❶ 大數據,政府統計的機遇與挑戰

大數據,政府統計的機遇與挑戰
對於政府統計機構來說，沒有什麼比數據更重要的了。我們研究統計分類標准、統計調查方法、統計數據採集方式、統計數據加工處理方法、統計數據評估技術，都是為了獲取真實准確、完整及時、代表性強、分類科學、經濟適用的統計數據。
大數據時代的到來，既給政府統計帶來重大發展機遇，也帶來嚴峻挑戰。
一、大數據在政府統計中的應用
國家統計局高度重視大數據在政府統計中的應用。到目前為止，已經與17家大數據企業簽訂了戰略合作協議。當然，目前大數據在中國政府統計中的應用仍處於起步階段，主要表現在兩個方面：一是大數據成為政府統計數據的部分資料來源;二是大數據成為政府統計數據質量的部分評估依據。
(一)大數據成為政府統計數據的部分資料來源
目前，大數據已經成為中國政府統計數據的部分資料來源，以下是幾個有代表性的方面：
1.利用重點網上零售交易平台數據測算網上零售額
為了掌握網上零售交易平台的交易規模和結構，綜合測算網上零售數據，從今年1月份開始，國家統計局實施了月度網上零售交易平台調查，調查范圍為42家重點網上零售交易平台，包括京東商城、亞馬遜、當當網、淘寶網、天貓商城、酒仙網、美團網、中糧我買網、國美在線、大眾點評網等。據對上述42家重點網上零售交易平台數據測算，今年1~8月份，全國網上零售額22400.9億元，同比增長36.5%。其中，實物商品網上零售額18653.4億元，增長35.6%，佔全部網上零售額的83.3%;非實物商品網上零售額3747.5億元，增長41.1%，佔全部網上零售額的16.7%。這對於宏觀管理部門和社會公眾了解網上零售情況具有重要的參考作用。
2.利用房屋交易網簽數據計算全國70個大中城市的新建住宅價格指數
房屋交易網簽數據是指買賣雙方簽訂購房合同後，房地產開發企業在房管部門進行備案，並在房產信息網上公布的相關信息，包含地址、樓層、價格、面積和金額等詳細信息，基本涵蓋了當月新建住宅的全部交易情況。從2011年1月份開始，國家統計局開始採用房屋交易網簽數據計算全國70個大中城市的新建住宅價格指數。這對於提高70個大中城市新建住宅價格指數的數據質量起到了重要作用。
3.利用卓創資訊公司提供的價格信息，開展流通領域重要生產資料市場價格監測
國家統計局與卓創資訊公司開展合作，利用該企業提供的價格信息，開展流通領域重要生產資料市場價格監測。從2014年1月開始，按旬共同向社會發布流通領域9大類50種重要生產資料市場價格的檢測結果。行業涵蓋黑色金屬、有色金屬、化工產品、煤炭、石油天然氣、非金屬建材、農產品、農業生產資料、林產品等領域。地區監測范圍覆蓋北京、天津、河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、上海等24個省區市。這對於宏觀管理部門和社會公眾了解流通領域重要生產資料市場價格信息起到了重要作用。
(二)大數據成為政府統計數據質量的部分評估依據
國家統計局除了把大數據作為政府統計數據的部分資料來源外，也高度重視利用大數據評估政府統計數據質量。以下是目前比較有代表性的兩個方面：一是利用中國銀聯跨行銀行卡消費數據評估社會消費品零售總額數據質量;二是利用大型機械裝備企業物聯網數據評估固定資產投資數據質量。
二、大數據給政府統計帶來的機遇與挑戰
對於政府統計來說，大數據既帶來了重大發展機遇，也帶來嚴峻挑戰。
(一)大數據給政府統計帶來重大發展機遇
首先，大數據將不斷提高政府統計服務宏觀管理和社會公眾的能力。隨著大數據的不斷發展和完善，隨著政府統計機構開發應用大數據能力的不斷提升，政府統計產品的種類將會不斷豐富，政府統計數據的質量和時效性將會不斷提升，從而政府統計服務宏觀管理和社會公眾的能力會不斷提高。
其次，大數據將會推動政府統計發生革命性的變化。隨著大數據的發展和完善，隨著政府統計機構開發應用大數據技術的逐步成熟，政府統計將會發生革命性變化。一是現有的以周期性普查為基礎，以抽樣調查為主體，綜合運用全面調查、重點調查等方法，並充分利用行政記錄等資料的統計調查方法體系可能會發生重大變化。長期以來，抽樣調查方法，即在總體中抽選樣本、利用樣本推算總體的方法;普查和全面調查方法，即對總體中所有單位逐一進行調查的方法，在我國政府統計中發揮了重要作用。今後，在較長的時期內這些方法仍然會被政府統計所廣泛採用。但在大數據不斷發展和完善的情況下，某些領域、某些方面的大數據可能會取代抽樣調查、普查和全面調查方法，成為獲取統計數據的重要方法，而且這種獲取統計數據的方法將會變得越來越重要。二是政府統計中的數據採集方式可能會發生重大變化。長期以來，政府統計機構主要以企業填報、住戶記賬、調查員入戶等方式採集原始數據。在大數據不斷發展和完善的情況下，一部分原始數據將通過挖掘大數據的方式獲取，而且這種新的數據採集方式將會變得越來越重要。三是政府統計的數據處理模式可能會發生重大變化。在大數據不斷發展和完善的情況下，現行的對普查和全面調查數據進行直接審核、匯總、加工處理和對抽樣調查數據進行推算放大的數據處理模式可能會發生重大變化。
(二)大數據給政府統計帶來嚴峻挑戰
首先，大數據對政府統計能力帶來挑戰。從大數據本身的產生到發展完善，從政府統計對大數據的初步運用到成熟運用，需要一個較長的時期。在這個過程中，一方面，政府統計中傳統的統計調查方法、數據採集方式和數據處理模式將繼續運行，否則滿足不了宏觀管理和社會公眾的需求。另一方面，政府統計系統必須投入大量的人力和物力對大數據進行挖掘、加工處理和運用，否則也適應不了大數據時代宏觀管理和社會公眾的需求。這種雙軌運行的模式，對政府統計能力將是一個巨大的挑戰。
其次，大數據對傳統政府統計理念帶來挑戰。傳統的政府統計有一個約定俗成的理念：抽樣調查方法可降低調查成本，提高效率和數據質量。因為抽樣調查只對總體中部分抽中的樣本進行調查，並非對總體中的每一個單位都進行調查，所以調查單位明顯減少，可降低成本，節約時間，提高效率。同時，由於調查單位較少，政府統計機構有能力對基層統計調查人員進行較為扎實的培訓和指導，有精力對統計調查數據進行較為嚴格的檢查和審核，從而能夠提高統計調查數據質量。隨著大數據不斷發展完善，政府統計機構將會越來越多地通過大數據企業間接地獲取統計數據，不需要對總體中的具體單位進行直接調查，不需要調查員，從而也不需要對調查員進行培訓，抽樣調查所具有的調查成本低、能夠提高統計調查數據質量的優點就不復存在了。

❷ 大數據面臨的機遇與挑戰

這個毫無疑問的，隨著新的發現大數據肯定就是會被大量的運用

❸ 互聯網大數據對我們職業生涯有什麼機遇和挑戰嗎

這個大數據對我們的職業生涯機遇大於挑戰，是非常有指導意義的

❹ 如何看待大數據時代下我國面臨的機遇和挑戰

大數據時代，我國可以根據自己的大數據，來完成數據的可視化分析，讓資源合理分配和使用，挑戰就是也將面臨著資源的國際化標准，國外企業也會對此分析，加劇我們的競爭。

❺ 大數據時代新聞業面對的機遇和挑戰有哪些

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❻ 如何應對大數據時代的變革機遇挑戰

大數據搭著信息時代的快車來到了我們的面前，數據的價值逐漸為人們所重視，同時也讓數據分析師的身價倍增。而隨著大數據分析工具等大數據應用技術的出現，未來的數據分析師又將遇到怎樣的挑戰和機遇呢?
工具搶了人的飯碗?
很多大數據分析工具的設計起點非常高，定位了數據分析過程中所需要的大部分功能。很多工具的功能涵蓋了從數據前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的數據可視化的整個數據分析過程，功能不可謂不強大。
但如果僅憑這些就認定大數據分析工具能取代數據分析師，未免有些杞人憂天了。恰恰相反，大數據分析工具不是數據分析師的競爭者，而是協助者。工具本來就是為人服務的，數據分析師的專業素養讓其能很好的發揮大數據分析工具的性能，二者相輔相成，是友非敵。
企業的支持
雖然大數據的概念已經普及，但是很多企業還是留存有一些傳統的觀念。很多企業雖然重金聘用了數據分析師甚至是組建了數據分析師團隊，但是卻並沒有建立完善的數據價值體系。對數據分析工作缺乏理解與支持。
相對於數據管理，數據分析工的工作重心還應該放在「挖掘數據價值」上。企業與數據分析師直接缺少職能的溝通，將直接影響企業對數據分析師工作性質的定位;同時，企業應該建立資料庫並部署大數據分析工具，為了能更好地對接用戶，也為企業和數據分析師留有足夠的空間。
從幕後到台前的轉變
以往的業務人員經常要磨破嘴皮才能得到別人的認同，而現在許多企業正在考慮讓數據分析師帶著數據分析結果去談業務。打算以「讓數據說話，以數據服人」去贏得客戶的信任。而主要的實施過程，是靠數據可視化技術來實現的。
數據可視化技術讓數據能以圖表和視頻的方式直觀地展示在人們面前，而數據分析師作為數據的管理者和挖掘者，是最適合不過的講解人了。這樣就要求數據分析師不僅要有扎實的數據分析能力，還要能提取數據精髓，並將之演講出來以獲得他人的認同。從幕後轉到台前，這裡面會需要許多技能，數據分析師的工作性質也將發生改變。
在大數據時代，數據分析師所扮演的角色不可能是一成不變的。而只有順應時代的潮流，響應時代的需要，數據分析師這個行業才能繼續生存並發展。其實，大數據分析工具，數據可視化這些技術的出現固然使行業受到了影響與挑戰，但對於數據分析師來說，未嘗不是一次擺脫傳統束縛的機遇!

❼ 大數據時代的到來給管理帶來了哪些機遇和挑戰

貨幣政策概述狹義貨幣政策：指1989年中央銀行為實現既定的經濟目標（穩定物價，促進經濟增長，實現充分就業和平衡國際收支）運用各種工具調節貨幣供給和利率，進而影響宏觀經濟的方針和措施的總合。

❽ 大數據給我們帶來的真正機遇

大數據給我們帶來的真正機遇
大數據怎麼用？
隨著世界開始邁向大數據時代，社會也將經歷類似的地殼運動。在改變我們生活和思維方式的同時，大數據早已在推動我們重新考慮最基本的准則，包括怎樣鼓勵其增長以及怎樣遏制其潛在威脅。然而，不同於印刷革命，我們沒有幾個世紀的時間去慢慢適應，我們也許只有幾年時間。
在大數據時代，對原有規范的修修補補已經滿足不了需要，也不足以抑制大數據帶來的風險，我們需要全新的制度規范。我們需要設立一個不一樣的隱私保護模式，這個模式應該更著重於數據使用者為其行為承擔責任，而不是將重心放在收集數據之初取得個人認可上。
對大數據技術進行規范是問題的關鍵。首先，可以從強調監管大數據的收集，轉向重點監管大數據的實際使用。其次，可以讓大數據變得不那麼神秘，不再是個「黑箱」，增加大數據應用中的透明度和問責制。可創造一個被稱為「演算法學家」的新職業，這些人接受計算機技術、統計學和數據處理方面的專門訓練，對大數據的應用進行評估，以確保公眾對大數據系統感到放心。
至於平衡隱私權和國家安全的問題，古希臘哲學家亞里士多德早就提出這樣的問題：「我們如何監視守護者？」即使是在他那個年代，這個問題也沒有簡單的答案。
大數據給我們帶來的真正機遇是把許多信息碎片拼起來，為我們的決策服務。大數據時代最大的挑戰是如何從大數據中獲取「價值」。從大數據中獲取最大價值，需要探索式的研究方法。未來，數據科學家會很吃香，這種科學家既要熟悉商業環境，也要有操作層面的知識。
很多問題就出在數據使用上！數據作為資產，就涉及管理的問題，因此「數據治理」就顯得越發重要。信息世界同樣需要公約，將竊取他人數據視為犯罪，將攻擊他人系統視為犯罪，從刑法上加以明確規定，共同營造一個文明有序的數字生活，應該是我們的理想。大數據時代，我們需要盡快跟進這方面的工作，如開展國家間對話，形成公約。
企業利用數據挖掘技術，進行精準廣告投放，也涉及隱私問題。一個少女收到了嬰兒用品廣告，其父大怒，要告企業。事實卻是這位少女未婚先孕了。這個故事中，企業使用的是自己採集的客戶購物數據，使用的是自己開發的數據挖掘軟體，整個過程都沒有問題。但事實上卻侵犯了個人隱私，應堅決反對。這裡面應該有一些法律問題，需要認真研究。
大數據時代，數據作為資源，不被共享是趨勢。」這樣的話，數據運用一定需要價值交換。在確定數據權益的前提下，數據的運用就是有償使用。法律需要界定數據的權益，政府界定數據的類型（哪些是隱私，哪些涉及國家安全）等，這樣數據的流通就有法可依。
在現階段法律法規都還沒有明確之前，應從國家安全的角度高度關注數據資源的安全。而作為個人，要明白「有行動就可能產生數據」，所以當有些行為涉及隱私時，需要謹慎。
從更大的范圍來講，公共網路中公開的數據應該屬於全人類，任何人都有權獲取、使用並獲益。這樣能夠更大程度地發揮數據資源的作用，讓數據給人類的生活生產帶來更多便利，對人類社會進步有重要的意義。