大数据时代公司统计信息管理研究

石琼健

（新疆油田公司数据公司，新疆 克拉玛依 834000）

0 引言

在经济一体化背景下，企业若想在激烈竞争中长久发展，势必要健全信息管理系统，为运营管理与决策提供充足的信息支持。但是，当前大部分企业信息管理意识淡薄，将重心放在业务拓展等与经济效益直接关联的项目中，相关制度不够完善，使得所采集的信息不够准确、真实，对统计工作质量产生直接影响。对此，企业应将大数据等先进信息技术引入其中，使统计信息管理更加完善、可靠，推动企业健康平稳发展。

1 企业统计信息管理中存在的问题

1.1 统计意识淡薄

当前，大部分企业管理者未意识到统计工作的重要价值，在实际工作中对数据统计与分析的热情较低，存在工作流程不够完善、操作不够规范的问题。究其原因，主要是企业领导者未对该项工作给予应有的重视，导致统计人员工作态度敷衍、统计意识淡薄，在实际工作中未能严格按照规章制度进行统计。据调查，许多统计部门的制度存在缺陷，职责分工不明确，且统计人员多由财务人员或其他部门从业者兼职。但是，大数据时代管理分工更加细致，对统计人员的专业素养要求更高，从业者只有具备高超的技能与较强的核心素养才可胜任岗位，而现有统计人员的技能无法充分满足要求，从而对统计质量造成不良影响。

1.2 统计制度不完善

统计工作的高效开展离不开制度支持，但制度由高层领导制定，部分内容与基层工作实际不符，过于侧重理论层面，忽视了制度与方法在基层工作中的可行性，无形中增加了统计的工作量与难度，给统计数据的准确度带来不良影响。同时，数据质量缺乏科学完善的评估体系支持，使得许多无效信息混杂其中，不利于后续应用，制约了企业经营管理效率提升［1］。

1.3 统计信息采集不准确

统计数据源于科学高效的数据采集，为确保统计信息准确客观，先要保证采集环节科学可靠。但是，当前企业内部分统计人员思想认知不足，存在人为降低数据、统计操作不严谨、为达到某种目的隐瞒数据等恶劣情况，导致统计信息采集不准确、填报不清楚、审核不严格、评估误差加大等问题发生，无法为企业经营与决策提供真实全面的数据参考。

2 大数据时代企业统计信息管理的优化措施

2.1 树立统计意识，培养专业人才

一方面，提高统计意识。在大数据时代，企业管理者应充分意识到数据信息对自身发展的重要性。掌握的数据越多，便越能紧跟时代潮流，在后续发展中便更有竞争力。对此，企业领导应树立统计意识，将统计工作纳入基础工作中，对其规范部署和监督落实，确保各项统计调查工作能够有条不紊地开展，在必要的情况下还应加大投入力度，通过制定规章制度为统计工作扫清障碍，减少不良因素干扰，提高统计质量［2］。

另一方面，培养大量专业的统计人才。在统计数据管理中，人员专业性对统计质量有直接影响。其一，企业应将培养高技能、高素质的统计人员纳入主要工作中，并为人才培养给予充足的资金支持。其二，大数据时代对统计管理者的专业素养提出了严格要求，从业者在日常工作与生活中应自觉树立统计意识，积极参与培训活动、座谈会等，借助网络渠道学习先进的统计理念与处理技术，还应提高服务意识，在充分尊重调查对象的前提下，主动与相关部门沟通交流、团结协作，为数据交流共享创造有利条件。其三，企业领导也应积极配合统计者的工作，为其提供更多的学习、技术交流的机会，使其了解更多与统计相关的法律内容，对统计管理职责与特点有更好的把握，在统计实践中积累宝贵的经验。其四，企业还应对现有统计人员进行考核和筛选，并通过内部员工培养和外在招聘等方式壮大人才队伍，弥补岗位空缺。其五，从业者应根据自身工作实际尝试跨学科交叉学习，创造出更多精准可行的统计技术，并将其灵活应用到实际工作中，使统计管理获得更加理想的效果。

2.2 完善统计制度，提升统计质量

2.2.1 健全统计管理制度

在大数据影响下，统计数据的结构与类型发生了较大改变，差异逐渐明显，给数据质量维护带来了较大困难。对此，企业应结合时代背景，对信息数据类型与处理需求等制定相应的管理制度。例如，可借鉴国外企业的成功经验，与企业自身情况相结合，制定统计数据质量保障制度等，统一规范统计管理流程、职责等，并对数据造假行为制定详细的惩处规定，使违规操作得到严厉打击，从制度层面保障数据质量。此外，还要统一大数据的各项协议、技术等规范，创建数据访问与共享机制，借助网络平台实现分层流转。因企业内部应用统计数据的机构较多，可将各类相关机构连接起来，创建“大统计”体系，依靠垂直管理的方式使数据独立且安全，并根据规定协同共享，提高整体质量。

2.2.2 创建数据质量评估体系

在数据采集和统计后，还需要对数据质量进行全面检测与评估，使各项指标与标准更加完善。对此，企业应根据岗位特点与现实需求，创建现有的质量评估体系，并要求各部门结合自身情况，面向国内外市场设计出一套可与国际接轨的统计指标评估体系，并及时将体系内容汇报给上级领导，经过领导层与业内专家反复审核验证，确保指标体系科学合理。在数据质量检验中，可应用掌上电脑（Personal Digital Assistant，PDA）、ETL（Extract-Transform-Load）等智能化信息采集工具，将数据采集工具与检测点直接连接，使多种类型、结构的信息能够被随时抽调到中间层，经过数据预处理和集成后，将有价值的数据存储到数据库中，剔除无价值的数据，由此确保统计数据质量，推动统计管理工作高效开展［3］。

2.2.3 强化统计信息安全技术

除数据管理与质量评估之外，还要注重统计信息安全管理，可以通过加强身份认证的方式予以实现。以往身份认证以浏览器和服务器（Browser/Server，B/S）构架与“用户名+口令”为主，当前公司业务量不断增加，移动计算机与各类移动存储设备日益普及，以往认证模式的弊端日益显露出来，许多外网设备均可接入企业系统，增加了信息泄露与损坏的风险。对此，可在传统认证的基础上绑定用户所属工作站的主机网际互连协议（Internet Protocol，IP）地址、局域网地址（Media Access Control Address，MAC）与交换机接口，并由安全管理人员负责统一配置绑定工作，将配置后的服务器统一连入交换机中，同时利用安全软件判定主机是否合规，自动采集主机信息并上报，如是否需要更新病毒库、是否需要下载补丁等，使统计数据安全得到切实保障［4］。

2.3 引入大数据技术，实现精准采集

2.3.1 创新数据统计技术

在大数据背景下，为满足社会发展需求，企业应结合自身实际情况不断创新数据统计技术，由此提高信息管理与统计效率，获得更多优质高效的数据。在实际工作中，企业可通过整合现有技术资源发挥内部优势条件，创建统计系统平台，该平台不但具备数据查询、数据调用、整合分析等功能，还借鉴了国外企业的宝贵经验，侧重于超大存储量软硬件的研发，使数据检测面积拓展到全部数据单元，并将模糊数据、统计逻辑等算法引入其中，对数据间的内在关联进行深层挖掘，提高信息精准性与全面性。在获取大量统计信息后，还应根据用户现实需求，依靠导向性数据与可视化技术相结合的方式完成数据预处理，再借助网络平台通过付费方式向云服务商购买存储空间与专业化服务，在精准采集的同时还可使数据被安全稳定地存储，以备后用［5］。

2.3.2 开发应用统计云

在大数据时代，企业可通过引入高科技计算技术、搭建云平台的方式创新数据处理手段，提高统计数据传输、存储、分布与管理效率。云平台带有自动化管理模块，可通过自定义实现动态细化、科学服务等功能，促进业务效率提升。对此，企业可借助云平台进行统计信息化建设，提高数据管理能力，该平台若无错误或问题发生，系统可自动开启安全备份程序，完成后续工作。一旦出现异常情况，还可将网络与云端设备相连进行数据备份，使信息更加安全且连续。此外，还可通过创建应用统计云的方式促使统计信息管理水平提升。云计算是在网络虚拟资源基础上诞生的新型计算与存储技术，企业可结合自身需求快速访问网络资源，获得相应的服务，其适用于信息统计等涉及范围广、数据量庞大的工作，在数据审核与汇总时，可借助统计云实现信息资源的高效管理与实时共享，显著提升数据采集、管理、加工与存储的效率，还可根据企业需求提供定制服务，完成自动采集与动态管理［6］。当平台发生错误或故障时，还可自动开启安全备份，将统计数据备份到云端，由云端服务器完成存储工作，使数据安全得到切实保障，后续随时可恢复。

3 结语

在大数据时代，企业统计管理工作的地位不断提升，传统统计思想与方法也急需改革创新。对此，内部管理者应与时俱进，通过树立统计意识、完善统计制度、引入大数据技术等方式弥补统计意识、统计制度与信息准确性方面的不足，积极研发出更多高科技含量的大数据技术，使统计数据质量与安全性得到全面提升，为企业经营决策提供更多优质可靠的数据支持。