大數據時代背景下的企業統計工作分析

張春玲

摘 要：對大數據時代背景下的企業統計工作現狀進行了詳實、系統的分析，并從人員、職能和作用等方面指出了企業統計工作中存在的問題和不足，同時對企業統計工作在大數據背景下所面臨的各種機遇和挑戰進行了系統剖析，提出合理的建議和相應的改進措施，可有效指導現代企業統計人員如何在大數據快速發展的浪潮中，緊跟時代步伐，抓住契機、迎接挑戰，改變企業統計工作現狀，充分發揮統計工作在企業生產經營管理中的信息、咨詢、監督作用，更好地促進企業統計工作的有效開展。

關鍵詞：大數據;信息化決策

大數據時代正以不可抵擋之勢席卷而來，它使人們有機會和條件在更多的領域和更深入的層次獲得和使用更加全面、完整、系統的數據，獲取以往不可獲取的知識，得到過去無法企及的商機。時代的洪流裹挾著各行各業不斷向前，企業統計工作如何緊跟大數據快速發展的浪潮，抓住契機、迎接挑戰，更好地發揮其在企業中的作用，是擺在企業統計人面前的嶄新課題。

1 企業統計工作現狀

近年來，隨著信息化建設的持續推進，借助計算機、互聯網及各類專業工具，企業運經過程中所需的各類數據的獲取、存儲、搜索、共享、分析變得比以往任何時候都更加容易，也因此給以收集、處理、分析數據為專業的統計工作帶來了極大的沖擊，主要表現在以下幾個方面。

1.1 人員流失

就目前絕大部分企業的情況來看，企業重財務輕統計的現象普遍存在，除了個別大型、國有企業外，設置專職統計崗位的企業鳳毛麟角。大部分企業管理者認為統計工作無非是計計數、填填表，信息化時代這些工作完全可以由計算機完成，由財務或其他人員兼職填個報表即可。統計工作在企業中的地位每況愈下，統計人員被迫轉行，專業統計人員數量急劇下降，幾近于無。

1.2 職能消減

企業信息中心的成立取代了統計工作的大部分職能。企業信息中心將以往各自分散的數據、信息經由計算機、網絡連成一體，讓企業管理者及管理部門獲取信息的渠道與速度變得更加快捷、便利，企業中對傳統統計工作結果的依賴程度越來越低。特別是在發展信息化進程的初級階段，關注的重點是解決硬件系統的建立及完善，在以計算機軟、硬件工程師等占主導地位的信息中心也不曾給統計人員留下一席之地，忽視了以對數據、信息收集、整理、分析為專長的統計人員的作用，將統計工作和統計人員逐步邊緣化。

1.3 作用弱化

統計作用有三點：信息、咨詢、監督。傳統企業統計工作最為人們所詬病之處就是信息滯后、統計分析結果指導性不強，咨詢功能較弱，“無為導致了無位”。傳統企業統計工作受限于統計技術、統計工具及人員專業能力，以已經發生的結果作為依據（月報、季報、年報），運用抽樣調查、人工匯總等手段收集數據，依靠統計人員的專業能力、工作經驗進行統計分析，整個統計過程充滿了不可控因素，數據的質量及時效性、權威性難以保證，導致了人們對統計結果不信任。

2 大數據背景下企業統計工作面臨的機遇

大數據的發明既是信息技術領域的革命， 也是引領社會變革的利器。大數據時代的市場更加多變、競爭日趨激烈，企業的規模更加龐大、組織愈發復雜。這種情況下，信息的及時準確、決策的正確合理，直接影響企業的興衰存亡。為順應大數據時代的到來，任何組織都需要人才來管理和分析大數據，統計人員應該抓住契機，以“數據專家”的身份華麗轉身，統計工作也必將迎來新的發展機遇。

2.1 大數據有利于提高數據質量

大數據具有三大特征：一是數據量大;二是數據種類多、結構復雜;三是對數據的實時性要求非常高。借助大數據技術，統計工作也必將迎來新的發展機遇，因為統計賴以發展的基礎——及時、準確、完整的數據有了保障。在大數據時代，企業可以通過物聯網和互聯網設備自動記錄獲取即時、準確、完整、連續和標準化的數據。同時大數據時代也將豐富企業統計質量控制和數據分析手段。數據經過加工并整理形成變量數列后，對數據發布的類型和特征有了一個直觀的了解，然而，要進一步挖掘數據信息，做更深入的分析，僅靠直觀了解是遠遠不夠的，還需要尋找一些能充分度量統計數據特征的統計指標，對現象進行分析研究，尋找這些統計指標的工作正是統計人員專長。

2.2 大數據可拓展統計調查的空間與范圍

大數據將極大地拓展統計調查的空間和范圍。企業的數據資源分散在生產、經營的各環節、各部門，在大數據時代將會打通這些各自為政的數據庫，實現資源共享及數據價值最大化。企業運營過程中產生的大量原始數據更易獲得，同時通過運用高科技手段對數據進行深度挖掘，可以大幅減少統計調查負擔，縮短數據生產時間，統計人員可以把主要精力轉移到對數據的挖掘與分析上，從而提高統計工作的效率。最早洞悉大數據時代發展趨勢的數據科學家舍恩伯格強調，大數據時代人們可以很大程度上從對因果關系的追求中解脫，轉而將注意力放在相關關系的發現和使用上。只要能發現兩個現象之間存在顯著相關性就可以創造巨大的經濟或社會效益。以大量即時、準確、完整的原始數據為依據，統計人員可以發揮專長，利用統計學知識去研究現象之間的相關性，這是其他非統計專業人員無可企及的優勢。

2.3 大數據將推動統計信息化建設進程

要運用大數據，必然要更新工具，改善技術方法，提高數據挖掘分析能力，這必將推動統計信息化建設進程。統計分析需要的各類軟件借由大數據的發展而得以實現，傳統統計滯后的弊端在大數據時代可以迎刃而解。統計分析在大數據時代演化為數據挖掘，所謂數據挖掘（Data Mining）就是指通過特定的計算機算法對大量的數據進行自動分析，進而揭示數據之間隱藏的關系、模式和趨勢，為決策者提供新的知識。要在海量數據中尋找知識，就像開礦掘金一樣困難，故稱之為“挖掘”。統計人員的專業性可以讓他們變身為“掘金人”。

3 大數據背景下企業統計工作的發展對策

大數據時代對統計提出了數據挖掘、數據整合、數據加工、數據開放的任務，要適應新時代的要求，傳統統計工作方式需要進行變革，大數據時代企業統計的核心競爭力很大程度上取決于統計的數據挖掘能力和統計信息、咨詢、監督作用發揮的程度。

3.1 轉變觀念，順應潮流

大數據時代對于以“守”為主的傳統統計思想觀念和思維方式的敲打是多角度、深層次的。企業統計人員一定要改變無所作為、故步自封的思想，主動作為，抓住觸底反彈的機會，尋求自身價值。大數據時代對數據分析師將是一個充滿光芒前景的職業。沃爾瑪數據分析人員曾經通過數據挖掘發現每次颶風來臨一種袋裝小食品“Pop-Tarts”的銷售量都會明顯上升的規律，并建議管理層在颶風來襲之前提高Pop-Tarts 的倉儲量，并把它和水捆綁銷售，因此取得很好的經濟效益。數據體量越大，利用者的個性需求就越多樣，讀懂數據利用者的需求，解構數據之間隱藏的關系（聯系），正是統計人員發揮解讀數據、分析結果、發現問題等專業優勢的機會。

3.2 提高素質，抓住機遇

要從數據中提取有用的信息，找出數據中存在的數量關系和數量規律，必須借助統計理論和方法。相對于傳統統計，大數據時代的數據分析技能更加精確化、細分化和專業化，這對統計人員的數據分析能力也提出了更高的要求。統計的目的是探索數據內在的數量規律性，以達到對客觀事物的科學認識，這也正是大數據時代的核心追求。統計專業人員要進一步加強專業知識的學習，提升專業能力，同時不斷拓展知識領域，全面了解企業生產經營管理的全過程，才能通過對數據的精準解讀，助力企業發展，發揮應有的作用。

大數據時代對企業統計來說，是一個重新崛起、再創輝煌的時代，如何從各個獨立的信息系統中提取、整合有價值的數據，進而實現從數據到信息、從信息到知識、從知識到利潤的轉化？這個要求，隨著信息系統的普及，變得越來越迫切。企業統計人員要積極應對挑戰，努力在大數據浪潮中成為時代的弄潮兒，成為行家里手，助力企業在激烈的競爭中勝出，最終實現自己的專業價值。

參考文獻

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