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更新時間:2019年07月02日 08:54:56

探索推進統計大數據建設的思考

■ 張海均 

    5月26日,以“大數據·新動能”為主題的《2019大數據統計論壇》在貴州財經大學隆重舉行。國家統計局黨組成員、副局長鮮祖德出席論壇并致辭,他指出:“統計大數據就是統計,是新時代、新時期和新的技術條件下的統計。”大數據時代就在當下,統計系統應把握機遇、迎接挑戰,推進以大數據運用為核心的統計信息化體系融合,加強對現有統計數據資源資產化管理和大數據挖掘分析應用,強化系統整合、數據融合、服務集合,推進數據采集整合、綜合應用、關聯分析和安全管理,促進政府統計數字化轉型,為建立統計大數據奠定基礎。在此,筆者結合統計工作談一談對于推進統計大數據建設的幾點思考,并期待同仁指正。
    需要解決的主要問題
    數據資源流失。當前,統計數據管理存在數據存量不清、數據增量不明等問題,常常因早期系統開發語言、系統架構等因素,導致系統淘汰、廢棄或不能滿足當前統計業務應用需要。而伴隨平臺內部數據資源被丟棄,造成大量歷史數據資源流失。作為政府數據生產者,統計部門積淀了大量的普查、常規統計、抽樣調查數據,形成基礎數據、基層數據、匯總數據、綜合數據等多層次多類型數據形態,對數據總量、數據結構、數據內容等存量和增量有待進一步摸清。
    數據親緣割裂。政府信息化所建平臺標準不統一、數據流動不暢通、系統延展性差等,所形成的信息孤島、數據煙囪長期存在并難以短期消除。平臺建設開發,缺乏前期必要的周密規劃設計,統計業務、電子政務、信息發布共享及信息安全等數據相互割裂,數據“打架”和數據矛盾導致數據孤立。在系統中,以結構化數據為主體,大量半結構化數據和非結構化數據未被重視,結構化與非結構化數據之間轉化難度較大,不同類型數據在形態上分離。
    數據成效不佳。數據呈現形式比較單一,開發利用價值并未充分釋放,數據服務價值有待激活。同時,數據呈現形式不夠豐富,展現數據范圍有待拓寬,數據表現載體比較單一,數據智能化調用有待提高,多時期、多系統和多類型數據分析效果有待進一步改善,統計數據分析預警能力有待增強,數據雙向服務功能尚需完善,利用信息化手段提升數據價值有待繼續深度開發。
    需要突破的重點方向
    基礎數據。加強對不同系統、性質、類別、結構的數據管理,保證體系可延展性,必須解決基礎標準,加強基礎標準建設,通過建立一套標準實現數據生產、加工、管理和挖掘一致性。解決平臺基礎標準,就要加強符合地方需要的統計基礎數據庫建設,特別是制度庫、指標庫、標準庫、元數據庫等數據標準庫及名錄庫、地理信息庫、人員信息庫等基礎工具庫。要加強對基礎數據庫研究,加強對統計數據資產化管理和不同結構數據融合轉換,加強與國家(或省級)整合共享平臺基礎數據互通共享,提高統計基礎數據質量。
    數據存儲。解決數據存儲問題實際就是構建合理架構的數據庫群,滿足統計數據融合功能需求。要合理構建數據庫群,充分考慮在數據獲取、處理、分析、應用等環節,按時期數據、類型數據和專業數據等合理劃分,形成邏輯上一體,分布式存儲,功能上互補,架構上可延伸的數據庫群。要注重數據庫間數據調取的便利性、快捷性,要形成數據存儲目錄清單,便于快速掌握數據資源范圍和建立數據分析模型等。在數據庫建設時,要注重業務、信息發布共享、電子政務、安全監管等底層數據標準統一問題,實現體系融合和大數據平臺一體化。
    數據融合。數據融合實際就是平臺建設和數據資產化管理最核心問題,需要深入系統研究,要對不同時期數據、結構數據、類型數據融合性研究,對不同指標數據關聯性研究,對多系統、性質、類型的數據和內、外部數據等融合性研究,提高數據融合整體質量。
    數據挖掘。要重視分析平臺建設,解決數據獲取、模型建立和數據展示等問題。數據挖掘既包括一般性數據匯總,又包括數據智能化生產、分析、加工及展示,通過統計數據與統計業務智能化融合、統計數據與統計報表智能化生成等,提升平臺智能化水平。根據解決問題的需要建立統計數據分析模型,調用平臺數據資源,獲取解決問題需要的結果。同時,要加強對統計數據可視化展示,除傳統靜態展示外,還要對數據動態化分析展示,利用地圖資源特性進行模型化分析,將抽象的數據類型進行可視化,業務智能應用和云圖展示。
    需要做好的推進舉措
    法律法規是統計大數據建設的前提。數據融合必然是全量數據融合。部分統計數據涉及企業、個人隱私,部分綜合數據比較敏感,直接制約統計數據的深度開發和統計大數據的合作、開發、應用。以四川為例,審議通過的《四川統計管理條例》修正最大亮點之一是,四川省在全國率先創新探索從地方立法和法律法規角度明確提出了“政府統計部門應當加強對非傳統數據的應用,各相關單位有配合的義務”,規范大數據和現代信息技術在統計中運用,為傳統數據與非傳統數據有機融合提供了堅強的法律支撐和法律保障。
    組織人才是統計大數據建設的基礎。推進數據融合及大數據建設,必須建立自上而下的組織機構和熟悉統計業務、掌握信息技術、擁有管理能力的人才隊伍。推動設機構、定人員、明職責,建立符合新時期發展要求的統計大數據機構和人才隊伍。四川省積極推進統計大數據隊伍建設,省級、市級、縣級成立大數據機構,增加機構、編制、人員,調整完善職能職責,為推進統計大數據建設打下了堅實的基礎。
    基礎研究是統計大數據建設的核心要件。推進數據融合及大數據建設,要從省級層面加強頂層設計和統籌全省信息化建設各方資源,加強對不同系統數據結構、數據來源、數據成分進行研究,加強對統計指標、標準、制度、元數據等基礎規范設計,建立從部門統計向政府統計更大范圍更高層次轉變的大數據平臺。要系統性規劃、整體性設計,并做大量基礎性研究,集中體現到數據融合及大數據平臺建設中。
    機制建設是統計大數據建設的重要保障。建立統籌協調領導機制,借助科研院所合作成果,共推統計數據融合。領導機制上,成立領導小組,健全完善工作機制,實行“統一管理、統一立項、分別實施、分工協作”集中管理模式。合作機制上,加強與地方政府、科研院所、企業等合作,搭建多渠道多層次合作交流機制,共建合作研究交流平臺。
(作者單位:四川省統計局)

 
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