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新形势下政府统计的大数据技术价值体系构建研究

2015-11-14孙海英

科技资讯 2015年21期
关键词:价值体系构建技术

孙海英

摘 要:众所周知,进入21世纪信息时代以来,大数据逐渐渗透到各个行业和业务职能领域,慢慢成为重要的生产要素和组织要素。在这样的大数据时代,政府统计的大数据技术也随之发生改变,统计调查制度的改革也就此拉开序幕。城乡发展新阶段,统筹兼顾,丰富统计大数据的思路,政府才可以做好有关的信息化管理。国家统计部门对于大数据统计技术价值体系的建构要始终重视真抓实干,注重实效,对于信息数据的高质量要有清晰的认识。

关键词:政府统计 大数据 技术 价值体系 构建

中图分类号:C829.2 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2015)07(c)-0010-01

在中国的各个行业领域都牵涉着大数据的开发研究,政府统计数据是大数据的重要组成部分,实现现有统计成果与新源头数据的合二为一,加强信息数据的真实性,这是政府统计大数据技术价值体系构建不可忽视的话题。大数据时代背景下,政府顺应时代的需求,将巨大的社会价值开发出来,满足公众以及企业对于信息数据的需求。该研究文立足我国政府统计的大数据技术价值体系构建现状进行研究,重点分析大数据对政府统计带来的影响以及大数据时代背景下政府统计技术的发展趋势。

1 新形势下政府统计的大数据技术现状研究

1.1 传统统计技术的桎梏

目前,政府对于大数据的把握还远远不到位,统计大数据技术难以和互联网、物联网、云计算等数据智能化采集技术应用齐头并进。事实上,近年来,大数据的开发与利用在零售业、金融业、医疗服务、物流、制造业、电信等行业都成为热点,政府对于大数据的统计技术价值体系的架构却仍然停留于传统统计阶段,并没有做好连接工作。大数据作为以数据处理为核心的方法论,互联网、新闻媒体、学术机构、企业管理人员都不能对于大数据的信息处理能力视而不见,面对时代的洪流,大数据的冲击意味着现今的统计模式需要针对大数据,不仅是对于大数据统计的方式突变,也是对于政府指导下的各项工作各个阶段统计工作的冲击以及整个统计流程环节根本性的转变。故而,新形势下,政府需要做的是打破大数据传统统计技术的桎梏。

1.2 政府面临的大数据挑战

政府统计的发展始终围绕着市场经济条件下各部门的创新发展为目的,不断了解经济的规模、结构、发展水平、规模、效益等实时信息,为经济部门提供数据最新动态。然而,庞大的数据统计牵涉到的大数据包括人口总数、农业、工业、商业、金融、财政、劳动力、GDP、市场、物价、运输、邮电、教育、文化、科技、卫生、环保等等,与社会的方方面面都息息相关。全面统计、定期普查、抽样调查、重点调查等方式都成为统计的可行手段。面对复杂的工作,政府传统的统计方式开始力不从心,大数据的适时出现无疑对政府统计提出挑战。面对信息化时代,政府统计技术也开始日趋多样,有网络采集传输、集中存储处理、综合分析等等。面对大数据的挑战就需要直面问题所在,数据质量在短期内难以有效控制,指标体系不够完善,统计方法急需改进,行政记录资源统计的整合问题,统计产品短缺陈旧以及政府提供数据的公信力的缺失问题都足以让我们进行深深的思考和研究。在各种数据都爆炸性增长,信息主体成为每个社会成员,分析各类有效数据,发布更新实时快捷,既能体现宏观分析,又能满足行业微观决策的需要,政府统计大数据的工作被寄予更高的期待。

2 政府统计的大数据技术价值体系构建方法研究

2.1 真抓实干,保持信息的真实有效

政府的数据统计工作整理和挖掘要立足于实际,并保持与各方的积极合作,数据的开发始终应该要坚持大数据的思路,克服统计方法的局限性,充分考虑了数据源的局限性,不以政府掌握有关社会管理和运行的行政记录信息的优越性,忘却自己在行政岗位上的责任。学会甄别使用大数据下的各类信息。

2.2 丰富大数据时代的政府统计方法

做好统计工作,拥有正确的统计思想很重要,对于构建统计技术价值体系意义深远。首先,要深刻理解大量数据,用专业的统计思想,从不同的角度选择数据源加以分析。面对众多的数据,去伪存真,这种分析数据能力十分重要,用客观公正的思想对大数据进行预测和扩展性的剖析。

3 结语

政府统计的大数据技术价值体系构建要立足现实,多方合作,努力实现信息共享,在收集和整理数据的基础上,挖掘对于公众有用的信息。以这种价值导向,迎接大数据的挑战,同时利用大数据技术的优势,发展政府部门的统计技术,提高政府部门的公信力。

参考文献

[1] 唐莉.政府统计数据融入大数据需突破的几个问题[J].统计与咨询,2013(5):20-21.

[2] 王岩,何臻.政府统计综合业务信息数据挖掘与辅助决策系统——房地产投资类指标趋势预测分析子系统[J].电子世界,2013(8):100-101.

[3] 谢资二.大数据在政府统计中的探索与应用思考——以南通市综合数据管理平台建设为例[J].统计科学与实践,2013(10):13-15.

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