煙草行業數據中臺建設項目研究

摘要：煙草行業在生產、運轉階段會產生大量數據資產，而數據資產作為企業發展的核心，應進一步加強數據中臺建設，整合多元化數據，實現資產具化。該研究以數據為驅動，根據煙草行業實際需求，從數據集成、分析以及服務的視角，探究大數據、人工智能等先進技術在數據中臺建設項目中的具體應用，以此提高數據處理質量和數據成果效能，推動產業高效、可持續化發展。

關鍵詞：煙草行業；數據中臺建設；智能化

中圖分類號：TP311 "文獻標志碼：A

0 引言

當前，煙草行業在生產和運營過程中積累了大量的數據信息，針對數據資產，傳統管理方式難以滿足現代化生產和運營需求，存在資源浪費與信息孤島現象。為解決這一問題，加強數據中臺的建設尤為迫切。數據中臺通過整合多源異構數據，優化框架設計實現數據資產的集中管理和高效利用，提升企業數據處理能力和分析決策水平，解決當前數據管理局限性問題。

1 煙草行業數據中臺建設項目具體規劃

1.1 框架設計

在現代煙草行業，生產運行所產生的數據量激增，如何高效管理與利用數據資產成為提高企業競爭力的關鍵。數據中臺建設旨在盤點數據資源，突破各業務系統局限，為相關決策提供有力參考。通過數據中臺，不僅能提升數據處理效率，還能打造數據驅動格局，優化生產流程，并加強供應鏈管理，落實更加精細化的市場營銷策略，促進企業可持續發展。對現有數據中臺系統框架進行優化，框架設計結構如圖1所示。下面對框架設計進行具體介紹。

1.1.1 應用層

應用層包括用戶交互界面和業務應用程序，通過前端技術棧（如React、Angular、Vue.js）構建用戶交互界面，確保用戶能夠便捷地獲取和利用數據資產。后端使用Spring Boot、Django、Node.js等框架開發業務應用程序，確保應用層的靈活性和擴展性。該層還開發移動應用、Web應用以及桌面應用，使不同層級和崗位的工作人員根據需求訪問數據，完成相關業務操作。例如，生產管理人員可通過應用層實時監控生產數據，調整生產策略。

1.1.2 服務層

服務層負責構建一系列微服務架構，利用RESTful API、GraphQL等技術確保各項服務能夠快速響應，并搭配Docker進行容器化，使用Kubernetes技術進行容器編排與管理，確保服務的可擴展性和高可用性。在煙草數據資產運維中，服務層可提供生產監控、供應鏈管理、銷售數據分析等服務，通過標準化API向外部系統提供數據信息。

1.1.3 數據層

數據層是數據中臺的核心部分，包括緩沖數據層、公共數據層和萃取數據層。緩沖數據層用于臨時存儲實時采集的數據，使用Kafka、RabbitMQ等技術進行實時數據采集和傳輸。公共數據層采用Hadoop、HBase等技術進行大規模數據存儲，提供統一視圖。該層數據可用于支持企業日常運營，例如市場銷售數據、庫存數據等。萃取數據層則利用Spark進行大數據處理與分析，通過TensorFlow、PyTorch等技術進行機器學習模型訓練與預測，針對特定業務需求還可深度挖掘數據并分析，例如通過對銷售數據和市場趨勢的深度分析，生成銷售預測與市場需求預測報告，幫助企業制定戰略決策。

1.1.4 業務邏輯層

業務邏輯層通過引入業務規則引擎和工作流管理系統，進行復雜業務邏輯的建模與執行。其中，業務規則引擎的設計主要基于Java的BRMS系統，直接通過規則語法定義業務；工作流管理系統部分可選擇Apache Airflow和Camunda輕量級自動化決策平臺，支持決策建模標記（Design Modification Note，DMN）與業務流程建模標記（Business Process Modeling Notation，BPMN）。在煙草行業，業務邏輯層能夠實現生產計劃優化、庫存管理自動化、銷售策略調整等復雜業務操作，確保企業運營的高效性和靈活性。

1.1.5 基礎設施層

基礎設施層作為數據中臺的技術底座，應構建高性能計算集群、網絡設備和存儲設備等硬件設施，并通過容器化技術和云計算平臺實現資源的動態分配和彈性擴展。采用Kubernetes進行容器編排和管理，以保障系統的高可靠性和靈活性［1］。同時，通過防火墻、入侵檢測系統和數據加密等技術，可確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。在煙草行業中，基礎設施層保障數據中臺穩定運行，支持各類數據處理和分析任務的高效執行。

1.2 關鍵技術應用

1.2.1 元數據管理技術

元數據管理技術通過元數據維護、注冊、檢索分析實現對數據資產的管理與應用。元數據注冊負責將各類數據源、數據處理流程和數據結果登記在元數據管理系統中，以便后續的查詢和管理。注冊過程通過統一接口和描述語言（JSON、XML），將數據源、數據處理過程和結果的元數據注冊到元數據倉庫，確保信息的唯一性和規范性［2］。

元數據檢索分析過程通過信息的自主查詢與系統分析，為管理決策提供參考。主要涉及數據模型SQL腳本生成與導出、數據模型ER圖等技術。其中，數據模型SQL腳本生成與導出技術通過解析數據模型的元數據，自動生成相應的SQL腳本并對數據表進行創建、實時更新及查詢。數據模型ER圖技術則作為一種圖形化工具，展示實體、屬性之間的關系。ER圖通過元數據解析，生成具體關系圖形，函數如下：

ER=ER_Diagram（E，A，R）（1）

1.2.2 多源異構數據整合技術

多源異構數據整合技術主要應用于數據層，負責將來自生產設備、供應鏈系統、銷售終端等不同數據源的數據進行統一處理與系統化管理。該技術通過ETL（抽取、轉換、加載）過程實現對數據的清洗、轉換與整合，形成統一、規范化的數據集。該技術將數據源按照對應類型分類，如結構化數據（關系數據庫）、半結構化數據（JSON、XML文件）、非結構化數據（文本、圖像）等。在數據中臺實際運行中，該技術配合元數據管理技術，應用Apache Nifi等集成工具，處理各類交易數據，將不同格式的數據轉換為統一的內部數據格式，以便后續分析和利用［3］。

1.2.3 信息分類與編碼技術

數據分類體系的構建包括確定分類標準和分類層級。采用層次化分類方法對數據進行多維度、多層級的細化分類。根據層次化分類，在系統中采用數字集合形式進行表述，如一級分類集合A={a1，a2，…}，其中元素a1表示原材料數據，a2表示生產過程數據等。二級分類集合為BA，如Ba2={b21，b22，b23，…}，其中，元素b21表示設備運行數據，b22表示環境監測數據，b23表示工藝參數數據。編碼標準應具有唯一性、規范性和擴展性，以保證編碼的唯一識別和規范使用。該技術的實現主要得益于數據分析與編碼模型的設計，基于機器學習和自然語言處理技術，自動識別數據特征，進行分類標注和編碼生成［4］。本文使用支持向量機（Support Vector Machine，SVM）或隨機森林（Random Forest，RF）算法進行分類訓練和預測，公式如下：

y=f（x）（2）

其中，y表示分類標簽，x表示數據特征，f表示分類模型。結合詞嵌入（Word Embedding，WE）和命名實體識別（Named Entity Recognition，NER）技術，提取數據中的關鍵信息，生成相應的編碼。

2 場景應用

2.1 消費群體畫像

通過數據中臺的建設，本文利用城市網格設計與聚類分析算法，對消費群體進行精細化畫像。該方法不僅能幫助企業識別高價值客戶，還能為個性化營銷策略的制定提供數據支持；選用K-means聚類，將相似的消費行為數據聚集在一起，形成不同的消費群體畫像。K-means聚類算法過程為：數據收集與預處理→特征提取→聚類。其中，聚類部分設定中心數k，初始化聚類中心為μ1，μ2，…，μk，迭代執行式（3）—（5）所示步驟，直至聚類中心收斂。

d（xi，μj）=‖xi-μj‖（3）

Cj=xi：argminjd（xi，μj）（4）

μj=1Cj∑xi∈Cjxi（5）

其中，xi表示第i個消費者的特征向量，μj表示第j個聚類中心的特征向量，d（xi，μj）表示第i個消費者與第j個聚類中心之間的距離，Cj表示第j個聚類包含的消費者集合。

在實際應用中，企業可以從多種渠道收集消費者數據，包括銷售終端（Point of Sale，POS）系統、線上銷售平臺、會員管理系統和市場調研問卷等。收集的數據包括購買頻次、消費金額、偏好品牌、購買時間和地理位置等。通過對消費群體的精準畫像，企業實現精準營銷，加強客戶管理。例如：通過聚類分析，煙草企業可以識別出購買頻次高、消費金額大的高價值客戶。這些客戶對企業的利潤貢獻大，企業可以為他們提供專屬優惠、會員特權和定制化服務，提升客戶滿意度和忠誠度。同時，企業還可將客戶劃分為不同的消費群體，根據群體特征制定針對性的營銷策略。例如，對高頻次購買群體推送新品信息和促銷活動，對低頻次購買群體進行激勵消費的優惠活動，從而提高營銷的精準度和效果。根據群體需求進行更新，優化產品線開發新產品，更好地滿足客戶需求提高市場競爭力。此外，企業還可對異常消費模式進行識別，及時預警潛在的客戶流失或市場變化。例如，當某一群體的購買頻次明顯下降時，企業可以及時采取措施，如開展回訪活動或推出特定優惠，挽回客戶。

2.2 核心業務可視化

為滿足煙草企業管理和決策的需求，核心業務可視化設計采用大屏展示的方式，為不同業務需求的部門提供全方位數據支持。借助可視化工具，多維度展示生產、銷售、庫存等關鍵業務數據，實現實時監控與動態分析，幫助企業管理者快速、準確地做出決策。核心業務可視化旨在為企業用戶提供一站式、全方位的數據支持，能夠展示多維度數據的可視化情況，滿足管理與決策數據看板分析、業務專題分析和員工自助分析等需求［5］；集成多種可視化工具，實現數據的實時展示和動態更新；使用Tableau構建交互式儀表板，展示生產效率、銷售業績、庫存狀態等多維度數據信息。通過拖拽操作，用戶可自由選擇數據維度和展示方式，實現數據的深入分析和挖掘；采用Power BI構建管理與決策數據看板，整合各業務部門的數據，提供綜合性分析報告和決策支持；利用ECharts等工具進行業務專題分析，通過熱力圖、折線圖、柱狀圖等多種圖表形式，直觀展示業務數據。核心業務可視化設計支持用戶自定義分析維度和展示樣式，實現個性化數據分析。

2.3 供應鏈優化

數據中臺能夠整合供應鏈各環節的數據，包括原材料采購、庫存管理、物流運輸等。利用多源異構數據整合技術，數據中臺能夠識別并分類數據源，如企業資源計劃（Enterprise Resource Planning，ERP）系統、倉庫管理系統（Warehouse Management System，WMS）和運輸管理系統（Transportation Management System，TMS）；使用ETL工具從各數據源中抽取數據，并進行清洗和轉換，確保數據一致性；將數據加載到統一存儲系統（如Hadoop HDFS、Ceph）后，進行整合與分析，形成供應鏈全景視圖。

數據中臺通過可視化工具（如Tableau、Power BI）構建供應鏈管理儀表盤，實時展示采購進度、庫存狀態、運輸路線等，實現供應鏈的可視化管理，提升效率，降低成本；通過數據中臺實時監控庫存數據，結合銷售預測和生產計劃，優化庫存水平，避免庫存過多或短缺；利用元數據管理技術，定義并維護庫存數據的元數據，包括產品ID、數量、存儲位置等；將數據注冊到元數據倉庫，確保數據的一致性和可追溯性；提供數據檢索接口，實現對庫存數據的高效查詢；通過分析工具進行深度分析，預測未來需求，優化庫存水平；基于分析結果，自動生成補貨計劃，設定庫存預警機制，及時處理庫存異常，實現庫存管理的自動化和智能化，提高庫存周轉率和資金利用率。

3 結語

在現代煙草行業中，生產和運營過程會生成大量數據資產，這類資產是企業發展的關鍵驅動力。隨著信息技術的迅猛發展，傳統數據管理模式難以滿足高效、精細化管理的需求，企業應對現有技術進行優化，通過構建數據中臺實現資產的統一管理。以數據驅動為基礎，該研究結合實際需求提高企業運營效率，優化資源配置，推動產業的高效、可持續化發展。

參考文獻

［1］林旻潔，周曉明.運用數字化技術提升煙草企業財會監督效能的研究［J］.財會學習，2023（30）：40-42.

［2］趙建翊，吳光哲，郁磊彬.中臺理念賦能煙草商業企業數字化轉型［J］.中國集體經濟，2022（31）：65-68.

［3］張曉博，元棟.低代碼平臺對煙草企業信息化建設的啟發［J］.合作經濟與科技，2022（21）：112-114.

［4］余仁聰，王波，何珣，等.武漢煙草物流中心智慧物流建設規劃［J］.物流技術，2022（9）：124-128.

［5］章凱.雙中臺物流管理系統的協同設計方案分析［J］.集成電路應用，2022（7）：286-288.

（編輯 沈 強編輯）

Research on construction project of tobacco industry data platform

YUAN" Zhimin

（Jiangxi China Tobacco Industry Co.， Ltd.， Nanchang 330096， China）

Abstract： The tobacco industry generates a large amount of data assets during the production and operation stages. As the core of enterprise development， the data assets should further strengthen the construction of data platforms， integrate diversified data， and achieve asset concretization. Based on the actual needs of the tobacco industry， the study is data-driven and explores the specific applications of advanced technologies such as big data and artificial intelligence in data center construction projects from the perspectives of data integration， analysis， and services. This study aims to improve the quality of data processing and the efficiency of data results， and promote the efficient and sustainable development of the industry.

Key words： tobacco industry; construction of data platform; intelligence