食品安全檢測數據倉庫技術的應用與研究

楊彥

本文通過分析數據倉庫技術對食品安全進行檢測，進而構建完善的食品安全檢測數據倉庫系統，為分析食品安全面臨的風險以及有效保證食品安全提供有效的數據支持，同時也為進一步挖掘數據信息和檢測系統平臺的建設做好必要的基礎工作。

食品安全檢測數據信息及風險預警

食品安全檢測數據特征。創建數據倉庫之前需要從源系統中獲取基礎數據，然而數據來源多種多樣、數據信息不規范等問題層出不窮。比如，很多數據分析其實根本沒有意義，有意義的數據面臨著不完整或者是冗余的問題。食品安全檢測結果作為數據分析中十分重要的內容，然而因為檢測項目多種多樣，參考標準更是各有出入，以至于項目信息以及檢測結果都存在著諸多的不規范。

數據規范為食品安全信息化提供保障。信息作為數據的一種，數據也是信息特殊的表現形式。此外，信息作為借助數據符號進行信息表達的一種形態，數據如果缺乏知識型以及有用性自然不能稱之為信息，更不具有價值。因此，對數據進行分析重點是揭示數據中隱含的規律并且發現有效的數據信息，進而為決策者提供有效的理論依據，做到“讓數據說話”。數據規范作為數據分析的重要依據以及有效工具，必須通過創建有效的數據規則對所獲取的檢驗數據實施統一規范才能做到“用數據說話”，并且也才能夠真正發掘出對食品安全進行分析的有效數據。

食品安全檢測數據倉庫創建研究及技術應用

數據處理。檢測數據庫中的內容包含了關于食品的諸多信息，比如食品名稱、檢測時間以及檢測項目和檢測結果等等。數據分析需要重視的內容包含了食品種類、檢測時間、項目以及檢測結果等等。食品檢測數據階段也存在諸多問題，比如同類樣品需要檢測的項目存在分布不均的問題，不同的樣品需要檢測的項目也是不同的。檢測項目的檢測結果也存在錄入不規范的問題，比如“>3000”、“未檢出”等等，同時還囊括了進出口國以及產地錄入缺乏規范性的問題等等。

數據離散分層規則的建立。第一，產品字典表的建立。這一數據層的建立內容主要可以劃分成動物、植物產品、動物產品以及食品和植物這五大類別，不同的類別分別可以劃分成三層分級，具體可以細分成100多種小類。第二，項目字典表。對食品檢測風險物質進行梳理，根據國際標準對不同的檢測項目實施分類，并且創建不同的適用規則。分別創建涉及轉基因、微生物、元素、農藥殘留、添加劑、獸藥殘留以及轉基因和理化檢測等幾個主要的檢測項目字典庫，不同的類別下面分設不同的分類。第三，地域國別字典表。根據不同地區的食品區域分布現狀進行地域國別字典表的設計，充分根據地理經緯度創建完善的地圖模式，進而對不同地區以及國家進行展現，盡量做到直觀、清晰易懂。

食品安全檢測數據倉庫的應用。

（1）研究數據分析結果的可視化展示

充分利用實驗過程中獲取的檢測數據，對檢測情況以及檢出結果做到直觀化分析，同時也為領導決策提供最有效的第一手資料，進一步健全決策依據，還需要對決策辦法進行優化，保證決策具有較強的科學性。借助管理信息系統把視頻檢測過程中獲取的數據進行整理，保證數據分析做到準確性以及可靠性，全面提升工作效率。

（2）利用數據挖掘工具提取實現價值信息

通過科學數據挖掘算法，比如自動預測以及關聯規則等等。在創建食品檢測數據倉庫之后還需要發掘更加有價值的內容，進而幫助決策人員了解和掌握食品安全的數據情況，能夠做出更加直觀的結論，這對于總結食品安全歷史發展和變化規律具有十分重要的作用。

（3）采用數理統計趨勢分析法對檢測數據進行分析

對食品安全趨勢進行分析具體指的是對食品檢測的所有歷史數據以及相關信息作出統計分析，進而對食品安全的前景進行預測。實施食品安全趨勢分析也是作出食品安全決策科學化管理十分重要的工具，同時也能夠為食品安全管理部門制定執行計劃以及加強食品安全指導提供重要的依據。

食品安全相關問題關乎普通大眾的生活實際，我國食品安全監測體系以及風險預警體系更需要進一步完善，創建數據倉庫才是風險信息管理體系中最為重要的一環，應獲得更多的重視和深度研究。文章所探討的食品安全檢測數據倉庫也是對這種技術的有效應用和研究，這為創建食品檢測數據倉庫提供了十分重要的安全預警保障。