统计数字化转型的“势”与“谋”

统计数字化转型的“势”与“谋”

郑秀丽

山东滨州烟草有限公司沾化分公司 山东滨州 256800

摘要：自德国提出工业4.0概念以来，由信息技术推动的第四次工业革命在全球迅速蔓延，极大地刺激了大数据、云计算、人工智能等新兴信息技术的快速发展及其与经济社会的深度融合。数字经济新动能快速崛起，数字化转型成为各行各业迭代发展的重要支撑和必然选择。在此背景下，新产业、新业态迅速扩大了统计工作的范围，给传统统计工作带来了巨大的挑战和考验。

关键词：统计数字化转型；势与谋

引言

推进数字政府建设是党和国家制定的重要战略,也是推进数字中国建设、实现经济高质量发展的重要支柱。作为数字政府建设的重要组成部分,推动统计数字化转型势在必行。

1数字化转型

所谓数字化转型,是指在全球数字化改革背景下,企业进行系统化转型升级,以充分适应数字经济环境下企业发展和市场变化的需要。它是应用新的数字技术,建立全面的感知和高度智能化的数字双胞胎企业,通过数字仿真,理性优化,创新传统的管理和商业模式,实现企业业务增长,重塑企业物理世界。数字化转型是对数字化企业的重塑和反映。随着人工智能、云计算等技术的日益成熟和普及,企业可以充分利用该技术,在计算机世界中重构企业运营管理、生产制造等所有业务活动,创建数字、全息设置和镜像,建立完整的感知、网络、全场景和智能数字企业,优化物理世界,重塑业务、管理和商业模式,推动企业成功。数字化转型意味着数字技术重塑企业。与过去的信息技术相比,数字化转型是由技术的应用转变为新的转型,本质上是借助于数字化技术、智能技术等企业,是一种新的改革创新,借助于数字技术进行管理、服务等模式的转型,是利用数字技术和技能来重塑企业的商业模式和生态系统。

2传统统计模式面临的机遇与挑战

数据资源是统计机构的核心生产要素,新数据资源的比重不断增加,数据资源的价值日益普及,传统的统计生产理论和组织模式面临着新的机遇和挑战。从生产者的角度来看,数据收集、生产和服务的权威性所面临的挑战不仅仅是机遇。从行业决策者的角度来看,数据收集、处理和服务的机会大于挑战。统计机构面临着数据收集、供需矛盾和服务三个方面的新发展,主要包括:一是数据资源收集权的发展缓慢。传统的统计调查模式是基于规章制度和功能的财务、资源和组织优势,在传统的数据生产模式中具有大数据采集的优势地位和相对垄断的地位。随着数字企业对商业和个人行为等大量超低成本、微观高频数据资源进行自动化处理,非结构化数据资源所占比重不断增加,数据收集权从垄断性转变为社会协同获取的扁平性。其次,服务供给的增长速度不及需求的增长速度。传统的统计调查模式受资源约束,只进行有限的目标数据收集,自上而下、自下而上的组织实施,服务绩效与财务和组织能力相关,呈现线性增长特征。数字化企业以低成本获得大量的非结构化数据资源,能够实时、自动、智能地进行分析和处理,形成“按需供应”的服务能力,服务能力呈指数级增长。与两种模式相比,传统模式的缺点逐渐显现。第三,数据服务的权威性相对弱化。数字化技术带来了低成本和全面的数据,使有关机构能够提供客观,及时,高频率的数据服务,以满足各种需求。相比之下,传统的统计理论、方法和技术优势相对弱化,新的技术理论和组织体系尚未构建,服务的及时性和可靠性受到挑战,权威性受到挑战。面对数据采集扁平化、数据供求矛盾日益加剧、服务权威相对弱化的三大挑战,统计主管部门必须采取积极主动的战略,不断吸收社会数据资源,巩固数据资源优势。不断吸收社会力量,弥补服务供给创新能力的不足,弥补供给缺口,减少供需矛盾;通过内部工作实践和社会力量吸收相结合,为统计发展创造新的改革机遇,维护和提高数据服务的权威性。

3统计数字化转型的建设思路

3.1形成以“数据为核心”的转型思路

数字化转型必须摒弃“工具化思维”，不能将数字化转型战略与传统信息化建设相混淆。“工具化思维”主导的传统信息化建设缺乏对业务的深刻理解，无法形成对数据要素的有效支撑，容易产生信息孤岛、系统林立等问题。因此，统计数字化转型必须是业务驱动型，围绕统计核心业务能力建设，以解决日常痛点问题为突破口，构建“以数据为核心”业务导向思维，围绕数据要素使用效率提升，完善数据采集、查找、使用能力，提升数据汇聚、联通、共享水平。同时，以开放的思路办统计，主动吸纳社会力量来提升数据采集和服务能力，推进统计现代化进程。

3.2积极采取“全类型数据源”的使用策略

从“各种数据”资源进行统计工作的策略出发,探索从多个来源收集数据的能力建设,探索传统数据资源之外的第二条数据资源的建设;在各部门、单位和机构之间建立数据信任机制,克服产业数据障碍,收集、共享和利用数据资源;探索数据服务采购、网络数据采集科研队伍建设、社会机构(企业)合作统计三大方向,不断提高网络研究、数据采集、视频采集、平台数据采集等能力建设。

3.3构建更加精准的统计指标体系

数字经济是一个融合的概念，其基本特征是数据流的互联互通。当前，传统统计指标体系面临着数据源多源异构、大数据处理难度加大等挑战，在很大程度上制约了数字经济发展及其社会影响力、渗透力、扩散度。首先要加快推动统计指标体系的数字化转型，充分利用大数据等技术手段解决海量信息数据与统计业务流程脱节问题。关注数据资源整合力度和深度挖掘，进一步完善指标体系；加大关键核心技术攻关力度，加快推进重点领域统计指标标准化建设；强化大数据基础设施建设，加快构建全国统一开放的公共信息资源共享平台。其次要加快数字经济发展相关关键指标的研究和设定，构建更加精准的经济社会统计指标体系，首先构建全面反映数字经济发展的综合统计指标体系，其次推动完善国民经济核算新方法框架和计算方式，最后积极推进与国际经济社会最新发展水平同步发布的我国特色统计调查、统计报告体系，最后围绕我国数字经济发展需求和供给两个方面构建反映数字经济核心要素的统计指数体系。

3.4加强统计培训，强化人才保障机制

首先,信息技能培训是在现有统计业务培训的基础上增加的。统计部门应在分析现有统计人员新需求和新标准的基础上,根据业务流程和人员水平,开展有针对性的统计业务培训,积极培养复合型统计人才。因此,在工作场所工作的统计学家不仅具有坚实的业务基础,而且还能够掌握相应的信息技能,并建立优秀的统计学家团队。二是培养全职统计人员。目前统计人员的数量和操作技能远远不能满足数字时代统计工作的需要,迫切需要及时补充以知识为基础的专业全职统计。一方面要建立健全统计人才选拔利用、教育培训、日常管理等多方面的长效机制,确保统计人才的建设;另一方面要建立人才激励机制,通过有效的激励、物质奖励、智力激励相结合,更好地激发统计人才的积极性、主动性和创造性,实现统计人才的更全面的优化升级。

4推动数字化转型的建议

数字化转型的主要限制因素是认知依恋行为的发展,一些统计学家认为这是无法实现的,对不确定性的恐惧以及共享数据的意愿。传统的工作习惯限制了行为的改变,一些统计学家不愿意接受新的工作方式,害怕出现问题;统计部门的资金有限限制了数字化的进展。不均衡的统计数据限制了数字化转型的深度。软件公司的技术水平影响着数字化转型的效果。要大力开展数字化教育。通过访问前线领域的数字化建设研究,邀请数字化专业人士参加讲座,定期组织学习数字化理论等方法,使统计学家更多地进入数字化,了解数字化,接受数字化,积极投资统计数字化建设。其次,应在强大的职能领域部署专业人员。这里的实力往往不仅具备了强大的信息技术真正的卓越人才,而且具有一定程度的思维和协调能力,特别是对新事物的敏锐洞察,专门负责数字化建设,承担整体管理,这是推动数字化转型的重点。三人必须敢于第一个吃螃蟹。数字项目是用石头过河的项目,需要一定的勇气和勇气来打破“恐惧”这个词。我们要树立方向,保持立场和决心,忍受尝试和错误的勇气,推动数字化转型,取得实实在在的成果。

结束语

数字化趋势是巨大的,不可抗拒的,统计转型正在进入趋势。加快推进统计数字化工作,还应建立进度监测体系,重点提高数据信息采集能力,改善环境利用,获取主体的使用,干扰物体采集感等各方面的评价指标,监督所有相关部门,并通过规划、检查等部门对工作进度进行年度评估,以更好地保证有序推进统计数字化转型工作。

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