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浅谈大数据时代统计工作方法
□& 冯洋洋/文
&&& 大数据时代带来了数据信息的大爆炸，为社会生活各个领域带来巨大变革，也给统计调查工作带来了挑战。大数据时代数据呈现出总量更大、种类更繁多、操作更复杂等新特点，这对新时代做好统计调查工作提出了新的更高要求，统计调查工作方式方法面临优化和革新。当然，变革不代表取代和拒绝，而是寻求包容和提升的最佳状态，使统计调查工作在新时代可以更加科学规范。　　――加大信息技术驱动力，推动统计调查各环节技术改革。信息技术革命和互联网时代催生了大数据，因此大数据时代统计调查必须以现代信息技术为工具和驱动力。一是拓宽数据收集渠道。统计调查数据的收集可以通过互联网技术利用网络搜索或者从网络公司收集行业信息。二是减少中间环节。传统统计调查层层统计上报的做法工作量较大，也容易造成数据失真。大数据时代统计调查可以利用网络传输数据平台建设等使统计数据第一时间直接从源头传输到需求者，减少中间环节的人为干扰因素，既保证数据的及时性，也能保证数据的真实性和完整性。三是严控数据质量。数据的大爆发带来的数据复杂性势必会增加数据质量控制和统计执法的难度，因此，应适应时代的特点，建立动态的、在线的数据质量把控和统计执法制度。如在数据统计调查平台建立质量控制模板，实现实时监控，并且建立统计执法与数据质量监测的便捷通道，一旦数据质量报警可以立即在统计执法上得到响应。　　――提升统计调查方法的科学性、规范性。以抽样调查为例，要想快速树立抽样调查的权威性和主体地位，就必须在抽样调查的各个环节建立科学完备的方法论，包括抽样框构建、抽样方案设计、抽样估计和数据调整等各个环节。比如，要建立科学、统一、简约的抽样调查指标体系，取消过时的、利用率低的指标，改进不易取得和无法与大数据衔接的指标，增加政府及社会各界普遍关注的、与社会经济发展相适应的指标。　　――加快数据共享，打破部门“数据孤岛”。目前，我国政府统计面临数据来源单一、重复调查等诸多问题，部门“数据孤岛”现象存在，阻碍了大数据时代统计调查工作的开展。从国外先进经验来看，大数据时代需要逐步采用以信息化为媒介的、基于行政记录和多种信息来源的开放式、共享式数据采集制度，即将不同政府职能部门行政管理信息资料共享化，如人口登记、房产登记、企业信息登记等，不同目的的统计调查仅是在此基础上增加或修改特定指标即可。在我国，初步的部门数据共享已经实现，如经济普查利用工商数据库和基本单位名录库等作为清查库，人口普查以公安部门户籍资料和社保信息等作为核查依据等，但是仍存在部门统计数据协调难度大、利用效率低等问题。因此，在大数据时代需要快速搭建较为完备的数据交换和共享服务平台，除去部门保密数据资料外，绝大多数的统计数据信息应该逐步实现在政府部门间、甚至面向社会公布和共享，使各种目的的统计调查能够各取所需、完善补充，有效发挥数据价值，减少社会资源浪费。　　――培养新型统计调查人员，加强调查队伍建设。为应对大数据时代给统计调查工作带来的复杂性和不确定性，需要打造一支懂技术、守纪律的高素质统计调查队伍。一是人员专业化。大数据调查需要全新的现代统计方法和统计工具，特别是现代信息技术和云计算技术，因此必须组建专业程度高、针对性强的业务能手，并且定期组织培训，培养专业化统计调查人才。二是队伍稳定化。现代统计方法和统计流程大多大同小异，稳定的统计调查队伍有利于不同调查方法的融通，减少人员的适应时间，最大限度降低调查成本。近年来，不少地区探索的统计调查外包模式，在一定程度上促进了人员专业化、队伍稳定化，值得深入研究和推广。三是组织纪律制度化。2017年4月，国家统计局成立了国家统计局统计执法监督局，标志着全面依法统计依法治统工作开启了新的征程。统计数据真实性、统计调查科学性、统计执法严肃性等问题，一直是伴随着各项统计调查工作的永恒话题，只有严格遵守统计纪律，将组织建设制度化，才能从根本上杜绝统计造假等统计违法行为，才能确保统计调查科学性，维护统计数据权威性。（作者单位：江苏省徐州市统计局）
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数据被认为是新时期的基础生活资料与市场要素，重要程度不亚于物质资产和人力资本。近年来，企业产生的数据量呈指数级增长，信息资源爆炸式激增，其中非结构化的数据信息达到85%左右，传统的信息资源管理技术已经无法应对大数据时代的挑战。Hadoop等大数据技术和其他大数据工具和设备的出现以及云计算数据处理与应用模式的广泛运用，为企业处理日益增长的海量非结构化数据提供了高效、可扩展的低成本解决方案，弥补了传统关系型数据库或数据仓库处理非结构化数据方面的不足，深化和拓展了企业商业智能和知识服务能力，形成了数据驱动的决策机制，提高了决策水平。因此，大数据时代，企业应转变信息资源管理工作模式和利用方式，以价值创造为核心，以新一代信息技术深度应用为抓手，加强信息资源整合，精准、快速地提取增值性的有效信息，打响信息资源整合攻坚战。大数据时代到来，企业发展机遇与挑战并存（一）大数据掀起企业发展革新浪潮大数据时代，数据逐渐变现为独特的流通货币。企业大数据的真正核心应用价值不在于数据本身，而是利用数据在企业内部驱动管理模式的转变、营销模式的创新和IT系统架构的变革等，通过大数据的运用，促使企业经营业务的顺利开展，为引导企业战略决策提供重要的依据。如：快速消费品行业通过大数据分析产品潜在购买关联；汽车研发企业通过分析车辆运行情况等大数据来优化用户体验；金融行业利用大数据评估个人信用风险等等。企业对于海量数据的深度挖掘和运用，将掀起新一波生产率增长和消费者盈余浪潮。大数据驱动企业管理模式转变。大数据时代推动企业管理模式转变主要体现在“数据资产化”和“决策智能化”两个方面。第一，大数据时代，数据信息逐渐成为企业重要战略性资源，拥有的数据信息越多，能够挖掘分析获取的潜在价值就越丰富，信息化建设投资回报率就越大。因此，企业信息部门将逐渐由“成本中心”转变为“利润中心”。第二，有关数据显示，企业数据智能化程度提升10%可提高15%的产品和服务质量。大数据时代，企业可对大量的客户、业务、营销、竞争等多方面数据信息进行分析挖掘，提取有用价值信息，进行智能化决策分析，制定更加可靠的战略。因此，企业管理将通过决策智能化实现从“业务驱动”到“数据驱动”的转变。大数据驱动企业营销模式创新。大数据时代，企业营销模式的创新主要体现在对消费者的需求预测和对产品的功能性验证两方面。企业在运用云平台模式的基础上，构建了畅通的用户行为和反馈的获取渠道，再引入Hadoop等轻量级、开源的大数据分析工具，通过大数据分析，深刻理解消费者的需求，拉近了与消费者的距离。在此基础上，创新企业营销模式，一方面，通过高效分析大量的消费使用信息做出消费需求的预判；一方面，通过用户行为监控，针对用户行为和需求反馈快速做出产品功能调整，实现产品功能商业价值存在与否的验证。大数据驱动企业IT系统架构变革。IT系统是大数据的根基。现代企业IT系统架构模型多以Scale-UP为主，主要建立在IOE（IBM小型机、Oracle数据库、EMC存储）+Cisco模型基础上，能够适应既定模型下一定数据量的业务流程的要求。而大数据时代对企业IT系统的要求将会超越现有厂商架构的技术顶点，IT支出与数据信息的增长将呈现线性正相关。据赛迪顾问统计，各行业大数据IT投资规模在急速攀升，2012年投资规模超过4.5亿，2013年已达到10亿规模，有望在2016年突破百亿规模。企业面临成本、技术和商业模式的严峻挑战。目前，国产化热潮来袭，呈现出利用Scale-out架构+开源软件逐步替代现有系统架构的“去‘IOE’”的信息化建设趋势。（二）大数据时代企业信息资源管理的难点大数据时代，物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术在企业产品研发、客户关系管理、风险管理、供应链管理、决策支持等环节的应用逐步深入，具有“大量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）、价值（Value）”特性的信息被大量创造出来。这些信息资源在统一标准规范、实时精准管控和深层价值挖掘上难度较大，企业面临信息资源管理的巨大挑战。结构复杂多样，统一标准规范难。大数据时代，信息资源在组织上表现为非线性化，超文本、超媒体信息逐渐成为主要的方式；同一服务器上的信息资源也可能在数据结构、字符集、处理方式等方面存在差异。大数据这一结构复杂多样的特性给信息资源统一标准和规范的建立带来麻烦，使得体量庞大的结构化和非结构化的信息资源处于无序组织状态。标准化、规范化企业信息资源是未来企业信息化建设的重点和难点之一。动态性与交互性并存，实时精准管控难。大数据时代，互联网信息是企业信息资源的重要组成部分，丰富的网络信息资源为企业数据获取提供了便利，这些资源为企业进行大规模、精准化的消费者行为研究提供了机会，而互联网信息的动态性是显而易见的，具有很大的自由度和随意性。同时，交互性是网络信息传播的最大特点，互联网形成了企业与用户沟通的桥梁，企业和用户共同参与，使得信息双向流动。企业对自由灵活的且互动性强的信息资源实时精准控制难度越来越大。数量庞大且内容多样，深层价值挖掘难。大数据时代企业信息资源包罗万象，一方面是与外部的客户、合作伙伴通过文本信息、社交网路、移动应用等形式进行互动时产生大量的数据；一方面，企业内部生产研发、综合办公、视频监控等日常经营管理活动产生的大量信息。这些信息资源在形式上表现为文本、图像、音频、视频等，是多媒体、多语种、多类型信息的混合体。研究表明，中国捕获和产生的数字信息量有望在2012年至2020年间增至8.5ZB，实现22倍的增长，或保持50%的年复合增长率。企业在PB级甚至EB级的数据中寻找相关信息无异于大海捞针，利用信息驱动决策的成本和复杂性与日俱增。企业信息资源管理体系与信息技术发展不对称（一）传统粗放式信息资源管理的整合度不高企业信息资源长期处于粗放式管理状态。企业对内部产生和外部反馈的大量数据信息仅仅是存储下来，缺少信息的甄别、分类、整合和加工，很少利用信息进行管理决策，信息资源的利用率非常低。大多数企业缺乏有效的方法、手段和机制对信息资源进行管理，无法及时有效的对信息资源进行提取、集成和分析，整合度非常低。（二）信息资源管理缺乏对大数据的深度认知就企业而言，信息资源管理的核心目标就是确保信息资源的有效利用，做到正确决策。企业只有深度认知大数据特征以及大数据给企业信息资源管理带来的难点，才能有序组织和管理结构复杂、大量、实时且潜在价值高的数据信息，才能及时、准确地挖掘分析出海量数据信息的潜在价值，才能确保信息资源的有效利用。然而，多数企业在信息资源管理过程中，对大数据的认知还只留于表面，导致信息资源的有效利用率偏低。（三）信息资源管理缺乏数据治理体系化建设数据治理尚属比较新兴的、发展中的概念，随着“大（大数据）云（云计算）平（平台）移（移动互联网）”等新一代信息技术的飞速发展，对企业数据质量的要求越来越高，企业亟需数据治理（Data Governance）来输出规则的可信度高的数据。然而，目前国内大多数企业在数据治理方面还处于初级阶段，只是做了简单的数据质量检查、数据归档、数据安全等分散性的数据处理工作，没有形成数据治理方法论，数据作为企业核心资产来运作的理念尚未形成，完整的数据治理体系建设缺失。大数据时代企业如何进行信息资源整合（一）统一信息资源模式，强化数据标准建设大数据时代，企业信息资源整合的关键是依托企业主数据管理（MDM，Master Data Management），强化数据标准化建设，实现信息资源模式的统一。企业主数据管理就是将企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据（主数据），集中进行数据的清洗和丰富，并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给企业内需要使用这些数据的应用。赛迪经略总结多年企业信息化规划经验，结合大数据时代企业信息资源管理的要求，提出了识别、诊断、规划、实施、维护5个阶段实现企业主数据管理的方法论。（二）推进结构化和非结构化数据的融合发展大数据时代，实现企业海量复杂数据信息的科学有效管理是保障大数据技术能够充分挖掘企业信息资源的潜在价值的前提。纸质信息与数字化的视频、音频、邮件、图片等非结构化数据在企业信息资源中的比重的逐步攀升，蕴含了丰富的潜在价值。这些非结构化数据的构造方法重复率高、冗余存储明显，且不同对象之间可能存在复杂的关系。然而，传统的面向对象的数据模型无法实现对非结构化数据的组织和管理。因此，企业需推进结构化和非结构化数据的融合式发展，将超文本、超媒体数据模型和面向对象数据模型进行融合，构建适合结构化和非结构数据统一组织和管理的数据模型。（三）积极部署大数据应用，驱动信息资源的有效利用大数据时代，企业信息资源整合的最终目标是利用大数据分析与挖掘技术实现信息资源的高效利用。应用系统是大数据的根基，企业应加大大数据技术的应用部署力度，综合运用云计算、分布式计算、数据交换、数据仓库、数据挖掘以及非结构化的数据处理等多层次的大数据技术搭建大数据平台。（四）重视数据安全管理，确保大数据生态圈信息安全大数据时代，信息系统之间互联是必然的，他们会形成一个息息相关的生态圈。在这一生态圈里，存储和管理的大量数据信息是企业市场竞争力的核心，需要对数据安全问题进行控制和管理。因此，企业在信息资源整合过程中应以数据安全管理为前提，需要与上下游企业以及安全管理机构、评测机构等第三方机构开展广泛合作，从企业管理制度、流程和技术手段等多方面协作确保大数据生态圈的数据信息安全。via：赛迪顾问End.
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专家:利用大数据金融信息服务业推动国家高质量发展
日17:22&&来源：
人民网北京4月3日电 （张晓赫）“高质量发展的内容非常丰富，其中最根本的一点是要提高资源配置的效率，而在资源配置过程中，金融业起着重要作用。” 在接受记者采访时，国务院发展研究中心副主任隆国强表示，用好大数据等新技术提高金融业的风险识别与服务能力，能够帮助银行和其他金融机构更有效地把资源配置给真正有发展潜力者，特别是新型中小企业。
当前，全球金融科技的广泛应用正在对传统金融体系进行重塑，加速形成更加多样化的金融格局。作为新一代信息技术与金融业融合发展的新兴行业，大数据金融信息服务业如何提高金融服务实体经济能力和金融风险防范能力持续受到业界关注。在日前国务院发展研究中心举行的中国大数据金融信息服务业发展战略研究项目结题座谈会上，隆国强表达了上述观点。
“通过对新技术革命成果的有效运用，中国金融业有望实现弯道超车，未来比发达国家走得更好。”隆国强表示，大数据金融信息服务业可以为提高金融业配置资源能力、更好防范风险、增强金融企业国际竞争力提供重要支撑。
对于大数据金融信息服务业的未来发展，隆国强认为，行业除了自身能力的提升，还需要各方面条件的配套。比如，信息的公开透明、信息安全等问题，需要政府提供一整套机制和相应的法律法规来保障。
“促进金融信息服务业的发展，一方面要把握机遇，另一方面要靠政府改革，靠进一步适应技术进步带来的新变化来完善法律法规以及政府监管。”隆国强表示，发展金融信息服务业不仅是要支撑金融业更好的发展，更大目标是推动国家高质量发展，其实现还有大量工作要做。
经历一年多的调研，国务院发展研究中心金融研究所所长吴振宇介绍，推动金融业的发展转型，既包括金融业本身，也包括整个金融业的生态，要把我国在互联网方面的优势和金融业结合起来，才能够起到弯道超车的作用。
该如何抢抓当前发展机遇？吴振宇说，一是将现代科技，特别是大数据技术的最新技术、成果运用于金融业，推动金融业的转型和风险防控，成为打造国家金融竞争力的重要支点。二是要形成体系完整、具备持续创新的格局，培养一批具有独角兽优势的公司，提升金融信息服务业的水平和能力，形成完整有效的支撑体系和保障体系，完善全面监管体系。吴振宇表示，希望通过相关的课题研究，帮助政府完善行业相关的监管体系和支撑保障体系。
作为课题案例企业代表，百融金服CEO张韶峰表示，百融金服主要在精准获客和风险控制两方面为金融机构提供服务，核心业务是利用人工智能、大数据、区块链等领先的技术，帮助持牌机构，尤其是银行、小贷公司做好金融业务。
据介绍，百融金服已经辅助各类信贷机构日均审批贷款与信用卡申请500万笔。张韶峰表示，企业的目标是架起普惠金融的需求侧和供给侧之间的桥梁，即小微企业和个人，尤其是中低收入人群和金融机构之间的桥梁，而这正是目前普惠金融最大的难题。
为了进一步促进行业发展，在具体的政策建议上，项目研究组代表、国务院发展研究中心金融研究所副研究员朱鸿鸣提出：一是把大数据金融信息服务业发展纳入国家金融发展战略，完善政策支撑体系和制度环境。二是创新和完善对金融科技的监管，守住金融风险和金融消费者合法权益保护底线，推动技术驱动型金融创新。三是完善信息安全立法和保护，细化行业和地区标准。四是推动大数据金融信息服务业金融机构的协同合作。
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让信息多跑路&&使群众少跑腿
利用大数据打通政务信息孤岛
日07:13&&&&来源：
　　当前，政务信息孤岛现象已经成为制约简政放权、放管结合、优化服务改革的重要因素。所谓政务信息孤岛，是指政务信息数据被分割存储在不同部门的信息系统中，无法实现互联互通、互相分享、整合利用，难以为居民、企业和社会组织等提供完整、高效、便捷的公共服务。政务信息孤岛的存在，不利于提高政府效率和透明度，群众对此有不少意见。比如，社会上普遍反映强烈的群众办事要在各个部门反复奔波、行政审批环节繁复等现象，都与政务信息孤岛的存在密切相关。因此，如何利用大数据打通政务信息孤岛亟待破题。
　　政务信息孤岛的存在，既有技术上的原因，也有体制机制的原因。从技术角度看，在信息技术发展初期，由于受信息存储能力、传输能力等的制约，信息无法实现大规模、远程、高速、安全的存储与使用。因此，各个政府部门只能通过各自建设的方式实现分散、孤立的数据存储与使用。上世纪90年代开始，我国政府大力推进各领域的信息化工程，由于受当时技术水平的限制，只能先实现政府部门内的互联互通，而无法做到整个政府内跨部门的互联互通。从体制机制角度看，由于我国国土面积辽阔，不同区域之间存在较大差异，一开始难以在全国范围内实现信息化统筹建设。如果在信息化建设初期就强行要求信息化的全国统筹，那么，整个国家范围的信息化建设进程必将极为缓慢。因此，在信息化建设初期，我国形成了中央统筹指导、各地各系统自行开发建设的格局。这也是造成政务信息孤岛现象的重要原因。从这些方面看，政务信息孤岛的形成有其历史客观原因。
　　党的十八届五中全会明确提出要实施国家大数据战略。对于政府而言，大数据时代的一个重要改变是可以利用大数据技术打通原先孤立的政务信息孤岛，建立完整、统一、无缝隙的高效公共服务体系。一方面，大数据可以改变原先政务数据被孤立存储的格局。通过大数据存储技术，可以直接改变政府部门各自建设数据中心从而形成部门间数据隔离的状况，为进一步实现政府数据交换打下物理基础。另一方面，大数据可以改变政务信息数据独立建设的思路。在大数据时代，数据的收集建立呈现出与传统信息数据建立原则不同的更加开放聚合的特点，不同渠道、不同维度的信息可以通过有效的组合形成丰富完整的信息档案，不但政府自己可以维护信息，居民、企业、社会组织等也可以参与到信息的维护中去。此外，大数据还可以改变政务信息分立使用的格局。大数据平台的建设超越了原先分立的部门架构，数据的归属权不再被认为是某些部门所专有，而是从一开始就具有开放、共享的属性，不同部门可以使用大数据平台中的不同政务信息，而居民、企业和社会组织也可以依据相应的法律法规获取有效的政务信息。
　　可以说，大数据时代的到来为打通政务信息孤岛、建立完备统一的政务信息数据平台打下了良好的技术基础。进一步利用大数据打通政务信息孤岛，可以从以下三个方面来推进：一是进一步推动建设统一的政务数据平台。在不同政府层面率先建立完备的同级政务信息跨部门平台，实现原有信息的跨部门共享与共有存储，原有封闭的政务信息必须在跨部门数据平台实现有效备份。这是要通过改变存储架构来改变政务信息孤岛存在的物理基础。二是推动建立政务信息共享的制度架构。应在政府内部统筹设置信息化建设与数据建设的推进机构，其重要职能是规范完善政府内部的所有信息化建设与数据建设，打破部门壁垒。在实现横向打通的基础上，进一步推动实现整个政府体系内的纵向信息打通。三是进一步推动政务信息共享的法律法规体系建设。实现政务信息共享，既要靠政府部门自觉主动，也要靠健全的法律法规体系。应将政务数据共享纳入法治轨道，不但实现政府部门内部的共享，还要利用法律法规推动政务信息与社会信息的共享对接。
　　（作者单位：国家行政学院公共管理教研部）
　　《 人民日报 》（ 日 07 版）
(责编：杨丽娜、谢磊)
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