統計云服務平臺的構建與統計服務能力提升策略

趙廣鳳，吳繼英，黎小蘭

（江蘇大學a.管理學院；b.財經學院，江蘇 鎮江 212013）

統計云服務平臺的構建與統計服務能力提升策略

趙廣鳳a，吳繼英b，黎小蘭a

（江蘇大學a.管理學院；b.財經學院，江蘇 鎮江 212013）

云計算為現代社會生產、經濟活動帶來了一種全新的思維方式，是促進現代化服務型統計建設的重要舉措。文章在分析統計服務能力內涵的基礎上，利用云計算的技術優勢，構建統計云服務平臺，探討了如何提升統計信息服務、統計咨詢服務和統計監督服務能力。

云計算；統計服務能力；統計云服務平臺

0 引言

當前，我國統計事業正處在加快改革和蓬勃發展的重要戰略機遇期。國家的重大戰略性政策“供給側改革”、“精準扶貧”和“綠色發展”等，既需要統計數據作全面、實時、準確的支撐，也需要深入的統計分析、咨詢和動態的監測預警，來輔助相關政府部門及時反應，趨利避害，精準施策。但隨著大數據時代的到來，海量數據的處理使統計數據的及時性、準確性、全面性均面臨前所未有的挑戰。為滿足經濟發展新常態下國家治理體系的新需求，各級統計部門正在積極運用互聯網、云計算等技術構建與完善現代統計體系，大力推動統計工作向適應多元化、市場化和國際化轉變。

云計算技術作為當前全球信息技術深刻變革中的“佼佼者”，以其按需獲取、快速彈性的特征引起高度關注，各級云計算戰略部署正在如火如荼地展開。云的出現悄悄地改變了人們對傳統IT的固有觀念，也極大地改變著一些人的存儲方式和習慣。海量、形式多樣的數據使當前統計工作面臨巨大壓力，運用云計算資源分配算法建立大型數據處理框架是解決這一問題的有效途徑[1]。劉軍化等[2,3]通過深入思考“統計云”實踐雛形，認為基于信息模式創新與變革是云計算切入路徑的基本邏輯；結合云計算的理論基礎，辛金國等（2014）[4,5]根據政府統計部門的實際需求，探討政府統計部門云計算中心的系統架構及統計數據處理技術平臺的設計層次和應用模式。

對于大數據，統計部門倍加重視，云計算技術更是讓其如獲至寶。云計算的虛擬化資源池，按需提供服務以及超強的數據處理能力，將能較好地滿足現代服務型統計安全、可靠的數據采集和存儲，面向統計用戶、面向統計基層、面向調查對象使用方便，強大、及時的數據處理能力等需求。近些年，云計算的概念被廣泛應用并快速發展，眾多領域已經構建了相應的云計算平臺，但在統計領域，云計算應用的深度和廣度都還相對不夠，其發展潛力巨大。

1 統計服務能力的內涵

服務主體的有形資源通常決定其服務能力，確定這些有形資源的數量與規模是服務能力分析與規劃的目的[6,7]。服務能力的具體內涵則隨服務主體自身特性和運營管理需求的差異而不同。對于服務管理領域來說，服務能力的研究當前主要集中在解決服務供需矛盾，使服務成本與水平實現最佳性價比上。服務能力是服務主體為及時響應服務客體的需求，應具備的生成和供給優質產品的技術、技能和技巧。

統計具有信息、咨詢和監督三大職能，融國民經濟和社會發展情況的統計調查與分析、統計信息和咨詢、社會經濟發展運行狀況實時監督等基本內容于一體，其本質和生命力均在于服務[8]。統計服務能力的深化與提升取決于統計信息、咨詢、監督職能整體性能的發揮[9]。根據統計職能，統計服務能力主要包含統計信息服務能力、統計咨詢服務能力和統計監督服務能力等。

1．1 統計信息服務能力

通過科學制定統計指標體系和適當運用統計調查方法，統計部門在大量收集數據的基礎上，深入開展數據分析，最終提供大量以數量描述為基本特征的信息產品。統計部門生產和提供的優質統計信息產品是建立在一定的技能和技術基礎上的，既要提供及時準確的統計信息，還要注意服務形式，以增加信息的可讀性和生動性。因此，統計信息服務能力主要包括數據收集能力、數據分析能力和信息發布能力。

統計工作的基礎是準確、實時、完備的數據，數據收集是統計信息服務的源頭。數據收集能力既包括統計系統制定執行統計方法制度、開展統計調查獲取全面數據的實力，也涵蓋統計改革創新，利用傳感器等智能設備從源頭上收集全域數據，并確保數據質量的能力；數據分析能力是統計部門充分發揮定量分析的優勢，采用數據分析方法將原始數據轉化為有價值的統計信息，進而解讀社會經濟客觀現象，尋找內在規律，不斷加大對經濟運行態勢及重大問題、重要課題進行分析的能力；信息發布能力是指針對不同服務對象的信息需求異同傾向，采用適宜的服務方式和方法，及時發布統計公告，對統計數據做出正確詮釋，幫助政府及社會公眾正確理解和使用統計數據的服務技能與技巧。

1．2 統計咨詢服務能力

統計服務主體主要包括政府統計機構和非政府統計機構，其職責是為政府部門、經濟主體、社會機構、居民家庭及個人等統計信息產品使用者提供所需服務。因此，統計咨詢服務能力是統計機構以科學的分析方法和先進技術為手段，利用已有統計信息資源，在綜合分析與專題研究的基礎上，服務于統計信息產品使用者科學管理與決策的能力。不同的統計機構因掌握的數據資源數量的不同，服務能力和對象也存在一定差異。因此，根據統計主體的不同，統計咨詢服務能力可分為政府統計咨詢服務能力和非政府統計咨詢服務能力兩種。

政府統計咨詢服務能力是指政府統計部門及時為統計用戶反饋統計法律法規、統計制度、經濟統計分析、分地區和分行業的經濟統計信息等，為經濟社會發展發揮有效作用的技能；非政府統計咨詢服務能力則是民間統計組織為滿足經濟主體、居民家庭和個人的統計需求，通過匯聚社會上的專業統計人才開發多樣化、個性化的高質量統計產品的能力。

1．3 統計監督服務能力

統計監督職能是統計職能的深化與升華，是調控、管理并保證社會經濟運行的重要依據和條件，由政府統計提供相應服務。相應地，統計監督服務以促進國民經濟按照客觀規律的要求，持續、穩定、協調發展為目的，在對社會經濟活動開展統計實際調研與分析的基礎上，準確反映經濟、社會的實時運行狀況，并對其實施全面系統性的定量監測和預警。根據統計監督服務內容，可將統計監督服務能力分為：監測服務能力和預警服務能力。

統計監測服務能力是針對某一社會、經濟現象進行全面、系統的定量調查，并形成全面的統計數據和分析報告，以分析現象并預測規律。統計預警服務能力是指科學研判國內外形勢，準確預測社會經濟發展走勢，檢測政府決策執行過程中的偏差及決策的正確性，促使其采取措施，加以調控和矯正的技能。

統計服務的三種能力相互聯系、相輔相成。統計咨詢和統計監督服務能力的有效發揮以統計信息服務能力為基礎，統計咨詢服務能力使統計信息服務能力得以深化與延續，而統計監督服務能力進一步促進了統計信息和咨詢服務能力的提升。

2 統計云服務平臺的構建

根據統計服務能力的內涵，遵循統計系統“一網、一臺、一庫”的基本思路，本文試圖探索統計部門云計算服務中心的系統架構，提出由政府統計機構主導的統計云計算服務平臺整體建設框架。統計云服務平臺以海量數據的收集、存儲、分析、檢索、計算以及共享為基礎性工作，為政府部門、企業、科研機構、個人等用戶提供虛擬化、數字化、專業化、個性化的統計服務。依據云計算的服務模式，統計云服務平臺的基本架構主要包括五個層面：服務設施基礎層、數據服務層、中間層、應用服務層、平臺服務管理層，如圖1所示。

圖1 統計云服務平臺基本架構

2．1 服務設施基礎層

服務設施基礎層具備為其他各層提供海量數據收集、存儲、轉換、計算與分析、網絡傳輸等基礎設施環境的職責，即提供IaaS（基礎設施即服務），是整個統計云服務平臺運行的基石。它從“硬性”角度決定著統計云服務平臺的服務規模與能力，可分為物理資源層和虛擬資源層。其中，物理資源層由成千上萬的各種電腦、傳感器、數據存儲和網絡傳輸等物理設備及部件通過互聯網聯結而成；虛擬資源層則是通過網絡節點上的各類輸入輸出設備、數據存儲、數據計算和網絡通訊等硬件資源，利用虛擬化技術將其多態性、分布性和異構性進行屏蔽所形成的集所有硬件能力于一身的虛擬資源池。基礎設施層將實體資源以虛擬化的方式進行組織，常常使用集群化技術來統一組織和管理這些子節點，以滿足云服務平臺的發展需求。

2．2 數據服務層

數據服務層的職能是數據支持，服務對象是中間層和應用服務層。通過虛擬化技術和中間件，數據服務層對云計算環境中不同網絡節點上的異構數據庫進行統一控制和管理，實現對數據的調度、分發、篩選、壓縮、加密、備份、安全保障等。數據范圍既包括不同區域和組織的眾多統計數據庫，也涉及數量龐大的異構型用戶需求數據以及海量規模的數據檢索和瀏覽記錄。利用不同中間件技術提供的相應數據服務接口，統計用戶可以向數據服務層提出數據檢索、計算等方面的服務請求。數據服務層經過對請求進行分解和分析后，將其映射到不同的數據庫服務區，并將執行的結果返回給用戶。此外，統計云服務平臺利用虛擬化技術和分布式技術，將地理位置分散的統計數據庫及相關服務整合到平臺中統一管控，形成邏輯上統一的數據庫，使不同的數據庫能夠統一存取數據，并在對統計數據進行深入加工的基礎上進一步提供個性化訂制服務。

2．3 中間層

中間層是基礎設施層、數據服務層與應用服務層之間的橋梁。它融應用程序的開發、應用與執行環境、數據庫環境等為一體，構建整合型平臺，并以按需獲取的服務方式提供給用戶，即提供PaaS（平臺即服務）。該層充分利用海量數據分布式管理、并行程序設計、資源部署、資源分配及資源分布式并發控制等中間件技術對各種網絡節點上的異構資源進行統一管理和調度，完成存儲訪問、進程管理、資源分配、任務調度等功能。由于統計云服務平臺涉及的服務分散在云的多個節點中，因此當統計用戶通過中間件提供的任意一個Web服務接口提出服務請求時，中間層將統一調度若干相關節點為每個服務所需實現的功能應用提供用于部署、運行應用軟件的相關軟件環境。在這個整合型平臺中，用戶既可靈活創建自己的業務應用，也可直接在平臺的運行環境中運營自己的業務。

2．4 應用服務層

應用服務層是統計云服務平臺面向用戶最直接和直觀的層面，具有統一的界面和操作方式，以按需獲取服務模式向統計用戶提供統計數據檢索、分析、咨詢、信息發布、數據挖掘、監測與預警等多種多樣的軟件應用服務以及用戶交互接口等，即提供SaaS（軟件即服務）。利用本層提供的軟件應用服務和交互接口，平臺服務變得簡便而富有彈性。統計用戶既不需要管理和控制程序運行的各種細節，也不需要購買大量的軟硬件支撐資源和設置復雜的軟件環境。只要將相應的電子設備和互聯網相連，統計用戶就可以通過Web Portal訪問應用服務層，靈活按需租用平臺的部分或全部服務，在節省時間和資源的同時，還可充分發揮統計云服務平臺強大的批量供應能力，為多用戶的并發訪問和使用提供即時服務。

2．5 平臺服務管理層

平臺服務管理層是為上述四層服務的，是統計云服務平臺的“中央管理部門”。該層由政府統計部門主導，聯合統計部門的IT機構和云服務供應商等機構制定統計云服務平臺的管理制度和維護規則，涉及故障管理、性能管理、資源配置管理和安全管理等多方面內容。

2．6 統計云服務平臺工作流程

大數據環境下，數據以摩爾定律式迅速膨脹，統計數據的存儲和擴張規模勢必也呈同量級遞增。在統計云服務平臺中，數據歷經采集、分離、挖掘、評估等處理環節，并產生深度各異的統計服務產品，如圖2所示。其中，數據采集模塊通過清除噪音數據，清晰采集各式結構化、半結構化和非結構化國民經濟數據，并錄入統計原始信息數據庫中；數據分離模塊根據統計服務任務來確定數據源，從原始信息數據庫中選取數據并對其進行數據清洗、分離和匯總，形成有效統計數據；數據挖掘模塊是整個統計云服務平臺的核心，通過關聯規則、聚類、回歸分析、特征分析、Web頁面挖掘等數據挖掘方法，從眾多、有噪聲、模糊的隨機數據中提取具有隱藏價值的信息和知識，最終形成統計信息服務產品和統計咨詢服務產品；數據評估模塊則采用關聯規則、偏差分析等方法，尋找數據或相關知識領域中所隱含關系或強關聯規則，并將其運用到國民經濟運行狀態監控與預警中。數據挖掘中的方法主要有從眾多的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的人們未知的、但又是具有隱藏價值的信息與知識的過程。

圖2 統計云服務平臺工作流程

3 統計服務能力的提升

3．1 統計信息服務能力的提升

準確的統計數據、翔實的報告、科學的論證、國民經濟社會狀況客觀真實的反映，都需要強大的統計信息服務能力支撐。在統計云服務平臺中，統計數據采集可分為數據智能感知層和基礎支撐層。數據智能感知層充分利用傳感器、射頻識別（RFID）、二維碼和實時定位（RTLS）等技術，通過無線傳感器網絡和協同信息處理技術實現數據的采集。基礎支撐層則為數據服務層提供所需的虛擬服務器、數據結構化程度不同的數據庫及物聯網絡資源等基礎支撐環境，主要涉及虛擬化技術、物聯網技術等。此外，統計云服務平臺采用分布式網絡存儲系統，利用位置服務器定位存儲信息，采用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，保證了原始信息數據庫中數據的可靠性和存取效率，還使其具有可擴展性。

在統計云服務平臺中，存在著數量龐大的由一臺計算機或是一臺服務器，甚至一個服務器群和存儲設備構成的網絡子節點。這些子節點通過“化零為整”（多臺計算機或服務器虛擬化為一個服務器）或“化整為零”（一臺服務器虛擬化成多個服務器）為統計用戶提供數據分析、挖掘服務。基于統計云服務平臺的PaaS模式，數據挖掘模塊可以采用海量數據管理技術和并行編程技術等海量數據挖掘技術來實現統計數據分析能力的提升。

在統計云服務平臺中，用戶還可以通過PaaS服務商提供的平臺開發環境、服務器平臺、硬件資源等，定制開發自己的應用程序并通過其服務器和互聯網傳遞給其他客戶；統計服務云平臺的SaaS模式則由用戶按照需求，自主地通過互聯網購買統一部署在SaaS服務提供商的服務器上的應用軟件服務。因此，統計機構既可借統計云服務平臺龐大資源之力，重新組合設計出更多高端的統計產品及服務，也可租用SaaS服務提供商的Web軟件，面向統計用戶、統計基層、調查對象和社會公眾提供多樣化的信息發布形式。

3．2 統計咨詢服務能力的提升

在統計云服務平臺中，統計咨詢服務是由用戶、“咨詢員”、云網絡、知識庫、云支撐技術等組成的虛擬咨詢服務系統，如圖3所示。通過對多級統計機構虛擬咨詢池的統一控制與管理，該系統能夠對平臺內的統計機構數據庫進行跨庫檢索，并能通過各種類型的人機交互接口實現便捷、有效的信息咨詢服務。在云計算環境下，各種相關的數據資源都被儲存在統計云服務平臺的原始信息數據庫里，利用云計算本身的分布式架構以及統計云服務平臺中大規模集群服務器運算能力，用戶從云服務平臺中獲取統計數據資源的速度如同從本地服務器中獲取一樣迅速。

圖3 統計虛擬咨詢服務

統計虛擬咨詢的服務模式主要有兩種。其一，全方位、多層次的信息虛擬咨詢服務。統計云平臺的應用服務層將依照設定好的應用程序自動調取分布在云環境中各處的數據給用戶，從而為用戶提供全方位、多層次的信息咨詢服務。用戶通過統計虛擬咨詢服務終端的界面，在人機交互接口提出服務請求。服務總線通過傳輸網絡將接收到的請求信息進行傳遞發送至統計云服務平臺服務器。應用服務層根據接收到的信息，調用數據分離模塊和數據挖掘模塊對數據進行清洗、分離、加工，并將數據挖掘模塊所計算的結果返回咨詢服務終端。其二，統計個性化虛擬咨詢服務。通過對各種個性化服務的集成，構建統計信息發布與交流平臺，拓展統計云服務平臺的個性化虛擬咨詢服務。在平臺上，統計用戶自主匯集形成個性化的興趣群體，與其他對國民經濟發展“細分”領域擁有共同興趣的用戶進行交流、共享或咨詢活動。

3．3 統計監督服務能力的提升

統計由“數庫”向“智庫”的提升和變革，推動著統計服務由事后反映向事中控制、事前預測和預判轉變，使客觀獨立反映、控制、預測預判和對策建議成為統計監督服務在新常態下的發展方向。在此形勢下，構建一套監控國民經濟和社會發展運行態勢的統計智能監測預警系統成為必然。在統計云服務平臺中，智能監測預警系統由數據采集端、數據轉換端、云數據庫端及監測預警服務端等元素組成，如圖4所示。

圖4 統計智能監測預警系統總體架構

數據采集端負責采集并上傳反映國民經濟運行狀況的工業總產值、商品流轉次數、社會商品零售總額、進出口額等主要統計指標數據；數據轉換端利用統計云服務平臺提供的客戶端數據軟件接收數據采集端各種智能傳感設備產生的實時監測數據，并在轉換為標準數據格式后，即時發送給云數據庫端的監測信息收集服務器；云數據庫端通常由云計算服務供應商提供，包括規模龐大的云計算節點和存儲設備，負責監測指標數據的預處理及其挖掘數據工作，并結合監測預警臨界區間，給統計部門提供國民經濟監測和預警服務；云數據庫端的Web服務器則是通過調用云數據庫的存儲與計算資源，響應統計用戶的監測預警服務請求的服務窗口[10]；監測預警服務端是整個統計智能監測預警系統的指揮中心，負責數據監測、預警干預、對策建議。

在對國民經濟和社會發展運行態勢進行監測和預警的工作中，確定監測的主要經濟指標是建立統計智能監測預警機制的核心。監測指標的確定應以歷史數據為依據，結合現在與未來國民經濟和社會發展的可能需求，將那些既能反映當前國民經濟發展特征，又符合未來社會經濟發展趨向的前瞻性指標列入監測指標體系。例如在監測指標中適當增加恩格爾系數、基尼系數等體現貧富差距的參數，通過完善監測指標體系，就能更好地指導精準扶貧工作。其次，智能監測預警系統應界定監測預警臨界區間。系統根據云數據庫提供的歷史數據、國民經濟發展目標以及國民經濟增長和社會發展的波動態勢，確定主要監測指標的臨界區間。最后，利用關聯規則對監測指標數據進行挖掘，并與監測預警臨界區間比較。監測預警中心的工作人員根據比較結果，確定國民經濟是否符合經濟規律的客觀要求，并在預警或者事件發生前提出干預的對策建議，以確保國民經濟的健康發展。

4 結束語

統計部門的服務能力在大數據時代面臨著巨大挑戰，加快現代化服務型統計建設以滿足新常態下國民經濟發展新需求成為時代發展的必然要求。云計算是一種以資源供應為主的計算模式和商業模式，其發展實際是將IT（信息技術）演變為一種服務，為統計工作活動帶來了一種全新的思維方式。統計云服務平臺的構建是促進現代化服務型統計建設的重要舉措。

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[10]施游,張智勇.云計算體系架構[J].電腦知識與技術,2011,7(1).

Constructing of Statistical Cloud Service Platform and Promotion Strategy of Statistical Service Capability

Zhao Guangfenga,Wu Jiyingb,Li Xiaolana

(a.School of Management,b.School of Finance&Economics,Jiangsu University,Jiangsu 212013,China)

Cloud computing,which has brought a new way of thinking for economic activity,is an effective measure to promote the construction of modern statistical service.On the basis of analyzing the profound connotation of service capability,this paper makes use of the advantage of cloud computing technology to construct a statistical cloud service platform and discuss how to improve the statistical service capability,statistical consultation service and statistical supervision service capability.

cloud computing;statistical service capability;statistical cloud service platform

C829.2

A

1002-6487（2017）20-0039-05

全國統計科學研究計劃項目（2014LY090）；江蘇高校哲學社會科學研究基金資助項目（2014SJB798）；江蘇省普通高校研究生科研創新計劃項目（CXLX13_694）；鎮江市軟科學研究指導性計劃項目（YJ2016001）

趙廣鳳（1979—），女，廣西北流人，博士研究生，講師，研究方向：統計服務、技術創新管理。

吳繼英（1979—），女，江蘇南京人，博士，副教授，研究方向：科技統計、區域經濟統計。

黎小蘭（1973—），女，重慶人，碩士，講師，研究方向：知識管理。

(責任編輯/亦 民)