有關現代企業統計數據管理工作現狀的思考

【摘要】在市場經濟迅猛發展的今天，信息資源作為現代企業的一項寶貴財富，起著不可小覷的作用，其業已成為現代企業正確決策的重要前提。企業收集數據只是手段，而其最終目的應該是科學合理地利用現代信息技術，對統計數據進行有效的組織與管理，從而實現統計職能的真正現實價值。

信息時代給予了現代企業諸多的機遇和挑戰，此時企業之間競爭的不僅是產品與服務，已經上升為信息層面的競爭。信息的表現形式是統計數據，指通過處理統計數據從而進行客觀有效的描述，以發現事物的本質及其發展變化規律，統計數據可以涵蓋任何具有數量特征的事物，當然包含社會經濟領域中的諸多。正確理解得到的統計數據，并對其進行科學的分析以判斷出其未來發展態勢，已經成為現代企業經營管理決策不可或缺的能力。

一、企業統計數據管理工作現狀

成功高效的數據應用水平，必須建立在一套行之有效的數據管理流程之上，而建立整個企業信息化管理系統則是更高層次上的任務。近些年來，雖然多數企業加強了統計管理工作的監督，在提高統計數據的應用水平方面也付出了較大努力，但不可否認的是我國企業統計數據的管理工作仍然處于一個發展初期水平，主要表現為以下三個方面：

（一）統計數據的一致性、時效性較差。具體表現在數據的采集與分配不對稱；數據的一致性較差，由于企業內部之間工作的不協調，從而多次出現重復勞動的現象，正是因為各部門各系統相對獨立的所在，使得全面、及時的信息分析與分享難以實現。

（二）數據處理、分析水平較差，不足以及時為決策提供數據分析支持；由于缺乏先進的處理方法，仍局限于對數據的簡單查詢、描述統計和分析之上。

（三）數據信息的共享程度較低。由于各級部門獨立處理和使用所得信息，使得不同級別管理人員對處理后數據難以消化。數據來源雖多，但由于其管理制度較為松散，缺乏統一有效的管理方式。由于缺乏專門的集中存放和管理手段，從而不能對統計數據進行更深層次的加工利用，形成效率較低的表現。

二、企業數據管理工作制度的完善

要實現高效的數據管理目標，所實行的數據處理與分析方法非常考究，其必須與企業自身的實際經營發展緊密相聯。

（一）數據劃分標準應一致

數據的劃分標準可以根據企業各部門所產生數據規模的大小，劃分出不同的層次，在此可參照企業存貨管理的方法，分門別類地對數據進行歸屬和細分。具體分類流程可參照圖1（以生產部門為例）：

（二）數據表述標準應一致

可考慮采用數據卡片來作為標準形式，由于數據卡片可以對其進行規范化表達，由此有利于形成企業數據資源管理的規范體制。數據數量雖繁雜，但數據卡片可以合并，相同設備的同一個計算指標在一個卡片的備注中做以說明即可。正是通過數據卡片的描述與數據歸類工作的進行，使得數據梳理得以實施，從而逐步形成企業數據的結構體系。

（三）運用標準化方法對數據管理進行規范

企業統計數據的管理工作牽涉到企業中的每一位成員。“無規矩不成方圓”，因此可考慮通過制定一套行之有效的制度規范來加強對其的約束效力，在某種程度上來保證數據的質量。當從制度上對數據管理進行規范時，企業應當充分考慮自身具體實際情況，尋找出最“合身”的方案。

1.企業旨在健全自身統計工作管理制度，應當將工作重心集中于數據來源的識別、數據上報流程的優化、數據質量管理、數據奇異值的預警防范機制等等，只有做到層層把關，才能快速地滿足現代信息社會下企業發展的迫切需要。

2.規范、合理、科學的統計指標標準。由于現代企業信息化系統的高速運轉，產生了大量的生產經營性數據，但有時因為指標統計范圍抑或計算口徑的不同，難免產生可比性的喪失，從而難免會影響統計工作水平的提高，故此時亟需現代企業能夠制定出一套規范的標準，以確保其結果的規范、合理及科學性，如指標計算公式的統一，名稱的規范等，形成一套統一的“企業統計指標標準”，以促進和完善企業統計工作。同時，作為企業統計人員，應當嚴格履行自己的責任，充分實現統計數據的價值，且不斷努力提高自身以及企業的統計分析工作質量。

3.對于統計數據中的各個環節，應當嚴格把關。統計工作人員對原始記錄進行收集、匯總、處理分析的同時，也應當做好交流、上報等工作，應當在整個統計數據處理工作中，高度秉持認真的態度，沒有強烈的責任感，就無法做到允許誤差范圍內的準確無誤。

三、結語

只有做到對企業數據進行全面梳理，才能夠滿足當今信息社會下現代企業發展的需要。統計數據應當努力做到規范化、制度化，改變過去無條理的發展，一味強調本部門利益的生存態勢。應當建立并實施基層統計數據的分門別類體系。同時，企業統計人員應當堅守自己的職責，用統計工具服務于企業管理，參與企業管理，用自己辛勤的勞動去發揮統計的信息咨詢、監督及決策功能。

參考文獻

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[2] 鄭奕君.企業經濟統計分析中數據的可比性[J].2009.

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作者簡介：華先（1990-），男，漢族，陜西西安人，就讀于西南財經大學統計學院，研究方向：統計學，金融學。

（責任編輯：趙春暉）