开发者社区> 沉默术士> 正文
阿里云
为了无法计算的价值
打开APP
阿里云APP内打开

基于大数据应用探索“互联网+卷烟市场监管”新模式

简介:
+关注继续查看

20160520053207705.jpg

“互联网+卷烟市场监管”新模式构建思路

20160520053207816.jpg

卷烟市场监管四级预警处理机制

随着大数据和互联网快速发展,如何通过大数据的应用,创新卷烟市场监管模式已成为现阶段烟草专卖部门亟待解决的问题。笔者认为,应基于大数据的应用,设计“互联网+卷烟市场监管”新模式,以数据采集为基础,通过打造四个平台,构建四个模块,实现专卖管理转型提升。

强化数据采集

高质量的数据库是运用大数据的基础,而大数据的运用也为提升数据质量创造了更大的空间。烟草专卖部门只有拥有真实、准确、完备的卷烟市场监管数据,才能为“互联网+卷烟市场监管”提供正确的导航。

拓宽数据采集范围。数据采集主要包括结构化数据和非结构化数据采集两方面,结构化数据主要来源于专卖、营销、物流等信息系统,非结构化数据主要是指在日常检查、走访等过程中收集的文档类、图像类、视频类和音频类的数据。卷烟市场监管需要采集的数据主要包括:专卖内管数据,涉及许可证信息、涉烟违法案件查处信息、举报投诉信息、内部监管数据等;营销数据,涉及客户档案信息、经营数据、卷烟品牌信息、客户评价、客户需求等;物流数据,涉及配送时间、配送路线、配送户数、车辆行驶轨迹等。

提高数据采集质量。在各类数据分析应用前,需要对数据进行筛选、过滤、转化、去冗预处理,以提高数据的采集质量。预处理是大数据应用的前提条件,结构化数据的预处理主要是为了实现结构化数据的完整性、统一性和易存性,而非机构化数据的预处理主要是使之成为电脑可以理解的数据。

打造四个平台

打造一体化的专卖信息化操作平台。以资源共享、互联互通、上传下达为目标,打造一体化的专卖信息化操作和应用平台。打通专卖各项业务间的信息沟通渠道,对各相关数据进行深入、多维、实时挖掘和分析,提高信息研判的准确性,满足决策层管理需求。利用技术手段进行系统集成,整合目前行业内部分散的信息系统,如专卖系统、打假案件信息系统、案件指挥协调系统、内管系统等,实现系统间数据的共享,避免数据重复录入和重复处理,减少专卖人员工作量,提升专卖工作效率。

打造一体化的专卖移动工作平台。利用移动终端设备,如平板电脑、便携式打印机、现场记录执法仪等,通过WiFi或者无线上网卡,随时随地查询本片区零售户的基本资料、违法风险等级信息,实时录入检查走访情况,并快速接收上级指令,实现数据分享、数据同步,提升现场执法效率,缩短现场执法时间。

打造网上政务服务平台。互联网时代的一个重要特征是开放、共享、全民参与。一是提供网上办证服务。合理设计行政审批流程,详细标注每个环节所需的材料清单、审批程序、办理时限及注意事项等信息,实现申请人资料上传、身份认证、信息修改及延续通知等传统现场业务的在线化操作,真正做到全流程可视、全过程跟踪,最终达到环节最少、成本最低、效率最高、服务最优的目标。二是提供自助查询服务。行政相对人可以凭借身份证号查看行政许可办理、行政处罚办理进程、执法依据、执法程序、行政权力清单等,如行政相对人对行政许可办理、案件结果不满意的,可直接在网上申请行政复议,进一步增加专卖执法的公开性和透明性,提升执法公信力。

打造微信公众服务平台。利用烟草微信平台,提供专卖在线咨询、真假烟识别技巧、涉烟案件解读以及法律法规宣传等一系列服务,充分发挥微信传播速度快、交流参与度高、信息传递准等优势,提高消费者的维权意识,实现烟草部门与零售户、消费者的有效沟通,让更多的消费者和社会公众参与进来,促进社会多方监管局面的形成。

构建四个模块

构建市场监管数据分析模块。以零售户的籍贯、业态、商圈等静态数据,以及走访检查、行政处罚等动态数据为基础,通过设置参数和权值,按照“正常”“黄色警示”“橙色警示”“红色警示”设定监管等级,有针对性地开展专卖执法检查,节约行政成本。另外,通过对一定时间内的涉案品牌数据、卷烟32位喷码等数据进行比对,分析违法卷烟的主要品牌、重点来源区域、来源渠道等信息,将其与当前卷烟市场的价格、库存等动态信息进行交融预测,对来源地与案发地运输点进行有效布控,提高打击的有效性和准确性。通过数据分析,专卖管理人员还可以快速发现卷烟零售市场监管的共性问题,快速组织专项行动,对同类问题予以精准处理。

构建区域性涉烟案件情报分析模块。构建区域性涉烟案件情报分析模块,在此模块中录入案件信息、举报投诉信息、市场走访检查信息以及重点监管对象的基本信息等,尤其是涉烟案件当事人的违法违规信息,并根据一般案件、大要案件等案件性质进行分类存放,在一定辖区的专卖管理部门内部实现信息共享,方便相关人员查询、了解涉烟违法当事人的违法事实,为并案调查提供线索和依据。同时,通过大数据分析技术将模块中录入的零星、孤立和碎片化情报信息进行多维度、多关联、多层次分析和数据多点碰撞,从中发现违法线索和规律并自动预警提示,为专卖管理部门打假破网工作提供更精准的情报支撑。

构建内管信息数据分析模块。以零售户的实时订单、真烟案件和市场价格库存等相关数据为基础,通过系统分析和研判,形成针对每个零售户、商圈、客户群专属的数据信息流,然后从平常、分散的数据中查找异常数据,建立专卖预警指标体系,系统自动对异常订单、异常客户和异常品牌进行预警提示。内管人员判断系统自动预警结果是否异常,并向一线网格三员(市场管理员、客户经理、送货员)协同发布预警,一线三员依据协同任务,开展内管预警处理并及时反馈,有效提升内管监管效率。

构建零售户信用评价分析模块。建立并完善卷烟零售户信用评价数据库,构建面向消费者的社会监督及指挥协调快速反应机制。消费者可以通过卷烟零售户信用评价小软件实时查看周边零售店的许可情况,自主选择购买商家。同时,可以参考引入“大众点评”式消费体验与评价反馈模式,提供在线留言或举报投诉服务,以消费者的监督选择促进零售户的自律自治,进一步发挥大数据执法监管、信用约束的治理作用。


本文转自d1net(转载)

版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

相关文章
阿里云大数据+AI技术沙龙上海站回顾 | ​揭秘TPC-DS 榜单第一名背后的强大引擎
11月16日的大数据+AI沙龙上海站取得圆满成功! EMR 团队在国内运营最大的 Spark 社区,为了更好地传播和分享业界最新技术和最佳实践,现在联合开源社区同行,打造一个纯粹的技术交流线下沙龙《大数据 + AI》,定期为大家做公益分享。本次分享,揭秘TPC-DS 榜单第一名背后的强大引擎,探索Pyboot如何打通大数据生态,一同学习业内最新的存储方案和机器学习平台。
5875 0
阿里云大数据+AI技术沙龙上海站回顾 | ​揭秘TPC-DS 榜单第一名背后的强大引擎
11月16日的大数据+AI沙龙上海站取得圆满成功! EMR 团队在国内运营最大的 Spark 社区,为了更好地传播和分享业界最新技术和最佳实践,现在联合开源社区同行,打造一个纯粹的技术交流线下沙龙《大数据 + AI》,定期为大家做公益分享。本次分享,揭秘TPC-DS 榜单第一名背后的强大引擎,探索Pyboot如何打通大数据生态,一同学习业内最新的存储方案和机器学习平台。
5989 0
胖子哥的大数据之路(17):重构-基于商业本质看互联网思维
一、大佬眼中的互联网思维-从一呼百应到烂大街,岁月留声机       如同一千个人眼里有一千个哈姆雷特(There are a thousand Hamlets in a thousand people's eyes)一样,一千个人眼中就有一千种互联网思维。
832 0
+关注
5514
文章
253
问答
文章排行榜
最热
最新
相关电子书
更多
低代码开发师(初级)实战教程
立即下载
阿里巴巴DevOps 最佳实践手册
立即下载
冬季实战营第三期:MySQL数据库进阶实战
立即下载