大数据时代加强统计信息化建设的探究.pdf

中文科技期刊数据库（全文版）社会科学 9 大数据时代加强统计信息化建设的探究 王秀学 河北卢龙经济开发区管理委员会公共资源投资服务中心，河北 秦皇岛 066400 摘要：摘要：随着大数据技术的不断发展，数据规模的不断增大，数据种类的不断丰富，大数据成为了目前的一个热点话题。而统计信息化建设也开始在这个背景下得到了广泛关注。本文首先介绍了大数据的概念和特点，然后探讨了统计信息化建设的重要性和意义，并就加强大数据环境下统计信息化建设提出几项具体措施以促进统计信息化建设的发展。关键词：关键词：大数据；统计信息化建设；数据安全 中图分类号：中图分类号：F2 0 引言 大数据的概念已经出现多年，但在近年来才被广泛应用、深度挖掘。在大数据时代，数据作为一种基础性的生产要素，具有非常重要的战略地位。统计信息化是指运用计算机技术和信息网络技术对统计业务和统计数据加工处理的一种新技术体系。统计信息化建设就是将信息技术与统计工作相结合，加强统计业务管理及数据管理，提高政府的统计数据质量、安全性、运作效率和公开透明度。在大数据背景下，推进统计信息化建设对于优化政府决策、促进经济发展、提升资源配置效率等方面都具有重大的意义。1 大数据的概念和特点 1.1 大数据概念 大数据指的是规模巨大、复杂度高、类型多样、数据价值潜力极大的数据集合。具体来说，大数据是由超大型、高度复杂、高速沉淀、高度多样化的数据集所组成的，这些数据集可能被用于提高业务运营效率、创造新的商业机会、改善决策和创新。1.2 大数据特点 大数据的首要特征是数据量大且数据类型多样，这种数量级从几兆字节到数百兆字节、数千兆字节、甚至数十兆字节或几百万兆字节不等。大数据不仅包括结构化数据（如数字、文本、邮件等），还包括半结构化数据（如日志、音频、视频等）和非结构化数据（如图像、视频等）。其次数据增长速度快且数据价值潜力大：数据的增长率非常快，而这种速度可能比其它任何事物都更快。这种数据增长速度可能是不可想象的，而且继续增长的趋势仍在不断加强。大数据的最终目的是为了提高业务效率、创造新的商业机会、改善决策和创新。因此，大数据可以被看作是一种“机会资产”，它们可以将共享和利用变成同样有用的商业机会。第三，处理能力高且数据分析能力极强：对于处理大数据，高强度的计算能力是必须的。为了更好地处理大规模的数据，技术发展了很多创新性的技术和工具，包括分布式计算、云计算、Hadoop、Python 等。数据分析能力强：要从这样的海量数据中获取有用的信息，强大的数据分析能力是必须的。数据分析工具可以帮助用户更深入地理解他们的客户需求，帮助增强商业决策和创新。2 统计信息化建设的重要性和意义 2.1 统计信息化建设的重要性 大数据的兴起带来的是在尽可能短的时间内获取最真实、最为准确的信息，借此实现从大数据中获取有价值的信息。统计信息化建设可以帮助政府和企业对海量的数据进行分析和挖掘。通过建立系统化、标准化的统计信息化数据库，可以对社会经济运行状况进行实时监测和全面分析，提供科学的、全面的决策支持。就企业而言，通过大数据分析，可以发现数据背后的规律和商业机会，发现产品特点、市场需求、人群特征等关键信息。这些信息能够为企业提供比传统经验更加真实和详尽的信息，使企业在严峻的市场竞争中脱颖而出。统计信息化建设可以实现大数据的应用，这是现代企业应该追求的目标之一。大数据的应用可以帮助企业降低成本，提高生产效率，优化商中文科技期刊数据库（全文版）社会科学 10 业流程，提高用户满意度和产品信誉度。通过大数据应用，企业可以挖掘和创造未来商业机会，实现个性化服务。2.2 统计信息化建设的意义 2.2.1 促进数据资源的开发和共享 信息化建设可以推动数据资源的开发。通过建立数据中心、构建数据集成平台、采用大数据技术等手段，可以有效整合各类数据资源，提高数据的可用性和共享性。同时，信息化技术可以实现数据自动化采集、处理、存储和分析，减少了手动操作的繁琐和重复性劳动，提高了数据开发的效率和准确性；通过建立数据共享平台、开放数据接口等手段，可以实现不同部门、机构之间的数据资源共享，达到优化资源利用、提高服务质量的目的。通过促进数据共享，可以促进各类数据之间的融合，提升数据分析和预测的能力，进一步促进业务的发展和创新。信息化建设对于数据资源的开发和共享具有重要的推动作用。在信息化建设方面，政府、企业和社会应该加强合作，共同推动数据资产化，创造更多的经济和社会价值。2.2.2 提高数据的利用率和利用效率 一方面，统计信息化建设可以提高数据利用率，信息化建设可以提供更多可靠的数据。通过提高数据采集、处理、存储等流程的自动化和规范化程度，可以减少人为错误、提高数据质量。同时，信息化建设可以通过提高数据安全性和保密性来保护数据隐私，让人们更加愿意分享和利用数据。另一方面，信息化建设也可以破解数据难题，提高数据利用效率。通过有效的数据可视化和数据挖掘技术，可以更快速地识别数据的规律和特点，帮助决策者更好地利用数据，从而提高决策效率。此外，信息化建设也可以通过快速响应数据需求，提供更加及时的数据支持，让数据的利用更加方便和高效。比如政府可以用这些数据来制定更为科学的政策，企业可以用这些数据来制定更为精准的营销策略。2.2.3 提升企业和政府的决策能力 通过信息化建设，企业和政府可以更好地利用数据，对决策进行科学分析和预测，提升决策的精准度和效率。首先，信息化建设可以通过可视化技术将数据以更加清晰、直观的方式呈现出来，帮助决策者了解和分析数据，更好地理解各项指标的变化和趋势并利用数据挖掘技术对数据进行深入挖掘，发现隐藏在数据中的价值信息，提供有力的决策支持依据。其次，通过信息化建设，可以构建出数据模型，模拟对不同的决策方案进行评估，从而在真实场景中制定出最优的决策方案。通过信息化建设，还可以实现组织内部以及跨部门、跨领域的数据共享，从而更好地共同制定决策，减少决策过程中的返工和重复。3 大数据时代统计信息化建设应当注意的问题 随着大数据时代的到来，统计信息化建设也迎来了蓬勃的发展。然而，在建设过程中，需要注意以下几个问题，以建设更为完善和有效的信息化体系来推动企业和社会的发展。（1）数据质量和数据安全问题。在大数据时代，海量的数据对信息处理造成了困难，同时由于数据来源的多样化，在一定程度上导致了数据质量的不可靠性。针对这一问题，需要建立完整的数据质量控制体系，采用合理的数据规范和数据清洗技术，提高数据质量；由于数据的涉密性和个人隐私等因素，数据安全成为统计信息化建设中的重要问题。建立完整的数据安全和保密机制，采用安全的数据传输、存储和处理技术，以确保数据的安全性和隐私性。（2）算法模型及组织与协同问题。在大数据时代，高效的算法模型可以快速的发现隐含在海量数据中的价值信息。建设完善的算法模型体系，对数据进行科学处理和分析，可以提高数据分析的效率和准确率；统计信息化建设需要多个部门、多个领域、多个方向的协同工作。加强内部沟通、数据共享、技术合作等方面的建设，推动不同部门和领域的资源共享，提升整体的建设效益。（3）人才储备问题。计信息化建设需要大量相关技术人才，但是这些人才通常的市场供不应求，同时，不同数据应用领域的专业知识和技能也有所不同。因此，企业需要采取多样化的人才储备方式，例如通过招聘、培养、外部合作等方式积累人才。同时，针对不同应用领域的需求，可以开展相应的技能培训和人才引进工作。4 加强大数据环境下统计信息化建设的具体措施 在大数据环境下，统计信息化建设需要采取一系中文科技期刊数据库（全文版）社会科学 11 列的措施以应对数据的高密度、高维度、以及更多的数据类型和数量。从而进一步提升大数据时代背景下统计信息化建设效能，建议从以下几个方面来进行探索和研究：4.1 建立数据质量控制体系。建立一个完善的数据质量控制体系是保证统计信息化建设中数据高质量的关键。通过以下步骤来建立数据质量控制体系可以保障数据的准确性、可靠性和及时性。下面是建立数据质量控制体系的具体步骤：首先，筛选数据源和数据采集方式以及对数据进行必要的预处理。优先选择数据质量高、来源可靠的数据源，并使用标准的数据采集方式收集数据。数据预处理过程包括数据清洗、数据转换和数据整合等。数据清洗可以删除无用或重复数据，数据转换可以将数据转换为标准格式，数据整合可以将多个数据源的数据进行整合。其次，就是确保数据传输安全及对数据的验证和审核。通过使用加密传输方式和安装防火墙来确保数据传输的安全。对数据进行验证和审核可以保证数据的准确性和完整性。可以通过人工审核、自动审核或专门的审核软件实现。再有就是建立数据仓库建立数据监控和管理机制。数据仓库是存储数据的主要设施，建立数据仓库可以将数据集中存储，便于管理和统计。建立数据监控和管理机制可以及时发现和解决数据质量问题，保证数据的可靠性和及时性。对于数据的收集、处理、分析和管理等相关人员，应进行系统的培训，提高其对数据质量控制的认识和能力。4.2 选择适当的数据技术和工具 在统计信息化建设中，选择适当的数据技术和工具可以帮助实现数据采集、清洗、整合、存储、分析和管理等各个环节的自动化和智能化，提高数据的准确性、完整性和及时性，提高数据价值，为政策制定和决策提供更好的支持。下面是选择适当的数据技术和工具的具体步骤：第一，了解数据处理需求和目标及数据技术和工具的特点和功能。首先需要明确数据处理的具体需求和目标，并根据需求和目标确定数据技术和工具的选择和应用。在选择数据技术和工具之前，需要对各种数据技术和工具的特点和功能有一个充分的了解。包括数据采集、清洗、整合、存储、分析和管理等方面的技术和工具。第二，根据数据处理需求和目标选择适当的数据技术和工具。根据数据处理的需求和目标选择适当的数据技术和工具是非常重要的，可以根据数据量大小、数据处理复杂度、处理效率、准确率等方面来选择合适的技术和工具。第三，要进行试用和测试及不断更新和升级。在正式采用数据技术和工具之前，需要进行试用和测试，以确保其能够满足实际需求，并达到预期效果。数据技术和工具是要不断更新和升级的，为了保持技术和工具的优势和效益，需要及时进行更新和升级。4.3 建设数据安全和保密机制 在统计信息化建设中，数据安全和保密是一项重要工作，建设数据安全和保密机制是确保数据信息化运作顺畅、保障信息的安全和保密的重要环节。下面介绍如何建设数据安全和保密机制。首先是制定数据管理规定和标准及加强数据管理人员培训。建立数据安全和保密管理制度和规范，主要包括数据安全的管理措施、数据保密责任制和数据审查机制等。制定数据管理规定和标准，确保所有参与数据操作和数据处理的人员都按照规定和标准进行操作和处理。对数据管理人员开展数据安全培训，提升其对数据安全的认识、保密意识和技能水平。加强对新技术、新方法的学习，使数据管理人员更加专业、可靠。其次，建立完善的数据备份机制并采取技术手段加强数据安全。建立数据备份机制，定期备份数据，并将备份数据储存于安全可靠的地方。数据备份是数据恢复和防范数据丢失或被攻击的重要手段。采用数据加密技术和身份验证技术等安全技术，确保数据传输和处理的安全性。建立系统安全检查机制，每年对系统进行全面检查，确保系统的安全性。第四，要确保数据安全审计并制定数据保密政策。对各种与数据相关的操作，均需要留痕可查。建立数据审计机制，对数据操作和处理过程进行监控和审计，并定期进行安全漏洞分析和评估。根据国家法律法规和企业管理要求，制定数据保密政策并实施。包括规定访问权限、规定数据的传输和备份方式、防止数据窃取和泄露等。中文科技期刊数据库（全文版）社会科学 12 4.4 实现数据共享和协同 数据共享和协同是统计信息化建设的重要方面，可以有效提高统计数据的质量和效率。以下是实现数据共享和协同的具体措施：首先，建立数据标准和规范。统计数据的共享需要建立一套数据标准和规范，以确保数据的一致性和可靠性。有关部门应当制定数据，包括元数据，采集标准、分类标准、数据格式标准、数据安全标准等，以实现数据的高质量、有效利用。同时，建立数据共享平台。建立数据共享平台是实现数据共享和协同的关键步骤。通过数据共享平台，不同部门可以分享数据资源、共享数据服务，实现数据共享和协同。数据共享平台可以是开源软件，也可以是由政府或组织建立的专属平台。其次，完善数据安全机制，并加强数据开放和共享宣传。在数据共享和协同的过程中，数据的安全是至关重要的。有关部门应当建立完善的数据安全管理机制，包括数据加密、数据备份、数据权限管理等，以确保数据的安全和保密；有关部门应当加强数据开放和共享的宣传，启动政府部门的数据共享计划，推广数据的开放和共享，以促进公众对政府部门的信任和关注。另外还要建立数据协作机制。数据共享和协同需要有关部门之间进行紧密配合和协作，需要建立一套数据协作机制，以实现数据的交流、协作和集成。有关部门可以开展技术培训、建立专门的项目和团队，定期开展数据使用教育和培训，提高数据使用效能和协同能力。5 结论 统计信息化建设在大数据背景下具有非常重要的意义和价值，可以为政府和企业提供更准确和有效的决策支持。在建设过程中，需要注重数据的开发和共享，建立统一的数据分析和挖掘平台，建设技术强、安全可靠的数据安全系统，不断推动信息化建设的创新和发展。同时，政府和企业也需要加强合作，积极推动信息资源的共享和价值优化，为社会发展和创新创造更好的机遇。参考文献 1郑秀芳.浅谈基层统计制度改革J.经贸实践,2017(16):1.2张端.大数据时代背景下的档案管理探讨J.科学中国人,2017(14).3李胜建.大数据时代政府统计数据来源渠道研究J.中国国情国力,2015(2):77-79.4牛韬.对大数据时代统计信息化的思考J.区域治理,2022(37):270-273.5王治刚,韩敏.大数据时代完善信息化统计工作的思考J.中国信息化,2022(9):101-102.