论大数据统计与计算机应用

赵岩

摘要：当前，计算机科学技术和网络信息技术，都得到了迅猛发展，大数据统计的应用和实践机会也逐渐增加。本文首先对大数据统计的发展现状进行了简单概述；随后，分析了影响大数据统计和计算机应用的主要因素；最后，探究了计算机信息发展过程中，大数据统计的优化创新方案，希望能为该领域关注者提供有益参考。

关键词：大数据统计；计算机应用；信息系统；数据收集

随着我国国民经济的发展以及科学技术水平的提升，国内信息技术的发展，推动了我国全面进入到了信息化数字时代。信息数据的收集、存储和统计能力，成为了判断一个国家综合实力强弱的重要标志。如何在这一过程中，系统地分析出，影响我国大数据统计和计算机应用的主导因素，采取有效的措施扬长避短，提高我国信息科学技术领域大数据统计的发展水平和应用效率，成为了相关领域工作人员的工作重点之一。

一、大数据统计的发展现状

进入到新的发展阶段，大数据统计的发展呈现出以下几种情况。

（一）信息系统相对落后

在进行数据统计和计算的过程中，信息系统相对落后，各项设备的硬件条件不能满足大数据统计的计算需求。在海量的信息数据收集和整理的工作中，不得不结束先进的技术设备进行操作。比如，在最为常见的道路运输系统中，要对于交通运输有关的各类信息，都进行全面地收集和整理。在信息数据的采集、加工和整理的过程中，要按照应用类别，对不同信息数据进行分类整理。如果单独使用一台设备进行操作，会使每天产出的含量图文信息和数据，无法被妥善存储和使用[1]。

（二）信息数据缺失严重

在信息数据的采集工作中，信息数据不全会导致在进行数据采集时，大量的统计信息资源，没有被充分地认识。同时，其价值也无法被充分地发掘出来。在行业运行监控系统当中，产生大量图文信息数据，会存在较为庞大的数据信息。此类信息没有被记录在官方信息数据系统中，无法被合理地调用。在信息数据共享过程中，各部门数据应用相对独立，操作平台之间的信息数据共享性较差，缺乏统一的操作系统和支持性软件，导致真正有价值的信息数据难以被有采集和使用[2]。

（三）统计技术不够专业

对于大数据统计分析工作来说，不可或缺的就是专业的信息分析能力和专业技术的应用能力。在实际的发展过程中，统计原始信息采集和统计的过程中，都需要工作人员对系统内部的运行状态进行监督和管理。对于生产环节中出现的细微问题，要具备应变能力和预判能力。在技术专业的应用方面，要熟练地在掌握系统数据信息的云操作技能和运用方法。但是，在具体的操作中，无论是信息数据的专业分析能力还是专业技术的实际操作能力，都有待进一步提升。

二、影响大数据统计的主要因素

大数据统计的影响因素，主要体现在流程层面和技术层面。

（一）流程层面的影响

1.数据收集阶段

数据收集的方式与统计标准方面，会因为智能化设备而产生明显的变化。例如，传感器和社交协作技术的逐渐普及，都会是数据的主要来源发生深刻变化。在网页、搜索引擎、社交媒体论坛等都成为了大数据产生的主要来源，海量数据的产生，会使统计数据在广度与深度上，都无限地接近总体。此种大数据收集具有更加明显的优势，会提高统计的精准程度。

2.数据存储使用阶段

在数据存储和使用阶段，传统的存储结构与使用方式，已经不能满足大数据的发展需求。大容量、高可用性以及高扩展性的需求，都要求传统单一的数据存储结构可以产生明显的变化。大数据统计中的图片、视频等非结构化的数据，要求传统存储系统当中的信息数据，都要经过复杂的转换过程。在这一过程中，可能会出现转换方式不合適，导致数据信息的准确性和完整性出现缺失。同样，在数据的使用中，大数据时代中的数据不再是某一个体或者部门独享的资源，而是以共享的方式，完成信息数据的交互传导。信息数据的提取与更新速度变得更快，中间环节任何失误的产生，都有可能导致信息数据质量下降。

（二）技术层面的影响

1.数据库技术

大数据时代中，企业内部的管理特征，最显著的即为数据量的增加。此种发展速度，显现出了指数级别的增长。增长的内容不仅包括了信息量的增长，同时也涵盖了数据结构的增长，此种发展模式下，数据统计的复杂性越来越明显。传统数据检测中，对于结构化数据进行检测较为方便，凡是对于非结构化的数据拉私活，传统的检测技术会出现较大的误差。此种情况会增加数据检测的成本。对于企业来说，需要应用更高端的设备，同时引进先进的技术，对大数据进行统计，确保数据使用的质量。

2.数据分析技术

完成数据收集和检测之后，需要经过严密地分析，才能最终得出数据本身具有的价值。在该环节可以采取大数据统计分析中，最有效的可视化分析方法。数据挖掘算法能够有效地处理不同类型的格式和数据，同时对传统的数据分析方法进行完善，提升数据分析的能力。

三、计算机信息发展中大数据统计的优化创新

大数据统计在社会各行各业的发展中，都具有不可忽视的作用。相关领域的工作人员，要在实际的组织和管理中，采取有效的措施对大数据统计进行创新。

（一）优化大数据统计实践流程

对于大数据统计的实践流程来说，国家政府要成立专门的数据质量监控与评估管理机构，在原有的基础上，进一步提升大数据的管理意识。同时，还要建立更加健全和完善的产品统计与质量管理体系，形成数据统计和质量保障的长效发展机制。比如，数据时效性与数据收集过程中存在的干扰项，都是影响数据质量的关键性因素。对此，国内有关部门专门建立了新型数据集成管理平台，重点对大数据管理工作中的数据收集环节，进行透明化和规范化管理。通过此种方式，有效地降低了时效性低与干扰项等因素的负面影响。此外，相关领域的工作人员，还集中力量对数据仓库和统计数据的集成平台进行了创新性管理，有效地实现了多类型数据的存储。通过此种方式，全面地实现了多类型数据的统一存储和管理，提升了数据集成之后，后期数据分析处理的效率[3]。

对此，政府部门要增强自身在统计工作中的主导地位，加强统计工作的协调性，尊重大数据统计工作发展的客观性规律。同时还要根据实际的发展需求，不断创新统计技术和方法，放开数据共享的关隘，将用户的实际需求作为大数据统计工作发展的重要导向。

（二）提升大数据统计发展技术

对于大数据统计来说，技术方面的发展要关注技术本身，同时还要关注操作人员的技术水平。首先，在技术引进方面，要重点关注到云存储技术对于用户提供服务的技术能力。通常情况下，云存储技术主要是向用户提供，以互联网为基础的在线存储服务。此种服务模式，可以有效地满足用户对于海量数据存储的需求：其次，为了保障数据信息的安全性和有效性，要在实际的组织和管理工作中，将数据质量的检测技术，融入到整个数据周期当中。对于大数据技术的实际应用来说，要充分地挖掘出大数据蕴含的价值，通过可视化分析和预测分析的方法，对数据预测的准确性与实效性，提供重要的技术支持。

（三）增强大数据统计管理力度

除了上述两项措施之外，在大数据统计和计算机应用方面，还要重点关注到大数据的管理。将数据管理，作为保障数据质量和应用效率的重要环節，留意管理人员在该环节起到的重要作用。例如，大数据统计和发展中，管理人员的认知、专业数据库当中人员的调配、统计数据的标准和政府制定的统计管理制度等，都会在一定程度上，对大数据统计的质量和应用的效果，产生重大影响。以管理人员的认知为例，管理人员要提高对大数据统计重要性的认识。企业内部的管理人员，要充分地认识到，大数据统计对企业健康有序发展的重要价值。此外，还要投入更多的人力、物力和财力，进行大数据的建设和管理，让大数据的应用价值，有效地落实到企业生产和经营的各个环节之中。通过此种方法，可以充分地发挥出大数据统计在企业内部生产经营决策中的作用，为企业的发展，分析出更加科学和可行的方向。

此外，在企业内部数据库管理工作人员的配备方面，要明确大数据统计和管理工作的复杂性。将数据管理作为企业发展过程中的重要部门，将数据管理作为生产和经营中的重要一环。例如，对于数据库管理人才的引进与培养方面，要重点关注到人才的专业性，安排专业的工作人员，参与到数据库的管理和维护工作中，以此确保数据库的质量。在人才的选拔方面，企业不仅要关注到人才专业技术和能力，同时也要对人才是否了解企业内部的经营业务进行考核，选拔高素质的复合型人才，为企业的现代化发展助力。在选拔了优秀的人才之后，企业还要对数据库和数据统计分析与管理制度进行重新规划。大数据产业的发展，有效地推动了社会经济的增长。无论是政府部门还是企业管理者，都要重视大数据的应用价值，加强大数据统计领域的规章制度建设，完善统计管理体系，提高大数据统计和应用质量。

四、总结

综上所述，随着信息技术的快速发展，我国已经全面进入到了数据爆炸性增长的大数据时代。在大数据时代背景下，大数据统计的合理化应用，不仅对提高各行各业的发展效率，同时还会进一步对社会生产和生活的各个方面，都带来深刻变化。对此，从事大数据统计的技术人员，要从大数据统计的实践流程、发展技术以及管理手段等方面进行创新发展，采取更为有效的创新技术，提升大数据统计应用层次。

参考文献：

[1]邢迎秋.大数据背景下统计数据质量影响因素分析[J].中国集体经济，2018（15）.55-56.

[2]王卓.灵活应用大数据、提高统计分析质量[J/OL].交通世界，2018（01）：12-13.

[3]吕尚.当前大数据环境下审计数据统计分析方法[J].南方企业家，2018（03）：127.