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
金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04