1.基础数据的真实性
要使用大数据,就必需保证数据的真实性,尤其是基础数据的真实性。当前,GDP、吞吐量、货运量、仓储设施、投资额、主营收入等数据都有水分。地方GDP加总超过国家GDP,集装箱重复装卸计算吞吐量,关联企业互开发票增加销售额等,致使数据失真。因此,改革考核体制、改革统计体制已是当务之急。
2.数据要能聚焦成指标
数据本身是枯燥的、杂乱的,但形成指标后便具有生命。科学地设定指标,确定指标间的勾稽关系,才能准确地判断事物发展的规律和路径。先行指标有重要指导作用。数据的负面影响是信息污染,影响判断。
3.不同数据体系要互联互通
在市场化条件下,数据是资源和产品。利益分割使信息孤岛现象更为严重,甚至于公共信息都被当作部门利益而垄断起来。部门数据、行业数据、企业数据、国际数据相互割裂,大数据不能发挥应有的作用。
4.积累准确的参数
在实际工作中,基础参数极为重要,尤其是是临界参数。参数是基准,木直中绳,参数就是木工打出的那根基线。在我国,货币发行量、货币流通量、每百平方公里道路里程、仓储业投资规模、物流园区投资规模、港口数量和吞吐规模、物流强度、投资强度、投入产出比、均缺少基准,才出现了货币超发行,通货膨胀,港口过剩,产能过剩等问题。
5.先进的数据应用理念
如果数据是客观的,使用数据的人还要有先进的应用理念。这与经验、学识、能力有关。决策,尤其是与企业命运有关的决策,不能参杂私念和人情因素。如果我们认真追究产能过剩形成的原因、追究投资失误的原因,都与理念有关。