中国品牌官

　　文/葛淑娟 临汾市东部区域统计调查监测中心

　　统计数据是反映地方经济社会发展状况的重要依据，其质量直接关系到部门决策的科学性、企业投资的合理性以及社会公众对经济形势的判断。在大数据时代，海量、多样的数据不断涌现，为统计工作带来了新的资源，但同时也对传统统计数据质量提出了更高的要求。在大数据背景下提升统计数据质量，成为当前统计工作亟待解决的重要问题。

　　大数据对统计数据质量的影响

　　数据来源更加广泛。传统统计数据主要依赖于定期报表、专项调查等相对单一的方式获取。然而，在大数据环境下，统计数据的收集渠道有了极大的拓展。互联网平台、物联网设备、社交媒体、政府部门间的数据共享，构成了庞大的数据来源网络。通过整合这些丰富的信息资源，统计结果能够更真实地反映经济社会发展的全貌，为决策提供更为精准的支持。

　　数据处理要求提高。大数据的海量性和多样性使得统计面临的数据处理任务更加艰巨。一方面，需要处理的数据量急剧增加，传统的数据处理工具和技术难以满足需求;另一方面，不同来源的数据格式、标准不一致，需要进行校验、转换和整合，以确保数据的一致性和可用性。此外，大数据的实时性要求也促使统计部门加快数据处理速度，及时提供准确的数据产品。

　　数据质量评估难度加大。大数据背景下，数据的真实性、准确性、完整性和一致性评估变得更加复杂。由于数据来源广泛，部分数据可能存在质量参差不齐、虚假信息混入等问题。同时，大数据分析方法的多样性也使得数据质量评估标准难以统一确定。例如，基于机器学习算法的数据分析可能对数据的分布特征、异常值处理有特殊要求，这增加了统计人员对数据质量把控的难度。

　　统计数据质量存在的问题

　　数据来源繁杂，整合困难。统计部门在大数据时代面临着众多的数据来源，但这些来源缺乏有效的整合机制。统计部门从不同部门获取的行政数据、从互联网抓取的网络数据，以及通过传统调查方式收集的数据，由于数据格式、编码规则和统计口径的差异，使得统计部门难以对这些数据进行统一的整合和分析。这种状况导致数据资源分散，无法充分发挥大数据应有的优势，甚至可能因数据之间的冲突而影响统计数据的准确性。

　　数据处理能力不足。统计机构在数据处理技术和设备方面存在明显的滞后。面对海量的大数据，统计部门现有的硬件设施难以满足数据存储和运算的需求，导致数据处理效率低下。同时，统计人员对大数据处理技术的掌握程度有限，如数据挖掘、机器学习、分布式计算等先进技术，统计人员难以熟练运用。此外，统计部门还缺乏专业的数据分析人才，大数据分析应用方面进展缓慢，无法深入挖掘数据价值，影响数据质量的提升。

　　数据准确性难以保证。一方面，由于大数据来源广泛且部分数据缺乏严格的审核机制，虚假数据或错误数据可能混入统计样本中。例如，在网络数据采集中，一些未经核实的数据可能被误纳入统计范围。另一方面，统计调查对象的配合度不高，一些小微企业和个体经营者可能存在故意瞒报、虚报数据的情况，这些不实的数据进一步降低了统计数据的准确性。

　　大数据背景下统计数据质量的提升路径

　　拓宽数据收集渠道，整合数据资源

　　建立多元数据收集体系。统计部门为了更全面地掌握经济活动的动态，应积极拓展数据收集渠道。统计部门需不断拓展传统的统计报表和调查方式的应用边界，加强与互联网企业、电商平台、物联网设备提供商等机构的合作，建立常态化的数据采集机制。例如，统计部门通过与电商平台建立合作机制，能够实时获取本地商品销售数据，与物流企业合作，则能够收集货物运输流量的信息。

　　构建数据整合平台。为解决数据整合困难问题，统计部门应构建统一的数据整合平台。制定数据标准和规范，对不同来源的数据进行标准化处理，包括数据格式转换、编码统一、统计口径对齐等。利用数据仓库技术，将各类数据集中存储和管理，实现数据的共享与交换，提高数据资源的利用效率，为数据质量提升奠定基础。

　　优化数据处理流程，提升处理能力

　　升级数据处理硬件设施。统计部门应加大对数据处理硬件设施的投入。统计部门应购置高性能服务器、存储设备和网络设备，以构建适应大数据处理需求的计算环境。部门需采用分布式存储和计算技术，以此提高数据存储容量和处理速度，满足海量数据的快速处理要求。

　　加强数据分析人才培养。统计部门应重视统计人员数据分析能力的提升。通过组织内部培训、参加外部培训课程、邀请专家讲座等方式，统计部门应加强工作人员对大数据处理技术、数据分析方法和统计软件应用的培训。同时鼓励统计人员参加相关的职业资格认证考试，培养他们成为既懂统计业务又具备大数据分析技能的复合型人才。

　　加强数据质量审核，确保数据准确性

　　建立大数据质量审核机制。针对大数据来源复杂的特点，统计部门应建立多层次的数据质量审核机制。在数据采集环节，相关部门应利用数据挖掘技术和算法对数据进行初步筛选和验证，识别明显的错误数据和异常值。例如，通过设定数据取值范围、逻辑关系等规则，自动过滤不符合要求的数据。在数据整合和处理过程中，统计部门应采用人工审核与计算机审核相结合的方式，对关键数据指标进行重点审核，确保数据的准确性和一致性。

　　强化统计监督。相关部门还应加大统计监督力度，对统计调查对象的虚报、瞒报等行为进行核查，建立统计信用体系，将统计违规企业和个人纳入信用不合格名单，提高统计违规成本。

　　强化数据安全保障，维护数据稳定性

　　完善数据安全管理制度。统计部门应制定完善的数据安全管理制度，明确数据安全责任主体，规范数据收集、传输、存储、使用和销毁等各个环节的操作流程。同时，统计部门应建立数据分级分类管理机制，根据数据的重要性和敏感性，采取不同的安全防护措施。

　　加强数据安全技术防护。统计部门应采用先进的数据安全技术手段，如数据加密技术、访问控制技术、防火墙技术等，保障数据在传输和存储过程中的安全。除了控制数据在传输、存储过程中的安全，对于可能会丢失的数据，统计部门应建立数据备份恢复机制，定期对重要数据进行备份，并将备份数据存储在异地安全场所。同时，统计部门还应加强对数据安全风险的监测和预警，及时发现和应对数据安全事件。

　　在大数据背景下，统计部门需系统性提升统计数据质量。这要求统计人员从数据收集、处理、审核到安全保障等多环节发力，拓宽数据的收集渠道，优化数据的处理流程，强化数据的质量审核，确保统计数据的准确性、完整性、及时性和安全性。这些举措将为政府科学决策、企业精准施策及公众了解经济社会发展提供坚实的数据支撑，助力经济社会健康发展。面对大数据技术的不断进步，统计部门还需持续创新，完善数据质量的提升方法，以适应新形势和新要求。