數據中臺技術在煙草數字化轉型中的應用研究

張敬杰

（山東臨沂煙草有限公司，山東 臨沂 276000）

引言

煙草企業在生產經營和管理中積累很多數據，對這些沉淀下來的數據資產進行挖掘，發現其中更深層次的價值，并以此作為驅動，可推進煙草企業的數字化轉型，助力企業高質量發展。國家局在整體構架中提出“兩個中臺”，分別是業務中臺和數據中臺，本文主要針對數據中臺技術對煙草數字化轉型進行分析。

一、煙草企業現狀

煙草的數據中臺有一套完整的數據標準手冊要求，數據的命名、格式、內容（包括算法和粒度）和口徑等都具是在標準下收集。整個數據的收集鏈完整，從前期營銷，物流，銷售等都能全面收集，整個企業的數據資產非常豐富。這樣的數據結合管理方法，使整個獲得的數據更統一，且具有很大的共享性，避免了數據重疊和數據冗余[1-2]。在數據的處理和分析上，大量數據的存儲已經實現，存儲能力和吞吐能力極強，且能夠實時捕獲數據、分析數據。服務上，數據中心能夠帶來穩定、高效且安全的數據服務，讓標準化的數據實現快速共享和互傳，使整個數據和業務能高效互通，實現閉環管理。

目前，許多單位已經基本具備數據中心，可針對主題、集成、歷史等信息針對性的收集數據，以便形成管理決策支持和信息共享。信息系統中有一定的標準章程，主數據、元數據、交換和編碼等都是根據標準完成，初步具備從單位獲得數據展開分析的基礎。在數據的統計上，系統的指標和報表可順利制作完成，領導、管理人員和業務員都可根據需求調取。在數據的服務上，企業服務總線為核心的交換平臺初成規模，可提供很好的數據服務，能順利完成各項基礎的工作。企業各種結構化或非結構化的數據集中抽取后，整理成為大數據集，將其成為大數據平臺。這項平臺能夠解決數據的存儲、管理和計算等，可實時分析并管理數據，構成了技術性的平臺。當前大多省市的數據中心具備了基本的服務、標準、存儲和實時功能。但一般不支持智能分析，且對數據的治理和處理的能力較弱。在業務距離上表現出弱勢，但能支持基本的管理決策。

從煙草數據中臺的架構上研究，常規的煙草數據中臺已經成為建設主體，組件的工具包括了IAAS和PAAS層，以數據化業務和業務化數據為戰略目標來推進數字化轉型。以這樣的方式推進煙草的業務和數據的智能化升級。從總體架構上分析，包括了六大體系，即：業務賦能、共享服務、數據標準、數據整合、治理運營和計算存儲。將六大體系總結整理為三層：賦能前臺層、數據平臺層和計算后臺層。

賦能前臺僅有業務賦能體系，智慧化的營銷、物流、煙草、專賣等均包含在內。數據平臺則是包括了共享服務體系、數據標準體系、數據整合體系和治理運營體系，是整個數據中臺的核心的部分。數據平臺根據省市積累下來的數據資產，可很好的完成綜合性的管理和整治工作。數據整合體系中，各項公共數據和存儲和新數據的開發都在其中完成。公共數據的存儲包括三個內容：①萃取數據，獲得的數據進行篩選、加工，以業務對象和萃取標簽對其進行體系整理，包括了基礎的數據開發和統計算法等內容。數據開發的內容有模型設計、數據開發、標簽等。②公共數據，將數據分為不同的主題并對其進行歸類整理，包括營銷區域、專賣區域、煙草區域、人事區域等，以此展開統一的、標準的管理。③緩沖數據，可完成數據的采集工作，基本實現了業務數據和管理數據的功能，其中，營銷、專賣、物流、煙葉等各種數據均包含在內，萃取數據還可以根據不同的業務類別和不同的組織對數據進行分類式存儲。數據治理運營體系中，建立數據的治理和運營機制是首要的，需要針對企業的數據資產進行針對性的治理和運營管理工作，包括但不限于：權限管理、資產管理、質量控制和運維管理。

二、煙草數據中臺具備的能力和常用場景

1.煙草數據中臺具備的能力

煙草數據中臺在新的背景下逐漸對大數據有了更深入的認識，大數據作為底座，結合各項業務系統的數據，構建出合理的模型，以大量的數據為驅動實現營銷、物流、專賣等業務的重大決策和基本管理，使得整個煙草的數據服務更加科學、可靠。在這樣的基礎上推進數據賦能業務，資源整合、系統集成后推進信息共享，使得整個數據中心的基礎能力增強，助力行業的數字化轉型工作。煙草數據中臺具備的能力包括四點：第一是資源共享。信息交互困難存在的原因是信息、資源等的孤島化現象。構建數據中臺后，各項數據資源能有效整合在一起，數據共享和資源的統籌管理都能很好實現。這有利于站在更高的位置上實現全域管理和控制；有利于將零散的數據集成化，創造出更多的價值；有利于提升行業內的資源配置和管理效果；有利于推進生產鏈和供應鏈的正常運轉。第二是業務協同發展。數據中臺的幫助下，數據可集中實現處理分析、價值挖掘等功能，幫助煙草單位建立更加完備的數據資源體系。這份數據資源體系的組織靈活、拓展價值高，可在不同領域上支持協同辦公。在數據共享上，物流、營銷、專賣甚至財政等功能均可包括其中，整個數據可在不同的業務端口實現交互，橫向構建業務協同網絡，讓整個煙草數據更加統一、集成。第三是開放服務。數據平臺提供的各項服務和管理互相打通之后，能夠為煙草用戶帶來安全、穩定、操作便捷、成本低的數據服務。第四是數據安全管理。數據中臺的管理上，依托云安全能力強化信息的安全，安全檢測、安全評估等基本的安保措施確?；A安全，升級應急處理方案作為強大心臟，使得整個行業的數據資產更加安全，確保信息系統和業務數據在安全的條件下使用。

2.煙草數據中臺具備的應用場景

第一，智能訂貨。零售客戶接入到智能訂貨系統中，很好的對零售客戶的歷史數據、購買環境和其他數據進行整理，獲得具有客戶、產品和市場單元等信息的標簽，將這些作為連接可搭建出零售客戶和卷煙的關聯性。以此作為基礎，結合算法，能夠很好的幫助零售客戶獲得更智能的訂貨方式，零售客戶也可精準的找到適合的卷煙產品，幫助客戶獲得更高的收益。

第二，品牌會員畫像。以數據為基礎挖掘卷煙潛在的消費者特征，對比前期制定的卷煙群體標簽信息，對各個品牌的卷煙消費者指定出具有差異化、新穎性且精準化的營銷模式。①卷煙熱力模型作為根本，依托城市的網格信息，對城市內網格中的卷煙消費熱度占比，以此參數作為該卷煙的消費熱度。消費熱度最高和最低的網格區域都篩選出來。②以消費熱度最高和最低的區域內聚集的消費人群為研究對象，對其展開差異度分析，挖掘其特征屬性，勾勒出卷煙的消費群體的基本畫像。以某款卷煙的消費熱度指數作為標準，對網格內消費人群進行標簽標注，分別將其屬性標簽和消費熱度進行組合，選擇均值篇偏移類算法對其展開聚類分析，在不停的偏移、校正計算移動距離后獲得收斂數值，即可完成分類。分析其獲得的結果，屬性標簽和受歡迎程度之間的關聯程度會直接呈現出來，不同屬性和受歡迎程度之間的關聯程度也可呈現出來。③以屬性和偏好特征為基礎，篩選出占比高的N個特征值，根據網格地區的地理、人口、消費數據等，匹配出具有類似特征的區域，并將其設置為該款卷煙的重點推廣區域。這份數據能夠為品牌的培育和發展做出精準的指導。

三、探索數據中臺技術在煙草數字化轉型中的建設

常規煙草數據中臺的大背景下，以某省的煙草數據中臺為例，對數據中臺技術在煙草數字化轉型中的建設展開分析。首先對該省的詳細數據中臺組織架構進行簡要總結，然后分析數據標準體系，最后對數據治理體系的建設進行探索。

1.組織架構

企業在前進的道路上，宏觀戰略規劃占據重要地位，數據中臺建設在整個宏觀戰略規劃中占據首要地位。該省煙草數據中心在整體組織架構上實行分層管理，即決策層、管理層和執行層。決策層是公司的大腦，對公司的數據管理做出重大指示，對戰略方針進行決策。管理層是企業數據管理的心臟，核心的數據管理辦公室對上交接各項數據，對下執行日常各項事務，完成數據的管理、辦公的執行、數據的監管和常規的考核、協調等各項工作。執行層是功能肢體，包括業務、技術等。執行層的人員在接受指令后，在統一的管理和協調下完成數據管理工作。

2.數據標準體系

該省煙草數據中心的數據標準體系根據國家局的要求制定，包括：數據元、數據分類等。根據當前的數據標準體系，在大數據的應用需求驅動下，該省對所有的數據進行升級，建立起能夠滿足大數據管理和應用的標準體系。這份標準體系基于國家標準來制定，其中部分內容根據大數據的實際需求進行適配性的參數調整，整個數據標準體系的建設也是根據市場實際情況動態變化。在整個數據的生命周期中，建設工作是持續開展的，數據模型、質量、服務、安全等標準都會在市場和需求的驅動下進行動態調整。整套數據構成了完整的、規范的、準確的數據標準體系。以調整較大的五點內容（數據采集、模型、質量、服務和安全）進行分析。①數據采集標準需要在橫向和縱向上對接，交換需求更大，實時性要求更高。數據交換的類別也包括結構化和非結構化。以此作為特征，以分類采集策略作為思想，對不同的業務類型和技術架構定制不同的采集標準，建立起規范的數據采集體系。②數據模型標準主要是在定義上進行規范。數據維度、業務過程和限定和原子指標等都是需要進行規范的。整個數據模型標準可分為事實明細的數據、匯總數據、萃取數據、指標數據等。規范化的數據更便于管理和使用。③數據質量標準根據業務數據的本征特點對其進行評估。數據標準還能輔助檢驗數據庫和規則庫，能夠讓源頭數據更加有效。④數據服務標準對接數據的處理、算法和標簽等。以數據服務群體的需求為目標，定向制定數據服務標準，對服務的申請、使用、交互、運行等進行約束，讓整個服務更加規范、標準。⑤數據安全標準對數據影響重大，在安全管理要求的指導下，數據從產生、采集、匯總、集成、處理、共享到最后的銷毀等都需要在安全的環境下完成。多組用戶進行數據訪問也需要制定出權限標準，讓整個安全管理標準更加規范。

3.數據治理體系

數據治理體系建設上還是基于大數據治理的需求，結合實際問題進行數據的系統性管理。整體建設貫穿了整個數據周期，打造四個治理手段，形成數據治理體系。①治理范圍的全域化手段。各項數據的收集和管理作為基礎，從企業數據資產的全鏈路進行監控，對數據進行全域化的治理。企業的標簽、數據、智慧和規則等都需要一體化的管理，根據數據內在的聯系圖和互聯性，結合資源運行的實時監控數據，對全生命周期內的所有數據進行完整的跟蹤和治理。②治理模塊的協同化手段。數據標準、元數據、質量資產和安全等都是企業數據內的模塊，模塊之間協同運作確保整個數據的高效運轉，也確保了數據的一致性、共享性和真實性。在數據治理體系中，協同化的手段對模塊進行治理，結合現有的基礎，構建并完善整個模塊的關聯性，做到平級模塊打破壁壘，攜手前進。③治理模式的規范化手段。數據每天都在新增，時間越長量越大，數據的管理成本、管理難度也在不斷增加。降低成本是必然趨勢。數據治理模式上需要有規范化的手段，如：建立完善的組織、角色和流程制度來讓整個模式更加規范。企業全鏈的各項數據均在標準和架構下進行規范存儲，定期進行篩選和清理，使得整個數據資產更加有效，幫助更好的挖掘數據價值。④治理能力的可靠化手段。企業的數據資產在建立完善后，各項資產的分布、資源配置、計算成本等都需要進行全面的整理，確保整個資產處于可運行的狀態。這樣才能更好的完成數據的治理工作。資產使用的價值進行評估時，可從不同的工具、優秀的方法和獨特的機制來完成，優質資產需要綜合保護，質量較差的則是重點整治和完善。對出現問題和安全隱患的資產進行重點監督，確保整個數據處于質量標準范圍內，也讓整個數據更加安全。

四、結合數據中臺技術簡述煙草數字化轉型中融合創新的要素

煙草數字化轉型中融合創新工作任務量大、富有挑戰。融合創新工作可從建立融合中心開始，以數據中臺技術中各項基礎數據為基礎，根據煙草局的各項政策和自身優勢，將整個煙草數字化工作融入到計算、大數據、物聯網、人工智能、區塊鏈等模塊。在融合對接的過程中，可以實際業務需求為導向推進創新工作，并構建出煙草數字化的展示空間和功能空間，從賦能上實現數字轉型，促進企業往更高質量的目標上發展。

結語

煙草的數據中臺一般承擔著數據采集、數據融合、組織管理和整治、智能分析等工作，工作中需要提升業務運行的效率，并以持續創新為目標前進。煙草企業在云計算和大數據的推進下面臨著轉型，數據中心能夠幫助煙草實現全面的數字轉型。以數據為驅動，結合精細化的管理，打破數字和應用之間的壁壘，讓數據和應用資產進入全球化管理模式，使得數據的價值能被挖掘出來，幫助企業更好的實現轉型。