隨著信息化發展，大數據利用和數據安全正在逐步影響著社會、經濟發展。隨著近年來行業信息化的快速發展，無論是生產還是營銷，都已積累了海量的數據。

　　如何將大數據等技術在更加有效和安全的情況下運用在行業的統計工作中，為行業的經營、管理和持續健康發展提供更加有利的支撐和保障，成為行業企業需要研究的一項重要課題。

　　大數據與統計學的關系

　　大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據不僅僅是體量大的數據集合，更具有數據冗雜、低價值密度、提煉和分析出有效用價值困難等特點。

　　統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。統計學用到了大量的數學及其他學科的專業知識，其應用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。

　　那么，大數據與統計學之間是什么關系呢？大數據和統計學實質上的相同點都是在收集數據并進行分析，但也有以下兩點不同：

　　知識體系不同。統計學注重的是方式方法，大數據則更關注于整個數據價值化的過程。大數據不僅需要統計學知識，還需要具備信息化知識和更多的數學知識。

　　數據集不同。傳統統計學由于可行性的原因，常常得到的只是一個樣本，但是需要描述樣本取自的那個大數據集。大數據則常常可以得到數據總體，例如關于一個公司的所有職工數據、數據庫中的所有客戶資料等。在這種情形下，統計學的推斷價值就相對較弱了。

　　加強大數據與統計的合理融合

　　結合大數據做好統計分析，服務好營銷工作。隨著中國經濟市場化發展和供給側改革的穩步推進，卷煙營銷市場化取向改革要求越趨迫切。研究在銷售中利用大數據做好統計，能更加合理地滿足市場需求，讓卷煙營銷穩定運行，從而推動行業保持持續健康發展。當然，這些數據是否是最新數據、數據的精確度如何，顯得非常重要。所以，利用大數據獲取數據，再將獲取的數據合理地進行統計分析尤其重要。

　　用好大數據統計學，抓好物流降本增效。綜合現有的大數據及未來能獲取到的行業外相關數據，能進一步合理地優化倉庫庫存、物流配送線路和客戶服務體驗。例如，在物流運輸環節，很多行業企業一直提倡優化物流線路，但是更多的都是通過送貨員的經驗進行調整。通過對送貨路線和零售客戶分布進行大數據分析，能更加合理優化配送線路，合理配置資源，逐步降低物流成本，提高配送效率。

　　拓寬大數據統計分析領域。大數據時代，煙草企業不僅要在卷煙生產或營銷上充分利用好統計工具，更應將統計工作拓展到企業管理的方方面面，堅持對大數據統計分析和數據的挖掘利用，為企業管理的各個方面提供科學的咨詢意見決策參考。

　　加強統計機構中信息化人員的比例。在信息化技術爆炸的時代，行業企業統計工作更需要抓住機遇，大量引進熟悉大數據開發與應用的技術型人才，用以處理目前龐大的生產經營管理數據，也能通過信息化人才和統計人才相搭配，完善統計制度和方法，加快統計工作改革，為企業市場化轉型和持續健康發展提供更好的保障。