...A 2010 食品安全检测技术与应用研究专场

杨彦

本文通过分析数据仓库技术对食品安全进行检测，进而构建完善的食品安全检测数据仓库系统，为分析食品安全面临的风险以及有效保证食品安全提供有效的数据支持，同时也为进一步挖掘数据信息和检测系统平台的建设做好必要的基础工作。

食品安全检测数据信息及风险预警

食品安全检测数据特征。创建数据仓库之前需要从源系统中获取基础数据，然而数据来源多种多样、数据信息不规范等问题层出不穷。比如，很多数据分析其实根本没有意义，有意义的数据面临着不完整或者是冗余的問题。食品安全检测结果作为数据分析中十分重要的内容，然而因为检测项目多种多样，参考标准更是各有出入，以至于项目信息以及检测结果都存在着诸多的不规范。

数据规范为食品安全信息化提供保障。信息作为数据的一种，数据也是信息特殊的表现形式。此外，信息作为借助数据符号进行信息表达的一种形态，数据如果缺乏知识型以及有用性自然不能称之为信息，更不具有价值。因此，对数据进行分析重点是揭示数据中隐含的规律并且发现有效的数据信息，进而为决策者提供有效的理论依据，做到“让数据说话”。数据规范作为数据分析的重要依据以及有效工具，必须通过创建有效的数据规则对所获取的检验数据实施统一规范才能做到“用数据说话”，并且也才能够真正发掘出对食品安全进行分析的有效数据。

食品安全检测数据仓库创建研究及技术应用

数据处理。检测数据库中的内容包含了关于食品的诸多信息，比如食品名称、检测时间以及检测项目和检测结果等等。数据分析需要重视的内容包含了食品种类、检测时间、项目以及检测结果等等。食品检测数据阶段也存在诸多问题，比如同类样品需要检测的项目存在分布不均的问题，不同的样品需要检测的项目也是不同的。检测项目的检测结果也存在录入不规范的问题，比如“>3000”、“未检出”等等，同时还囊括了进出口国以及产地录入缺乏规范性的问题等等。

数据离散分层规则的建立。第一，产品字典表的建立。这一数据层的建立内容主要可以划分成动物、植物产品、动物产品以及食品和植物这五大类别，不同的类别分别可以划分成三层分级，具体可以细分成100多种小类。第二，项目字典表。对食品检测风险物质进行梳理，根据国际标准对不同的检测项目实施分类，并且创建不同的适用规则。分别创建涉及转基因、微生物、元素、农药残留、添加剂、兽药残留以及转基因和理化检测等几个主要的检测项目字典库，不同的类别下面分设不同的分类。第三，地域国别字典表。根据不同地区的食品区域分布现状进行地域国别字典表的设计，充分根据地理经纬度创建完善的地图模式，进而对不同地区以及国家进行展现，尽量做到直观、清晰易懂。

食品安全检测数据仓库的应用。

（1）研究数据分析结果的可视化展示

充分利用实验过程中获取的检测数据，对检测情况以及检出结果做到直观化分析，同时也为领导决策提供最有效的第一手资料，进一步健全决策依据，还需要对决策办法进行优化，保证决策具有较强的科学性。借助管理信息系统把视频检测过程中获取的数据进行整理，保证数据分析做到准确性以及可靠性，全面提升工作效率。

（2）利用数据挖掘工具提取实现价值信息

通过科学数据挖掘算法，比如自动预测以及关联规则等等。在创建食品检测数据仓库之后还需要发掘更加有价值的内容，进而帮助决策人员了解和掌握食品安全的数据情况，能够做出更加直观的结论，这对于总结食品安全历史发展和变化规律具有十分重要的作用。

（3）采用数理统计趋势分析法对检测数据进行分析

对食品安全趋势进行分析具体指的是对食品检测的所有历史数据以及相关信息作出统计分析，进而对食品安全的前景进行预测。实施食品安全趋势分析也是作出食品安全决策科学化管理十分重要的工具，同时也能够为食品安全管理部门制定执行计划以及加强食品安全指导提供重要的依据。

食品安全相关问题关乎普通大众的生活实际，我国食品安全监测体系以及风险预警体系更需要进一步完善，创建数据仓库才是风险信息管理体系中最为重要的一环，应获得更多的重视和深度研究。文章所探讨的食品安全检测数据仓库也是对这种技术的有效应用和研究，这为创建食品检测数据仓库提供了十分重要的安全预警保障。