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摘要：本文主要对大数据视域下矿山企业数据统计的新特点，以及大数据在矿山企业中的创新和运用策略进行全面分析。
关键词：大数据视域；企业统计；创新
矿山企业一般投资巨大，建设周期长，产品单一，工序复杂，产品价格波动大，数据指标繁多，企业要持续发展，还涉及更广泛的数据指标。这些数据在矿山企业的统计分析中具有数据环节多而复杂，且属性不同；数据之间相互对应，匹配性要求极高；数据处在不断变化中，具有较强的时效性；以及数据指标较多，核算极为复杂等主要特点。
一、大数据视域下矿山企业统计的新特点
（一）数据环节多而复杂，且属性不同
矿山企业在原材料采购、生产加工、仓库存货量、产品销售、财务核算等诸多环节中都会产生大量的数据。根据不同环节中数据的不同特性，矿山企业数据的主要用途有以下四大类：1、计划数据，主要用于实际工作的安排当中。2、预算数据，主要用于计划数据转换为资金收支的过程当中。3、承诺数据，主要是矿山企业签订的合同，以及协议当中产生的数据。4、实际数据，顾名思义就是实际发生的数据。这四种不同的数据相互影响，相互转换，转换关系如图1-1所示
（二）数据之间相互对应，匹配性要求极高
矿山企业的财务人员需要对销售的开票数量、库存数量、合同实际执行数量及合同金额、累计应收款金额、单笔收费金额、逐笔收款金额等动态变化信息进行核查和校对。
（三）数据处在不断变化中，具有较强的时效性
随着矿山企业生产经营活动的开展，产品的销售、原材料的采购、仓库存货量、及各项生产环节之间的数据，都紧密的联系在一起，环环相扣，且一直都处在不断变化和调整当中，而矿山企业的管理层应掌握这些数据的准确情况和变化趋势，来指导协调生产，从而对不断变化的市场及时做出反应[1]。
（四）数据指标较多，核算极为复杂
矿山企业的成本核算最为重要。产品种类、采选方法、生产工序、生产组织、生产技术等多样性都会增加成本核算的难度和复杂性。而矿山企业当中的任何一项产品，极有可能包括十几项、甚至是几十项、上百项的数据指标。同时，还包括其他的生产效率、能源消耗监控、安全投入、环境补偿投入、企业经营效益等多项数据指标统计和核算，从而给矿山企业带来了较大的工作量。
二、大数据在矿山企业中的创新和运用策略
（一）夯实统计基础，从而确保各项数据的质量
1、构建适合矿山企业实际发展的统计数据指标体系[2]。首先，在国家制定的一般企业统计指标的基础上，根据矿山企业的实际发展需求，充分利用国际先进的管理经验，合理的、科学的给矿山企业增加一定的数据指标。其次，在及时反映矿山企业实际经营情况的同时，还能够及时的反映产品的构成需求、生产资源的供应，矿山环境治理，以及竞争对手的动向等多方面的情况。最后，在统计数据指标的设计上，应当严格遵循规范性、全面性、客观性、可比性、以及时效性的原则。
2、从统计数据的基础开始抓起，从而确保原始数据的质量。加强对统计的具体岗位、岗位设置、原始数据、工作职责、统计标准、统计台账、信息传递等多方面的管理，从而确保源头数据的真实性。与此同时，建立完善的统计相关人员考核机制，根据统计人员的工作质量，实行一定的奖惩制度，从而提高统计相关人员的积极性和责任感。
3、不断加强对统计工作的组织管理，从而提高统计相关人员的专业素质。具体措施如下：1）不断提高矿山企业管理者对统计工作的重视态度，根据统计工作的实际情况，设置专门的统计管理部门，并安排相对独立的统计人员进行数据统计。2）加强统计相关人员对基本统计方法的了解和掌握，提高统计相关人员的实际操作能力，以及熟悉统计信息网络的基本操作方法，从而促使统计相关人员能够按照统一的口径和范围及时的进行数据统计和报告分析。3）及时组织统计相关人员进行专业的培训，规范化管理制度，从而提高统计相关人员的责任感和积极性。
（二）建立规范化的数据收集、管理流程，并且加强对数据过程的管理
1、数据收集必须要全面化、规范化。纵向上从原始数据的采集、到各个部门之间的加工和汇总，当中的每一个环节都必须要进行规范化、专业化的操作，同时，记录数据时，还应当严格按照规范和要求进行记录，并明确的标注记录时间。横向上统计数据的范围不仅要广，还要全面，对于产品的日常产销量、矿山企业的资产费用数据等最为常规的项目数据统计，一定要做到准确无误；而对于客户和供应商的资料数据收集，一定要尽可能的全面，从而促使矿山企业有效的利用供应商的资料数据来挖据客户资料。
2、对于数据的审批和交接必须要制度化。在进行数据交接时，数据统计相关人员应当做到及时、规范，从而实现对接过程无任何问题产生。上级与下级之间的数据报告和交接一定要做到及时、有效；而部门与部门之间的数据报告、交接，必须尽可能的做到指标规范、口径相同，从而提高各项统计数据的利用率，进而减少统计相关人员的工作量，减少劳动重复率。
三、加强统计信息化建设和管理，为矿山企业的数据统计提供重要的技术保障
（一）构建数据管理信息网络平台
矿山企业可充分的利用计算机编程技术，搭建企业内部联网的数据管理网络平台，从原始数据的录入到最终数据分析指标的形成，都可在同一数据管理网络平台上完成，同时，还能直接的反映数据的增减和变动，从而做到指标数据上报和统计实时化、规范化。具体使用方法如图1-2所示 图1-2 信息网络管理系统各项模块实现功能
（二）实现业务数据分析的实时性、自动性
通过数据信息网络系统，对矿山企业的财务状况和财务报表进行及时、规范的统计，从而提高指标数据的实时性和精确度，并节省人力成本和管理成本。
（三）实现业务流程可视化管理
由于数据的收集和最终形成，都是在数据管理信息网络平台上完成的，数据具有高度的准确性和清晰性，因此，提高了各数据管理环节的效率和规范性，有利于发现各个环节中所存在的问题，以便于及时的改正。
（四）不断强化总公司和各子公司之间的数据共享
强化总公司和子公司之间的数据共享，在很大程度上更有利于矿山总公司对子公司各个环节的掌控及管理，从而降低了大规模矿山集团公司管理不到位的风险，进而提高了矿山企业的管理效率。
四、结束语
矿山企业可充分利用大数据带来的成果夯实统计基础，从而确保各项数据的质量，建立规范化的数据收集、管理流程，并且加强对数据过程的管理，加强统计信息化建设和管理，为矿山企业的数据统计提供重要的技术保障，从而挖掘出更多的商业价值，进而巩固矿山企业在经济市场当中的优势地位。
参考文献：
[1]崔双吉.大数据视域下的企业管理决策影响探究[J].中国管理信息化，2016，（06）：61-62.
[2]文鸿莹.大数据视域下大学生心理健康教育的适应与创新[J].高校辅导员，2014，（06）：6-9.
关键词：大数据视域；企业统计；创新
矿山企业一般投资巨大，建设周期长，产品单一，工序复杂，产品价格波动大，数据指标繁多，企业要持续发展，还涉及更广泛的数据指标。这些数据在矿山企业的统计分析中具有数据环节多而复杂，且属性不同；数据之间相互对应，匹配性要求极高；数据处在不断变化中，具有较强的时效性；以及数据指标较多，核算极为复杂等主要特点。
一、大数据视域下矿山企业统计的新特点
（一）数据环节多而复杂，且属性不同
矿山企业在原材料采购、生产加工、仓库存货量、产品销售、财务核算等诸多环节中都会产生大量的数据。根据不同环节中数据的不同特性，矿山企业数据的主要用途有以下四大类：1、计划数据，主要用于实际工作的安排当中。2、预算数据，主要用于计划数据转换为资金收支的过程当中。3、承诺数据，主要是矿山企业签订的合同，以及协议当中产生的数据。4、实际数据，顾名思义就是实际发生的数据。这四种不同的数据相互影响，相互转换，转换关系如图1-1所示
（二）数据之间相互对应，匹配性要求极高
矿山企业的财务人员需要对销售的开票数量、库存数量、合同实际执行数量及合同金额、累计应收款金额、单笔收费金额、逐笔收款金额等动态变化信息进行核查和校对。
（三）数据处在不断变化中，具有较强的时效性
随着矿山企业生产经营活动的开展，产品的销售、原材料的采购、仓库存货量、及各项生产环节之间的数据，都紧密的联系在一起，环环相扣，且一直都处在不断变化和调整当中，而矿山企业的管理层应掌握这些数据的准确情况和变化趋势，来指导协调生产，从而对不断变化的市场及时做出反应[1]。
（四）数据指标较多，核算极为复杂
矿山企业的成本核算最为重要。产品种类、采选方法、生产工序、生产组织、生产技术等多样性都会增加成本核算的难度和复杂性。而矿山企业当中的任何一项产品，极有可能包括十几项、甚至是几十项、上百项的数据指标。同时，还包括其他的生产效率、能源消耗监控、安全投入、环境补偿投入、企业经营效益等多项数据指标统计和核算，从而给矿山企业带来了较大的工作量。
二、大数据在矿山企业中的创新和运用策略
（一）夯实统计基础，从而确保各项数据的质量
1、构建适合矿山企业实际发展的统计数据指标体系[2]。首先，在国家制定的一般企业统计指标的基础上，根据矿山企业的实际发展需求，充分利用国际先进的管理经验，合理的、科学的给矿山企业增加一定的数据指标。其次，在及时反映矿山企业实际经营情况的同时，还能够及时的反映产品的构成需求、生产资源的供应，矿山环境治理，以及竞争对手的动向等多方面的情况。最后，在统计数据指标的设计上，应当严格遵循规范性、全面性、客观性、可比性、以及时效性的原则。
2、从统计数据的基础开始抓起，从而确保原始数据的质量。加强对统计的具体岗位、岗位设置、原始数据、工作职责、统计标准、统计台账、信息传递等多方面的管理，从而确保源头数据的真实性。与此同时，建立完善的统计相关人员考核机制，根据统计人员的工作质量，实行一定的奖惩制度，从而提高统计相关人员的积极性和责任感。
3、不断加强对统计工作的组织管理，从而提高统计相关人员的专业素质。具体措施如下：1）不断提高矿山企业管理者对统计工作的重视态度，根据统计工作的实际情况，设置专门的统计管理部门，并安排相对独立的统计人员进行数据统计。2）加强统计相关人员对基本统计方法的了解和掌握，提高统计相关人员的实际操作能力，以及熟悉统计信息网络的基本操作方法，从而促使统计相关人员能够按照统一的口径和范围及时的进行数据统计和报告分析。3）及时组织统计相关人员进行专业的培训，规范化管理制度，从而提高统计相关人员的责任感和积极性。
（二）建立规范化的数据收集、管理流程，并且加强对数据过程的管理
1、数据收集必须要全面化、规范化。纵向上从原始数据的采集、到各个部门之间的加工和汇总，当中的每一个环节都必须要进行规范化、专业化的操作，同时，记录数据时，还应当严格按照规范和要求进行记录，并明确的标注记录时间。横向上统计数据的范围不仅要广，还要全面，对于产品的日常产销量、矿山企业的资产费用数据等最为常规的项目数据统计，一定要做到准确无误；而对于客户和供应商的资料数据收集，一定要尽可能的全面，从而促使矿山企业有效的利用供应商的资料数据来挖据客户资料。
2、对于数据的审批和交接必须要制度化。在进行数据交接时，数据统计相关人员应当做到及时、规范，从而实现对接过程无任何问题产生。上级与下级之间的数据报告和交接一定要做到及时、有效；而部门与部门之间的数据报告、交接，必须尽可能的做到指标规范、口径相同，从而提高各项统计数据的利用率，进而减少统计相关人员的工作量，减少劳动重复率。
三、加强统计信息化建设和管理，为矿山企业的数据统计提供重要的技术保障
（一）构建数据管理信息网络平台
矿山企业可充分的利用计算机编程技术，搭建企业内部联网的数据管理网络平台，从原始数据的录入到最终数据分析指标的形成，都可在同一数据管理网络平台上完成，同时，还能直接的反映数据的增减和变动，从而做到指标数据上报和统计实时化、规范化。具体使用方法如图1-2所示 图1-2 信息网络管理系统各项模块实现功能
（二）实现业务数据分析的实时性、自动性
通过数据信息网络系统，对矿山企业的财务状况和财务报表进行及时、规范的统计，从而提高指标数据的实时性和精确度，并节省人力成本和管理成本。
（三）实现业务流程可视化管理
由于数据的收集和最终形成，都是在数据管理信息网络平台上完成的，数据具有高度的准确性和清晰性，因此，提高了各数据管理环节的效率和规范性，有利于发现各个环节中所存在的问题，以便于及时的改正。
（四）不断强化总公司和各子公司之间的数据共享
强化总公司和子公司之间的数据共享，在很大程度上更有利于矿山总公司对子公司各个环节的掌控及管理，从而降低了大规模矿山集团公司管理不到位的风险，进而提高了矿山企业的管理效率。
四、结束语
矿山企业可充分利用大数据带来的成果夯实统计基础，从而确保各项数据的质量，建立规范化的数据收集、管理流程，并且加强对数据过程的管理，加强统计信息化建设和管理，为矿山企业的数据统计提供重要的技术保障，从而挖掘出更多的商业价值，进而巩固矿山企业在经济市场当中的优势地位。
参考文献：
[1]崔双吉.大数据视域下的企业管理决策影响探究[J].中国管理信息化，2016，（06）：61-62.
[2]文鸿莹.大数据视域下大学生心理健康教育的适应与创新[J].高校辅导员，2014，（06）：6-9.