食品安全抽检数据常见问题分析及对策

2024-04-29 00:00:00庄振翼段科
食品安全导刊 2024年3期
关键词:数据质量数据分析数据管理

摘 要:食品安全关系到消费者的健康和生活质量,食品安全问题的频生对食品产业的可持续发展造成了严重影响。在此背景下,食品安全抽检数据的有效管理和利用成为确保食品质量、维护公共健康的重要手段。本文分析了食品安全抽检数据管理中存在的主要问题,包括数据不完整性、不一致性、数据质量问题以及数据处理与分析能力不足等,并提出了完善数据采集与管理制度、建立统一的数据标准与平台、提升数据质量和加强数据处理与分析能力等措施,旨在有效提升食品安全抽检的效率和准确性,为食品安全监管提供更加科学、合理的决策支持。

关键词:食品安全;抽检数据;数据管理;数据质量;数据分析

Analysis and Countermeasures of Common Problems in Food Safety Sampling Data

ZHUANG Zhenyi, DUAN Ke

(Qingdao HR-QAU Inspection Co., Ltd., Qingdao 266000, China)

Abstract: Food safety is related to the health and quality of life of consumers, and the frequent occurrence of food safety issues has a serious impact on the sustainable development of the food industry. In this context, the effective management and utilization of food safety sampling data have become an important means to ensure food quality and maintain public health. This article analyzes the main problems in the management of food safety sampling data, including data incompleteness, inconsistency, data quality issues, and insufficient data processing and analysis capabilities. It proposes measures such as improving data collection and management systems, establishing unified data standards and platforms, improving data quality, and strengthening data processing and analysis capabilities, aiming to effectively improve the efficiency and accuracy of food safety sampling and provide more scientific and reasonable decision-making support for food safety supervision.

Keywords: food safety; sampling data; data management; data quality; data analysis

食品安全问题不仅关系到消费者的健康与生命安全,还直接影响食品产业的可持续发展。近年来,食品安全事件频发,从过期食品、掺假食品到有害物质残留超标,各种问题层出不穷,严重损害了公众的健康和对食品安全的信心。为了有效预防和控制食品安全风险,食品安全抽检必不可少。通过对市场上的食品样本进行随机抽检,监管机构可以及时发现并处置不符合安全标准的食品,有效避免不安全食品流入市场,保障消费者的饮食安全[1]。抽检数据的积累和分析对于识别食品安全风险趋势、指导食品安全监管策略制定以及提高监管效率均有着重要的意义。然而,随着食品安全抽检活动的不断深入,抽检数据的管理和利用也暴露出一系列问题和挑战。因此,对食品安全抽检数据常见问题进行深入分析,并提出有效的解决对策,对于加强食品安全监管、提升公众食品安全信心以及促进食品产业的健康发展具有重要意义和应用价值。

1 食品安全抽检的重要性

食品安全抽检是构成公共卫生体系的一个关键环节,有利于确保消费者获得的食品符合营养和卫生安全标准。随着食品供应链的全球化扩张和食品加工技术的复杂化,保障食品从生产到餐桌的每一步都符合安全标准变得越来越具挑战性。在这种情况下,食品安全抽检部门通过对市场上的食品样本进行随机抽检,能够有效地监控和评估食品生产和供应过程中的安全风险。

抽检不仅能帮助相关人员识别食品中的潜在危害,还能检测到农、兽药残留,非法添加物和其他有害物质,这些都是仅依靠视觉和味觉无法识别的。一旦发现不合格产品,可以迅速采取措施,从而避免大规模的食品安全事件,保护公众健康不受侵害[2]。抽检结果的公布也能增强消费者对食品安全管理体系的信心,同时促使食品生产和加工企业提高自我监控的标准。

2 食品安全抽检数据常见问题分析

2.1 数据不完整性

数据不完整性可以由多种因素造成,包括在数据采集、记录、存储和报告的各个环节出现的疏漏和错误。①数据采集过程中的疏忽或技术限制可能导致部分样本信息未被完整、准确记录。例如,抽检人员可能因为培训不足、经验不足或是资源限制而遗漏了部分关键数据,如样本的采集时间、地点、批次等。信息的缺失会使得抽检结果难以追溯,影响后续风险评估和食品安全管理决策。②数据记录和存储过程中的技术和管理问题也是导致数据不完整性的重要原因。在一些情况下,数据可能因为记录错误、电子数据传输失败或是数据库管理不善而丢失。

2.2 数据的不一致性

①食品安全抽检中的数据不一致性体现在不同地区或不同机构使用的检测标准和方法可能不同。即便是针对同一类型的食品安全指标,不同的检测方法或技术标准可能导致结果出现较大差异。例如,对某一种食品添加剂的允许限量,不同承检机构或地区可能有着不同的标准和测试方法,这使得跨地区的数据比较变得复杂困难。②数据录入过程中的人为错误或系统的不兼容也会导致数据不一致。在手工录入数据的情况下,由于人为疏忽或理解差异,相同的数据可能在不同的记录中有所出入。同时,如果数据处理系统之间不兼容,即使是同一批次的数据,在经过不同系统处理后也可能出现不一致的情况[3]。这类问题尤其在使用了多套数据管理系统的大型机构或跨机构合作中常见。③数据不一致性还可能是由数据更新和同步问题引起。在食品安全抽检领域,新的研究成果和政策变化可能会导致检测标准和要求的更新。如果相关部门和机构中未进行同步,就可能导致使用旧标准的数据与使用新标准的数据之间出现差异。

2.3 数据质量问题

数据质量问题涵盖了数据准确性、可靠性、时效性等多个方面的不足,这些问题可能源自数据采集、处理、分析及报告的各个环节,严重时会影响食品安全监管的有效性和决策的准确性。

在数据采集阶段,数据质量问题可能与使用了不准确或已校准失效的检测设备、方法应用不当、抽样技术不恰当或者抽样环境的不可控因素等有关。例如,如果抽检的样本不足以代表整个批次的食品状况,或者样本在采集、运输过程中受到污染,那么得到的检测结果无法准确反映食品的真实安全状况。

在数据处理和分析阶段,人为输入错误、数据处理软件的漏洞或不恰当的数据分析方法等也是导致数据质量问题的原因。数据处理过程中的每一步操作,从数据清洗、筛选到分类,都有可能引入误差或错误,使得最终分析结果偏离实际情况。此外,不适当的统计方法或分析模型的应用可能会放大原始数据中的偏差,导致错误的解读和结论。

数据的时效性也是数据质量问题的一部分。在食品安全领域,及时获取和处理抽检数据至关重要。如果数据收集、处理和报告的流程耗时过长,那么当监管部门采取行动时,可能已经错过了预防食品安全事件的最佳时机,从而无法有效地控制或降低食品安全风险。

2.4 数据处理与分析能力不足

在食品安全抽检领域,数据处理与分析能力不足限制了从抽检数据中提取有价值信息和观点的能力,进而影响了食品安全监管的效率和有效性。技术设施的落后是数据处理能力不足的主要原因。在一些情况下,监管机构可能缺乏高效的数据处理和分析软件,或者现有的硬件设备无法支持大数据量的快速处理,因此即使收集到了大量的抽检数据,机构也难以在合理的时间内完成数据的清洗、整合、分析和解释,从而延缓了决策过程,减缓了对食品安全风险的响应速度。

有效的数据处理和分析需要专业知识,包括统计学、数据科学和食品科学等领域的知识。并不是所有的监管机构都有足够的专业人员来处理和分析抽检数据,部分机构可能有足够的专业人员,但他们也可能因为培训不足或缺乏更新专业知识的机会而难以应用最新的数据分析技术和方法。随着数据科学的迅速发展,新的数据处理和分析工具、技术和算法不断涌现。如果监管机构继续依赖过时的方法,可能无法充分挖掘数据的潜在价值,甚至得出错误的结论。选择合适的分析方法需要深入了解数据的特性和分析目标,这对监管机构的专业能力提出了更高要求。数据处理与分析能力不足不仅影响了对当前数据的解读,还限制了对未来食品安全趋势的预测和风险预防措施的制定。

3 食品安全抽检数据问题对策与建议

3.1 完善数据采集与管理制度

应对食品安全抽检中遇到的数据相关问题,关键在于从根本上强化数据采集与管理的整体框架和制度。制度化的改进不仅需要覆盖数据的整个周期,包括数据的采集、录入、存储以及最终的应用,还必须确保每一个环节都遵循明确的规范和标准。这样的管理制度的核心目标在于确保数据的准确性、完整性和一致性,从而为食品安全抽检提供可靠的支持[4-5]。

要实现这一目标,首先需要对现行的数据管理流程进行细致的审视和评估,找出其中的不足之处。这个过程涉及从数据的采集到数据的最终使用结束的每一环节,要确保无一环节遗漏。特别是在数据采集阶段,必须制定清晰的规范,详细规定采集数据的方法、使用的工具、采集的时间以及负责此项工作的人员,以保证数据采集过程的高度标准化和规范化。此外,也要规范数据录入和存储环节,设定统一的数据格式和存储要求,还包括建立定期的数据质量审核机制,确保数据在整个过程中保持高质量和安全管理。完善的数据管理制度还应包含对数据使用和处理的指导,确保数据在分析和决策过程中的有效性和准确性,包括如何对数据进行清洗、整合和分析,以及如何确保分析结果的可靠性和有效性。

3.2 建立统一的数据标准与平台

建立统一的数据标准和平台的核心在于创造一个共同的框架和环境,让所有涉及食品安全抽检的机构能够按照同样的标准进行数据收集、存储、处理和分享。这意味着需要进行跨越不同机构和领域的合作,共同开发和采纳一套全面的数据标准,涵盖数据格式、数据结构、数据采集方法以及数据交换协议等多个方面。统一的数据标准可以确保不同来源和不同时间收集的数据具有良好的兼容性和一致性,大大提高了数据整合、分析和应用的效率。此外,建立一个数据共享平台不仅方便数据的集中管理和存取,还可以提升数据的可视化和可访问性,支持更加深入和广泛的数据分析与研究工作。平台应当具备高度的安全性和可靠性,保证数据的保密性和完整性,同时也要具有良好的用户接口和操作便捷性,以鼓励更多的机构和个人参与到食品安全数据的共享和利用中来。通过集中的管理和标准化的操作,可以有效降低数据管理的成本,提高监管效能,同时也为食品安全的研究和政策制定提供更为坚实的数据支持。建立统一的数据标准与平台,需要政府主导,行业协同,技术支持,以及法律法规的配套完善,同时从技术、管理、法律等多个层面综合施策,对提升食品安全监管水平、保护公众健康安全具有长远的意义。

3.3 提升数据质量

提升食品安全抽检数据质量的核心在于确保数据在每个环节都经过严格的控制和检验,从而保证数据的准确性、完整性和可靠性。这要求建立一套全面的质量管理体系,涵盖数据的采集、处理、存储和分析等所有环节。为了实现这一目标,相关部门或人员需要采取以下措施。①对数据采集过程实施严格的质量控制措施,确保数据在源头采集的高质量,包括采用科学合理的抽样方法,确保样本具有代表性,使用准确度和精度都经过验证的设备和方法进行数据采集,以及对采集人员进行定期培训,确保他们充分理解和遵守数据标准操作程序。②在数据处理和存储阶段,需要通过建立标准化的数据处理流程和使用高质量的数据管理系统来保证数据的质量。这意味着对数据进行准确无误的录入、清洗和校验,以及采用有效的数据备份和恢复机制,防止数据丢失或损坏。同时,还需要定期对数据库进行维护和更新,确保数据的时效性和准确性。对于数据分析阶段,提升数据质量还包括选择合适的分析方法和工具,以及对分析结果进行严格的审核。

3.4 加强数据处理与分析能力

提升食品安全抽检的数据处理与分析能力涉及人才培养、技术更新以及流程优化等多个方面的同步发展。核心目标是确保监管机构不仅能够高效地处理和分析庞大的数据集,还能从中提炼出有价值的信息,以支持快速和准确地制定决策。实现这一目标的关键在于建设强大数据分析团队,不仅需要拥有深入的食品安全领域知识,以识别和理解数据中潜在的食品安全问题,还需要掌握最新的数据科学技术,包括统计分析、机器学习和人工智能等,以有效地处理和解析大量复杂的数据。

为了支持这一专业团队的工作,监管机构必须不断投入先进的技术资源,采购和维护高性能的计算硬件、引入灵活高效的数据处理软件以及构建支持复杂数据分析的平台和工具,为数据处理与分析提供必要的支撑,使得从数据采集到结果解读的整个流程更加高效和精准。同时,也要优化数据处理与分析的流程,从数据的收集阶段开始,就需要精心规划数据的后续处理路径,确保每一步骤都能按照既定的质量标准执行。数据清洗、整合、存储和分析等步骤需要紧密协作,以保证数据在传递过程中的准确性和完整性,确保分析结果的可靠性。通过明确定义每一个环节的责任和要求,可以极大地提高数据处理的效率和分析结果的有效性。

4 结语

综上所述,在确保食品安全和公共健康的领域内,食品安全抽检和其数据管理发挥着至关重要的作用,其不仅能够直接影响消费者的健康和福祉,同时在维护食品产业整体信誉和促进可持续发展方面扮演着关键角色。随着食品供应链的日益复杂,面对食品安全挑战的复杂性也随之增加,这就必须不断地寻求和采纳更高效、更科学的抽检和数据管理方法。通过实施先进的数据采集技术、建立统一的数据标准和共享平台、不断提升数据处理和分析能力,以及强化质量管理体系,可以在很大程度上提高对食品安全风险的监控和应对能力。这些努力将使监管机构能够更快地识别潜在的食品安全问题,及时采取必要的预防和纠正措施,从而有效避免或减轻食品安全事故对公众健康的影响。

参考文献

[1]刘世娟.食品安全抽检数据质量问题分析及提升建议[J].现代食品,2023,29(17):169-172.

[2]佚名.提升食品安全数据质量 强化食品安全风险交流[J].福建质量技术监督,2021(10):15-16.

[3]王兆琦,杨姗姗,张宁,等.食品安全监督抽检报告数据的常见问题解析[J].理化检验-化学分册,2022,58(8):957-961.

[4]李仕祥,吴珊,韩颖,等.食品安全抽检承检机构常见问题及改进探析[J].质量探索,2021,18(4):98-102.

[5]司刚军.食品安全监督抽检制度的规范构建[J].中国标准化,2024(2):146-148.

作者简介:庄振翼(1988—),女,山东青岛人,本科,工程师。研究方向:食品检测、食品报告审核。

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