不久前，国家统计局与11家大数据企业签署了战略合作框架协议。作为行业中的翘楚，这些企业各有各的特点。如阿里巴巴、1号店都是国内最著名的零售网购企业，五八同城是知名的求职就业平台，百度拥有最大的中文搜索引擎……战略合作协议取不同企业的共性，表达了合作的愿望和意向，明确要共同研究探讨建立大数据应用的统计标准，包括指标定义、口径、范围、分类、计算方法、代码等；共同研究确定利用企业数据完善、补充政府统计数据的内容、形式及实施步骤，包括数据采集、处理、分析、挖掘、发布等；并在各方一致同意的其他方面开展合作。 

      无疑，签署协议表明合作有了一个良好的实质性的开端。但是，在政府统计中应用大数据确实是一项非常复杂、难度极大的工作。特别是要把庞大、海量、类型不同、标准各异的非结构化数据转化成结构化数据，从统计制度方法到数据处理技术、以及具体的组织运作，都面临着极大的挑战。因此，需要认真梳理现有的大数据企业及数据类型，并分析其对政府统计带来的影响，由简单到复杂，分层次逐步渐进式推进。 

       第一个层次，相对简单、投资少见效快的项目，可以先上快上。年内早些时候，在参观百度总部的时候，有管理人员曾向我们介绍：原来如搜索北京地区天气预报，显示出的是中央气象台、北京市气象局等相关网站和一些发布天气预报的消息，需要继续点击才能查询到天气信息；而与气象部门合作，只要输入有关的关键词，数日的气象信息马上就可以显示出来，使用户能够得到更加准确、方便的服务。他们表示，与统计部门完全可以采取相同形式的合作。确实，目前搜索某些年度、季度、月度主要指标数据，可能会出现成百上千条相关信息，用户或者要从浩瀚消息中去粗取精、去伪存真，或许要登录统计部门的网站点击再点击，一步步地找到自己需要的统计信息。如果与最大的中文搜索引擎合作，查询许多统计指标就可以一次性到位。这难道不是服务型统计建设的一项切实有效的措施吗？ 

      第二个层次，比较成熟的大数据产品，可以先拿过来。诸多大数据企业，都基于自身业务中源源不断产生的大数据，研制开发了自己的大数据产品，有些已经在业界乃至社会上产生了较大的影响力。如阿里集团旗下企业开发的淘宝价格指数（ispi)、天猫物流指数，如昆明泛亚的有色金属交易价格指数，都属于企业推出的相对成熟稳定的产品。虽然这些产品在覆盖面、代表性、稳定性等方面，与政府统计部门的同类指标数据相比还有差距，但其却在实时性、超前性方面具有优势。所以，如果能够对其计算过程作一些了解剖析，如果方法确实科学可行，能够说明一定的问题，不妨将其纳入政府统计相关数据的发布体系中来，作为政府统计的一个补充，提供社会各界的用户参考。 

       第三个层次，工作量大、技术难度大的工作，可以逐步稳步推进。与企业合作，在政府统计中应用大数据，最主要、最重要、也是难度最大的工作就是，如何把网上生成的海量数据作为政府统计的数据源，导入政府统计的统一数据处理平台，并进行加工处理，生成所需要的专业统计数据，如价格数据，如商品零售数据。一方面，需要从制度方法入手。选择有影响和代表性的电商，了解其产品分类及标准，深入研究与政府统计在标准、代码、口径、范围等方面的差异，探讨统一或衔接的可能性及办法；另一方面，需要从数据处理技术入手。选择在大数据处理方面技术领先的企业，提出在网上抓取、导入大数据，并与政府统计实现对接、转换，进而按政府统计的要求进行加工处理和分析的业务需求，了解技术型企业在技术处理方面的满足程度。

      第四个层次，理论、科技含量高的工作，可以有选择地进行。比如与有关企业合作，通过网上数据和关键词搜索，建立经济模型，开展经济形势分析、预警预测分析，为宏观乃至微观层面的决策提供参考依据。可以结合经济社会的发展情势，有选择地确定研究题目，共同进行数据处理，并进行分析研究，推出研究成果。