[摘要]文章通過(guò)思考“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的煙草數(shù)據(jù)價(jià)值，運(yùn)用數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)和數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)等方面的新理念新技術(shù)，根據(jù)地市級(jí)煙草商業(yè)企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，匯集業(yè)務(wù)系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)，研究一套數(shù)據(jù)敏捷應(yīng)用的智能解決方案，用數(shù)據(jù)賦能企業(yè)，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

[關(guān)鍵詞]煙草商業(yè)企業(yè);大數(shù)據(jù)分析;數(shù)據(jù)敏捷應(yīng)用

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2020.04.065

1引言

按照國(guó)家局2019年度網(wǎng)絡(luò)安全與信息化工作會(huì)議上提出的“建立‘用數(shù)據(jù)說(shuō)話、用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新的機(jī)制和全面精準(zhǔn)共享的數(shù)據(jù)管理機(jī)制”。文章將以地市級(jí)煙草商業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)敏捷分析應(yīng)用為思路，把底層原始數(shù)據(jù)統(tǒng)一抽取上來(lái)，做數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)拉通和數(shù)據(jù)服務(wù)，向上支撐各個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)，思考西安煙草數(shù)據(jù)集成分析敏捷應(yīng)用的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)新模式。以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，貫通營(yíng)銷(xiāo)、專(zhuān)賣(mài)、物流各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)體系[1]，推進(jìn)數(shù)據(jù)資源整合和開(kāi)放共享，保障數(shù)據(jù)安全，推動(dòng)數(shù)字業(yè)務(wù)化、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，并致力發(fā)揮數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)資源作用和創(chuàng)新引擎作用，推動(dòng)數(shù)據(jù)智能化在煙草企業(yè)的廣泛應(yīng)用[2]。

2研究背景及意義

目前，根據(jù)對(duì)地市級(jí)煙草商業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)現(xiàn)狀的洞察，每個(gè)崗位都希望得到數(shù)據(jù)的支撐，卷煙營(yíng)銷(xiāo)、專(zhuān)賣(mài)、物流等業(yè)務(wù)雖均有各自的應(yīng)用系統(tǒng)，但數(shù)據(jù)指標(biāo)被業(yè)務(wù)模式割裂，僅限于縱向分析，缺乏數(shù)據(jù)間的橫向關(guān)聯(lián)，也缺乏社會(huì)第三方數(shù)據(jù)資源，數(shù)據(jù)口徑不統(tǒng)一、定義不清晰、視角不一致，致使難以形成真正意義上的大數(shù)據(jù)分析資源;各自應(yīng)用系統(tǒng)無(wú)法滿足地市級(jí)煙草商業(yè)企業(yè)與時(shí)俱進(jìn)、快速迭代、按需定制的個(gè)性化多元化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求，部分關(guān)鍵指標(biāo)分析仍需要依靠人工操作，且為重復(fù)性工作，對(duì)人力資源造成較大浪費(fèi)，影響工作效率;此外，數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)掘不夠，用數(shù)據(jù)指導(dǎo)經(jīng)營(yíng)決策與企業(yè)管理的情況仍不理想，難以為供應(yīng)鏈上的相關(guān)利益者（包括工業(yè)企業(yè)、零售客戶、消費(fèi)者等）增利賦能，難以提升企業(yè)管理效能。

基于此，文章的研究旨在身體力行的落實(shí)習(xí)近平總書(shū)記“做大做強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)”的部署要求，及國(guó)家局2019年度網(wǎng)絡(luò)安全與信息化工作會(huì)議上的重要指示。主動(dòng)探索“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代下的煙草數(shù)據(jù)價(jià)值[3]，運(yùn)用數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)和數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)等新理念新技術(shù)，根據(jù)地市級(jí)煙草商業(yè)企業(yè)各業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求及痛點(diǎn)，以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，思考地市級(jí)煙草商業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)敏捷應(yīng)用體系建設(shè)方法，規(guī)范數(shù)據(jù)抽取、清洗、儲(chǔ)存、建模、應(yīng)用等標(biāo)準(zhǔn)，深度挖掘數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值，解決企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的個(gè)性化實(shí)際需求場(chǎng)景。向下抽取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，包括系統(tǒng)中的用戶數(shù)據(jù)，內(nèi)部大數(shù)據(jù)，外部大數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的打通和互聯(lián);向上來(lái)做業(yè)務(wù)支持，進(jìn)而有效地解決數(shù)據(jù)的“存——一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化”，“通——鏈接數(shù)據(jù)孤島”，“用——一切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化”等難題。賦能企業(yè)，為企業(yè)決策提供科學(xué)參考，為運(yùn)營(yíng)提供有效支撐，為監(jiān)管提供全力保障。

研究的方向既需要有從現(xiàn)在看未來(lái)的正向思維，在煙草的各業(yè)務(wù)領(lǐng)域及管理運(yùn)營(yíng)上加快技術(shù)升級(jí)步伐，推動(dòng)西安煙草向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)變;也具備從未來(lái)看現(xiàn)在的逆向思維，對(duì)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、移動(dòng)互聯(lián)等新技術(shù)在煙草行業(yè)的應(yīng)用和外部網(wǎng)絡(luò)電商對(duì)傳統(tǒng)卷煙零售的影響[4]等方面進(jìn)一步加強(qiáng)基礎(chǔ)性、前瞻性研究，為各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)和業(yè)務(wù)部門(mén)提供豐富多樣、及時(shí)準(zhǔn)確便捷的信息服務(wù)，為供應(yīng)鏈上的相關(guān)利益者增利賦能，為地市級(jí)煙草商業(yè)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供數(shù)據(jù)保障和長(zhǎng)遠(yuǎn)的謀劃。

3關(guān)鍵技術(shù)

3.1數(shù)據(jù)采集技術(shù)

數(shù)據(jù)采集又稱(chēng)數(shù)據(jù)獲取，是利用一種裝置，從系統(tǒng)外部采集數(shù)據(jù)并輸入到系統(tǒng)內(nèi)部的一個(gè)接口。數(shù)據(jù)采集技術(shù)廣泛應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域。比如攝像頭、智能設(shè)備等都是數(shù)據(jù)采集工具。

3.2數(shù)據(jù)清洗技術(shù)

數(shù)據(jù)是信息的基礎(chǔ)，好的數(shù)據(jù)質(zhì)量是各種數(shù)據(jù)分析如OLAP、數(shù)據(jù)挖掘[5]等有效應(yīng)用的基本條件。人們常常抱怨“數(shù)據(jù)豐富，信息貧乏”，究其原因，一是缺乏有效的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，二是數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，如數(shù)據(jù)輸入錯(cuò)誤、不同來(lái)源數(shù)據(jù)引起的不同表示方法、數(shù)據(jù)間的不一致等，導(dǎo)致現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中存在臟數(shù)據(jù)。它們主要表現(xiàn)為：拼寫(xiě)問(wèn)題、打印錯(cuò)誤、不合法值、空值、不一致值、簡(jiǎn)寫(xiě)、同一實(shí)體的多種表示（重復(fù)）、不遵循引用完整性等。數(shù)據(jù)清洗（DataCleaning）的目的是檢測(cè)數(shù)據(jù)中存在的錯(cuò)誤和不一致，剔除或者改正它們，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

圖1數(shù)據(jù)清洗原理

3.3數(shù)據(jù)分析技術(shù)

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。這一過(guò)程也是進(jìn)行數(shù)據(jù)模擬仿真的支持過(guò)程。進(jìn)行數(shù)據(jù)分析可幫助管理者作出判斷，以便采取適當(dāng)措施。

對(duì)中心數(shù)據(jù)庫(kù)[6.7]中的周期零消、批零卷煙大數(shù)據(jù)、社會(huì)第三方資源數(shù)據(jù)進(jìn)行滾動(dòng)清洗、整理、建模、分析（包括業(yè)務(wù)的縱向分析和橫向分析），為企業(yè)的生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理等提供分析報(bào)表及決策依據(jù)。

典型的數(shù)據(jù)分析可能包含以下三步：

第一，探索性數(shù)據(jù)分析：當(dāng)數(shù)據(jù)剛?cè)〉脮r(shí)，可能雜亂無(wú)章，看不出規(guī)律，通過(guò)作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計(jì)算某些特征量等手段探索規(guī)律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數(shù)據(jù)中的規(guī)律性。

第二，模型選定分析：在探索性分析的基礎(chǔ)上提出一類(lèi)或幾類(lèi)可能的模型，然后通過(guò)進(jìn)一步的分析從中挑選一定的模型。

第三，推斷分析：通常使用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)所定模型或估計(jì)的可靠程度和精確程度作出推斷。

3.4關(guān)聯(lián)分析技術(shù)

關(guān)聯(lián)分析又稱(chēng)關(guān)聯(lián)挖掘，是在交易數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)或其他信息載體中，查找存在于項(xiàng)目集合或?qū)ο蠹现g的頻繁模式、關(guān)聯(lián)、相關(guān)性或因果結(jié)構(gòu)?；蛘哒f(shuō)，關(guān)聯(lián)分析是發(fā)現(xiàn)交易數(shù)據(jù)庫(kù)中不同商品（項(xiàng)）之間的聯(lián)系。它是一種簡(jiǎn)單、實(shí)用的分析技術(shù)，發(fā)現(xiàn)存在于大量數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)性或相關(guān)性，從而描述了一個(gè)事物中某些屬性同時(shí)出現(xiàn)的規(guī)律和模式。

3.5數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)

維度建模是專(zhuān)門(mén)用于分析型數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市建模的方法，維度建模以分析決策的需求出發(fā)構(gòu)建模型，構(gòu)建的數(shù)據(jù)模型為分析需求服務(wù)，因此它重點(diǎn)解決用戶如何更快速完成分析需求，同時(shí)還有較好的大規(guī)模復(fù)雜查詢的響應(yīng)性能。

3.6數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)

通過(guò)可視化技術(shù)、畫(huà)像技術(shù)、智能算法及維度模型，進(jìn)行個(gè)性化動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)查詢與展示、多元化的報(bào)表自定義展示、商圈分析、用戶畫(huà)像等研究，滿足企業(yè)所有人員的查詢與共享需求。

第一，可視化：可視化（Visualization）是利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來(lái)，并進(jìn)行交互處理的理論、方法和技術(shù)。

第二，用戶畫(huà)像：又稱(chēng)用戶角色，作為一種勾畫(huà)目標(biāo)用戶、聯(lián)系用戶訴求與設(shè)計(jì)方向的有效工具，用戶畫(huà)像在各領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。用戶畫(huà)像最初是在電商領(lǐng)域得到應(yīng)用的，在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，用戶信息充斥在網(wǎng)絡(luò)中，將用戶的每個(gè)具體信息抽象成標(biāo)簽，利用這些標(biāo)簽將用戶形象具體化，從而為用戶提供有針對(duì)性的服務(wù)。用戶畫(huà)像所形成的用戶角色并不是脫離產(chǎn)品和市場(chǎng)之外所構(gòu)建出來(lái)的，形成的用戶角色需要有代表性，能代表產(chǎn)品的主要受眾和目標(biāo)群體。

4從頂層到底層，思考構(gòu)建地市級(jí)煙草商業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)敏捷應(yīng)用體系

4.1規(guī)劃地市級(jí)煙草商業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)敏捷應(yīng)用體系建設(shè)方法

規(guī)范數(shù)據(jù)抽取、清洗、儲(chǔ)存、建模、應(yīng)用等標(biāo)準(zhǔn)。從業(yè)務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)到模型設(shè)計(jì)，從數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)服務(wù)，匯集業(yè)務(wù)系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)行各種關(guān)聯(lián)分析和對(duì)比碰撞，規(guī)劃具備前瞻性、可持續(xù)性、可擴(kuò)展性，能夠?yàn)槠髽I(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供柔性技術(shù)支撐平臺(tái)，為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供決策依據(jù)，推動(dòng)業(yè)務(wù)及管理決策向數(shù)據(jù)化和智能化發(fā)展。

4.2搭建數(shù)據(jù)管理需求場(chǎng)景，挖掘數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)的價(jià)值

（1）通過(guò)對(duì)卷煙營(yíng)銷(xiāo)關(guān)鍵指標(biāo)、市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)、客戶經(jīng)理拜訪數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取滾動(dòng)清洗、整理、分析，自定義展示，形成一套科學(xué)合理的市場(chǎng)狀態(tài)與貨源投放分析研判標(biāo)準(zhǔn)，逐步建立“系統(tǒng)大數(shù)據(jù)+市場(chǎng)活情況”綜合分析機(jī)制。幫助營(yíng)銷(xiāo)人員及時(shí)獲取市場(chǎng)狀態(tài)的變化信息，提升貨源分配與客戶銷(xiāo)售能力匹配度，打破業(yè)務(wù)人員基于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)思維，根據(jù)工作積累的經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷的工作方式。

（2）對(duì)終端卷煙零售數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析應(yīng)用，提升消費(fèi)者感知能力，為科學(xué)經(jīng)營(yíng)決策提供數(shù)據(jù)支撐。通過(guò)對(duì)卷煙零售客戶歷史銷(xiāo)量數(shù)據(jù)、各類(lèi)零售終端進(jìn)銷(xiāo)存數(shù)據(jù)、貨源數(shù)據(jù)以及消費(fèi)者會(huì)員信息數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)等滾動(dòng)清洗、整理，建立若干分析模型，包括數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)分析預(yù)警模型、品牌推薦模型、品牌畫(huà)像模型、終端畫(huà)像模型等，以提升貨源分配與客戶銷(xiāo)售能力匹配度，并經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期良性循環(huán)，為一定程度抑制部分區(qū)域真煙非法流動(dòng)提供決策輔助;通過(guò)商品消費(fèi)畫(huà)像鎖定商圈，通過(guò)終端與消費(fèi)者畫(huà)像鎖定品牌培育對(duì)象等，逐步探索一套完整的零售終端數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用模式。

（3）研究基于數(shù)據(jù)挖掘的品牌精準(zhǔn)選點(diǎn)培育，借助數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)簽以及終端畫(huà)像選點(diǎn)投放，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)客戶精準(zhǔn)鎖定、投放節(jié)奏張弛有度、區(qū)域市場(chǎng)錯(cuò)位發(fā)展、市場(chǎng)需求即時(shí)響應(yīng)，提高品牌培育的精準(zhǔn)度，為優(yōu)化提升市場(chǎng)狀態(tài)奠定提供支持。

（4）探索開(kāi)展品牌“精準(zhǔn)推薦”，通過(guò)模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、逆向評(píng)價(jià)，將卷煙精準(zhǔn)推薦給適銷(xiāo)客戶，幫助客戶高效尋找暢銷(xiāo)卷煙。整個(gè)過(guò)程以經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)卷煙零售客戶品牌精準(zhǔn)推薦信息服務(wù)，為經(jīng)營(yíng)指導(dǎo)賦能，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)在營(yíng)銷(xiāo)決策中的重要作用，以批零網(wǎng)上配貨匹配度優(yōu)化提升為突破口，實(shí)現(xiàn)卷煙零售客戶品牌精準(zhǔn)推薦信息服務(wù)。

（5）嘗試引入社會(huì)第三方資源數(shù)據(jù)（如非煙數(shù)據(jù)、區(qū)域人口流動(dòng)數(shù)據(jù)等），利用數(shù)據(jù)挖掘、可視化技術(shù)、畫(huà)像技術(shù)、智能算法、用戶維度模型，初步形成社會(huì)數(shù)據(jù)與零售終端及消費(fèi)者數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析模型，為優(yōu)化提升市場(chǎng)狀態(tài)和貨源投放策略提供支持。

（6）探索物流類(lèi)關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)的綜合分析研判展示。主要包括對(duì)物流業(yè)務(wù)運(yùn)行、設(shè)備管理、安防監(jiān)控、對(duì)標(biāo)指標(biāo)等數(shù)據(jù)的抽取、分類(lèi)、分析和展現(xiàn)，構(gòu)建物流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模型。

（7）探索業(yè)務(wù)間關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)分析研判場(chǎng)景。如卷煙銷(xiāo)售數(shù)據(jù)與專(zhuān)賣(mài)涉煙違法案件概率、客戶訂單數(shù)據(jù)與物流分揀數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析等。

4.3形成全面、多樣化、可視化的信息匯總展示功能

實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)查詢與展示、多元化的報(bào)表自定義展示等，為大數(shù)據(jù)分析提供多樣化數(shù)據(jù)形態(tài)基礎(chǔ)，提升匯總數(shù)據(jù)的直觀性，讓業(yè)務(wù)人員與數(shù)據(jù)直接對(duì)話。

5結(jié)論

文章主要思考了地市級(jí)煙草商業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)敏捷應(yīng)用體系建設(shè)方法，從規(guī)范數(shù)據(jù)抽取、清洗、儲(chǔ)存、建模、應(yīng)用等標(biāo)準(zhǔn)出發(fā)，解決企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)的個(gè)性化靈活需求場(chǎng)景。通過(guò)向下抽取底層原始數(shù)據(jù)，做數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)拉通和數(shù)據(jù)服務(wù)，向上支撐各個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)。以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，貫通地市級(jí)煙草商業(yè)企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)、專(zhuān)賣(mài)、物流、綜合管理數(shù)據(jù)體系，推進(jìn)數(shù)據(jù)資源整合和開(kāi)放共享，保障數(shù)據(jù)安全，推動(dòng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化向數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化發(fā)展，致力發(fā)揮數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)資源作用和創(chuàng)新引擎作用，推動(dòng)數(shù)據(jù)智能化在煙草企業(yè)的廣泛應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

[1]金向陽(yáng)，葉周良，葉群峰.大數(shù)據(jù)服務(wù)模式在煙草應(yīng)用中的探索[J].中國(guó)有線電視，2019（6）：649.652.

[2]王昌玲.大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在煙草行業(yè)的應(yīng)用分析[J].科技風(fēng)，2019（3）：78.

[3]姜未冬.煙草商業(yè)企業(yè)“互聯(lián)網(wǎng)+”經(jīng)營(yíng)策略研究[J].現(xiàn)代商業(yè)，2016（11）：132.134.

[4]王保智.煙草商業(yè)企業(yè)引入“互聯(lián)網(wǎng)+”路徑淺析[J].全國(guó)商情，2016（7）：4.5.

[5]張國(guó)寶，卞藝杰.一種面向閉環(huán)的數(shù)據(jù)治理平臺(tái)與方法設(shè)計(jì)[J/OL].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2019（8）：1.6.[2019.08.01].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20190327.1624.040.html.

[6]林海.數(shù)據(jù)治理在合肥市政府大數(shù)據(jù)平臺(tái)中的應(yīng)用和實(shí)踐[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2019，15（10）：281.283.

[7]趙恩來(lái).打造企業(yè)中臺(tái)推動(dòng)管理協(xié)同[N].國(guó)家電網(wǎng)報(bào)，2019.07.16（008）.

[作者簡(jiǎn)介]通訊作者：劉佳（1989—），女，碩士研究生，現(xiàn)就職于陜西省煙草公司西安市公司信息中心，科員，研究方向：通信與信息系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)信息技術(shù)等。