数字经济是指以数字化技术为基础，利用网络信息通信技术，使各种经济活动更加高效、便捷、创新和转型的经济形态。
数字经济在当前已经发展到了一个相当领先的水平，成为了推动社会经济发展的新引擎。
然而，在数字经济领域中，要进行准确的统计测算是一件十分困难的事情。
数字经济具有以下几个整体特征：一是大数据、高速度的处理需求。
二是网络与信息技术的深度融合和普及，促进了产品和服务的工业化和规模化。
三是新的产业形态，如共享经济和新零售等。
这些特征决定了数字经济的统计测算具有极大的难度。
数字经济数据达到了海量、分散、高速的级别，数据源的种类也非常多样，常常是各种异构的结构化和非结构化数据的混合。
数字经济的数据统计量非常庞大，处理速度也需要极快的速度。
因此，如何选择合适的数据采集方法和统计分析工具、采集、处理、输出数据，对数据的质量进行保证，各种技术应用、数据加工等方面，需要经验丰富的专业人员进行操作。
同时，数字经济还存在着很多发展不平衡的问题，如不同地区、不同企业、不同行业的数字经济发展水平存在很大差距。
不同数据样本的选取、数据特征与数据模型的匹配、数据质量的控制等方面，都极具挑战性。
数字经济的发展，对于统计分析业务的人才需求也提出了更高的考验，需要掌握更加全面、精细、深入的数据处理技术，掌握更多的相关业务理论，同时也需要具备更强的创新意识和实践能力。
综上所述，数字经济的统计测算难度确实非常大，需要加强数据采集、处理、分析等方面的技术实力，增强数据的质量和精度，完善数据共享平台，同时也需要加强数据统计分析人才的培养，以便更好地推进数字经济的发展。