大數據背景下統計數據質量影響因素研究

周建彬

摘 要：大數據時代的標志是：社會數據量不斷增加，爆炸式增長的數據量已經滲入到廣大人民群眾的生活中，通過千變萬化的形式將數據展示。在大數據背景下統計數據的質量問題受到關注，之前統計數據秉承精準性的內涵，要求統計數據準確無誤。但是這樣精準性的內涵在大數據背景下不能使企業得到很好的發展，企業要想得到長足的發展必須要在統計數據質量方面最大程度滿足用戶需求。統計數據質量包括數據搜集質量、整合數據質量、存儲數據質量以及最后用戶的使用數據質量，具有重要的意義。本文對大數據背景下統計數據質量影響因素進行研究，從流程、技術以及管理三個要素出發探討了具體的影響因素，此外，也提出了相關的對策，旨在促進企業、國家更好地發展。

關鍵詞：大數據；統計數據質量；影響因素

當今社會大數據已經在各個行業中得到廣泛的應用，海量數據的質量參差不齊，高質量的數據需要政府相關部門和企業一起挖掘。大數據時代的來臨既是機遇也是挑戰，對各行各業的發展具有關鍵作用。大數據的海量、實時化、電子化易處理、數據多元化等特點為企業和政府帶來了巨大的機遇和挑戰，一方面極大的方便了各行業的數據處理和查找，是企業和政府做出合理的決策的數據基礎；另一方面，微不足道的數據質量問題如果不及時得到解決，會嚴重影響數據的整體質量。所以影響數據質量因素的研究不僅是統計部門的任務，也是各部門的要求。

一、大數據背景下統計數據質量內涵的進一步分析

精準的統計數據要制定嚴格的生產數據標準，統計部門嚴格遵守標準，在特定的生產數據時間內依照生產方式規范進行數據統計，才能在不斷升級的數據系統中保持較高的數據質量。傳統統計數據采用的方式是：統計部門在各層收集數據，再將數據上報給上級部門，上級部門進行審核，這樣的模式耗費時間長，還容易在上報的過程中發生數據傳遞失真的現象，不利于企業的數據統計，制約企業的發展。大數據背景下，大數據技術得到發展，上級部門可以通過信息平臺或者網絡直報系統直接了解整體數據，提高數據的質量的同時也提高了企業的效率，數據需要不斷更新，才能減少低質量數據的產生。此外，原始數據的質量對整個數據質量具有重要意義，不同部門對原始數據的判定標準具有差異性，統計部門要充分保持原始數據的質量，防止原始數據丟失。完善數據收集和統計系統，改變傳統統計數據方式，保證統計數據質量。

二、影響因素分析

大數據背景下影響統計數據質量的因素主要是流程、技術和管理三個因素，這三種因素對統計數據質量產生影響，通過影響因素概念模型可以了解基本的影響流程以及影響后果。

1.流程因素

（1）數據搜集

數據統計的基礎是數據的搜集，每個企業的統計部門搜集數據的方式會有差別，傳統的搜集數據的方式是統計調查，企業委派相關工作人員對原始數據進行搜集，搜集到的重點數據應當重點關注，再將搜集的數據做成統計報表。大數據時代的來臨，傳統的搜集數據的方式不能夠提高數據質量和提高企業的經濟效益。搜集數據是在海量的數據基礎之上，數據的范圍較廣，需要解決很多實際的問題，例如：時效問題，數據講究時效性，可以通過智能設備和統計數據的技術實時更新數據，才能在大范圍的數據中搜集高質量的數據。

（2）數據維護

提升統計數據的質量需要妥善維護數據庫，對實時更新的數據進行統計，專業人員要對各種數據進行整理，針對不同類型的數據采取不同的存儲方式，才能最大程度減少存儲空間還能妥善保管數據。為數據統計奠定堅實的基礎。對于出現的特殊問題要及時解決，防止出現災難性問題。

2.技術因素

大數據時代新技術是影響統計數據質量的重要因素，對統計數據影響最大的是數據庫技術、數據質量檢測識別技術以及數據分析技術。企業的數據每天都在變化，統計部門要掌握瞬息萬變的數據必須要依靠數據庫技術，數據庫技術具有較全面的數據，企業可以通過數據庫技術找到自己想要的數據，促進企業更好地決策。在大數據時代背景下如何判定一項統計數據的質量是否符合標準，為了解決這一問題，數據質量檢測技術應運而生，數據質量檢測技術通過建立統計數據評價體系以及反饋體系及時檢測出數據庫中統計數據所存在的問題，監督數據庫的運行，利用質量檢測算法對新的統計數據進行檢測，使企業及時、準確發現存在的問題，及時采取措施解決問題。利用數據分析技術對海量的數據進行分析，才能對分析結果一目了然，更加有利于企業提升統計數據的質量。

3.管理因素

任何一項工程項目或者計劃都需要管理，管理因素也是影響提升統計數據質量的重要因素。企業管理者是管理的主體，起著重要的作用。企業管理者要及時更新自己對大數據的認知，對大數據的運行模式、價值、發展前景等都要進行系統的學習，對數據質量要有較強的敏感度，建立統計數據管理制度，支持大數據的發展。專業的數據庫人員是指有著專業的數據庫知識和技術，為政府和企業進行數據搜集和維護工作的人員，是達到有效管理數據庫目標的重要成分。因為不同的企業和部門進行數據統計時所遵循的統計體制和標準不同，所以企業管理者要建立統一的統計體制，方便數據工作的開展。要增加政府進行數據統計時的透明度，提高民間組織、企業對于數據來源以及結果的認知，也更加方便政府開展工作。

三、提高大數據背景下統計數據質量的對策

從多數的研究來看，我國的統計數據的質量還需要得到提高，我國統計數據部門沒有充分挖掘大數據的潛在價值；企業內部的數據僅限于內部分享的做法導致資源無法充分共享；專門的數據統計人員數量較少，多數工作人員的工作能力達不到要求，無法進行統計數據工作，導致我國的統計數據質量亟待提高。

1.不同主體的應對之策

國家方面：國家站在我國的基本國情上制定統計管理體制，改變當前的統計管理體制。黨和政府充分發揮帶頭作用，肩負提升統計數據質量的責任。企業方面：企業統計數據部門要將大數據的潛在價值充分發掘，將內部的數據信息及時分享，提高數據的利用效率。個人方面：統計人員是提高統計數據質量的直接推力，統計人員要加深自己對大數據的了解，創新統計方式，在數據標準的規范下推廣應用統計數據。

2.在各因素方面的解決對策

流程因素方面：在數據搜集、數據維護和數據使用方面要遵守國家制定的標準規范，降低在過程中的干擾因素，避免數據封閉，將資源在數據統計過程中充分共享，尊重客觀實際。技術方面：充分引進統計專業技術人才，提高整體統計數據水平，將各項統計數據的技術進行完善，注重開發新技術，提高技術能力。管理方面：領導人員要樹立管理意識，大數據所帶來的變化要充分關注，保證在大數據背景下統計數據的質量得到提升。

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