大数据在企业统计工作中的应用探究

    【摘? 要】我国科技水平突飞猛进,各种科技在改变了人们生活的同时,也为企业更加高效的运转提供了更多方向。大数据作为新兴技术,不仅在人们的日常生活中影响颇大,在企业进行统计工作时,也发挥着重要作用。论文将针对大数据背景下企业统计工作的开展做出简要分析。

    【Abstract】With the rapid development of science and technology in China, all kinds of science and technology not only change people's life, but also provide more directions for enterprises to operate more efficiently. As an emerging technology, big data not only has a great impact on people's daily life, but also plays an important role in the statistical work of enterprises. This paper will make a brief analysis on the development of enterprise statistics under the background of big data.

    【关键词】大数据;企业统计工作;应用

    【Keywords】big data; enterprise statistics; application

    【中圖分类号】TP311.13? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文献标志码】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章编号】1673-1069(2020)08-0076-02

    1 引言

    大数据统计源自传统数据统计工作,是其在信息时代背景下发展的结果。大数据统计是传统数据统计的补充,实现了传统数据统计不能实现的对图片和文本的统计处理。同时,大数据统计让企业对音频、视频的处理也变得更加容易。大数据统计不仅能借助其强大的存储能力进行统计,还能提高统计效率,提高统计精确度,是传统统计方法望尘莫及的。

    2 企业传统统计工作存在的问题

    2.1 数据收集比较困难

    传统的统计工作,对人工的依赖性较强。由于缺乏信息技术和计算机网络等信息时代技术的支持,传统的统计工作往往效率低下,加上人为操作发生误差的可能性高,统计工作的准确性也相应降低。长此以往,对企业的健康发展有比较大的影响。然而,随着社会的进步,企业的统计工作内容更加丰富,需要得到统计的数据也更加庞杂,这就更对企业的统计工作提出了相当大的挑战。传统的统计工作在收集数据方面的弊端就越发明显地体现了出来。对于数据收集工作效率低下这一问题如果不能及时解决,企业就不得不承担更大的风险。

    2.2 统计标准界定存在问题

    使用传统统计方法的企业,在对信息和数据进行统计时,往往没有明确的界定标准。企业在收集数据时,需要大量的时间进行分析。如果对数据有效性的界定不够明确,统计工作的准确性就难以得到保证,致使企业的统计结果存在偏差。这样不仅极大地降低了企业的生产效率,还为企业未来的发展带来不小的风险。同时,传统的统计方法的施行标准也存在一定的局限,它无法实现对数据的严格要求,在使用的过程中,经常发生统计结果达不到预期的结果。

    2.3 数据重点分析问题

    企业在进行统计工作时,对人力和工时要求最大的往往是对企业进行对账的环节。由于企业的账目通常较为私密,由企业高层管理掌控。在进行这一环节的工作时,就经常需要花费大量时间和精力和相关人员进行沟通,对统计人员的耐心是极大的考验。另外,在进行统计工作时,不同部门之间也往往会发生立场的偏差,使得获取数据有一定的困难,数据的重点分析也会因为错失良机而时效性下降。

    2.4 统计成本过高

    传统的企业统计工作对人工和资金都是一项巨大的消耗。统计人员需要对企业日常运营过程中产生的大量数据进行收集、汇总。这期间,人力、财力的消耗非常巨大。另外,统计人员的工作量也会随之增加。一些企业解决这一问题的方法就是缩减统计人工成本,这样做的弊端是统计准确性下降,然而不这么做,一切企业的管理人员又不愿意承担高昂的统计成本。这是当下企业统计工作面临的窘境。长此以往,统计人员的工作积极性就会受到打击,统计工作会变得效率低下。

    3 大数据背景下企业统计工作的开展方法

    3.1 让企业统计工作体系融合大数据技术

    传统的企业统计工作模式沿用了许多年,时至今日,已经远远落后于时代。企业领导对于统计工作的时代特性也没有足够的认识,没有大数据时代的远见。大数据时代信息呈爆炸式增长,传统的统计方法已经显得越来越乏力。大数据背景下,通过计算机对信息数据的处理更加高效,处理速度是过去的数十倍,统计结果的精确度也有了极大的提升。企业要顺应时代,加大力度对企业统计工作体系进行完善,让其和大数据技术更好地进行融合。比如,企业可以对传统的、效率低下的统计体系进行改善,省去大数据技术可以取代的环节,让数据流在体系内传输得更加流畅、迅速,企业还可以引进先进的统计理念,让企业的相关统计工作更好地顺应时代的发展。同时,企业在进行统计工作体系完善时,可以采用创新的数据框架,并对数据的收集标准进行明确界定,增强各部门之间的沟通效率,通过内部网络实现数据共享,提高统计工作的整体效率。

    3.2 搭建信息资源共享平台

    大数据背景下,信息共享的一个主要特点就是“快”。数据不光要正向传播快,其反向的回馈速度也要快。然而,在数据的收集和传输过程中,企业内部各部门之间复杂的关系又在一定程度上制约了数据的传输,加上一些信息无法实现共享,导致企业统计工作面临不同的阻碍。所以,企业要搭建内部的信息共享平台,在这一平台上对信息、数据进行统计。各部门将需要统计的数据上传至平台,再由平台的管理人员统一对数据进行分类,借由特定的算法对数据进行筛选。

    3.3 建立大数据技术为基础的统计工作团队

    企业要以大数据技术为核心,组建自己的统计团队,以满足未来企业更加丰富的统计工作。企业可以加大投入,招收一批大数据技术高级人才,通过日常对其进行培训让其了解企业内部的运行模式,为以后的统计工作开展打下基础。另外,企业可以对现有的统计工作人员进行以更为先进的理念和技术为核心的培训,提升员工的专业技能水平。不仅如此,企业还应定期聘请有丰富统计经验的人才到企业内部进行培训,强化内部统计人才的技能。

    3.4 提高数据的真实性

    企業在对数据报表进行审核时,一定要严肃、认真,确保数据没有差错。同时,各部门在上传数据时,也要严格遵守企业内部的相应标准。而数据的真实性不仅体现在收集阶段,在统计处理阶段也是如此。企业要对内部平台进行不断的完善,及时更新系统,让系统兼容功能更加强大的模块,并在数据的统计处理阶段总结经验,对于错误要及时进行分析,做到不瞒报,并采取科学的方法对其在第一时间作出处理。

    3.5 对企业的统计环境进行改善

    大数据技术的推行和落实,有赖于完善的信息技术背景。很多企业已经认识到大数据统计对于未来企业发展的重要意义,纷纷为大数据统计技术的应用营造更加完善的环境。这就需要企业信息化程度的提升。所以,企业管理人员要对此高度重视,加大力度对企业内部环境进行改善,通过搭建内部网络,实现各部门的高效互联,并通过特定的APP对数据进行收集,使统计工作更加便于开展。另外,企业要加大力度从传统统计模式向大数据背景下统计模式的转型,让企业更加顺应时代发展的潮流,提高企业统计效率。

    3.6 利用人工智能技术

    人工智能技术发展至今,已经取得了喜人的成就。它不仅为人们的生活带来了便捷,为企业统计工作的开展也提供了更加高效的方法。比如,利用人工智能技术的特定算法,企业可以实现对特定数据的高效收集。结合大数据强大的数据收集和存储能力,企业在进行统计工作时,会变得更加轻而易举。

    3.7 提高数据的安全性

    不可否认的是,大数据技术在收集海量数据、提高统计效率的同时,也将数据安全问题暴露了出来。尤其在企业内部许多信息都相对私密甚至机密的情况下,数据的安全性更应引起管理人员的重视。在使用大数据进行统计时,企业要在搭建内部网络平台的基础上,加强网络平台的防护,对防火墙进行及时的更新和维护,确保数据在收集过程中的安全性。另外,企业还要组建数据安全团队,对企业内部平台进行及时的优化,以便推进企业朝大数据统计方向的转型。值得注意的是,企业不光要在数据收集到大平台和进行数据统计的过程中提高数据的安全性,在各部门内部也要搭建相应的数据保护系统。比如,只有当具有高权限的管理人员申请对部门内部进行调用时,部门内部的数据才能通过特定的规则上传至大平台,否则内部数据无法向外传输。通过一系列规则的设定,企业内部数据就会实现高效、安全传输,为企业统计工作的有序开展提供助力。

    4 结语

    大数据背景下,企业的统计工作需要不断地进行完善,并进行适当的革新。企业内部要对统计工作模式进行适当的改变,以使其更加适应新时代的统计工作需求。另外,企业还要组建自己的大数据统计工作团队,让企业的统计工作更快、更好地和大数据技术进行融合,节约企业统计成本,提高统计效率。

    【参考文献】

    【1】郎春叶.大数据在统计工作中的运用研究[J].财经界(学术版),2016(08):355+357.

    【作者简介】李开开 (1986-),男,山东潍坊人,高级工程师,对外经济贸易大学 统计学院在职人员高级课程研修班学员,从事大数据分析与应用研究。