浅谈企业统计数据资源规划方法与研究

[摘 要]本文以统计台账为线索，深入剖析了电子台账在企业未来统计工作申的作用，棵讨了运用数据仓库技术规划企业统计数据资源的方法，通过SEB的规划，提高了企业信息化程度和企业统计信息资源利用率，提升了统计源头数据规范化，有效性和可用性的程度，是统计工作的重大突破。

[关键词]数据仓库　电子台账　数据挖掘统计分析

进入21世纪，信息技术飞速发展，但统计数据失真却愈演愈烈。究其原因，主要是统计信息化程度不高所致。笔者认为，堵住统计弄虚作假的关健是把握源头数据的准确，重要的手段就是加快企业信息化步伐， 利用INTERNET技术和现代管理技术整合企业统计数据资源。用现代科技手段控制统计上弄虚作假的意念，本文针对上述问题提出用电子台帐(statisticalElectronlc BookSEB)方法整合企业统计数据资源的设想，意在探索一条适合中国统计发展的“数据链”模式。

1、企业统计数据资源状况分析

过去企业为了管理自身的生产、销售、财务和统计工作按照上级要求建立了手工统计台帐。统计台帐是根据统计核算和编制统计报表工作的需要。将原始资料经过初步整理加工，按照规定顺序登记的一种帐册。统计台帐有利于积累历史统计基本资料；可以比较全面、系统地为本单位领导及时提供基本资料；便于编制统计报表，是保证统计工作顺利开展的前提。传统统计台帐存在的问题如下：

1.1　落后形势。现在已步人信息社会，信息社会的主要特征是大量的数据随时随地需要加工和。由于当今统计报表种类和数量不断增多，完全靠手工过录，速度慢、效率低，无法适应各种报表管理工作的需要，特别是传统统计台帐的重要功能是面向历史，与统计报表、企业决策缺乏必要的联系，无法面对社会、企业需求的多样性和变化。由于没有充分利用网络等现代化手段管理企业统计数据，使企业统计数据管理出现真空。

1.2　工作次序倒置，许多企业统计台帐形同虚设，传统统计台帐往往记录于报表之后，其数据来源于报表，仅把它作为是历史的记载。或应付工作检查，无形中置台帐于次要地位。它的后果是，台帐的基础工作作用没有得到有效强化，使台帐成为无源之水。

1.3　数据过录误差率高。登记台帐据耍抄录大量的数据，抄录过程中难免出现差错，在缺乏有效的校对环节情况下，台帐数据与其它统计记录数据不一致，是经常出现的。由于台帐记录的数据质量受到影响。统计数据的权威性和历史性和公信力将会受到质疑。

1.4　不便查询和使用。统计台帐应该成为全方位服务党政领导和社会各界的基础统计资料，查询工作是经常需要的。传统台帐查询起来无疑相当费功夫，查询速度极慢，缺乏联想和引用能力。

1.5　数据记录范围有限。手工台帐记录的数据单位和数据指标个数有限，数据记录面小。主要原因是纸介质和人工使用局限所致。

2　SEB规划方法

用数据仓库观点整合企业数据资源并为决策服务。数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。SEB分进度SEB和历史SEB两大类，如果将进度SEB理解为当前工作系统，并按进度SEB的规范加以描述，则进度SEB通过一定的运作方式可以产生需要的上报报表，并按特定的要求转换成历史SEB，按照这种模式在网上层层转换，就形成了一条有效的数据链。供各级统计管理部门查询使用。

2.1　数据流规划

SEB的数据流规划应从三方面考虑：第一统计指标的选取要与企业经营决策和统计管理实际相结合，综合指标可以选一些如国内生产总值(GDP)、工业总产值、总收入、工业企业销售收入、工业增加值、中间投入、全员劳动生产率、新增固定资产投资、基本建设投资、工业企业从业人员、财政收入、出口创汇额、净利润、税收等，同时还要兼顾各专业的特殊指标。第二，原始输入流按进度SEB要求采取集群指标批量采集方式。进度SEB输人流存在于SEB进度指际类中，按数据集市来规划。分类上按时点指标分月度、季度、年初、年末指标，时期指标按指标性质和单位原始记录拥有悄况分别设计。历史SEB输T流按历史指标与进度指标的关系，采取集群指标批量采集方式与导人相结合的方式。历史SEB输人流主要存在于SEB历史指标类中，对历史SEB输入流一旦入库只提供指标过失标记，填列注销时间，并在备注中注明注销原因，不提供更新和删除办法。数据的有效性检查在集群指标批量采集方式中完成。原则上数据上报后进度SEB数据就盖棺定论了，这时系统封锁修改功能，并导人历史SEB中。如果数据箱要调整，可以在下个时点进行，并要覆盖同期历史SEB数据。第三，输出数据流设计要体现多样、灵活性。能通过定义指标子集和数据切片、数据切块、挖掘等方式提供分析和向上级统计部门报送统计报表能力，避免重复抄录工作。特别导出统计报表上是保证SEB数据一致性的重要措施。

2.2　系统功能建模

星型模型是一种使用关系数据库实现多维分析空间的模式。它由事实表(大表)以及多个维表(小表)所组成。SEB的星型模型将各种统计指标按统计报告期(月度、季度、年度)形成多个维表，为企业决策提供了强大的数据检索能力。在事实表中包含了企业各报告期全部经营活动数据。而维表可以看成一种窗口，透过它用户可以分析企业数据，维表中包含有支持商业运作的相关项的文字说明。维的设计提供了维的属性的定义，这些屑性狠丰富。

数据挖掘是SEB的重要功能，比如我们通过指定品和年度生成包含销售量和利润增长指标的三维表，还可以通过向下钻取功能获得产品及围绕其产品的其他附件产品的销售；再向下钻取，获得企业其他产业活动单位的销售情况等。

SEB建模可以分三步进行。第一步，定义SEB子系统。SEB子系统的定义是指用一段准确的文字，清楚说明子系统目标、功能和有关信息服务机制等。第二步，定义SEB功能模块。对每一子系统的功能模块识别、定义，是系统功能建模的重点部分，更应力求完整和准确。统计分析包括图形分析、对比分析、历史分析。 数据挖掘及数据集合操作如子集抽取能力。第三步，定义程序模块。

结束语

采用数据仓库技术规划SEB一方面使企业统计数据得到有效整合，另一方面也使企业正常的业务活动与企业统计工作有机结合起来，形成统一的整体。通过SEB的规划，提高了企业信息化程度和企业统计信息资源利用率，提升了统计源头数据规范化、有效性和可用性的程度，是统计工作的重大突破。