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中文字幕无线乱码 让优质统计服务助力共同富裕_中国信息报
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更新时间:2021年03月29日 08:26:57

让优质统计服务助力共同富裕

——国家脱贫攻坚普查数据处理经验及未来技术发展趋势
■ 胡尚


    统计部门深入贯彻落实国家关于扶贫工作的要求,科学有序组织开展国家脱贫攻坚普查,为打赢脱贫攻坚战提供了优质统计服务。本文围绕普查数据处理的技术创新,探讨脱贫攻坚普查数据处理的经验以及普查数据处理技术的发展趋势。
   
    一个核心两个方向提升数据准确性
    
    在脱贫普查数据处理中,以数据准确性为核心要素,从数据流程、用户行为两个方向把控数据质量。
    管控数据处理流程。为使数据在流转过程不产生错误、遗漏、偏差,需从录入、审核、比对三方管控处理流程。针对不同录入场景,动态加载阈值、关联规则,提示并纠正输入性错误和完整性错误。前后端多重审核数据,精确定位逻辑性与非逻辑性错误。与部门数据建立交换池,从而为孤立数据建立合理的参考系,进行查遗补漏。
    利用大数据检验数据真实性。大数据技术是维护数据准确性的重要补充。对采集过程中产生的图片、录音等多种类型的数据进行分析研判,掌控普查方案执行情况,减少人为因素和行政干预对数据准确性造成的影响,防止弄虚作假行为。
    
    因地制宜提高调查工作全面性
    
    因地制宜进行任务分配。与地理信息系统建立数据接口,根据实际情况在自然村之下划分普查小区作为最小调查单位,普查员可依据调查对象分步实施入户采集工作。
    支持特殊条件下现场登记。偏远地区存在移动网络信号不稳定、传输速度较慢的情况,移动采集端需支持以离线模式进行现场登记,普查员能够无感知切换在线、离线模式。切换过程中的数据一致性由后台生成唯一标识进行维护,保证数据不产生丢失、冗余等现象。
    多类型数据采集管理。各地产业帮扶、就业发展教育医疗生活保障计划情况不同,为掌握扶贫政策执行效果,需支持多类型数据的采集管理,有针对性地设计存储、传输、计算方案:存储利用可伸缩资源池,动态进行容量调整;传输使用特殊压缩算法以减少非必要字节消耗,提高传输效率;计算采用分布式处理框架,有效缩短处理时间。
    
    普查数据处理技术发展趋势
    
    数据操作与业务流程解耦。统计业务围绕报表数据展开,对普查任务进行抽象,将所有数据操作抽象为同一层级上的报表数据变化,而业务流程则对应报表数据在层级之间的流转。进而定义业务边界,形成松耦合架构。
    统一定义数据描述。基于统一指标体系完成报表设计和规则设计,基于统一数据接口访问外部系统与内部服务,能够打通底层数据和简化处理环节。
    统一管理普查人员。根据调查任务不同分别维护人员库,会加重基层组织人员工作负担并造成非必要系统开销。可将人员独立于调查任务之外进行管理,而在制度之内映射人员与角色的对应关系,能为后续普查任务建立便捷的人员权限体系并减少重复工作。
    应用最新技术栈。在技术栈的选择上转向容器微服务架构,由关系型数据库转向分布式数据库,由传统开发转向敏捷开发。以技术创新推动统计信息化工作向前发展,继续为乡村振兴和国家决策部署提供精准有效的数据支撑。

 
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