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发现Sensopart感应传感器IT 12-8N-NS-K3

  • 更新时间:  2020-11-30
  • 产品型号:  IT 12-8N-NS-K31
  • 简单描述
  • 发现Sensopart感应传感器IT 12-8N-NS-K3
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详细介绍

人生的路,就是生活中的许多磨难,让我们理解了人情,理解了这个社会能给你的所有尊重,于艰难中,懂得了承受,懂得了坚定,慢慢挺起自己的灵魂。人生,就没有,永远的悲痛;也没有,永远的欢欣。能使我们坚强的,往往不是顺境,而是逆境;能让我们醒悟的,往往不是高兴,而是伤心。学会忍受,懂得艰辛,于曲折中前进。

发现Sensopart感应传感器IT 12-8N-NS-K3 

发现Sensopart感应传感器IT 12-8N-NS-K3 

订单号:697-01065

德国sensopart 535-91073 V10C-CO-A2-W6
德国sensopart 535-91074 V10C-CO-A2-W12
德国sensopart 535-91075 V10C-CO-A2-W25
德国sensopart 532-51024 LF 200 WD-24-KFL5
德国sensopart 536-91011 V20-OB-A2-W12
德国sensopart 536-91012 V20-OB-A2-R12
德国sensopart 536-91013 V20-OB-A2-I12

IMT 30-15B-PS-K3
IMT 30-15B-NS-K3
IMT 30-15B-PS-L4
IMT 30-15B-NS-L4
IT 12-4B-NS-K3
IT 12-4B-PS-K3
IT 12-4B-NS-M3
IT 12-4B-PS-M3
IT 12-8N-NS-K3
IT 12-8N-PS-K3
IT 12-8N-NS-M3
IT 12-8N-PS-M3
IT 8-1B5-PS-K3
IT 8-1B5-NS-K3
IT 10-4N-PS-K3
IT 10-4N-NS-K3
FT 12 R-PSL4
FT 12 R-PSK3
FT 12 R-NSK3
FR 12 R-PSL4
FR 12 R-NSL4
FR 12 R-PSK3
FR 12 R-NSK3
FM 04-161
FM 04-151

烟草行业是我国经济社会发展中发挥重要作用的传统行业。随着信息技术的快速发展,大数据、互联网、电子信息等有关技术也逐步应用到烟草专卖管理、生产营销、物流运输等方方面面,烟草行业大数据建设也取得了一定成效。山西烟草实施的“专卖管理监督信息系统”,充分发挥“数据跑腿”作用,与手工方式相比在专卖行政许可审批、市场检查、执法办案等核心业务上工作效率明显增加,提高了专卖管理水平。广西鹿寨县局通过研发智能化信息监管APP,帮助市管员摆脱了办公室的束缚,有效提高现场监管、许可证办理的工作效率。嘉兴市烟草专卖局通过研发烟草专卖指挥中心管理系统,实时了解全地区卷烟零售户的分布情况以达到合理化布局,解决数据信息获取滞后的问题。在大数据建设过程中,当前专卖管理工作中已经积累了较多的数据信息,但都采用传统方式松散地存储于案卷、电脑文件及其他设备中。没有形成统一的数据收集、存储、分析体系,对情报数据共享和利用也非常有限。随着大数据、互联网+等新兴技术在烟草行业的起步与应用,专卖执法工作在多年的信息化建设基础上,遇到了发展良机。2012年,达沃斯论坛发布的报告《大数据大影响》宣称,数据已经成为一种新的经济资产类别,数据思维和应用已经开始逐渐渗透到公共管理领域和政府治理范畴之中,对政府治理理念、治理范式、治理内容和治理手段等都产生了不可忽视的影响。近年来,烟草专卖管理工作对于大数据及有关技术进行了深入性的研究和尝试性的应用。在数据平台搭建方面,2016年国家烟草专卖局启动了行业“专卖管理综合信息系统”建设项目,先在北京、山西、安徽等地启动“三统一”试点运行,于同年年底全面上线运行。开展数据采集,建立数据资源管理体系,健全大数据采集制度,明确信息采集责任,在数据种类、数据存储、传输、读取形式等方面进行了有益探索。在具体应用延展方面,浙江、安徽、重庆、贵州等地在利用大数据进行市场分析研判、网上办理许可证、涉烟案件情报分析等方面进行了初步探索,分别构建了以APCD工作法应用、物流寄递环节情报预警、互联网+烟草专卖许可证办理为核心的软件系统。

2核心问题

上述工作仅仅对大数据及有关技术进行了初步尝试,尚存在许多不足。涉烟大数据在工作实践中的具体应用还不够全面深入,大数据的潜在价值没有获得有效挖掘和利用。主要体现在:一是涉烟大数据基础设施建设不足,缺乏大型数据库建设实施以及从事数据采集和分析的专业技术人才队伍。二是涉烟大数据管理缺乏统一标准,尚未形成有效服务于烟草专卖管理的大数据应用平台。大数据应用仍然以适合本地使用的局域性理念为主导,战略站位较低,导致涉烟数据面窄,各项业务间的数据分布于不同系统,缺少专门服务于全省甚至国的资源共享和信息查询平台。三是数据利用效率不高,实践与应用缺乏深度探索。现有系统以数据的收集、分类、加工、整理为主,重采集轻分析,满足于信息的简单罗列和描述性概说,缺乏深层次的信息处理、分析和挖掘。

3需求分析

根据以上问题的分析,可以看出,当前想要快速建立起烟草行业的大数据应用链,必须首先满足以下四个方面的现实需求:一,必须加强和完善大数据基础设施建设及服务功能,扩大大数据专业技术研究和引进力度。尤其是对于云储存和区块链的应用,急切需要研究,原因是烟草各项业务融合在一起必将是一个庞大的“数据基地”,如果各级各地区作为个体分别投入资金建设服务器,在资金使用上是一种浪费,对服务器的架设单位来说庞大的设备也是一种资产负担,更重要的是容易滋生“数据保护主义”,不利于信息共享。因此,利用云端和区块链技术的数据存储是建成烟草行业大数据应用链的前提条件。第二,必须加快搭建统一平台,成立涉烟信息“大数据库”,贯通大数据的研发应用。根据实际情况,烟草行业对于基础数据的采集和录入已经做得相当到位,但对于有深度、需要挖掘的数据还没有建立有效的采集渠道,特别是对于数据的流通、运转和应用,还缺乏统一标准和可分位开发的接口。因此,当前需求明显的是搭建一个集合数据采集、管理、分析、应用的统一平台,成立一个融合各项业务或者主流业务的庞大数据库,清洗已有数据,建立数据标准,贯通各模块各环节的数据流转和运用。第三,必须继续推进信息资源的横向协同,促进统一类型数据在业务部门内的整合,实现业务部门间的信息共享与交换。大数据的核心就是信息共享,只有数据量足够大、数据之间的互动频繁,才能准确地碰撞出所需的信息。信息共享需要两个维度的横向整合:其一,是各个业务部门之间,比如专卖管理既需要日常执法、案件信息等数据,同样需要销售部门、内管部门的营销数据、预警数据,这样才更能够准地判断市场、发现线索;其二,是各级各单位之间,只有把数据共享出来,才能够满足零散的数据持有者对于准分析的需要,从中分析出所需要的线索和信息。第四,必须加速数据挖掘及运用,提高大数据在专卖管理决策中的支撑指导作用。烟草行业对于大数据建设的核心需求,就是应用。如何将大数据真正运用到日常业务当中,真正快速并准确地发挥作用,是当前需要深入研究的着力点。就近几年对专卖管理工作方面的观察,可以发现,无论是管理层还是基层队伍,需求为迫切的就是日常的电子化智能化执法、便捷化无纸化证、快速准确地调取数据和碰撞信息,甚至对于市场评价、痕迹管理、人员考核的数据化标准化。归根结底,是大数据在管理当中的决策作用和在基础工作当中提供的高效工具。

4研究应用

笔者就多年的烟草执法工作经验,从理论研究和部分实践的角度分析了烟草系统关于大数据建设的方向和目标。主要应当从三个维度着手建设:

(1)建立数据流:尽快完善大数据建设的相关政策体系,建立智能化数据管理生态链,强化大数据资源开放共享。首先,研究建立和不断完善数据开放及保护等方面的制度机制,实现对数据资源采集、流转、储存、应用、开放的规范管理,研究清楚各个级别各个单位之间对于数据的使用权限和保密等级,促进数据在风险可控原则下大程度开放共享。其次,建立涉烟情报信息大数据库,通过三个层级的数据接口(分别是:对接现有平台数据,智能抓取网上涉烟信息,实时采集工作中的信息数据),打通与烟草相关各类数据的采集渠道。再次,建立基础数据、核心数据、关联数据三个层级的数据分类目录,建成包括基础信息、案件信息、人员信息、通讯信息、车辆信息、物流寄递、判决书等7大类数据为一体的大型数据库,实现涉烟信息数据的方位收集和整理。

(2)建立管理流:健全大数据专业人才定向培养机制,构建体系化、规模化分析研判技术人才队伍,充分发挥“人工+智能”作用。一是以实战为导向,明确人才梯队规模和层次。细分人才队伍和定向领域,应涵盖数据清洗、数据建模、信息管理、分析研判等方面,借鉴阿里巴巴对大数据外派团队的组建模式,以3-5人小组的形式组建数据链管理团队,解决烟草实战中数据共享、模型算法和战法应用等典型问题,充分发挥人才的网络化规模和应用效应。二是创新烟草大数据人才使用机制,发现基层同志在大数据应用方面的特长领域,选拔特殊人才,建立相应人才库;充分利用大数据平台,开辟和创新大数据应用评价机制,在系统内外通过横向、纵向两个层面创建人才协同协作平台。三是依托安院校和相关企业,积极构建实战导向的人才培养体系,向执法战线同志经常性灌输大数据思维,通过编写教育课程和教材,利用网上、网下等方式全面开展教育培训,普及大数据知识,提高专卖执法队伍整体认知和应用水平;同时,针对大数据急缺和热门的应用方向,鼓励基层同志积极建模,创新应用方式,深层挖掘大数据涉及领域,将大数据串联在具体业务的方方面面。

(3)建立技术流:利用智能技术驱动大数据采集挖掘,实现智能化分析研判和端应用,推进“智慧专卖”建设。大数据时代,数据已成为战略资产,但数据自身不会自动产生价值,只有将算法和计算能力结合才能充分挖掘数据价值并发挥效用。可以说,智能算法是海量数据发挥效用的直接驱动力,人工智能更是大数据发展的创新引擎。只有推进大数据与人工智能、云计算等技术的有机结合,利用智能技术驱动数据挖掘和分析,才能实现大数据智能化研判和端应用。一是应用深度检索技术,提高数据挖掘能力。通过数据分析、文本语义分析等,抽取出人、物、地、许可证号、案情关联等实体或标识,并根据实体的属性联系、时空联系、语义联系、特征联系等建立相互关系,构建一张具有烟草案件特性的实体与实体、实体与事件的关系网络。简单地说,就是要通过建立模型塑造大数据中的关键字词库和信息类目,方便在实战中快速提取调阅,在提取过程中同时与大数据库中的信息进行特征比对,迅速形成有关联、有指向、有价值的信息网络。二是应用移动终端技术,提高便携执法能力。重点是应在手机端研发出一款适合外出携带的终端APP,方便移动执法使用;同时,引入现场打印、电子签章、二维码追溯、身份识别、语音识别等相关技术,方便在案件执法和业务办理中快速完成相关工作。比如电子签章,方便推进无纸化业务办理,能够在外出办理业务时实时传输文书,当场作出处理或审批决定,大地提高工作效率;二维码追溯、身份识别,可以帮助快速地识别身份信息、零售户许可证信息等基础信息,直接填充在文书空格当中,省去频繁书写或录入麻烦;语音识别技术配合现场执法录像,可以在紧张的执法过程中快速采集到现场情况,避免耗费过多时间产生不必要的麻烦和纠纷。三是应用可视分析技术,提高系统研判能力。可视化技术与数据挖掘有着紧密的联系,数据可视化可以帮助人们洞察出数据背后隐藏的潜在信息,提高数据挖掘的效率。应用在烟草专卖执法上,就是关于大小案件、人物之间、违法轨迹、活动规律等方面的关联关系挖掘,通过可视化技术将密集的关联关系转化为可视化图表,实现工作人员与数据的直观交互。更为重要的是,可视化技术是烟草情报分析研判的延伸和核心应用,对于案件串并、证件管理、市场监管、物流寄递监管、情报追踪、考核管理等6个急切需要的领域及所属的40余个细分领域,都能够提供准的视觉信息和情报网络,可以包括热点分析、趋势分析、情报查询、多重比较、预警案件分析、区域碰撞、车辆分析、统计分析等诸多功能模块,应用场景也将涵盖指挥中心、情报中心、人员管理等。从根本上讲,深度检索、移动终端、可视化技术是跨越式提升大数据建设和智能分析研判的关键方法,引入并在实践中运用好这些技术,是推进烟草走向“智慧专卖”的捷径,也是推行烟草“智慧大脑”的潜力所在。

FM 04-163
FM 04-153
FM 05-161
FM 05-151
FM 05-163
FM 05-153
K1R-101
K2R-102
K1R-103
K2R-100
K2L-201
K2L-202
K2L-203
K2L-204
LVLF6-M3
LVLF6-M4
33 LVL 2,2
33 LVL 2,2 W
LMS1,0-S2,2
LMS 1,3-S2,2
Schneidwerkzeug
DIN RM
FT 18-2 R-PS-K4
FT 18-2 RM-PS-L4
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FT 18-2 RM-NS-K4
FT 18-2 RWM-PS-L4
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FT 18-2 RWM-PS-K4
FT 18-2 RWM-NS-K4
FT 18-2 IDM-PS-L4
FT 18-2 IDM-NS-L4
FT 18-2 IDM-PS-K4

烟草行业是我国经济社会发展中发挥重要作用的传统行业。随着信息技术的快速发展,大数据、互联网、电子信息等有关技术也逐步应用到烟草专卖管理、生产营销、物流运输等方方面面,烟草行业大数据建设也取得了一定成效。山西烟草实施的“专卖管理监督信息系统”,充分发挥“数据跑腿”作用,与手工方式相比在专卖行政许可审批、市场检查、执法办案等核心业务上工作效率明显增加,提高了专卖管理水平。广西鹿寨县局通过研发智能化信息监管APP,帮助市管员摆脱了办公室的束缚,有效提高现场监管、许可证办理的工作效率。嘉兴市烟草专卖局通过研发烟草专卖指挥中心管理系统,实时了解全地区卷烟零售户的分布情况以达到合理化布局,解决数据信息获取滞后的问题。在大数据建设过程中,当前专卖管理工作中已经积累了较多的数据信息,但都采用传统方式松散地存储于案卷、电脑文件及其他设备中。没有形成统一的数据收集、存储、分析体系,对情报数据共享和利用也非常有限。随着大数据、互联网+等新兴技术在烟草行业的起步与应用,专卖执法工作在多年的信息化建设基础上,遇到了发展良机。2012年,达沃斯论坛发布的报告《大数据大影响》宣称,数据已经成为一种新的经济资产类别,数据思维和应用已经开始逐渐渗透到公共管理领域和政府治理范畴之中,对政府治理理念、治理范式、治理内容和治理手段等都产生了不可忽视的影响。近年来,烟草专卖管理工作对于大数据及有关技术进行了深入性的研究和尝试性的应用。在数据平台搭建方面,2016年国家烟草专卖局启动了行业“专卖管理综合信息系统”建设项目,先在北京、山西、安徽等地启动“三统一”试点运行,于同年年底全面上线运行。开展数据采集,建立数据资源管理体系,健全大数据采集制度,明确信息采集责任,在数据种类、数据存储、传输、读取形式等方面进行了有益探索。在具体应用延展方面,浙江、安徽、重庆、贵州等地在利用大数据进行市场分析研判、网上办理许可证、涉烟案件情报分析等方面进行了初步探索,分别构建了以APCD工作法应用、物流寄递环节情报预警、互联网+烟草专卖许可证办理为核心的软件系统。

2核心问题

上述工作仅仅对大数据及有关技术进行了初步尝试,尚存在许多不足。涉烟大数据在工作实践中的具体应用还不够全面深入,大数据的潜在价值没有获得有效挖掘和利用。主要体现在:一是涉烟大数据基础设施建设不足,缺乏大型数据库建设实施以及从事数据采集和分析的专业技术人才队伍。二是涉烟大数据管理缺乏统一标准,尚未形成有效服务于烟草专卖管理的大数据应用平台。大数据应用仍然以适合本地使用的局域性理念为主导,战略站位较低,导致涉烟数据面窄,各项业务间的数据分布于不同系统,缺少专门服务于全省甚至全的资源共享和信息查询平台。三是数据利用效率不高,实践与应用缺乏深度探索。现有系统以数据的收集、分类、加工、整理为主,重采集轻分析,满足于信息的简单罗列和描述性概说,缺乏深层次的信息处理、分析和挖掘。

3需求分析

根据以上问题的分析,可以看出,当前想要快速建立起烟草行业的大数据应用链,必须首先满足以下四个方面的现实需求:一,必须加强和完善大数据基础设施建设及服务功能,扩大大数据专业技术研究和引进力度。尤其是对于云储存和区块链的应用,急切需要研究,原因是烟草各项业务融合在一起必将是一个庞大的“数据基地”,如果各级各地区作为个体分别投入资金建设服务器,在资金使用上是一种浪费,对服务器的架设单位来说庞大的设备也是一种资产负担,更重要的是容易滋生“数据保护主义”,不利于信息共享。因此,利用云端和区块链技术的数据存储是建成烟草行业大数据应用链的前提条件。第二,必须加快搭建统一平台,成立涉烟信息“大数据库”,贯通大数据的研发应用。根据实际情况,烟草行业对于基础数据的采集和录入已经做得相当到位,但对于有深度、需要挖掘的数据还没有建立有效的采集渠道,特别是对于数据的流通、运转和应用,还缺乏统一标准和可分位开发的接口。因此,当前需求明显的是搭建一个集合数据采集、管理、分析、应用的统一平台,成立一个融合各项业务或者主流业务的庞大数据库,清洗已有数据,建立数据标准,贯通各模块各环节的数据流转和运用。第三,必须继续推进信息资源的横向协同,促进统一类型数据在业务部门内的整合,实现业务部门间的信息共享与交换。大数据的核心就是信息共享,只有数据量足够大、数据之间的互动频繁,才能准确地碰撞出所需的信息。信息共享需要两个维度的横向整合:其一,是各个业务部门之间,比如专卖管理既需要日常执法、案件信息等数据,同样需要销售部门、内管部门的营销数据、预警数据,这样才更能够准地判断市场、发现线索;其二,是各级各单位之间,只有把数据共享出来,才能够满足零散的数据持有者对于准分析的需要,从中分析出所需要的线索和信息。第四,必须加速数据挖掘及运用,提高大数据在专卖管理决策中的支撑指导作用。烟草行业对于大数据建设的核心需求,就是应用。如何将大数据真正运用到日常业务当中,真正快速并准确地发挥作用,是当前需要深入研究的着力点。就近几年对专卖管理工作方面的观察,可以发现,无论是管理层还是基层队伍,需求为迫切的就是日常的电子化智能化执法、便捷化无纸化证、快速准确地调取数据和碰撞信息,甚至对于市场评价、痕迹管理、人员考核的数据化标准化。归根结底,是大数据在管理当中的决策作用和在基础工作当中提供的高效工具。

4研究应用

笔者就多年的烟草执法工作经验,从理论研究和部分实践的角度分析了烟草系统关于大数据建设的方向和目标。主要应当从三个维度着手建设:

(1)建立数据流:尽快完善大数据建设的相关政策体系,建立智能化数据管理生态链,强化大数据资源开放共享。首先,研究建立和不断完善数据开放及保护等方面的制度机制,实现对数据资源采集、流转、储存、应用、开放的规范管理,研究清楚各个级别各个单位之间对于数据的使用权限和保密等级,促进数据在风险可控原则下大程度开放共享。其次,建立涉烟情报信息大数据库,通过三个层级的数据接口(分别是:对接现有平台数据,智能抓取网上涉烟信息,实时采集工作中的信息数据),打通与烟草相关各类数据的采集渠道。再次,建立基础数据、核心数据、关联数据三个层级的数据分类目录,建成包括基础信息、案件信息、人员信息、通讯信息、车辆信息、物流寄递、判决书等7大类数据为一体的大型数据库,实现涉烟信息数据的方位收集和整理。

(2)建立管理流:健全大数据专业人才定向培养机制,构建体系化、规模化分析研判技术人才队伍,充分发挥“人工+智能”作用。一是以实战为导向,明确人才梯队规模和层次。细分人才队伍和定向领域,应涵盖数据清洗、数据建模、信息管理、分析研判等方面,借鉴阿里巴巴对大数据外派团队的组建模式,以3-5人小组的形式组建数据链管理团队,解决烟草实战中数据共享、模型算法和战法应用等典型问题,充分发挥人才的网络化规模和应用效应。二是创新烟草大数据人才使用机制,发现基层同志在大数据应用方面的特长领域,选拔特殊人才,建立相应人才库;充分利用大数据平台,开辟和创新大数据应用评价机制,在系统内外通过横向、纵向两个层面创建人才协同协作平台。三是依托安院校和相关企业,积极构建实战导向的人才培养体系,向执法战线同志经常性灌输大数据思维,通过编写教育课程和教材,利用网上、网下等方式全面开展教育培训,普及大数据知识,提高专卖执法队伍整体认知和应用水平;同时,针对大数据急缺和热门的应用方向,鼓励基层同志积极建模,创新应用方式,深层挖掘大数据涉及领域,将大数据串联在具体业务的方方面面。

(3)建立技术流:利用智能技术驱动大数据采集挖掘,实现智能化分析研判和端应用,推进“智慧专卖”建设。大数据时代,数据已成为战略资产,但数据自身不会自动产生价值,只有将算法和计算能力结合才能充分挖掘数据价值并发挥效用。可以说,智能算法是海量数据发挥效用的直接驱动力,人工智能更是大数据发展的创新引擎。只有推进大数据与人工智能、云计算等技术的有机结合,利用智能技术驱动数据挖掘和分析,才能实现大数据智能化研判和端应用。一是应用深度检索技术,提高数据挖掘能力。通过数据分析、文本语义分析等,抽取出人、物、地、许可证号、案情关联等实体或标识,并根据实体的属性联系、时空联系、语义联系、特征联系等建立相互关系,构建一张具有烟草案件特性的实体与实体、实体与事件的关系网络。简单地说,就是要通过建立模型塑造大数据中的关键字词库和信息类目,方便在实战中快速提取调阅,在提取过程中同时与大数据库中的信息进行特征比对,迅速形成有关联、有指向、有价值的信息网络。二是应用移动终端技术,提高便携执法能力。重点是应在手机端研发出一款适合外出携带的终端APP,方便移动执法使用;同时,引入现场打印、电子签章、二维码追溯、身份识别、语音识别等相关技术,方便在案件执法和业务办理中快速完成相关工作。比如电子签章,方便推进无纸化业务办理,能够在外出办理业务时实时传输文书,当场作出处理或审批决定,地提高工作效率;二维码追溯、身份识别,可以帮助快速地识别身份信息、零售户许可证信息等基础信息,直接填充在文书空格当中,省去频繁书写或录入麻烦;语音识别技术配合现场执法录像,可以在紧张的执法过程中快速采集到现场情况,避免耗费过多时间产生不必要的麻烦和纠纷。三是应用可视分析技术,提高系统研判能力。可视化技术与数据挖掘有着紧密的联系,数据可视化可以帮助人们洞察出数据背后隐藏的潜在信息,提高数据挖掘的效率。应用在烟草专卖执法上,就是关于大小案件、人物之间、违法轨迹、活动规律等方面的关联关系挖掘,通过可视化技术将密集的关联关系转化为可视化图表,实现工作人员与数据的直观交互。更为重要的是,可视化技术是烟草情报分析研判的延伸和核心应用,对于案件串并、证件管理、市场监管、物流寄递监管、情报追踪、考核管理等6个急切需要的领域及所属的40余个细分领域,都能够提供的视觉信息和情报网络,可以包括热点分析、趋势分析、情报查询、多重比较、预警案件分析、区域碰撞、车辆分析、统计分析等诸多功能模块,应用场景也将涵盖指挥中心、情报中心、人员管理等。从根本上讲,深度检索、移动终端、可视化技术是跨越式提升大数据建设和智能分析研判的关键方法,引入并在实践中运用好这些技术,是推进烟草走向“智慧专卖”的捷径,也是推行烟草“智慧大脑”的潜力所在。


FT 18-2 IDM-NS-K4
FT 18-2 R-PS-L4
FT 18-2 R-NS-L4
FT 18-2 R-NS-K4
FT 18-2 RW-PS-L4
FT 18-2 RW-NS-L4
FT 18-2 RW-PS-K4
FT 18-2 RW-NS-K4
FT 18-2 ID-PS-L4
FT 18-2 ID-NS-L4
FT 18-2 ID-PS-K4
FT 18-2 ID-NS-K4
FR 18-2 RM-PS-L4
FR 18-2 RM-NS-L4
FR 18-2 RM-PS-K4
FR 18-2 RM-NS-K4
FR 18-2 RWM-PS-L4
FR 18-2 RWM-NS-L4
FR 18-2 RWM-PS-K4
FR 18-2 RWM-NS-K4
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FSE 18-2 IM-NS-L4
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FSE 18-2 IM-NS-K4
LLK2LM3 PE-1m
LLK2LM4 PE-1m

 

烟草行业是我国经济社会发展中发挥重要作用的传统行业。随着信息技术的快速发展,大数据、互联网、电子信息等有关技术也逐步应用到烟草专卖管理、生产营销、物流运输等方方面面,烟草行业大数据建设也取得了一定成效。山西烟草实施的“专卖管理监督信息系统”,充分发挥“数据跑腿”作用,与手工方式相比在专卖行政许可审批、市场检查、执法办案等核心业务上工作效率明显增加,提高了专卖管理水平。广西鹿寨县局通过研发智能化信息监管APP,帮助市管员摆脱了办公室的束缚,有效提高现场监管、许可证办理的工作效率。嘉兴市烟草专卖局通过研发烟草专卖指挥中心管理系统,实时了解全地区卷烟零售户的分布情况以达到合理化布局,解决数据信息获取滞后的问题。在大数据建设过程中,当前专卖管理工作中已经积累了较多的数据信息,但都采用传统方式松散地存储于案卷、电脑文件及其他设备中。没有形成统一的数据收集、存储、分析体系,对情报数据共享和利用也非常有限。随着大数据、互联网+等新兴技术在烟草行业的起步与应用,专卖执法工作在多年的信息化建设基础上,遇到了发展良机。2012年,达沃斯论坛发布的报告《大数据大影响》宣称,数据已经成为一种新的经济资产类别,数据思维和应用已经开始逐渐渗透到公共管理领域和政府治理范畴之中,对政府治理理念、治理范式、治理内容和治理手段等都产生了不可忽视的影响。近年来,烟草专卖管理工作对于大数据及有关技术进行了深入性的研究和尝试性的应用。在数据平台搭建方面,2016年国家烟草专卖局启动了行业“专卖管理综合信息系统”建设项目,先在北京、山西、安徽等地启动“三统一”试点运行,于同年年底全面上线运行。开展数据采集,建立数据资源管理体系,健全大数据采集制度,明确信息采集责任,在数据种类、数据存储、传输、读取形式等方面进行了有益探索。在具体应用延展方面,浙江、安徽、重庆、贵州等地在利用大数据进行市场分析研判、网上办理许可证、涉烟案件情报分析等方面进行了初步探索,分别构建了以APCD工作法应用、物流寄递环节情报预警、互联网+烟草专卖许可证办理为核心的软件系统。

2核心问题

上述工作仅仅对大数据及有关技术进行了初步尝试,尚存在许多不足。涉烟大数据在工作实践中的具体应用还不够全面深入,大数据的潜在价值没有获得有效挖掘和利用。主要体现在:一是涉烟大数据基础设施建设不足,缺乏大型数据库建设实施以及从事数据采集和分析的专业技术人才队伍。二是涉烟大数据管理缺乏统一标准,尚未形成有效服务于烟草专卖管理的大数据应用平台。大数据应用仍然以适合本地使用的局域性理念为主导,战略站位较低,导致涉烟数据面窄,各项业务间的数据分布于不同系统,缺少专门服务于全省甚至的资源共享和信息查询平台。三是数据利用效率不高,实践与应用缺乏深度探索。现有系统以数据的收集、分类、加工、整理为主,重采集轻分析,满足于信息的简单罗列和描述性概说,缺乏深层次的信息处理、分析和挖掘。

3需求分析

根据以上问题的分析,可以看出,当前想要快速建立起烟草行业的大数据应用链,必须首先满足以下四个方面的现实需求:一,必须加强和完善大数据基础设施建设及服务功能,扩大大数据专业技术研究和引进力度。尤其是对于云储存和区块链的应用,急切需要研究,原因是烟草各项业务融合在一起必将是一个庞大的“数据基地”,如果各级各地区作为个体分别投入资金建设服务器,在资金使用上是一种浪费,对服务器的架设单位来说庞大的设备也是一种资产负担,更重要的是容易滋生“数据保护主义”,不利于信息共享。因此,利用云端和区块链技术的数据存储是建成烟草行业大数据应用链的前提条件。第二,必须加快搭建统一平台,成立涉烟信息“大数据库”,贯通大数据的研发应用。根据实际情况,烟草行业对于基础数据的采集和录入已经做得相当到位,但对于有深度、需要挖掘的数据还没有建立有效的采集渠道,特别是对于数据的流通、运转和应用,还缺乏统一标准和可分位开发的接口。因此,当前需求明显的是搭建一个集合数据采集、管理、分析、应用的统一平台,成立一个融合各项业务或者主流业务的庞大数据库,清洗已有数据,建立数据标准,贯通各模块各环节的数据流转和运用。第三,必须继续推进信息资源的横向协同,促进统一类型数据在业务部门内的整合,实现业务部门间的信息共享与交换。大数据的核心就是信息共享,只有数据量足够大、数据之间的互动频繁,才能准确地碰撞出所需的信息。信息共享需要两个维度的横向整合:其一,是各个业务部门之间,比如专卖管理既需要日常执法、案件信息等数据,同样需要销售部门、内管部门的营销数据、预警数据,这样才更能够地判断市场、发现线索;其二,是各级各单位之间,只有把数据共享出来,才能够满足零散的数据持有者对于分析的需要,从中分析出所需要的线索和信息。第四,必须加速数据挖掘及运用,提高大数据在专卖管理决策中的支撑指导作用。烟草行业对于大数据建设的核心需求,就是应用。如何将大数据真正运用到日常业务当中,真正快速并准确地发挥作用,是当前需要深入研究的着力点。就近几年对专卖管理工作方面的观察,可以发现,无论是管理层还是基层队伍,需求为迫切的就是日常的电子化智能化执法、便捷化无纸化证、快速准确地调取数据和碰撞信息,甚至对于市场评价、痕迹管理、人员考核的数据化标准化。归根结底,是大数据在管理当中的决策作用和在基础工作当中提供的高效工具。

4研究应用

笔者就多年的烟草执法工作经验,从理论研究和部分实践的角度分析了烟草系统关于大数据建设的方向和目标。主要应当从三个维度着手建设:

(1)建立数据流:尽快完善大数据建设的相关政策体系,建立智能化数据管理生态链,强化大数据资源开放共享。首先,研究建立和不断完善数据开放及保护等方面的制度机制,实现对数据资源采集、流转、储存、应用、开放的规范管理,研究清楚各个级别各个单位之间对于数据的使用权限和保密等级,促进数据在风险可控原则下大程度开放共享。其次,建立涉烟情报信息大数据库,通过三个层级的数据接口(分别是:对接现有平台数据,智能抓取网上涉烟信息,实时采集工作中的信息数据),打通与烟草相关各类数据的采集渠道。再次,建立基础数据、核心数据、关联数据三个层级的数据分类目录,建成包括基础信息、案件信息、人员信息、通讯信息、车辆信息、物流寄递、判决书等7大类数据为一体的大型数据库,实现涉烟信息数据的方位收集和整理。

(2)建立管理流:健全大数据专业人才定向培养机制,构建体系化、规模化分析研判技术人才队伍,充分发挥“人工+智能”作用。一是以实战为导向,明确人才梯队规模和层次。细分人才队伍和定向领域,应涵盖数据清洗、数据建模、信息管理、分析研判等方面,借鉴阿里巴巴对大数据外派团队的组建模式,以3-5人小组的形式组建数据链管理团队,解决烟草实战中数据共享、模型算法和战法应用等典型问题,充分发挥人才的网络化规模和应用效应。二是创新烟草大数据人才使用机制,发现基层同志在大数据应用方面的特长领域,选拔特殊人才,建立相应人才库;充分利用大数据平台,开辟和创新大数据应用评价机制,在系统内外通过横向、纵向两个层面创建人才协同协作平台。三是依托安院校和相关企业,积极构建实战导向的人才培养体系,向执法战线同志经常性灌输大数据思维,通过编写教育课程和教材,利用网上、网下等方式全面开展教育培训,普及大数据知识,提高专卖执法队伍整体认知和应用水平;同时,针对大数据急缺和热门的应用方向,鼓励基层同志积极建模,创新应用方式,深层挖掘大数据涉及领域,将大数据串联在具体业务的方方面面。

(3)建立技术流:利用智能技术驱动大数据采集挖掘,实现智能化分析研判和端应用,推进“智慧专卖”建设。大数据时代,数据已成为战略资产,但数据自身不会自动产生价值,只有将算法和计算能力结合才能充分挖掘数据价值并发挥效用。可以说,智能算法是海量数据发挥效用的直接驱动力,人工智能更是大数据发展的创新引擎。只有推进大数据与人工智能、云计算等技术的有机结合,利用智能技术驱动数据挖掘和分析,才能实现大数据智能化研判和端应用。一是应用深度检索技术,提高数据挖掘能力。通过数据分析、文本语义分析等,抽取出人、物、地、许可证号、案情关联等实体或标识,并根据实体的属性联系、时空联系、语义联系、特征联系等建立相互关系,构建一张具有烟草案件特性的实体与实体、实体与事件的关系网络。简单地说,就是要通过建立模型塑造大数据中的关键字词库和信息类目,方便在实战中快速提取调阅,在提取过程中同时与大数据库中的信息进行特征比对,迅速形成有关联、有指向、有价值的信息网络。二是应用移动终端技术,提高便携执法能力。重点是应在手机端研发出一款适合外出携带的终端APP,方便移动执法使用;同时,引入现场打印、电子签章、二维码追溯、身份识别、语音识别等相关技术,方便在案件执法和业务办理中快速完成相关工作。比如电子签章,方便推进无纸化业务办理,能够在外出办理业务时实时传输文书,当场作出处理或审批决定,大地提高工作效率;二维码追溯、身份识别,可以帮助快速地识别身份信息、零售户许可证信息等基础信息,直接填充在文书空格当中,省去频繁书写或录入麻烦;语音识别技术配合现场执法录像,可以在紧张的执法过程中快速采集到现场情况,避免耗费过多时间产生不必要的麻烦和纠纷。三是应用可视分析技术,提高系统研判能力。可视化技术与数据挖掘有着紧密的联系,数据可视化可以帮助人们洞察出数据背后隐藏的潜在信息,提高数据挖掘的效率。应用在烟草专卖执法上,就是关于大小案件、人物之间、违法轨迹、活动规律等方面的关联关系挖掘,通过可视化技术将密集的关联关系转化为可视化图表,实现工作人员与数据的直观交互。更为重要的是,可视化技术是烟草情报分析研判的延伸和核心应用,对于案件串并、证件管理、市场监管、物流寄递监管、情报追踪、考核管理等6个急切需要的领域及所属的40余个细分领域,都能够提供准的视觉信息和情报网络,可以包括热点分析、趋势分析、情报查询、多重比较、预警案件分析、区域碰撞、车辆分析、统计分析等诸多功能模块,应用场景也将涵盖指挥中心、情报中心、人员管理等。从根本上讲,深度检索、移动终端、可视化技术是跨越式提升大数据建设和智能分析研判的关键方法,引入并在实践中运用好这些技术,是推进烟草走向“智慧专卖”的捷径,也是推行烟草“智慧大脑”的潜力所在。


LLK1QRR10x10-PE-2m
LLK2QRR19x25-PE-2m
LLK1VRF5-PE-2m
LLK1VRR22x15-PE-2m
LLK1GL10-PE-2m
LLK1GL5-PE-2m
LLK1VRF17x18-PE-2m
LLK1L10x10-PE-2m
LLK1RM3 PE-1m
LLK2RM6 PE-1m
LLK1RKM3 PE-1m
LLK2RKM6 PE-1m
LLK1RKM3-18 PE-2m
IT 40 B-ACSL4
IT 40 BD-ACSL4
IT 40 NB-ACSL4
MS F88-1
MS F88-2
MS F88-3
FT 88-RH-RAT-PM
FT 88-RH-PA-L5
FT 88-RH-NA-L5
FT 88-IH-RAT-PM
FT 88-IH-PA-L5
FT 88-IH-NA-L5
FT 88-R-GA-L4
FS 88-R-PM
FS 88-R-L5
FE 88-R-RAT-PM
FE 88-R-PAV-L5
FE 88-R-NAV-L5
FR 88 R-RAT-PM
FR 88 R-PAV-L5
FR 88 R-NAV-L5
FGL 5-R-PSM3
FGL 10-R-PSM3
FGL 20-R-PSM3

 

烟草行业是我国经济社会发展中发挥重要作用的传统行业。随着信息技术的快速发展,大数据、互联网、电子信息等有关技术也逐步应用到烟草专卖管理、生产营销、物流运输等方方面面,烟草行业大数据建设也取得了一定成效。山西烟草实施的“专卖管理监督信息系统”,充分发挥“数据跑腿”作用,与手工方式相比在专卖行政许可审批、市场检查、执法办案等核心业务上工作效率明显增加,提高了专卖管理水平。广西鹿寨县局通过研发智能化信息监管APP,帮助市管员摆脱了办公室的束缚,有效提高现场监管、许可证办理的工作效率。嘉兴市烟草专卖局通过研发烟草专卖指挥中心管理系统,实时了解全地区卷烟零售户的分布情况以达到合理化布局,解决数据信息获取滞后的问题。在大数据建设过程中,当前专卖管理工作中已经积累了较多的数据信息,但都采用传统方式松散地存储于案卷、电脑文件及其他设备中。没有形成统一的数据收集、存储、分析体系,对情报数据共享和利用也非常有限。随着大数据、互联网+等新兴技术在烟草行业的起步与应用,专卖执法工作在多年的信息化建设基础上,遇到了发展良机。2012年,达沃斯论坛发布的报告《大数据大影响》宣称,数据已经成为一种新的经济资产类别,数据思维和应用已经开始逐渐渗透到公共管理领域和政府治理范畴之中,对政府治理理念、治理范式、治理内容和治理手段等都产生了不可忽视的影响。近年来,烟草专卖管理工作对于大数据及有关技术进行了深入性的研究和尝试性的应用。在数据平台搭建方面,2016年国家烟草专卖局启动了行业“专卖管理综合信息系统”建设项目,先在北京、山西、安徽等地启动“三统一”试点运行,于同年年底全面上线运行。开展数据采集,建立数据资源管理体系,健全大数据采集制度,明确信息采集责任,在数据种类、数据存储、传输、读取形式等方面进行了有益探索。在具体应用延展方面,浙江、安徽、重庆、贵州等地在利用大数据进行市场分析研判、网上办理许可证、涉烟案件情报分析等方面进行了初步探索,分别构建了以APCD工作法应用、物流寄递环节情报预警、互联网+烟草专卖许可证办理为核心的软件系统。

2核心问题

上述工作仅仅对大数据及有关技术进行了初步尝试,尚存在许多不足。涉烟大数据在工作实践中的具体应用还不够全面深入,大数据的潜在价值没有获得有效挖掘和利用。主要体现在:一是涉烟大数据基础设施建设不足,缺乏大型数据库建设实施以及从事数据采集和分析的专业技术人才队伍。二是涉烟大数据管理缺乏统一标准,尚未形成有效服务于烟草专卖管理的大数据应用平台。大数据应用仍然以适合本地使用的局域性理念为主导,战略站位较低,导致涉烟数据面窄,各项业务间的数据分布于不同系统,缺少专门服务于全省甚至国的资源共享和信息查询平台。三是数据利用效率不高,实践与应用缺乏深度探索。现有系统以数据的收集、分类、加工、整理为主,重采集轻分析,满足于信息的简单罗列和描述性概说,缺乏深层次的信息处理、分析和挖掘。

3需求分析

根据以上问题的分析,可以看出,当前想要快速建立起烟草行业的大数据应用链,必须首先满足以下四个方面的现实需求:一,必须加强和完善大数据基础设施建设及服务功能,扩大大数据专业技术研究和引进力度。尤其是对于云储存和区块链的应用,急切需要研究,原因是烟草各项业务融合在一起必将是一个庞大的“数据基地”,如果各级各地区作为个体分别投入资金建设服务器,在资金使用上是一种浪费,对服务器的架设单位来说庞大的设备也是一种资产负担,更重要的是容易滋生“数据保护主义”,不利于信息共享。因此,利用云端和区块链技术的数据存储是建成烟草行业大数据应用链的前提条件。第二,必须加快搭建统一平台,成立涉烟信息“大数据库”,贯通大数据的研发应用。根据实际情况,烟草行业对于基础数据的采集和录入已经做得相当到位,但对于有深度、需要挖掘的数据还没有建立有效的采集渠道,特别是对于数据的流通、运转和应用,还缺乏统一标准和可分位开发的接口。因此,当前需求明显的是搭建一个集合数据采集、管理、分析、应用的统一平台,成立一个融合各项业务或者主流业务的庞大数据库,清洗已有数据,建立数据标准,贯通各模块各环节的数据流转和运用。第三,必须继续推进信息资源的横向协同,促进统一类型数据在业务部门内的整合,实现业务部门间的信息共享与交换。大数据的核心就是信息共享,只有数据量足够大、数据之间的互动频繁,才能准确地碰撞出所需的信息。信息共享需要两个维度的横向整合:其一,是各个业务部门之间,比如专卖管理既需要日常执法、案件信息等数据,同样需要销售部门、内管部门的营销数据、预警数据,这样才更能够准地判断市场、发现线索;其二,是各级各单位之间,只有把数据共享出来,才能够满足零散的数据持有者对于准分析的需要,从中分析出所需要的线索和信息。第四,必须加速数据挖掘及运用,提高大数据在专卖管理决策中的支撑指导作用。烟草行业对于大数据建设的核心需求,就是应用。如何将大数据真正运用到日常业务当中,真正快速并准确地发挥作用,是当前需要深入研究的着力点。就近几年对专卖管理工作方面的观察,可以发现,无论是管理层还是基层队伍,需求为迫切的就是日常的电子化智能化执法、便捷化无纸化证、快速准确地调取数据和碰撞信息,甚至对于市场评价、痕迹管理、人员考核的数据化标准化。归根结底,是大数据在管理当中的决策作用和在基础工作当中提供的高效工具。

4研究应用

笔者就多年的烟草执法工作经验,从理论研究和部分实践的角度分析了烟草系统关于大数据建设的方向和目标。主要应当从三个维度着手建设:

(1)建立数据流:尽快完善大数据建设的相关政策体系,建立智能化数据管理生态链,强化大数据资源开放共享。首先,研究建立和不断完善数据开放及保护等方面的制度机制,实现对数据资源采集、流转、储存、应用、开放的规范管理,研究清楚各个级别各个单位之间对于数据的使用权限和保密等级,促进数据在风险可控原则下大程度开放共享。其次,建立涉烟情报信息大数据库,通过三个层级的数据接口(分别是:对接现有平台数据,智能抓取网上涉烟信息,实时采集工作中的信息数据),打通与烟草相关各类数据的采集渠道。再次,建立基础数据、核心数据、关联数据三个层级的数据分类目录,建成包括基础信息、案件信息、人员信息、通讯信息、车辆信息、物流寄递、判决书等7大类数据为一体的大型数据库,实现涉烟信息数据的方位收集和整理。

(2)建立管理流:健全大数据专业人才定向培养机制,构建体系化、规模化分析研判技术人才队伍,充分发挥“人工+智能”作用。一是以实战为导向,明确人才梯队规模和层次。细分人才队伍和定向领域,应涵盖数据清洗、数据建模、信息管理、分析研判等方面,借鉴阿里巴巴对大数据外派团队的组建模式,以3-5人小组的形式组建数据链管理团队,解决烟草实战中数据共享、模型算法和战法应用等典型问题,充分发挥人才的网络化规模和应用效应。二是创新烟草大数据人才使用机制,发现基层同志在大数据应用方面的特长领域,选拔特殊人才,建立相应人才库;充分利用大数据平台,开辟和创新大数据应用评价机制,在系统内外通过横向、纵向两个层面创建人才协同协作平台。三是依托安院校和相关企业,积极构建实战导向的人才培养体系,向执法战线同志经常性灌输大数据思维,通过编写教育课程和教材,利用网上、网下等方式全面开展教育培训,普及大数据知识,提高专卖执法队伍整体认知和应用水平;同时,针对大数据急缺和热门的应用方向,鼓励基层同志积极建模,创新应用方式,深层挖掘大数据涉及领域,将大数据串联在具体业务的方方面面。

(3)建立技术流:利用智能技术驱动大数据采集挖掘,实现智能化分析研判和端应用,推进“智慧专卖”建设。大数据时代,数据已成为战略资产,但数据自身不会自动产生价值,只有将算法和计算能力结合才能充分挖掘数据价值并发挥效用。可以说,智能算法是海量数据发挥效用的直接驱动力,人工智能更是大数据发展的创新引擎。只有推进大数据与人工智能、云计算等技术的有机结合,利用智能技术驱动数据挖掘和分析,才能实现大数据智能化研判和端应用。一是应用深度检索技术,提高数据挖掘能力。通过数据分析、文本语义分析等,抽取出人、物、地、许可证号、案情关联等实体或标识,并根据实体的属性联系、时空联系、语义联系、特征联系等建立相互关系,构建一张具有烟草案件特性的实体与实体、实体与事件的关系网络。简单地说,就是要通过建立模型塑造大数据中的关键字词库和信息类目,方便在实战中快速提取调阅,在提取过程中同时与大数据库中的信息进行特征比对,迅速形成有关联、有指向、有价值的信息网络。二是应用移动终端技术,提高便携执法能力。重点是应在手机端研发出一款适合外出携带的终端APP,方便移动执法使用;同时,引入现场打印、电子签章、二维码追溯、身份识别、语音识别等相关技术,方便在案件执法和业务办理中快速完成相关工作。比如电子签章,方便推进无纸化业务办理,能够在外出办理业务时实时传输文书,当场作出处理或审批决定,大地提高工作效率;二维码追溯、身份识别,可以帮助快速地识别身份信息、零售户许可证信息等基础信息,直接填充在文书空格当中,省去频繁书写或录入麻烦;语音识别技术配合现场执法录像,可以在紧张的执法过程中快速采集到现场情况,避免耗费过多时间产生不必要的麻烦和纠纷。三是应用可视分析技术,提高系统研判能力。可视化技术与数据挖掘有着紧密的联系,数据可视化可以帮助人们洞察出数据背后隐藏的潜在信息,提高数据挖掘的效率。应用在烟草专卖执法上,就是关于大小案件、人物之间、违法轨迹、活动规律等方面的关联关系挖掘,通过可视化技术将密集的关联关系转化为可视化图表,实现工作人员与数据的直观交互。更为重要的是,可视化技术是烟草情报分析研判的延伸和核心应用,对于案件串并、证件管理、市场监管、物流寄递监管、情报追踪、考核管理等6个急切需要的领域及所属的40余个细分领域,都能够提供准的视觉信息和情报网络,可以包括热点分析、趋势分析、情报查询、多重比较、预警案件分析、区域碰撞、车辆分析、统计分析等诸多功能模块,应用场景也将涵盖指挥中心、情报中心、人员管理等。从根本上讲,深度检索、移动终端、可视化技术是跨越式提升大数据建设和智能分析研判的关键方法,引入并在实践中运用好这些技术,是推进烟草走向“智慧专卖”的捷径,也是推行烟草“智慧大脑”的潜力所在。


FGL 30-R-PSM3
FGL 50-R-PSM3
FGL 80-R-PSM3
FGL 120-R-PSM3
FGL 180-R-PSM3
FGL 220-R-PSM3
FG 40 I-PSM3
FG 80 I-PSM3
FG 120 I-PSM3
FGL 30-RK-30-PS-M3
FGL 30-RK-30-NS-M3
FGL 30-RK-30-PS-M4
FGL 30-RK-30-NS-M4
FGL 50-RK-50-PS-M3
FGL 50-RK-50-NS-M3
FGL 50-RK-50-PS-M4
FGL 50-RK-50-NS-M4
FGL 80-RK-50-PS-M3
FGL 80-RK-50-NS-M3
FGL 80-RK-50-PS-M4
FGL 80-RK-50-NS-M4
FGL 120-RK-50-PS-M3
FGL 120-RK-50-NS-M3
FGL 120-RK-50-PS-M4
FGL 120-RK-50-NS-M4
FGL 30-IK-30-PS-M3
FGL 30-IK-30-NS-M3
FGL 30-IK-30-PS-M4
FGL 30-IK-30-NS-M4
FGL 50-IK-50-PS-M3
FGL 50-IK-50-NS-M3
FGL 50-IK-50-PS-M4
FGL 50-IK-50-NS-M4
FGL 80-IK-50-PS-M3
FGL 80-IK-50-NS-M3
FGL 80-IK-50-PS-M4
FGL 80-IK-50-NS-M4
FGL 120-IK-50-PS-M3
FGL 120-IK-50-NS-M3
FGL 120-IK-50-PS-M4
FGL 120-IK-50-NS-M4
K2L-7
K2L-77
K1L-78
K2R-6
K2R-67

烟草行业是我国经济社会发展中发挥重要作用的传统行业。随着信息技术的快速发展,大数据、互联网、电子信息等有关技术也逐步应用到烟草专卖管理、生产营销、物流运输等方方面面,烟草行业大数据建设也取得了一定成效。山西烟草实施的“专卖管理监督信息系统”,充分发挥“数据跑腿”作用,与手工方式相比在专卖行政许可审批、市场检查、执法办案等核心业务上工作效率明显增加,提高了专卖管理水平。广西鹿寨县局通过研发智能化信息监管APP,帮助市管员摆脱了办公室的束缚,有效提高现场监管、许可证办理的工作效率。嘉兴市烟草专卖局通过研发烟草专卖指挥中心管理系统,实时了解全地区卷烟零售户的分布情况以达到合理化布局,解决数据信息获取滞后的问题。在大数据建设过程中,当前专卖管理工作中已经积累了较多的数据信息,但都采用传统方式松散地存储于案卷、电脑文件及其他设备中。没有形成统一的数据收集、存储、分析体系,对情报数据共享和利用也非常有限。随着大数据、互联网+等新兴技术在烟草行业的起步与应用,专卖执法工作在多年的信息化建设基础上,遇到了发展良机。2012年,达沃斯论坛发布的报告《大数据大影响》宣称,数据已经成为一种新的经济资产类别,数据思维和应用已经开始逐渐渗透到公共管理领域和政府治理范畴之中,对政府治理理念、治理范式、治理内容和治理手段等都产生了不可忽视的影响。近年来,烟草专卖管理工作对于大数据及有关技术进行了深入性的研究和尝试性的应用。在数据平台搭建方面,2016年国家烟草专卖局启动了行业“专卖管理综合信息系统”建设项目,先在北京、山西、安徽等地启动“三统一”试点运行,于同年年底全面上线运行。开展数据采集,建立数据资源管理体系,健全大数据采集制度,明确信息采集责任,在数据种类、数据存储、传输、读取形式等方面进行了有益探索。在具体应用延展方面,浙江、安徽、重庆、贵州等地在利用大数据进行市场分析研判、网上办理许可证、涉烟案件情报分析等方面进行了初步探索,分别构建了以APCD工作法应用、物流寄递环节情报预警、互联网+烟草专卖许可证办理为核心的软件系统。

2核心问题

上述工作仅仅对大数据及有关技术进行了初步尝试,尚存在许多不足。涉烟大数据在工作实践中的具体应用还不够全面深入,大数据的潜在价值没有获得有效挖掘和利用。主要体现在:一是涉烟大数据基础设施建设不足,缺乏大型数据库建设实施以及从事数据采集和分析的专业技术人才队伍。二是涉烟大数据管理缺乏统一标准,尚未形成有效服务于烟草专卖管理的大数据应用平台。大数据应用仍然以适合本地使用的局域性理念为主导,战略站位较低,导致涉烟数据面窄,各项业务间的数据分布于不同系统,缺少专门服务于全省甚至国的资源共享和信息查询平台。三是数据利用效率不高,实践与应用缺乏深度探索。现有系统以数据的收集、分类、加工、整理为主,重采集轻分析,满足于信息的简单罗列和描述性概说,缺乏深层次的信息处理、分析和挖掘。

3需求分析

根据以上问题的分析,可以看出,当前想要快速建立起烟草行业的大数据应用链,必须首先满足以下四个方面的现实需求:一,必须加强和完善大数据基础设施建设及服务功能,扩大大数据专业技术研究和引进力度。尤其是对于云储存和区块链的应用,急切需要研究,原因是烟草各项业务融合在一起必将是一个庞大的“数据基地”,如果各级各地区作为个体分别投入资金建设服务器,在资金使用上是一种浪费,对服务器的架设单位来说庞大的设备也是一种资产负担,更重要的是容易滋生“数据保护主义”,不利于信息共享。因此,利用云端和区块链技术的数据存储是建成烟草行业大数据应用链的前提条件。第二,必须加快搭建统一平台,成立涉烟信息“大数据库”,贯通大数据的研发应用。根据实际情况,烟草行业对于基础数据的采集和录入已经做得相当到位,但对于有深度、需要挖掘的数据还没有建立有效的采集渠道,特别是对于数据的流通、运转和应用,还缺乏统一标准和可分位开发的接口。因此,当前需求明显的是搭建一个集合数据采集、管理、分析、应用的统一平台,成立一个融合各项业务或者主流业务的庞大数据库,清洗已有数据,建立数据标准,贯通各模块各环节的数据流转和运用。第三,必须继续推进信息资源的横向协同,促进统一类型数据在业务部门内的整合,实现业务部门间的信息共享与交换。大数据的核心就是信息共享,只有数据量足够大、数据之间的互动频繁,才能准确地碰撞出所需的信息。信息共享需要两个维度的横向整合:其一,是各个业务部门之间,比如专卖管理既需要日常执法、案件信息等数据,同样需要销售部门、内管部门的营销数据、预警数据,这样才更能够准地判断市场、发现线索;其二,是各级各单位之间,只有把数据共享出来,才能够满足零散的数据持有者对于精分析的需要,从中分析出所需要的线索和信息。第四,必须加速数据挖掘及运用,提高大数据在专卖管理决策中的支撑指导作用。烟草行业对于大数据建设的核心需求,就是应用。如何将大数据真正运用到日常业务当中,真正快速并准确地发挥作用,是当前需要深入研究的着力点。就近几年对专卖管理工作方面的观察,可以发现,无论是管理层还是基层队伍,需求为迫切的就是日常的电子化智能化执法、便捷化无纸化证、快速准确地调取数据和碰撞信息,甚至对于市场评价、痕迹管理、人员考核的数据化标准化。归根结底,是大数据在管理当中的决策作用和在基础工作当中提供的高效工具。

4研究应用

笔者就多年的烟草执法工作经验,从理论研究和部分实践的角度分析了烟草系统关于大数据建设的方向和目标。主要应当从三个维度着手建设:

(1)建立数据流:尽快完善大数据建设的相关政策体系,建立智能化数据管理生态链,强化大数据资源开放共享。首先,研究建立和不断完善数据开放及保护等方面的制度机制,实现对数据资源采集、流转、储存、应用、开放的规范管理,研究清楚各个级别各个单位之间对于数据的使用权限和保密等级,促进数据在风险可控原则下大程度开放共享。其次,建立涉烟情报信息大数据库,通过三个层级的数据接口(分别是:对接现有平台数据,智能抓取网上涉烟信息,实时采集工作中的信息数据),打通与烟草相关各类数据的采集渠道。再次,建立基础数据、核心数据、关联数据三个层级的数据分类目录,建成包括基础信息、案件信息、人员信息、通讯信息、车辆信息、物流寄递、判决书等7大类数据为一体的大型数据库,实现涉烟信息数据的方位收集和整理。

(2)建立管理流:健全大数据专业人才定向培养机制,构建体系化、规模化分析研判技术人才队伍,充分发挥“人工+智能”作用。一是以实战为导向,明确人才梯队规模和层次。细分人才队伍和定向领域,应涵盖数据清洗、数据建模、信息管理、分析研判等方面,借鉴阿里巴巴对大数据外派团队的组建模式,以3-5人小组的形式组建数据链管理团队,解决烟草实战中数据共享、模型算法和战法应用等典型问题,充分发挥人才的网络化规模和应用效应。二是创新烟草大数据人才使用机制,发现基层同志在大数据应用方面的特长领域,选拔特殊人才,建立相应人才库;充分利用大数据平台,开辟和创新大数据应用评价机制,在系统内外通过横向、纵向两个层面创建人才协同协作平台。三是依托安院校和相关企业,积极构建实战导向的人才培养体系,向执法战线同志经常性灌输大数据思维,通过编写教育课程和教材,利用网上、网下等方式全面开展教育培训,普及大数据知识,提高专卖执法队伍整体认知和应用水平;同时,针对大数据急缺和热门的应用方向,鼓励基层同志积极建模,创新应用方式,深层挖掘大数据涉及领域,将大数据串联在具体业务的方方面面。

(3)建立技术流:利用智能技术驱动大数据采集挖掘,实现智能化分析研判和端应用,推进“智慧专卖”建设。大数据时代,数据已成为战略资产,但数据自身不会自动产生价值,只有将算法和计算能力结合才能充分挖掘数据价值并发挥效用。可以说,智能算法是海量数据发挥效用的直接驱动力,人工智能更是大数据发展的创新引擎。只有推进大数据与人工智能、云计算等技术的有机结合,利用智能技术驱动数据挖掘和分析,才能实现大数据智能化研判和高应用。一是应用深度检索技术,提高数据挖掘能力。通过数据分析、文本语义分析等,抽取出人、物、地、许可证号、案情关联等实体或标识,并根据实体的属性联系、时空联系、语义联系、特征联系等建立相互关系,构建一张具有烟草案件特性的实体与实体、实体与事件的关系网络。简单地说,就是要通过建立模型塑造大数据中的关键字词库和信息类目,方便在实战中快速提取调阅,在提取过程中同时与大数据库中的信息进行特征比对,迅速形成有关联、有指向、有价值的信息网络。二是应用移动终端技术,提高便携执法能力。重点是应在手机端研发出一款适合外出携带的终端APP,方便移动执法使用;同时,引入现场打印、电子签章、二维码追溯、身份识别、语音识别等相关技术,方便在案件执法和业务办理中快速完成相关工作。比如电子签章,方便推进无纸化业务办理,能够在外出办理业务时实时传输文书,当场作出处理或审批决定,大地提高工作效率;二维码追溯、身份识别,可以帮助快速地识别身份信息、零售户许可证信息等基础信息,直接填充在文书空格当中,省去频繁书写或录入麻烦;语音识别技术配合现场执法录像,可以在紧张的执法过程中快速采集到现场情况,避免耗费过多时间产生不必要的麻烦和纠纷。三是应用可视分析技术,提高系统研判能力。可视化技术与数据挖掘有着紧密的联系,数据可视化可以帮助人们洞察出数据背后隐藏的潜在信息,提高数据挖掘的效率。应用在烟草专卖执法上,就是关于大小案件、人物之间、违法轨迹、活动规律等方面的关联关系挖掘,通过可视化技术将密集的关联关系转化为可视化图表,实现工作人员与数据的直观交互。更为重要的是,可视化技术是烟草情报分析研判的延伸和核心应用,对于案件串并、证件管理、市场监管、物流寄递监管、情报追踪、考核管理等6个急切需要的领域及所属的40余个细分领域,都能够提供准的视觉信息和情报网络,可以包括热点分析、趋势分析、情报查询、多重比较、预警案件分析、区域碰撞、车辆分析、统计分析等诸多功能模块,应用场景也将涵盖指挥中心、情报中心、人员管理等。从根本上讲,深度检索、移动终端、可视化技术是跨越式提升大数据建设和智能分析研判的关键方法,引入并在实践中运用好这些技术,是推进烟草走向“智慧专卖”的捷径,也是推行烟草“智慧大脑”的潜力所在。


K1RZ-31
K2R-25
K1R-35
K1R-104
CUSB-RS232-2m
CUSB-IR-2m
CL4 FG-E-5m-PVC
CL4 FW-E-5m-PVC
CM4 FG-E-5m-PVC
CM4 FW-E-5m-PVC
K3-2m-G-PUR
K3-2m-W-PUR
K3-2m-W-PL-PUR
L3-2m-G-PUR
L3-2m-W-PUR
L3-2m-W-PL-PUR
K3-10m-W-PL-PUR
K3-10m-G-PUR
K4-2m-G-PUR
K4-2m-W-PUR
L4-2m-G-PUR
L4-2m-W-PUR
L4-2m-W-PL-PUR
L4-5m-W-PUR
L4-5m-W-PL-PUR
L4-10m-W-PL-PUR
L5-10m-G-PUR
K4-10m-G-PUR
L4-5m-G-PUR
L5-2m-W-PUR
K3-5m-G-PUR
K3-5m-W-PUR
K3-5m-W-PL-PUR
K4-5m-G-PUR
K4-5m-W-PUR
L3-5m-G-PUR
L3-5m-W-PUR
L3-5m-W-PL-PUR
L5-5m-G-PUR
L4-10m-G-PUR
K4-10m-W-PUR
L4S-2m-G-PVC
L4S-2m-W-PVC
L4S-5m-G-PVC
L4S-5m-W-PVC
L5-5m-W-PUR
K4-2m-W-PL-PUR
K4-5m-W-PL-PUR
L4F/K4M - 0,6 PVC
L8FS-5m-G-PUR
L5-2m-G-PUR
L3M/K3F-0,6 PUR
Q12-3m-G-PVC
Q12-5m-G-PVC
Q12-10m-G-PVC
Q12-3m-W-PVC

 

烟草行业是我国经济社会发展中发挥重要作用的传统行业。随着信息技术的快速发展,大数据、互联网、电子信息等有关技术也逐步应用到烟草专卖管理、生产营销、物流运输等方方面面,烟草行业大数据建设也取得了一定成效。山西烟草实施的“专卖管理监督信息系统”,充分发挥“数据跑腿”作用,与手工方式相比在专卖行政许可审批、市场检查、执法办案等核心业务上工作效率明显增加,提高了专卖管理水平。广西鹿寨县局通过研发智能化信息监管APP,帮助市管员摆脱了办公室的束缚,有效提高现场监管、许可证办理的工作效率。嘉兴市烟草专卖局通过研发烟草专卖指挥中心管理系统,实时了解全地区卷烟零售户的分布情况以达到合理化布局,解决数据信息获取滞后的问题。在大数据建设过程中,当前专卖管理工作中已经积累了较多的数据信息,但都采用传统方式松散地存储于案卷、电脑文件及其他设备中。没有形成统一的数据收集、存储、分析体系,对情报数据共享和利用也非常有限。随着大数据、互联网+等新兴技术在烟草行业的起步与应用,专卖执法工作在多年的信息化建设基础上,遇到了发展良机。2012年,达沃斯论坛发布的报告《大数据大影响》宣称,数据已经成为一种新的经济资产类别,数据思维和应用已经开始逐渐渗透到公共管理领域和政府治理范畴之中,对政府治理理念、治理范式、治理内容和治理手段等都产生了不可忽视的影响。近年来,烟草专卖管理工作对于大数据及有关技术进行了深入性的研究和尝试性的应用。在数据平台搭建方面,2016年国家烟草专卖局启动了行业“专卖管理综合信息系统”建设项目,先在北京、山西、安徽等地启动“三统一”试点运行,于同年年底全面上线运行。开展数据采集,建立数据资源管理体系,健全大数据采集制度,明确信息采集责任,在数据种类、数据存储、传输、读取形式等方面进行了有益探索。在具体应用延展方面,浙江、安徽、重庆、贵州等地在利用大数据进行市场分析研判、网上办理许可证、涉烟案件情报分析等方面进行了初步探索,分别构建了以APCD工作法应用、物流寄递环节情报预警、互联网+烟草专卖许可证办理为核心的软件系统。

2核心问题

上述工作仅仅对大数据及有关技术进行了初步尝试,尚存在许多不足。涉烟大数据在工作实践中的具体应用还不够全面深入,大数据的潜在价值没有获得有效挖掘和利用。主要体现在:一是涉烟大数据基础设施建设不足,缺乏大型数据库建设实施以及从事数据采集和分析的专业技术人才队伍。二是涉烟大数据管理缺乏统一标准,尚未形成有效服务于烟草专卖管理的大数据应用平台。大数据应用仍然以适合本地使用的局域性理念为主导,战略站位较低,导致涉烟数据面窄,各项业务间的数据分布于不同系统,缺少专门服务于全省甚至国的资源共享和信息查询平台。三是数据利用效率不高,实践与应用缺乏深度探索。现有系统以数据的收集、分类、加工、整理为主,重采集轻分析,满足于信息的简单罗列和描述性概说,缺乏深层次的信息处理、分析和挖掘。

3需求分析

根据以上问题的分析,可以看出,当前想要快速建立起烟草行业的大数据应用链,必须首先满足以下四个方面的现实需求:一,必须加强和完善大数据基础设施建设及服务功能,扩大大数据专业技术研究和引进力度。尤其是对于云储存和区块链的应用,急切需要研究,原因是烟草各项业务融合在一起必将是一个庞大的“数据基地”,如果各级各地区作为个体分别投入资金建设服务器,在资金使用上是一种浪费,对服务器的架设单位来说庞大的设备也是一种资产负担,更重要的是容易滋生“数据保护主义”,不利于信息共享。因此,利用云端和区块链技术的数据存储是建成烟草行业大数据应用链的前提条件。第二,必须加快搭建统一平台,成立涉烟信息“大数据库”,贯通大数据的研发应用。根据实际情况,烟草行业对于基础数据的采集和录入已经做得相当到位,但对于有深度、需要挖掘的数据还没有建立有效的采集渠道,特别是对于数据的流通、运转和应用,还缺乏统一标准和可分位开发的接口。因此,当前需求明显的是搭建一个集合数据采集、管理、分析、应用的统一平台,成立一个融合各项业务或者主流业务的庞大数据库,清洗已有数据,建立数据标准,贯通各模块各环节的数据流转和运用。第三,必须继续推进信息资源的横向协同,促进统一类型数据在业务部门内的整合,实现业务部门间的信息共享与交换。大数据的核心就是信息共享,只有数据量足够大、数据之间的互动频繁,才能准确地碰撞出所需的信息。信息共享需要两个维度的横向整合:其一,是各个业务部门之间,比如专卖管理既需要日常执法、案件信息等数据,同样需要销售部门、内管部门的营销数据、预警数据,这样才更能够准地判断市场、发现线索;其二,是各级各单位之间,只有把数据共享出来,才能够满足零散的数据持有者对于准分析的需要,从中分析出所需要的线索和信息。第四,必须加速数据挖掘及运用,提高大数据在专卖管理决策中的支撑指导作用。烟草行业对于大数据建设的核心需求,就是应用。如何将大数据真正运用到日常业务当中,真正快速并准确地发挥作用,是当前需要深入研究的着力点。就近几年对专卖管理工作方面的观察,可以发现,无论是管理层还是基层队伍,需求为迫切的就是日常的电子化智能化执法、便捷化无纸化证、快速准确地调取数据和碰撞信息,甚至对于市场评价、痕迹管理、人员考核的数据化标准化。归根结底,是大数据在管理当中的决策作用和在基础工作当中提供的高效工具。

4研究应用

笔者就多年的烟草执法工作经验,从理论研究和部分实践的角度分析了烟草系统关于大数据建设的方向和目标。主要应当从三个维度着手建设:

(1)建立数据流:尽快完善大数据建设的相关政策体系,建立智能化数据管理生态链,强化大数据资源开放共享。首先,研究建立和不断完善数据开放及保护等方面的制度机制,实现对数据资源采集、流转、储存、应用、开放的规范管理,研究清楚各个级别各个单位之间对于数据的使用权限和保密等级,促进数据在风险可控原则下大程度开放共享。其次,建立涉烟情报信息大数据库,通过三个层级的数据接口(分别是:对接现有平台数据,智能抓取网上涉烟信息,实时采集工作中的信息数据),打通与烟草相关各类数据的采集渠道。再次,建立基础数据、核心数据、关联数据三个层级的数据分类目录,建成包括基础信息、案件信息、人员信息、通讯信息、车辆信息、物流寄递、判决书等7大类数据为一体的大型数据库,实现涉烟信息数据的方位收集和整理。

(2)建立管理流:健全大数据专业人才定向培养机制,构建体系化、规模化分析研判技术人才队伍,充分发挥“人工+智能”作用。一是以实战为导向,明确人才梯队规模和层次。细分人才队伍和定向领域,应涵盖数据清洗、数据建模、信息管理、分析研判等方面,借鉴阿里巴巴对大数据外派团队的组建模式,以3-5人小组的形式组建数据链管理团队,解决烟草实战中数据共享、模型算法和战法应用等典型问题,充分发挥人才的网络化规模和应用效应。二是创新烟草大数据人才使用机制,发现基层同志在大数据应用方面的特长领域,选拔特殊人才,建立相应人才库;充分利用大数据平台,开辟和创新大数据应用评价机制,在系统内外通过横向、纵向两个层面创建人才协同协作平台。三是依托安院校和相关企业,积极构建实战导向的人才培养体系,向执法战线同志经常性灌输大数据思维,通过编写教育课程和教材,利用网上、网下等方式全面开展教育培训,普及大数据知识,提高专卖执法队伍整体认知和应用水平;同时,针对大数据急缺和热门的应用方向,鼓励基层同志积极建模,创新应用方式,深层挖掘大数据涉及领域,将大数据串联在具体业务的方方面面。

(3)建立技术流:利用智能技术驱动大数据采集挖掘,实现智能化分析研判和端应用,推进“智慧专卖”建设。大数据时代,数据已成为战略资产,但数据自身不会自动产生价值,只有将算法和计算能力结合才能充分挖掘数据价值并发挥效用。可以说,智能算法是海量数据发挥效用的直接驱动力,人工智能更是大数据发展的创新引擎。只有推进大数据与人工智能、云计算等技术的有机结合,利用智能技术驱动数据挖掘和分析,才能实现大数据智能化研判和端应用。一是应用深度检索技术,提高数据挖掘能力。通过数据分析、文本语义分析等,抽取出人、物、地、许可证号、案情关联等实体或标识,并根据实体的属性联系、时空联系、语义联系、特征联系等建立相互关系,构建一张具有烟草案件特性的实体与实体、实体与事件的关系网络。简单地说,就是要通过建立模型塑造大数据中的关键字词库和信息类目,方便在实战中快速提取调阅,在提取过程中同时与大数据库中的信息进行特征比对,迅速形成有关联、有指向、有价值的信息网络。二是应用移动终端技术,提高便携执法能力。重点是应在手机端研发出一款适合外出携带的终端APP,方便移动执法使用;同时,引入现场打印、电子签章、二维码追溯、身份识别、语音识别等相关技术,方便在案件执法和业务办理中快速完成相关工作。比如电子签章,方便推进无纸化业务办理,能够在外出办理业务时实时传输文书,当场作出处理或审批决定,大地提高工作效率;二维码追溯、身份识别,可以帮助快速地识别身份信息、零售户许可证信息等基础信息,直接填充在文书空格当中,省去频繁书写或录入麻烦;语音识别技术配合现场执法录像,可以在紧张的执法过程中快速采集到现场情况,避免耗费过多时间产生不必要的麻烦和纠纷。三是应用可视分析技术,提高系统研判能力。可视化技术与数据挖掘有着紧密的联系,数据可视化可以帮助人们洞察出数据背后隐藏的潜在信息,提高数据挖掘的效率。应用在烟草专卖执法上,就是关于大小案件、人物之间、违法轨迹、活动规律等方面的关联关系挖掘,通过可视化技术将密集的关联关系转化为可视化图表,实现工作人员与数据的直观交互。更为重要的是,可视化技术是烟草情报分析研判的延伸和核心应用,对于案件串并、证件管理、市场监管、物流寄递监管、情报追踪、考核管理等6个急切需要的领域及所属的40余个细分领域,都能够提供精的视觉信息和情报网络,可以包括热点分析、趋势分析、情报查询、多重比较、预警案件分析、区域碰撞、车辆分析、统计分析等诸多功能模块,应用场景也将涵盖指挥中心、情报中心、人员管理等。从根本上讲,深度检索、移动终端、可视化技术是跨越式提升大数据建设和智能分析研判的关键方法,引入并在实践中运用好这些技术,是推进烟草走向“智慧专卖”的捷径,也是推行烟草“智慧大脑”的潜力所在。


Q12-10m-w-PVC
Q12-20m-G-PVC
Q12-30m-G-PVC
L8FS-2m-G-PUR
L8FS-2m-W-PUR
L8FS-5m-W-PUR
L8FS-10m-G-PUR
L8FS-10m-W-PUR
AS S7/B1 D9F-D9F
CI L4GFK/L8FGK-S-0,2m-PVC
CI L4MG / RJ45G-GS-3m-PUR
CB L4 MG 10m PUR
CI L8MGK / L4MGK-S-0,2m-PVC
CI L4MG / RJ45G-GS-5m-PUR
CI L4MG / RJ45G-GS-10m-PUR
CI L4MW / RJ45G-GS-3m-PUR
CI L4MW / RJ45G-GS-5m-PUR
CI L4MW / RJ45G-GS-10m-PUR
CN4 FG-5m-PUR
CN4 FW-5m-PUR
CN4 FG-2m-PUR
CN4 FW-2m-PUR
C L12FG-S-5m-PUR
C L12FG-S-10m-PUR
C L12FW-S-2m-PUR
C L12FW-S-5m-PUR
C L12FW-S-10m-PUR
C L12FG-S-2m-PUR

烟草行业是我国经济社会发展中发挥重要作用的传统行业。随着信息技术的快速发展,大数据、互联网、电子信息等有关技术也逐步应用到烟草专卖管理、生产营销、物流运输等方方面面,烟草行业大数据建设也取得了一定成效。山西烟草实施的“专卖管理监督信息系统”,充分发挥“数据跑腿”作用,与手工方式相比在专卖行政许可审批、市场检查、执法办案等核心业务上工作效率明显增加,提高了专卖管理水平。广西鹿寨县局通过研发智能化信息监管APP,帮助市管员摆脱了办公室的束缚,有效提高现场监管、许可证办理的工作效率。嘉兴市烟草专卖局通过研发烟草专卖指挥中心管理系统,实时了解全地区卷烟零售户的分布情况以达到合理化布局,解决数据信息获取滞后的问题。在大数据建设过程中,当前专卖管理工作中已经积累了较多的数据信息,但都采用传统方式松散地存储于案卷、电脑文件及其他设备中。没有形成统一的数据收集、存储、分析体系,对情报数据共享和利用也非常有限。随着大数据、互联网+等新兴技术在烟草行业的起步与应用,专卖执法工作在多年的信息化建设基础上,遇到了发展良机。2012年,达沃斯论坛发布的报告《大数据大影响》宣称,数据已经成为一种新的经济资产类别,数据思维和应用已经开始逐渐渗透到公共管理领域和政府治理范畴之中,对政府治理理念、治理范式、治理内容和治理手段等都产生了不可忽视的影响。近年来,烟草专卖管理工作对于大数据及有关技术进行了深入性的研究和尝试性的应用。在数据平台搭建方面,2016年国家烟草专卖局启动了行业“专卖管理综合信息系统”建设项目,先在北京、山西、安徽等地启动“三统一”试点运行,于同年年底全面上线运行。开展数据采集,建立数据资源管理体系,健全大数据采集制度,明确信息采集责任,在数据种类、数据存储、传输、读取形式等方面进行了有益探索。在具体应用延展方面,浙江、安徽、重庆、贵州等地在利用大数据进行市场分析研判、网上办理许可证、涉烟案件情报分析等方面进行了初步探索,分别构建了以APCD工作法应用、物流寄递环节情报预警、互联网+烟草专卖许可证办理为核心的软件系统。

2核心问题

上述工作仅仅对大数据及有关技术进行了初步尝试,尚存在许多不足。涉烟大数据在工作实践中的具体应用还不够全面深入,大数据的潜在价值没有获得有效挖掘和利用。主要体现在:一是涉烟大数据基础设施建设不足,缺乏大型数据库建设实施以及从事数据采集和分析的专业技术人才队伍。二是涉烟大数据管理缺乏统一标准,尚未形成有效服务于烟草专卖管理的大数据应用平台。大数据应用仍然以适合本地使用的局域性理念为主导,战略站位较低,导致涉烟数据面窄,各项业务间的数据分布于不同系统,缺少专门服务于全省甚至国的资源共享和信息查询平台。三是数据利用效率不高,实践与应用缺乏深度探索。现有系统以数据的收集、分类、加工、整理为主,重采集轻分析,满足于信息的简单罗列和描述性概说,缺乏深层次的信息处理、分析和挖掘。

3需求分析

根据以上问题的分析,可以看出,当前想要快速建立起烟草行业的大数据应用链,必须首先满足以下四个方面的现实需求:一,必须加强和完善大数据基础设施建设及服务功能,扩大大数据专业技术研究和引进力度。尤其是对于云储存和区块链的应用,急切需要研究,原因是烟草各项业务融合在一起必将是一个庞大的“数据基地”,如果各级各地区作为个体分别投入资金建设服务器,在资金使用上是一种浪费,对服务器的架设单位来说庞大的设备也是一种资产负担,更重要的是容易滋生“数据保护主义”,不利于信息共享。因此,利用云端和区块链技术的数据存储是建成烟草行业大数据应用链的前提条件。第二,必须加快搭建统一平台,成立涉烟信息“大数据库”,贯通大数据的研发应用。根据实际情况,烟草行业对于基础数据的采集和录入已经做得相当到位,但对于有深度、需要挖掘的数据还没有建立有效的采集渠道,特别是对于数据的流通、运转和应用,还缺乏统一标准和可分位开发的接口。因此,当前需求明显的是搭建一个集合数据采集、管理、分析、应用的统一平台,成立一个融合各项业务或者主流业务的庞大数据库,清洗已有数据,建立数据标准,贯通各模块各环节的数据流转和运用。第三,必须继续推进信息资源的横向协同,促进统一类型数据在业务部门内的整合,实现业务部门间的信息共享与交换。大数据的核心就是信息共享,只有数据量足够大、数据之间的互动频繁,才能准确地碰撞出所需的信息。信息共享需要两个维度的横向整合:其一,是各个业务部门之间,比如专卖管理既需要日常执法、案件信息等数据,同样需要销售部门、内管部门的营销数据、预警数据,这样才更能够准地判断市场、发现线索;其二,是各级各单位之间,只有把数据共享出来,才能够满足零散的数据持有者对于准分析的需要,从中分析出所需要的线索和信息。第四,必须加速数据挖掘及运用,提高大数据在专卖管理决策中的支撑指导作用。烟草行业对于大数据建设的核心需求,就是应用。如何将大数据真正运用到日常业务当中,真正快速并准确地发挥作用,是当前需要深入研究的着力点。就近几年对专卖管理工作方面的观察,可以发现,无论是管理层还是基层队伍,需求为迫切的就是日常的电子化智能化执法、便捷化无纸化证、快速准确地调取数据和碰撞信息,甚至对于市场评价、痕迹管理、人员考核的数据化标准化。归根结底,是大数据在管理当中的决策作用和在基础工作当中提供的高效工具。

4研究应用

笔者就多年的烟草执法工作经验,从理论研究和部分实践的角度分析了烟草系统关于大数据建设的方向和目标。主要应当从三个维度着手建设:

(1)建立数据流:尽快完善大数据建设的相关政策体系,建立智能化数据管理生态链,强化大数据资源开放共享。首先,研究建立和不断完善数据开放及保护等方面的制度机制,实现对数据资源采集、流转、储存、应用、开放的规范管理,研究清楚各个级别各个单位之间对于数据的使用权限和保密等级,促进数据在风险可控原则下大程度开放共享。其次,建立涉烟情报信息大数据库,通过三个层级的数据接口(分别是:对接现有平台数据,智能抓取网上涉烟信息,实时采集工作中的信息数据),打通与烟草相关各类数据的采集渠道。再次,建立基础数据、核心数据、关联数据三个层级的数据分类目录,建成包括基础信息、案件信息、人员信息、通讯信息、车辆信息、物流寄递、判决书等7大类数据为一体的大型数据库,实现涉烟信息数据的方位收集和整理。

(2)建立管理流:健全大数据专业人才定向培养机制,构建体系化、规模化分析研判技术人才队伍,充分发挥“人工+智能”作用。一是以实战为导向,明确人才梯队规模和层次。细分人才队伍和定向领域,应涵盖数据清洗、数据建模、信息管理、分析研判等方面,借鉴阿里巴巴对大数据外派团队的组建模式,以3-5人小组的形式组建数据链管理团队,解决烟草实战中数据共享、模型算法和战法应用等典型问题,充分发挥人才的网络化规模和应用效应。二是创新烟草大数据人才使用机制,发现基层同志在大数据应用方面的特长领域,选拔特殊人才,建立相应人才库;充分利用大数据平台,开辟和创新大数据应用评价机制,在系统内外通过横向、纵向两个层面创建人才协同协作平台。三是依托安院校和相关企业,积极构建实战导向的人才培养体系,向执法战线同志经常性灌输大数据思维,通过编写教育课程和教材,利用网上、网下等方式全面开展教育培训,普及大数据知识,提高专卖执法队伍整体认知和应用水平;同时,针对大数据急缺和热门的应用方向,鼓励基层同志积极建模,创新应用方式,深层挖掘大数据涉及领域,将大数据串联在具体业务的方方面面。

(3)建立技术流:利用智能技术驱动大数据采集挖掘,实现智能化分析研判和端应用,推进“智慧专卖”建设。大数据时代,数据已成为战略资产,但数据自身不会自动产生价值,只有将算法和计算能力结合才能充分挖掘数据价值并发挥效用。可以说,智能算法是海量数据发挥效用的直接驱动力,人工智能更是大数据发展的创新引擎。只有推进大数据与人工智能、云计算等技术的有机结合,利用智能技术驱动数据挖掘和分析,才能实现大数据智能化研判和端应用。一是应用深度检索技术,提高数据挖掘能力。通过数据分析、文本语义分析等,抽取出人、物、地、许可证号、案情关联等实体或标识,并根据实体的属性联系、时空联系、语义联系、特征联系等建立相互关系,构建一张具有烟草案件特性的实体与实体、实体与事件的关系网络。简单地说,就是要通过建立模型塑造大数据中的关键字词库和信息类目,方便在实战中快速提取调阅,在提取过程中同时与大数据库中的信息进行特征比对,迅速形成有关联、有指向、有价值的信息网络。二是应用移动终端技术,提高便携执法能力。重点是应在手机端研发出一款适合外出携带的终端APP,方便移动执法使用;同时,引入现场打印、电子签章、二维码追溯、身份识别、语音识别等相关技术,方便在案件执法和业务办理中快速完成相关工作。比如电子签章,方便推进无纸化业务办理,能够在外出办理业务时实时传输文书,当场作出处理或审批决定,大地提高工作效率;二维码追溯、身份识别,可以帮助快速地识别身份信息、零售户许可证信息等基础信息,直接填充在文书空格当中,省去频繁书写或录入麻烦;语音识别技术配合现场执法录像,可以在紧张的执法过程中快速采集到现场情况,避免耗费过多时间产生不必要的麻烦和纠纷。三是应用可视分析技术,提高系统研判能力。可视化技术与数据挖掘有着紧密的联系,数据可视化可以帮助人们洞察出数据背后隐藏的潜在信息,提高数据挖掘的效率。应用在烟草专卖执法上,就是关于大小案件、人物之间、违法轨迹、活动规律等方面的关联关系挖掘,通过可视化技术将密集的关联关系转化为可视化图表,实现工作人员与数据的直观交互。更为重要的是,可视化技术是烟草情报分析研判的延伸和核心应用,对于案件串并、证件管理、市场监管、物流寄递监管、情报追踪、考核管理等6个急切需要的领域及所属的40余个细分领域,都能够提供准的视觉信息和情报网络,可以包括热点分析、趋势分析、情报查询、多重比较、预警案件分析、区域碰撞、车辆分析、统计分析等诸多功能模块,应用场景也将涵盖指挥中心、情报中心、人员管理等。从根本上讲,深度检索、移动终端、可视化技术是跨越式提升大数据建设和智能分析研判的关键方法,引入并在实践中运用好这些技术,是推进烟草走向“智慧专卖”的捷径,也是推行烟草“智慧大脑”的潜力所在。


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