使数据易于访问：利用统计数据和元数据交换

使数据易于访问：利用统计数据与元数据交换 关键点 •统计数据与元数据交换（Statistical Data and Metadata eXchange，SDMX）是一个ISO标准，旨在定义和标准化统计数据和元数据的交换，同时提高各类组织之间信息共享的效率。 杰弗里·纳波莱斯顾问ADB 布赖恩·巴菲特顾问 亚洲开发银行（ADB） •采用SDMX标准可以提升数据质量和效率。SDMX的实施降低了人工数据处理和错误率，同时促进了数据验证、处理和报告的自动化。 帕梅拉·拉皮塔恩统计官员ADB 施坦恩·施皮珀高级统计学家ADB •SDMX正在迅速获得动力。它正迅速成为简化数据活动和促进统计互操作性的推动力量，已有超过100个国家和地区的统计局及央行正在使用该标准。 统计基础原理的起源 统计学在塑造发展倡议中起着关键作用——这一观点得到了许多规划者、政策制定者、研究人员、数据分析师和统计学家在国家及国际机构中，以及学术界中的认同。 官方统计数据需要指导原则的需求在20世纪80年代末期变得明显，当时中东欧从中央计划经济向市场驱动型民主政治过渡。作为回应，欧洲统计学家会议于1991年制定并批准了官方统计数据的基本原则。然而，很快便显而易见，这些原则在欧洲之外也具有更广泛的相关性。经过国际咨询过程，联合国统计委员会（UNSC）在全球范围内采纳了这些原则。经过修订的序言，联合国官方统计数据的基本原则于1994年4月正式通过，并在2014年得到联合国大会的批准，这标志着国际统计学发展中一个重要的里程碑。 •SDMX具有广泛的应用性。SDMX原则也适用于政府和国际组织发布的各种非官方统计指标。 •能力建设对于成功实施SDMX（ Statistical Data and Metadata Exchange ）是必不可少的。提供易于获取且成本效益高的培训，以使数据生产者和用户掌握有效应用标准所需技能，这一点至关重要。 ISBN 978-92-9277-176-8（印刷版）ISBN 978-92-9277-177-5（PDF版）ISSN 2071-7202（印刷版）ISSN 2218-2675（PDF版）出版物库存号 BRF250028-2 DOI：http://dx.doi.org/10.22617/BRF250028-2 ADB简报 No. 336 为了帮助统计机构评估它们在实施基本原则方面做得如何，联合国安理会（UNSC）在2020年制定了一个自我评估成熟度模型。根据该模型，以下为具有高度统计成熟度的选定目标： 在与国家统计办公室（NSOs）协商后开发，SDMX标准提供了一个全面框架，用于结构化、收集、生产、交换和管理统计数据和元数据。通过这样做，SDMX实现了不同统计系统和领域的无缝集成和数据共享。保守估计，超过100个NSOs和中央银行已采用SDMX标准及其相关的开源工具，以改进其统计生产流程和方法。 (i) 用户可以无限制地探索和使用数据，包括通过在线平台。 (ii) 数据下载提供开放、机器可读的格式，如可扩展标记语言（XML）、JavaScript对象表示法（JSON）和逗号分隔值（CSV）。在线应用程序编程接口允许直接与统计输出进行交互。 (iii) 发布日期和时间提前公开宣布。发布日程的任何变动都会公布，并附上详细的解释。 (iv) 统计方法在可用的情况下遵循国际推荐的标准和实践。 (v) 质量报告伴随数据发布，并提供用户指南以帮助有效解读数据。 (vi) 用户会被告知任何方法上的变更或错误修正。透明的流程和公开的政策指导了这些更新的报告。 (vii) 确保统计系统之间的协调一致是战略重点。治理机制监督并促进数据来源之间的对齐。 (viii) 在可能的情况下，统计概念和资源在数据生产者之间实现协调。集中资源支持数据生产者之间输出的对齐。 (ix) 国家生产者机构合作以确保协调一致，并采用统一的统计协调方法。 (x) 在开发、生产和传播官方统计时，使用国际上认可的概念、分类和方法。根据适当的情况采用新版本。 (xi) 在国家统计系统中积极鼓励使用国际标准，并努力参与这些标准的开发。 SDMX有许多优势，可以帮助组织在其努力实现联合国统计委员会关于官方统计基本原则的成熟度模型下的目标。例如，采用SDMX标准可以促进高质量和更及时数据的产生。 SDMX通过预验证、自动化报告流程、标准化数据结构和启用高效的数据收集方法来确保数据准确性。该标准允许在预定义的定义下对数据消息进行预验证。这确保了数据消息的一致性，减少了数据交换过程中的错误，并最小化了手动干预的需要。因此，数据生产者可以在发送数据集之前检查其数据的准确性和一致性。通过在源头避免错误并确保合规性，SDMX的预验证功能最小化了数据生产者和消费者之间为了纠正数据问题而进行的多次沟通。它简化了报告流程，并减少了数据验证过程中经常发生的来回交流。 SDMX通过减少手动数据转换的需求和促进快速数据验证的自动化检查来提高数据的及时性。自动化验证过程可以快速识别错误或不一致性，减少手动验证和验证所需的时间。例如，在报告议会中女性比例时，自动化检查确保“性别”字段正确设置为“女性”，并防止任何错误的“男性”或“其他”输入。这种自动化使得验证后的数据能够更快地可用，并使用户能在更短的时间内访问这些高质量数据。 截至目前，实现这些成熟度目标仍然是许多统计机构的一个愿望——这个愿望在没有更深入分析组织自身运作方式的情况下，不太可能实现。 SDMX也实现了数据的自动化处理，减少了与人工操作相关的人为错误的可能性。自动化的工作流程确保了数据处理的连贯性和准确性，从而最终提高了整体数据质量。 统计数据和元数据交换的必要益处 此外，SDMX标准的采用在国家级统计系统中引发了自动化程度的提升。这种自动化是通过SDMX应用程序编程接口（API）实现的，它提供了对统计数据和元数据的编程访问。例如，API数据查询允许检索从整个数据集到单个观察值的统计信息。同样，API结构查询提供了对各个粒度级别结构元数据的访问，例如，从源中可用的全部元数据集合到一个单独的代码。 统计数据与元数据交换（SDMX）是国际标准化组织（ISO）的一个标准，它已成为一种简化数据活动、促进全球统计互操作性的手段。 SDMX最初是为了关注统计宏观汇总而开发的，但后来已扩展到支持微数据和各种非结构化数据格式。尽管它最初的设计重点是官方统计，但SDMX提供了灵活性，可以应用于广泛的领域。 使数据易于访问 标准化对于统计成熟度的重要性为什么至关重要 因为SDMX推广使用标准化的数据结构和交换格式，组织可以将他们的报告系统与这些结构和格式对齐，减少维护多个、多样化的报告系统的需求。在组织和数据领域中实施标准化进一步减少了与管理和各种报告格式及交换协议相关的复杂性。这种简化有助于显著减少整体数据报告的负担。 SDMX的力量在于其信息模型，该模型允许围绕数据模型开发流程和功能，而不是受限于特定的数据语法或格式。SDMX信息模型建立了一个共同的语言和结构，用于表达统计概念，以确保数据表示的一致性和统一性。 SDMX是一种灵活且易于访问的框架，提供了定制的灵活性，并通过访问免费的开发工具和代码实现成本效益。大多数SDMX技术工具都是免费和开源的，这不仅降低了获取或生产工具的成本，还使组织能够从SDMX社区创建和维护的广泛解决方案中受益。此外，开源社区共享专业知识和最佳实践，免费提供宝贵的资源。这些因素在很大程度上有助于消除实施和数据可访问性的障碍。 SDMX支持描述统计数据的通用术语，从而协调概念和代码列表。这一强大的术语基础标准化了各个统计领域的数据描述。协调统计数据的内容和结构提供了诸多优势，包括实施者和用户之间的共享语言。这是通过使用统一代码，并具有不同语言表达名称和描述的方式实现的。 SDMX也被设计得具有灵活性和与现代技术的互操作性。这种适应性允许国家统计组织和其他数据生产机构将SDMX与当代信息技术基础设施、数据库和数据处理工具集成，从而促进更现代化、更高效的数据生态系统。 术语方法通过减少映射和数据处理的步骤来节省时间和资源，通过基于共同约定的格式的工具的更广泛可用性，以及存在SDMX登记册来促进重复使用。 SDMX通过使用标准化术语来协调元数据，增强了可解释性。这有助于全球统计语言的开发，并通过跨领域的概念、共享内容、协调的统计指南以及在各个领域和机构中的广泛重用，提高了连贯性。 组织因此可以根据他们的具体需求定制SDMX的实施，考虑到他们现有的基础设施、数据工作流程和运营优先级。这种灵活性使他们能够将标准调整以适应他们特有的数据生产流程、技术能力和组织目标。尽管国家统计机构是SDMX的主要用户之一，但其他组织，如国际机构、研究机构和私营部门组织，也可以利用其适应性来支持多样化的数据共享需求。 这些目标是联合国安理会（UNSC）在官方统计基本准则中实现高度成熟度的关键目标之一。 如何促进跨部门协作 SDMX标准的采用也有助于全球统计数据管理实践的现代化。由于该标准得到全球范围内的认可和采用，它促进了国际组织和各国经济之间的协作，并促进了现代实践、方法和技术的交流，为统计数据管理创造了一个共享并定期更新的愿景。 国家统计局的核心职责包括收集、处理和传播统计数据。每个向国家统计局请求数据或向其提供数据的组织可能有自己的独特的数据格式要求。在这些情况下，国家统计局可能发现自己不得不将同一数据集转换成多种格式（例如，电子表格、文本文件、数字文件），这显著增加了其工作量和对资源的需求。采用SDMX标准在这些情况下证明极为有益。 标准在数据生产与共享中的作用 SDMX标准为统计业务流程带来了许多好处，包括数据收集、生产、报告和传播。重要的是，使用该标准使得从不同来源汇总、比较和分析信息变得更加容易。这反过来又使得组织在国家和国际层面更有效地共享和使用易于理解的统计信息。 SDMX的标准方法使得在交换、报告和传播统计信息时，系统之间能够实现互操作性。结果是，不同统计应用和组织之间的数据和元数据的一致性和可比性得到提升。 该治理结构的关键组成部分包括赞助人委员会，负责监督战略决策，以及秘书处，负责该倡议的运营管理。这一层级结构确保了赞助组织之间的高效协调和决策。此外，技术工作组统计工作组在持续改进SDMX标准以满足用户需求方面发挥着积极作用，确保其既相关又灵活。 特定领域的数据模型和跨领域代码列表。它们也是在SDMX社区内的实施经验基础上开发的，利用从实际实施中吸取的教训来确保所有指南都基于现实世界场景，并反映全球最佳实践。 通过免费可用的学习资源支持采用 另一项标准下数据治理的 critical critical aspect crucial aspect is the SDMX Information Model. 它描述了有关统计数据、元数据和数据交换过程的关键概念。该模型可用于描述任何multi-dimensional dataset，无论属于哪个 statistical domain统计领域，并且是 statisticians 统计学家们的首要研究 focus研究焦点。该 model 模型作为 SDMX 框架的核心 fundamental 基础组件，定义了统计数据和元数据的结构。 在国家统计系统中采用SDMX的关键挑战之一是缺乏对该标准和与之相关的技术与工具的了解。 鉴于在所有管理层级都存在知识差距，提供能够满足从初学者到更高级用户的各种员工群体的培训项目和研讨会至关重要。此类项目确保参与者能够掌握SDMX基础概念以及/或标准的更技术性的方面的理解。 更具体地说，该模型识别统计域内的对象并定义它们之间的关系。这包括核心概念、它们的作用以及允许清晰理解各统计机构之间相互联系的计算列表。 为了支持统计机构内的能力建设，已经开发了几种在线培训项目，使参与者能够根据自己的学习节奏和专业知识水平进行学习。此外，许多电子学习课程都是免费提供的，这降低了学