大数据背景下影响政府统计数据质量的因素分析
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【摘要】统计工作中最核心的便是统计数据的质量，从最早数据的准确性到现在通过分析数据来掌握用户的需求，已经跨入一个大数据的时代。在大数据的背景下，通过统计数据的质量更加注重用户的需求，也随之迎来了一个最好的时代。在此情况下，本文章将通过分析大数据背景下影响政府统计数据质量的因素，从流程、技术和管理三个维度出发，提出提高统计数据质量的对策。
【关键词】大数据 统计数据质量 影响因素
一、大数据背景下影响政府统计数据质量的因素分析
（一）流程维度的影响
首先要进行大数据的收集，在数据收集阶段，应该明确所采用的收集方法，统一统计的标准，因为移动通讯设备，传感器，以及其他社交平台使得迅速进入大数据时代，但是因为各种移动平台的快速发展，大数据的来源发生了很大的变化，比如现在的博客，网页和论坛等，通过主动或被动的系统传递成为大数据的重要来源渠道，海量数据一旦产生，更会让数据统计难度更为加大，但是通过大数据统计得来的数据明显的优势是增加了统计准确性，但是大数据的广泛范围会带来很多相应的问题。另一方面，通过大数据的统计得到的数据时效性也比以前缩短，保证数据的质量是收据数据的根本，这也面临了前所未有的机遇。在进行数据存储的时候，传统的数据存储已经无法满足目前的需求，所以急需扩展大容量存储设备，这种设备一定是具有性能高，访问速度快，接口多样性等特点。
（二）技术维度的影响
大数据技术中最核心的三个技术，数据库技术，数据质量检测技术，数据分析技术，通过这三个技术来实现数据的收集，收集之后的检测和数据的分析。在企业数据库中最大的特点就是随着时间的推移数据量的不断增大，这种增长速度是令人难以想象的，在短时间内呈现出指数增长的态势。在增长的过程中，既有数量的增长，也有结构的增长，所以数据统计的工作十分复杂，且难以在短时间内完成。在传统的数据检测中检测结构的时候非常方便，但是一旦到了结构化的数据检测是传统检测技术变很难完成了。
（三）管理维度的影响
数据质量保证的一个重要核心因素，就是做好大数据日常的管理，人在其中扮演了重要的角色。在管理维度中，企业管理者的管理意识，数据库日常维护人员的素質培养，数据统计标准的制定，政府已公布的统计制度，这是影响数据质量的重要因素。
1.企业管理者具有较强的管理意识，认识到数据管理的重要性。与此同时，将企业的发展与大数据结合起来，通过大数据的管理给企业明确市场需求，支持和完善大数据的建设，让大数据的建设对企业的发展起到重要的促进作用，真正通过大数据分析制定企业的决策，提供正确的发展方向。
2.数据库人员日常的管理工作主要难点主要是数据量的庞大和复杂。数据库的分析和管理影响着企业的决策，由此可见，对于数据库的管理一定不能太过于疏松，应该注重实际情况，不能只停留在表面工作，企业应该配备高素质专业人才进行数据库的日常管理，从根本上保证大数据的质量。而这些人才的选拔不仅具有相关的技术能力，也应该熟知一些基本的业务。
二、提高统计数据质量的对策
（一）流程方面的解决对策
政府部门也应该加强对大数据的管理意识，明确大数据管理的流程，提高工作效率，建立专门的数据评估部门，建立健全产品质量保障体系，形成长期有效的维护机制。在影响数据库质量的众多因素中，数据收集的时效性和其他的一些干扰因素最为重要，在此背景下，应该打造一个全新的数据收集平台，使该平台的工作规范化，透明化，减少干扰因素，解决流程问题。
（二）技术方面的解决对策
解决数据方面的技术问题，一方面要关注技术的本身，另一方面关注使用技术的人。在技术的引进上，云存储技术是目前较为流行的一种，通过以互联网服务器为基础的在线存储服务，这种存储技术具有效率高，经济实惠等优点，可以最大的满足用户的需求，可以低成本的为用户提供服务。随着云技术的发展，极大的满足了用户对数据存储的需求。但是与此同时为了保证大数据的质量，必须在前期就制定行之有效的检测计划，将检测贯穿整个大数据运行周期。通过对大数据技术的运用，可以充分的挖掘大数据潜在的价值，通过对数据的分析提高数据的有效性和准确性。
（三）管理方面的解决对策
政府单位专门的统计部门和企业的管理者应该加强对大数据的重视程度，充分利用大数据时代下的便利，发掘大数据之下的价值，为政府和企业的运行提供决策参考。与此同时，可以成立专门的数据统计机构，引进大量的数据分析人员，从而确保从数据的采集到分析，再到最后的使用都可以正常的进行，在保证大数据质量的前提下，真正的让大数据服务于政府和企业，带来效益。政府部门应该加强规范大数据统计过程中相关标准，不断完善统计部门的管理制度，建设统计部门的工作体系，从根本上保证统计数据的质量。在大数据的背景之下，建立大数据体系，可以将企业数据的统计，民间数据的统计，政府部门数据的统计有机的结合起来，从而实现大数据的共享，通过分析大数据，可以提高大数据的利用率和提升数据质量。改变数据统计的模式，改变政府和机构数据统计的从属关系，实施垂直性的管理体制。完善干部考核地方评比方式，保证数据的客观性。
结论：总而言之，伴随着云计算技术的发展和相关概念的提出，社会经济正进入一个大数据时代。在大数据的背景之下，数据的统计工作必须立足于用户的需求，并以此深入挖掘用户需求，在保证大数据质量的前提下，充分发挥统计数据的价值。
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