京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
浅谈如何运用“大数据”做好检验检疫工作
“大数据”的概念,在社会上已经提出好多年了,但检验检疫的“大数据”还未起步。
“大数据”可以理解为海量的、对于社会生活各个层面都会更加有用的数据资产。
“大数据”离检验检疫有多远?其实它就在我们身边:2014年全国出入境法检货物994.32万批次、货值1.2万亿美元,自检验检疫综合业务管理系统(CIQ2000)在2000年上线使用以来,经十几年的数据积累,检验检疫货物信息数量也以亿来计算了,而且随着我国经济规模的不断扩大,这个数据也在以更快的速度递增,这还只是一个系统存储的数据。如果能让这些海量数据“活”起来,检验检疫也就赶上了“大数据”的步伐了。
为什么要启用“大数据”?为什么要让海量数据“活”起来?随着行政审批权的下放、出口法检商品的削减,我们在自贸区概念的引领下,迎来了进出口商品风险管理、“即查即放”现场查验等新的改革措施。“大数据”在这个前提下引入,绝对不是为了改革而改革的形式主义。检验检疫的各类数据已“沉睡”了十几载,在当今改革浪潮的翻涌下,“活”下去的唯一理由就是物尽其用。
检验检疫的“大数据”会用到何处?“大数据”就像开启了一场寻宝游戏,它的核心就是分析和预测,只要我们有思想,它就会“发声”,就会“告诉”我们未来。你难以想象2009年甲型H1N1流感暴发的时候,谷歌通过大数据预测,比官方更及时、更高效地判断出了流感是从哪里传播出来的。看到这些例子,我们需要做的也许就是“脑洞大开”。2014年上海口岸截获有害生物4778种59.64万批次,辉煌的数据背后是检验检疫一线人员没日没夜的奋战,既然数据会说话,它必然可以帮助我们进行风险预警,告诉我们哪些商品更有质量风险,哪些商品、哪些包装更可能会有疫情。有了“大数据”预测,在进出口商品风险管理机制的控制下,每位检验检疫人员身边就像多了一位经验丰富的“老法师”,有的放矢才会让检验检疫工作更加高效,甚至推动质检大环境改善。
也许检验检疫的“大数据”不应该仅仅应用在直接预判中,它应发挥更大的作用。拥有了数以亿计的商品信息,就相当于拥有了一个庞大的商业信息库,它既记录了简单的进出口商品类别、数量、金额等,又深层次地涵盖了我国地域性对外发展程度、某国对中国贸易政策趋势,甚至可以与其他领域的“大数据”结合预测出新的经济方向。合理利用这个商业信息库,小到指导企业开辟进出口贸易领域的蓝海,大到预知风险、规避国际投资暗流,都可以保障我国经济积极平稳地发展。
拿着这块“大数据”蛋糕时,你是不是也隐隐感觉到了它的重量,并嗅出了空气中的危险气息?没错。我们拥有了“大数据”,但是数据源散乱且冗余太多,很多业务软件虽基于CIQ2000,但彼此孤立且数据库独立,在检验检疫业务一盘棋下却各自出招,形成数据孤岛,这些看上去很美的数据,却像散沙般难以掌握。“大数据”技术并不排斥拒绝“纷繁性”和“混杂性”,因为“纷繁”和“混杂”都包含了或多或少“关联”的特性,但是“冗余性”却会拖累“大数据”的核心——预测的时效。同时,“数”能载舟,亦能覆舟。“大数据”在发挥其功效的同时,很可能被运用到不适用的领域,可能会泄露商业机密,可能会威胁个人隐私。
“大数据”时代来了,检验检疫改革也大迈步挺进着,让检验检疫的“大数据”活起来是经济进步的趋势。应用“大数据”的一个前提,是要为数据瘦身,根据业务的关联性、结合数据库技术,将不同数据库间的冗余数据剔除,甚至利用整合或重建消除数据孤岛,让检验检疫“大数据”以最好的形式呈现出来。应用“大数据”的另一个前提就是为数据保驾护航,“大数据”要求开放、交互,这就带来了隐私、机密泄露的风险。作为国家数据的一部分,检验检疫的数据必须有目的、有保障、有监控地开放交互,并建立相应的法规,有条件、有范围地进行“大数据”预测。“大数据”可能会为检验检疫工作带来不同的指导方向,甚至会改变我们探索世界的方法,但是它的根本却离不开创新思,毕竟任何数据分析都是在我们的头脑风暴中孕育开始的,所以“大数据”还是需要检验检疫人日积月累的实践经验来支撑,并由高效创新的思维来武装,才能发挥预知未来的作用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10