京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
唤醒“沉睡”的政府大数据 上海浦东探索市场监管“互联网+”模式
网络订餐方便快捷,可无证餐饮掺杂其中,餐厅质量良莠不齐;政府数据系统记录了餐厅好坏,却长期“养在深闺人未识”。
如何解决这其中的矛盾?24日,记者从上海市浦东新区市场监督管理局(下简称浦东市场监管局)获悉,浦东市场监管局等政府部门正主动将原本“沉睡”在各自内部的信息高度共享、多方应用,并逐步向社会公众开放。这是浦东新区围绕自贸区建设,创新事中事后监管机制,运用“大数据”推进社会信用体系建设的重要抓手之一。
订餐先看“脸谱” 数据不再“沉睡”
一家网络订餐平台的用户张先生最近在订餐时有了新发现:平台上的一些商户信息中都不约而同地挂着“脸谱”(政府部门对餐厅的信用评价等级),点开“脸谱”,营业执照、餐饮服务许可证和食品安全监督公示信息跃然屏上。
这些数据正是由浦东市场监管局与这家网络订餐平台对接并向全社会开放共享的。这一方面可以更好地保护公众的知情权、参与权和监督权,另一方面可以督促企业自律,主动承担社会责任。笑脸、平脸和哭脸三种“脸谱”形象地反映了商户的食品安全状况,便于消费者选择优质、安全的餐饮服务。
过去,有些消费者常反映,有的商家上传的证照信息和实际经营状态是不一致的。但是第三方平台无法准确掌握信息,在进行资质审查时确实存在困难。如今,有政府及时、专业、权威信息的支撑,对加强平台管理有很大帮助。
清退“黑暗料理” 食安社会共治
一家网络订餐平台会员王女士最近在订餐时碰到了小麻烦,她经常光顾的一家平台商户突然不见了踪影。后来,她才知道,那原来是一家卫生状况很差且无证照的“黑暗料理”,现已被市场监管部门和第三方平台联手处理。
据悉,这家网络订餐平台已将政府监管信息以20%的比重纳入其新制定的信用评价体系(原仅包括餐品质量、价格、销售量、口味评价、卫生情况、送餐速度、用户投诉记录等要素),以此对商户进行综合信用质量评分和排序,并将配套采取关闭网店、停止网上经营、通报政府部门等手段,加强对入驻商户的线上管理和联合惩戒,以提高第三方平台餐饮服务的整体诚信度。
浦东市场监管局相关负责人介绍,消费者能够更直观地感受到政府信息的价值,通过消费者的理性选择、用脚投票,通过市场无形的手“挤出”不符合法律法规、不符合食品安全标准的商户,从而倒逼餐饮行业提高整体水平。与此同时,通过数据开放、共享,实现良币驱逐劣币,促使好的企业做得更好。
挤出诚信“水分” 让数据开口说话
“仅凭第三方平台线上核查,或是单纯依靠政府部门线下监管,力量都是有限的。”浦东市场监管局局长陈彦峰表示,“我们整合政府和市场的大数据资源,探索‘互联网+信用监管’模式,就是为了更好地对网络订餐食品安全的线上线下齐抓共管。”
据了解,一些网络订餐平台在服务中形成的信用评价、投诉举报等大数据也将同步流向政府部门,推动互联网与市场监管的深度融合,促进行政资源的有效配置,推进市场动向与政府监管的无缝衔接。
一方面,监管部门将对检查情况和市场评价良好的企业实行“远距离监管”,充分保护创新创业者的积极性;另一方面,对检查情况和市场评价差、甚至存在违法行为的商户,将集中力量予以严管,维护市场正常秩序,促进市场公平竞争。
记者了解到,浦东市场监管部门和第三方网络订餐平台正研究拓展大数据在信用监管、智能监管领域的功能应用,在实行食品信息追溯管理、推进食品安全责任保险、落实消费维权首付赔偿制、开展从业人员食品安全培训等方面加强协作交流。
陈彦峰说,目前网络订餐行业只是探索开展“互联网+信用监管”的第一步,今后还将向各个行业、各个领域推行。信息资源将逐步向全社会敞开大门,欢迎社会各方加入共治行列。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04