大數據在宏觀經濟分析中的運用

文/裴多 羅宇航

隨著互聯網、計算機及智能設備的不斷發展，人類活動記錄數據更是呈現爆炸性增長，數據已經成為社會的重要資源之一。以往宏觀經濟分析中，通常是利用宏觀經濟指標對比，預測宏觀經濟發展趨勢，包含財政指標、國民經濟指標、金融指標、消費指標等。而大數據時代到來后，宏觀經濟發展收到多種因素影響，難以通過以往經濟指標進行全面判斷，應當加以改變，提高宏觀經濟發展趨勢判斷科學性。

1 大數據時代的特征

1.1 數據類型豐富

在時代不斷發展下，人們經濟水平不斷提高，已經不再僅著眼于溫飽問題，更多人追求精神物質與文明發展。新時代重要任務是滿足在經濟發展中人民群眾的個性化服務需求，對于不同人去提供相應的信息渠道是大數據的重要特征。大數據時代數據類型十分豐富，主要是由于數據渠道寬廣，目前很多平臺都會以用戶使用記錄為依據進行精密計算，利用推薦方式為用戶提供其可能有興趣的產品。而用戶在日常操作中，也會由此衍生出各種數據日志。而大數據工作主要是分析具有明顯結構的信息完成運算，少部分特殊情況，即結構不明顯信息則可交由人工解決。從成本而言，大數據可為宏觀經濟分析提供眾多模型，大大減輕人工分析工作量，提高工作效率。

1.2 數據量龐大

大數據顧名思義，其擁有龐大的數據資源，可傳播海量數據信息。回顧數據內存發展，以往人們在存儲信息時，認為僅MB即可滿足工作序曲，到后來GB與TB容量已經進入到各個家庭之中，甚至使用EB與PB容量單位。智能化手機的出現也推動了數據量的大量產生，市場上逐漸涌現出各種各樣的軟件，數據傳播更是攀上另一高峰。如阿里、網易等電商的出現更是推動數據時代發展邁向新的征程，每天在開發商推出的軟件上都會有上億用戶處理信息，操作所產生的龐大信息可充分反映宏觀經濟發展趨勢，應當通過有效措施精準整合分析此類數據，做好實時處理工作，大數據技術可滿足此類需求。

1.3 提煉價值數據

在龐大的數據量面前，盡管可為獲取資源提供更多可能，但人們在面對數據選擇與獲取時，很難從龐大的數據量中準確尋找到符合要求的數據信息，更多的是僅獲得無價值、無意義信息。數據信息在數據傳輸中有價值占比較少，但可利用大數據技術解決此種問題，大數據時代下，可在各種數據中深入挖掘數據潛在內涵，通過模擬計算將其呈現到人們面前，讓使用者可盡快掌握數據信息，節省大量數據分析時間，將數據應用到各行各業之中，可維護社會經濟穩定發展。

1.4 產生數據效率高

隨著互聯網的普及，其已經走進萬千家庭之中，越來越多人使用互聯網，產生了更多數據量，且各種數據信息在互聯網上不斷傳播，更是讓數據產生數量與速度實現質的提升。互聯網已經成為人們生活工作中不可或缺的重要部分，人們在操作過程中不斷制造數據，若是無法及時處理數據，將會對平臺運轉造成一定負擔。但是，若某平臺在這些數據中投入眾多精力，則無法平衡平臺的經營發展。并且，數據具有時效性，過期數據不具備任何價值。因此，大數據時代對數據處理速度提出了更高的要求，應當精準計算數據信息，為各運營平臺提供更多有價值信息，可讓宏觀分析結果與實際社會經濟發展情況相符。

2 大數據時代宏觀經濟分析面臨的困境與機遇

2.1 困境

2.1.1 數據安全無法保障

網絡時代不斷發展，盡管為宏觀經濟分析提供眾多便利，但其也存在一定缺點，即降低數據安全性，不可避免的會對宏觀經濟分析造成一定影響。主要體現在以下幾方面：

（1）數據收集整理時，包含眾多有價值信息，若是集中處理可能會引起不法分子的關注，增加了信息數據收到惡意攻擊的幾率，不僅對個人隱私造成侵害，甚至會影響企業及國家信息的安全性。

（2）工作人員分析宏觀經濟信息數據過程中，需建立數據庫，以此存儲整合信息，但數據庫屬于普遍保管數據的一種形式，安全性無法得到保障，難以有效保管各種數據信息。

（3）中小型企業經營范圍較小，僅涉及部分領域，工作人員缺少對計算機安全的認知，導致使用計算機系統時難以準確管控信息數據。

2.1.2 信息選擇難度高

在大數據時代下，每天將產生眾多信息，宏觀經濟信息量也隨之不斷增加，工作人員難以在此種情況下準確篩選出有價值的信息。主要是由于數據來源十分廣泛，包含眾多軟件平臺信息，而網上信息真實性也較低，工作人員需通過一系列工作對信息真實性進行判斷，增加了篩選難度。并且，數據形式不僅包含結構化數據，還有動畫、圖片、視頻等類型，其同樣為數據信息，工作人員篩選時此類數據也在分析范圍內，更是增加了信息選擇難度，增加眾多工作量。

2.1.3 缺少專業性人才

盡管大數據概念在上世紀80年代已經提出，但在近幾年才得以迅猛發展。而我國大數據技術進步速度較快，導致技術處理人員與相關研究成果已經無法跟上時代發展的腳步，只有少數人完全掌握大數據處理技術，各行各業對于大數據人才十分渴求。

2.2 機遇

2.2.1 豐富數據類型

隨著時代發展，數據規模不斷擴大，數據量與數據類型增長十分迅速，可以說社會已經邁入大數據時代。而我國宏觀經濟分析工作屬于系統性工程，統計部門多年以來一直不斷進行數據收集與統計工作，在宏觀經濟分析領域中已經積累了眾多結構化數據。但是，大數據的出現可彌補其中不全面與不完善之處，通過多種渠道收集更多類型數據，其中還包含眾多半結構數據與非結構數據，如圖片、視頻、報道等，可為宏觀經濟分析提供更多數據支撐，有效將分析科學性提高。

2.2.2 增加事物關聯性

通常而言，大數據可在人工無法掌握、數據規模較大的工作中，通過一定技術與措施，在規定時間中完成數據收集、整理、處理工作，從而將復雜多變數據向簡單轉變，讓人工可進行解讀。同時，大數據還能對所有數據信息進行整合。人們只要在互聯網上進行操作，必定會有相應數據信息產生，可以說大數據已經走進千家萬戶之中，覆蓋面十分廣泛，大數據一方面可為人們提供需要的咨詢信息，另一方面又會實時跟進人們才做行為，通過采集資源可分析人們需求與宏觀經濟發展動態，增強碎片化信息之間的關聯性，以此建構出的強大網絡，可為宏觀數據分析提供依據。

2.2.3 提高收集數據效率

智能手機功能不斷完善，其信息傳播愈發快捷，以此提高了數據規模。新時代中，智能數據可通過整理分析人類經濟與生活行為，為其創造更多價值。在人們智能手機中，活躍著成千上萬的應用軟件，從微博微信等社交軟件到餓了么、美團外賣服務評價，這些軟件與人們生活息息相關，人們可利用網絡平臺發表自身的看法，利用大數據處理其中信息，可為社會創造出眾多經濟價值。背后的信息數據也表明宏觀經濟仍然有無窮潛力等待開發。通過收集此類數據信息，可推動社會服務發展，進而形成良性循環，提高數據收集有效性。

2.2.4 推動技術革新

新技術的出現會帶動一系列相應產業崛起。回顧以往，蒸汽技術引發哦工業革命，而電氣則引發了第二次工業革命，這些均有效推動了人類文明的演變。而如今已經是大數據時代，無論是以政府管理視角而言還是經濟發展層面而言，國家運行方式與管理機制均與以往存在眾多變化。不斷發展的科學技術有效提高社會生產力，優化產業結構，人民圣后水平也不斷提高。而在技術革新中經濟發展若想實現新突破，則也應當將其與科學技術相結合，利用科技手段對經濟發展方式進行完善，以此調整經濟中不斷出現的新問題。大數據時代也為人們帶來新的面貌，經濟發展應當與大數據相接，實現新的技術突破。在大數據干預下，可合理調配社會資源，人們在工作效率及信息獲取質量方面均會有不同程度提升，宏觀經濟也可借助數據信息更加準確的分析，從而實現經濟平衡穩定的發展。

3 大數據時代宏觀經濟分析的發展策略

3.1 建立良性分析環境

在宏觀經濟分析中應用大數據技術，可有效完善信息來源，有助于人員收集更加全面的數據信息，促進經濟分析準確性提高。所以，人員應當正確認識大數據技術，關注其發展，了解宏觀經濟分析中大數據技術價值。以國家層面而言，則應當從資金、政治法規等多方面出發，為大數據發展提供更多支持，重視數據安全性，將各種大數據安全保障措施落實，引導更多企業、研發機構等投入其中，創建一個支持大數據發展的環境。

3.2 開發大數據平臺

應當加大開發大數據管理平臺力度。首先，在宏觀經濟分析中，計算機算法研究人員具有重要作用，可讓相關人員積極與宏觀經濟分析人員交流溝通，加強兩者之間聯系，以便雙方均能掌握彼此特點，了解宏觀經濟發展趨勢，以此為基礎，更好地實施合作，做好數據收集與處理工作，為大數據平臺開發奠定良好基礎。其次，科學技術發展速度較快，應當不斷將大數據技術研究水平提高，以此跟上時代發展的步伐。但是，大數據技術并不能完全應用到宏觀經濟分析之中，所以相關研究者需增大研究力度，適當借鑒國外先進技術，根據實際情況，研發出與我國宏觀經濟分析相符的技術，不斷完善，從而有效促進我國研發水平提高，完善大數據平臺建設。

3.3 加強安全管理

大數據時代下，數據信息收集與處理能力不斷提高，但數據信息安全性卻仍然無法保證，應當從以下三方面出發：

（1）在進行宏觀經濟統計分析時，應當依據實際情況收集數據，拓寬數據收集渠道，保證數據全面性。并且，此過程中還應當將存儲數據水平提高，保護并管理好數據信息，可間接將宏觀經濟分析水平提高，為分析人員提供更多數據。

（2）大數據時代下，為保證數據安全性，可建立完善制度約束數據處理過程，相關部門可以實際情況為依據，制定相應數據統計分析制度，規范數據應用流程，以此保證數據安全。在此過程中，還應當對各個行業發展環境加以考慮，篩選重要數據信息實時統一管理，重要信息可將其加密，構建相應管理程序，避免造成信息泄露問題。

（3）技術人員應當采取一定方法將數據庫安全性提高，全方位保護數據庫信息，做好安全管理工作。

3.4 培養專業人才

在利用大數據進行宏觀經濟信息分析過程中，為保證分析準確性，應當選用專業性強、素質高的人才進行工作。但目前而言，宏觀經濟分析中缺少專業性人才，難以保證工作順利開展。因此，應當培養更多專業人才，壯大人才隊伍。主要可從三方面出發：

（1）政府在實踐過程中，可通過政策支持的方式，制定專項人才培養措施，提高社會對此類型人才培養工作的重視。

（2）高校是培養高素質人才重要場所，為跟上時代發展，滿足社會人才需求，應當依據現有經濟專業，在此基礎上開設相應信息技術課程，讓學生不僅掌握經濟方面知識，還了解如何正確應用大數據技術，以此培養更多復合型人才。

（3）以企業視角而言，應當對現有數據管理者進行定期培訓，內容包含信息技術、道德素養、經濟分析能力等，通過多種培訓教育方法，充分挖掘人才潛能，提高人員專業技能與知識，以便在宏觀經濟分析中更好的應用大數據技術。

4 總結

總之，隨著大數據時代到來，為我國各個行業管理提供發展機遇時，也對其提出了新的挑戰。而大數據時代下，盡管可豐富宏觀經濟數據類型、增加事無關聯性、提高收集數據效率、推動技術革新，但其仍面臨著數據安全無法保障、信息選擇難度高、缺少專業性人才的困境。因此，應當從建立良性分析環境、開發大數據平臺、加強安全管理、培養專業人才這幾方面出發，加強對宏觀經濟分析中大數據應用的重視，以此保證數據分析準確性。