萬渝平所在的機構通過整合與分析多部門的海量原始數據，推動了成都成為國內個運用大數據進行食品安全監測與預警的城市。

　　成都是地方政務數據開發探索的一個縮影。 2015年8月，國務院審議通過《關于促進大數據發展的行動綱要》（以下稱《綱要》），將政府數據開放共享、推動資源整合并提升治理能力列為重要任務，令政務大數據發展迎來全新發展局面。

　　“數據也是一種生產資料，而且這種新型生產資料所帶來的價值增量，或許不會低于土地這類生產資料曾經帶給我們的價值。”成都數之聯科技集團CEO、電子科技大學教授周濤稱。

　　跨部門的大數據應用

　　成都進行食藥監領域大數據體系建設的一個背景，是目前成都的食品生產經營主體接近20萬戶。從農田到餐桌，每個環節分散著海量數據，碎片化表現嚴重。與之相對應，龐雜的監管任務與有限的監管資源矛盾突出，難以主動發現潛在風險。

　　與此同時，根據《綱要》要求，2017年底前要形成跨部門數據資源共享共用格局。

　　“和其他城市一樣，盡管之前成都市的各個政務部門也都建大數據庫，但真正運用起來的并不多。”萬渝平稱，究其原因，是因為各個部門的采用的數據編碼標準不盡相同，造成部門間的數據不能實現直接的共享運用。

　　基于此，2015年9月，成都建立了跨部門的“食品安全檢測預警數據中心”，作為第三方的數據接收與分析平臺，并和周濤團隊合作，共同研究和分析大數據。

　　終，通過一臺手持的三防平板電腦或加固平板電腦實現了上述數據的共享與應用。21世紀經濟報道記者在現場看到，檢驗人員通過掃描食品包裝袋上的條碼，便可查詢到該食品從生產、加工至流通等全環節的信息數據，同時，這些數據又將被標識出地理位置等信息，上傳至“食品安全檢測預警數據中心”進行進一步的數據化分析。

　　詳細而言，通過接入全國7000多萬商品信息，現場檢驗人員一掃條形碼，就可以將標準化的數據上傳到數據中心。如果產品外包裝信息和條形碼對應數據不匹配，現場人員立刻可以通過手持終端報警。傳統手工填報數據和離線異常分析的方法，要達到與現在同樣的不合格品檢出量，需要多聘用40-60名檢驗和分析人員。

　　“利用數據加技術產生了替代人力的效果。”周濤介紹，通過分風控指揮系統，處置指令能實時傳達給一線執法人員和相關機構，大幅度降低風險處置的時間周期。例如近期在成都某地檢出的包裝飲用水銅綠假單胞菌嚴重超標問題，在抽檢發現問題后1分鐘內，所有相關機構、部門都收到相應通知，不到1小時，執法人員就到了現場。借助數據中心，在沒有增添人員的情況下，成都實現了罰沒金額和查處違法案件數的大幅度上升。

　　預防式檢測

　　萬渝平介紹， 基于大數據分析，今年1-8月成都食品監督性抽檢的問題發現率從2.36%提升到10.71%，這意味著，以前1萬元成本完成的工作，現在用2000多元就可以完成。更重要的是，還使更多預防式的檢測成為可能。

　　萬渝平所說的“預防式檢測”，是指通過大數據分析，提前對可能出現的問題進行處置。

　　“基于跨域關聯的數據分析，我們可以早期發現食品安全的熱點問題”，周濤稱，“如今年，數據中心實時接入了所有哨點醫院食源性病歷數據。當病例數明顯上升并超過一定閾值后，我們就啟動應急，開展專項整治。通過對病歷文本的語義分析，我們能夠找到可疑食品源；通過對病歷檢驗報告分析，我們能夠找到主要致病菌；而以前積累的912萬條檢驗數據，本身也給出了致病菌和食品之間的關聯關系。三者結合，我們能夠有針對性地進行整治”。

　　而直接的成果是，根據數據分析，成都市在今年5月份就開始針對動物性食品和水果類食品的專項整治，而以前根據經驗，都是在7月份啟動，且檢測標的的針對性較弱。

　　此外，成都還在探索在有限的監管資源下，通過監督性抽檢，發現更多的不合格產品。“通過對已有檢驗業務數據進行統計分析，我們注意到不合格品在地域上、品類上分布高度不均勻；在不同的季節和不同的氣候條件下，容易出現安全問題的食品也不相同。”周濤說。