数据统计工作是了解区域经济增长状况的基础性工作，通过收集和整理经济活动中产生的数据信息，经过精细的加工和应用，为研究及其他相关事务提供了便利，极大地促进了国家对经济全局的深入了解。此外，在制定国家层面的重要经济策略时提供了关键的信息支持，在推动国家经济发展中发挥了重要作用。在大数据时代背景下统计工作不仅享受到了大数据带来的益处，同时也面临着前所未有的发展挑战，必须有效运用大数据技术手段，拓展统计工作平台，以实现预期的工作效果。

一、大数据时代统计工作面临的机遇

第一，数据统计资源更为丰富。在大数据技术的支持下统计部门能够通过网络平台、数字化管理系统等多种渠道收集众多统计数据。同时，大数据技术不仅提供了强大的数据分析能力，统计人员能够对庞大的数据集进行深度分析，从中提取更准确的数据，统计人员能够更好地理解和利用数据，进而为决策提供更有力的支持。大数据技术还能够帮助统计人员发现数据之间的关联和模式，从而更好地预测未来的发展趋势，为决策提供更科学的依据。

第二，满足数据共享需求。利用大数据技术采取分布式存储与云计算的方式，可以将大量统计信息存入云端，不仅确保了统计单位能对数据进行有效管理，也能够迎合对数据共享的迫切需要，并且借助大数据技术，可以采用更加便捷的方法实施数据共享，包括建立有弹性的数据接入端和共享系统，确保数据分享的同时也做到安全监管，进而达到数据共享所要求的标准。

第三，提高统计工作效率。在对比传统的数据统计方法时，应用大数据技术能通过自动化手段进行数据收集与加工，迅速掌握庞大数据信息并进行即时的处理与分析，从而在人力资源和时间上大幅度节约成本^[2]。此外，利用大数据技术的实时数据收集与分析功能，可以持续对数据进行实时追踪与刷新，保障相关部门实时掌握各类数据动态，以便根据数据迅速变化作出更为精准的决策。

第四，满足统计工作数据可视化需求。大数据处理技术有助于实现统计工作在数据可视化方面的要求，进而增强数据分析的成果。由于传统统计分析往往不能仅凭表格或报告就全面展现数据内容。在大数据背景下借助先进图形化工具和方法将庞大数据集转换成交互式的可视化文档，便于统计部门深入分析数据。此外，柱形图、曲线图、圆饼图、点阵图及热度图等多种图表形式均可充分适应各种数据类型的可视化需求，并为相关策略的拟订提供更好帮助。

二、大数据背景下统计工作面临的挑战

第一，获取起始数据难度大。在行政体系的持续变革下传统统计工作未能及时更新，面临大量基础数据的遗漏与收集难题，从而未能适应当前环境的变化。例如，在过去几年社会经济快速发展引致城镇人口搬迁和户籍转移频繁，同时网络环境中新经济模式等方面的统计工作随之增多。鉴于人口信息的高度变动性，新兴经济形态、商业模式和产业结构涌现，出现复杂化的发展动向，造成数据统计的繁琐性和频繁的数据变化，由此收集和分析数据难度进一步提高。

第二，数据收集整理混乱。由于数据收集和整理的出处各异，在数据处理阶段应用的方法各不相同，进而引发数据的重叠与混乱问题。例如：部分城市出现数据层叠现象或是数据的准确性未得到适时的验证等情况^[2]。传统统计工作中数据收集常用方式包括填写问卷、电话调查以及面对面对话等途径。采集的数据种类和所针对的人群差异明显，使收集数据过程中容易出现不一致性，此类差异性会造成数据收集上的困难、内容的繁杂以及整理上的混淆。

第三，大数据统计人才短缺。在大数据时代背景下，人力资源缺口尤为突出。由于大数据技术属于新兴技术，众多统计部门人员在大数据技术的运用上不够熟练，在数据收集、整理、融合及分析等关键环节遇到难题，同时也会对数据质量管理的整体成效产生不良影响。此外，大数据分析专业技术人员的缺乏进一步提高了统计工作人员的培训和聘用成本。为迎合大数据时代对专业技术人才的需求，强化对大数据人才的培育尤为关键，但现有人才的能力尚未达标，培训及招聘过程不得不耗费更多时间与资源。

三、大数据背景下加强统计工作的对策

（一）提高统计数据质量

统计部门需要认识到提升数据统计质量，运用大数据技术极为重要，通过对数据进行全方位的汇总与分析，确保统计数据的高质量标准。数据统计部门需拟定一致的数据收集标准体系，明确数据收集的时间、地点、方法及项目，保障统计数据收集更为精确，减少各方面因素对数据质量的影响。在此基础上，数据统计部门依托大数据技术构建数据的自动化获取、加工及归档系统，例如运用手机软件或电子数据收集工具进行数据收集，并利用大数据处理技术对所得数据进行分类、梳理，确保所储备的数据质量更为精确。另外，统计部门还要构建数据质量查核机制，定期或不定期地对收集数据施行抽样检验与比对，确保能及时发现数据质量问题并对其进行优化。

（二）强化数据整合

在对不同区域数据整合的过程中，有关数据统计部门利用大数据技术，突破地区限制，将各个区域的数据资源进行融合。构建统一的数据整合平台，整合来自不同地区的统计数据，深入掌握地区财经、居民配置、城市发展等各项指标，为跨区域对比研究与决策制订奠定数据基础。为了畅通各部门间的沟通，数据统计部门应与其他部门创立数据互通的合作机制^[3]。由于多个部门通常需要处理海量数据，如财务数据、人力资源数据和环保数据等，多源数据整合共享能够促成更为完善的统计图景的形成。通过制定一致的数据规范和互通的分享机制，不同部门可以共享所需数据，促进了数据间的互相补充，为政策的制订和决策分析提供了有力支撑；在畅通市场主体连接渠道方面，统计部门利用大数据分析技术深刻洞察市场活动及商业行为，通过对电商平台、社交网络媒体数据的实时跟踪，精确捕捉市场动态、消费者偏好等关键信息，向市场主体供给细致的分析与指引，从而增强市场竞争能力，助力经济发展。

（三）加强人才队伍建设

培养与大数据时代相适应的统计人员非常关键，对于满足新时代统计工作的需要极为重要。因此，统计部门必须制定适应当前大数据发展趋势的人才培育方案，通过完善的人才培养体系，确保从选拔、培训至就职各个环节都能接受到精确、特定和多样化的培养。在此同时，统计部门重视将理论学习与实务操作相结合，确保人才团队在掌握数据分析和收集方法的过程中，既能精准地将技能应用于工作中，也能够有效提升在数据处理、统计分析以及数据挖掘等方面的专业水平，以适应大数据时代对统计人才的高度需求。

结论：随着大数据时代的到来，统计工作将遇到极为严峻的考验，同时也迎来诸多发展机遇。对于统计工作的革新与创新具有极其重大的实践价值，要求数据统计部门要大胆创新思维，在结合各自部门实际状况的同时，持续优化工作思路和方法，迎合大数据时代的发展趋势，积极出台切合实际的发展计划，促进统计工作顺利开展，使统计部门更有效地发挥应有的功能和作用。
    参考文献：

[1] 吕丽莎.大数据背景下政府统计工作面临的机遇与挑战[J].统计与管理,2022,37(05):11-15.

[2] 张海亮.大数据背景下统计数据质量控制方法研究[J].生产力研究,2022,(05):156-160.

[3] 陈竞璇.基于大数据背景下的统计工作研究[J].投资与创业,2022,33(05):211-213.