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用大智慧实现大数据的大价值

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发表于 2016-8-30 09:15:16 | 显示全部楼层 |阅读模式
  大数据被称为“碎片中的智慧”,被视为驱动新一轮技术革命的关键力量,正在走进并深刻影响我们的生活。在新形势下,如何理性认识大数据,准确把握其带来的机遇,用大智慧实现大数据的大价值,值得我们深入思考。近日,记者就此采访了中国人民大学大数据统计实验室主任、柏睿数据科技有限公司董事长刘睿民。他表示,大数据作为一种重要的战略资产,已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门,其深度应用不仅有助于企业经营活动,还有利于推动国民经济发展。在宏观层面,大数据可以使经济决策部门更敏锐、更主动、更准确把握经济走向,制定并实施科学的经济政策。如果把大数据全方位应用于宏观、中观、微观经济预测,那么经济预测可以更加有据可依、专业精准。

  刘睿民介绍,大数据统计预测经济数据在美国、英国都已经有应用案例。目前中国的经济预测并不是基于大数据做的,而是基于市场的抽样数据及传统统计理论模型作出的推演。现有的经济预测所涉及的数据量及维度比大数据都相差较远。大数据可以通过经济生活的全量数据的采集更精确、及时的来做经济预测。从技术上看,我们国家现阶段运用基于大数据全量数据实时采集及实时分析的经济预测系统完全可实现。
  目前统计的主要功能为提供统计信息、为经济决策提供数据支持及监督,现有统计手段由于直报系统,解决了数据实时性和相对准确性等问题,但依然无法解决数据来源单一、重复调查现象严重、数据间相互验证性薄弱、数据孤岛、数据丰富程度不够、数据规范性不够等诸多问题,上述问题严重影响了数据质量, 使得统计数据的运用仅仅停留在领导决策宏观层面的初级判断,缺乏深入研究的数据基础,特别是基于微观数据基础的宏观经济问题分析研究,所以很多专家分析经济时援引数据更愿意选用互联网或其他数据,而相对较少引用统计数据。
  刘睿民指出,大数据统计的最主要特点是大数据体现的是反映经济生活的全量数据,原始作法是基于人群进行抽样数据采集 ,产生数据的量极大,但价值较低,所以必须通过算法来提取价值,然后通过模型计算出不同维度间数据的关联性,从而做到对经济生活真实的回溯及推演。
  刘睿民建议,为解决上述数据问题,打通各部门、各行业的数据壁垒是当务之急,利用大数据时代无所不在的网络及其他数据佐证支持,使得各方能够真正运用大数据实时挖掘技术,运用各种新兴统计算法对各行业、各部门数据进行深度挖掘,并实时对数据进行分析,使得这些数据形成有效数据结果,为经济决策者提供精准、客观、高质量的风险控制、科学管理和政策调控依据,从而使得决策者更科学的运用数据分析所得,准确判断经济发展趋势,并及时预判、防范经济发展中可能出现的风险点,从而能够利用大数据统计而提供的预测预警数据体系,进入到精细化、服务化、预见化管理阶段,为社会经经济发展提供有力支撑。
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