015（23）.
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