2013年，大數據的概念風靡全球，世界經濟論壇的報告認定大數據為新財富，價值堪比石油。隨著大數據時代的到來，因為開發利用數據的能力差異，機構之間有可能形成新的數據鴻溝。統計部門作為直接與數據打交道的部門也必將在大數據時代迎來一場深刻變革，提高統計分析水平也是變革的重要一環。
　　大數據催生大應用
　　大數據時代是信息化發展所形成的一個特定階段。數據規模越大，處理難度越大，對其進行挖掘分析所能得到的價值也越大，這正是大數據熱的原因。大數據既能快捷準確地提供社會經濟的整體變化用于決策，也能讓普通的社會公眾獲得直接可靠的信息服務。
　　在企業層面，已經衍生出許多基于大數據分析的商業模式，應用最多的是數據分析、廣告推送、市場細分和產品創新。在農業領域，硅谷有個氣候公司，從美國氣象局等數據庫中獲得幾十年的天氣數據，將各地降雨、氣溫、土壤狀況與歷年農作物產量的相關度做成精密圖表，預測農場產量，向農戶出售個性化保險。在商業領域，沃爾瑪公司通過分析銷售數據，了解顧客購物習慣，得出適合搭配在一起出售的商品，還可從中細分顧客群體，提供個性化服務。在金融領域，阿里巴巴公司根據在淘寶網上中小企業的交易狀況篩選出財務健康和講究誠信的企業，對他們發放無需擔保的貸款，目前已放貸300多億元，壞賬率僅0.3%。
　　大數據帶來大挑戰
　　第一，大數據對政府統計的職能產生重大沖擊。進出口、貨幣信貸、財政等數據在相應的行政記錄里均可查詢；運輸物流、終端消費等各種交易可以直接生成可用的數據，而不需要專門的統計采集。
　　第二，大數據對政府統計的權威性產生重大挑戰。隨著大數據資源的急劇增加和數據挖掘技術的日益成熟，官方統計作為公共統計數據信息主渠道的地位面臨一定的挑戰。特別是一些企業和機構自行發布的養老消費指數、價格指數、搜索指數等引起越來越多的關注，對政府統計的準確性、可靠性和科學性不斷進行印證和評估。
　　第三，大數據對統計部門的數據挖掘和分析能力提出了更高要求。大數據的價值不僅在于數據量之大，主要在于可從中挖掘出的有用信息之多。同傳統數據相比，大數據不僅包括結構化數據，更包括大量非結構化數據，且具有數據量大、應用價值大、速度快、種類繁多、波動大等特點。如何將非結構化數據轉化為結構化數據，將數據處理方式從簡單匯總向數據挖掘轉變，如何深化統計分析以更好地為公眾服務成為擺在統計部門面前的一個重大課題。
　　大數據推動大變革
　　大數據將推動政府統計的整個統計理念和統計流程的大變革。統計部門需要不斷變革調查方法、完善采集方式、推動統計信息化，以應對大數據帶來的挑戰。作為從事宏觀經濟分析的一名普通統計工作者，我認為，大數據對統計部門的宏觀分析能力也提出了更高的要求。統計分析是統計數據的提煉和升華，是統計工作最終成果的體現，向各級領導和社會各界提供有觀點、有深度的統計分析報告是提升統計服務水平的重要抓手。我認為，大數據時代提升統計分析水平應該做到四個轉變。
　　一是積極由單純為黨政領導服務向為社會各界服務轉變。統計分析報告是統計的重要成果之一，為社會各界提供高質量、高水平的統計分析報告是實現優質服務的重要手段。過去，我們的統計分析報告大部分只呈報給黨政領導或者僅供內部參考，社會價值發揮得很不夠。在大數據時代，社會公眾包括企業等微觀主體對于科學的統計分析的訴求在增強。作為生產和管理數據的政府統計部門，應該加大統計分析向公眾開放的力度，幫助社會公眾正確理解統計數據內涵，更多地分享統計分析成果，獲得更好的統計信息服務。統計分析在為政府決策發揮參謀作用的同時，要與新聞宣傳密切配合，加強數據解讀和分析，正確引導社會輿論。統計部門還可與企業進行良好互動，一方面了解企業的生產經營情況，增加形勢判斷的準確性，另一方面幫助企業了解國家宏觀經濟走勢，為企業提供更加詳實和有價值的信息。
　　二是由事后總結研究向事前、事中、事后分析并重轉變。拉長統計分析的時間鏈條，樹立“全過程分析”的意識，增強統計分析前瞻性、針對性、主動性。事前分析抓預警，通過建立宏觀經濟監測預警模型，利用先行指標，提前預判經濟走勢，及時發現經濟運行中的苗頭性、趨勢性問題，做好應對預案；事中分析抓監測，客觀、科學地反映和評價經濟運行態勢、存在的困難和問題，監測宏觀經濟政策的實施效果；事后分析抓研究，深度總結經濟運行的特點和規律、經驗和教訓，針對重點、難點問題深入剖析，力求做到分析透、建議實。在全過程分析的每個環節，都可以利用不同來源的大數據，如企業指數、行政記錄、社會統計等對政府統計數據得出的結論進行佐證和評估，提高統計分析的科學性、可信度和精準性。
　　三是由就數論數向加強數據甄別、拓展分析深度轉變。在大數據時代，有價值的數據往往被大量無價值的數據淹沒。如果單純糾結于收集龐大而復雜的數字資料，等于陷入了產業鏈的低端，附加值是比較低的，利用科學的統計分析方法對現有數據進行加工，從中獲得知識和洞見以提升能力，則能獲得更高的附加值和回報。如何把這些龐雜無序的數據進行整理、分析、歸納和集成，變成有用的信息，是統計分析面臨的核心問題。一方面，要加強數據甄別，去偽存真，同歷史數據比較，同其他國家的數據比較，同社會統計比較，用行政記錄修正，找出真正有價值的數據為我所用。另一方面，統計分析不是簡單的數據羅列和堆砌，要抓深度、出精品，既要持續定性分析，更要重視定量分析；既要抓準國內經濟動向，更要掌握全球經濟發展大環境；既要重視短期分析，更要結合中長期發展；既要使用核心指標，又要重視指標綜合運用，從而更加準確科學反映經濟走勢。
　　四是由被動分析向主動分析轉變。大數據時代是一個信息爆炸的時代，黨政領導和社會公眾接觸到的信息來源多樣化，越來越多的第三方市場調研機構都在提供各種市場調研和分析服務，統計部門也應該主動作為，敢為人先，特別是中國經濟進入轉型新階段，涌現出了很多值得深入研究的重大問題，而且這些問題大都沒有成例可循。做好經濟轉型期重大問題的分析，特別是對一些關系到可持續發展重要問題的研究，是實現經濟轉型和提高發展質量的重要決策依據。統計分析要力求抓重點、抓難點、抓熱點，通過細致的調查研究，以全局性國際化視野、以創造性思維攻克難關，為領導決策提供依據，為社會公眾釋疑解惑。