摘要：本文以大数据为背景，在对大数据时代金融统计工作的转变进行全面概述的基础之上，从数据采集、处理、分析以及对金融统计整体的影响等方面就大数据对金融统计的影响进行全面研究，并结合自身专业知识，提出大数据时代金融统计工作的构建策略。
关键字：大数据;金融统计;影响
1大数据时代金融统计工作的转变
1.1数据来源体量增大，促进统计工作转变
在数字信息时代，金融统计市场数据来源体量呈现出快速增长趋势，对金融统计工作提出了更高要求。当前，数字化金融统计市场建设的推进，导致金融统计市场业务数字化和信息化，对信息源统计的环境发生改变，这在很大程度上促进金融统计市场加快统计工作转变。首先，金融统计市场业务数字化，增加了金融统计市场数据信息源体量，要求统计应转变工作模式，建立数字化统计机制;其次，在大数据时代，金融统计工作面临新的挑战，如何实现海量数字信息的有效统计，成为统计工作价值体现的重要保障。因此，大数据时代金融统计的数据来源体量大、增长快，要求统计工作进行转变，以更好地适应新的发展需求。
1.2统计需求日益提高，要求统计工作新转变
首先，统计工作是金融统计市场服务管理的重要依据，通过大数据统计分析，为金融统计市场服务的优化与调整提供保障，同时也为设备管理等工作提供数据依据，提高金融统计市场服务管理效率;其次，大数据时代金融统计工作迎来了新发展，面对日益增长的统计需求，金融统计工作应适应新环境，在高效、高质的统计工作中，推进金融统计市场改革发展，优化市场服务管理建设。
2大数据对金融统计的影响
2.1对金融统计数据采集的影响
大数据对金融统计数据采集的影响主要体现在以下三个方面：一是增加了数据采集难度，在大数据的背景下，此项工作的非结构化数据开始逐渐作为结构化数据的补充数据出现，并且在数据系统中所占的比例正在逐步升高，而目前统计工作中对非结构化数据的采集工作方法还不成熟，为采集工作带来了巨大困难;二是降低了人工数据采集效率，采集难度提高、而采集方法不变，必然会带来采集效率的负增长，在一些企业或者单位内部仍然采用人工进行数据采集工作，但是由于人员数量较少且还需承担额外工作，面对大数据其采集效率必然直线下滑，而若要保持采集效率不变必将加大人员数量投入，如此将会带来巨大人力成本，得不偿失，因此在人工采集方法未更新之前，大数据必将降低数据采集效率;三是增加了金融统计的时效性，大数据的其中一个特点就是时效性，在大数据背景下，各单位与企业也必将开始注重数据采集时效性，但是由于传统的采集方法在此背景下采集难度大、效率低，时效性自然极差，所以大数据其实是对数据采集工作做出了新要求，强迫其更新采集方法，以提升时效性。
2.2对金融统计数据处理的影响
金融统计的数据处理包括了对数据的存储、汇总、修改、查询和校验等各个方面。而大数据背景下的金融统计数据数量庞大，随着数据量的快速增大己超过了数据处理软硬件的极限，且存在很多的半结构化和非结构化的数据，采用传统的数据处理方式，将会大大增加数据处理的难度，同时也无法再适应后续的查询、修改工作的进行。因此，大数据下的金融统计数据处理，必须采用更加先进的处理技术，包括各类云存储的方式，以及数据综合服务系统的应用等，才能够充分对数据进行处理，提高检索、查询、存储的效率。
2.3对金融统计数据分析的影响
传统的金融统计数据的分析往往只是基于本地的数据进行传统的金融要素统计核算与分析，然而大数据影响下的金融统计数据的分析范围却更加广泛，数据涵盖的时间更长，且涉及到的金融工具和行业数据也将更多，因此大数据下的金融统计将能够更好地对不同时序上的行业情况进行分析，宏观上能够对不同金融行业的情况进行统计分析，微观上可以细化到不同的从业人员不同金融渠道的数据分析等。因此大数据下的金融统计数据分析将会比传统的数据分析更加全面有效，能够更好地指导金融业的发展。但与此同时，也对数据处理的方法和技术基础提出了更高的要求。由于数据量的庞大以及数据统计口径的不同，数据处理将会更为复杂，需要较强的技术支撑和优秀的统计分析人员辅助才能完成。
2.4对金融统计整体的影响
大数据其实是一种“巨量数据集合”，所以它对金融统计整体的影响应分为正反两方面。就正面来说，能够提升金融统计数据质量，虽然上文中所提大数据对三个金融统计缓解的影响基本以负面为主，但这只是暂时情况，从长远来看，在各种软硬件设施以及工作方法更新之后，大数据能够通过各种技术手段保证金融统计数据的全面性以及准确性，提升金融数据质量。
3大数据时代金融统计工作的构建策略
3.1强化数据标准化建设
在大数据时代进行金融统计需要利用新思维构建综合性统计系统，逐步构建标准化数据统计模式，以应对不断壮大的数据量和繁多的数据种类。以往缺乏标准化的数据统计方式容易导致数据缺失和遗漏。金融统计数据标准要求具备可靠性一致性和准确性，具体需要从数据采集出发，利用计算机系统实现实时采集数据，对金融状态能够进行实时监控，同时不断缩短数据生产周期，提高数据处理效率，以满足数据统一标准化要求。
3.2创新化的统计工作模式
大数据背景下的金融统计工作，必须采用创新化的统计工作模式。为了充分发挥大数据下的金融统计特点与作用统计工作必须从原来集中化的工作方式转向为全面多样化的工作模式。也即统计工作的数据采集和分析，必须设置到金融业务的各个职能部门以及各个业务范围，同时还需要囊括与金融业务有关的其他行业数据的统计，如公安、工商、海关、税务等其他部门和外部机构。除了数据的搜集以外，统计工作同时也要注重多数据的共享与处理，采用分散式的工作模式对数据进行搜集，采用统筹整合的工作模式，对数据进行共享和处理，从而最大限度地在海量的数据中挖掘出有用的信息，并通过统计方法对数据进行分析， 通过数据指导金融行业的发展。
3.3优化计算机软硬件设备
在大数据时代开展金融统计工作离不开基础设备的支持，尤其是面对大量的数据与数据类型，计算机软件与硬件设备应当不断提升，大数据因为数据量的飞跃对金融统计计算机硬件的储存和分析功能提出了新要求，只有提高计算机硬件设备才能维持系统的正常与稳定运行，传统软件也已经无法处理和分析非结构化数据。计算机软件和硬件作为金融统计计算机的重要组成部分只有进行同步配合才能全面提高工作效率。
3.4重视人才引进与培养
金融统计工作的发展离不开优秀的人才与工作队伍，大数据时代改变了金融统计的知识架构，想要进一步融合金融统计和大数据，必须有效适应新知识体系，也要相对熟练金融统计工作的基本操作，为此应当积极引入综合性、全面化人才，并对已有的工作人员进行相关学习培训，不断强化金融统计工作队伍。
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4结束语
大数据时代对于金融统计工作者来说既是机遇又是挑战，它既给金融统计工作带了先进的信息技术，也带来了困难的挑战。所以在大数据的背景下，需要相关的工作人员抓住机遇，利用好先进技术手段服务金融统计工作，同时还要针对具体问题对金融统计各个环节的要素进行改进，构建数据标准、统计配套实施等，保障金融统计工作在大数据背景下也能健康、持续、高效发展。——论文作者：张宵晗
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