蔗糖产业区域性经济基础数据管理模型设计与实现

方 欣

(中共陕西省委党校，陕西西安710061)

0 引言

甘蔗和甜菜是我国重要的糖料作物，其中甘蔗种植面积常年占据我国年糖料面积的85%左右，是我国主要的糖料作物[1]。当前，我国甘蔗种植主要分布于广西、云南、海南和广东湛江等省区，云南省是我国第2大甘蔗种植省区和第2大食糖生产省区[2-3]。据云南省工信厅统计数据显示，2019/20年榨季云南入榨甘蔗1679.81万t，比上榨季增长3.4%，产糖211.92万t，比上榨季增长4.3%，产酒精7.65万t，同比上年增长2倍左右，云南省蔗糖产业全行业实现了扭亏为盈，全省平均食糖销售价格达到5364元/t，含税成本5240元，截至2020年10月末实现利润4.15亿元[2]。随着云南省蔗糖产业的飞速发展，针对产业区域性经济基础数据进行统计、计算、分析、决策等的需求越来越多，对数据管理的要求逐渐向智能化转移。传统的数据统计、数据管理系统在面对海量广义数据处理时逐渐暴露出无法处理分散存储、关键词检索效率低下以及数据回馈结果精准度不够等问题，开展新式数据管理模型建设成为蔗糖产业区域性经济基础数据管理工作的研究重点。

1 数据管理模型概述

数据管理又称为数据资产管理，是对数据的组织、编目、定位等，是数据处理的核心环节[4]。20世纪80年代，第一代数据管理模型的雏形——数据仓库概念首次出现，随着数据仓库理念的发展和多种应用软件落地，数据管理理念逐渐成型。至2004年，国际数据治理协会DGI首次发布了DGI数据管理框架，从该框架模型初步提出了RPP(人员/流程/规则)框架。经过十几年的发展，数据管理模型逐渐发展成熟，按照组织架构、规则、流程等3大原则构建了面向广义数据的管理模型(图1)。

图1 传统数据管理模型

2 管理模型设计与实现

2.1 需求分析

2.1.1 数据相关

模型数据相关功能将主要实现：①数据资源对接，模型需实现数据库与各类型糖类有关公开、非公开数据资源的对接，如与《中国糖业年报》、各市区县甘蔗产业统计信息、各数据资源类网站以及部分糖企公开信息高效对接；②数据分类与检索，模型需实现操作人员根据糖业关键词完成数据词条分类检索，按照“区域”“类型”“年份”等逻辑进行数据集构建；③数据分析与决策指导，模型需能够根据省级蔗糖产业统计数据，对云南省内各市区县蔗糖生产情况进行对比，并根据数据分析结果为各区域蔗糖产业发展提供一定的决策指导[5]。

2.1.2 技术相关

模型技术相关功能将主要考虑未来云南省蔗糖产业发展满足：①模型的高度兼容性，需要能够容纳和兼容多种格式的数据来源，需要提供多类型单位、部门对蔗糖产业数据的需求，同时还要能够与原有的农业、蔗糖产业相关系统实现对接；②模型的高拓展性，模型在接入新的数据时，应能充分保证模型内数据在时间领域的前后延伸问题，对于蔗糖产业生产区域、制糖企业数量、规模等的变化应能及时进行字段调整，对于未来需要重新接入的功能、数据处理算法等应能够及时进行拓展和补充；③模型的安全性，模型应具备多用户、多形式用户访问时的权限认证手段，充分保证蔗糖产业区域性经济基础数据的安全性。

2.2 模型框架设计

2.2.1 模型构建要素

根据产业经济基础数据能力成熟度评价模型相关理论[6-8]，本文认为，数据风险与合规、价值创造等业务目标或成果是云南蔗糖产业区域性经济基础数据管理的核心命题，影响这些数据管理目标达成的核心根源在于组织结构和认知度、政策、数据相关责任者3个促成要素，数据质量管理、信息生命周期管理、信息安全和隐私等3个核心要素，数据架构、分类与元数据、审计日志和报告等3个支撑要素(图2)。

图2 数据管理模型3要素

2.2.2 数据管理维度

根据数据管理模型3要素，构建蔗糖产业区域性经济基础数据管理统一模式，如图3所示。

图3 数据管理维度

数据战略模块通过3大促成要素，实现对数据治理、数据质量、平台和架构以及数据运营等模块的监督、管理、规范性指引等功能；数据治理模块则主要基于3大核心要素，实现对平台和架构、数据运营以及数据质量的基础设施与管理、业务与IP一致性以及元数据管理；平台和架构模块则主要基于模型软硬件系统，为模型数据治理、数据战略策划、数据质量评价以及数据运营等提供基础设施；数据运营模块负责具体的蔗糖产业区域性经济基础数据增删改查工作；数据质量模块则主要负责监督数据管理模型中的数据准确性、及时性以及安全性等。

2.2.3 数据管理模型实现

通过对云南省蔗糖产业区域性经济基础数据管理模型需求分析可知，该系统主要将承担用户对产业数据的上传、检索以及下载等服务，因此系统结构本身并不复杂，系统的搭建将主要针对如何保证数据交换的效率、用户的低成本接入以及降低系统整体维护升级成本等。因此，本文结合2.2.1、2.2.2等部分分析，将图3所示数据管理维度进行充分简化，得到图4所示基于云南省蔗糖产业区域性经济基础数据管理模型需求的数据管理模型。

本文基于传统数据管理模型，结合我国云南省蔗糖产业区域经济基础数据特征，构建针对性较强的蔗糖产业区域性经济基础数据管理模型。该数据管理框架更加倾向于对数据管理开展实践操作，通过①～⑩组件回答了数据管理中why-what-who-when-how等经典问题。①～⑥组件中，组件①回答了某一产业或项目为什么开展或实施数据管理的问题；组建②～⑥则分别从重点区域(目标、评估标准、资金战略)、数据规则与定义、决策权、职责和控制等角度对数据管理工作的具体规则进行描述；⑦～⑨则将数据管理系统中所涉及的主体人员按照利益相关、数据主管部门以及数据管理具体操作人员等原则进行划分，对应的是谁参与数据管理等问题；最后的组件⑩则具体设定了数据管理模型中的价值声明，制定数据管理的实施路径，数据管理应用于计划投资的过程以及设计、部署、实施数据管理的具体流程[9-10]。

将图4与图1传统数据管理模型进行融合，得到图5所示蔗糖产业区域性经济基础数据管理核心能力与核心管理过程域。

图4 蔗糖产业区域性经济基础数据管理模型

图5 数据管理核心能力与核心管理过程域

3 结语

本文设计并实现了一种基于蔗糖产业区域性经济基础数据的数据管理模型，该模型以传统数据管理模型中的8大核心能力域为基础，开发出适用于蔗糖产业的28项核心管理过程域，理论上能够实现蔗糖产业区域性经济基础数据的智能化管理。较为可惜的是，由于本数字模型处于初步开发阶段，尚未能实现与云南蔗糖产业的实际对接，因而，系统的数据管理效率、开放共享、数据分析等功能尚未能进行验证，需在以后的工作中逐渐完善。