2015中国-东盟统计论坛： “开展官方统计合作， 支持中国—东盟经济社会发展” 统计发展与 加强二级数据 2015中国-东盟统计论坛： “开展官方统计合作， 支持中国—东盟经济社会发展” 马来西亚统计局 (DOSM) IBRAHIM BIN JANTAN 2015年9月18日 1

发言提纲 综述 统计发展 加强二级数据 主要挑战 发展之路 统计发展 结论 2

综述 马来西亚统计局 (DOSM) 统计局成立于 1949 年 马来西亚统计局是政府核心机构， 负责监测本国经济社会发展状况。 作用：增强和扩大统计领域，为国家发展规划和管理建立质量第一、用户至上的及时信息系统。 依据 1965年《统计法》 （1989年修订）行事 愿景： 到2020年成为国际一流的统计组织 使命： 提供真实可靠的国家统计数据 综述 3

统计发展 马来西亚统计局的统计生产流程现代化 2. 电子调查 1. 国家企业统计系统 (NEWSS) 4. 计算机辅助电话采访 6. 统计数据仓库 (StatsDW) 2. 电子调查 马来西亚统计局的统计生产流程现代化 3. 计算机辅助个人调查 (CAPI) 5. 加强二级数据 统计发展 4. 计算机辅助电话采访 (CATI) 4

为马来西亚统计局通用系统建立了一体化统计系统框架 统计发展 最新情况 为马来西亚统计局通用系统建立了一体化统计系统框架 筒仓环境 新技术 中央存储库 过时技术 非集成化环境 一体化统计系统框架 信息支持 系统 非统一平台&应用技术 5

统计发展 最新情况 一体化统计系统框架(ISSF) 6 统计发展 Program infrastructure 项目基础架构 Pre-collection 收集前阶段 Sample selection from frame 从框架内抽选样本 Contact info extraction and loading 提取和加载联系信息 Creation of survey Form 创建调查表格 Collection 收集阶段 Data collection(PAPI. Eec data rep(edr) –secondary data, CATI, CAPI,etc) 数据收集（PAPI,EDR）-二级数据CATI, CAPI等 Receipt & preliminary edit 接收&初步编辑 Data capture 数据采集 Estimation 估计 Processing 处理阶段 Statistical edit and imputation 统计编辑和估算 Calendarization 数据日历化 Weighting and estimation 权重和评估 Production-orientated analysis 以生产为导向的分析 Analysis 分析阶段 Tabulation 制表 Review and quality assurance 审查和质量保证 Data extraction 提取数据 Report generation 生成报告 Dissemination 传播过程 Import and archive micro and macro data 导入和归档微观和宏观数据 Produce, catalog, market and disseminate statistical products and services 生产、登记、宣传和传播统计产品和服务 Process into JP warehouse 进入JP仓库 Survey respondent database 调查受访者数据库 Response database 受访数据库 Clean microdata 整理微观数据 Aggregated (macrodata) 汇总（宏观数据） JP data warehouse JP数据仓库 Integrated statistical workflow 一体化统计工作流程 Process reuse 再利用过程 Metadata database 元数据数据库 Reference registries (frame)参考注册表（范围） Other survey related databases 其他调查相关的数据库 Business (statistical) metadata 商务（统计）元数据 Technical(IT)metadata 技术（IT）的元数据 Business (establishment、enterprise) register (SIDAP) 企业（机构登记） (SIDAP) Address (household)register (SPDRB) 地址（户主）登记(SPDRB) Sistem Pengkodan Berkomputer 非英语，请保留原文 STTC codes STTC代码 Survey tracking 调查追踪 Metadata and data reuse 元数据和数据再利用 Information support infrastructure 信息支持基础架构 6

STATISTICAL DEVELOPMENT 统计发展 STATISTICAL DEVELOPMENT 统计数据仓库(StatsDW) StatsDW架构 数据治理， 数据集成 (ETL) 企业数据仓库(EDW) 数据资源 模块 用户 马来西亚统计局 可视化 微观数据 分析 利益相关者 数据剖析和 数据质量 公众 汇总数据 位置智能 时间序列 数据仓库设备 历史数据 (微观和汇总数据) 研究者 实验室 学生 数据迁移， 数据集成(ETL) E数据银行 历史出版物 操作数据存储 商业用户 移动 7

与OGA (其他政府机构) 集成数据和系统 (2019) 统计发展 STATISTICAL DEVELOPMENT 统计数据仓库(StatsDW) StatsDW 发展计划 4. 3. 系统集成 (2018 – 2019) STATSDW发展第二阶段 (2016 – 2017) 2. 与OGA (其他政府机构) 集成数据和系统 (2019) STATSDW发展第一阶段 (2014 – 2015) 1. 通过改善/其他模块 将数据分发给用户 (2017) StatsDW前期发展 (2012 – 2014) 通过7个模块将数据 分发到用户 (2015) i. StatsDW研究报告 ii. 准备技术需求/材料 8

加强二级数据 9

ENHANCING SECONDARY DATA 加强二级数据 ENHANCING SECONDARY DATA 现行做法 马来西亚公司委员会 (CCM) &员工公积金(EPF) 马来西亚皇家海关总署 马来西亚国民登记局 马来西亚中央银行 数据类型： 在线进出口数据 数据类型： 存款、贷款、资产和负债、信用卡等 数据类型： 出生和死亡统计 数据类型： 现行企业注册名单 产出： 对外贸易统计 产出： 人口预估和预测 产出： 国内生产总值 (GDP) 产出： 马来西亚企业注册数据 (MSBR) 10

ENHANCING SECONDARY DATA 加强二级数据 ENHANCING SECONDARY DATA 高级别合作伙伴 谅解备忘录 (MOU) • 员工公积金 (EPF) • 马来西亚公司委员会 (CCM) • 建筑业发展局 (CIDB) • 大学 参与机构 • 马来西亚公司委员会 (CCM) • 员工公积金 (EPF) • 马来西亚税务委员会 (IRB) • 马来西亚皇家海关总署 (RMCD) 联合协作 • 会计总署 (AG) 与基层统计单位举行会议 • 国家机关负责组织 • 参与者包括协会、机关、居民组织。 11

ENHANCING SECONDARY DATA 加强二级数据 ENHANCING SECONDARY DATA 质量 QUALITY 提升行业代码的重要性 ——马来西亚标准行业分类（MSIC） 了解公司/企业注册号码的准确性（唯一标识符） 促进国际数据质量评估框架（如对机构的国家质量保证框架(NQAF)和数据质量评估框架(DQAF)） 通过干部提供统计要求方面的技术支持 参与技术工作组 12

ENHANCING SECONDARY DATA 加强二级数据 ENHANCING SECONDARY DATA 主要挑战 KEY CHALLENGES 马来西亚各机构制定有各种不同的政策、举措、项目、规划和数据。问题是在这方面缺少监督和协调。由于这个原因，数据/信息分散，还导致政策重叠。 不同的概念和定义 标准；数据不同步 更新。 各机构缺少对数据重要性的认识 立法/法律导致机构缺少渠道从其他机构获得相关管理数据集（数据库），不了解元数据 13

WAY FORWARD 发展之路 • 与马来西亚邮政签订谅解备忘录，使 用每名居民拥有唯一地址的管理数据 2020年人口普查 • 与马来西亚邮政签订谅解备忘录，使 用每名居民拥有唯一地址的管理数据 2020年人口普查 • 开展研究，找到新的大数据处理技术 • 提供大数据分析应用并生产新的产品。 14

CONCLUSION 结论 为促进国家进步，政策制定者和用户需要社会经济统计数据 马来西亚统计局通过实施《2015-2020年改造计划》，积极应对未来挑战和政策制定者及规划者的需求 该计划确保马来西亚统计局拥有该计划中的重要职能，到2020年实现国际一流统计机构的宏伟目标。 15

www.statistics.gov.my 16