摘要：在大数据与新质生产力交汇的时代背景下，企业所处的市场环境和经营模式发生了深刻变革，传统依赖经验的决策方式已难以满足发展需求。统计数据作为企业运营状况、市场动态的核心反馈载体，在决策中的作用愈发关键。本文结合相关研究成果，从统计数据对企业决策的重要价值出发，探讨其在市场分析、运营管理、风险管理等场景的应用，剖析当前应用中存在的问题，并提出针对性改进建议，旨在为企业借助统计数据提升决策科学性、实现可持续发展提供参考。

关键词：统计数据；企业决策；应用场景；发展历程；改进措施

陈莹莹

（福建省宁德市蕉城区基层统计调查中心 福建 宁德 352100）

引言

随着信息化技术的飞速发展，大数据、人工智能等新技术逐渐融入企业经营的各个环节，推动企业管理从“经验驱动”向“数据驱动”转型。企业统计工作作为数据收集、处理与分析的核心环节，其产出的统计数据直接影响决策的准确性与有效性。在第五次全国经济普查与新质生产力发展的双重推动下，企业对统计数据的需求不再局限于简单的记录与汇总，而是更注重通过数据挖掘洞察市场规律、优化资源配置、规避经营风险。在此背景下，深入研究统计数据在企业决策中的应用与发展，对于提升企业核心竞争力、适应市场变化具有重要现实意义。

1统计数据对企业决策的重要价值

统计数据是企业决策的核心支撑，为企业经营发展提供多维度关键助力。从企业内部运营来看，通过对生产、销售、财务等数据的统计分析，企业能清晰掌握各环节实际状况，比如识别生产流程中的效率瓶颈、明确产品销售的淡旺季规律、把控成本支出的关键节点，进而精准调整内部管理策略，优化资源分配，提升整体运营效率，避免因对自身经营状况认知模糊而产生的决策偏差。在外部市场层面，统计数据帮助企业突破信息壁垒，精准把握市场动态。通过整合行业趋势数据、竞争对手经营数据、消费者需求数据等，企业可深入分析市场需求变化方向、竞争格局演变态势，提前预判市场机遇与潜在风险，为产品研发、市场拓展、营销策略制定提供科学依据，避免盲目跟风或错失市场先机。更为关键的是，统计数据能显著提升决策的科学性与可靠性。相较于依赖经验与直觉的传统决策模式，基于统计数据的决策以客观数据为依托，通过量化分析揭示数据背后的规律与关联，有效降低主观因素干扰，减少决策失误概率，为企业在复杂多变的市场环境中稳定发展筑牢基础[1] 。

2统计数据在企业决策中的应用场景

结合企业经营实际，统计数据在决策中的应用已渗透到市场、运营、风险、资源配置等多个核心领域，通过多样化的统计方法与技术手段，为不同场景的决策提供精准支持。

2.1市场分析与战略布局

在市场决策中，统计数据帮助企业洞察市场需求、分析竞争格局，为市场进入、产品定位等战略提供依据。企业通过整合内部销售数据与外部市场调研数据、行业统计数据，运用回归分析、因子分析等统计方法，识别影响市场需求的关键因素，预测市场规模与增长潜力[2]。例如，部分企业结合宏观经济统计数据与行业发展数据，分析不同区域市场的消费特征与竞争强度，制定差异化的市场拓展策略，有效降低了市场进入风险。同时，统计数据还能帮助企业监测竞争对手动态，分析其产品定价、营销策略等行为对市场的影响，为企业调整竞争策略提供参考，确保在市场竞争中占据有利地位。

2.2运营管理与流程优化

运营决策中，统计数据通过量化生产、库存、物流等环节的关键指标，帮助企业优化业务流程、提升运营效率。在生产管理方面，企业运用统计过程控制方法分析生产数据，监测生产过程的稳定性，及时发现产品质量波动问题，减少不合格品率；在库存管理方面，通过统计分析历史销售数据与库存周转数据，预测商品需求趋势，制定合理的库存补货计划，平衡库存成本与供应保障；在物流管理方面，借助统计数据优化配送路线与仓储布局，降低物流成本，提升客户满意度。例如，部分企业通过建立实时统计系统，实时监控生产与销售数据，实现生产计划与市场需求的动态匹配，有效提升了运营响应速度。

2.3风险管理与控制

风险决策中，统计数据帮助企业识别、量化与控制各类经营风险，保障企业经营稳定。企业通过收集历史风险事件数据、市场波动数据、财务指标数据等，运用风险价值模型、蒙特卡罗模拟等统计方法，评估市场风险、财务风险、操作风险等潜在风险的影响程度。例如，部分金融企业通过统计分析客户信用数据与交易数据，构建信用评估体系，量化客户信用风险，有效降低了不良贷款率；在供应链管理中，企业通过统计分析供应商履约数据、物流运输数据等，识别供应链中断风险，制定备选方案，减少外部环境变化对供应链的冲击。此外，统计数据还能帮助企业建立风险预警机制，通过监测关键风险指标的变化，提前发出风险预警，为风险应对争取时间[3]。

2.4资源配置与效率提升

资源配置决策中，统计数据通过分析各业务板块的投入产出数据、盈利能力数据、发展潜力数据，帮助企业优化资源分配，提高资源利用效率。企业运用线性规划、决策树等统计方法，对人力、资金、物资等资源在不同业务、不同部门间的分配进行模拟与优化，确保资源向高收益、高潜力的领域倾斜。例如，部分大型企业通过统计分析各子公司、各业务线的经营数据，识别低效业务与核心业务，调整资源投入比例，剥离非核心业务，集中资源发展核心竞争力；在人力资源管理中，通过统计分析员工绩效数据、培训数据等，优化人员配置与培训计划，提升人力资源利用效率，为企业发展提供人才保障。

3统计数据在企业决策应用中存在的问题

3.1数据质量参差不齐

数据质量是统计数据发挥决策支持作用的基础，当前部分企业在数据收集、处理环节存在诸多问题，导致数据质量难以保障。一方面，数据来源不稳定，小型企业依赖手工记录或简单电子表格收集数据，易出现数据录入错误、重复或遗漏；大型企业虽数据来源广泛，但内部各业务系统数据标准不统一，如生产部门与财务部门采用不同统计口径，导致数据整合难度大，分析结果偏差。另一方面，数据更新不及时，部分企业数据收集与处理流程繁琐，无法实时反映市场变化与企业运营状况，统计数据的时效性不足，影响决策的及时性与准确性。

3.2统计认知存在偏差

部分企业管理层对统计工作的战略价值认识不足，将统计工作视为“数据填报”的辅助职能，缺乏对统计数据决策价值的重视。一方面，管理层数据敏感度较低，在决策中仍依赖过往经验与直觉，忽视统计数据反映的客观规律，导致决策主观性强、风险高；另一方面，企业对统计工作的资源投入不足，不愿配备专业统计人员、购置先进统计工具，导致统计工作难以深入开展，统计数据无法充分挖掘，难以满足决策需求。此外，部分员工缺乏统计意识，在数据收集过程中敷衍了事，进一步影响数据质量与统计工作效果。

3.3统计制度与标准缺失

规范的统计制度与统一的标准是保障统计数据一致性、可用性的关键，当前部分企业在统计制度建设方面存在明显不足。一方面，企业缺乏完善的统计管理体系，数据收集、处理、分析、上报等环节缺乏明确流程与规范，导致统计工作随意性大，数据格式不统一、口径不一致，无法实现数据共享与有效整合；另一方面，统计方法与技术应用标准缺失，不同部门采用不同统计方法分析同类问题，导致分析结果差异大，无法为决策提供统一依据[4]。例如，在 “五经普”调研中发现，部分企业因缺乏统一统计标准，各部门数据无法有效对接，影响了普查数据的准确性与企业自身决策的科学性。

3.4技术应用水平不足

尽管大数据、人工智能技术为统计工作提供了先进工具，但部分企业在统计技术应用方面仍存在短板。一方面，技术投入不足，中小企业受资金限制，难以购置大数据分析平台、数据可视化工具等先进设备，仍采用传统统计方法处理数据，效率低、深度浅；另一方面，技术整合能力薄弱，企业内部各业务系统数据孤岛现象严重，无法实现数据的集中管理与实时共享，统计数据处理仍处于“碎片化”状态，难以形成全面、系统的数据分析结果。此外，部分企业缺乏专业技术人才，无法充分发挥先进统计工具的功能，导致技术优势难以转化为决策支持能力。

4提升统计数据在企业决策中应用效果的措施

4.1强化统计认知，重视数据价值

企业需要转变对统计工作的认知，将统计数据视为核心战略资源，提升管理层与员工的统计意识。一方面，通过培训、案例分享等方式，向管理层传递统计数据在决策中的重要性，引导管理层在战略制定、运营决策中优先参考统计数据，减少经验决策的依赖；另一方面，加强全员统计意识教育，明确各部门在数据收集、上报中的职责，规范数据收集行为，从源头保障数据质量。此外，企业需加大对统计工作的资源投入，将统计工作经费纳入年度预算，为统计工具购置、技术升级、人才培养提供资金支持，推动统计工作与企业决策深度融合。

4.2完善统计制度，统一数据标准

建立健全统计管理制度与标准体系，是保障统计数据质量、实现数据共享的关键。企业需制定覆盖数据收集、处理、分析、存储、上报全流程的管理制度，明确各环节的操作规范与责任主体，确保统计工作有序开展。同时，统一数据标准，规范数据口径、格式与统计方法，消除部门间数据差异，实现数据的有效整合与共享。例如，制定统一的数据分类标准、指标定义与计算方法，确保生产、财务、销售等部门数据的一致性；建立数据质量审核机制，设立专业数据审核岗位，对收集的数据进行真实性、完整性、准确性校验，及时纠正数据错误，保障数据质量。

4.3推动技术应用，提升统计效能

企业需借助大数据、人工智能等新技术，优化统计数据处理流程，提升统计分析的效率与深度。一方面，加大技术投入，根据企业规模与需求，引入大数据分析平台、数据可视化工具、实时统计系统等先进技术工具，实现数据的自动化收集、快速处理与直观呈现；另一方面，打破数据孤岛，整合企业内部各业务系统数据，建立统一的数据仓库或数据湖，实现数据的集中管理与实时共享，为全面、系统地统计分析提供数据支撑。此外，探索人工智能技术在统计分析中的应用，如运用机器学习算法实现市场趋势预测、风险预警，提升统计数据的预测准确性与决策支持能力。

4.4加强人才培养，打造专业团队

统计数据的深度挖掘与应用离不开专业人才支撑，企业需建立完善的统计人才培养与引进机制，打造兼具统计学知识与技术能力的专业团队。一方面，内部培养方面，通过开展统计理论、数据分析工具、新技术应用等方面的培训，提升现有统计人员的专业素养与技术能力；另一方面，外部引进方面，招聘统计学、数据科学、计算机等相关专业人才，补充团队技术短板，提升团队整体分析水平。同时，建立人才激励机制，对在统计数据分析、决策支持中作出突出贡献的人员给予奖励，激发人才积极性与创造性，为统计数据在决策中的应用提供人才保障。

4.5结合经济普查，拓展数据价值

经济普查作为国家重要的经济调查工作，为企业提供了丰富的宏观经济数据与行业发展数据。企业需充分利用经济普查数据资源，结合自身经营数据，拓展统计分析的广度与深度。一方面，通过对比经济普查中的行业数据，分析企业在行业中的地位、优势与差距，明确发展方向[5]；另一方面，借助经济普查反映的宏观经济趋势、产业政策导向，调整企业战略布局，规避政策风险，抓住市场机遇。例如，根据“五经普”中新兴产业的发展数据，布局相关业务领域，推动企业向新质生产力方向转型，实现可持续发展。

结语

统计数据在企业决策中具有不可替代的核心价值，它既能帮助企业全面掌握自身运营状况，精准把握市场动态，又能显著提升决策的科学性与准确性，降低主观经验决策的风险。在市场分析与预测、财务运营管理、风险管理控制、资源配置优化四大关键场景中，统计数据通过多样分析方法与实践应用，为企业优化策略、降本增效、规避风险提供了有力支撑。然而，当前企业应用统计数据仍面临数据质量参差、技术应用不足、人才储备短缺等挑战，这些问题制约了统计数据价值的充分释放。企业需要针对性解决上述问题，方能更高效地运用统计数据，为决策提供可靠保障，助力在复杂市场竞争中稳定发展。

参考文献：

[1]李震.大数据背景下加强企业统计工作的思考[J].内蒙古统计,2025(02):50-53.

[2]韩彦丽.经济统计在提升企业战略决策效率中的应用研究[J].商业观察,2025,11(19):71-74+79.

[3]孙冰.数字时代统计工作在企业经营管理中的应用及其创新策略[J].老字号品牌营销,2025(02):130-132.

[4]朱凌风.企业经济统计创新问题研究[J].经贸实践,2018,(6X):310-310.

[5]王艳杰,赵静,李馨.统计在企业决策中作用的探析[J].辽宁工学院学报（社会科学版）,2005,7(05):74-76.

审核：刘   坤

责编：明贵栋

编辑：刘   彬