張怡軒 江蘇銀行股份有限公司
引言:隨著社會的進步與發展,人們迎來了大數據時代,在當前時代背景下,大數據數已經融入到了人們的生活與工作過程中,切實促進了我國社會生產力水平的提高。金融統計工作作為我國企業發展的重要依據,在大數據技術的影響下,獲得了新的發展機遇,同時也面臨著新的挑戰,因此,相關人員一定要明確大數據對金融統計的影響,了解大數據時代下金融統計工作應滿足的具體要求,從而確保金融統計工作的高效落實。
大數據實際上就是通過對各種類型數據的收集、整合與處理進行價值性信息快速獲取的技術,通過該技術的應用分析,其特點主要包括:首先,數據規模龐大。最近幾年內,互聯網的應用呈現出爆發式的增長,數據的產生規模與速度急劇上升,結合國際數據公司IDC的專項監測報告結果來看,截止到2014年,世界數據產出量就已達到了5ZB,并且目前仍以逐步遞增的速度飛速增長,預計到下一年度數據總產出量就會超過40ZB,而我國所產生的數據量就會占比其中的21%左右。其次,高度關聯與復雜特點。目前互聯網技術在我國迅速普及,大量涌現出了各種文字、圖片、音頻以及視頻的結構化與非結構化的數據形式,在我國電子商務、科研工作以及互聯網應用等不同領域獲得了良好的應用,可見大數據高度關聯與復雜化的特點[1]。
(一)數據采集方面的影響。金融統計工作的進行需要大量數據支撐,在當今時代背景下,金融數據的來源較多,信息傳播速率快,同時還呈現出數據信息的跨平臺多樣化發展,在這種條件下,傳統的數據采集模式顯然已經無法滿足當前金融統計需求,無法對其中非結構化與半結構化的數據進行有效處理。通過大數據技術的應用,金融數據的采集將會對數據平臺的搜集方法、平臺操作以及相關信息采集人員的具體操作進行全面性的優化,從而促進金融數據采集工作效率的提高。
(二)數據處理方面的影響。在金融統計工作中,金融數據的處理蛀牙包括數據存儲、匯總、修改以及校驗等若干環節,數據統計過程中所涉及的數據量龐大,并且仍在逐步增加,甚至已經達到了一些數據處理軟件所能承受的極限值,在這些數據中必然還會包含一定比例的非結構與半結構化數據,此時若仍延用傳統數據處理技術根本無法滿足金融統計工作的現實需求。
(三)數據分析方面的影響。傳統方式下的金融數據分析通常是以本地數據為對象,對相關金融要素展開計算和分析,這種數據分析方式具有明顯的局限性。通過大數據技術的應用能夠使數據分析的范圍得以拓展,涉及到更加豐富的行業數據與金融統計工具等,能夠實現對各種不同行業、不同失序實際情況的科學分析,從宏觀的角度來講,可以對多種行業領域的發展情況實施統計分析[2]。而從微觀的角度來講,則能夠細化到各種金融渠道以及各類型從業人員相關數據分析??梢?,在大數據技術的影響下,我國金融統計工作中的數據分析更加全面且更加高效,能夠為金融行業的發展提供更加科學的指導作用。另一方面,由于數據量的龐大以及數據統計口徑的不同,金融數據的分析工作也將變得更加復雜化,因此,還需憑借全面而優化的技術手段進行數據分析,確保金融統計結果的準確性與科學性。
(一)完善金融統計模式。在大數據時代下,金融統計工作應從傳統集中化轉變為多樣化的模式,將數據的采集與分析處理融合到不同的職能部門與業務范圍內,并對該范圍進行適當擴展,如向工商、公安、稅務以及海關等機構的擴展,以分散性的方式進行數據的采集[3]。通過統籌整合的形式進行金融數據的處理以及共享,深度挖掘價值性金融數據信息,提高信息利用率,促進金融統計模式的轉變與應用。
(二)建設規范性的數據統計指標。首先,應對統計口徑加以規范。監管部門應做好各金融機構在大數據過程中的金融統計標準化工作,切實參與到金融機構的大數據技術實際應用過程中,掌握其中各項工作情況,并對其數據指標體系的建立提供一定的指導,細致把握各項指標的設置及應用情況的檢查,避免產生統計口徑的誤差問題。其次,強化統計標準化。在進行金融統計工作中,金融機構應與我國中央銀行統計部門進行全面配合,共同進行金融統計各項指標的設置,并制定相應的金融統計工作機制。
(三)完善金融統計現代設備。大數據技術在金融統計工作中的應用需要配套的設備進行支持,因此,一定要加強設備的引進與應用,同時做好技術的優化與升級,例如云計算處理技術、計算機存儲技術以及網絡信息技術等,同時還應具備高性能的系統軟件,并且做好上述元素的檢查與維護工作。對于終端用戶來說,諸如大數據處理平臺系統、深度學習軟硬件框架、數據安全方案等一系列幫助其
快速滿足業務需求的軟件平臺,也包含在大數據基礎設施之中[4]。為了更好地對大數據進行處理,需要構建相應的金融統計配套設施,提高數據存儲、交換、處理效率。
結語:大數據時代的到來為我國金融機構金融統計工作帶來了很大的影響,通過大數據技術的應用能夠有效提高數據的采集、分析、存儲等處理工作效率,擴展數據信息的搜集途徑,為我國社會與經濟的發展奠定良好基礎。但就當前我國金融統計工作實際情況來看,仍存在一定的改善空間,因此,相關工作人員還需加強工作實踐,促進大數據技術與金融統計的有機結合,為各種金融決策的制定提供更加科學、有效的數據支持。