施繼奎
摘 要:大數據是高科技時代的產物,是人類社會高速發(fā)展的必然結果。如今,大數據早已滲透在人類生產生活的各個方面并產生了巨大影響,也推動了統計的創(chuàng)新與變革。本文旨在通過探索統計在大數據環(huán)境中的發(fā)展前景,希望能為我國統計事業(yè)的發(fā)展提供一些理論借鑒和幫助。
關鍵詞:大數據 統計 發(fā)展
大數據一詞早在上個世紀末就被提出來,同時也得到了廣大學者專家的認可。目前,基于大數據環(huán)境下的統計理念與統計數據的產生、處理及應用上都發(fā)生了巨大變革,統計朝著更具時效、更加精確、更有價值的方向發(fā)展。
一、大數據環(huán)境下統計理念的變革
(一)以“精確”為核心
統計多數都是以數字的形式進行呈現,早期的古羅馬數字、阿拉伯數字以及一些相關的計數、算術等都可以歸納為統計數據的范疇。不難發(fā)現,從數據誕生并可以實現計算的那一刻起,統計數據就被冠之以“精確”的嚴格要求,精確性也成為衡量數據統計的關鍵指標。許多科學驗證假設以及重大發(fā)明發(fā)現無一不是建立在數據的精確計算與推理基礎上,統計數據的誤差越小,精確度越高,取得成功的可能性越大。
(二)以“用戶需求”為中心
基于大數據環(huán)境下的統計所發(fā)揮的作用越來越明顯,同時人們開始普遍關注和重視統計數據給自身所帶來的改變。在大數據環(huán)境下,統計數據可以說是對社會實際最直觀的表述,人們通過統計數據能夠獲取到數據背后所隱藏的真實價值。統計也開始由單純地追求精確性開始向多維度綜合性發(fā)展。
二、大數據環(huán)境下統計數據的發(fā)展變化
大數據環(huán)境下的統計發(fā)展變化并不是徹頭徹尾的蛻變,而是統計數據內涵的拓展與方式的升級。大數據環(huán)境下的統計嚴格來說并沒有脫離傳統統計數據的本質,只是處在不斷創(chuàng)新發(fā)展中。在此,本文從統計數據的生產、處理及應用三個角度來對大數據環(huán)境下的統計發(fā)展前景進行闡述。
(一)統計數據的生產
大數據環(huán)境下,統計數據的生產標準、形式、時間以及系統都會隨著信息化社會發(fā)展而發(fā)生改變,所以,大數據環(huán)境下的統計數據的生產處于一直變化的狀態(tài)。首先,從原始數據的產生來看,大數據環(huán)境下有大量的標準各異、非結構化的原始數據存在,雖然給統計數據的產生造成了很大挑戰(zhàn),但是大數據環(huán)境下的原始數據更加完整、信息共享更加充分,統計數據生產變得更加便捷。其次,在大數據環(huán)境下,統計數據更新的次數更多,由于大數據提升了統計數據的時效性,為了提高統計數據的質量,統計數據就需要不斷更新。為此,統計數據的生產周期將會變得越來越小。再次,在大數據環(huán)境下,統計數據生產的途徑更加通暢,在發(fā)達的信息技術平臺下,數據層層搜集、上報、審核變得更加快速,統計數據生產的時間越來越短。最后,大數據環(huán)境下,網絡信息平臺以及許多信息化數據生產系統被研發(fā)出來,統計數據系統的功能會變得越來越強大,統計數據的服務質量也會越來越高。
(二)統計數據的處理
在大數據環(huán)境下,統計數據的處理會逐漸形成一個有機的整體,從數據的集成整合到存儲再到使用等各個環(huán)節(jié),統計的整體功能在變的強大。從統計數據的集成整合來看,大量的非結構化的多樣性的原始數據在經過大數據技術加工處理后會形成一系列高質量的統計數據結果反饋給用戶。由于大數據技術在不斷發(fā)展中,那么統計數據的處理能力也在不斷提高,速度也越來越快。從統計數據的存儲質量來看,大數據環(huán)境下的網絡數據庫以及分層式存儲技術使得數據存儲的數量、可擴展性、可用性以及接口多樣性都在不斷提高。
(三)統計數據的應用
大數據環(huán)境下統計數據的應用價值越來越強。從大數據本身發(fā)展的特點來看,大數據與統計數據兩者處于相互依存的狀態(tài)。大數據環(huán)境下,社會需要統計數據來開展一系列工作,不管是政府部門、企業(yè),還是公民個人,或多或少的都需要應用到統計數據。大數據環(huán)境下,統計數據的應用主要朝著時效性、精確性、關聯性、適用性、可取得性、可解釋性、可比性的方向發(fā)展。
三、結束語
大數據環(huán)境下的數據規(guī)模越大,統計的價值越大,發(fā)展前景越好。處于大數據環(huán)境中的統計工作面臨著重大的發(fā)展契機,依靠高速、可靠、準確以及高質量的大數據,從中能夠提取到更為有效的信息來為使用者提供依據。但不可置否的是,統計質量問題也很容易在海量、多元以及電子化的大數據環(huán)境中被放大,從而引發(fā)嚴重的數據統計后果,在此,使用者在應用相關統計數據要認真鑒別采用,避免用戶做出錯誤的分析和決策。
參考文獻:
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