一、政府应用大数据的基本类型
(一) 按大数据生成方式划分
联合国欧洲经济委员会基于大数据的数据来源以及数据获得方式对大数据进行了细化分类, 将政府统计涉及大数据分为以下三类。1.网络环境下的社交数据以及以及人类的行为信息数据;2业务信息数据主要涵盖政府在行政管理以及企业事业单位运营过程中产生的数据数据信息;3.物联网数据, 此类数据较为特殊是由机器设备产生的数据信息, 具有明显的数据库逻辑特征。
(二) 按大数据在宏观经济社会统计中的应用途径划分
根据政府在统计工作中应用大数据的具体途径, 大数据的数据类别可以划分为以下十个方面:
1. 金融市场数据
主要来源于银行、市场、证券交易所以及相关的金融管制部门, 此类数据波动频率较高, 对区域内的金融现状和经济发展现状有良好的体现, 有助于政府更好的实现经济管理、市场宏观调控以及宏观经济预警等工作。
2. 电子支付数据
网络经济时代下, 网络支付以及电子支付所占比例逐渐升高, 银行、信用卡、金融服务公司以及第三方支付平台的网络交易记录是此类数据的主要来源。政府通过统计此类数据精准掌握目标区域内的消费行为、消费能力、资金流动等经济活动情况。
3. 移动手机数据
数据来源为用户在使用手机的过程中, 产生的各类数据数据信息。政府通过统计此类信息, 能有效掌握区域人口密度以及交通情况和旅游人口数量。
4. 物联网数据
主要来源于政府在客车站、火车站、飞机场、高速公路以及其他公共场所中所安装的传感器提供的人口流通以及交通流动信息。
5. 卫星遥感图像数据
主要来源于我国发射或租用的数据卫星拍摄的照片, 此类数据一般用于农业种植面积统计。
6. 文本数据
此类数据以新闻媒体部门的文本信息为主。
二、大数据在政府统计中的主要用途以及困难瓶颈
(一) 主要用途
首先大数据技术可以提供政府数据获取工作效率, 降低原始数据获取工作量, 扩大数据获取范围, 让政府的数据统计工作更加客观全面。其次现阶段的政府统计工作中, 大数据技术让部分统计调查项目负担降低, 如基于云技术的水电仪表, 以及交通监控网络等等设施。再次基于卫星遥感图片等技术, 完成地理信息、人口信息、农业信息的统计工作。最后对现有关键指标进行实时监测预报, 提高统计数据及时性。
(二) 困难瓶颈
1. 数据获取以及管理安全性较低
大数据来源于传统的调查数据有本质区别, 大数据数据来源具有一定的强制性, 涉及群众以及企业隐私, 我国目前尚未出台专项的数据获取以及统计应用的专项法律, 导致大数据技术的数据来源缺乏合法化和规划。数据应用应用不够透明, 缺乏必要的数据保护规章制度和机密保护制度。这是我国政府统计中大数据技术的主要障碍也是保障大数据良性发展所必须面对的问题。
2. 数据质量较差
大数据技术的数据来源较为广泛, 不同途径获取的数据信息其实效性、真实性以及数据价值参差不齐, 有着较大的波动性。普遍存在数据信息不完整、不可比、不一致、不连续等诸多质量问题。数据信息的质量直接决定政府统计工作最终结果, 可认为数据信息质量是一切数据工作的核心, 提高数据信息的综合质量是提高政府统计工作质量的重要方法, 也是现阶段我国政府统计工作中, 大数据应用的主要难题。
3. 大数据应用技术存在障碍
大数据技术数据来源种类丰富, 信息类型也多不相同, 数据缺乏统一结构, 上述特点让大数据的数据收集以及处理难以向传统数据一样, 通过统一的数据处理方法完成采集、转换、清理以及存储工作。大数据的信息类型不仅仅局限于文本数据, 它包括、文本数据、音频数据、视频数据以及机器数据等多种类型, 这要求通过大数据技术从事政府统计工作的从业人员, 在具备基本的统计学知识基础上要对计算机技术、音频技术、信息技术等多媒体技术有足够的掌握能力, 而现阶段此类人才资源在我国较为缺乏。
三、大数据在政府统计中应用的优化方法
(一) 建立成熟完善的数据获取和应用制度
受大数据信息来源决定, 大数据技术数据源涉及众多隐私和机密信息, 发生数据泄露的风险较高, 这点在政府的统计数据信息中体现得尤为明显, 我国政府政府首先要完善各类大数据隐私保护机制, 建立对应的规章制度, 并对数据信息的泄露风险进行合理分级, 建立差异化的信息安全保障措施, 并制定信息泄露后的应急预案。其次我国应出台的对应数据获取及应用的规章制度, 健全部门信息标准化机制和信息共享机制。最后政府应加强数据信息获取的透明度, 拓宽信息获取渠道。
(二) 提高大数据技术的综合统计能力
大数据技术是信息时代的产物, 专业技术涵盖较广, 我国政府应加强对应技术的研发和推广, 从而提高大数据信息采集、存储、分析的能力。其次应根据统计工作的具体需要制定对应的大数据技术应用方法和统计同坐框架。建立对应的评估体系, 对数据信息来源质量、严谨性以及有效性合理评估, 剔除质量较差的原始信息, 从而提高统计工作质量。最后应建立政府统计数据库, 实现对数据的合理化结构化管理。
(三) 加强人员培训
建立与政府、企业、学术界与统计界的多学科合作伙伴机制, 提高研究和解决大数据统计理论方法和实际应用技术问题的能力;五是引进和培养大数据统计应用人才, 组建涵盖统计方法、数据科学、信息技术等专家的大数据统计应用研究团队, 分工协作, 联合攻关。
摘要：我国步入信息时代以后, 基于计算机应用技术和网络云计算技术的大数据已经成为政府办公中重要的应用技术之一。其中在政府统计工作中的应用尤为明显。文章详述了现阶段大数据技术在我国政府统计工作中的应用现状, 剖析大数据统计在应用中面临的困难和瓶颈, 最后政府在统计工作中应用大数据技术优化方案。
关键词：大数据,政府统计,融合路径
参考文献
[1] 国家统计局, 国家发展改革委.非传统数据统计应用指导意见[EB/OL].国统字[2017]160号.
[2] 国际货币基金组织.消费者价格指数手册:理论与实践[M].中国财政经济出版社, 2008:12-21
[3] 余芳东.非传统数据质量评估的国际经验及借鉴[J].统计研究, 2017 (12) :15-23.
[4] 马建堂.大数据:政府统计的新机遇[M].北京:中国统计出版社, 2015:125-131.