大数据建设在烟草专卖管理方面的研究与应用

大数据建设在烟草专卖管理方面的研究与应用

张玉斌

贵州省六盘水市钟山区烟草专卖局         贵州省六盘水553000

摘要：对烟草专卖的深入研究表明，当前的信息时代有助于和促进烟草领域大数据的发展。该系统介绍了行业对大型数据设计过程进行的分析的现状和背景，研究了大数据结构的要求，提出了目标和里路径，并与实际工作一起开发了数据、管理和过程，它还进行了有益的研究以生成大量数据。

关键词：大数据；烟草专卖管理；研究

随着互联网的发展和信息产业的发展，生产和个人生活中收集的数据量呈指数级增长。数据大爆炸给提取和处理有效信息带来了巨大挑战。大数据大大提高了人们理解客观世界的能力，极大地改变了人们对客观世界的理解。

一、大数据的主要特征

大数据、高速、多种类型和高复杂性是大数据的主要自然特征。大数据作为驱动因素数字经济发展的基础使劳动力、资本、技术和土地成为新的经济模式，数据的评价和效用已发展成为广泛的社会共识。

1.TB和PB数据单元量级不再满足不同地区当前记录的要求，EB和ZB用于测量。

2.快速。通常处理和生产的速度，大数据通常与人工智能、物理网络和其他需要高度实时响应的技术相结合。大数据处理效率也被称为１秒定律，在一秒钟内提供分析结果。

3.多维度。大型数据具有多个维，请考虑具有性别、年龄、大小、重量、身份证号码、教育背景和地址等多种属性的人。应用于社会生产各个领域的多维和多层次数据属性加快了流程重组，提高了生产率，加快了需求协调，增强了协同作用，提高了效益。

4.复杂性。数据的高度复杂性，根据记录工具的不同，场景的应用也不同，数据结构也不同，文本、图像、音频、视频等也不同。在内容的逻辑层面上存在着一种似乎是组织性的、真正规范性的现象。

5.强依附属性。与传统的硬件资源不同，大数据是虚拟的、无形的，不能单独存在。它通常依赖硬件存储和软件平台来读取和管理它们。只有当数据存储在正确的介质上并通过设备查看时，我们才能直观地收集、测量、传输、分析和应用数据并评估其质量。数据的虚拟化和无形特性使得数据管理独立于数据平台的管理。数据的价值与平台的计算能力和算法模型密切相关，当前的库存管理方法需要改进。

二、大数据建设在烟草专卖管理研究

1.研究背景。近年来，建立了数据平台、数据采集标准、数据资源管理系统、可靠的数据采集和采集权限、类型、存储、传输和读取表等软件系统，并实施了工作法APCD，物流寄递报警预警和在线烟草许可证处理。

2.实质性问题。这只是大数据和相关技术的第一次尝试，其中许多仍不足。使用市场监测数据，缺乏对零散市场监测数据的彻底调查和分析，以及缺乏可靠的市场监测数据来源；调查分析提供了多种工具，可用于收集、分析和总结数据，特别是可视化数据分析。特许专卖管理仍然包含大数据，妨碍专卖管理正常经营。今天的涉烟大数据包括数据收集、分类、处理和集成，它只限于简单的列举和描述性的全面信息，没有深层计算、分析和研究信息，对高效开发和使用大数据没有潜在的好处。

3.需求分析。为了快速建立烟草行业的大数据序列，必须满足以下几个领域的实际需求。第一，扩大和优化大型数据基础设施和服务功能的建设，以改进数据技术的开发和实施。特别是，由于烟草公司的融合将成为一个巨大的“数据库”，因此迫切需要研究块状链的云存储和应用。如果在每个区域投资建设个人服务器，则资金的使用是一项巨大的负担。对于服务器建设来说，高成本也是资产的负担。此外，很容易发展不利于信息交流的保密性。因此，使用云和块状链方法存储数据是烟草行业构建大型链数据的前提条件。二是加快构建统一平台，建立卷信息“大数据库”，将大数据应用于研发。在实践中，烟草业愿意收集和输入基础数据，但还没有有效的渠道来收集要提取的深度数据，特别是来自数据流、操作和应用程序的深度数据，也没有单一的统一标准或接口。因此，最显而易见的要求是为数据收集、管理、分析和应用建立一个统一的平台，创建一个将当前运行或当前运行相结合的大型数据库，清理现有数据，制定标准，以及在不同模块中使用数据流。第三，我们必须继续促进信息资源领域的横向合作，并在业务单位内整合商定的数据类型，以便它们能够交换信息。大数据基于信息共享。只有当数据量足够大并且经常相互交互时，所需的信息才会相互矛盾。

4.研究与应用。（1）建立数据流：一是研究建立并持续完善数据开放和数据保护的体制机制，对数据资源的收集、传播、存储、应用和开放实施规范化管理，根据风险管理原则，尽可能公开地促进数据共享。其次，通过三层数据接口（包括现有平台数据，如“三统一”对接、营销系统、内部管理系统等），通过自动检测网络、香烟信息智能识别、信息实时采集、烟草相关数据渠道采集。（2）建立管理流程：根据烟草专卖经营管理的实际需要，划分人才队伍和重点领域，如数据清理、数据建模、信息管理、分析研究等。基于阿里巴巴大数据领域团队的设计模式，创建一个3-5人的数据链管理团队，以解决典型的数据共享问题。该算法充分利用了网络规模和人才应用效率。二是构建大数据应用人才库、开放创新的大数据应用评价机制，搭建系统内外横向和纵向人才共享平台。三是通过大数据研发，相关企业利用线上线下资源开展综合教育培训，传播大数据知识，提高执法专业人员的整体理解和应用水平；同时，鼓励核心同志积极建模，探索大数据相关领域，将大数据与具体业务的方方面面联系起来。（3）流程创建：利用智能技术推动深度恢复技术的应用，提高数据挖掘能力。通过数据分析、语义文本分析等。提取实体或标识符，如人、对象、位置、许可证编号、兴趣链接等。在实体属性、时空、语义、特征等基础上建立关系。建立主体之间的关系网络，具有烟草案例特征的主题和事件。简而言之，就是建立模型，形成大数据中关键词和信息类别的同义词库，促进真实战争中信息的快速提取，在提取过程中调整大数据库中信息的特征，快速构建相关且有价值的信息网络。第二，应使用移动终端技术来增强便携执法，重点应放在研究和推广移动外出携带终端，以确保遵守移动执法；同时，使用现场打印、电子签名、二维码追踪、身份识别、语音识别等相关技术，将有助于快速完成相关执法工作。第三，应用可视化分析技术改进系统搜索。数据可视化可以帮助人们了解数据背后的基本信息，提高数据挖掘的效率。烟草专卖法的应用是研究大小案件、人员、违规记录、活动规则等之间的关系。通过可视化技术，将关系转化为视觉图形，实现员工与数据之间的直观交互。

烟草业作为一种传统产业，在我国经济社会发展中发挥着重要作用。随着信息技术的快速发展，在创建大数据的过程中，当前的特许经营管理积累了更多的数据信息，但它以传统方式自由存储在文件、计算机文件和其他设备中。如果没有统一的数据收集、存储和分析系统，信息的交流和使用将非常有限。随着大数据、互联网和其他新技术在烟草行业的出现和应用，专业管理基于多年的信息化建设和开发能力。

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