大數據時代供水企業統計工作的應對措施

王 瀅

(天津泰達水業有限公司 天津300457)

0 引 言

大數據(Big Data)，是指通過快速獲取、處理、分析過程提取有價值的海量、多樣化的交易數據、交互數據與傳感數據，其規模往往達到 PB(1024TB)級。大數據的特征可簡要概括為4個方面：一是數據體量巨大，從TB級別，躍升到PB級別；二是數據類型繁多，互聯網中有大量網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等；三是處理速度快，大數據往往需要在秒級時間范圍從各種類型的數據中獲得高價值的信息；四是商業價值高，只要合理利用數據并對其進行準確的分析，就會帶來很高的價值回報。當前，很多供水企業都在推行的智慧水務，就是利用物聯網、大數據、人工智能、云平臺等技術手段實現水務信息化建設。

統計一詞包括 3個含義：統計資料、統計工作和統計科學。統計資料是統計工作的成果，統計科學與統計工作則是理論和實踐的關系。統計工作最基礎、最核心的要素就是數據[1]。供水企業只有將大數據資源和有效的統計分析方法有機結合起來，才能充分發揮統計工作的信息、分析、預警功能，為供水企業的生產經營和決策提供科學依據，從而提升供水企業的管理水平。

1 供水企業統計工作現狀

1.1 對統計工作不重視，統計隊伍不穩定

很多供水企業對統計工作不重視，認為統計工作就是填寫、上報上級單位要求報送的報表。供水企業一般只有一名專職統計人員，各部門只是設置兼職統計員，并且流動性大，有時一個兼職統計員剛剛熟悉業務就又換了一個人，造成統計數據錯誤率高，極大地降低了統計工作質量。

還有一些供水企業沒有專職統計崗，只是把統計報表分配到各個部門分別報送。由于缺乏統一管理和溝通，造成同一個統計指標出現多個數據的混亂局面。

1.2 尚未建立完整的統計指標體系

由于缺乏統計管理和有效溝通，供水企業統計數據存在缺乏統一的指標解釋、數據質量參差不齊等問題，不適應大數據時代要求。

1.3 統計分析報告質量不高

長期以來，大量的統計數據都是由統計人員逐一進行人工取數，手工統計，然后按照眾多上級部門要求填報大量報表。繁瑣的統計數據收集整理上報工作，使統計人員沒有更多的時間和精力去進行統計分析，導致統計分析報告往往流于形式，只是對統計數據進行單純的解釋說明，不能真正起到預警的作用，不能預測企業未來發展趨勢。

1.4 統計人員專業水平急需提高

由于統計人員整日忙于簡單繁瑣的數據收集整理、做報表工作，不能及時進行知識更新，既不善于做統計調查，也不善于使用現代信息技術提高統計工作效率，不適應大數據時代對統計人員的能力要求。

2 大數據時代水企業統計工作的挑戰

2.1 大數據時代供水企業統計工作改觀

大數據時代的到來，使統計人員從繁瑣的手工取數、人工統計中解脫出來。智慧水務能夠實現實時感知、業務整合、互聯互通、融合共享、智慧決策、智慧便民等功能。智慧水務的最終目標是一切業務數據化、一切數據業務化、一切服務智慧化。依托智慧水務平臺，統計人員在工作效率和工作質量上都會有明顯的提升。智慧水務的大數據平臺，使得統計人員能夠迅速地獲取大量原始數據。比如查表員抄表時，用戶的用水量數據會直接上傳到物聯網與互聯網設備并自動保存，這從根本上降低了數據錯誤的風險，統計人員也能第一時間得到售水量數據。智慧水務也有統計指標計算和匯總的功能，供水量和售水量會第一時間上傳到大數據平臺，同時根據需要，直接匯總出每周數據、每月數據及每年數據，并計算出漏損率，大大提高了基礎統計工作的效率。

2.2 大數據時代供水企業統計工作職能轉變

傳統統計觀念受到沖擊，數據壟斷局面被改變。大數據時代，數據具有即時性、共享性的特點，所有的數據在生成的瞬間就已被記錄下來，信息的實時發布將使許多數據不再是統計部門的資源，每個部門都可以在大數據平臺找出自己工作需要的數據。統計部門的數據采集和整理職能被弱化。因此，傳統的數據收集和分析方法已經不適應大數據時代，統計工作要由數據搜集、整理職能向數據分析、咨詢、監督三大職能轉變。統計工作的作用就是對企業的經濟狀況和發展等情況進行統計調查、統計分析，提供統計信息和咨詢，實行統計監督。

3 大數據時代供水企業統計工作的應對措施

大數據時代的到來，給傳統的統計工作帶來了巨大沖擊。統計工作不再停留在數據收集、整理、上報這些繁瑣的工作上，而是更加關注數據的深度分析和綜合利用。為了適應大數據時代的要求，供水企業統計工作亟需做好以下工作。

3.1 建立適應大數據時代要求的供水企業統計指標體系

大數據時代，數據即資產。供水企業統計基礎工作、統計分析必須以供水行業狀況和企業自身發展情況為基礎，切實發揮統計的作用與優勢，提供準確可靠的數據信息。供水企業統計工作必須逐步從傳統的數據收集、整理、填寫報表工作向企業各個領域的數據分析轉型，為企業的生產經營決策服務。為此，必須盡快構建能夠全面、準確反映供水企業生產經營狀況的統計指標體系。

首先，要對現有的統計指標和統計報表進行全面梳理，并逐一進行指標解釋，確保同一統計指標在不同統計報表中都是同一數據。其次，根據 2019年12月1日執行的CJ/T 541—2019《城鎮供水管理信息系統 基礎信息分類與編碼規則》[2]，及供水企業自身具體情況將統計指標進行分類。

在統計指標設計上，應遵循全面性、規范性、可比性以及客觀性原則。對于供水企業來說，生產的產品單一，經營銷售又受到地域許可的限制，供水企業更側重于安全、優質供水，而非營銷。因此，供水企業與其他工業企業不同，要設置適合供水企業自身情況的統計指標體系，剔除沒有價值的舊的統計指標。要客觀反映供水企業的發展狀況和經營狀況，為國家宏觀調控提供真實可靠的基層數據信息。

在完善企業內部各項指標的同時，還要完善企業外部各項指標，如供水行業信息、競爭對手信息等。通過統計外部信息數據，可以為企業制定發展戰略提供重要信息。

3.2 建立健全統計工作機制，規范統計數據管理

要規范供水企業統計工作管理，制定數據統計標準機制，確定科學的統計方法，構建合理的檢查和預警體系，確保提取數據的準確性。

要制定完善的統計管理制度。每一個統計數據的來源及數據解釋要在相關制度中予以詳細體現。每一張報表的報送程序也要有嚴格規定。每一個部門的工作職責中要明確相應的統計責任。

要制定完善的數據安全制度，切實保障統計數據安全?？蓪y計數據進行加密處理，提高數據庫中存儲信息的安全性，或是大范圍應用數字簽名技術。此外，統計人員要做好統計數據的備份存檔工作，采取一系列措施進行妥善保管，減少由于系統故障或其他因素導致的信息丟失問題。

3.3 優化統計工作方法

大數據時代，數據分析更加專業化，需要專業化的數據挖掘方法和處理技術，因此必須優化傳統的統計分析方法，利用最新的信息技術產品來提高企業統計工作的效率和水平。例如，要熟練運用計算機數據庫的各項功能，讓數據庫系統取代傳統的統計方式。數據庫系統有著明顯的優越性，其存儲、統計的功能要遠超于手工統計方式。要利用先進的統計技術對現有的信息進行加工和整理，一方面可以保證在短時間內準確地完成統計數據采集和計算工作，從而提高統計工作的效率；另一方面還可以與智慧水務的海量數據進行準確對接，及時采集原始數據。

3.4 加強統計數據調查、分析工作

大數據時代，供水企業的統計工作要重視規范原始數據的采集流程，借助智慧水務的大數據平臺、物聯網技術，構建原水統計、生產運行統計、能源消耗統計、供售水統計、財務狀況、固定資產投資情況統計、管網統計、水質合格率統計等為一體的數據采集體系，使統計人員能夠快速、準確地采集和處理數據，從而使統計人員從重復、繁瑣的數據采集、填寫統計臺賬和統計報表的工作中解脫出來，能有更多的時間和精力進行統計調查、挖掘數據價值和進行統計分析。對供水企業生產經營情況進行深入調查，并進行全面分析，找出問題所在，提出可行的改進措施，才是統計工作的核心。只有對統計資料進行去偽存真、由表及里的分析加工，為企業科學決策提供建議，才會體現其價值。

3.5 加強統計專業人才培養，提高統計隊伍素質

大數據時代對于統計工作提出了更高的要求，統計人員作為統計工作的主體，其本身的綜合素質和專業技術水平尤為重要。因此，必須加強對統計人員的業務培訓，鼓勵統計人員參加統計基礎理論知識、信息技術、企業管理、經濟、財務和制水工藝等相關知識的學習，加強統計人員思想品德和職業道德教育，要求統計人員必須堅持實事求是的工作作風，認真對待每一個統計數據，實事求是地撰寫統計分析報告。鼓勵統計人員參加統計技術職稱考試和評審，引導統計人員積極參與企業管理，對優秀統計人員進行表彰。統計人員自身也應努力學習統計知識，鉆研業務，不斷提高統計分析水平，增強利用先進的管理和網絡技術、準確篩選有用數據和深度挖掘數據價值的能力，以適應大數據時代對統計工作的要求[3]。

4 結 語

大數據時代對供水企業統計工作提出了更高的要求。統計人員要積極創新統計方法，使用新技術、新模式，提升統計工作質量，提高對供水行業發展趨勢的把握能力，充分發揮數據的價值，幫助企業做出科學決策，推動企業持續健康發展。