到底该怎么样在政府统计工作当中把大数据运用得恰到好处，这个问题对于经济决策的准确性有着直接的关联。云南针对农产品价格展开探寻研究，说不定能够给全国呈上一个具备价值的参考范例。

传统统计的痛点

从事统计工作二十年的老李，来自昆明市官渡区，他跟我说，农产品价格调查以往一直是个老大难问题。以前，他们得跑遍十几个农贸市场，拿着纸笔将白菜、猪肉的价格记录下来，之后 returning 再手工录入。这样的方式不但耗时耗力，而且还容易出现人为误差。有时，就连同一个市场上午和下午的价格波动都记录不全！

统计数据具滞后性，这让基层很是头疼，当一份有关土豆价格的季度报告出来时，农民早就依据市场变化调整了种植结构，如此的数据对指导生产意义不大，大多时候仅是完成了存档任务，传统统计方法在时效性与覆盖面上存在短板，在大数据时代愈发凸显。

大数据带来的转机

对于农产品价格调查，云南引入了大数据，这带来了切实存在的改变。国家统计局云南调查总队同昆明国际花卉拍卖交易中心展开合作，直接获取每日花卉交易的即时数据。曾经需要二十个调查员耗费三天时间才能完成的花卉价格统计，如今由系统自动生成，并且准确率还出现了提高。

通海县的蔬菜价格监测，也搭乘上了大数据的快车，通过与当地最大蔬菜交易市场的电子结算系统进行对接，每一笔交易的品种，价格，数量，都实现实时汇总，2019年在试点期间，数据采集的效率方面提升了80%，人力成本也大幅下降，更为重要的是，价格波动能得到即时反映，能够为菜农和经销商提供及时的参考。

数据共享的瓶颈

存在于政府部门之间的数据壁垒，始终是最为巨大的障碍。农业部门把控着生产端之数据，商务部门持有流通端之数据，统计部门务必兼顾两端。然而于实际工作当中，这些数据常常各自为战。昆明市某一个区的统计局，若要调用市场监管局的商户登记信息，需历经层层审批，有时一等便是半个月。

难题在于数据标准并非统一，不同部门针对农产品分类存在各自的口径，有的是按照品种来进行分类，有的则是依据用途予以分类。如大理州在尝试整合核桃产业数据期间，就察觉到林业局以及农业局的统计范围出现完全对不上的情况，最终只能通过人工比对的方式进行，而这耗费了大量的精力。

技术落地的挑战

大数据发展的速度，让基层统计人员的技术转型难以跟上。玉溪市红塔区有一位老统计员，他坦言，面对系统里那些跳动的数字流，自己不清楚该怎能样来进行分析利用。省里曾组织过培训，然而，两三天的培训时间，只能让人学到些皮毛，回到工作岗位上，一旦遇到实际问题，依旧会感到无从下手。

关于系统建设，是发生了重复投入这一状况的。楚雄州有个县级市这件事大家都清楚吧，它自行搞了农产品价格采集APP，耗费了二十多万资金，然而最终出现了与省里统一推行的系统不兼容的情况。像这样各自为战的局面，不但造成了财政资金的浪费，还为基层增添了需要同时填报两套系统的负担，你说是不是很麻烦呢？

云南的探索经验

云南的实践所呈现出的情况表明，找准那个切入点是具备相当重要性的，是从交易数量大并且标准化程度高的花卉、蔬菜等品类而起始进行试点操作的，在积累下相关经验之后再依照步骤逐步予以推开的，昆明市于2018年挑选斗南花卉市场当作试点对象，是鉴于此地交易呈现集中态势且电子化程度高，从而容易见到成效的。

为实现人才培养紧跟技术步伐，云南调查总队同云南大学开展合作，每年针对市县统计人员，进行大数据应用能力的定向培训，与此同时，于省级层面构建数据分析团队，用以帮助基层破除技术难题，如此这般上下联动的模式，在一定程度上对人才短缺问题予以了缓解。

未来的突破方向

促进部门数据的打通，需要更高层次的推动才行。能够思索构建省级政府数据共享交换平台，清晰各部门数据共享的责任与义务。针对拒绝共享或者推诿扯皮的状况，必须要有相应的约束机制。贵州在这一领域已然有了探索，云南能够借鉴其经验。

技术应用需更贴近实际情况，不用去追求那种高端大气上档次的系统，重点在于解决切实存在的问题。比如说，针对山区交通不方便的特性，可以借助手机定位功能，自行记录调查人员抵达调查点位的时间还有行走轨迹，这样既有利于工作留下痕迹，又方便对数据进行溯源查找。

大数据转型于统计工作而言，其最终目标指向为老百姓提供服务。当菜农借助手机能够实时去查看全省范围之内的蔬菜价格走势情况的时候，当政府部门依赖精准数据来制定农产品扶持政策之际，唯有如此大数据才切实开始彰显其价值了。你觉得在你的诸般生活当中，有哪一些统计数据应当以更为及时且更为精准的状态予以公开呢？欢迎于评论区之中分享你个人的看法，点赞并转发以便让更多的人关注到这个话题。