探析大数据背景下统计数据质量影响因素

2020-07-13 06:34付瑞超内黄县统计局
消费导刊 2020年29期
关键词:统计数据流程因素

付瑞超 内黄县统计局

随着时代的发展和社会的进步,新形势下大数据技术的应用推广为很多行业的发展提供了重要的技术手段支持,但是也要看到大数据信息量巨大,并且很多数据类型比较多样化,这对于统计而言也提出了新的挑战,如何进一步加强数据的快速精准处理和分析研究成为目前行业探究的重点。由于影响统计数据质量的因素比较复杂,为此需要结合实际认真分析研究,这样才能切实提升统计数据应用价值。

一、新时期大数据视域下加强统计数据质量管理的必要性研究

新时期加强大数据背景下统计数据质量管理,一方面可以全面结合时代的发展要求以及行业变化、环境等各方面的情况进一步强化数据的精准统计分析和研究,不断提高数据的采集质量和效率,提高数据分析深度,全面保证统计数据基础体系完善,更好地发挥其应有的价值。另一方面,通过不断加强统计数据质量管理,可以更好地结合行业发展要求等在数据的深度分析以及快速检索等方面探究更为可靠科学的工具,进而不断优化统计数据信息化系统,切实为统计部门各项工作的开展奠定良好的基础。

统计数据质量是新形势下统计工作的重要基础保障,统计部门在进行信息采集以及数据的汇总、审核等过程中依靠传统的模式往往耗时耗力,并且在数据的整合等过程中还容易出现数据传递失真等问题,大数据时代的到来让数据信息变得更加复杂,为了避免减少低质量数据的出现,需要全面借助大数据技术,结合统计工作的具体实际等来进行针对性探索,这样才能切实提升统计数据的有效性,进而更有效地发挥其应有的功能。

二、大数据背景下统计数据质量相关的影响因素分析

导致统计数据出现质量偏低的原因有很多,既有技术方面的处理原因,同时也有流程管理等方面的原因,所以需要结合实际进行科学性探究,找出影响统计数据的因素,这样才能更好地针对性提升和完善。统计数据质量具体的影响因素包含:

1.技术方面的原因分析。大数据时代的到来越来越多的信息技术不断出现,为各行各业的发展提供了有利的技术支持,大数据时代统计工作也面临更为复杂的形势,无论对于何种组织而言数据的分析检测都非常重要,组织想要不断提高统计数据质量,需要加强相关技术的应用,这样才能更好地发挥其辅助作用。技术方面的因素比如数据质量检测技术的可靠性、数据分析技术是否完善高效以及数据综合处理手段是否满足组织业务管理等工作需要,能够在短时间内迅速提取组织所需要的数据并进行分类分析等,这些都是需要深入研究的问题,也是影响统计数据质量的重要技术要素。

2.流程方面的因素分析。在统计工作开展的过程中涉及到很多的环节,包括数据的采集、数据的维护以及数据的分析等等,为此需要建立清晰的流程体系,围绕数据统计等从源头上逐项进行层次的分解,以此为基础进行数据的更新完善和动态维护,从而确保数据及时准确有效进行整合,便于相关部门和人员等加以利用。流程方面如果数据从采集到生成整合等环节不够清晰,相关的流程机制不够完善,或者针对某一个环节,比如数据的采集环节等没有严格制定详细的数据采集流程,没有针对如何借助智能设备和统计数据技术等进行数据的管理,那么将难以保证数据的有效开发利用。另外如果在数据的整理环节,没有建立针对不同类型数据不同的存储以及整合方式,那么一旦出现问题也将难以保证数据处理的时效和质量。

3.管理方面的因素分析。数据统计工作的开展需要管理人员加强沟通,不断提高业务技能和综合素质,这样才能确保数据的真实性、可靠性以及系统性等等。统计工作的开展以及各类统计事务的安排等等都需要进行科学安排和优化设计,如果统计人员业务知识匮乏,或者对大数据理论和相关的技术等研究不够深入,没有严格按照相应的制度体系和具体的政策要求、标准、统计指标等进行针对性规范开展各项工作,对统计数据权威性维护等方面思想认识不到位,那么这些都将会影响统计工作的开展效能。

三、大数据背景下加强统计数据质量管理的完善措施

大数据时代的到来影响统计工作的环境以及格局,为了进一步提升统计数据质量,建议围绕以下几个方面进行管理探索:

1.加强国家政策的完善,并强化基层服务指导。要围绕统计法实施条例的出台和实施等情况及时做好各方面的调研,不断继续学习其他国家在统计立法以及统计调查、实践等方面的经验,形成更完善细致科学的行业指导规范等等,引导各级组织结合自身的实际情况建立健全统计基础制度体系,强化全面质量管理。政府相关部门和行业部门要加强指导监督,在统计数据的统计分析等方面提出更多的规范指导性意见,从而切实指导他们有序开展各类统计活动。

2.加强统计数据全面质量管理。要深入借助现代大数据技术等相关的处理手段,对统计数据进行系统的优化整合。比如建立完善的统计信息化服务体系,授予不同的权限,加强对统计人员的业务技能、素养等方面的培训,尤其是注重信息技术应用等方面的培训,提高他们统计技术和信息技术融合探索与应用的能力。在数据的汇总分析以及共享处理等方面要围绕组织自身的实际探究更为可靠的管理技术和方法体系等,从数据的采集到整理、分析等各个环节加强相应检测技术的引入和应用,从源头上控制统计数据质量,保证统计数据可靠、真实、及时予以形成。

总之,大数据背景下统计数据质量的影响因素更为复杂,在具体实施过程中需要加强规范管理,强化统计基础处理和质量检测、功能完善,这样才能更好地提升统计效能。

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