数据中台技术在烟草数字化转型中的应用研究

2022-09-13李京波天津市烟草专卖局公司

品牌研究 2022年25期

文/李京波（天津市烟草专卖局[公司]）

烟草行业为建立服务共享的能力开放平台，提高自身的技术、数据以及业务支撑能力以及共享能力，实现数据化转型发展，需要在数据中台技术的应用下，建立以“一体化数据中心、一体化数据管理、一体化数据分析”为一体的数据中心，以能够为相关业务部门提供丰富数据及其分析手段，为管理人员的管理决策提供重要依据。本文对数据中台技术在烟草数字化转型中的使用展开探讨[1]。

一、烟草数据中台技术建设需求及其建设内涵

（一）烟草数据中台技术建设需求

在烟草行业“1+2+2”高质量发展政策体系环境下，促进了整个行业的高质量发展。想要实现烟草行业的高质量发展，需要统筹全局，结合市场发展需求实现供给侧结构性改革，在此情况下，需要加大对数字化技术的应用，有效建构数据驱动、共创共享以及跨界融合的现代化经济体系[2]。烟草数字化转型中，主要矛盾集中在全局调控优化需求以及碎片化信息供给之间，建构一体化平台是解决以上矛盾的主要措施，因此需要完成烟草行业数字化运营和服务生态体系建设。在行业一体化平台建设中，云计算等新技术为其智能化发展提供了基础，有效促进了智能生产、智慧协同、智慧营销以及在线制造等新模式的建构和发展，有助于实现业务、管理以及技术的融合发展，为烟草行业发展提供全流程的优化方案。所以对于烟草行业来讲，一体化数据中台成为数字化转型的重要方向，也是行业谋求发展的新途径，更有助于为行业发展提供新的动力。

（二）烟草数据中台技术建设内涵

在烟草数据中台建设中，数据层面想要解决行业系统间数据孤岛问题，就必须实现不同系统间数据的汇集以及管理，进而提炼出相关数据，并对其实施集中化管理，建构行业数据集合，以为相关业务处理提供便利，有效解决数据的“汇管用”问题；业务层面，针对烟草行业中的相关业务模块实施去重以及沉淀，建立共享模块，进而实现前台业务迅速面向市场，对于出现的新业务能够在系统中迅速上线和更换，为更多场景使用提供便利，也有助于进一步提升业务响应力；技术层面，最大化减少开发重复性，提升技术迭代升级高效性，依照行业中需要扩展的业务，建构开放性技术架构[3]。

在数据中台应用中，主要是在激烈市场竞争环境下，进一步提升行业运行效率，提高行业的创新能力。通过数据中台，可以将相关数据从后台和业务中台进行汇入，在一系列数据共享、建模分析以及服务应用中，对于数据口径进行统一，通过应用程序编程接口提供相关服务，从以上分析可以看出数据中台属于是综合性数据能力平台。在烟草行业数据中台应用中，可以为前台业务部门决策迅速提供响应，并能够提供精细化运行支持以及应用支撑等，进一步提高数据业务效率，为行业业务发展以及创新提供驱动力。数据中台建设中，主要包括有数仓体系以及数据服务集等，本身属于是数据运营机制，能够将数据迅速转变为数据资产，通过决策模式也能够从经验驱动转变为分析驱动。当前数据中台形式主要有数据潮、DMP（数据管理平台）以及CDP（持续数据保护）。在此过程中需要注意到，数据中台在应用中，数据和存储两者为分离状态，存在形式并非数据库，然而在建设阶段数据库也包含其中。

二、数据中台技术在烟草数字化转型中的使用方法

（一）数据中台架构设计

在数据中台架构中，主要可以将其分成以下三个组成部分，分别为：

1.基础平台

基础平台主要是为数据中台提供弹性可伸缩CPU及网络，功能为实现虚拟存储、离线计算以及实时数据分析。在应用过程中能够实现关于弹性计算服务器、对象存储、负载均衡以及数据库等的基础计算，也可以实现对于数据库的离线计算、图计算、流计算等。在数据中台中，基础平台犹如底座，能够为各项功能的开展提供主要支撑，主要服务价值即为弹性、数据以及敏捷等[4]。

2.数据中台

数据中台建构中，主要包括有三个组成部分，分别为数据及服务层、企业数据公共层，另外还有面向应用的统一数据服务中间层。在实际运行过程中：第一，数据及服务层。这一层是建立在数据智能套件、大屏监控以及智能报表等上，进而可以为平台提供核心数据中台中间件，为数据中台建设提供支撑；第二，企业数据公共层，主要包括有三层，分别为数据采集和接入、全域数据层以及萃取数据层，为烟草行业发展提供相应的方法论和体系。在数据采集和接入层，能够结合行业发展实际需求，基于数据多样化全域思想，将整个业务、多终端以及不同形态数据采集并引入其中；全域数据层，主要是实现标准规范数据的架构以及研发，进而实现对基础层、百花齐放层以及公共中间层数据分层架构模式实施统一，对于指标口径在数据指标结构化规范化方式的应用下实现统一；萃取数据层，针对数据价值实现连接以及深度萃取，进而完成基于业务核心的连接以及标签体系，完成针对数据价值的深度萃取；第三，面向应用的统一数据服务中间层，在运行中是基于服务元数据中心以及数据服务查询引擎的建构，面向业务实现对数据出口以及数据查询逻辑的统一，进而实现对多数据源以及多物理表的屏蔽[5]。

实际上，数据中台也就是对外展示大数据集中化能力的窗口之一，就算是已经完成了基础平台建构且具备强大的运行性能，但如果没有完成数据中台建构，所有功能也将无法实现，必须要通过数据中台才可以和用户的有效连接，将其转变为用户看得见、摸得着的东西，其价值和APPSTORE有所类似，下和基础平台连接在一起，上和用户以及应用连接在一起。

颜副院长离开后，护士小刘对刚参加工作的同事小郑说：“说鲁冰莹‘假纯’还真没说错，好多人都知道她与前两任男友都流过产，大家心照不宣罢了。”

3.应用平台

应用平台属于工具之一，即为针对业务系统以及分析应用的组件化工具，若在数据领域中，将管理中台看成是PaaS，那么应用平台即为SaaS，相关应用通过应用平台上的组件都能够迅速搭建完成[6]。

（二）数据中台从业人员能力要求

数据中台业务人员也需要不断提高自身数据运营逻辑思维能力，以实现对中台中数据的有效应用；数据中台技术人员尽可能地去深入了解专业业务方面，具有系统设计全局观、开发进度优先级和节奏控制能力、技术方案决策能力等。针对相应的业务问题，技术人员需要在脑海中架构出不同技术方案。技术和业务密切相关，好的技术机构是也需要实现对其相关业务的理解和掌握，不然容易导致在技术方案建构中采用复杂不成熟的方案。另外在系统设计时也需要具备全局观，实现对上下游系统影响的综合考量。通常情况下新设计的系统，本身不属于是孤立系统，若缺乏全局观容易导致新系统上线后，和上下游系统之间不够匹配，从而出现问题[7]。对于技术人员来讲，技术方案决策能力是一个重要能力，不但要实现对系统设计的全局考量，也需要确定系统开发节奏。技术方案决策一般情况下是针对一个业务问题进行解决，与之同时也存在多种可解决技术方案，所以技术决策中主要是实现性价比和可持续发展。最后，技术人员需要对进度优先级开发有所了解，实现对节奏的良好控制。系统开发与控制即实现了在系统重点的有效把控，能够实现对新设计系统架构指导下，确保整个业务不会出现大问题。在此过程中节奏控制即为全面，和业务部门之间合作，了解到什么时间应该做什么事，进而有效满足业务需求，并配合业务发展需求；数据中台团队工作中，也需要逐渐从传统支撑角色，转变为运营角色，在保障自身在数据方面优势的基础上，尽可能了解熟悉业务方面知识，以此逐步提升中台人员的业务话语权，自己不但可以接受需求，也能够提出建议，进而为业务增长提供新的方向。

（三）数据中台的使用场景

1.品牌会员画像模型

在数据挖掘技术的应用下，针对不同卷烟消费者特征进行分析，以此实现对不同消费者群体标签特点的对比，实现对不同品牌卷烟消费群体的精准划分，制定精准化营销策略。首先，可以在卷烟热力模型的应用下，将城市网格作为空间对象，对地市网格中的某品牌卷烟消费热度所占比例进行计算，可以实现对这一网格中这一品牌卷烟消费热度的衡量标准，且实现对消费热度最高和最低网格区域的标注；其次，针对不同类型网格区域消费群体实施聚类分析，在实现对其差异度较高特征挖掘后，将其作为是这一品牌消费群体的特征属性标签，完成这一品牌卷烟消费群体的基础画像[8]。依照这一品牌卷烟的受欢迎程度，一一标注相应网格中的消费人群数据，之后组合分析这一群体的各个属性标签以及受欢迎程度，且在均值偏移聚类算法的应用下对这些特征实施聚类分析，也就可以完成分类，在偏移公式的应用下实现对各次迭代移动距离的计算，直到实现偏移均值收敛，最终完成了分类工作。在分类结果的应用下，能够实现对属性标签和这一品牌卷烟受欢迎程度间关联性进行直观判断，且可以实现对不同属性和受欢迎程度间关系的分析；最后，结合以上所确定的相关属性以及偏好特征值，将所占比例比较高的特征值作为这一品牌卷烟消费群体的筛选条件，和相应的地理数据以及人口数据相结合，即能够获取相似人口特征区域，自然这一区域也就可以作为这一品牌卷烟的重点推广区域，更便于强化品牌培育以及精准营销[9]。

在智能订货推荐系统中，融入零售客户订货平台，针对零售客户的历史销售数据、商圈环境数据、扫码数据进行计算分析，可以建构客户标签、产品标签以及市场单元标签，进而完成对于零售客户和卷烟商品之间具备的关联性，在推荐算法的应用下实现零售客户智能订货的辅助应用，也就可以针对零售客户提供适合销售的卷烟商品，有助于提升卷烟经营者的利润。其中智能订货推荐系统见图1。

图1 智能订货推荐系统

如图1所示，针对客户以及卷烟销售数据进行采集以及标签计算，在将其生成特征标签后，在推荐算法的应用下能够将其生成卷烟、客户相似度矩阵，通过协同过滤算法即可以得出最终的卷烟推荐结果。

3.企业大屏建设

在数据中台的应用下，有助于企业面向省市两级建立企业大屏。针对行业中的不同业务领域核心KPI指标实施系统化分析，并提炼出重要数据，基于DataV数据可视化工具的应用，将烟草总体运行态势、专卖监督、卷烟非烟销售以及烟叶管理等不同主题采用图表方式呈现出来，进而实现对企业数据的全方位、多维度大屏展示，为烟草行业的数字化转型发展提供保障[10]。

三、结语

在云计算以及大数据技术发展环境下，促进了烟草行业的数字化转型发展，企业业务数据也开始朝着协同、共享方向发展。在行业数字化转型发展中，需要着重解决的问题即为促进数据驱动、精细化管理，实现数据和应用资产的全球化管理，解决数据以及应用孤岛问题等，在数字化转型中，数据中台则是一项重要的技术。在行业发展中，数据是重要的资产，其中蕴含着丰富的价值，需要不断深入挖掘和应用。烟草数据中台的建设，不但可以实现对数据价值的挖掘和应用，也可以赋能业务应用，因此在烟草数字化转型发展中，数据中台是一个重要方法，与此同时，也需要认识到数据中台犹如一把双刃剑，在完善建设的同时也需要行业配备卓越的人才队伍，如果人才无法实现对中台的有效驾驭和应用，甚至可能会导致出现一系列运营风险。以上关于烟草数据中台建设需求和建设内涵展开了分析，并提出了相应的使用策略，以能够为烟草行业数据中台建设及发展提供相关建议。