祝穎娟
國網四川省電力公司蓬安縣供電分公司
目前中國的基本的信息采集系統和傳遞方式都比較落后,主要采取人工采集傳遞等,像中國的人口采集,先是用書面進行記載,然后才匯總。這是由于中國的相關部門統計信息意識還比較淡薄所造成的。鑒于統計信息工作的龐大性、繁瑣性,各部門更應該強化統計信息意識,積極地創立更加健全的統計信息系統,從基層做起,優化中國的統計信息機制。
現行的統計法律、規章制度不適應信息化建設的需要,傳統的行政管理理念使統計過度強調政府行為色彩,而缺乏服務色彩,統計信息的社會需求很大,但是統計部門為社會提供信息服務卻無法可依。目前的統計法對目前的網絡報送等新的統計數據采集方式中出現的問題沒有涉及,造成現實工作中,對網上報送的確認、對統計違法行為的認定以及處理都處于無法可依的狀態。
各個部門各種統計調查內容紛繁復雜,但又相輔相成,在實際工作中,如果信息平臺搭建起來,就會相互支持,互通有無,形成完善的統計系統。但目前各部門分別開發和建成自己的數據庫和系統軟件,這樣使基礎統計軟件多而亂的情況突出。由于各個部門之間彼此不聯系,統計軟件的開發是建立在本部門的專業和需要的基礎上,因此沒有統一的信息平臺標準,不能實現數據資源的共享。。
進一步明確部分指標解釋,如報表中“企業擁有的網站數量”“企業的互聯網接入帶寬”,需在制度中明確企業的網站及帶寬如何計算等等;建議取消需估算的指標,減少企業報表的難度。如“貴企業有多少員工在工作中每周至少使用一次計算機”,“貴企業有多少員工因工作需要每周至少使用一次互聯網”等指標,企業對這類指標難以準確估算。
培訓內容要深人全面,要結合實際案例讓企業和統計部門的統計人員真正理解掌握指標含義和填報口徑。針對更換統計人員的企業和新增企業要進行小規模的培訓。
大數據環境下,統計數據的生產標準、形式、時間以及系統都會隨著信息化社會發展而發生改變,所以,大數據環境下的統計數據的生產處于一直變化的狀態。首先,從原始數據的產生來看,大數據環境下有大量的標準各異、非結構化的原始數據存在,雖然給統計數據的產生造成了很大挑戰,但是大數據環境下的原始數據更加完整、信息共享更加充分,統計數據生產變得更加便捷。其次,在大數據環境下,統計數據更新的次數更多,由于大數據提升了統計數據的時效性,為了提高統計數據的質量,統計數據就需要不斷更新。為此,統計數據的生產周期將會變得越來越小。再次,在大數據環境下,統計數據生產的途徑更加通暢,在發達的信息技術平臺下,數據層層搜集、上報、審核變得更加快速,統計數據生產的時間越來越短。最后,大數據環境下,網絡信息平臺以及許多信息化數據生產系統被研發出來,統計數據系統的功能會變得越來越強大,統計數據的服務質量也會越來越高。
在大數據環境下,統計數據的處理會逐漸形成一個有機的整體,從數據的集成整合到存儲再到使用等各個環節,統計的整體功能在變的強大。從統計數據的集成整合來看,大量的非結構化的多樣性的原始數據在經過大數據技術加工處理后會形成一系列高質量的統計數據結果反饋給用戶。由于大數據技術在不斷發展中,那么統計數據的處理能力也在不斷提高,速度也越來越快。從統計數據的存儲質量來看,大數據環境下的網絡數據庫以及分層式存儲技術使得數據存儲的數量、可擴展性、可用性以及接口多樣性都在不斷提高。
統一數據處理操作平臺、應用軟件、文件格式;統一實行統計“一套表”制度,統一單位屬性標識代碼、統計指標代碼;統一數據處理和審核程序;實現準確、高效、方便的數據處理模式。
并且,將來統計信息資料的開發利用應該由傳統單一模式轉變為現代多元模式。統計信息的8個系統15個數據庫:統計法律法規系統;統計調查單位管理系統;地理信息系統;統計調查項目管理系統;專項統計調查信息系統;統計質量評估系統;統計分析系統;統計新聞發布系統。
綜上可知,大數據環境下的數據規模越大,統計的價值越大,發展前景越好。處于大數據環境中的統計工作面臨著重大的發展契機,依靠高速、可靠、準確以及高質量的大數據,從中能夠提取到更為有效的信息來為使用者提供依據。但不可置否的是,統計質量問題也很容易在海量、多元以及電子化的大數據環境中被放大,從而引發嚴重的數據統計后果,在此,使用者在應用相關統計數據要認真鑒別采用,避免用戶做出錯誤的分析和決策。
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