大數(shù)據(jù)技術(shù)在建設(shè)現(xiàn)代化煙草經(jīng)濟(jì)體系中的作用、發(fā)展和構(gòu)想

余裕承

摘 要：大數(shù)據(jù)技術(shù)在現(xiàn)代化煙草經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)中的功能和作用不斷提高，已成為影響整個(gè)行業(yè)體系能否實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要力量。在實(shí)際中，僅靠行業(yè)各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)者自身的專(zhuān)業(yè)知識(shí)以及工作經(jīng)驗(yàn)很難從海量的行業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)中快速準(zhǔn)確地獲取有用信息。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對(duì)龐大的行業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)進(jìn)行特定分析，從而輔助領(lǐng)導(dǎo)決策，提高決策的科學(xué)性和實(shí)時(shí)性，最終實(shí)現(xiàn)管理效能以及整體執(zhí)行能力的大幅提高。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù);煙草行業(yè);煙草經(jīng)濟(jì)體系

中圖分類(lèi)號(hào)：F721文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1005-6432（2022）08-0187-02

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.08.187

近年來(lái)，在推動(dòng)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的情況下，煙草行業(yè)各種信息平臺(tái)的能力顯著提高，收集了大量數(shù)據(jù)，這能促使對(duì)現(xiàn)代化煙草經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)的理解更加豐富和準(zhǔn)確。但是對(duì)于龐大數(shù)據(jù)量的挖掘分析及其應(yīng)用在很大程度上是缺失的，無(wú)法為現(xiàn)代化煙草經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)及其拓展應(yīng)用提供有效的幫助。為應(yīng)對(duì)龐雜數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)以及謀求信息優(yōu)勢(shì)，迎接“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的來(lái)臨，必須對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)在建設(shè)現(xiàn)代化煙草經(jīng)濟(jì)體系中的作用、發(fā)展和構(gòu)想進(jìn)行前瞻性探討。

1 大數(shù)據(jù)在煙草行業(yè)中的作用和發(fā)展

大數(shù)據(jù)先進(jìn)技術(shù)和強(qiáng)大應(yīng)用在煙草行業(yè)蘊(yùn)藏著巨大潛力，已成為全國(guó)煙草行業(yè)提升軟實(shí)力和硬實(shí)力的源泉之一。早在2012年，浙江煙草就已經(jīng)開(kāi)始了探索，時(shí)至今日，也在行業(yè)內(nèi)取得了顯著成效，有力提升了行業(yè)大數(shù)據(jù)綜合處理水平。

縱觀近年來(lái)行業(yè)內(nèi)工商企業(yè)在大數(shù)據(jù)探索和嘗試上所做的代表性、基礎(chǔ)性項(xiàng)目，多數(shù)旨在提高多源泉、多樣化和天量交錯(cuò)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的邏輯抽象和研判解讀能力，解決分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中由不完整數(shù)據(jù)分析出有價(jià)值信息的問(wèn)題，在騰訊、阿里巴巴、華為等國(guó)內(nèi)頂尖高技術(shù)公司的支持下開(kāi)發(fā)了一系列分析邏輯抽象性強(qiáng)、邏輯抽象性弱和完全無(wú)邏輯抽象性的天量數(shù)據(jù)的程序及“爬蟲(chóng)”算法，并初始有能力對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行視頻化處理，研制出了面向任務(wù)的易操作、易理解的可視化人機(jī)交互工具[1]。通過(guò)整體計(jì)算機(jī)化解構(gòu)技術(shù)的應(yīng)用，可第一時(shí)間或略微延遲的批量解構(gòu)和深度挖掘廣義數(shù)據(jù)和信息，其特有的隨機(jī)游走捕捉和“爬蟲(chóng)”算法可從大數(shù)據(jù)中捕捉品牌培育、專(zhuān)賣(mài)監(jiān)管、規(guī)范經(jīng)營(yíng)等極有價(jià)值的信息。通過(guò)這些項(xiàng)目的研究，行業(yè)內(nèi)工商企業(yè)初步能將數(shù)據(jù)資源迅速精準(zhǔn)地轉(zhuǎn)化為煙草行業(yè)決策優(yōu)勢(shì)，并進(jìn)而轉(zhuǎn)化為市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，極大地減少?gòu)臄?shù)據(jù)到?jīng)Q策的時(shí)間。

當(dāng)前行業(yè)內(nèi)工商企業(yè)比較關(guān)注的是如何通過(guò)開(kāi)發(fā)迅速精準(zhǔn)解構(gòu)數(shù)據(jù)的算法模型，將天量數(shù)據(jù)進(jìn)行最快捷的、全計(jì)算機(jī)化的關(guān)聯(lián)、匹配和調(diào)用，挖掘出有關(guān)卷煙零售戶、消費(fèi)者的喜好、質(zhì)量追溯、準(zhǔn)確銷(xiāo)售等關(guān)鍵市場(chǎng)信息，并構(gòu)建面向目標(biāo)可認(rèn)知的決策，使作為經(jīng)營(yíng)主體的地市煙草公司和作為執(zhí)法主體的縣級(jí)煙草專(zhuān)賣(mài)局能夠以極高的速度監(jiān)測(cè)和把握市場(chǎng)態(tài)勢(shì)。

從研究方向上看，行業(yè)內(nèi)相關(guān)工商企業(yè)重點(diǎn)對(duì)以下四個(gè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)技術(shù)做了探索：建立全國(guó)煙草行業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)通用的統(tǒng)一譜系構(gòu)架，用于不同單位實(shí)體間數(shù)據(jù)識(shí)別和關(guān)聯(lián);引入數(shù)據(jù)源并建立目錄，通過(guò)阿里巴巴、騰訊、華為的云環(huán)境利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行整合;進(jìn)行煙草行業(yè)決策分析，開(kāi)發(fā)先進(jìn)的分析工具支持決策，特別是貨源精準(zhǔn)投放、專(zhuān)賣(mài)精準(zhǔn)監(jiān)管和物流成本控制;利用云計(jì)算的安全性和完整性，增強(qiáng)行業(yè)信息網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的防御能力。

2 大數(shù)據(jù)在煙草經(jīng)濟(jì)體系中的應(yīng)用和發(fā)展啟示

大數(shù)據(jù)研究作為一種新型技術(shù)，會(huì)對(duì)煙草產(chǎn)業(yè)的種植采購(gòu)、精益物流、產(chǎn)品加工、品牌培育、專(zhuān)賣(mài)監(jiān)管等各方面產(chǎn)生重大影響。將大數(shù)據(jù)技術(shù)真正應(yīng)用于現(xiàn)代化煙草經(jīng)濟(jì)體系全產(chǎn)業(yè)鏈，需要觀念的轉(zhuǎn)變、關(guān)鍵技術(shù)的攻關(guān)以及實(shí)踐領(lǐng)域的不斷探索和嘗試，這些都是當(dāng)前煙草行業(yè)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域面臨的重大挑戰(zhàn)。

首先，必須轉(zhuǎn)變解決煙草行業(yè)在應(yīng)用大數(shù)據(jù)中遇到的問(wèn)題的思路和觀念，才能真正把握大數(shù)據(jù)應(yīng)用的規(guī)律性，目前萬(wàn)物互聯(lián)解決了數(shù)據(jù)來(lái)源的癥結(jié)，云計(jì)算構(gòu)建了開(kāi)發(fā)新算法的云環(huán)境，但大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代化煙草經(jīng)濟(jì)體系中的應(yīng)用還需要注意容易產(chǎn)生的“冠大數(shù)據(jù)之名，無(wú)大數(shù)據(jù)之實(shí);行大數(shù)據(jù)之道，無(wú)大數(shù)據(jù)之憂”這類(lèi)普遍存在的問(wèn)題，這導(dǎo)致存在數(shù)據(jù)零散、綜合性不強(qiáng)、局部數(shù)據(jù)多、全局信息少;有些視頻、態(tài)勢(shì)、圖像等產(chǎn)生的非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)無(wú)法有效傳遞和存儲(chǔ);數(shù)據(jù)無(wú)序管理的常態(tài)人為增大了數(shù)據(jù)分析和處理的難度。因此需要對(duì)基于信息系統(tǒng)和業(yè)務(wù)應(yīng)用產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行更多的數(shù)據(jù)挖掘探索，以真正基于數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)工作提供更多科學(xué)指導(dǎo)，并更多的考慮網(wǎng)絡(luò)安全性、數(shù)據(jù)共享保密等隱患。

其次，在關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)上，數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)和管理、異地?cái)?shù)據(jù)同步策略、網(wǎng)絡(luò)安全保障數(shù)據(jù)安全加密傳輸、跨地區(qū)信息高速處理等都是亟待解決的技術(shù)難題，需要在華為、阿里巴巴、騰訊等國(guó)內(nèi)頂尖高技術(shù)公司的協(xié)助下對(duì)大數(shù)據(jù)基本知識(shí)與運(yùn)用平臺(tái)研究、數(shù)據(jù)推動(dòng)的全新計(jì)算機(jī)程序開(kāi)發(fā)、大數(shù)據(jù)解構(gòu)運(yùn)用等方面的關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)[2]。要開(kāi)發(fā)出一系列結(jié)構(gòu)化推理技術(shù)和眾包技術(shù)，幫助現(xiàn)代化煙草經(jīng)濟(jì)體系全產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)上的人員從根源、支撐條件、預(yù)先埋設(shè)等多角度對(duì)不同數(shù)據(jù)的解構(gòu)結(jié)果、樣本數(shù)據(jù)判斷結(jié)果及主要理論進(jìn)行推導(dǎo)研判與評(píng)估測(cè)驗(yàn)，人機(jī)協(xié)同凝練并豐富最終結(jié)論，以提高數(shù)據(jù)資源解構(gòu)的精準(zhǔn)性與透徹性，逐漸培養(yǎng)現(xiàn)代化煙草經(jīng)濟(jì)體系的大數(shù)據(jù)技術(shù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)和核心技術(shù)能力。

最后，在煙草全產(chǎn)業(yè)鏈的應(yīng)用方面，通過(guò)透徹分析各研究領(lǐng)域、多語(yǔ)言的論文資料和知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息，定期對(duì)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域新涌現(xiàn)技術(shù)、開(kāi)創(chuàng)性技術(shù)對(duì)煙草產(chǎn)業(yè)未來(lái)的發(fā)展影響進(jìn)行前瞻性評(píng)價(jià)并做出發(fā)展?jié)摿ε琶A(yù)判未來(lái)的發(fā)展方向;著重挖掘大數(shù)據(jù)在資源分配、設(shè)備運(yùn)行、精準(zhǔn)監(jiān)管、網(wǎng)絡(luò)防御、智慧物流、貨源投放、成本控制等方面的運(yùn)用需求，尤其需要逐步拓展大數(shù)據(jù)技術(shù)在提升黨建工作水平中的作用。

3 未來(lái)構(gòu)想

大數(shù)據(jù)技術(shù)的更新、發(fā)展、進(jìn)步和應(yīng)用必將催生出新的煙草全產(chǎn)業(yè)鏈運(yùn)行模式和機(jī)制，并對(duì)煙農(nóng)、零售戶、消費(fèi)者的行為選擇產(chǎn)生深刻影響。在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代化煙草經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)中各環(huán)節(jié)的不斷深入，行業(yè)各級(jí)責(zé)任主體發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的效能將顯著提高。

第一，設(shè)備調(diào)度。涉及設(shè)備的購(gòu)買(mǎi)、存儲(chǔ)、領(lǐng)取、使用、維護(hù)、退出等多個(gè)節(jié)點(diǎn)，加之未來(lái)設(shè)備日益綜合性多功能，對(duì)設(shè)備進(jìn)行精細(xì)化管理特別艱難且費(fèi)時(shí)耗力。以后伴隨著AI設(shè)備進(jìn)入應(yīng)用范疇，其自動(dòng)化的數(shù)據(jù)采集技術(shù)能夠采集設(shè)備自身和其他非AI設(shè)備的數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備的全壽命智能化管理、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)管和精細(xì)化維護(hù)保養(yǎng)[3]。還可以基于大數(shù)據(jù)，挖掘出設(shè)備運(yùn)用的規(guī)律知識(shí)，進(jìn)行前瞻性維護(hù)提醒，最大程度提升各種設(shè)備的使用時(shí)間，降低設(shè)備的購(gòu)置、維護(hù)、使用和管理費(fèi)用。

第二，故障診斷。各種設(shè)施設(shè)備的故障診斷，都是基于出現(xiàn)的故障反向找出具體原因，對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)、多過(guò)程、突發(fā)性故障的診斷效率低下。基于大數(shù)據(jù)的問(wèn)題判斷，能夠迅速精準(zhǔn)提供處理方案，通過(guò)收集問(wèn)題種類(lèi)、分析問(wèn)題特征、建立問(wèn)題案例知識(shí)庫(kù)以及各種信息平臺(tái)收集到的設(shè)備各構(gòu)成部件的情況數(shù)據(jù)，與問(wèn)題種類(lèi)和征狀進(jìn)行關(guān)聯(lián)性解構(gòu)，抽象提煉出故障規(guī)則，并結(jié)合維護(hù)人員的經(jīng)驗(yàn)制定問(wèn)題解決方案，最后搭建起設(shè)備的智能化問(wèn)題判斷模型。

第三，信息深度分析。通過(guò)大數(shù)據(jù)工具，提高對(duì)煙草行業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)各領(lǐng)域數(shù)據(jù)信息的發(fā)現(xiàn)和深度認(rèn)知能力。未來(lái)的各級(jí)信息中心會(huì)同計(jì)劃、營(yíng)銷(xiāo)、專(zhuān)賣(mài)、物流、財(cái)務(wù)等部門(mén)可以從各類(lèi)信息中提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)，基于綜合管控、資源調(diào)配、業(yè)務(wù)管理、標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)、費(fèi)用管理、績(jī)效考核這樣一個(gè)立體化的多層次、多角度空間，以視頻化形式展現(xiàn)解構(gòu)結(jié)果信息，為各級(jí)決策者提供精準(zhǔn)透徹的判斷、管理數(shù)據(jù)支撐[4]。

第四，業(yè)務(wù)流程優(yōu)化。在大數(shù)據(jù)背景下，多維度、多角度、大范圍的信息獲取方式日趨豐富，數(shù)據(jù)量日益巨大。通過(guò)形成龐大、實(shí)時(shí)更新、可靠的數(shù)據(jù)資源，利用人工智能相關(guān)算法，可從原來(lái)依靠經(jīng)驗(yàn)定性判斷轉(zhuǎn)為依靠數(shù)據(jù)精準(zhǔn)定量的計(jì)算出區(qū)域市場(chǎng)零售戶、消費(fèi)者的銷(xiāo)售節(jié)奏和消費(fèi)偏好，從而預(yù)測(cè)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和品牌發(fā)展，有效地對(duì)企業(yè)現(xiàn)有資源進(jìn)行模擬培訓(xùn)和預(yù)先推演，得出各種市場(chǎng)環(huán)境下的最佳資源分配和模塊搭配方案，形成準(zhǔn)確的、體系化的決策方案表，簡(jiǎn)化決策流程，從而大大縮減決策循環(huán)周期（OODA）[5]。基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建煙草全產(chǎn)業(yè)鏈質(zhì)量追溯云，通過(guò)各類(lèi)設(shè)施設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、試驗(yàn)數(shù)據(jù)等的精準(zhǔn)整合，可實(shí)現(xiàn)人—財(cái)—物一體化的共享與協(xié)同的信息平臺(tái)，并提供包括資源類(lèi)、信息類(lèi)、應(yīng)用類(lèi)的云服務(wù)。基于云服務(wù)，煙草全產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)、各責(zé)任主體在執(zhí)行層面的各類(lèi)設(shè)施設(shè)備實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián)，圍繞“賣(mài)好這根煙”組織各類(lèi)設(shè)施設(shè)備自動(dòng)化開(kāi)展作業(yè)。

第五，在隊(duì)伍建設(shè)領(lǐng)域，可運(yùn)用可視化、人機(jī)交互等大數(shù)據(jù)技術(shù)，研發(fā)智能化培訓(xùn)、人員及模擬培訓(xùn)體系，第一時(shí)間收集、處理、解構(gòu)不同層面、不同權(quán)利實(shí)體的基礎(chǔ)資料，自動(dòng)提煉出培訓(xùn)管理評(píng)估報(bào)告。還可全面運(yùn)用邏輯解構(gòu)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)預(yù)研文獻(xiàn)、綜合評(píng)價(jià)資料、培訓(xùn)方案、培訓(xùn)進(jìn)度等資料進(jìn)行透徹的對(duì)比、關(guān)聯(lián)、分層和評(píng)判，摸索出培訓(xùn)管理中大概率存在的缺陷或癥結(jié)，進(jìn)一步圍繞資源分配掌控提出相關(guān)決策意見(jiàn)。在安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方面，也可基于大量歷史安全數(shù)據(jù)樣本，對(duì)實(shí)時(shí)采集的安全數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研判，提供較為迅速的輔助決策功能。

4 結(jié)論

大數(shù)據(jù)已成為現(xiàn)代化煙草經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)中的核心要素和卷煙營(yíng)銷(xiāo)向新零售轉(zhuǎn)型的制勝關(guān)鍵，擁有大數(shù)據(jù)的主導(dǎo)權(quán)即擁有信息優(yōu)勢(shì)和決策優(yōu)勢(shì)，在未來(lái)同國(guó)外煙草商的競(jìng)爭(zhēng)中能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)制勝。在行業(yè)大數(shù)據(jù)研發(fā)領(lǐng)域，當(dāng)前的重點(diǎn)是加強(qiáng)與華為、騰訊、阿里巴巴等國(guó)內(nèi)一流技術(shù)公司的合作，研發(fā)一批能夠適用于煙草行業(yè)相關(guān)場(chǎng)景的大數(shù)據(jù)解構(gòu)調(diào)度的專(zhuān)業(yè)化硬件或軟件，并將其運(yùn)用于具體工作，獲得顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。未來(lái)現(xiàn)代化煙草經(jīng)濟(jì)體系的建設(shè)必須緊密結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展，完成相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用和轉(zhuǎn)化，從而全面提升中國(guó)煙草行業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的競(jìng)爭(zhēng)力。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳俊杰.基于大數(shù)據(jù)及人工智能的物聯(lián)網(wǎng)客戶感知保障研究及實(shí)踐[J].電信工程技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化， 2021，34（2）.

[2]鄭利.飛航導(dǎo)彈綜合保障大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用研究[J].飛航導(dǎo)彈，2019（10）：91-94.

[3]凌江波.基于大數(shù)據(jù)的裝備保障決策輔助支持系統(tǒng)研究[J].數(shù)碼世界，2020（2）：74.

[4]常靖童.大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)管理會(huì)計(jì)機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技，2021（6）.

[5]雷亞國(guó)，許學(xué)方，蔡瀟，等.面向機(jī)械裝備健康監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量保障方法研究[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2021（4）：1-9.

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