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积极开展源数据工作打造贵州商品数据化

2022-10-24中国物品编码中心贵州分中心卢筱东徐秋萍毛泽宇

条码与信息系统 2022年5期
关键词:商品信息分中心服务平台

中国物品编码中心贵州分中心 卢筱东 徐秋萍 毛泽宇

中国编码APP、条码追溯以及中国商品信息服务平台(以下简称服务平台)建立“贵州商品数字化”的流程体系及平台,打造贵州商品数据化,让产品数据形成政府、产业、企业、社会数据的数据公共池,让数据来助推产业高质量发展。

随着贵州省大数据产业的快速发展,“大数据”已成为贵州重要名片之一,2021年《贵州省政府工作报告》提出,“十四五”期间要协同推进数字产业化和产业数字化转型。面对这一新的挑战和机遇,在贯彻政府相关文件精神与结合业务需求的基础上,中国物品编码中心贵州分中心(以下简称贵州分中心)依托源数据工作室,分析既往工作未能顺利开展的难点,力争通过信息化的手段切实推进贵州省源数据采集工作的开展,构建“贵州商品数字化”的流程体系,做好贵州省的源数据采集工作,助推贵州商品又好又快发展。

通过信息化改变服务方式,促企业积极送样

贵州分中心通过对系统成员的问卷调查及既往业务开展的难点、节点的梳理发现,企业存在送样难、采集时间不定、取样难、交通不便及送样成本高等难题,所以切实解决这一系列难题是提高源数据样品采集工作效率的关键点,结合大数据发展的趋势,将源数据采集工作和送样工作进行信息化预约管理。通过在线预约的方式,让企业可以自行预约送样的时间、自行决定送样方式(自行送达或邮寄)及样品归还方式(自行领取或邮寄),同时可以与指定的快递公司达成合作降低邮寄费用,采取邮寄单号扫描录入实时查询邮寄情况、企业自行决定邮寄保价金额及付款方式保障企业样品的安全性,并且降低造成损失的风险性,如图1所示。同时通过信息化手段履行一次性告知义务,明确告知系统成员采集时限,对偏远地区的企业通过智能化调度保障其优先采集,应用一系列的便民方式,从企业立场的角度出发,切实降低企业运作成本,解决难题,提升企业建立源数据的积极性,从源头上解决贵州源数据工作面临的困境。

图1 送样工作信息化预约管理框架

建立样品管理系统,完善档案资料数据库

为解决样品管理混乱、采集流程不清晰而导致的漏采、信息缺失及采集效率低等问题,可以通过建立样品管理系统对样品进行统一管理。例如通过预约系统送达的样品,对其商品条码扫描入库,以GTIN-13作为主键实现样品信息采集全周期的管理,应用GTIN将样品与货架号、采集时限、采集人员、审核人员等关键节点进行了紧密绑定,责任分工到人、任务具体到点、系统全程跟进;同时将所有样品归结为“已入库”“采集中”“采集完成”“已出库”四个状态,通过清晰的流程规划提高采集工作及样品管理效率。在样品采集完成后的第四个状态(样品出库)工作中,工作人员根据预约情况进行样品处理,并以微信公众号一对一推送采集信息的方式告知企业样品返还处理情况、邮寄单号或销毁记录,保障企业对样品处理的知情权及避免返还样品丢失。样品管理系统建立样品档案资料数据库,规避后续到市场主动进行源数据样品收集时重复收取样品,并根据送样区域数据分析,规划样品收集工作重点区域,为进一步促进源数据工作提供有效数据依据。

整个工作链数据全程公开,企业可进行实时进度查询,通过对采集进度的了解,合理安排送样时间,反向推进采集人员的工作效率。

构建产品数字化平台,让“数据”摸得着

大部分企业对于采集工作的排斥主要是不明确样品采集的意义、对其产品销售有何益处,只有在业务办理过程中加强源数据工作的宣传工作,让企业切实看到采集的数据信息及其带来的好处,让“数据”摸得着才可以提高企业的送样积极性。可以通过预约系统将采集审核后的源数据二维码发送给企业,让企业切实感受到源数据采集的权威性、完整性、功能性;同时在办证大厅通过电视、公众号等展示方式展现采集后的样品数据,最后通过中国编码APP、条码追溯以及中国商品信息服务平台(以下简称服务平台)建立“贵州商品数字化”的流程体系及平台,打造贵州商品数据化,让产品数据形成政府、产业、企业、社会数据的数据公共池,让数据来助推产业高质量发展。

形成数据核查机制,保障商品信息数据质量

大数据会产生海量的数据,但是不规范的“垃圾数据”没有任何实用意义。源数据采集为预包装商品建立电子身份证,依托GS1标准,建立在GTIN的基础上,是一项严谨的标准化技术体系性工作,如果采集图片质量不高,资料录入信息不全、错误,都会导致这些数据毫无用处,甚至会给企业造成直接经济损失。所以需要严格的数据核查机制,如图2所示:系统会将采集完成的样品随机分配给(除采集人员之外)源数据工作人员进行数据审核,将责任划分到个人,避免录审一体,建立考核机制,如出现错误即可倒追责任人;系统每天会分配百分之十的采集样品的条码号给专人进行“飞行检查”,进一步规避采集的错误率。将数据核查机制与服务平台审核结合形成双保险,充分保障商品信息数据质量。

图2 源数据工作数据核查机制

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