浅析大数据对金融统计的影响范文

摘要：我国金融行业近年来正处于不断发展的上升趋势，目前已经形成了一套较为完备的系统。但随着大数据的兴起，不可避免存在一系列的困难与问题，实施金融改革已经成为当下相关专家与业内人士关注的重点与难点。大数据对金融统计的影响方式、力度以及机制是未来需要着重考虑的问题，因此本文基于大数据和金融统计的概述，从大数据对金融统计的影响机制出发，具体分析了大数据时展金融统计的策略。

关键词：大数据；金融统计；计算机；影响机制；策略

一、大数据和金融统计概述

大数据在近年来已经成为各个网络、电视、报纸频繁报道的概念，大数据指超越传统数量级的巨大数据量，其级别从ZB级别飞跃到TB级别。大数据相比传统数据具有更多的分类方式，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据；此外，大数据具有较低的价值密度，有价值的数据会隐藏在海量数据中，在监控画面中往往可达到10小时和10GB的时间与数据量，并出现在监控中出现的短暂瞬间。最后，大数据具有极高的处理速度，可以说在每分每秒大数据都在产生新数据并对其做出快速处理，在其中找到有价值的信息为决策者提供正确理论和证据，事实证明大数据处理速度越高，其价值越高。金融统计指统计在经济体系中的所有金融流量和数据，该统计是对全社会货币融通活动的统计，其中货币融通包括融资主体、中介、工具和场所多种因素。但金融统计是具有重点分析方向的统计，其主要关注货币资金的流通方向与数量及资金结构和余额。

二、大数据对金融统计的影响机制

（一）数据采集影响大数据具有数据量大、数据种类多、数据价值密度低、和处理速度快的特征，传统数据采集工具和方法已经远远不能满足大数据的需求，同时也加重了成本投入。传统采集方法只对结构化数据有效，非结构化数据需要进一步技术更新，可见未来属金融统计需要端改进数据采集方法，培养全能型数据采集人员，才能有效适应大数据时代，提高采集效率。

（二）数据处理影响传统数据处理需要专业人员依据特定的方法对已经收集到的数据进行存储、统计与校检，并将其存入数据库中方便后期进行分析，但大数据的巨额数据量已经超过了传统数据处理的极限，非结构数据也超出了传统处理方法的范围，大数据也会直接影响到金融统计数据处理的成效，未来金融统计数据处理的难度有了进一步提升。

（三）数据分析影响数据分析是基于数据处理的基础上，对已经处理并储存的数据进行分析与预测，大数据时代为计算数据的准确性和速率提出了新要求尤其是针对非结构化数据需要提取有效数据进行分析，这是未来发展金融统计工作的难点与重点。需要对数据分析方法、配套设备进行优化，不断从而不断提高分析工作效率。

三、大数据时代提升金融统计工作的具体策略

（一）强化数据标准化建设在大数据时代进行金融统计需要利用新思维构建综合性统计系统，逐步构建标准化数据统计模式，以应对不断壮大的数据量和繁多的数据种类。以往缺乏标准化的数据统计方式容易导致数据缺失和遗漏。金融统计数据标准要求具备可靠性一致性和准确性，具体需要从数据采集出发，利用计算机系统实现实时采集数据，对金融状态能够进行实时监控，同时不断缩短数据生产周期，提高数据处理效率，以满足数据统一标准化要求。

（二）重视人才引进与培养金融统计工作的发展离不开优秀的人才与工作队伍，大数据时代改变了金融统计的知识架构，想要进一步融合金融统计和大数据，必须有效适应新知识体系，也要相对熟练金融统计工作的基本操作，为此应当积极引入综合性、全面化人才，并对已有的工作人员进行相关学习培训，不断强化金融统计工作队伍。

（三）优化计算机软硬件设备在大数据时代开展金融统计工作离不开基础设备的支持，尤其是面对大量的数据与数据类型，计算机软件与硬件设备应当不断提升，大数据因为数据量的飞跃对金融统计计算机硬件的储存和分析功能提出了新要求，只有提高计算机硬件设备才能维持系统的正常与稳定运行，传统软件也已经无法处理和分析非结构化数据。计算机软件和硬件作为金融统计计算机的重要组成部分只有进行同步配合才能全面提高工作效率。

四、结语

综上所述，大数据已经是当下新时展的必然趋势，大数据的应用在金融行业的数据统计、思维运转以及等级评价方面具有重要的价值和意义，相关研究已经表明大数据对金融统计行业的影响处于高等级影响水平。近年来在相关学者对大数据与金融统计的分析过程中，对大数据的影响机制和影像方向以及具体评价方法做出了详细阐述，未来仍需要着手于指标体系编制和相关统计准则方向进行探索与研究。

参考文献：

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作者：刘宇欣 单位：首都师范大学