2.烟草研发体系大数据分析与应用

       烟草研发体系大数据分析与应用，全面发展并实施数据治理方法、标准与体系，提供大数据应用的方法学基础；构建了研发数据管理体系，包括数据的同源接入与实时采集，数据的统一管理，研发数据统一化、标准化、实时化、自动化管理，提供数据在不同业务系统间能够高效交互的能力基础；解决了云南中烟研发数据资源中此前缺乏有效整合和汇交、分布分散尚未形成体系、缺乏统一的标准体系和整合框架、综合利用不足等问题；实现了元数据管理、数据血缘分析、应用场景数据治理、管理和应用，初步形成了云南中烟的研发数据资源体系，提供数据价值挖掘与数据驱动业务的资源基础。目前，基于研发数据资源，以业务场景为驱动，从原料、质量管控、配方等多个业务域进行多个业务场景开发和应用。

       卷烟研发体系业务系统较多，实现与大数据平台准实时对接，或T+1(天)数采模式的系统，已经达到11以上之多，比如原料综管、原料基地、原料质量、产品数字化研发、配方管理、科技创新、实验室综合管理、市场销售、二维码等。对业务系统、业务流程、业务逻辑与业务目标的全面调研与梳理，是设计数据分析场景，进而实现场景分析，达到数据分析辅助烟草研发体系业务目标，实现数据价值的重要一环。基于此，对业务系统的调研与梳理，可概括为如下几个步骤：

◆ 了解系统模块与系统功能

◆ 梳理使用流程与应用目标

◆ 理解核心功能与业务价值

◆ 分析数据库与数据表内容

◆ 融合数据属性间的关联性

◆ 分析系统数据资源可用性

       通过对卷烟研发体系业务系统的全面梳理与透彻调研，达到理解单系统，以及系统间业务内容、业务流程、业务逻辑，以及业务目标的目的，是设计、构建与实现数据分析场景的重要步骤。通过理解业务系统及其业务逻辑，既便于提出与构建体现数据价值与业务目标的分析场景，亦有利于更好地实现所设计的分析场景。

       另一方面，卷烟研发体系业务系统，所涉及的数据库、数据表、数据字段繁多，在理顺上述业务系统的基础上，全面梳理其中所包含的数据内容详情，主要包括如下方面：

◆ 系统各数据库及其数据表内容

◆ 数据表的意涵及其数据字段内容

◆ 数据库内的数据表间，数据表内的数据字段间的描述关系

◆ 数据库间的数据表间，数据表间的数据字段间的关联关系

◆ 数据类型、数据体量、数据维度、时空分布、更新频率等内容

◆ 数据完整性、数据准确性、数据一致性和数据及时性等内容

      研发体系业务目标的分析，在充分调研与理解业务系统、业务逻辑业务数据的基础上，采用如下几种方式提出分析场景：

◆ 从业务出发：深入对接云南中烟业务部门，思考业务痛点，从降本增效、研发辅助、流程优化、需求预测、产品投放等视角，提出具有可行性、可操作性，以及经济效益的数据应用场景，实现业务目标与业务价值。

◆ 从数据出发：基于上述对业务系统与业务数据的梳理与调研，在理解数据完整性与数据质量等要素的基础上，提出数据可支撑的业务应用场景，再通过与业务的对接，优化分析场景及其实施方案，达到数据应用的目的。

◆ 从经验出发：基于对卷烟研发体系业务的理解，对卷烟研发体系数据的理解，以及对数据分析处理与建模方法的理解，提出具有业务价值与意义的业务目标，再与业务部门密切，分析真正具有经济效益的分析场景。

如上所述，卷烟研发体系业务目标的分析，核心是融合业务痛点，数据基础与实现途径，达到提升研发体系业务价值的目标。