發現Sensopart感應傳感器IT 12-8N-NS-K3
人生的路，就是生活中的許多磨難，讓我們理解了人情，理解了這個社會能給你的所有尊重，于艱難中，懂得了承受，懂得了堅定，慢慢挺起自己的靈魂。人生，就沒有，永遠的悲痛；也沒有，永遠的歡欣。能使我們堅強的，往往不是順境，而是逆境；能讓我們醒悟的，往往不是高興，而是傷心。學會忍受，懂得艱辛，于曲折中前進。
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訂單號：697-01065
德國sensopart 535-91073 V10C-CO-A2-W6
德國sensopart 535-91074 V10C-CO-A2-W12
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德國sensopart 536-91011 V20-OB-A2-W12
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德國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
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IT 12-8N-PS-M3
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IT 10-4N-PS-K3
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FT 12 R-PSL4
FT 12 R-PSK3
FT 12 R-NSK3
FR 12 R-PSL4
FR 12 R-NSL4
FR 12 R-PSK3
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FM 04-161
FM 04-151
煙草行業是我國經濟社會發展中發揮重要作用的傳統行業。隨著信息技術的快速發展，大數據、互聯網、電子信息等有關技術也逐步應用到煙草專賣管理、生產營銷、物流運輸等方方面面，煙草行業大數據建設也取得了一定成效。山西煙草實施的“專賣管理監督信息系統”，充分發揮“數據跑腿”作用，與手工方式相比在專賣行政許可審批、市場檢查、執法辦案等核心業務上工作效率明顯增加，提高了專賣管理水平。廣西鹿寨縣局通過研發智能化信息監管APP，幫助市管員擺脫了辦公室的束縛，有效提高現場監管、許可證辦理的工作效率。嘉興市煙草專賣局通過研發煙草專賣指揮中心管理系統，實時了解全地區卷煙零售戶的分布情況以達到合理化布局，解決數據信息獲取滯后的問題。在大數據建設過程中，當前專賣管理工作中已經積累了較多的數據信息，但都采用傳統方式松散地存儲于案卷、電腦文件及其他設備中。沒有形成統一的數據收集、存儲、分析體系，對情報數據共享和利用也非常有限。隨著大數據、互聯網+等新興技術在煙草行業的起步與應用，專賣執法工作在多年的信息化建設基礎上，遇到了發展良機。2012年，達沃斯論壇發布的報告《大數據大影響》宣稱，數據已經成為一種新的經濟資產類別，數據思維和應用已經開始逐漸滲透到公共管理領域和政府治理范疇之中，對政府治理理念、治理范式、治理內容和治理手段等都產生了不可忽視的影響。近年來，煙草專賣管理工作對于大數據及有關技術進行了深入性的研究和嘗試性的應用。在數據平臺搭建方面，2016年國家煙草專賣局啟動了行業“專賣管理綜合信息系統”建設項目，先在北京、山西、安徽等地啟動“三統一”試點運行，于同年年底全面上線運行。開展數據采集，建立數據資源管理體系，健全大數據采集制度，明確信息采集責任，在數據種類、數據存儲、傳輸、讀取形式等方面進行了有益探索。在具體應用延展方面，浙江、安徽、重慶、貴州等地在利用大數據進行市場分析研判、網上辦理許可證、涉煙案件情報分析等方面進行了初步探索，分別構建了以APCD工作法應用、物流寄遞環節情報預警、互聯網+煙草專賣許可證辦理為核心的軟件系統。
2核心問題
上述工作僅僅對大數據及有關技術進行了初步嘗試，尚存在許多不足。涉煙大數據在工作實踐中的具體應用還不夠全面深入，大數據的潛在價值沒有獲得有效挖掘和利用。主要體現在：一是涉煙大數據基礎設施建設不足，缺乏大型數據庫建設實施以及從事數據采集和分析的專業技術人才隊伍。二是涉煙大數據管理缺乏統一標準，尚未形成有效服務于煙草專賣管理的大數據應用平臺。大數據應用仍然以適合本地使用的局域性理念為主導，戰略站位較低，導致涉煙數據面窄，各項業務間的數據分布于不同系統，缺少專門服務于全省甚國的資源共享和信息查詢平臺。三是數據利用效率不高，實踐與應用缺乏深度探索。現有系統以數據的收集、分類、加工、整理為主，重采集輕分析，滿足于信息的簡單羅列和描述性概說，缺乏深層次的信息處理、分析和挖掘。
3需求分析
根據以上問題的分析，可以看出，當前想要快速建立起煙草行業的大數據應用鏈，必須先滿足以下四個方面的現實需求：一，必須加強和完善大數據基礎設施建設及服務功能，擴大大數據專業技術研究和引進力度。尤其是對于云儲存和區塊鏈的應用，急切需要研究，原因是煙草各項業務融合在一起必將是一個龐大的“數據基地”，如果各級各地區作為個體分別投入資金建設服務器，在資金使用上是一種浪費，對服務器的架設單位來說龐大的設備也是一種資產負擔，更重要的是容易滋生“數據保護主義”，不利于信息共享。因此，利用云端和區塊鏈技術的數據存儲是建成煙草行業大數據應用鏈的前提條件。第二，必須加快搭建統一平臺，成立涉煙信息“大數據庫”，貫通大數據的研發應用。根據實際情況，煙草行業對于基礎數據的采集和錄入已經做得相當到位，但對于有深度、需要挖掘的數據還沒有建立有效的采集渠道，特別是對于數據的流通、運轉和應用，還缺乏統一標準和可分位開發的接口。因此，當前需求明顯的是搭建一個集合數據采集、管理、分析、應用的統一平臺，成立一個融合各項業務或者主流業務的龐大數據庫，清洗已有數據，建立數據標準，貫通各模塊各環節的數據流轉和運用。第三，必須繼續推進信息資源的橫向協同，促進統一類型數據在業務部門內的整合，實現業務部門間的信息共享與交換。大數據的核心就是信息共享，只有數據量足夠大、數據之間的互動頻繁，才能準確地碰撞出所需的信息。信息共享需要兩個維度的橫向整合：其一，是各個業務部門之間，比如專賣管理既需要日常執法、案件信息等數據，同樣需要銷售部門、內管部門的營銷數據、預警數據，這樣才更能夠準地判斷市場、發現線索；其二，是各級各單位之間，只有把數據共享出來，才能夠滿足零散的數據持有者對于準分析的需要，從中分析出所需要的線索和信息。第四，必須加速數據挖掘及運用，提高大數據在專賣管理決策中的支撐指導作用。煙草行業對于大數據建設的核心需求，就是應用。如何將大數據真正運用到日常業務當中，真正快速并準確地發揮作用，是當前需要深入研究的著力點。就近幾年對專賣管理工作方面的觀察，可以發現，無論是管理層還是基層隊伍，需求為迫切的就是日常的電子化智能化執法、便捷化無紙化證、快速準確地調取數據和碰撞信息，甚對于市場評價、痕跡管理、人員考核的數據化標準化。歸根結底，是大數據在管理當中的決策作用和在基礎工作當中提供的高效工具。
4研究應用
筆者就多年的煙草執法工作經驗，從理論研究和部分實踐的角度分析了煙草系統關于大數據建設的方向和目標。主要應當從三個維度著手建設：
（1）建立數據流：盡快完善大數據建設的相關政策體系，建立智能化數據管理生態鏈，強化大數據資源開放共享。先，研究建立和不斷完善數據開放及保護等方面的制度機制，實現對數據資源采集、流轉、儲存、應用、開放的規范管理，研究清楚各個各個單位之間對于數據的使用權限和保密等級，促進數據在風險可控原則下大程度開放共享。其次，建立涉煙情報信息大數據庫，通過三個層級的數據接口（分別是：對接現有平臺數據，智能抓取網上涉煙信息，實時采集工作中的信息數據），打通與煙草相關各類數據的采集渠道。再次，建立基礎數據、核心數據、關聯數據三個層級的數據分類目錄，建成包括基礎信息、案件信息、人員信息、通訊信息、車輛信息、物流寄遞、判決書等7大類數據為一體的大型數據庫，實現涉煙信息數據的方位收集和整理。
（2）建立管理流：健全大數據專業人才定向培養機制，構建體系化、規模化分析研判技術人才隊伍，充分發揮“人工+智能”作用。一是以實戰為導向，明確人才梯隊規模和層次。細分人才隊伍和定向領域，應涵蓋數據清洗、數據建模、信息管理、分析研判等方面，借鑒阿里巴巴對大數據外派團隊的組建模式，以3-5人小組的形式組建數據鏈管理團隊，解決煙草實戰中數據共享、模型算法和戰法應用等典型問題，充分發揮人才的網絡化規模和應用效應。二是創新煙草大數據人才使用機制，發現基層同志在大數據應用方面的特長領域，選拔特殊人才，建立相應人才庫；充分利用大數據平臺，開辟和創新大數據應用評價機制，在系統內外通過橫向、縱向兩個層面創建人才協同協作平臺。三是依托安院校和相關企業，積極構建實戰導向的人才培養體系，向執法戰線同志經常性灌輸大數據思維，通過編寫教育課程和教材，利用網上、網下等方式全面開展教育培訓，普及大數據知識，提高專賣執法隊伍整體認知和應用水平；同時，針對大數據急缺和熱門的應用方向，鼓勵基層同志積極建模，創新應用方式，深層挖掘大數據涉及領域，將大數據串聯在具體業務的方方面面。
（3）建立技術流：利用智能技術驅動大數據采集挖掘，實現智能化分析研判和端應用，推進“智慧專賣”建設。大數據時代，數據已成為戰略資產，但數據自身不會自動產生價值，只有將算法和計算能力結合才能充分挖掘數據價值并發揮效用。可以說，智能算法是海量數據發揮效用的直接驅動力，人工智能更是大數據發展的創新引擎。只有推進大數據與人工智能、云計算等技術的有機結合，利用智能技術驅動數據挖掘和分析，才能實現大數據智能化研判和端應用。一是應用深度檢索技術，提高數據挖掘能力。通過數據分析、文本語義分析等，抽取出人、物、地、許可證號、案情關聯等實體或標識，并根據實體的屬性聯系、時空聯系、語義聯系、特征聯系等建立相互關系，構建一張具有煙草案件特性的實體與實體、實體與事件的關系網絡。簡單地說，就是要通過建立模型塑造大數據中的關鍵字詞庫和信息類目，方便在實戰中快速提取調閱，在提取過程中同時與大數據庫中的信息進行特征比對，迅速形成有關聯、有指向、有價值的信息網絡。二是應用移動終端技術，提高便攜執法能力。重點是應在手機端研發出一款適合外出攜帶的終端APP，方便移動執法使用；同時，引入現場打印、電子簽章、二維碼追溯、身份識別、語音識別等相關技術，方便在案件執法和業務辦理中快速完成相關工作。比如電子簽章，方便推進無紙化業務辦理，能夠在外出辦理業務時實時傳輸文書，當場作出處理或審批決定，大地提高工作效率；二維碼追溯、身份識別，可以幫助快速地識別身份信息、零售戶許可證信息等基礎信息，直接填充在文書空格當中，省去頻繁書寫或錄入麻煩；語音識別技術配合現場執法錄像，可以在緊張的執法過程中快速采集到現場情況，避免耗費過多時間產生不必要的麻煩和糾紛。三是應用可視分析技術，提高系統研判能力。可視化技術與數據挖掘有著緊密的聯系，數據可視化可以幫助人們洞察出數據背后隱藏的潛在信息，提高數據挖掘的效率。應用在煙草專賣執法上，就是關于大小案件、人物之間、違法軌跡、活動規律等方面的關聯關系挖掘，通過可視化技術將密集的關聯關系轉化為可視化圖表，實現工作人員與數據的直觀交互。更為重要的是，可視化技術是煙草情報分析研判的延伸和核心應用，對于案件串并、證件管理、市場監管、物流寄遞監管、情報追蹤、考核管理等6個急切需要的領域及所屬的40余個細分領域，都能夠提供準的視覺信息和情報網絡，可以包括熱點分析、趨勢分析、情報查詢、多重比較、預警案件分析、區域碰撞、車輛分析、統計分析等諸多功能模塊，應用場景也將涵蓋指揮中心、情報中心、人員管理等。從根本上講，深度檢索、移動終端、可視化技術是跨越式提升大數據建設和智能分析研判的關鍵方法，引入并在實踐中運用好這些技術，是推進煙草走向“智慧專賣”的捷徑，也是推行煙草“智慧大腦”的潛力所在。
FM 04-163
FM 04-153
FM 05-161
FM 05-151
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K1R-101
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Schneidwerkzeug
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煙草行業是我國經濟社會發展中發揮重要作用的傳統行業。隨著信息技術的快速發展，大數據、互聯網、電子信息等有關技術也逐步應用到煙草專賣管理、生產營銷、物流運輸等方方面面，煙草行業大數據建設也取得了一定成效。山西煙草實施的“專賣管理監督信息系統”，充分發揮“數據跑腿”作用，與手工方式相比在專賣行政許可審批、市場檢查、執法辦案等核心業務上工作效率明顯增加，提高了專賣管理水平。廣西鹿寨縣局通過研發智能化信息監管APP，幫助市管員擺脫了辦公室的束縛，有效提高現場監管、許可證辦理的工作效率。嘉興市煙草專賣局通過研發煙草專賣指揮中心管理系統，實時了解全地區卷煙零售戶的分布情況以達到合理化布局，解決數據信息獲取滯后的問題。在大數據建設過程中，當前專賣管理工作中已經積累了較多的數據信息，但都采用傳統方式松散地存儲于案卷、電腦文件及其他設備中。沒有形成統一的數據收集、存儲、分析體系，對情報數據共享和利用也非常有限。隨著大數據、互聯網+等新興技術在煙草行業的起步與應用，專賣執法工作在多年的信息化建設基礎上，遇到了發展良機。2012年，達沃斯論壇發布的報告《大數據大影響》宣稱，數據已經成為一種新的經濟資產類別，數據思維和應用已經開始逐漸滲透到公共管理領域和政府治理范疇之中，對政府治理理念、治理范式、治理內容和治理手段等都產生了不可忽視的影響。近年來，煙草專賣管理工作對于大數據及有關技術進行了深入性的研究和嘗試性的應用。在數據平臺搭建方面，2016年國家煙草專賣局啟動了行業“專賣管理綜合信息系統”建設項目，先在北京、山西、安徽等地啟動“三統一”試點運行，于同年年底全面上線運行。開展數據采集，建立數據資源管理體系，健全大數據采集制度，明確信息采集責任，在數據種類、數據存儲、傳輸、讀取形式等方面進行了有益探索。在具體應用延展方面，浙江、安徽、重慶、貴州等地在利用大數據進行市場分析研判、網上辦理許可證、涉煙案件情報分析等方面進行了初步探索，分別構建了以APCD工作法應用、物流寄遞環節情報預警、互聯網+煙草專賣許可證辦理為核心的軟件系統。
2核心問題
上述工作僅僅對大數據及有關技術進行了初步嘗試，尚存在許多不足。涉煙大數據在工作實踐中的具體應用還不夠全面深入，大數據的潛在價值沒有獲得有效挖掘和利用。主要體現在：一是涉煙大數據基礎設施建設不足，缺乏大型數據庫建設實施以及從事數據采集和分析的專業技術人才隊伍。二是涉煙大數據管理缺乏統一標準，尚未形成有效服務于煙草專賣管理的大數據應用平臺。大數據應用仍然以適合本地使用的局域性理念為主導，戰略站位較低，導致涉煙數據面窄，各項業務間的數據分布于不同系統，缺少專門服務于全省甚全的資源共享和信息查詢平臺。三是數據利用效率不高，實踐與應用缺乏深度探索。現有系統以數據的收集、分類、加工、整理為主，重采集輕分析，滿足于信息的簡單羅列和描述性概說，缺乏深層次的信息處理、分析和挖掘。
3需求分析
根據以上問題的分析，可以看出，當前想要快速建立起煙草行業的大數據應用鏈，必須先滿足以下四個方面的現實需求：一，必須加強和完善大數據基礎設施建設及服務功能，擴大大數據專業技術研究和引進力度。尤其是對于云儲存和區塊鏈的應用，急切需要研究，原因是煙草各項業務融合在一起必將是一個龐大的“數據基地”，如果各級各地區作為個體分別投入資金建設服務器，在資金使用上是一種浪費，對服務器的架設單位來說龐大的設備也是一種資產負擔，更重要的是容易滋生“數據保護主義”，不利于信息共享。因此，利用云端和區塊鏈技術的數據存儲是建成煙草行業大數據應用鏈的前提條件。第二，必須加快搭建統一平臺，成立涉煙信息“大數據庫”，貫通大數據的研發應用。根據實際情況，煙草行業對于基礎數據的采集和錄入已經做得相當到位，但對于有深度、需要挖掘的數據還沒有建立有效的采集渠道，特別是對于數據的流通、運轉和應用，還缺乏統一標準和可分位開發的接口。因此，當前需求明顯的是搭建一個集合數據采集、管理、分析、應用的統一平臺，成立一個融合各項業務或者主流業務的龐大數據庫，清洗已有數據，建立數據標準，貫通各模塊各環節的數據流轉和運用。第三，必須繼續推進信息資源的橫向協同，促進統一類型數據在業務部門內的整合，實現業務部門間的信息共享與交換。大數據的核心就是信息共享，只有數據量足夠大、數據之間的互動頻繁，才能準確地碰撞出所需的信息。信息共享需要兩個維度的橫向整合：其一，是各個業務部門之間，比如專賣管理既需要日常執法、案件信息等數據，同樣需要銷售部門、內管部門的營銷數據、預警數據，這樣才更能夠準地判斷市場、發現線索；其二，是各級各單位之間，只有把數據共享出來，才能夠滿足零散的數據持有者對于準分析的需要，從中分析出所需要的線索和信息。第四，必須加速數據挖掘及運用，提高大數據在專賣管理決策中的支撐指導作用。煙草行業對于大數據建設的核心需求，就是應用。如何將大數據真正運用到日常業務當中，真正快速并準確地發揮作用，是當前需要深入研究的著力點。就近幾年對專賣管理工作方面的觀察，可以發現，無論是管理層還是基層隊伍，需求為迫切的就是日常的電子化智能化執法、便捷化無紙化證、快速準確地調取數據和碰撞信息，甚對于市場評價、痕跡管理、人員考核的數據化標準化。歸根結底，是大數據在管理當中的決策作用和在基礎工作當中提供的高效工具。
4研究應用
筆者就多年的煙草執法工作經驗，從理論研究和部分實踐的角度分析了煙草系統關于大數據建設的方向和目標。主要應當從三個維度著手建設：
（1）建立數據流：盡快完善大數據建設的相關政策體系，建立智能化數據管理生態鏈，強化大數據資源開放共享。先，研究建立和不斷完善數據開放及保護等方面的制度機制，實現對數據資源采集、流轉、儲存、應用、開放的規范管理，研究清楚各個各個單位之間對于數據的使用權限和保密等級，促進數據在風險可控原則下大程度開放共享。其次，建立涉煙情報信息大數據庫，通過三個層級的數據接口（分別是：對接現有平臺數據，智能抓取網上涉煙信息，實時采集工作中的信息數據），打通與煙草相關各類數據的采集渠道。再次，建立基礎數據、核心數據、關聯數據三個層級的數據分類目錄，建成包括基礎信息、案件信息、人員信息、通訊信息、車輛信息、物流寄遞、判決書等7大類數據為一體的大型數據庫，實現涉煙信息數據的方位收集和整理。
（2）建立管理流：健全大數據專業人才定向培養機制，構建體系化、規模化分析研判技術人才隊伍，充分發揮“人工+智能”作用。一是以實戰為導向，明確人才梯隊規模和層次。細分人才隊伍和定向領域，應涵蓋數據清洗、數據建模、信息管理、分析研判等方面，借鑒阿里巴巴對大數據外派團隊的組建模式，以3-5人小組的形式組建數據鏈管理團隊，解決煙草實戰中數據共享、模型算法和戰法應用等典型問題，充分發揮人才的網絡化規模和應用效應。二是創新煙草大數據人才使用機制，發現基層同志在大數據應用方面的特長領域，選拔特殊人才，建立相應人才庫；充分利用大數據平臺，開辟和創新大數據應用評價機制，在系統內外通過橫向、縱向兩個層面創建人才協同協作平臺。三是依托安院校和相關企業，積極構建實戰導向的人才培養體系，向執法戰線同志經常性灌輸大數據思維，通過編寫教育課程和教材，利用網上、網下等方式全面開展教育培訓，普及大數據知識，提高專賣執法隊伍整體認知和應用水平；同時，針對大數據急缺和熱門的應用方向，鼓勵基層同志積極建模，創新應用方式，深層挖掘大數據涉及領域，將大數據串聯在具體業務的方方面面。
（3）建立技術流：利用智能技術驅動大數據采集挖掘，實現智能化分析研判和端應用，推進“智慧專賣”建設。大數據時代，數據已成為戰略資產，但數據自身不會自動產生價值，只有將算法和計算能力結合才能充分挖掘數據價值并發揮效用。可以說，智能算法是海量數據發揮效用的直接驅動力，人工智能更是大數據發展的創新引擎。只有推進大數據與人工智能、云計算等技術的有機結合，利用智能技術驅動數據挖掘和分析，才能實現大數據智能化研判和端應用。一是應用深度檢索技術，提高數據挖掘能力。通過數據分析、文本語義分析等，抽取出人、物、地、許可證號、案情關聯等實體或標識，并根據實體的屬性聯系、時空聯系、語義聯系、特征聯系等建立相互關系，構建一張具有煙草案件特性的實體與實體、實體與事件的關系網絡。簡單地說，就是要通過建立模型塑造大數據中的關鍵字詞庫和信息類目，方便在實戰中快速提取調閱，在提取過程中同時與大數據庫中的信息進行特征比對，迅速形成有關聯、有指向、有價值的信息網絡。二是應用移動終端技術，提高便攜執法能力。重點是應在手機端研發出一款適合外出攜帶的終端APP，方便移動執法使用；同時，引入現場打印、電子簽章、二維碼追溯、身份識別、語音識別等相關技術，方便在案件執法和業務辦理中快速完成相關工作。比如電子簽章，方便推進無紙化業務辦理，能夠在外出辦理業務時實時傳輸文書，當場作出處理或審批決定，地提高工作效率；二維碼追溯、身份識別，可以幫助快速地識別身份信息、零售戶許可證信息等基礎信息，直接填充在文書空格當中，省去頻繁書寫或錄入麻煩；語音識別技術配合現場執法錄像，可以在緊張的執法過程中快速采集到現場情況，避免耗費過多時間產生不必要的麻煩和糾紛。三是應用可視分析技術，提高系統研判能力。可視化技術與數據挖掘有著緊密的聯系，數據可視化可以幫助人們洞察出數據背后隱藏的潛在信息，提高數據挖掘的效率。應用在煙草專賣執法上，就是關于大小案件、人物之間、違法軌跡、活動規律等方面的關聯關系挖掘，通過可視化技術將密集的關聯關系轉化為可視化圖表，實現工作人員與數據的直觀交互。更為重要的是，可視化技術是煙草情報分析研判的延伸和核心應用，對于案件串并、證件管理、市場監管、物流寄遞監管、情報追蹤、考核管理等6個急切需要的領域及所屬的40余個細分領域，都能夠提供的視覺信息和情報網絡，可以包括熱點分析、趨勢分析、情報查詢、多重比較、預警案件分析、區域碰撞、車輛分析、統計分析等諸多功能模塊，應用場景也將涵蓋指揮中心、情報中心、人員管理等。從根本上講，深度檢索、移動終端、可視化技術是跨越式提升大數據建設和智能分析研判的關鍵方法，引入并在實踐中運用好這些技術，是推進煙草走向“智慧專賣”的捷徑，也是推行煙草“智慧大腦”的潛力所在。
FT 18-2 IDM-NS-K4
FT 18-2 R-PS-L4
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FR 18-2 RM-PS-L4
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FSE 18-2 IM-PS-L4
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LLK2LM3 PE-1m
LLK2LM4 PE-1m
煙草行業是我國經濟社會發展中發揮重要作用的傳統行業。隨著信息技術的快速發展，大數據、互聯網、電子信息等有關技術也逐步應用到煙草專賣管理、生產營銷、物流運輸等方方面面，煙草行業大數據建設也取得了一定成效。山西煙草實施的“專賣管理監督信息系統”，充分發揮“數據跑腿”作用，與手工方式相比在專賣行政許可審批、市場檢查、執法辦案等核心業務上工作效率明顯增加，提高了專賣管理水平。廣西鹿寨縣局通過研發智能化信息監管APP，幫助市管員擺脫了辦公室的束縛，有效提高現場監管、許可證辦理的工作效率。嘉興市煙草專賣局通過研發煙草專賣指揮中心管理系統，實時了解全地區卷煙零售戶的分布情況以達到合理化布局，解決數據信息獲取滯后的問題。在大數據建設過程中，當前專賣管理工作中已經積累了較多的數據信息，但都采用傳統方式松散地存儲于案卷、電腦文件及其他設備中。沒有形成統一的數據收集、存儲、分析體系，對情報數據共享和利用也非常有限。隨著大數據、互聯網+等新興技術在煙草行業的起步與應用，專賣執法工作在多年的信息化建設基礎上，遇到了發展良機。2012年，達沃斯論壇發布的報告《大數據大影響》宣稱，數據已經成為一種新的經濟資產類別，數據思維和應用已經開始逐漸滲透到公共管理領域和政府治理范疇之中，對政府治理理念、治理范式、治理內容和治理手段等都產生了不可忽視的影響。近年來，煙草專賣管理工作對于大數據及有關技術進行了深入性的研究和嘗試性的應用。在數據平臺搭建方面，2016年國家煙草專賣局啟動了行業“專賣管理綜合信息系統”建設項目，先在北京、山西、安徽等地啟動“三統一”試點運行，于同年年底全面上線運行。開展數據采集，建立數據資源管理體系，健全大數據采集制度，明確信息采集責任，在數據種類、數據存儲、傳輸、讀取形式等方面進行了有益探索。在具體應用延展方面，浙江、安徽、重慶、貴州等地在利用大數據進行市場分析研判、網上辦理許可證、涉煙案件情報分析等方面進行了初步探索，分別構建了以APCD工作法應用、物流寄遞環節情報預警、互聯網+煙草專賣許可證辦理為核心的軟件系統。
2核心問題
上述工作僅僅對大數據及有關技術進行了初步嘗試，尚存在許多不足。涉煙大數據在工作實踐中的具體應用還不夠全面深入，大數據的潛在價值沒有獲得有效挖掘和利用。主要體現在：一是涉煙大數據基礎設施建設不足，缺乏大型數據庫建設實施以及從事數據采集和分析的專業技術人才隊伍。二是涉煙大數據管理缺乏統一標準，尚未形成有效服務于煙草專賣管理的大數據應用平臺。大數據應用仍然以適合本地使用的局域性理念為主導，戰略站位較低，導致涉煙數據面窄，各項業務間的數據分布于不同系統，缺少專門服務于全省甚的資源共享和信息查詢平臺。三是數據利用效率不高，實踐與應用缺乏深度探索。現有系統以數據的收集、分類、加工、整理為主，重采集輕分析，滿足于信息的簡單羅列和描述性概說，缺乏深層次的信息處理、分析和挖掘。
3需求分析
根據以上問題的分析，可以看出，當前想要快速建立起煙草行業的大數據應用鏈，必須先滿足以下四個方面的現實需求：一，必須加強和完善大數據基礎設施建設及服務功能，擴大大數據專業技術研究和引進力度。尤其是對于云儲存和區塊鏈的應用，急切需要研究，原因是煙草各項業務融合在一起必將是一個龐大的“數據基地”，如果各級各地區作為個體分別投入資金建設服務器，在資金使用上是一種浪費，對服務器的架設單位來說龐大的設備也是一種資產負擔，更重要的是容易滋生“數據保護主義”，不利于信息共享。因此，利用云端和區塊鏈技術的數據存儲是建成煙草行業大數據應用鏈的前提條件。第二，必須加快搭建統一平臺，成立涉煙信息“大數據庫”，貫通大數據的研發應用。根據實際情況，煙草行業對于基礎數據的采集和錄入已經做得相當到位，但對于有深度、需要挖掘的數據還沒有建立有效的采集渠道，特別是對于數據的流通、運轉和應用，還缺乏統一標準和可分位開發的接口。因此，當前需求明顯的是搭建一個集合數據采集、管理、分析、應用的統一平臺，成立一個融合各項業務或者主流業務的龐大數據庫，清洗已有數據，建立數據標準，貫通各模塊各環節的數據流轉和運用。第三，必須繼續推進信息資源的橫向協同，促進統一類型數據在業務部門內的整合，實現業務部門間的信息共享與交換。大數據的核心就是信息共享，只有數據量足夠大、數據之間的互動頻繁，才能準確地碰撞出所需的信息。信息共享需要兩個維度的橫向整合：其一，是各個業務部門之間，比如專賣管理既需要日常執法、案件信息等數據，同樣需要銷售部門、內管部門的營銷數據、預警數據，這樣才更能夠地判斷市場、發現線索；其二，是各級各單位之間，只有把數據共享出來，才能夠滿足零散的數據持有者對于分析的需要，從中分析出所需要的線索和信息。第四，必須加速數據挖掘及運用，提高大數據在專賣管理決策中的支撐指導作用。煙草行業對于大數據建設的核心需求，就是應用。如何將大數據真正運用到日常業務當中，真正快速并準確地發揮作用，是當前需要深入研究的著力點。就近幾年對專賣管理工作方面的觀察，可以發現，無論是管理層還是基層隊伍，需求為迫切的就是日常的電子化智能化執法、便捷化無紙化證、快速準確地調取數據和碰撞信息，甚對于市場評價、痕跡管理、人員考核的數據化標準化。歸根結底，是大數據在管理當中的決策作用和在基礎工作當中提供的高效工具。
4研究應用
筆者就多年的煙草執法工作經驗，從理論研究和部分實踐的角度分析了煙草系統關于大數據建設的方向和目標。主要應當從三個維度著手建設：
（1）建立數據流：盡快完善大數據建設的相關政策體系，建立智能化數據管理生態鏈，強化大數據資源開放共享。先，研究建立和不斷完善數據開放及保護等方面的制度機制，實現對數據資源采集、流轉、儲存、應用、開放的規范管理，研究清楚各個各個單位之間對于數據的使用權限和保密等級，促進數據在風險可控原則下大程度開放共享。其次，建立涉煙情報信息大數據庫，通過三個層級的數據接口（分別是：對接現有平臺數據，智能抓取網上涉煙信息，實時采集工作中的信息數據），打通與煙草相關各類數據的采集渠道。再次，建立基礎數據、核心數據、關聯數據三個層級的數據分類目錄，建成包括基礎信息、案件信息、人員信息、通訊信息、車輛信息、物流寄遞、判決書等7大類數據為一體的大型數據庫，實現涉煙信息數據的方位收集和整理。
（2）建立管理流：健全大數據專業人才定向培養機制，構建體系化、規模化分析研判技術人才隊伍，充分發揮“人工+智能”作用。一是以實戰為導向，明確人才梯隊規模和層次。細分人才隊伍和定向領域，應涵蓋數據清洗、數據建模、信息管理、分析研判等方面，借鑒阿里巴巴對大數據外派團隊的組建模式，以3-5人小組的形式組建數據鏈管理團隊，解決煙草實戰中數據共享、模型算法和戰法應用等典型問題，充分發揮人才的網絡化規模和應用效應。二是創新煙草大數據人才使用機制，發現基層同志在大數據應用方面的特長領域，選拔特殊人才，建立相應人才庫；充分利用大數據平臺，開辟和創新大數據應用評價機制，在系統內外通過橫向、縱向兩個層面創建人才協同協作平臺。三是依托安院校和相關企業，積極構建實戰導向的人才培養體系，向執法戰線同志經常性灌輸大數據思維，通過編寫教育課程和教材，利用網上、網下等方式全面開展教育培訓，普及大數據知識，提高專賣執法隊伍整體認知和應用水平；同時，針對大數據急缺和熱門的應用方向，鼓勵基層同志積極建模，創新應用方式，深層挖掘大數據涉及領域，將大數據串聯在具體業務的方方面面。
（3）建立技術流：利用智能技術驅動大數據采集挖掘，實現智能化分析研判和端應用，推進“智慧專賣”建設。大數據時代，數據已成為戰略資產，但數據自身不會自動產生價值，只有將算法和計算能力結合才能充分挖掘數據價值并發揮效用。可以說，智能算法是海量數據發揮效用的直接驅動力，人工智能更是大數據發展的創新引擎。只有推進大數據與人工智能、云計算等技術的有機結合，利用智能技術驅動數據挖掘和分析，才能實現大數據智能化研判和端應用。一是應用深度檢索技術，提高數據挖掘能力。通過數據分析、文本語義分析等，抽取出人、物、地、許可證號、案情關聯等實體或標識，并根據實體的屬性聯系、時空聯系、語義聯系、特征聯系等建立相互關系，構建一張具有煙草案件特性的實體與實體、實體與事件的關系網絡。簡單地說，就是要通過建立模型塑造大數據中的關鍵字詞庫和信息類目，方便在實戰中快速提取調閱，在提取過程中同時與大數據庫中的信息進行特征比對，迅速形成有關聯、有指向、有價值的信息網絡。二是應用移動終端技術，提高便攜執法能力。重點是應在手機端研發出一款適合外出攜帶的終端APP，方便移動執法使用；同時，引入現場打印、電子簽章、二維碼追溯、身份識別、語音識別等相關技術，方便在案件執法和業務辦理中快速完成相關工作。比如電子簽章，方便推進無紙化業務辦理，能夠在外出辦理業務時實時傳輸文書，當場作出處理或審批決定，大地提高工作效率；二維碼追溯、身份識別，可以幫助快速地識別身份信息、零售戶許可證信息等基礎信息，直接填充在文書空格當中，省去頻繁書寫或錄入麻煩；語音識別技術配合現場執法錄像，可以在緊張的執法過程中快速采集到現場情況，避免耗費過多時間產生不必要的麻煩和糾紛。三是應用可視分析技術，提高系統研判能力。可視化技術與數據挖掘有著緊密的聯系，數據可視化可以幫助人們洞察出數據背后隱藏的潛在信息，提高數據挖掘的效率。應用在煙草專賣執法上，就是關于大小案件、人物之間、違法軌跡、活動規律等方面的關聯關系挖掘，通過可視化技術將密集的關聯關系轉化為可視化圖表，實現工作人員與數據的直觀交互。更為重要的是，可視化技術是煙草情報分析研判的延伸和核心應用，對于案件串并、證件管理、市場監管、物流寄遞監管、情報追蹤、考核管理等6個急切需要的領域及所屬的40余個細分領域，都能夠提供準的視覺信息和情報網絡，可以包括熱點分析、趨勢分析、情報查詢、多重比較、預警案件分析、區域碰撞、車輛分析、統計分析等諸多功能模塊，應用場景也將涵蓋指揮中心、情報中心、人員管理等。從根本上講，深度檢索、移動終端、可視化技術是跨越式提升大數據建設和智能分析研判的關鍵方法，引入并在實踐中運用好這些技術，是推進煙草走向“智慧專賣”的捷徑，也是推行煙草“智慧大腦”的潛力所在。
LLK1QRR10x10-PE-2m
LLK2QRR19x25-PE-2m
LLK1VRF5-PE-2m
LLK1VRR22x15-PE-2m
LLK1GL10-PE-2m
LLK1GL5-PE-2m
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LLK1RM3 PE-1m
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LLK1RKM3-18 PE-2m
IT 40 B-ACSL4
IT 40 BD-ACSL4
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MS F88-1
MS F88-2
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FT 88-RH-RAT-PM
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FT 88-IH-RAT-PM
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FT 88-R-GA-L4
FS 88-R-PM
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FE 88-R-RAT-PM
FE 88-R-PAV-L5
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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
煙草行業是我國經濟社會發展中發揮重要作用的傳統行業。隨著信息技術的快速發展，大數據、互聯網、電子信息等有關技術也逐步應用到煙草專賣管理、生產營銷、物流運輸等方方面面，煙草行業大數據建設也取得了一定成效。山西煙草實施的“專賣管理監督信息系統”，充分發揮“數據跑腿”作用，與手工方式相比在專賣行政許可審批、市場檢查、執法辦案等核心業務上工作效率明顯增加，提高了專賣管理水平。廣西鹿寨縣局通過研發智能化信息監管APP，幫助市管員擺脫了辦公室的束縛，有效提高現場監管、許可證辦理的工作效率。嘉興市煙草專賣局通過研發煙草專賣指揮中心管理系統，實時了解全地區卷煙零售戶的分布情況以達到合理化布局，解決數據信息獲取滯后的問題。在大數據建設過程中，當前專賣管理工作中已經積累了較多的數據信息，但都采用傳統方式松散地存儲于案卷、電腦文件及其他設備中。沒有形成統一的數據收集、存儲、分析體系，對情報數據共享和利用也非常有限。隨著大數據、互聯網+等新興技術在煙草行業的起步與應用，專賣執法工作在多年的信息化建設基礎上，遇到了發展良機。2012年，達沃斯論壇發布的報告《大數據大影響》宣稱，數據已經成為一種新的經濟資產類別，數據思維和應用已經開始逐漸滲透到公共管理領域和政府治理范疇之中，對政府治理理念、治理范式、治理內容和治理手段等都產生了不可忽視的影響。近年來，煙草專賣管理工作對于大數據及有關技術進行了深入性的研究和嘗試性的應用。在數據平臺搭建方面，2016年國家煙草專賣局啟動了行業“專賣管理綜合信息系統”建設項目，先在北京、山西、安徽等地啟動“三統一”試點運行，于同年年底全面上線運行。開展數據采集，建立數據資源管理體系，健全大數據采集制度，明確信息采集責任，在數據種類、數據存儲、傳輸、讀取形式等方面進行了有益探索。在具體應用延展方面，浙江、安徽、重慶、貴州等地在利用大數據進行市場分析研判、網上辦理許可證、涉煙案件情報分析等方面進行了初步探索，分別構建了以APCD工作法應用、物流寄遞環節情報預警、互聯網+煙草專賣許可證辦理為核心的軟件系統。
2核心問題
上述工作僅僅對大數據及有關技術進行了初步嘗試，尚存在許多不足。涉煙大數據在工作實踐中的具體應用還不夠全面深入，大數據的潛在價值沒有獲得有效挖掘和利用。主要體現在：一是涉煙大數據基礎設施建設不足，缺乏大型數據庫建設實施以及從事數據采集和分析的專業技術人才隊伍。二是涉煙大數據管理缺乏統一標準，尚未形成有效服務于煙草專賣管理的大數據應用平臺。大數據應用仍然以適合本地使用的局域性理念為主導，戰略站位較低，導致涉煙數據面窄，各項業務間的數據分布于不同系統，缺少專門服務于全省甚國的資源共享和信息查詢平臺。三是數據利用效率不高，實踐與應用缺乏深度探索。現有系統以數據的收集、分類、加工、整理為主，重采集輕分析，滿足于信息的簡單羅列和描述性概說，缺乏深層次的信息處理、分析和挖掘。
3需求分析
根據以上問題的分析，可以看出，當前想要快速建立起煙草行業的大數據應用鏈，必須先滿足以下四個方面的現實需求：一，必須加強和完善大數據基礎設施建設及服務功能，擴大大數據專業技術研究和引進力度。尤其是對于云儲存和區塊鏈的應用，急切需要研究，原因是煙草各項業務融合在一起必將是一個龐大的“數據基地”，如果各級各地區作為個體分別投入資金建設服務器，在資金使用上是一種浪費，對服務器的架設單位來說龐大的設備也是一種資產負擔，更重要的是容易滋生“數據保護主義”，不利于信息共享。因此，利用云端和區塊鏈技術的數據存儲是建成煙草行業大數據應用鏈的前提條件。第二，必須加快搭建統一平臺，成立涉煙信息“大數據庫”，貫通大數據的研發應用。根據實際情況，煙草行業對于基礎數據的采集和錄入已經做得相當到位，但對于有深度、需要挖掘的數據還沒有建立有效的采集渠道，特別是對于數據的流通、運轉和應用，還缺乏統一標準和可分位開發的接口。因此，當前需求明顯的是搭建一個集合數據采集、管理、分析、應用的統一平臺，成立一個融合各項業務或者主流業務的龐大數據庫，清洗已有數據，建立數據標準，貫通各模塊各環節的數據流轉和運用。第三，必須繼續推進信息資源的橫向協同，促進統一類型數據在業務部門內的整合，實現業務部門間的信息共享與交換。大數據的核心就是信息共享，只有數據量足夠大、數據之間的互動頻繁，才能準確地碰撞出所需的信息。信息共享需要兩個維度的橫向整合：其一，是各個業務部門之間，比如專賣管理既需要日常執法、案件信息等數據，同樣需要銷售部門、內管部門的營銷數據、預警數據，這樣才更能夠準地判斷市場、發現線索；其二，是各級各單位之間，只有把數據共享出來，才能夠滿足零散的數據持有者對于準分析的需要，從中分析出所需要的線索和信息。第四，必須加速數據挖掘及運用，提高大數據在專賣管理決策中的支撐指導作用。煙草行業對于大數據建設的核心需求，就是應用。如何將大數據真正運用到日常業務當中，真正快速并準確地發揮作用，是當前需要深入研究的著力點。就近幾年對專賣管理工作方面的觀察，可以發現，無論是管理層還是基層隊伍，需求為迫切的就是日常的電子化智能化執法、便捷化無紙化證、快速準確地調取數據和碰撞信息，甚對于市場評價、痕跡管理、人員考核的數據化標準化。歸根結底，是大數據在管理當中的決策作用和在基礎工作當中提供的高效工具。
4研究應用
筆者就多年的煙草執法工作經驗，從理論研究和部分實踐的角度分析了煙草系統關于大數據建設的方向和目標。主要應當從三個維度著手建設：
（1）建立數據流：盡快完善大數據建設的相關政策體系，建立智能化數據管理生態鏈，強化大數據資源開放共享。先，研究建立和不斷完善數據開放及保護等方面的制度機制，實現對數據資源采集、流轉、儲存、應用、開放的規范管理，研究清楚各個各個單位之間對于數據的使用權限和保密等級，促進數據在風險可控原則下大程度開放共享。其次，建立涉煙情報信息大數據庫，通過三個層級的數據接口（分別是：對接現有平臺數據，智能抓取網上涉煙信息，實時采集工作中的信息數據），打通與煙草相關各類數據的采集渠道。再次，建立基礎數據、核心數據、關聯數據三個層級的數據分類目錄，建成包括基礎信息、案件信息、人員信息、通訊信息、車輛信息、物流寄遞、判決書等7大類數據為一體的大型數據庫，實現涉煙信息數據的方位收集和整理。
（2）建立管理流：健全大數據專業人才定向培養機制，構建體系化、規模化分析研判技術人才隊伍，充分發揮“人工+智能”作用。一是以實戰為導向，明確人才梯隊規模和層次。細分人才隊伍和定向領域，應涵蓋數據清洗、數據建模、信息管理、分析研判等方面，借鑒阿里巴巴對大數據外派團隊的組建模式，以3-5人小組的形式組建數據鏈管理團隊，解決煙草實戰中數據共享、模型算法和戰法應用等典型問題，充分發揮人才的網絡化規模和應用效應。二是創新煙草大數據人才使用機制，發現基層同志在大數據應用方面的特長領域，選拔特殊人才，建立相應人才庫；充分利用大數據平臺，開辟和創新大數據應用評價機制，在系統內外通過橫向、縱向兩個層面創建人才協同協作平臺。三是依托安院校和相關企業，積極構建實戰導向的人才培養體系，向執法戰線同志經常性灌輸大數據思維，通過編寫教育課程和教材，利用網上、網下等方式全面開展教育培訓，普及大數據知識，提高專賣執法隊伍整體認知和應用水平；同時，針對大數據急缺和熱門的應用方向，鼓勵基層同志積極建模，創新應用方式，深層挖掘大數據涉及領域，將大數據串聯在具體業務的方方面面。
（3）建立技術流：利用智能技術驅動大數據采集挖掘，實現智能化分析研判和端應用，推進“智慧專賣”建設。大數據時代，數據已成為戰略資產，但數據自身不會自動產生價值，只有將算法和計算能力結合才能充分挖掘數據價值并發揮效用。可以說，智能算法是海量數據發揮效用的直接驅動力，人工智能更是大數據發展的創新引擎。只有推進大數據與人工智能、云計算等技術的有機結合，利用智能技術驅動數據挖掘和分析，才能實現大數據智能化研判和端應用。一是應用深度檢索技術，提高數據挖掘能力。通過數據分析、文本語義分析等，抽取出人、物、地、許可證號、案情關聯等實體或標識，并根據實體的屬性聯系、時空聯系、語義聯系、特征聯系等建立相互關系，構建一張具有煙草案件特性的實體與實體、實體與事件的關系網絡。簡單地說，就是要通過建立模型塑造大數據中的關鍵字詞庫和信息類目，方便在實戰中快速提取調閱，在提取過程中同時與大數據庫中的信息進行特征比對，迅速形成有關聯、有指向、有價值的信息網絡。二是應用移動終端技術，提高便攜執法能力。重點是應在手機端研發出一款適合外出攜帶的終端APP，方便移動執法使用；同時，引入現場打印、電子簽章、二維碼追溯、身份識別、語音識別等相關技術，方便在案件執法和業務辦理中快速完成相關工作。比如電子簽章，方便推進無紙化業務辦理，能夠在外出辦理業務時實時傳輸文書，當場作出處理或審批決定，大地提高工作效率；二維碼追溯、身份識別，可以幫助快速地識別身份信息、零售戶許可證信息等基礎信息，直接填充在文書空格當中，省去頻繁書寫或錄入麻煩；語音識別技術配合現場執法錄像，可以在緊張的執法過程中快速采集到現場情況，避免耗費過多時間產生不必要的麻煩和糾紛。三是應用可視分析技術，提高系統研判能力。可視化技術與數據挖掘有著緊密的聯系，數據可視化可以幫助人們洞察出數據背后隱藏的潛在信息，提高數據挖掘的效率。應用在煙草專賣執法上，就是關于大小案件、人物之間、違法軌跡、活動規律等方面的關聯關系挖掘，通過可視化技術將密集的關聯關系轉化為可視化圖表，實現工作人員與數據的直觀交互。更為重要的是，可視化技術是煙草情報分析研判的延伸和核心應用，對于案件串并、證件管理、市場監管、物流寄遞監管、情報追蹤、考核管理等6個急切需要的領域及所屬的40余個細分領域，都能夠提供準的視覺信息和情報網絡，可以包括熱點分析、趨勢分析、情報查詢、多重比較、預警案件分析、區域碰撞、車輛分析、統計分析等諸多功能模塊，應用場景也將涵蓋指揮中心、情報中心、人員管理等。從根本上講，深度檢索、移動終端、可視化技術是跨越式提升大數據建設和智能分析研判的關鍵方法，引入并在實踐中運用好這些技術，是推進煙草走向“智慧專賣”的捷徑，也是推行煙草“智慧大腦”的潛力所在。
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
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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
煙草行業是我國經濟社會發展中發揮重要作用的傳統行業。隨著信息技術的快速發展，大數據、互聯網、電子信息等有關技術也逐步應用到煙草專賣管理、生產營銷、物流運輸等方方面面，煙草行業大數據建設也取得了一定成效。山西煙草實施的“專賣管理監督信息系統”，充分發揮“數據跑腿”作用，與手工方式相比在專賣行政許可審批、市場檢查、執法辦案等核心業務上工作效率明顯增加，提高了專賣管理水平。廣西鹿寨縣局通過研發智能化信息監管APP，幫助市管員擺脫了辦公室的束縛，有效提高現場監管、許可證辦理的工作效率。嘉興市煙草專賣局通過研發煙草專賣指揮中心管理系統，實時了解全地區卷煙零售戶的分布情況以達到合理化布局，解決數據信息獲取滯后的問題。在大數據建設過程中，當前專賣管理工作中已經積累了較多的數據信息，但都采用傳統方式松散地存儲于案卷、電腦文件及其他設備中。沒有形成統一的數據收集、存儲、分析體系，對情報數據共享和利用也非常有限。隨著大數據、互聯網+等新興技術在煙草行業的起步與應用，專賣執法工作在多年的信息化建設基礎上，遇到了發展良機。2012年，達沃斯論壇發布的報告《大數據大影響》宣稱，數據已經成為一種新的經濟資產類別，數據思維和應用已經開始逐漸滲透到公共管理領域和政府治理范疇之中，對政府治理理念、治理范式、治理內容和治理手段等都產生了不可忽視的影響。近年來，煙草專賣管理工作對于大數據及有關技術進行了深入性的研究和嘗試性的應用。在數據平臺搭建方面，2016年國家煙草專賣局啟動了行業“專賣管理綜合信息系統”建設項目，先在北京、山西、安徽等地啟動“三統一”試點運行，于同年年底全面上線運行。開展數據采集，建立數據資源管理體系，健全大數據采集制度，明確信息采集責任，在數據種類、數據存儲、傳輸、讀取形式等方面進行了有益探索。在具體應用延展方面，浙江、安徽、重慶、貴州等地在利用大數據進行市場分析研判、網上辦理許可證、涉煙案件情報分析等方面進行了初步探索，分別構建了以APCD工作法應用、物流寄遞環節情報預警、互聯網+煙草專賣許可證辦理為核心的軟件系統。
2核心問題
上述工作僅僅對大數據及有關技術進行了初步嘗試，尚存在許多不足。涉煙大數據在工作實踐中的具體應用還不夠全面深入，大數據的潛在價值沒有獲得有效挖掘和利用。主要體現在：一是涉煙大數據基礎設施建設不足，缺乏大型數據庫建設實施以及從事數據采集和分析的專業技術人才隊伍。二是涉煙大數據管理缺乏統一標準，尚未形成有效服務于煙草專賣管理的大數據應用平臺。大數據應用仍然以適合本地使用的局域性理念為主導，戰略站位較低，導致涉煙數據面窄，各項業務間的數據分布于不同系統，缺少專門服務于全省甚國的資源共享和信息查詢平臺。三是數據利用效率不高，實踐與應用缺乏深度探索。現有系統以數據的收集、分類、加工、整理為主，重采集輕分析，滿足于信息的簡單羅列和描述性概說，缺乏深層次的信息處理、分析和挖掘。
3需求分析
根據以上問題的分析，可以看出，當前想要快速建立起煙草行業的大數據應用鏈，必須先滿足以下四個方面的現實需求：一，必須加強和完善大數據基礎設施建設及服務功能，擴大大數據專業技術研究和引進力度。尤其是對于云儲存和區塊鏈的應用，急切需要研究，原因是煙草各項業務融合在一起必將是一個龐大的“數據基地”，如果各級各地區作為個體分別投入資金建設服務器，在資金使用上是一種浪費，對服務器的架設單位來說龐大的設備也是一種資產負擔，更重要的是容易滋生“數據保護主義”，不利于信息共享。因此，利用云端和區塊鏈技術的數據存儲是建成煙草行業大數據應用鏈的前提條件。第二，必須加快搭建統一平臺，成立涉煙信息“大數據庫”，貫通大數據的研發應用。根據實際情況，煙草行業對于基礎數據的采集和錄入已經做得相當到位，但對于有深度、需要挖掘的數據還沒有建立有效的采集渠道，特別是對于數據的流通、運轉和應用，還缺乏統一標準和可分位開發的接口。因此，當前需求明顯的是搭建一個集合數據采集、管理、分析、應用的統一平臺，成立一個融合各項業務或者主流業務的龐大數據庫，清洗已有數據，建立數據標準，貫通各模塊各環節的數據流轉和運用。第三，必須繼續推進信息資源的橫向協同，促進統一類型數據在業務部門內的整合，實現業務部門間的信息共享與交換。大數據的核心就是信息共享，只有數據量足夠大、數據之間的互動頻繁，才能準確地碰撞出所需的信息。信息共享需要兩個維度的橫向整合：其一，是各個業務部門之間，比如專賣管理既需要日常執法、案件信息等數據，同樣需要銷售部門、內管部門的營銷數據、預警數據，這樣才更能夠準地判斷市場、發現線索；其二，是各級各單位之間，只有把數據共享出來，才能夠滿足零散的數據持有者對于精分析的需要，從中分析出所需要的線索和信息。第四，必須加速數據挖掘及運用，提高大數據在專賣管理決策中的支撐指導作用。煙草行業對于大數據建設的核心需求，就是應用。如何將大數據真正運用到日常業務當中，真正快速并準確地發揮作用，是當前需要深入研究的著力點。就近幾年對專賣管理工作方面的觀察，可以發現，無論是管理層還是基層隊伍，需求為迫切的就是日常的電子化智能化執法、便捷化無紙化證、快速準確地調取數據和碰撞信息，甚對于市場評價、痕跡管理、人員考核的數據化標準化。歸根結底，是大數據在管理當中的決策作用和在基礎工作當中提供的高效工具。
4研究應用
筆者就多年的煙草執法工作經驗，從理論研究和部分實踐的角度分析了煙草系統關于大數據建設的方向和目標。主要應當從三個維度著手建設：
（1）建立數據流：盡快完善大數據建設的相關政策體系，建立智能化數據管理生態鏈，強化大數據資源開放共享。先，研究建立和不斷完善數據開放及保護等方面的制度機制，實現對數據資源采集、流轉、儲存、應用、開放的規范管理，研究清楚各個各個單位之間對于數據的使用權限和保密等級，促進數據在風險可控原則下大程度開放共享。其次，建立涉煙情報信息大數據庫，通過三個層級的數據接口（分別是：對接現有平臺數據，智能抓取網上涉煙信息，實時采集工作中的信息數據），打通與煙草相關各類數據的采集渠道。再次，建立基礎數據、核心數據、關聯數據三個層級的數據分類目錄，建成包括基礎信息、案件信息、人員信息、通訊信息、車輛信息、物流寄遞、判決書等7大類數據為一體的大型數據庫，實現涉煙信息數據的方位收集和整理。
（2）建立管理流：健全大數據專業人才定向培養機制，構建體系化、規模化分析研判技術人才隊伍，充分發揮“人工+智能”作用。一是以實戰為導向，明確人才梯隊規模和層次。細分人才隊伍和定向領域，應涵蓋數據清洗、數據建模、信息管理、分析研判等方面，借鑒阿里巴巴對大數據外派團隊的組建模式，以3-5人小組的形式組建數據鏈管理團隊，解決煙草實戰中數據共享、模型算法和戰法應用等典型問題，充分發揮人才的網絡化規模和應用效應。二是創新煙草大數據人才使用機制，發現基層同志在大數據應用方面的特長領域，選拔特殊人才，建立相應人才庫；充分利用大數據平臺，開辟和創新大數據應用評價機制，在系統內外通過橫向、縱向兩個層面創建人才協同協作平臺。三是依托安院校和相關企業，積極構建實戰導向的人才培養體系，向執法戰線同志經常性灌輸大數據思維，通過編寫教育課程和教材，利用網上、網下等方式全面開展教育培訓，普及大數據知識，提高專賣執法隊伍整體認知和應用水平；同時，針對大數據急缺和熱門的應用方向，鼓勵基層同志積極建模，創新應用方式，深層挖掘大數據涉及領域，將大數據串聯在具體業務的方方面面。
（3）建立技術流：利用智能技術驅動大數據采集挖掘，實現智能化分析研判和端應用，推進“智慧專賣”建設。大數據時代，數據已成為戰略資產，但數據自身不會自動產生價值，只有將算法和計算能力結合才能充分挖掘數據價值并發揮效用。可以說，智能算法是海量數據發揮效用的直接驅動力，人工智能更是大數據發展的創新引擎。只有推進大數據與人工智能、云計算等技術的有機結合，利用智能技術驅動數據挖掘和分析，才能實現大數據智能化研判和高應用。一是應用深度檢索技術，提高數據挖掘能力。通過數據分析、文本語義分析等，抽取出人、物、地、許可證號、案情關聯等實體或標識，并根據實體的屬性聯系、時空聯系、語義聯系、特征聯系等建立相互關系，構建一張具有煙草案件特性的實體與實體、實體與事件的關系網絡。簡單地說，就是要通過建立模型塑造大數據中的關鍵字詞庫和信息類目，方便在實戰中快速提取調閱，在提取過程中同時與大數據庫中的信息進行特征比對，迅速形成有關聯、有指向、有價值的信息網絡。二是應用移動終端技術，提高便攜執法能力。重點是應在手機端研發出一款適合外出攜帶的終端APP，方便移動執法使用；同時，引入現場打印、電子簽章、二維碼追溯、身份識別、語音識別等相關技術，方便在案件執法和業務辦理中快速完成相關工作。比如電子簽章，方便推進無紙化業務辦理，能夠在外出辦理業務時實時傳輸文書，當場作出處理或審批決定，大地提高工作效率；二維碼追溯、身份識別，可以幫助快速地識別身份信息、零售戶許可證信息等基礎信息，直接填充在文書空格當中，省去頻繁書寫或錄入麻煩；語音識別技術配合現場執法錄像，可以在緊張的執法過程中快速采集到現場情況，避免耗費過多時間產生不必要的麻煩和糾紛。三是應用可視分析技術，提高系統研判能力。可視化技術與數據挖掘有著緊密的聯系，數據可視化可以幫助人們洞察出數據背后隱藏的潛在信息，提高數據挖掘的效率。應用在煙草專賣執法上，就是關于大小案件、人物之間、違法軌跡、活動規律等方面的關聯關系挖掘，通過可視化技術將密集的關聯關系轉化為可視化圖表，實現工作人員與數據的直觀交互。更為重要的是，可視化技術是煙草情報分析研判的延伸和核心應用，對于案件串并、證件管理、市場監管、物流寄遞監管、情報追蹤、考核管理等6個急切需要的領域及所屬的40余個細分領域，都能夠提供準的視覺信息和情報網絡，可以包括熱點分析、趨勢分析、情報查詢、多重比較、預警案件分析、區域碰撞、車輛分析、統計分析等諸多功能模塊，應用場景也將涵蓋指揮中心、情報中心、人員管理等。從根本上講，深度檢索、移動終端、可視化技術是跨越式提升大數據建設和智能分析研判的關鍵方法，引入并在實踐中運用好這些技術，是推進煙草走向“智慧專賣”的捷徑，也是推行煙草“智慧大腦”的潛力所在。
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
煙草行業是我國經濟社會發展中發揮重要作用的傳統行業。隨著信息技術的快速發展，大數據、互聯網、電子信息等有關技術也逐步應用到煙草專賣管理、生產營銷、物流運輸等方方面面，煙草行業大數據建設也取得了一定成效。山西煙草實施的“專賣管理監督信息系統”，充分發揮“數據跑腿”作用，與手工方式相比在專賣行政許可審批、市場檢查、執法辦案等核心業務上工作效率明顯增加，提高了專賣管理水平。廣西鹿寨縣局通過研發智能化信息監管APP，幫助市管員擺脫了辦公室的束縛，有效提高現場監管、許可證辦理的工作效率。嘉興市煙草專賣局通過研發煙草專賣指揮中心管理系統，實時了解全地區卷煙零售戶的分布情況以達到合理化布局，解決數據信息獲取滯后的問題。在大數據建設過程中，當前專賣管理工作中已經積累了較多的數據信息，但都采用傳統方式松散地存儲于案卷、電腦文件及其他設備中。沒有形成統一的數據收集、存儲、分析體系，對情報數據共享和利用也非常有限。隨著大數據、互聯網+等新興技術在煙草行業的起步與應用，專賣執法工作在多年的信息化建設基礎上，遇到了發展良機。2012年，達沃斯論壇發布的報告《大數據大影響》宣稱，數據已經成為一種新的經濟資產類別，數據思維和應用已經開始逐漸滲透到公共管理領域和政府治理范疇之中，對政府治理理念、治理范式、治理內容和治理手段等都產生了不可忽視的影響。近年來，煙草專賣管理工作對于大數據及有關技術進行了深入性的研究和嘗試性的應用。在數據平臺搭建方面，2016年國家煙草專賣局啟動了行業“專賣管理綜合信息系統”建設項目，先在北京、山西、安徽等地啟動“三統一”試點運行，于同年年底全面上線運行。開展數據采集，建立數據資源管理體系，健全大數據采集制度，明確信息采集責任，在數據種類、數據存儲、傳輸、讀取形式等方面進行了有益探索。在具體應用延展方面，浙江、安徽、重慶、貴州等地在利用大數據進行市場分析研判、網上辦理許可證、涉煙案件情報分析等方面進行了初步探索，分別構建了以APCD工作法應用、物流寄遞環節情報預警、互聯網+煙草專賣許可證辦理為核心的軟件系統。
2核心問題
上述工作僅僅對大數據及有關技術進行了初步嘗試，尚存在許多不足。涉煙大數據在工作實踐中的具體應用還不夠全面深入，大數據的潛在價值沒有獲得有效挖掘和利用。主要體現在：一是涉煙大數據基礎設施建設不足，缺乏大型數據庫建設實施以及從事數據采集和分析的專業技術人才隊伍。二是涉煙大數據管理缺乏統一標準，尚未形成有效服務于煙草專賣管理的大數據應用平臺。大數據應用仍然以適合本地使用的局域性理念為主導，戰略站位較低，導致涉煙數據面窄，各項業務間的數據分布于不同系統，缺少專門服務于全省甚國的資源共享和信息查詢平臺。三是數據利用效率不高，實踐與應用缺乏深度探索。現有系統以數據的收集、分類、加工、整理為主，重采集輕分析，滿足于信息的簡單羅列和描述性概說，缺乏深層次的信息處理、分析和挖掘。
3需求分析
根據以上問題的分析，可以看出，當前想要快速建立起煙草行業的大數據應用鏈，必須先滿足以下四個方面的現實需求：一，必須加強和完善大數據基礎設施建設及服務功能，擴大大數據專業技術研究和引進力度。尤其是對于云儲存和區塊鏈的應用，急切需要研究，原因是煙草各項業務融合在一起必將是一個龐大的“數據基地”，如果各級各地區作為個體分別投入資金建設服務器，在資金使用上是一種浪費，對服務器的架設單位來說龐大的設備也是一種資產負擔，更重要的是容易滋生“數據保護主義”，不利于信息共享。因此，利用云端和區塊鏈技術的數據存儲是建成煙草行業大數據應用鏈的前提條件。第二，必須加快搭建統一平臺，成立涉煙信息“大數據庫”，貫通大數據的研發應用。根據實際情況，煙草行業對于基礎數據的采集和錄入已經做得相當到位，但對于有深度、需要挖掘的數據還沒有建立有效的采集渠道，特別是對于數據的流通、運轉和應用，還缺乏統一標準和可分位開發的接口。因此，當前需求明顯的是搭建一個集合數據采集、管理、分析、應用的統一平臺，成立一個融合各項業務或者主流業務的龐大數據庫，清洗已有數據，建立數據標準，貫通各模塊各環節的數據流轉和運用。第三，必須繼續推進信息資源的橫向協同，促進統一類型數據在業務部門內的整合，實現業務部門間的信息共享與交換。大數據的核心就是信息共享，只有數據量足夠大、數據之間的互動頻繁，才能準確地碰撞出所需的信息。信息共享需要兩個維度的橫向整合：其一，是各個業務部門之間，比如專賣管理既需要日常執法、案件信息等數據，同樣需要銷售部門、內管部門的營銷數據、預警數據，這樣才更能夠準地判斷市場、發現線索；其二，是各級各單位之間，只有把數據共享出來，才能夠滿足零散的數據持有者對于準分析的需要，從中分析出所需要的線索和信息。第四，必須加速數據挖掘及運用，提高大數據在專賣管理決策中的支撐指導作用。煙草行業對于大數據建設的核心需求，就是應用。如何將大數據真正運用到日常業務當中，真正快速并準確地發揮作用，是當前需要深入研究的著力點。就近幾年對專賣管理工作方面的觀察，可以發現，無論是管理層還是基層隊伍，需求為迫切的就是日常的電子化智能化執法、便捷化無紙化證、快速準確地調取數據和碰撞信息，甚對于市場評價、痕跡管理、人員考核的數據化標準化。歸根結底，是大數據在管理當中的決策作用和在基礎工作當中提供的高效工具。
4研究應用
筆者就多年的煙草執法工作經驗，從理論研究和部分實踐的角度分析了煙草系統關于大數據建設的方向和目標。主要應當從三個維度著手建設：
（1）建立數據流：盡快完善大數據建設的相關政策體系，建立智能化數據管理生態鏈，強化大數據資源開放共享。先，研究建立和不斷完善數據開放及保護等方面的制度機制，實現對數據資源采集、流轉、儲存、應用、開放的規范管理，研究清楚各個各個單位之間對于數據的使用權限和保密等級，促進數據在風險可控原則下大程度開放共享。其次，建立涉煙情報信息大數據庫，通過三個層級的數據接口（分別是：對接現有平臺數據，智能抓取網上涉煙信息，實時采集工作中的信息數據），打通與煙草相關各類數據的采集渠道。再次，建立基礎數據、核心數據、關聯數據三個層級的數據分類目錄，建成包括基礎信息、案件信息、人員信息、通訊信息、車輛信息、物流寄遞、判決書等7大類數據為一體的大型數據庫，實現涉煙信息數據的方位收集和整理。
（2）建立管理流：健全大數據專業人才定向培養機制，構建體系化、規模化分析研判技術人才隊伍，充分發揮“人工+智能”作用。一是以實戰為導向，明確人才梯隊規模和層次。細分人才隊伍和定向領域，應涵蓋數據清洗、數據建模、信息管理、分析研判等方面，借鑒阿里巴巴對大數據外派團隊的組建模式，以3-5人小組的形式組建數據鏈管理團隊，解決煙草實戰中數據共享、模型算法和戰法應用等典型問題，充分發揮人才的網絡化規模和應用效應。二是創新煙草大數據人才使用機制，發現基層同志在大數據應用方面的特長領域，選拔特殊人才，建立相應人才庫；充分利用大數據平臺，開辟和創新大數據應用評價機制，在系統內外通過橫向、縱向兩個層面創建人才協同協作平臺。三是依托安院校和相關企業，積極構建實戰導向的人才培養體系，向執法戰線同志經常性灌輸大數據思維，通過編寫教育課程和教材，利用網上、網下等方式全面開展教育培訓，普及大數據知識，提高專賣執法隊伍整體認知和應用水平；同時，針對大數據急缺和熱門的應用方向，鼓勵基層同志積極建模，創新應用方式，深層挖掘大數據涉及領域，將大數據串聯在具體業務的方方面面。
（3）建立技術流：利用智能技術驅動大數據采集挖掘，實現智能化分析研判和端應用，推進“智慧專賣”建設。大數據時代，數據已成為戰略資產，但數據自身不會自動產生價值，只有將算法和計算能力結合才能充分挖掘數據價值并發揮效用。可以說，智能算法是海量數據發揮效用的直接驅動力，人工智能更是大數據發展的創新引擎。只有推進大數據與人工智能、云計算等技術的有機結合，利用智能技術驅動數據挖掘和分析，才能實現大數據智能化研判和端應用。一是應用深度檢索技術，提高數據挖掘能力。通過數據分析、文本語義分析等，抽取出人、物、地、許可證號、案情關聯等實體或標識，并根據實體的屬性聯系、時空聯系、語義聯系、特征聯系等建立相互關系，構建一張具有煙草案件特性的實體與實體、實體與事件的關系網絡。簡單地說，就是要通過建立模型塑造大數據中的關鍵字詞庫和信息類目，方便在實戰中快速提取調閱，在提取過程中同時與大數據庫中的信息進行特征比對，迅速形成有關聯、有指向、有價值的信息網絡。二是應用移動終端技術，提高便攜執法能力。重點是應在手機端研發出一款適合外出攜帶的終端APP，方便移動執法使用；同時，引入現場打印、電子簽章、二維碼追溯、身份識別、語音識別等相關技術，方便在案件執法和業務辦理中快速完成相關工作。比如電子簽章，方便推進無紙化業務辦理，能夠在外出辦理業務時實時傳輸文書，當場作出處理或審批決定，大地提高工作效率；二維碼追溯、身份識別，可以幫助快速地識別身份信息、零售戶許可證信息等基礎信息，直接填充在文書空格當中，省去頻繁書寫或錄入麻煩；語音識別技術配合現場執法錄像，可以在緊張的執法過程中快速采集到現場情況，避免耗費過多時間產生不必要的麻煩和糾紛。三是應用可視分析技術，提高系統研判能力。可視化技術與數據挖掘有著緊密的聯系，數據可視化可以幫助人們洞察出數據背后隱藏的潛在信息，提高數據挖掘的效率。應用在煙草專賣執法上，就是關于大小案件、人物之間、違法軌跡、活動規律等方面的關聯關系挖掘，通過可視化技術將密集的關聯關系轉化為可視化圖表，實現工作人員與數據的直觀交互。更為重要的是，可視化技術是煙草情報分析研判的延伸和核心應用，對于案件串并、證件管理、市場監管、物流寄遞監管、情報追蹤、考核管理等6個急切需要的領域及所屬的40余個細分領域，都能夠提供精的視覺信息和情報網絡，可以包括熱點分析、趨勢分析、情報查詢、多重比較、預警案件分析、區域碰撞、車輛分析、統計分析等諸多功能模塊，應用場景也將涵蓋指揮中心、情報中心、人員管理等。從根本上講，深度檢索、移動終端、可視化技術是跨越式提升大數據建設和智能分析研判的關鍵方法，引入并在實踐中運用好這些技術，是推進煙草走向“智慧專賣”的捷徑，也是推行煙草“智慧大腦”的潛力所在。
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
煙草行業是我國經濟社會發展中發揮重要作用的傳統行業。隨著信息技術的快速發展，大數據、互聯網、電子信息等有關技術也逐步應用到煙草專賣管理、生產營銷、物流運輸等方方面面，煙草行業大數據建設也取得了一定成效。山西煙草實施的“專賣管理監督信息系統”，充分發揮“數據跑腿”作用，與手工方式相比在專賣行政許可審批、市場檢查、執法辦案等核心業務上工作效率明顯增加，提高了專賣管理水平。廣西鹿寨縣局通過研發智能化信息監管APP，幫助市管員擺脫了辦公室的束縛，有效提高現場監管、許可證辦理的工作效率。嘉興市煙草專賣局通過研發煙草專賣指揮中心管理系統，實時了解全地區卷煙零售戶的分布情況以達到合理化布局，解決數據信息獲取滯后的問題。在大數據建設過程中，當前專賣管理工作中已經積累了較多的數據信息，但都采用傳統方式松散地存儲于案卷、電腦文件及其他設備中。沒有形成統一的數據收集、存儲、分析體系，對情報數據共享和利用也非常有限。隨著大數據、互聯網+等新興技術在煙草行業的起步與應用，專賣執法工作在多年的信息化建設基礎上，遇到了發展良機。2012年，達沃斯論壇發布的報告《大數據大影響》宣稱，數據已經成為一種新的經濟資產類別，數據思維和應用已經開始逐漸滲透到公共管理領域和政府治理范疇之中，對政府治理理念、治理范式、治理內容和治理手段等都產生了不可忽視的影響。近年來，煙草專賣管理工作對于大數據及有關技術進行了深入性的研究和嘗試性的應用。在數據平臺搭建方面，2016年國家煙草專賣局啟動了行業“專賣管理綜合信息系統”建設項目，先在北京、山西、安徽等地啟動“三統一”試點運行，于同年年底全面上線運行。開展數據采集，建立數據資源管理體系，健全大數據采集制度，明確信息采集責任，在數據種類、數據存儲、傳輸、讀取形式等方面進行了有益探索。在具體應用延展方面，浙江、安徽、重慶、貴州等地在利用大數據進行市場分析研判、網上辦理許可證、涉煙案件情報分析等方面進行了初步探索，分別構建了以APCD工作法應用、物流寄遞環節情報預警、互聯網+煙草專賣許可證辦理為核心的軟件系統。
2核心問題
上述工作僅僅對大數據及有關技術進行了初步嘗試，尚存在許多不足。涉煙大數據在工作實踐中的具體應用還不夠全面深入，大數據的潛在價值沒有獲得有效挖掘和利用。主要體現在：一是涉煙大數據基礎設施建設不足，缺乏大型數據庫建設實施以及從事數據采集和分析的專業技術人才隊伍。二是涉煙大數據管理缺乏統一標準，尚未形成有效服務于煙草專賣管理的大數據應用平臺。大數據應用仍然以適合本地使用的局域性理念為主導，戰略站位較低，導致涉煙數據面窄，各項業務間的數據分布于不同系統，缺少專門服務于全省甚國的資源共享和信息查詢平臺。三是數據利用效率不高，實踐與應用缺乏深度探索。現有系統以數據的收集、分類、加工、整理為主，重采集輕分析，滿足于信息的簡單羅列和描述性概說，缺乏深層次的信息處理、分析和挖掘。
3需求分析
根據以上問題的分析，可以看出，當前想要快速建立起煙草行業的大數據應用鏈，必須先滿足以下四個方面的現實需求：一，必須加強和完善大數據基礎設施建設及服務功能，擴大大數據專業技術研究和引進力度。尤其是對于云儲存和區塊鏈的應用，急切需要研究，原因是煙草各項業務融合在一起必將是一個龐大的“數據基地”，如果各級各地區作為個體分別投入資金建設服務器，在資金使用上是一種浪費，對服務器的架設單位來說龐大的設備也是一種資產負擔，更重要的是容易滋生“數據保護主義”，不利于信息共享。因此，利用云端和區塊鏈技術的數據存儲是建成煙草行業大數據應用鏈的前提條件。第二，必須加快搭建統一平臺，成立涉煙信息“大數據庫”，貫通大數據的研發應用。根據實際情況，煙草行業對于基礎數據的采集和錄入已經做得相當到位，但對于有深度、需要挖掘的數據還沒有建立有效的采集渠道，特別是對于數據的流通、運轉和應用，還缺乏統一標準和可分位開發的接口。因此，當前需求明顯的是搭建一個集合數據采集、管理、分析、應用的統一平臺，成立一個融合各項業務或者主流業務的龐大數據庫，清洗已有數據，建立數據標準，貫通各模塊各環節的數據流轉和運用。第三，必須繼續推進信息資源的橫向協同，促進統一類型數據在業務部門內的整合，實現業務部門間的信息共享與交換。大數據的核心就是信息共享，只有數據量足夠大、數據之間的互動頻繁，才能準確地碰撞出所需的信息。信息共享需要兩個維度的橫向整合：其一，是各個業務部門之間，比如專賣管理既需要日常執法、案件信息等數據，同樣需要銷售部門、內管部門的營銷數據、預警數據，這樣才更能夠準地判斷市場、發現線索；其二，是各級各單位之間，只有把數據共享出來，才能夠滿足零散的數據持有者對于準分析的需要，從中分析出所需要的線索和信息。第四，必須加速數據挖掘及運用，提高大數據在專賣管理決策中的支撐指導作用。煙草行業對于大數據建設的核心需求，就是應用。如何將大數據真正運用到日常業務當中，真正快速并準確地發揮作用，是當前需要深入研究的著力點。就近幾年對專賣管理工作方面的觀察，可以發現，無論是管理層還是基層隊伍，需求為迫切的就是日常的電子化智能化執法、便捷化無紙化證、快速準確地調取數據和碰撞信息，甚對于市場評價、痕跡管理、人員考核的數據化標準化。歸根結底，是大數據在管理當中的決策作用和在基礎工作當中提供的高效工具。
4研究應用
筆者就多年的煙草執法工作經驗，從理論研究和部分實踐的角度分析了煙草系統關于大數據建設的方向和目標。主要應當從三個維度著手建設：
（1）建立數據流：盡快完善大數據建設的相關政策體系，建立智能化數據管理生態鏈，強化大數據資源開放共享。先，研究建立和不斷完善數據開放及保護等方面的制度機制，實現對數據資源采集、流轉、儲存、應用、開放的規范管理，研究清楚各個各個單位之間對于數據的使用權限和保密等級，促進數據在風險可控原則下大程度開放共享。其次，建立涉煙情報信息大數據庫，通過三個層級的數據接口（分別是：對接現有平臺數據，智能抓取網上涉煙信息，實時采集工作中的信息數據），打通與煙草相關各類數據的采集渠道。再次，建立基礎數據、核心數據、關聯數據三個層級的數據分類目錄，建成包括基礎信息、案件信息、人員信息、通訊信息、車輛信息、物流寄遞、判決書等7大類數據為一體的大型數據庫，實現涉煙信息數據的方位收集和整理。
（2）建立管理流：健全大數據專業人才定向培養機制，構建體系化、規模化分析研判技術人才隊伍，充分發揮“人工+智能”作用。一是以實戰為導向，明確人才梯隊規模和層次。細分人才隊伍和定向領域，應涵蓋數據清洗、數據建模、信息管理、分析研判等方面，借鑒阿里巴巴對大數據外派團隊的組建模式，以3-5人小組的形式組建數據鏈管理團隊，解決煙草實戰中數據共享、模型算法和戰法應用等典型問題，充分發揮人才的網絡化規模和應用效應。二是創新煙草大數據人才使用機制，發現基層同志在大數據應用方面的特長領域，選拔特殊人才，建立相應人才庫；充分利用大數據平臺，開辟和創新大數據應用評價機制，在系統內外通過橫向、縱向兩個層面創建人才協同協作平臺。三是依托安院校和相關企業，積極構建實戰導向的人才培養體系，向執法戰線同志經常性灌輸大數據思維，通過編寫教育課程和教材，利用網上、網下等方式全面開展教育培訓，普及大數據知識，提高專賣執法隊伍整體認知和應用水平；同時，針對大數據急缺和熱門的應用方向，鼓勵基層同志積極建模，創新應用方式，深層挖掘大數據涉及領域，將大數據串聯在具體業務的方方面面。
（3）建立技術流：利用智能技術驅動大數據采集挖掘，實現智能化分析研判和端應用，推進“智慧專賣”建設。大數據時代，數據已成為戰略資產，但數據自身不會自動產生價值，只有將算法和計算能力結合才能充分挖掘數據價值并發揮效用。可以說，智能算法是海量數據發揮效用的直接驅動力，人工智能更是大數據發展的創新引擎。只有推進大數據與人工智能、云計算等技術的有機結合，利用智能技術驅動數據挖掘和分析，才能實現大數據智能化研判和端應用。一是應用深度檢索技術，提高數據挖掘能力。通過數據分析、文本語義分析等，抽取出人、物、地、許可證號、案情關聯等實體或標識，并根據實體的屬性聯系、時空聯系、語義聯系、特征聯系等建立相互關系，構建一張具有煙草案件特性的實體與實體、實體與事件的關系網絡。簡單地說，就是要通過建立模型塑造大數據中的關鍵字詞庫和信息類目，方便在實戰中快速提取調閱，在提取過程中同時與大數據庫中的信息進行特征比對，迅速形成有關聯、有指向、有價值的信息網絡。二是應用移動終端技術，提高便攜執法能力。重點是應在手機端研發出一款適合外出攜帶的終端APP，方便移動執法使用；同時，引入現場打印、電子簽章、二維碼追溯、身份識別、語音識別等相關技術，方便在案件執法和業務辦理中快速完成相關工作。比如電子簽章，方便推進無紙化業務辦理，能夠在外出辦理業務時實時傳輸文書，當場作出處理或審批決定，大地提高工作效率；二維碼追溯、身份識別，可以幫助快速地識別身份信息、零售戶許可證信息等基礎信息，直接填充在文書空格當中，省去頻繁書寫或錄入麻煩；語音識別技術配合現場執法錄像，可以在緊張的執法過程中快速采集到現場情況，避免耗費過多時間產生不必要的麻煩和糾紛。三是應用可視分析技術，提高系統研判能力。可視化技術與數據挖掘有著緊密的聯系，數據可視化可以幫助人們洞察出數據背后隱藏的潛在信息，提高數據挖掘的效率。應用在煙草專賣執法上，就是關于大小案件、人物之間、違法軌跡、活動規律等方面的關聯關系挖掘，通過可視化技術將密集的關聯關系轉化為可視化圖表，實現工作人員與數據的直觀交互。更為重要的是，可視化技術是煙草情報分析研判的延伸和核心應用，對于案件串并、證件管理、市場監管、物流寄遞監管、情報追蹤、考核管理等6個急切需要的領域及所屬的40余個細分領域，都能夠提供準的視覺信息和情報網絡，可以包括熱點分析、趨勢分析、情報查詢、多重比較、預警案件分析、區域碰撞、車輛分析、統計分析等諸多功能模塊，應用場景也將涵蓋指揮中心、情報中心、人員管理等。從根本上講，深度檢索、移動終端、可視化技術是跨越式提升大數據建設和智能分析研判的關鍵方法，引入并在實踐中運用好這些技術，是推進煙草走向“智慧專賣”的捷徑，也是推行煙草“智慧大腦”的潛力所在。
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