大数据技术在工业经济统计中的应用研究

徐 欣

（平泉市住房和城乡建设局， 河北 承德 067500）

0 引言

工业经济统计是国民经济核算的重要部分，对于了解国家产业发展状况、经济增长速度、经济结构和企业调整内容具有重要意义。然而，在互联网时代，传统统计方法已经难以适应日益增长的统计需求，亟须紧抓大数据技术为工业经济统计带来的机遇，结合工业经济统计发展的实际需求，提出有效的应用策略，以提高大数据技术在工业经济统计中的应用效果，帮助企业获取更高的效益收入。

1 工业经济统计中应用的大数据技术

随着互联网时代的到来，先进技术在行业中广泛应用，推动了市场经济的快速发展，其中工业发展势头迅猛，可以通过提升大数据技术在工业经济统计中的效果，获取更高的社会、经济效益，而根据应用情况，OLE、NoSQL 数据库、人工智能、数据挖掘等大数据技术都能应用于工业经济统计工作，效果都比较可观，仅以OLE 技术举例[1]。作为一个功能强大的服务器，既可以实现不同应用程序之间的实时数据传递与共享，也支持对象级的链接和嵌入，即使数据发生变化，也可以保持链接的完整性，避免数据的冗余和差异，保证结果和决策的准确性。此外，OLE 技术还是一种开放标准，可以与各种应用程序进行集成，也支持不同数据格式和数据源的互操作，而在工业经济统计中，OLE 技术具有重要的应用价值，能够有效提升相关工作的效率和质量，具体可应用于以下三方面，如图1 所示。

图1 OLE 技术在工业经济统计中的应用

1.1 数据的集成与整合

工业经济统计需要对不同部门系统的所有数据进行整合，种类繁杂，数量庞大，运用传统工作方法进行统计效率较为低下，而OLE 技术可以帮助企业快速实现不同数据源之间的集成与整合。通过OLE 技术，可以将不同来源的数据文件进行链接，或者进行嵌入操作，实现数据的整合、集成与统一管理，这种方式既能为后续数据分析和处理提供便利，也有利于提高工业经济统计的准确性和完整性。

1.2 数据分析与挖掘

OLE 技术可以支持工业经济统计中的数据分析和挖掘任务。通过将数据源与分析工具进行链接、嵌入操作，可以直接在分析工具中对数据进行计算、分析、挖掘和建模，这种方式可以减少数据的复制和转换，降低数据处理的时间和成本，从而提高数据分析的效率和准确性。

1.3 数据可视化与呈现

OLE 技术可以用于工业经济统计数据的可视化与呈现。通过0LE 技术，可以将统计分析结果与数据可视化工具进行链接，直接将分析结果以图表、报表、演示文稿等形式展示出来，为管理者做出正确决策提供有力支持。

2 大数据技术在工业经济统计中的应用实践

2.1 企业节能降耗情况统计

为满足新时代发展需求，工业行业需要根据市场经济发展需求对经济结构、产业结构进行调整，并借助大数据技术对企业节能降耗情况进行统计，对工业能源消耗实际情况进行判断，并根据统计结果对未来发展方向进行预测，才能为工业节能减排提供良好的数据支持，帮助企业获得更高的市场竞争力和发展优势[2]。而在具体的应用实践中，技术人员将大数据技术应用于企业的节能降耗情况统计，可以更准确、高效地对企业真实能耗数据进行挖掘和分析，帮助企业实现节能减排目标，获取更高的效益和更好的发展前景，仅以OLE 技术举例。数据收集方面，技术人员可以通过应用OLE 技术，将来自不同传感器、设备的各项能耗数据进行实时采集和整合，并将这些数据嵌入主要统计软件中，实现对各项能耗数据的集成管理，有效统计企业的总能耗情况。数据分析处理方面，技术人员可以借助OLE 及其他大数据技术对历史能耗数据、实时数据进行深度挖掘，找出能耗高峰期、低谷期和能量消耗的规律，为企业决策者制定更科学、合理的能源计划提供参考，也可以通过OLE 技术对能耗数据进行趋势预测，提前预判能源需求，以为能源配置和调度的优化提供技术支持。数据呈现方面，技术人员可以通过OLE 技术和可视化工具的链接，实现能耗数据的可视化呈现，帮助企业管理层和决策者更直观地了解能耗情况。例如，通过OLE 链接数据分析结果、可视化工具和企业能源管理系统，可以生成能耗仪表盘和报表，并以图形化的方式直观展示工业企业的能耗情况和节能效果，从而帮助企业及时发现问题，优化能源管理方式，并做出正确的决策。

2.2 工业经济运行状况统计

为帮助政府、企业及相关机构更准确、全面地掌握工业行业的发展情况，做出正确的趋势预测，有效促进工业经济的精细化发展，相关方可以通过运用大数据技术，构建完整的工业经济统计网络系统，提升工业经济运行情况统计的效果和质量，以OLE 技术举例。数据收集方面，技术人员可以利用大数据技术，对不同数据源的工业生产数据、销售数据、库存数据进行整合，并将这些数据以OLE 对象的形式嵌入主要统计系统中，实现全面、高效的数据集成与整合。其中，通过应用其他形式的大数据技术，对相关工作实施针对性的监测，也能为工业经济运行状况统计结果提供充分保障。数据分析方面，技术人员可以使用OLE 技术对大量的工业经济数据进行汇总和分析，帮助政府、企业了解产业的整体情况和发展趋势，也能够通过数据分析发现企业生产过程中的瓶颈问题、效率低下的环节，为生产过程的优化提供有效指引，从而提高企业的整体经济效益[3]。其间，大数据技术还可以应用于工业经济的预测和预警，而通过对历史数据的分析和建模，分析得出的预测结果不仅可以准确预测出市场需求、产品趋势、价格变动等因素的变化，还可以作为政府和企业制定发展战略的依据，更好地应对市场变化，实现对产业结构的有效调整。数据呈现方面，通过应用OLE 技术，可以将数据可视化工具生成的图表、图表嵌入数据分析系统中，为工业经济统计工作提供有力支持，决策者、管理者及负责人员也能够直观了解到工业经济的整体运行状况和发展趋势，制定出正确的决策和切实可行的企业发展战略。

3 大数据技术在工业经济统计中的存在的问题

3.1 缺乏有效统计设备

大数据技术需要一定的硬件设备支持，才能充分发挥作用，保证工业经济统计效率，由于区域经济发展不平衡，部分地区没有能力投入足够的资金，缺乏有效的统计设备，在统计数据时仍然使用传统的统计工具，不足以支持大数据技术所需的数据采集、储存、处理等功能，也会影响到工业经济统计工作的实际应用效果。例如，部分企业仍使用老旧设备，存储容量较小，也无法直接输出数字化数据，无法满足大数据处理需求，这不仅会限制大数据技术在工业经济统计中的应用范围，导致部分数据无法被统计，还会影响到后续发展决策和企业发展效果，限制企业的发展壮大速度。

3.2 缺乏能够熟练应用大数据技术的专业人才

统计人员在使用大数据技术进行工业经济统计工作时，需要熟悉工业经济领域的新型统计方法，具备一定的专业知识和应用技能，才能实现大数据技术在工业经济统计工作中的良好应用，保证数据统计精度和决策准确性。然而，大多数企业都设有专门的统计部门，工业经济统计工作属于该部门人员的本职工作，即便对大数据技术的应用需求很高，也不会选择额外招聘专业的大数据人才开展工作，再加上该部门人员年龄较大，工作年限也比较长，工作方式及思想意识都比较传统，对大数据技术的接受度较低，应用水平也十分有限，难以满足企业发展需求[4]。此外，对于已经认识到大数据人才重要性的企业而言，虽说相关负责人已经着手培训人才，但是大数据技术的诞生时间不长，发展比较新颖，缺乏相关的培训和教育体系，导致人才培养效果得不到保障，人才空缺较大，很难充分利用大数据技术进行深入的数据挖掘和分析，大数据技术在工业经济统计中的应用效果也无法得到有效提升。

4 大数据技术在工业经济统计中的应用策略

4.1 引入先进的工业经济统计设备

为应对工业经济统计中“缺乏统计先进设备”问题，国家统计部门应出台相关规定和政策，强调大数据技术在工业经济统计中的重要性，为不同区域工业经济统计工作配备先进、完善的统计设备及硬件设施，并鼓励相关企业积极引入先进的工业经济统计设备，以带动各区域工业经济统计人员应用大数据技术开展实际工作的积极性，发挥出大数据技术的应用优势和该部门工作人员的工作职能，推动区域内工业的快速发展[5]。而根据相关企业的应用需求，需要对硬件设备进行更新，并适当引入物联网传感器、云计算平台、工业物联网网关等先进设备，如图2 所示。

图2 适用于工业经济统计的先进设备

更新硬件设备时，企业应引入高性能的数据采集、存储和处理设备，以满足大数据技术在工业经济统计中的实际应用需求，以及对数据处理性能和存储容量的需求，帮助统计人员更好地完成工业经济统计工作。引入物联网传感器时，企业既要引入先进设备，也要向统计人员教授传感器技术的应用方法，统计人员通过应用先进的传感器技术，则可以对工业设备的运行状态和生产数据进行实时监测和数据采集，构建数据基础，完成更精准的工业经济统计。采用云计算平台时，统计人员需要重视该设备的强大计算能力和数据分析功能，云计算平台可以存储并处理大量的工业经济统计数据，帮助企业进行更深入的数据挖掘的统计分析工作，实现弹性扩展和资源的灵活调配，从而提高数据统计质量和工作效率[6]。此外，工业物联网网关是连接传感器和云平台的关键设备，既可以接收传感器数据，将其传输到云平台进行处理和分析，也可以作为设备控制中心，实现对工业设备的远程监控，也需要被及时引入，才能发挥出大数据技术的最大作用力，为工业经济统计工作的顺利开展提供坚实保障。

4.2 加大专业人才引进和培养力度

为应对工业经济统计中“专业人才匮乏”问题，相关企业需要加大专业人才的引入和培养力度，强化统计人员对大数据应用的掌握能力，才能有效推动大数据技术在工业经济统计中的应用和发展，真正提升工作效率。一方面，对于内部员工的培训，企业及时向员工传递在工业经济统计中应用大数据技术的重要性和必要性，引导员工改变传统工作观念，打造良好的技术应用氛围，并加大人员技术培训力度，定期组织培训活动，提供大数据分析的理论知识、实际应用技能课程，以从根本上提升内部员工的大数据技术应用能力和数据分析水平，使其能够在工业经济统计中更好地应用大数据技术，满足企业发展需求[7]。另一方面，相关企业应重视专业人才的引进工作，积极引进兼具大数据技术和工业经济统计背景的专业人才，组建专业团队，以提高企业的整体信息化水平，为企业的经济效益水平提升提供良好保障。而在专业人才引进期间，相关企业还可以与高校、科研机构开展合作，组织大数据技术培训和交流活动，以促进专业人才的相互学习和交流，有效提高人才对新兴技术的掌握与应用能力[8]。

5 结语

在工业经济统计中应用大数据技术是社会发展对现代工业发展的新要求，能够有效提升数据采集的效率和准确性，提高统计结果的精度，对现代工业的发展和决策也起到重要作用。在未来的应用中，相关企业可以通过引入物联网传感器、云计算平台等先进的工业经济统计设备、加大专业人才引进和培养力度等应用策略，提升人员的综合素质，提高大数据技术的应用效果，推动企业综合实力的有效提升。