論大數據統計與計算機應用

趙巖

摘要：當前，計算機科學技術和網絡信息技術，都得到了迅猛發展，大數據統計的應用和實踐機會也逐漸增加。本文首先對大數據統計的發展現狀進行了簡單概述；隨后，分析了影響大數據統計和計算機應用的主要因素；最后，探究了計算機信息發展過程中，大數據統計的優化創新方案，希望能為該領域關注者提供有益參考。

關鍵詞：大數據統計；計算機應用；信息系統；數據收集

隨著我國國民經濟的發展以及科學技術水平的提升，國內信息技術的發展，推動了我國全面進入到了信息化數字時代。信息數據的收集、存儲和統計能力，成為了判斷一個國家綜合實力強弱的重要標志。如何在這一過程中，系統地分析出，影響我國大數據統計和計算機應用的主導因素，采取有效的措施揚長避短，提高我國信息科學技術領域大數據統計的發展水平和應用效率，成為了相關領域工作人員的工作重點之一。

一、大數據統計的發展現狀

進入到新的發展階段，大數據統計的發展呈現出以下幾種情況。

（一）信息系統相對落后

在進行數據統計和計算的過程中，信息系統相對落后，各項設備的硬件條件不能滿足大數據統計的計算需求。在海量的信息數據收集和整理的工作中，不得不結束先進的技術設備進行操作。比如，在最為常見的道路運輸系統中，要對于交通運輸有關的各類信息，都進行全面地收集和整理。在信息數據的采集、加工和整理的過程中，要按照應用類別，對不同信息數據進行分類整理。如果單獨使用一臺設備進行操作，會使每天產出的含量圖文信息和數據，無法被妥善存儲和使用[1]。

（二）信息數據缺失嚴重

在信息數據的采集工作中，信息數據不全會導致在進行數據采集時，大量的統計信息資源，沒有被充分地認識。同時，其價值也無法被充分地發掘出來。在行業運行監控系統當中，產生大量圖文信息數據，會存在較為龐大的數據信息。此類信息沒有被記錄在官方信息數據系統中，無法被合理地調用。在信息數據共享過程中，各部門數據應用相對獨立，操作平臺之間的信息數據共享性較差，缺乏統一的操作系統和支持性軟件，導致真正有價值的信息數據難以被有采集和使用[2]。

（三）統計技術不夠專業

對于大數據統計分析工作來說，不可或缺的就是專業的信息分析能力和專業技術的應用能力。在實際的發展過程中，統計原始信息采集和統計的過程中，都需要工作人員對系統內部的運行狀態進行監督和管理。對于生產環節中出現的細微問題，要具備應變能力和預判能力。在技術專業的應用方面，要熟練地在掌握系統數據信息的云操作技能和運用方法。但是，在具體的操作中，無論是信息數據的專業分析能力還是專業技術的實際操作能力，都有待進一步提升。

二、影響大數據統計的主要因素

大數據統計的影響因素，主要體現在流程層面和技術層面。

（一）流程層面的影響

1.數據收集階段

數據收集的方式與統計標準方面，會因為智能化設備而產生明顯的變化。例如，傳感器和社交協作技術的逐漸普及，都會是數據的主要來源發生深刻變化。在網頁、搜索引擎、社交媒體論壇等都成為了大數據產生的主要來源，海量數據的產生，會使統計數據在廣度與深度上，都無限地接近總體。此種大數據收集具有更加明顯的優勢，會提高統計的精準程度。

2.數據存儲使用階段

在數據存儲和使用階段，傳統的存儲結構與使用方式，已經不能滿足大數據的發展需求。大容量、高可用性以及高擴展性的需求，都要求傳統單一的數據存儲結構可以產生明顯的變化。大數據統計中的圖片、視頻等非結構化的數據，要求傳統存儲系統當中的信息數據，都要經過復雜的轉換過程。在這一過程中，可能會出現轉換方式不合適，導致數據信息的準確性和完整性出現缺失。同樣，在數據的使用中，大數據時代中的數據不再是某一個體或者部門獨享的資源，而是以共享的方式，完成信息數據的交互傳導。信息數據的提取與更新速度變得更快，中間環節任何失誤的產生，都有可能導致信息數據質量下降。

（二）技術層面的影響

1.數據庫技術

大數據時代中，企業內部的管理特征，最顯著的即為數據量的增加。此種發展速度，顯現出了指數級別的增長。增長的內容不僅包括了信息量的增長，同時也涵蓋了數據結構的增長，此種發展模式下，數據統計的復雜性越來越明顯。傳統數據檢測中，對于結構化數據進行檢測較為方便，凡是對于非結構化的數據拉私活，傳統的檢測技術會出現較大的誤差。此種情況會增加數據檢測的成本。對于企業來說，需要應用更高端的設備，同時引進先進的技術，對大數據進行統計，確保數據使用的質量。

2.數據分析技術

完成數據收集和檢測之后，需要經過嚴密地分析，才能最終得出數據本身具有的價值。在該環節可以采取大數據統計分析中，最有效的可視化分析方法。數據挖掘算法能夠有效地處理不同類型的格式和數據，同時對傳統的數據分析方法進行完善，提升數據分析的能力。

三、計算機信息發展中大數據統計的優化創新

大數據統計在社會各行各業的發展中，都具有不可忽視的作用。相關領域的工作人員，要在實際的組織和管理中，采取有效的措施對大數據統計進行創新。

（一）優化大數據統計實踐流程

對于大數據統計的實踐流程來說，國家政府要成立專門的數據質量監控與評估管理機構，在原有的基礎上，進一步提升大數據的管理意識。同時，還要建立更加健全和完善的產品統計與質量管理體系，形成數據統計和質量保障的長效發展機制。比如，數據時效性與數據收集過程中存在的干擾項，都是影響數據質量的關鍵性因素。對此，國內有關部門專門建立了新型數據集成管理平臺，重點對大數據管理工作中的數據收集環節，進行透明化和規范化管理。通過此種方式，有效地降低了時效性低與干擾項等因素的負面影響。此外，相關領域的工作人員，還集中力量對數據倉庫和統計數據的集成平臺進行了創新性管理，有效地實現了多類型數據的存儲。通過此種方式，全面地實現了多類型數據的統一存儲和管理，提升了數據集成之后，后期數據分析處理的效率[3]。

對此，政府部門要增強自身在統計工作中的主導地位，加強統計工作的協調性，尊重大數據統計工作發展的客觀性規律。同時還要根據實際的發展需求，不斷創新統計技術和方法，放開數據共享的關隘，將用戶的實際需求作為大數據統計工作發展的重要導向。

（二）提升大數據統計發展技術

對于大數據統計來說，技術方面的發展要關注技術本身，同時還要關注操作人員的技術水平。首先，在技術引進方面，要重點關注到云存儲技術對于用戶提供服務的技術能力。通常情況下，云存儲技術主要是向用戶提供，以互聯網為基礎的在線存儲服務。此種服務模式，可以有效地滿足用戶對于海量數據存儲的需求：其次，為了保障數據信息的安全性和有效性，要在實際的組織和管理工作中，將數據質量的檢測技術，融入到整個數據周期當中。對于大數據技術的實際應用來說，要充分地挖掘出大數據蘊含的價值，通過可視化分析和預測分析的方法，對數據預測的準確性與實效性，提供重要的技術支持。

（三）增強大數據統計管理力度

除了上述兩項措施之外，在大數據統計和計算機應用方面，還要重點關注到大數據的管理。將數據管理，作為保障數據質量和應用效率的重要環節，留意管理人員在該環節起到的重要作用。例如，大數據統計和發展中，管理人員的認知、專業數據庫當中人員的調配、統計數據的標準和政府制定的統計管理制度等，都會在一定程度上，對大數據統計的質量和應用的效果，產生重大影響。以管理人員的認知為例，管理人員要提高對大數據統計重要性的認識。企業內部的管理人員，要充分地認識到，大數據統計對企業健康有序發展的重要價值。此外，還要投入更多的人力、物力和財力，進行大數據的建設和管理，讓大數據的應用價值，有效地落實到企業生產和經營的各個環節之中。通過此種方法，可以充分地發揮出大數據統計在企業內部生產經營決策中的作用，為企業的發展，分析出更加科學和可行的方向。

此外，在企業內部數據庫管理工作人員的配備方面，要明確大數據統計和管理工作的復雜性。將數據管理作為企業發展過程中的重要部門，將數據管理作為生產和經營中的重要一環。例如，對于數據庫管理人才的引進與培養方面，要重點關注到人才的專業性，安排專業的工作人員，參與到數據庫的管理和維護工作中，以此確保數據庫的質量。在人才的選拔方面，企業不僅要關注到人才專業技術和能力，同時也要對人才是否了解企業內部的經營業務進行考核，選拔高素質的復合型人才，為企業的現代化發展助力。在選拔了優秀的人才之后，企業還要對數據庫和數據統計分析與管理制度進行重新規劃。大數據產業的發展，有效地推動了社會經濟的增長。無論是政府部門還是企業管理者，都要重視大數據的應用價值，加強大數據統計領域的規章制度建設，完善統計管理體系，提高大數據統計和應用質量。

四、總結

綜上所述，隨著信息技術的快速發展，我國已經全面進入到了數據爆炸性增長的大數據時代。在大數據時代背景下，大數據統計的合理化應用，不僅對提高各行各業的發展效率，同時還會進一步對社會生產和生活的各個方面，都帶來深刻變化。對此，從事大數據統計的技術人員，要從大數據統計的實踐流程、發展技術以及管理手段等方面進行創新發展，采取更為有效的創新技術，提升大數據統計應用層次。

參考文獻：

[1]邢迎秋.大數據背景下統計數據質量影響因素分析[J].中國集體經濟，2018（15）.55-56.

[2]王卓.靈活應用大數據、提高統計分析質量[J/OL].交通世界，2018（01）：12-13.

[3]呂尚.當前大數據環境下審計數據統計分析方法[J].南方企業家，2018（03）：127.