探究統計數據生態圈建設

摘 要：大數據時代，各行業都會產生海量數據，統計數據作為國家“戰略金礦”，更要充分挖掘數據的內在價值，使之更好地用服務政府及公眾。借鑒各行業大數據生態模式，建設統計數據生態圈，不僅有助于提高統計數據的質量、數據的真實性，還可以提高數據的科學性。通過生態圈建設將進一步加大數據公開、共享力度，將統計數據統計的更加真實、準確、完整、及時。

關鍵詞：政府統計；大數據；生態圈

中圖分類號：TP311.13；C81 文獻標識碼：A文章編號：2096-4706（2018）01-0174-03

Exploring the Construction of the Ecological Circle of Statistical Data

MEI Bing

（Heilongjiang Computing Center，Harbin 150028，China）

Abstract：In the era of big data，all industries will generate huge amounts of data，statistical data as the national “strategic gold mine”，and we should fully tap the intrinsic value of data and make it better serve the government and the public. Drawing on the ecological model of large data in various industries and constructing the ecological circle of statistical data.It can not only improve the quality of statistical data and the authenticity of the data，but also improve the scientificity of the data.Through the construction of the ecological circle，the data will be more open and shared，and the statistics of the statistical data will be more true，accurate，complete and timely.

Keywords：government statistics；big data；ecosphere

大數據的浪潮正在席卷全球，一個大規模生產、分享和利用大數據的時代正在到來，數據就是財富、就是競爭力，而統計局作為數據管理的核心部門，承擔著收集、整理全社會基本數據資源，分析預判經濟發展運行態勢的重要職責。如何才以更好地發揮大數據的價值，如何將大數據與政府統計相結合是一個亟待解決的全新命題。

1 統計數據與大數據應用模式比較

1.1 數據的產生模式

統計基礎數據來源大多為“四上”企業和部分“四下”企業，采集數據的方式為企業通過網絡報送到統計部門。大數據的產生為參與數據發生的萬事萬物，在人們的生產活動中直接產生的。

1.2 數據的處理方式

從政府統計內部管理方式分析，對調查對象按專業分類統計，每個職能處室只統計某一個專業的企業，而多調查對象（企業）是跨行業、跨領域經營，這就會造成計調查維度相互獨立，無法以立體視角觀察企業經營發展，導致統計工作無法準確快速的反映社會經濟發展情況。

從統計數據的來源分析，統計數據多為結構化數據，企業依據統計標準報表按照時間序列報送數據，所以傳統的統計數據處理方式多采用關系型數據庫處理技術。而大數據處理的是基于海量數據的存儲、處理或操作，因為數據量太大，導致要么無法在較短時間內迅速解決，要么無法一次性裝入內存，需要采用大數據技術的存儲、處理、分析技術來處理。

1.3 數據的服務方式

統計數據以結構化數據為主，統計分析方法也相對單一、模式化，數據服務以提供固定報表功能為主，數據服務對象主要為黨政部門用戶。大數據來源于生產生活的萬事萬物，服務對象更加多元化、層次化，可以是社會生活中的各個元素。

2 生態圈與大數據生態圈

自然界中生態圈是一個復雜的開放系統，是一個生命物質與非生命物質的自我調節系統。在這個圈子里，生物的生命活動促進了能量流動和物質循環，并引起生物的生命活動發生變化。生物要從環境中取得必須的能量和物質，就得適應環境，環境發生了變化，又反過來推動生物的適應性，這種相互作用促進了整個生物界持續不斷的進化。

大數據生態圈也是一個生態閉環系統，萬物都是數據產生者，也是數據使用者，他們通過自動化，智能化的閉環系統，自動學習，智能調整，從而提升整體的生產效率。在大數據閉環系統中，大數據需要有大量能互相連接的數據，他們在一個大數據計算平臺，有相同的數據標準能正確的關聯，通過大數據相關處理技術，形成自動化、智能化的大數據產品或者業務，進而形成大數據采集，反饋的閉環，自動智能的指導人類的活動，工業制造，社會發展等。

生態圈的核心是是數據在線，它使得我們原先寫在紙上，或者是保存在磁盤里的數據在線了，讓數據搜集變得非常容易，于是成就了TAB。我們仔細觀察，可以發現TAB的核心競爭力都是數據，百度占據著web數據，阿里占據著電商數據，騰訊占據著社交數據。

阿里巴巴大數據生態圈是依靠平臺慢慢升級所形成的一個生態圈。最初，平臺依托于互聯網形成一個連接阿里巴巴與其他企業自由貿易的操作平臺。阿里巴巴依靠著平臺支撐和產業鏈不斷延伸，企業鏈接起價值鏈的各個點，構建起自身的生態圈。在大數據的背景下，阿里巴巴把大數據應用于自身的生態圈中，通過收集其在金融、健康、教育、文化各方面所采集和收集的用戶消費行為和生活習慣的海量數據，運用大數據的方法進行梳理和分析不斷對于整個生態系統進行優化和升級。阿里巴巴的生態圈，通過運用大數據技術不斷升級原有的生態圈，最終打造出屬于阿里巴巴大數據生態圈。

阿里投資或者并購的新浪微博、陌陌、高德、墨跡天氣、友盟、美團、蝦米、快的、UC瀏覽器，不僅僅是互聯網入口，同時也涵蓋了人類線上線下生活的所有應用數據。阿里所擁有的支付寶+淘寶更是為數據價值的物化和貨幣化提供了絕佳的直接出口，其擁有著無比巨大的想象空間。

3 統計數據生態圈構建

相比于大數據生態圈，統計數據采集、處理還是一維的數據處理，沒有形成立體的數據生態圈，故需要建立一個數據具有自生動能、自覺流轉、交互共享的數據環境，研究建立“政府統計大數據生態圈”，從而提升統計數據的應用效率，深入挖掘數據內在價值。

統計生態圈是基于大數據的背景下，各個統計主體即政府、企業、部門和公眾共同建立的一個共享資源價值領域，實現價值的聚合和流轉，從而促進整個經濟體高速、健康的發展。政府作為統計生態圈的主導，具有整體性、導向性、權威性等特點；企業作為統計生態圈的數據來源之一，具有廣泛性和經濟性的特點；部門是建立統計生態圈數據流轉的重要渠道，具有全面性和社會性的特點；公眾是統計生態圈中數據來源之一和數據流轉的推動者，具有多維性和可變性的特點。從四類主體的特點可發現，其即是數據的生產者又是數據的需求者，這種供需關系有力的推動著數據資源流轉交互，形成一個可自生、可循環、可持續發展的數據資源應用統計生態環境。而這種環境正是當前政府統計亟需的統計發展新方向，推動大數據時代統計事業的整體變革。

利用統計生態圈可以對傳統政府統計進行開放，進行生產關系重構，并以此來提升整個領域的運轉效率。統計生態圈的核心是泛中心化、生態進化和多維互聯。泛中心化指生態圈中各個對象均可以成為小的主體，不再局限于完全以政府統計體系為主體的體系。生態圈內的各個主體可以發揮自己的優勢形成優勢互補的生態圈。生態進化是指通過生態圈中的資源，各個主體相互促進、相互提升，共同發展。多維互聯是指生態圈中的主體要素多元融合、互聯互通。具體來說，是指生態圈各個對象相互配合，即：微觀對象（企業和項目等）產生基礎數據，部門主體產生經濟、社會相關數據，所有主體可在生態圈的環境下進行數據整合、挖掘分析，將有效信息共享給各個生態圈的主體，各主體可進行有效利用，提升大數據時代下多資源的價值，最終形成一個可流轉、可共享、可深度應用的統計大數據生態圈。

3.1 豐富采集手段，建立大數據動態調查平臺

隨著統計調查需要采集的數據數量、數據種類快速增加，采集方式也變得靈活多樣，因此需要建立方便、快捷，能從多方渠道采集統計數據的大數據動態調查平臺。建立標準統一、功能清晰、友好兼容、支持主體業務全流程業務設計以及動態調查平臺，最終保證產出的統計數據質量。

3.2 實現數據融合，建設數據融合處理平臺

數據的融合是大數據發揮價值的前掉，平臺利用生態圈內各個主體的基層數據以及綜合數據，跨行業、跨部門深度融合形成一體化數據資源體系，構建了一個向下能銜接各個基層單位，向上能支撐管理者應用的數據支撐平臺。消除數據孤島，促進數據融合和應用，最終形成基本數據驅動的精準分析與聯動分析，用數據驅動業務，實現可視化的監管體系。

3.3 數據開放共享，建設數據開放共享平臺

建立大數據開放共享平臺，各主體及時全面發布自有的數據資源，不斷加強專業指標詮釋解讀，進一步公開政府統計的基本概念、原理、方法和流程，讓社會公眾正確理解和使用統計數據，努力發揮統計服務社會、服務民生的導向作用，并且將通過大數據的挖掘分析結果以及社會經濟狀態監測動態，通過實時發布云平臺快速高效地將信息發布出去，實現從數據到資訊，從項目到企業，為統計研究機構、統計從業人員以及各政府部門提供決策依據。同時該平臺可以對消息進行針對性的推送，讓各黨政部門、社會公眾都能充分享受到大數據帶來的精準化和個性化服務。

3.4 多元應用接口，建設數據再利用系統

數據創新平臺，利用數據資源二次開發，通過開放數據創新系統的建設，重點是對開放數據進行創新，開拓它的全新使用領域，形成一個數據創新的互聯網集中區，并且根據數據中能夠產生上很多應用程序和軟件工具，開放公共調用的API，各個主體按照標準將數據共享、交換甚至交易，最終形成社會經濟數據的兩大集市：一是數據集市，二是應用集市。通過數據API開放系統各主體可直接由API接口調用該網站的數據庫，不需要下載，就像使用自己的數據庫一樣，開放的數據將成為第三方直接可用的資源，形成自己新的應用。因為是直接調用政府部門正在維護的數據庫，這個新的應用，還免去了數據更新、維護的困難。通過數據API可完成數據的多次利用和創新應用。

4 建設統計生態圈的意義

4.1 提升政府統計工作效率

政府統計部門可以及時從生態圈內收集所需求的數據，打破原有數據收集方式，排除人為的數據干擾，有助于提高工作效率與數據質量。

4.2 提升政府統計數據融合共享能力

大數據技術通過獲取全面、完整和系統的數據，幫助統計工作更加準確、客觀、全面反映社會經濟發展情況?？蓪崿F跨部門、跨專業的數據共享。樹立“數據公有”“共享增值”的新理念。一是樹立數據資源“公有”的理念，數據不再是政府部門的“專屬品”。二是樹立數據“共享增值”的理念。通過數據共享，充分開發應用大數據，挖掘新的價值。

4.3 提升政府統計數據挖掘能力

建立基于大數據技術的統計數據分析模型實現數據的多樣性、關聯性、可視化分析。提高政府決策的科學性、精準性和預測預警能力，為各級黨委政府加強宏觀決策提供支撐。

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作者簡介：梅兵（1977.09-），男，漢族，遼寧人，研究室主任，高級工程師，碩士。研究方向：計算機軟件工程統計分析。