Цифровая повестка, большие данные и официальная статистика

Полный текст:


Аннотация

В статье исследуются три группы вопросов: задачи, поставленные перед российской системой государственной статистики в рамках Программы «Цифровая экономика»; базовые характеристики больших данных с точки зрения организации статистического наблюдения; концепция умной статистики. В качестве ключевого вопроса рассматривается понимание  больших данных как «органических данных», являющихся данными первичного цифрового  учета, осуществляемого в режиме реального времени программно-технологическими  средствами без участия человека. В результате использования больших данных в  официальной статистике формируется новый вид текущего (непрерывного) статистического  наблюдения. Изначально цифровая форма существования больших данных и их базовые  характеристики, в том числе в качестве микроданных, обусловливают как новые  возможности измерения явлений и процессов, так и специфический характер ошибок  наблюдения, возникающих при формировании больших данных. В целом организация  наблюдения на основе больших данных рассматриваются автором как основной в  перспективе вид статистического наблюдения. В основе концепции умной статистики лежит непосредственное встраивание статистического наблюдения в систему первичного  цифрового учета с последующей сквозной автоматизированной обработкой данных вплоть  до получения агрегированных статистических показателей. Рассмотренные подходы  увязываются с задачами, поставленными перед российской системой государственной  статистики в рамках Программы «Цифровая экономика Российской Федерации».


Об авторе

Георгий Константинович Оксенойт
Федеральная служба государственной статистики
Россия

заместитель руководителя Федеральной службы государственной статистики

107450, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 39, стр. 1



Список литературы

1. Оксенойт Г.К. Целевая модель «Статистика-2025». Доклад на заседании Совета по открытым данным Правительственной комиссии по координации деятельности открытого правительства от 23 декабря 2016 г. URL: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/rosstat/smi/reliz-sod.pdf.

2. Суслов В.И. Об экономических измерениях: вероятность и достоверность, математическое моделирование, большие данные, электронная статистика // Вопросы статистики. 2016. № 1. С. 38-46.

3. Карпова Н.С., Суринов А.Е., Ульянов И.С. Проблемы и возможности использования больших данных в российской статистике // Вопросы статистики. 2016. № 7. С. 3-9.

4. Плеханов Д.А. Большие данные и официальная статистика: обзор международной практики внедрения новых источников данных // Вопросы статистики. 2017. № 12. С. 49-60.

5. World Bank, UNSD. Big Data Project Inventory URL: https://unstats.un.org/bigdata/inventory.

6. Hammer C.L., Kostroch D.C., Quirós G., STA Internal Group. Big Data: Potential, Challenges, and Statistical Implications. IMF Staff Discussion Note no.17/06. September 2017.

7. A Suggested Framework for the Quality of Big Data. Deliverables of the UNECE Big Data Quality Task Team. December 2014. URL: http://www1.unece.org/stat/platform/display/bigdata.

8. Vale S. UNECE Task Team on Big Data. Classification of Types of Big Data. 27 June 2013. URL: https://statswiki.unece.org/display/bigdata/Classification+of+Types+of+Big+Data.

9. Eurostat Big Data Task Force. Item 8 of the agenda. ESS Big Data Action Plan and Roadmap 1.0. Work Programme Objective 11.1. ESSC 2014/22/8/EN -26/09/2014. 22nd Meeting of the European Statistical System Committee, 26 September 2014, Riga (Latvia).

10. Моргенштерн О. О точности экономико-статистических наблюдений. М.: Статистика, 1968. 293 с.

11. Groves R.M. A Possible Data Future for the Observational Social Sciences. 2 November 2011. URL: http://studylib.net/doc/11556583/a-possible-data-futurefor-the-observational-social-sciences.

12. Groves R.M. Data Production in Organic Data. The Provost’s Blog. Weblog. August19, 2015. URL: https://blog.provost.georgetown.edu/data-production-in-organic-data.

13. . Barbosa A . Innovation and Modernization of National Statistical Systems Through «Trusted Data Collaboratives». Keynote Speech. Proc. of the 4th International UN Conference on Big Data for Official Statistics, 8 November 2017, Bogota, Colombia.

14. Buono D. Eurostat Big Data Task Force. Item 4. Smart Statistics. 9 February 2017. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/cros/content/item-4-smart-statistics_en.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Оксенойт Г.К. Цифровая повестка, большие данные и официальная статистика. Вопросы статистики. 2018;25(1):3-16.

For citation: Oksenoyt G.K. Digital Agenda, Big Data and Official Statistics. Voprosy statistiki. 2018;25(1):3-16. (In Russ.)

Просмотров: 614

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2313-6383 (Print)
ISSN 2658-5499 (Online)