
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
前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07