中图分类号：F253 文献标识：A 文章编号：1674-1145（2018）9-306-01
摘要 统计数据质量作为统计工作的命脉，其内涵演变经历了以“准确性”为核心向以“用户需求”为核心的转变。在大数据背景下统计数据的质量问题受到关注，之前统计数据秉承精准性的内涵，要求统计数据准确无误。但是这样精准性的内涵在大数据背景下不能使企业得到很好的发展，企业要想得到长足的发展必须要在统计数据质量方面最大程度满足用户需求。统计数据质量包括数据搜集质量、整合数据质量、存储数据质量以及最后用户的使用数据质量，具有重要的意义。
关键词 大数据 统计数据 质量 影响因素
一、导言
大数据的技术应用正在向各个行业渗透，未来的数据将会像石油一样成为重要的资源，推动社会的进步和发展。然而，大数据具有海量、非结构化、实时、多元和电子化易处理等特点，数据质量中一些原本微不足道的问题，在大数据面前将会凸显，甚至会给数据质量带来灾难性的伤害。因此，如何保证大数据环境下统计数据的质量，已经成为统计部门亟待解决的问题。
二、统计数据的质量
（一）统计数据核心的转变
在大数据的背景下，数据统计的核心正发生着变化。传统的数据统计对于数据的核心要求是“准确性”，统计数据要能真实反映发生的问题。而今天的数据统计最终是要向消费者服务的，數据统计的核心要求是“客户需求”。
（二）统计数据的质量要求
针对目前的大数据发展情况，统计工作面临的最大挑战是海量的，多样的大数据获取和处理问题，它们决定着大数据的质量。如何解决这种问题，有关专家学者提出：要从技术，流程和管理三个方面人手进行相关问题探讨，而且对统计数据的质量评估也要进行多维度的验证，主要从逻辑规则检验、核算数据重估、计量模型分析、统计分布验证、调查偏差评估、多维评估延伸六个角度。
三、影响因素分析
（一）数据搜集
数据统计的基础是数据的搜集，每个企业的统计部门搜集数据的方式会有差别，传统的搜集数据的方式是统计调查，企业委派相关工作人员对原始数据进行搜集，搜集到的重点数据应当重点关注，再将搜集的数据做成统计报表。大数据时代的来临，传统的搜集数据的方式不能够提高数据质量和提高企业的经济效益。搜集数据是在海量的数据基础之上，数据的范围较广，需要解决很多实际的问题，例如：时效问题，数据讲究时效性，可以通过智能设备和统计数据的技术实时更新数据，才能在大范围的数据中搜集高质量的数据。
（二）技术因素
大数据时代新技术是影响统计数据质量的重要因素，对统计数据影响最大的是数据库技术、数据质量检测识别技术以及数据分析技术。企业的数据每天都在变化，统计部门要掌握瞬息万变的数据必须要依靠数据库技术，数据库技术具有较全面的数据，企业可以通过数据库技术找到自己想要的数据，促进企业更好地决策。在大数据时代背景下如何判定一项统计数据的质量是否符合标准，为了解决这一问题，数据质量检测技术应运而生，数据质量检测技术通过建立统计数据评价体系以及反馈体系及时检测出数据库中统计数据所存在的问题，监督数据库的运行，利用质量检测算法对新的统计数据进行检测，使企业及时、准确发现存在的问题，及时采取措施解决问题。
四、提高大数据背景下统计数据质量的对策
（一）流程方面的解决对策
政府部门应该进一步增强对大数据的管理意识，建立专门的数据质量监控和评估机构，建立健全和完善统计产品质量管理体系，形成统计数据质量保障的长效机制。数据收集的时效性和数据收集过程中的干扰是影响数据质量的关键因素，新型的统计数据集成平台必须致力于收集过程的规范化和透明化，提升时效性和减少统计的干扰因素。建立基于数据仓库的统计数据集成平台，实现多类型数据的存储，提升数据集成以及后期数据分析处理效率。
（二）专门的数据库人员配备
大数据的特征决定了其复杂的本质，导致其较难进行管理。在这样的环境下，需要既能解决技术问题，又能熟知企业业务的综合型人才，才能管理好企业数据，确保大数据的质量。数据管理方面的落后是阻碍数据质量的提升以及大数据应用的重要因素。大数据时代下，需要专业、高端的人才来没计数据库和维护工作，从而能更好地确保大数据质量，深度挖掘大数据的潜在价值。
（三）技术方面的解决对策
技术方面的解决对策需要关注的一个是技术本身，另一个是使用技术的人。在技术引进上，云存储技术专注于向用户提供以互联网为基础的在线存储服务，是一种高效率和低成本的数据存储技术。最大方便地满足了用户对数据存储的需求。为了保证统计数据的质量，必须将数据质量检测技术贯穿整个数据周期。
五、结语
综上所述，大数据背景下，应建立“大统计”体系，将政府统计、企业统计、民间统计等机构有效的衔接起来，实现统计数据的共享与协同分析，促进统计数据质量的提升。树立科学合理的统计观念，加强统计法制法规的建设，完善数据标准和统计制度体系，来保证统计数据质量的提高。
