SNT5562.6-2023 海关实验室数字化管理规范第6部分数据分析管理

S中华人民共和国出入境检验检疫行业标T海关实验室数字化管理规范第6部分数据分析管理9发 1实中华人民共和国海关总署发布T 本文件按标准化工作导则第1部分标准化文件的结构和起草规则的规定起草。本文件是海关实验室数字化管理规范的第6部分。T2已经发布了以下部分:第1部分总则第2部分组织管理第3部分数据管理第4部分架构管理第5部分数据控制和信息管理第6部分数据分析管理第7部分服务方管理第8部分安全管理请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由中华人民共和国海关总署提出并归口。本文件起草单位广州海关技术中心漳州海关综合技术服务中心中国电子口岸数据中心广州分中心广州海关信息中心北京三维天地科技股份有限公司深圳海关信息中心广州海成电子科技有限公司。本文件主要起草人席静苏杨何王福刘丹莫灵江李静陈泳李志勇张彦彬蔡伊娜熊猛杰、陆芃王连珠郑俊超周锦顺吴柯梁茵茵。ⅠT 为规范海关实验室数字化管理提高实验室的数字化管理水平拟制定T海关实验室数字化管理规范推动海关实验室数字化管理的规范化确立适用于海关实验室数字化建设和管理的原则和要求拟由八个部分构成。第1部分总则。目的在于确立适用于海关实验室数字化建设和管理的总体原则和要求第2部分组织管理。目的在于确立适用于海关实验室数字化建设和管理过程中的组织建设组织结构管理人员管理的组织管理要求第3部分数据管理。目的在于确立适用于海关实验室数字化建设和管理过程中的数据编码数据分类数据交换数据存储及维护的数据管理要求第4部分架构管理。目的在于确立适用于海关实验室数字化建设和管理过程中的可为未来一定时期内各种资源和信息系统建设提供整体性长期性的发展规划建议和指导的架构管理要求。第5部分数据控制和信息管理。目的在于确立适用于海关实验室数字化建设和管理过程中的数据控制信息管理持续改进的数据控制和信息管理要求。第6部分数据分析管理。目的在于确立适用于海关实验室数字化建设和管理过程中的数据分析基本要求数据分析指标管理数据分析过程数据分析技术与方法数据分析结果应用的数据分析管理要求。第7部分服务方管理。目的在于确立适用于海关实验室数字化建设和管理过程中的服务方选择服务过程管理服务评价与持续改进关键点控制服务方管理数字化的服务方管理要求。第8部分安全管理。目的在于确立适用于海关实验室数字化建设和管理过程中的实验室常规安全网络安全系统安全和数据安全管理的安全管理要求。ⅡT海关实验室数字化管理规范第6部分数据分析管理范围本文件规定了海关实验室数字化过程中的数据分析管理要求本文件适用于海关实验室数字化建设和管理过程中的数据分析基本要求数据分析指标管理数据分析过程数据分析技术与方法数据分析结果应用。规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中注日期的引用文件仅该日期对应的版本适用于本文件不注日期的引用文件其最新版本包括所有的修改单适用于本文件。检测和校准实验室能力的通用要1海关实验室数字化管理规范第1部分总则术语和定义1界定的术语和定义适用于本文件总体原则海关实验室的数据分析是对检验检测活动以及其他相关质量活动的数据和信息进行分析以评价管理体系的适宜性充分性和有效性为提升实验室行动决策持续改进应对风险和机遇的能力提供依据。基本要求实验室宜按以下要求进行智能研判预警分析和流程优化包括但不限于跟踪分析实验室资源如人员环境设施设备检测方法等需求及变化趋势进行智能研判跟踪分析产品及其参数检测结果及其特性的变化趋势进行智能研判针对检测过程中的异常情况或失控趋势及时进行风险预警降低或控制质量风险优化检测流程提升通关效率降低实验室管理成本及运营成本实验室宜按以下要求进行数据分析数据分析指标量化并有明确的行动信号以便于实验室按照可行的工作方案进行识别及判断由管理层按照既定的管理方法进行决策;建立数据分析反馈机制及时跟踪处理无效数据和异常数据并对数据分析指标体系进行持续改进;拓宽数据来源增强数据分析力度提升数据分析准确性和时效性使数据分析结果满足于高1T效管理预测风险智能研判的目标信息系统能满足的要求包括但不限于实验室机构管理资源管理检测过程管理和体系管理过程中对数据和信息的查询统计及分析需求。数据分析管理数据分析指标管理分析指标体系实验室的分析指标体系内容包括但不限于资源指标如人员数量及人员能力匹配情况设备购置情况及使用率试剂和耗材申购量及使用情况环境设施与检测能力的匹配情况等;业务指标如检验检测业务类型及来源检验检测工作量检验检测活动投入与产出指标等风险控制指标如公正性及保密要求风险开展新业务风险合同评审风险质量事故发生率、检验检测活动分包风险等;工作质量监控指标如检验检测周期超期率检测结果不合格率质量控制结果不合格情况客户投诉及满意度反馈情况检测结果复检率检测报告退修率等;行业预警信息如行业内重大质量事故风险国外产品质量风险预警信息国内监管部门质量监督抽检结果预警等。分析指标来源可从业务主题域数据性质数据类型等角度来划分按照业务主题域划分包括样品数据实验室资源数据客户信息数据设备耗材数据等按照数据性质划分包括业务参数数据统计数据指标报表检测过程数据检测结果数据等;按照数据类型划分包括结构化数据半结构化数据非结构化数据每项分析指标在信息系统中应有相应的数据来源以用于完成分析指标的监测查询统计和分析。必要时宜采用批量数据处理系统借助于数据分析技术与方法通过对数据的批量处理挖掘有价值的数据来支持决策或发现新的问题。数据分析包括但不限于下列识别信息需求数据获取数据处理数据建模分析结果呈现和迭代优化多个阶段。识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件可为收集数据分析数据提供清晰的目标。实验室管理者应根据决策和过程控制的需求提出信息需求以支持过程输入过程输出过程活动的优化方案数据结果的合理性以及数据异常变异的发现。数据获取包括从实验室系统中采集数据并开展多源数据融合实时态势理解未来态势预测和风险评估捕捉实验室的关键风险点。数据处理包括根据实验室体系管理要求检测方法质量控制业务运营等要求对数据进行筛选清洗缺失值处理异常值处理等。数据建模包括选择合适的算法采用训练数据调整参数搭建相应的数据分析模型等分析结果呈现包括选择合适的图表表格和文本等形式以呈现数据分析结果供管理者进行风险管理和智能决策。2T迭代优化包括建立数据分析指标反馈机制便于管理者定期跟踪发现无效数据和异常数据持续改进优化。数据分析技术与方法实验室宜具备使用先进的技术和方法进行数据分析的能力包括但不限于以下技术和方法大数据分析根据分析目的用适当的统计分析方法及工具对实验室大量数据进行处理与分析提取有价值的信息发挥数据的作用。分析技术包括但不限于深度学习知识计算和可视化分析等。数据挖掘从实验室大量的数据中通过统计学人工智能等学科与技术挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘方法包括但不限于关联分析分类和预测聚类分析孤立点分析演变分析等。数据分析结果应用效率管理可按9的要求基于统一的分析指标体系建立多维度数据库对实验室业务及检测流程进行关联分析提高数据分析的准确性和时效性识别关键流程及资源需求进行流程优化提升组织效率降低实验室运营成本。质量控制可利用数据分析结果从人员设备材料方法环境等多维度对实验室检测过程及检测结果进行实时控制及时发现异常情况或错误数据将检测偏差及检测误差控制在允许限度内提高实验室检测质量保证实验室持续有效运行。风险管理可对检测对象各检验参数间的内在关联进行综合分析科学合理