淺析大數據對金融統計的影響范文

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摘要：我國金融行業近年來正處于不斷發展的上升趨勢，目前已經形成了一套較為完備的系統。但隨著大數據的興起，不可避免存在一系列的困難與問題，實施金融改革已經成為當下相關專家與業內人士關注的重點與難點。大數據對金融統計的影響方式、力度以及機制是未來需要著重考慮的問題，因此本文基于大數據和金融統計的概述，從大數據對金融統計的影響機制出發，具體分析了大數據時展金融統計的策略。

關鍵詞：大數據；金融統計；計算機；影響機制；策略

一、大數據和金融統計概述

大數據在近年來已經成為各個網絡、電視、報紙頻繁報道的概念，大數據指超越傳統數量級的巨大數據量，其級別從ZB級別飛躍到TB級別。大數據相比傳統數據具有更多的分類方式，包括結構化數據、半結構化數據、非結構化數據；此外，大數據具有較低的價值密度，有價值的數據會隱藏在海量數據中，在監控畫面中往往可達到10小時和10GB的時間與數據量，并出現在監控中出現的短暫瞬間。最后，大數據具有極高的處理速度，可以說在每分每秒大數據都在產生新數據并對其做出快速處理，在其中找到有價值的信息為決策者提供正確理論和證據，事實證明大數據處理速度越高，其價值越高。金融統計指統計在經濟體系中的所有金融流量和數據，該統計是對全社會貨幣融通活動的統計，其中貨幣融通包括融資主體、中介、工具和場所多種因素。但金融統計是具有重點分析方向的統計，其主要關注貨幣資金的流通方向與數量及資金結構和余額。

二、大數據對金融統計的影響機制

（一）數據采集影響大數據具有數據量大、數據種類多、數據價值密度低、和處理速度快的特征，傳統數據采集工具和方法已經遠遠不能滿足大數據的需求，同時也加重了成本投入。傳統采集方法只對結構化數據有效，非結構化數據需要進一步技術更新，可見未來屬金融統計需要端改進數據采集方法，培養全能型數據采集人員，才能有效適應大數據時代，提高采集效率。

（二）數據處理影響傳統數據處理需要專業人員依據特定的方法對已經收集到的數據進行存儲、統計與校檢，并將其存入數據庫中方便后期進行分析，但大數據的巨額數據量已經超過了傳統數據處理的極限，非結構數據也超出了傳統處理方法的范圍，大數據也會直接影響到金融統計數據處理的成效，未來金融統計數據處理的難度有了進一步提升。

（三）數據分析影響數據分析是基于數據處理的基礎上，對已經處理并儲存的數據進行分析與預測，大數據時代為計算數據的準確性和速率提出了新要求尤其是針對非結構化數據需要提取有效數據進行分析，這是未來發展金融統計工作的難點與重點。需要對數據分析方法、配套設備進行優化，不斷從而不斷提高分析工作效率。

三、大數據時代提升金融統計工作的具體策略

（一）強化數據標準化建設在大數據時代進行金融統計需要利用新思維構建綜合性統計系統，逐步構建標準化數據統計模式，以應對不斷壯大的數據量和繁多的數據種類。以往缺乏標準化的數據統計方式容易導致數據缺失和遺漏。金融統計數據標準要求具備可靠性一致性和準確性，具體需要從數據采集出發，利用計算機系統實現實時采集數據，對金融狀態能夠進行實時監控，同時不斷縮短數據生產周期，提高數據處理效率，以滿足數據統一標準化要求。

（二）重視人才引進與培養金融統計工作的發展離不開優秀的人才與工作隊伍，大數據時代改變了金融統計的知識架構，想要進一步融合金融統計和大數據，必須有效適應新知識體系，也要相對熟練金融統計工作的基本操作，為此應當積極引入綜合性、全面化人才，并對已有的工作人員進行相關學習培訓，不斷強化金融統計工作隊伍。

（三）優化計算機軟硬件設備在大數據時代開展金融統計工作離不開基礎設備的支持，尤其是面對大量的數據與數據類型，計算機軟件與硬件設備應當不斷提升，大數據因為數據量的飛躍對金融統計計算機硬件的儲存和分析功能提出了新要求，只有提高計算機硬件設備才能維持系統的正常與穩定運行，傳統軟件也已經無法處理和分析非結構化數據。計算機軟件和硬件作為金融統計計算機的重要組成部分只有進行同步配合才能全面提高工作效率。

四、結語

綜上所述，大數據已經是當下新時展的必然趨勢，大數據的應用在金融行業的數據統計、思維運轉以及等級評價方面具有重要的價值和意義，相關研究已經表明大數據對金融統計行業的影響處于高等級影響水平。近年來在相關學者對大數據與金融統計的分析過程中，對大數據的影響機制和影像方向以及具體評價方法做出了詳細闡述，未來仍需要著手于指標體系編制和相關統計準則方向進行探索與研究。

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作者：劉宇欣 單位：首都師范大學