大數據時代貿易統計的新要求

摘 要：挖掘海量數據中隱藏的信息，并加以處理以實現更大的價值的大數據時代來了，對依存海量信息完成統計的貿易統計也提出了新的要求。更新觀念，確立大數據意識，積極掌握相關大數據技術，培養專業統計人才越來越刻不容緩。

關鍵詞：大數據時代 貿易統計

馬云說，在大家還沒搞懂PC時代的時候，移動互聯網來了；在大家還沒搞懂移動互聯網的時候，大數據時代來了。進入2012年，大數據（big data）一詞被越來越多地提及，人們用它來描述、定義信息爆炸時代產生的海量數據，并以之命名與之相關的技術發展與創新。眼下，從硅谷直到北京，大數據的概念正在被許多人追捧。“大數據”究竟是什么？對此，業界并無共識，不過，它并不是什么新鮮事物。

移動互聯網浪潮下，數據產生速度前所未有地加快，信息革命帶來了數據的爆炸式增長。漸漸地，人們發現原有的零散地對數據的利用造成了非常巨大的浪費。于是，人類達成共識，開始系統性地對數據進行挖掘。這就是大數據的初衷。

雖然很少有人能說清大數據究竟是什么，但大數據具有的一些典型特征卻是被公認的。海量化是大數據最明顯的特征。在信息爆炸時代，信息的增長量超過了任何一個行業。發展到今天，再沒有一種方式比大數據提供的機會更多。當然，海量化的數據也奠定了多樣化的基礎，大數據能為企業提供種類繁多的信息。當下，企業面臨的競爭形勢越來越嚴峻，如何能夠及時把握市場動態，并能快速制定出適當的運營策略，成為企業提高競爭力的關鍵。反應在數據層面，則是數據的實時洞察，這就是大數據的快速化。以上這些特征，還不能說明大數據已成氣候，還需要大數據進行分析和處理，這些處理結果會給企業帶來巨大的經濟價值，而價值才是大數據的終極意義所在。

“大數據”可能帶來的巨大價值正漸漸被人們認可，它通過技術的創新與發展，以及數據的全面感知、收集、分析及共享，為人們提供了一種全新的看待世界的方法。維克托在他風靡全球的新書《大數據時代》中明確指出，大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關系的渴求，取而代之關注相關關系，即只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。更多地基于事實與數據做出決策的思維方式，可以預見，將推動一些習慣于靠“差不多”運行的行業發生巨大變革。

在國內，“大數據”作為一個比較新的概念，尚未直接以專有名詞被中國政府提出給予政策支持。不過，在工信部發布的物聯網“十二五”規劃中，信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一被提了出來，其中包括海量數據存儲、數據挖掘及圖像視頻智能分析，這都是大數據的重要組成部分。另外三項關鍵技術創新工程，包括信息感知技術、信息傳輸技術及信息安全技術，也都與“大數據”密切相關。

大數據時代來了，貿易統計會面臨哪些新的要求？

統計的基本任務是對國民經濟和社會發展情況進行統計調查、分析，提供統計信息和咨詢意見，實現統計監督，為各級政府部門的決策提供依據。貿易統計作為國民經濟統計的重要組成部分，在反映流通與消費、社會經濟發展變化等方面發揮了重要作用。搞好貿易統計，全面準確地反映消費需求的發展變化趨勢，對于貫徹落實科學發展觀，實現經濟增長方式主要由投資拉動向消費拉動的轉變，具有非常重要的意義。

隨著社會主義市場經濟的快速發展以及國家統計方法制度改革，貿易統計工作面臨的困難也越來越大，主要表現為：

第一，貿易統計對象復雜，統計數據收集難度大。隨著市場經濟發展，貿易統計調查對象的構成發生很大變化：國有集體商業的比重越來越低，代之以國有、集體、個體私營和股份制等多種經濟成份并存的局面，貿易統計呈現出對象小、多、散、配合程度差等特點。

第二，貿易統計基礎工作薄弱，統計源頭數據質量差。目前，貿易統計的調查對象，尤其是不少私營企業統計基礎工作比較薄弱，沒有配備專職統計人員，大多由會計兼任統計而且人員經常變動，所以基本上沒有統計臺帳和完整的財務資料。

此外，統計方法制度改革，給貿易統計基礎工作帶來新的挑戰。從2012年年報開始，國家全面推行企業一套表聯網直報，直接通過互聯網向國家報送數據，這就要求調查對象具備相應的硬件設施、專業人員及技術水平，這給貿易統計工作帶來更大的困難與挑戰。

“大數據浪潮”襲來，統計行業面臨前所未有的挑戰與機遇。計算機技術、網絡技術以及空間信息技術的巨大進步，為提高統計生產力提供了廣闊空間。海量的非結構化、電子化數據，極大地豐富了統計數據的來源。統計調查主體的多元化發展趨勢和電子商務、電子政務以及搜索引擎等領域的飛速發展，對貿易統計形成了新的挑戰。這些挑戰某種程度上對貿易統計也提出了新的要求。

首先，貿易統計相關人員需要更新傳統統計思維方式，確立大數據意識。

大數據雖然孕育于信息通信技術的日漸普遍和成熟，但它對社會經濟生活產生的影響絕不限于技術層面。在本質上，它是為我們看待世界提供了一種全新的方法，即決策行為將不是像過去更多憑借經驗和直覺做出，而是基于數據分析做出。大數據的影響并不僅限于信息通信產業，而是正在重構和“吞噬”很多傳統行業。廣泛運用數據分析手段管理和優化運營的公司其實質都是數據公司。對統計學而言，大數據將突破通過樣本推斷總體的傳統方法，而直接對總體進行相關分析，并更加注重結論的相關性和實時性。對貿易統計工作而言，大數據是采用多種數據收集方式、整合多種數據來源的數據，是采用現代信息技術、架構高速處理及挖掘、具有高度應用價值和決策支持功能的數據、方法及其技術的集成。所以，貿易統計從業人員需要摒棄傳統觀念，確立大數據意識以盡快熟悉和適應大數據時代貿易統計新的形勢和局面。

其次，要重視大數據技術，主動熟悉掌握大數據處理技術。

大數據是最近幾年才興起的詞語，例如NoSQL、Hadoop，MapReduce等都是2013年新興起的技術，不是所有的IT人員對大數據都很了解，更何況非IT專業的統計人員。Teradata大中華區首席執行官辛兒倫曾對新浪科技表示，隨著大數據時代的到來，企業應該在內部培養三種能力：整合企業數據的能力；探索數據背后價值和制定精確行動綱領的能力；進行精確快速實時行動的能力。貿易統計也需如此。

對統計而言，對大數據的運用更應從數據采集走向數據挖掘。大數據時代最重要的是充分挖掘數據的價值，通過深入的統計分析，為宏觀決策社會發展反映社會消費需求提供更加及時、有用的參考。

再次，貿易統計行業還需加強業務培訓，培養專職統計人員。

既有的技術架構和路線，已經無法高效處理如此海量的數據。對于貿易統計來說，如果投入巨大精力，采集的信息無法通過及時處理反饋有效信息，那將是得不償失的。因此，大數據時代對貿易統計人員的數據駕馭能力提出了新的挑戰。盡管大數據的作用相當了得，但是真正具備分析能力的數據分析師卻鳳毛麟角。如果沒有這樣的人才，那么在海量的數據面前，我們也只能是一籌莫展。所以，統計人員要加強大數據處理技術業務知識培訓，通過培訓學習，使統計人員掌握更多大數據相關技術，保證統計人員真正理解并掌握統計指標的計算方法、處理技術，更好地應對大數據時代貿易統計面臨的難題。

此外，貿易統計還應積極加強同企業的協作。“春江水暖鴨先知”，企業是大數據利用的先行者，當前，越來越多的從事數據掌控、生產、分析以及交換的企業正在快速生長，已衍生出很多的數據設計、數據制造、數據營銷的新產品。這些企業已經成為大數據應用的主力軍和弄潮兒，推動著我國大數據應用的快速發展。統計行業同這些企業的“強強聯手”，表明了大數據在統計中的應用正從研究論證階段轉入實際操作階段。對此，國家統計局局長馬建堂指出，“國家統計局與協議簽訂企業的合作是優勢互補、互利雙贏，也是國家統計局打造現代化服務型統計的重要舉措。通過合作，必將極大推動大數據開發利用的科學性、統一性、規范性。”

大數據時代已轟轟烈烈地到來，迎頭趕上，抓住機遇，貿易統計一定會在這此挑戰中開創新的局面。

參考文獻：

[1]（英）維克托·邁爾-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch？nberger）著盛揚燕周濤譯.《大數據時代（Big Data：A Revolution That Will Transform How We Live，Work，and Think）》杭州.浙江人民出版社.2012.12

[2]魏強.大數據時代下的統計行業新思維.比特網.