
大数据为百姓“舌尖安全”保驾护航
随着生活水平的提高,食品安全问题越来越受关注,同时,政府部门的监管压力也越来越大。食品安全问题涉及面广、影响范围大,食品安全监管一直是政府部门、研究机构和食品企业研究的热点问题。近年来,基于云计算、物联网等信息技术的迅猛发展,大数据已成为面对复杂问题时的重要分析手段,食品安全监管也因此进入了前所未有的大数据时代。
大数据为百姓“舌尖安全”保驾护航
近年来“大数据”、“云服务”等概念在IT行业被热炒,那么到底“大数据”概念能够为食品安全带来哪些变化?
互联网+助力食品安全监管
“互联网+”是食品安全的未来方向,大数据是食品安全的重要屏障,食品工业是国民经济的支柱行业。如此巨大的产业规模决定了食品安全必定成为凸显国家战略层面的重要意义。因此,从长远来看,与食品安全相关的产业链也必将是国家着重发展的产业。
近年来,食品安全产业发展迅速,尤其以互联网技术为基础的食品安全追溯等技术发展迅猛,喷码、防伪、标识、管理软件、包装印刷、包材等传统厂商,纷纷转型为食品安全追溯解决方案提供商。戎素云认为,以云计算、云存储和系统集成等大数据技术为典型特征的新一代食品安全追溯系统提供商正在食品安全领域集中发力。
社会化媒体的大数据也日渐成为食品安全系统的重要支撑,并且已经有了诸多实践者。有专家介绍说,“谷歌流感趋势”便是利用谷歌在大数据方面的优势,不断进行数据整理和累积,根据关键词的变化创建流感爆发的相关图表和分析。尽管这个工具可能会不准确,但美国疾病控制与预防中心最近的一份报告表明,挖掘社会化媒体的相关评论,可以帮助公共卫生机构确定食源性疾病爆发的源头,并根据相关评论数据找到可能未被发现的相关餐厅。
除此之外,在食品加工环境中,整合不同的数据源与历史微生物测试数据,不仅可以提高和加速食品安全问题的原因分析,也能够用于预测时间间隔对食品安全问题可能呈现的降低趋势或升高风险。这些信息可用于调整食品安全和操作规范,用于分析数据源等等相关参数,这些数据的获取,有利于为生产安全的食品提供一个有利的外在和内在环境。
让大数据成为食品安全的“照妖镜”
想要大数据成为食品安全的“照妖镜”,还需要社会各界以及政府的共同努力。小编认为目前可从以下两个方面进行。一方面要加强食品生产、加工、经营、消费各个环节和相关信息数据的收集与整理,同时采取必要措施,鼓励相关人员与单位加强信息共享。大数据虽然包含大量的信息,但是其有利用价值的信息较少,只有个人和部门数据共享,才能从中挖到对食品安全监管有用的信息。
另一方面,要加强隐私保护。为避免个人和单位私密信息泄露,政府应加强法制建设,对数据的定义、数据发布范围及基本原则等进行规范,使得食品监管及食品生产、销售、经营、消费各相关主体,在利用数据信息时有法可依,避免纠纷和问题。
总之,在云计算和互联网技术为背景下,原本很难收集和使用的数据开始变得很容易获得,大数据技术的战略意义在于掌握庞大的数据信息之后,对这些数据进行专业化处理和“加工”,通过“加工”实现数据的“增值”。未来,百姓的“舌尖安全”将很大程度上取决于大数据的发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29