数据中台技术在烟草数字化转型中的应用研究
时间：2023-06-25 18:10:04 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
张敬杰
（山东临沂烟草有限公司，山东 临沂 276000）
烟草企业在生产经营和管理中积累很多数据，对这些沉淀下来的数据资产进行挖掘，发现其中更深层次的价值，并以此作为驱动，可推进烟草企业的数字化转型，助力企业高质量发展。国家局在整体构架中提出“两个中台”，分别是业务中台和数据中台，本文主要针对数据中台技术对烟草数字化转型进行分析。
烟草的数据中台有一套完整的数据标准手册要求，数据的命名、格式、内容（包括算法和粒度）和口径等都具是在标准下收集。整个数据的收集链完整，从前期营销，物流，销售等都能全面收集，整个企业的数据资产非常丰富。这样的数据结合管理方法，使整个获得的数据更统一，且具有很大的共享性，避免了数据重叠和数据冗余[1-2]。在数据的处理和分析上，大量数据的存储已经实现，存储能力和吞吐能力极强，且能够实时捕获数据、分析数据。服务上，数据中心能够带来稳定、高效且安全的数据服务，让标准化的数据实现快速共享和互传，使整个数据和业务能高效互通，实现闭环管理。
目前，许多单位已经基本具备数据中心，可针对主题、集成、历史等信息针对性的收集数据，以便形成管理决策支持和信息共享。信息系统中有一定的标准章程，主数据、元数据、交换和编码等都是根据标准完成，初步具备从单位获得数据展开分析的基础。在数据的统计上，系统的指标和报表可顺利制作完成，领导、管理人员和业务员都可根据需求调取。在数据的服务上，企业服务总线为核心的交换平台初成规模，可提供很好的数据服务，能顺利完成各项基础的工作。企业各种结构化或非结构化的数据集中抽取后，整理成为大数据集，将其成为大数据平台。这项平台能够解决数据的存储、管理和计算等，可实时分析并管理数据，构成了技术性的平台。当前大多省市的数据中心具备了基本的服务、标准、存储和实时功能。但一般不支持智能分析，且对数据的治理和处理的能力较弱。在业务距离上表现出弱势，但能支持基本的管理决策。
从烟草数据中台的架构上研究，常规的烟草数据中台已经成为建设主体，组件的工具包括了IAAS和PAAS层，以数据化业务和业务化数据为战略目标来推进数字化转型。以这样的方式推进烟草的业务和数据的智能化升级。从总体架构上分析，包括了六大体系，即：业务赋能、共享服务、数据标准、数据整合、治理运营和计算存储。将六大体系总结整理为三层：赋能前台层、数据平台层和计算后台层。
赋能前台仅有业务赋能体系，智慧化的营销、物流、烟草、专卖等均包含在内。数据平台则是包括了共享服务体系、数据标准体系、数据整合体系和治理运营体系，是整个数据中台的核心的部分。数据平台根据省市积累下来的数据资产，可很好的完成综合性的管理和整治工作。数据整合体系中，各项公共数据和存储和新数据的开发都在其中完成。公共数据的存储包括三个内容：①萃取数据，获得的数据进行筛选、加工，以业务对象和萃取标签对其进行体系整理，包括了基础的数据开发和统计算法等内容。数据开发的内容有模型设计、数据开发、标签等。②公共数据，将数据分为不同的主题并对其进行归类整理，包括营销区域、专卖区域、烟草区域、人事区域等，以此展开统一的、标准的管理。③缓冲数据，可完成数据的采集工作，基本实现了业务数据和管理数据的功能，其中，营销、专卖、物流、烟叶等各种数据均包含在内，萃取数据还可以根据不同的业务类别和不同的组织对数据进行分类式存储。数据治理运营体系中，建立数据的治理和运营机制是首要的，需要针对企业的数据资产进行针对性的治理和运营管理工作，包括但不限于：权限管理、资产管理、质量控制和运维管理。
1.烟草数据中台具备的能力
烟草数据中台在新的背景下逐渐对大数据有了更深入的认识，大数据作为底座，结合各项业务系统的数据，构建出合理的模型，以大量的数据为驱动实现营销、物流、专卖等业务的重大决策和基本管理，使得整个烟草的数据服务更加科学、可靠。在这样的基础上推进数据赋能业务，资源整合、系统集成后推进信息共享，使得整个数据中心的基础能力增强，助力行业的数字化转型工作。烟草数据中台具备的能力包括四点：第一是资源共享。信息交互困难存在的原因是信息、资源等的孤岛化现象。构建数据中台后，各项数据资源能有效整合在一起，数据共享和资源的统筹管理都能很好实现。这有利于站在更高的位置上实现全域管理和控制；
有利于将零散的数据集成化，创造出更多的价值；
有利于提升行业内的资源配置和管理效果；
有利于推进生产链和供应链的正常运转。第二是业务协同发展。数据中台的帮助下，数据可集中实现处理分析、价值挖掘等功能，帮助烟草单位建立更加完备的数据资源体系。这份数据资源体系的组织灵活、拓展价值高，可在不同领域上支持协同办公。在数据共享上，物流、营销、专卖甚至财政等功能均可包括其中，整个数据可在不同的业务端口实现交互，横向构建业务协同网络，让整个烟草数据更加统一、集成。第三是开放服务。数据平台提供的各项服务和管理互相打通之后，能够为烟草用户带来安全、稳定、操作便捷、成本低的数据服务。第四是数据安全管理。数据中台的管理上，依托云安全能力强化信息的安全，安全检测、安全评估等基本的安保措施确保基础安全，升级应急处理方案作为强大心脏，使得整个行业的数据资产更加安全，确保信息系统和业务数据在安全的条件下使用。
2.烟草数据中台具备的应用场景
第一，智能订货。零售客户接入到智能订货系统中，很好的对零售客户的历史数据、购买环境和其他数据进行整理，获得具有客户、产品和市场单元等信息的标签，将这些作为连接可搭建出零售客户和卷烟的关联性。以此作为基础，结合算法，能够很好的帮助零售客户获得更智能的订货方式，零售客户也可精准的找到适合的卷烟产品，帮助客户获得更高的收益。
第二，品牌会员画像。以数据为基础挖掘卷烟潜在的消费者特征，对比前期制定的卷烟群体标签信息，对各个品牌的卷烟消费者指定出具有差异化、新颖性且精准化的营销模式。①卷烟热力模型作为根本，依托城市的网格信息，对城市内网格中的卷烟消费热度占比，以此参数作为该卷烟的消费热度。消费热度最高和最低的网格区域都筛选出来。②以消费热度最高和最低的区域内聚集的消费人群为研究对象，对其展开差异度分析，挖掘其特征属性，勾勒出卷烟的消费群体的基本画像。以某款卷烟的消费热度指数作为标准，对网格内消费人群进行标签标注，分别将其属性标签和消费热度进行组合，选择均值篇偏移类算法对其展开聚类分析，在不停的偏移、校正计算移动距离后获得收敛数值，即可完成分类。分析其获得的结果，属性标签和受欢迎程度之间的关联程度会直接呈现出来，不同属性和受欢迎程度之间的关联程度也可呈现出来。③以属性和偏好特征为基础，筛选出占比高的N个特征值，根据网格地区的地理、人口、消费数据等，匹配出具有类似特征的区域，并将其设置为该款卷烟的重点推广区域。这份数据能够为品牌的培育和发展做出精准的指导。
常规烟草数据中台的大背景下，以某省的烟草数据中台为例，对数据中台技术在烟草数字化转型中的建设展开分析。首先对该省的详细数据中台组织架构进行简要总结，然后分析数据标准体系，最后对数据治理体系的建设进行探索。
1.组织架构
企业在前进的道路上，宏观战略规划占据重要地位，数据中台建设在整个宏观战略规划中占据首要地位。该省烟草数据中心在整体组织架构上实行分层管理，即决策层、管理层和执行层。决策层是公司的大脑，对公司的数据管理做出重大指示，对战略方针进行决策。管理层是企业数据管理的心脏，核心的数据管理办公室对上交接各项数据，对下执行日常各项事务，完成数据的管理、办公的执行、数据的监管和常规的考核、协调等各项工作。执行层是功能肢体，包括业务、技术等。执行层的人员在接受指令后，在统一的管理和协调下完成数据管理工作。
2.数据标准体系
该省烟草数据中心的数据标准体系根据国家局的要求制定，包括：数据元、数据分类等。根据当前的数据标准体系，在大数据的应用需求驱动下，该省对所有的数据进行升级，建立起能够满足大数据管理和应用的标准体系。这份标准体系基于国家标准来制定，其中部分内容根据大数据的实际需求进行适配性的参数调整，整个数据标准体系的建设也是根据市场实际情况动态变化。在整个数据的生命周期中，建设工作是持续开展的，数据模型、质量、服务、安全等标准都会在市场和需求的驱动下进行动态调整。整套数据构成了完整的、规范的、准确的数据标准体系。以调整较大的五点内容（数据采集、模型、质量、服务和安全）进行分析。①数据采集标准需要在横向和纵向上对接，交换需求更大，实时性要求更高。数据交换的类别也包括结构化和非结构化。以此作为特征，以分类采集策略作为思想，对不同的业务类型和技术架构定制不同的采集标准，建立起规范的数据采集体系。②数据模型标准主要是在定义上进行规范。数据维度、业务过程和限定和原子指标等都是需要进行规范的。整个数据模型标准可分为事实明细的数据、汇总数据、萃取数据、指标数据等。规范化的数据更便于管理和使用。③数据质量标准根据业务数据的本征特点对其进行评估。数据标准还能辅助检验数据库和规则库，能够让源头数据更加有效。④数据服务标准对接数据的处理、算法和标签等。以数据服务群体的需求为目标，定向制定数据服务标准，对服务的申请、使用、交互、运行等进行约束，让整个服务更加规范、标准。⑤数据安全标准对数据影响重大，在安全管理要求的指导下，数据从产生、采集、汇总、集成、处理、共享到最后的销毁等都需要在安全的环境下完成。多组用户进行数据访问也需要制定出权限标准，让整个安全管理标准更加规范。
3.数据治理体系
数据治理体系建设上还是基于大数据治理的需求，结合实际问题进行数据的系统性管理。整体建设贯穿了整个数据周期，打造四个治理手段，形成数据治理体系。①治理范围的全域化手段。各项数据的收集和管理作为基础，从企业数据资产的全链路进行监控，对数据进行全域化的治理。企业的标签、数据、智慧和规则等都需要一体化的管理，根据数据内在的联系图和互联性，结合资源运行的实时监控数据，对全生命周期内的所有数据进行完整的跟踪和治理。②治理模块的协同化手段。数据标准、元数据、质量资产和安全等都是企业数据内的模块，模块之间协同运作确保整个数据的高效运转，也确保了数据的一致性、共享性和真实性。在数据治理体系中，协同化的手段对模块进行治理，结合现有的基础，构建并完善整个模块的关联性，做到平级模块打破壁垒，携手前进。③治理模式的规范化手段。数据每天都在新增，时间越长量越大，数据的管理成本、管理难度也在不断增加。降低成本是必然趋势。数据治理模式上需要有规范化的手段，如：建立完善的组织、角色和流程制度来让整个模式更加规范。企业全链的各项数据均在标准和架构下进行规范存储，定期进行筛选和清理，使得整个数据资产更加有效，帮助更好的挖掘数据价值。④治理能力的可靠化手段。企业的数据资产在建立完善后，各项资产的分布、资源配置、计算成本等都需要进行全面的整理，确保整个资产处于可运行的状态。这样才能更好的完成数据的治理工作。资产使用的价值进行评估时，可从不同的工具、优秀的方法和独特的机制来完成，优质资产需要综合保护，质量较差的则是重点整治和完善。对出现问题和安全隐患的资产进行重点监督，确保整个数据处于质量标准范围内，也让整个数据更加安全。
烟草数字化转型中融合创新工作任务量大、富有挑战。融合创新工作可从建立融合中心开始，以数据中台技术中各项基础数据为基础，根据烟草局的各项政策和自身优势，将整个烟草数字化工作融入到计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等模块。在融合对接的过程中，可以实际业务需求为导向推进创新工作，并构建出烟草数字化的展示空间和功能空间，从赋能上实现数字转型，促进企业往更高质量的目标上发展。
烟草的数据中台一般承担着数据采集、数据融合、组织管理和整治、智能分析等工作，工作中需要提升业务运行的效率，并以持续创新为目标前进。烟草企业在云计算和大数据的推进下面临着转型，数据中心能够帮助烟草实现全面的数字转型。以数据为驱动，结合精细化的管理，打破数字和应用之间的壁垒，让数据和应用资产进入全球化管理模式，使得数据的价值能被挖掘出来，帮助企业更好的实现转型。
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