| 标题 | 大数据时代下企业统计工作的变革研究 |
| 范文 | 周昱彤 摘 要：大数据是一项重大的技术变革，对社会发展诸多领域造成了深远的影响。大数据时代下，对企业统计工作提出了更高的要求，需要结合现阶段企业统计工作中存在的问题，采取针对性的变革、创新策略，将统计工作的价值和功能充分发挥出来，推动企业的健康发展。本文首先指出了当前企业统计工作中存在的问题，然后针对这些问题，从大数据应用的角度提出相应的策略，以求对提高企业统计工作的效率所有启发。 关键词：大数据；统计工作；变革 统计工作是企业管理体系的重要组成，对企业的健康发展有着直接影响。目前我国企业已经充分认识到统计工作的重要性，对统计指标、统计制度等进行了完善的构建。而进入到大数据时代后，需要进一步变革企业统计工作，深入收集、分析海量的生产、营销、采购、财务等一系列数据，进而帮助企业做出更加科学的决策。 一、数据时代企业统计变革的必要性 企业统计是企业的工作的核心内容之一，随着大数据时代的到来企业的统计也面临着新的变革。麦肯锡公司认为数据已成为当代企业的关键生产要素，渗透到每一个职能当中，对于大数据进行挖掘预示着能够进一步提高生产效率。在大数据时代能运用企业数据统计出新的需求，扩大统计的职能。 大数据指的是容量超过常规数据库的软件所能捕捉分析的数据，它产生于无处不在的互联网，在发达国家对于大数据的分析已经镶嵌到社会管理的每一个环节，成为经济组成的重要部分。大数据时代的到来必将引起企业统计工作的变革，统计工作是企业数据成长的温床，也是企业价值体现的地方。只有加强统计工作，才能让数据挖掘工作不断向前。企业要对生产、营销、人力资源、后勤保障等数据进行收集和分析，进行深度的挖掘，为企业提供有效的信息，同时企业管理思维也在不断变化，要探究各因素之间的关系。统计工作不再是描述企业事情发生的原因，而转向对管理行为结果的预测。 二、现阶段企业应对大数据时代统计的不足 大数据时代下，对企业统计工作提出了更高要求，需要改变传统小数据下的抽样统计模式。但是调查发现，我国很多企业在统计工作中还存在着诸多的问题，与大数据时代要求不相适应，制约到大数据统计的顺利实施。 1.数据存储量较小 我国部分企业没有充分重视数据统计工作，不具备较强的数据存储观念。再加上过去数据存储技术不够先进，且需要较高的数据存储成本等，影响到企业数据的采集和存储，与大数据标准存在着一定差距。进入新时期后，我国大部分企业开始充分重视数据存储，投入了一定的资源和成本，但是还需要深入革新数据处理方法。 大数据的生命力在于数据的共享，我国企业都拥有了自己的信息系统，这些系统都是独立存在的状态，没有形成统一的数据平台。在企业中子公司和母公司之间的数据也是相互独立的，成了信息孤岛，无法实现高度的数据共享，因此对于大数据的建设也是较为困难的。 2.数据结构多样化不足 研究发现，大数据结构的特征类型多样，结构化数據、非结构化数据等都是大数据的结构类型。但是目前我国企业主要是对简单的结构化数据进行收集，缺乏其他类型的数据。从数据产生角度来讲，企业主要对生产过程中的数据进行收集，营销、采购、财务等方面的数据遭到了一定程度的忽略，这样就会对数据价值的发挥产生不利影响。 3.数据存储分散性较强 只有对数据进行共享，方可以充分发挥数据的价值。调查发现，我国大部分企业都将信息系统构建了起来，但是无法共享数据，形成了信息孤岛。甚至部分企业集团的各个子公司中，也无法共享数据，数据存储的分散性较强。此外，在构建信息系统时，采用差异化的架构和数据库等内容，增加了数据传输的难度，无法有效共享数据。 4.统计指标需要及时革新 在大数据时代下，数据统计工作主要是对事物之间的内在联系进行探析。而传统的统计指标则主要是对事物之间的因果关系进行分析，这样就存在着一定的矛盾，需要及时优化统计指标，以便将企业的动态特征、静态特征充分反映出来。 统计指标陈旧是大数据统计变革的一大难题。大数据分析，分析的是数据之间的内在联系，不是因果关系。随着大数据时代的到来，传统的统计指标已不再适用新的环境，需要通过大规模的修正才能适应新的时代。大数据环境下统计指标要反映企业的静态特征，更要反映企业的动态特征，不仅要反映企业的历史，更要反映和预测未来。现有的指标是现行制度下的产物，如果使用陈旧的统计指标，那么大数据统计将难以进行和开展。 5.统计人员地位较低 对大数据的管理能力，决定了企业对于大数据时代下统计工作的成败。企业的统计人员只有通过大量的磨练才能具备相应的管理水平，企业领导只有高度重视大数据的重要性，投入一定的资源和培训费用，才能培养出具有专业素质的统计人员。但是我国统计人员的地位较低，甚至被认为是可有可无的岗位，统计工作也认为是应付的工作。在这样的情况下统计业务的发展面临着较大困难。 三、大数据时代下企业统计工作的变革 针对现阶段企业统计工作中存在的不足，需要结合大数据时代的要求，积极变革和创新。具体来讲，可以从这些方面着手： 1.对统计人员的角色积极变革 现阶段企业统计工作中，统计人员的主要职能是采集数据，需要结合大数据时代的要求，变革职能和角色，除了要采集数据之外，还需要对数据进行分析和管理。同时，信息技术的广泛应用，较大程度上减小了数据采集难度，但是却增加了数据分析工作难度，需要不断提升数据挖掘技术。统计人员除了要对数据库管理系统进行构建与维护之外，还需要传输、分析、发布数据，对数据的安全性充分重视。统计人员既需要向上级主管部门发布数据，也需要向企业内部各个职能部门及时共享相关数据，以便将数据的价值充分体现出来。 2.充分应用自动化数据采集技术 传统数据采集技术不具备较高的采集效率，不符合大数据时代的要求。针对这种情况，就需要将数据自动化采集技术广泛运用过来。一般来讲，人工报表、问卷发放等是传统的数据采集方式，存在着诸多的漏洞和弊端。在大数据时代下，除了要对生产数据进行采集之外，还需要将市场、客户、营销等一系列数据纳入采集范畴，显著扩大了数据采集对象。实践研究表明，通过自动化数据采集技术的应用，可以促使数据采集成本得到降低，数据采集完整性也可以得到保证，能够对结构化数据、非结构化数据等不同的数据类型有效采集。 3.统计人员需要参与到企业决策当中 传统企业管理模式下，统计人员无法参与到企业决策当中。而在大数据时代下，企业决策复杂性、难度不断提升，在决策管理过程中，需要让统计人员参与进来，以便做出更加科学的决策和部署。相较于传统决策，大数据时代下的决策更加复杂，需要应用诸多的决策模型来处理海量的数据信息，高层管理人员无法有效应对。因此，需要充分发挥统计人员的才能和优势，给予一定的辅助，以便从海量的数据中提取有效的信息，提升企业决策质量。 4.扩大企业信息统计范围 大数据时代下，显著扩大了数据源，那么企业也需要扩大企业统计信息范围，将企业内部信息、企业外部信息等统一纳入到数据统计范畴。其中，消费者信息、社会信息、行业信息、竞争对手信息等都属于重要的外部信息，通过统计这些外部信息，可以让企业更加明确自身的优劣势及发展方向，促进企业更加稳定地发展。 5.构建适应大数据时代的统计分析模式 研究发现，传统统计分析主要是遵循先假设后分析的理念。而在大数据时代下，具有较大的统计数据量和丰富的数据类型，需要改变传统的统计分析模式。要借助于数据挖掘技术的应用，将数据之间的关系找出来，通过数据模型的构建，形成新的认知。由此可以得知，大数据时代下数据分析专业化程度大幅度提高，需要将专业化的数据挖掘技术、处理技术运用过来。企业结合实际情况，可以针对性地成立数据分析部门，以便提升数据分析质量。 四、结语 综上所述，大数据时代对企业统计工作提出了更高的要求，要求企业结合自身实际情况，积极创新和变革传统的统计工作，通过一系列新方法、新技术、新模式的实施和构建，提升企业统计工作质量，将数据的价值充分发挥出来，帮助企业做出更加科学的决策，推动企业的健康稳定发展。 参考文献： [1]朱建平.大数据时代对传統统计学变革的思考[J].统计研究，2016，3（10）：123-125. [2]韩学龙.大数据时代下政府统计工作的变革[J].中国经贸，2016，9（12）：44-45. [3]钱安云.大数据时代做好统计工作之我见[J].人力资源管理，2016，8（14）：88-90. |
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