大數據時代的迅猛發(fā)展，在全球范圍內掀起了前所未有的浪潮。這股浪潮不僅是對統(tǒng)計學產生了沖擊，甚至連政府的統(tǒng)計需求也受到了不小的影響。

對政府統(tǒng)計而言，大數據采用多種數據收集方式、整合多種數據來源，并采用現(xiàn)代信息技術和架構高速處理及挖掘數據，具有高度應用價值和決策支持功能。一方面，統(tǒng)計調查主體的多元化發(fā)展趨勢和電子商務等領域的迅速發(fā)展，給統(tǒng)計數據的生產方式帶來了很大的挑戰(zhàn)，不斷沖擊著政府統(tǒng)計管理體系與統(tǒng)計理念。另一方面，計算機技術、網絡技術和空間信息技術的巨大進步，為提高統(tǒng)計生產力提供了廣闊空間。海量的電子化、非結構化數據，極大地豐富了統(tǒng)計數據的來源。

種類繁多的“大數據”，正日益成為官方統(tǒng)計部門研究應用的方向。在這樣的背景下，探索大數據在政府統(tǒng)計中的應用，把握這一促進政府統(tǒng)計改革發(fā)展的機遇，對政府統(tǒng)計有著劃時代的意義。盡管近代統(tǒng)計學已經發(fā)展了上百年，但是大數據時代的到來依然暴露出了統(tǒng)計學已有方法的缺陷，從抽樣調查和設計、數據管理和存儲到統(tǒng)計分析和計算，海量數據分析的需求都部分地顛覆了傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法，這對統(tǒng)計學和統(tǒng)計學家是嚴峻的挑戰(zhàn)。

來自喬治·華盛頓大學的胡善慶教授依托豐富的政府實踐經歷，提出了支持現(xiàn)代治理的統(tǒng)計學2．0的概念。相對于統(tǒng)計學2．0，胡善慶教授稱近代統(tǒng)計學是1．0時代，其特點是，統(tǒng)計數據來自普查或隨機抽樣，而非隨機收集的數據是無研究價值的。在20世紀這個統(tǒng)計學的黃金時代，統(tǒng)計學是作為一門應用科學而存在的，統(tǒng)計學作為國際語言在政府、社會、經濟和科學中幫助解決了許多實際問題。

以美國為例，美國政府廣泛采用隨機抽樣調查的方式，各行各業(yè)統(tǒng)計應用普遍化，小樣本亦可產生大量數據，計算機商業(yè)化帶來了計算方法的創(chuàng)新，統(tǒng)計軟件支持數據收集與分析，數據文化深入到美國社會的各個層面。但是在21世紀統(tǒng)計學面臨很大挑戰(zhàn)，過去是有問題才收集數據，然后建立合適的統(tǒng)計模型來揭示觀測到的數據，大數據時代則不同，需要從泥沙俱下的大數據中提煉出有價值的知識和信息，而這些有價值的知識和信息顯然是非預期的。

中國目前的很多追蹤調查項目都存在耗時過長的問題，中國的城鎮(zhèn)化、智慧城市建設、政府簡政放權、推進監(jiān)管、國家統(tǒng)計局四大工程項目等都面臨諸多統(tǒng)計上的挑戰(zhàn)和需求，海量縱向數據的應用，多種數據來源的整合，快速以及簡便的呈現(xiàn)結果，嚴格保護數據和系統(tǒng)安全，提高精度和可靠性等都是對統(tǒng)計的新要求。無論美國還是中國，使用20世紀的統(tǒng)計方法都不能解決21世紀的治理需求。如果我們可以用同樣的效率和成本收集數據，實時分析總體，還需要隨機抽樣嗎？過去80年的數理統(tǒng)計何去何從？

大數據時代的重要意義在于大部分數據已經數字化，易于批量存儲和處理，并且數據來源多樣化、快速化，舊數據也可以有新用途。統(tǒng)計學2．0時代包含一個動態(tài)的框架，要求有能力提供實時的結果和動態(tài)的分析報告，動態(tài)的框架可以提供更科學、更高精度、更能跟蹤、更快速的隨機抽樣。

基于此，胡善慶教授展望了2020年人口信息管理制度的整個框架，提出了統(tǒng)計學創(chuàng)新的一些獨到觀點，比如，大數據需要統(tǒng)計設計、數據清洗和信息數據提煉才可能有價值或達到信息挖掘的最佳效果，統(tǒng)計學專長于分辨數據質量和抽取最優(yōu)化信息，國際隊伍建設需要專業(yè)人才、完善的教育系統(tǒng)、悠長歷史、優(yōu)良信譽和扎實嚴謹的思維、理論和應用基礎等。動態(tài)框架不但保留了框架原本的目的，即為普查以及隨機抽樣提供結構基礎，還有其他方面巨大的應用潛力，這完全取決于統(tǒng)計學界的想象力和創(chuàng)新精神。統(tǒng)計學家應該欣然歡迎大數據時代的到來，并把它看作是統(tǒng)計學本身的一個大變革，帶動統(tǒng)計學在運用數據研究社會和人類知識的實踐中達到一個新的高度。