商品源数据服务的现状与问题分析

【摘要】本文探讨了新零售模式下商品源数据服务的模式，强调了商品标准化和数字化对电子商务和零售业发展的重要性，并就改进当前商品源数据服务工作提出了几点建议。

【关键词】源数据；数据采集；数据应用

【DOI编码】10.3969/j.issn.1674-4977.2024.04.049

Current Situation and Problem Analysis of Commodity Source Data Service

ZHANG Yuying

（Fujian Provincial Standard Institute Information Technology Co.， Ltd.， Fuzhou 350013， China）

Abstract： This paper mainly discusses the model of commodity source data service under the new retail model， emphasizes the importance of commodity standardization and digitalization to the development of e-commerce and retail industry， and puts forward some suggestions for the existing problems of source data service.

Keywords： source data； data acquisition； data application

1新零售时代：商品源数据的重要性与挑战

在“互联网+”和大数据战略的推动下，很多传统零售企业纷纷转型升级，依托大数据、互联网、人工智能、线上线下相融合等技术共同催生出了新零售模式。新零售时代拉开的帷幕，也让数据问题逐步呈现在市场这个大舞台中。

从源头来看，供应方数据是整个零售业数据的基础，但目前供应方数据完整性、准确性和可靠性都较为薄弱，进入零售方后，依靠销售端和电商平台倒逼其完善这方面工作，起到的作用也相当有限，导致零售方的数据汇聚困难重重。再加上零售方基本在使用独立系统，数据没有互联互通，信息采集和标准要求不统一，导致商品信息繁杂、质量低下，进一步影响到消费者数据。从源头到终端，环环相扣的数据链条没有形成统一的标准和制度，最终导致供应方数据采集无从下手，零售方数据收集鱼龙混杂，消费者数据扫码漏洞百出。而商品的信息不对称、不联通甚至成了个别不良商家假冒伪劣的空子。

国务院《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50号）明确要求“建立标准规范体系，推进大数据产业标准体系建设，加快建立数据标准体系。”

针对人工收集商品信息的耗时耗力、获取信息渠道分散、缺乏结构性信息的痛点。2016年8月，中国物品编码中心（以下简称编码中心）相继与京东集团、阿里巴巴成功签署战略合作协议，正式宣告商品源数据启动。商品源数据战略旨在构建基于统一编码的商品数据平台，通过标准化、结构化的信息采集，为商品信息的身份验证、搜索优化、品类汇聚、市场细分和营销宣传提供更高质量的数据，满足商品快速上架、多维度信息快速检索、新品数据分析的零售方需求和商品数据获取准确性和可靠性的消费者需求。

2商品源数据：数字化与标准化的关键

商品源数据以商品条码为关键字，通过标准化采集将商品实物转化为数字资产。商品源数据采用GS1全球数据模型，在GS1全球主数据标准中的元数据结构和内容不变的基础上，对标准中的四千多个商品属性及关联属性进行个性化梳理和分类，形成针对不同品类的应用模型，精确属性选择范围，降低采集成本，提高应用效率。

源数据采集服务通过对商品全方位拍摄、图片有效处理、尺寸重量测量、产品外包装文字提取等方式获取商品信息。目前商品源数据采集主要包括商品基本信息、详细信息、质量信息、包装信息、企业信息、特征属性信息等内容，详情见表1、表2。

商品源数据战略的提出践行了我国《促进大数据发展行动纲要》，有效推动了我国电子商务和零售业的数字化和标准化发展，提升了零售商的商品上架速度和广大消费者线上线下的购物体验。

3商品数字化转型：关键战略合作与标准化举措

除了2016年编码中心和京东集团、阿里巴巴签署战略合作协议外，2020年11月，编码中心联合大润发流通事业股份有限公司及阿里巴巴集团控股有限公司，启动“端到端数据交换项目”，共同开展商品数字化工作。2021年4月，编码中心与便利蜂商贸有限公司合作，就商品信息标准化、数字化、商品数据共享应用等方面进行深度合作，越来越多的零供企业加入了这场商品数据的战役中。

而自2016年起，编码中心开始分批次在各个省市建立源数据工作试点——源数据服务工作室（以下简称“工作室”）。工作室向生产方、流通方、销售方、购物方提供标准化商品信息数据服务、协助贸易各方进行信息交互。截至2023年12月底，编码中心已在全国40个城市建立了43个源数据服务工作室，已服务品牌商30.9万家，零售商380家，采集商品源数据93.23万条。

为了提升商品源数据服务工作，相关标准也逐步制定并发布。编码中心牵头制定了团体标准T/CABC 1—2022《商品源数据采集规范》、T/CABC 2.1—2022《商品源数据商品属性信息规范第1部分：通用属性》、T/CABC 2.3—2023《商品源数据商品属性信息规范第3部分：公共采购类》、T/CABC 8.1—2023《商品源数据数据质量实施规范第1部分：质量管理》、T/ CABC 8.2—2023《商品源数据数据质量实施规范第2部分：质量控制》、T/CABC 8.3—2023《商品源数据数据质量实施规范第3部分：质量核查》、T/CABC 8.4—2023《商品源数据数据质量实施规范第4部分：质量评价》。部分省市制定了地方标准，如河南省地方标准DB41/T 2215—2022《商品源数据采集规范》、DB41/T 2470—2023《商品源数据服务规范》、安徽省地方标准DB34/T 4525.1—2023《商品源数据属性信息规范第1部分：通用属性》、DB34/T 4525.2—2023《商品源数据属性信息规范第2部分：特征属性-政府采购办公设备及耗材类》。这些标准都为源数据服务工作提供了良好的支撑作用。

4优化商品源数据服务的几点建议

建立完善的标准体系。虽然目前已有编码中心牵头制定的《商品源数据采集规范》总标准和6个配套标准，以及河南省制定的相关地方标准作为商品源数据服务工作的支撑，但由于商品源数据服务工作涉及各行各业，范围广、跨度大，目前配套标准还远远无法覆盖源数据采集工作范围的需求。建议相关部门以编码中心制定的《商品源数据采集规范》为总指导，不断推广商品源数据应用试点，探索源数据服务管理体系，并且在源数据采集过程中不断检验、改进和提升，形成行之有效的标准，逐步完善商品源数据标准体系，为源数据采集服务的提质增效奠定坚实的基础。

提高数据更新速度。目前，商品源数据的采集主要由43个源数据服务工作室进行收样采集，企业没有权限进行自主采集。但目前商品更新迭代速度快，现有数据采集速度远远无法满足不断升级变化的商品信息。再加上企业对源数据采集的重视程度不够，没有及时对更新后的产品进行送样采集，导致商品数据库的部分数据无法与市场流通的最新产品相匹配。针对这个问题，建议开放部分采集字段由企业选择自主录入/送样采集，拓宽采集渠道，加快采集速度。同时与更多零供企业合作，进一步发挥源数据标准化的优势，协同零供企业一起提高市场对源数据采集的重视度。

提高应用数据契合度。虽然编码中心前后与相关大型零售企业、电商企业合作，但在合作的过程都会遇到不同程度的数据匹配难题，每一个合作方对于数据字段需求不一致，导致应用场景所需数据与编码中心数据提供需求不匹配，在这个过程中为了合作必须进行协商，找到共赢的方法。所以在探索合作的前期，应该做好需求调研，充分评估采集字段增减、平台技术支撑的成本以及后期源数据服务工作室的可行性，做好个性化方案制定，精准匹配各方需求。同时建议编码中心与相关行业协会、企业、科研机构等建立密切的合作关系，促进行业企业间的信息共享和技术交流，共同推动商品源数据服务的不断完善和提升。

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[4]武松霞，杨士民，吴慧，等.商品源数据助推河南新零售发展及存在问题分析[J].中阿科技论坛（中英文），2022（7）：100-103.

【作者简介】

张玉英，女，1988年出生，中级经济师，学士，研究方向为编码应用。

（编辑：于淼）