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鉴于大数据具有海量、非结构化、多元性等特点，统计数据质量控制问
题更趋向于复杂化，既涉及技术性的因素，又包含非技术性的因素。因
此，对大数据与统计数据质量控制进行针对性探寻与研究就变得十分必
要
大数据对统计数据质量控制的影响
随着网络时代的迅猛发展，大数据在世界范围内飞速产生并不断扩张，
如何从大数据中及时提炼、挖掘有价值的信息，提高统计数据的精准度
与可利用性，对政府的宏观经济运行与决策具有更深层面的意义。
鉴于大数据具有海量、非结构化、多元性等特点，统计数据质量控制问
题更趋向于复杂化，既涉及技术性的因素，又包含非技术性的因素。因
此，对大数据与统计数据质量控制进行针对性探寻与研究就变得十分必
要。
大数据对统计数据质量控制的主要影响因素目前，大数据对统计数据质
量控制的影响因素，主要产生于“流程、技术和管理”三个维度的“数
据收集、数据存储、数据使用、数据库技术、数据质量检测技术、大数
据分析技术、管理者认知、管理人员配备、统计体制与标准”9个环节之
中。
流程维度：在数据收集阶段，尽管统计不断改进数据收集方式、统计标
准以保证数据质量，但不同的数据来源，必然存在差异性和矛盾性，尤
其是海量数据总体的无限扩展性，势必会给统计数据处理带来各种障碍
；在数据存储阶段，传统单一性的数据结构无法满足大数据对存储的需
求，很多以视频、图片等非结构化的数据对传统数据的存储造成麻烦；
在数据使用阶段，各类统计数据的衔接，信息技术、数据平台、共享以
及协同等层面都存在差异性等实际问题。
技术维度：在数据库技术方面，大数据呈现多样性且以指数形式递增，
大数据的复杂性必然给统计数据质量的检测、甄别以及价值挖掘等增加
难度；在数据质量检测技术方面，数据质量检测技术、数据质量检测算
法等都会直接或间接影响统计对数据的控制质量；在大数据分析技术方
面，传统的挖掘技术处理不同类型和格式的大数据，极易造成偏差，针
对大数据特点的检测及智能化工具相对匮乏，也会增加统计对数据的质
量检测、识别、分析与管控的技术难度等。
管理维度：在管理者认知方面，管理者对大数据重要性的认知程度不高
，或者没 |
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