安佑生物科技集团有限公司是集研发、生产和销售于一体的高科技环保饲料产业集团，中国饲料行业的品牌企业。

本文作者李洪波，现担任安佑生物科技集团有限公司营销中心品牌推广总监，长期的销售管理和品牌建设及营销培训让他对畜牧行业的前瞻思想和技术发展有一定深度的见解。

在大多数人的认知当中，饲料行业从来就不是高大上的行业，感觉就是在农村和农民打交道，和互联网、大数据沾不上什么边儿。其实不然，下面就让我们畅想一下未来的饲料企业是什么样子的。

小明是有3年工作经验的某饲料公司销售经理，今天他将要和公司的技术服务经理小花来到一家养猪企业拜访，目标是解决某个技术问题和处理销售订单问题。当他们到了猪场的门口时，他们的智能手机里安装的APP会自动感知到安装在这个猪场的感应器，及时打开提醒功能，并按照工作计划把这个猪场客户和这次拜访相关的数据呈现出来，因为小明和小花职务不同，推送出来的数据也不一样。小明得到的更新数据包括CRM系统从社交媒体中得到的客户行为数据，小花得到了猪场实时更新的技术数据，他们根据这些数据，对拜访计划进行了重新的检查，并根据簇新掌握的信息及时做了些修正。见到客户之后，小花就技术服务问题对其进行了沟通，并进入公司云端智能服务平台该客户专属账户，对客户猪场内部的现场实际情况作了逐项查核，并将猪场的现场相关数据回传到云端服务器，和公司的技术专家共同制定了处理方案，与客户达成共识之后重新按照技术方案进行了设置。客户的猪场的每头猪都有电子芯片，猪舍里面的设备装有各种感应器，这些物联网设备抓取现场数据，并及时持续上传到云端智能平台，小花就可以在任何地点和任何时间对这个猪场进行监控和查核，保证其技术方案的执行。小明利用公司的CRM系统，调出这个客户的账户，和这个客户针对某个销售问题进行了谈判，谈判时用到了刚刚掌握的客户的销售情报（大部分都是在社交媒体上抓取的信息在后台分析出来的），使客户感到如沐春风般的关怀。达成共识之后，将新的商务条款、客户新的信息和订货数据通过APP传回ERP系统，公司接到销售指令后，由销售内勤体系自动生成生产计划，生产车间的中控系统按照计划自动进行生产排程，接入智能仓储系统。当客户收货后，销售数据会和其他数据比如客户关系人的数据资料、猪场的饲料库存情况等维护进入CRM系统，营销人员会根据这些数据分析客户的行为习惯，制定出客户体验改善计划和技术改善计划，目的是让客户获得更大的价值。

在这些场景中，都离不了一个最主要的组成部分就是数据，这些数据首先是海量的，然后是即时高速的、多类型的和有价值的。这几个特点就是大数据应用的4V原则。那么究竟什么是大数据呢？

大数据的定义

大数据（BIG DATA）最早提出者是美国数据学家维克多o迈尔-舍恩伯格，他被誉为“大数据商业应用第一人”，他认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。在大数据时代，主流软件工具无法再对数据进行处理，必须依靠云计算和云服务等新技术来重新构建处理系统，在合理时间内对海量的数据进行采集、管理、处理、整理，以其实现更大价值的作用。

大数据分为结构数据和非结构数据，结构化数据即行数据，是存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据，非结构化数据是那些不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，也就是列数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、标准通用标记语言下的子集（XML、HTML）、各类报表、图像和视频信息等等。

截止到目前为止，人类产生的数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB（1024EB=1ZB）级别。到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

对这些海量的数据进行的研究和应用就是我们常说的大数据系统，大数据系统包括理论研究、国家战略、行业应用和企业应用等几个方面。在今年的两会期间，央视第一次推出了一个“大数据看两会”的栏目，让人们第一次从另一个全新的量化的角度来看问题。其中一项调查的结论就是大学生最关注的议题是环境治理和食品安全，意味着饲料企业未来要着眼于与终端消费者接触的时候，应该把沟通的重点放在这两个方面。安佑集团近期把原来的企业使命改成了“科技安佑，幸福中国，低碳地球”也是因应这个大的趋势。

作为微观的大数据企业应用大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。提高对数据的加工能力，实现数据的“增值”，才是企业大数据应用的根本之所在。

那么作为传统行业的饲料企业需要具备哪些能力来迎接大数据技术的挑战呢？

这需要三大能力：

• 整合企业数据的能力；
• 探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力；
• 进行精确快速即时行动的能力。

饲料企业各组成部分和大数据的应用展望

回过头来，我们再来看看饲料企业的基本结构，以及这些基本的组成部分是如何利用大数据来唤醒那些正在沉睡的价值。

如果把饲料企业比做一个人的话，那么企业的战略制定和日常管理协调就相当于大脑，五脏六腑就相当于企业的各个职能部门。生产相当于肝脏，营销相当于心脏，脾脏相当于技术服务，肺脏相当于研发，肾脏相当于品牌。企业支撑部门如人力资源、采购、财务、法务、公关和IT等分别对应胆、胃、小肠、大肠、膀胱和三焦等六腑。

那么企业经营过程中产生的结构化数据和非结构化数据就像是血液一样，没有了有效的数据流转，价值链之间的交互无法进行。对原始数据的收集整理和分析，根据企业资源、研发实力和客户需求来制定各项策略，就好像中医讲的“气”的概念一样，维持着企业的健康运转。在工业时代，数据的数量不大，传统的处理方法足够用了，在大数据时代里，因由物联网和云计算技术的发展，数据发生了改变，具体来讲是放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系，也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。在这个变革的时代，作为传统企业是爆发小宇宙，浴火重生，满血复活，还是温水煮青蛙，固步自封，血枯而亡，这真的是我们要思考的问题。

在饲料企业人们常说的一句话就是营销是龙头，大数据时代营销首当其冲面临着冲击和挑战。营销的核心是满足客户的需求，作为饲料行业区别于其他传统制造行业的特点是客户需求的双重性，也就是说既要满足养殖对象的生产资料属性的刚性需求，还要满足购买者的柔性需求，这就决定了对营销数据的多样性，既有养殖对象的技术数据，又有购买者的销售数据。

作为技术数据来讲，尤其是规模养殖的数据如何有效的取得和为营销所用实在是困扰企业的难题之一。随着生物芯片和物联网技术的不断发展，这个问题在未来会达到很好的解决。开篇提到的场景就是合适的诠释，小花应用的就是安佑正在积极开发的云端智能服务平台。这个云端智能服务平台就是客户和饲料企业深度技术合作的数据交换平台，以养猪为例，技术数据包含品种、营养、环境、管理和健康五个层面的独立数据和交互数据，再加上猪场之间的横向对比关系、行情数据和基础财务数据。当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够先进标识产品，传感器、生物芯片、智能喂饲系统、智能代养系统（安佑奶妈房）、智能感知、视频采集、增强现实等技术外设在猪舍里实现实时的信息采集和分析，这些信息往往以非结构化数据为主，这些非结构化数据是结构化数据的几十倍上百倍，这些海量的技术数据通过云端处理（处理过程包括云计算、云存储和云计算三个方面）后，按照安佑先进的生产技术标准，得出综合的技术服务解决方案，及时准确地传达或直接发出指令客户的现场，减少了中间环节，提高了技术方案和经营决策方案的执行效率，为客户的生产技术进步提供了保障，这对于像安佑这样有着强大技术储能的饲料企业带来了福音。从提升中国养殖技术水平的宏观角度来看，对于快速缩短与西方发达国家的养猪技术差距一定有着不可估量的贡献。

从购买者的角度来看，整个的购买过程中会产生信息、行为和关系三个方面的数据，在大数据的帮助下，可以把这三方面的数据尤其是非结构化数据进行采集、整理、分析和提出营销方案，实现精准打击，满足日益多元化的客户需求。在互联网时代，营销人员和产品设计不能狗急跳墙地直取痛点，就没办法生存。

作为销售人员的行销活动来讲，互联网大数据时代的特点是MLS，也就是移动化、本地化和社交化。移动化就是多终端交互，实时上传销售数据，比如开篇我们讲的小明可以用手机自动签到、下订单和维护拜访信息，这些都是移动化的例子。本地化的概念是实现O2O闭环的关键点。未来饲料企业的O2O一定不是在网上卖个饲料那么简单，因为那只是换了一个渠道而已，而且网上渠道的成本也会越来越高，流量不够的话，营销成本甚至比搞人海战术还要高。真正的O2O是和云端科技、大数据、LBS等联系在一起的，线上参与，线下兑现，线下购买和享受服务，线上炫耀和加强体验，实现完整的闭环。社交化是指销售过程中传统的客情维护远远不能满足未来人际关系的需求，各种社交媒体的兴起对销售人员的客情维护提出了新的挑战。未来的CRM系统会把MLS整合进来，达到提高销售效率的目的。

综上所述，作为饲料企业，通过大数据整合技术资源、营销资源和爱心，紧紧抓住客户的心，“心心”之火，可以燎原，饲料企业的“心脏”才能跳动得格外的强劲和持久。

食品安全可追溯系统建立也是离不开大数据体系。饲料企业作为重要的数据枢纽，理应承担起更加重要的责任。建立可追溯系统也要利用大数据的技术。传统的饲料生产过程产生的数据基本都是独立的，甚至是和企业供应链割裂的，未来饲料生产设备数据会和企业供应链上的配方、财务、销售和仓储数据通过数字接口完全联通。这可以减少生产的不确定性，保证饲料质量的稳定性，提高设备的效率，和客户的猪场现场的数据联通之后，可以提高灵活度，配合配方系统真正实现客制化配方，为饲料新产品的研发也能提供大量的田间数据，企业的创新速度大幅提高，真正实现产品的快速迭代。

除了以上几个组成部分之外，其他的“五脏六腑部门”与大数据也同样有着紧密的联系，篇幅关系不再赘叙。下面单独说说贯通上中下三焦的IT部门应当如何构建饲料企业大数据系统做一些单独的讨论。

评、建、培、灌四步法构建大数据体系

企业实现大数据的有效应用不仅仅只有想法就可以的，还要有相应的硬件设备和软件的投入，饲料企业在构建大数据时可以按照“评、建、流、灌”四步法来实现。

评：

第一步也是最重要的是对企业现状和未来的需求做出明确的表达，根据需求来寻找合适的合作伙伴和建立自己的IT团队。评估工作最难的一点是不是明确现状，而是预测未来。从企业战略出发，倒推回来制定现有的大数据系统架构。

如果企业是一个不断生长的房子的话，我们可以把大数据系统的构建看成建设或更新给排水系统，管道的口径和承重决定了使用的效果。鉴于饲料行业非结构化数据较多的特点，选择数据库平台时，尽量要选择当系统被插入数据时，它能够将它视为结构化数据库，而当您需要输出数据时，又使您能够充分利用其非结构化数据结构的优点，这样才不会顾此失彼。比如安佑集团在评估时，就注意到安佑由于科技的先进性和前瞻性，养猪的技术数据是未来服务客户的差异化数据，所以在安佑在饲料行业首次选择了世界先进品牌的SAP的HANA。结合SAP Business One和CRM，保证了对客户养猪生产的持续快速指导的需求。

建：

在构建大数据体系是时候，要取得高层的认同，对流程进行不断地优化，人性化的界面设计和交互体验是构建体系关键中的关键。

培：

在全面实施之前的试点工作是大数据体系建设中不可或缺的一环。这个阶段不光是要进行调试，最主要的制定和部分实施对使用者，尤其是客户和外勤的销售人员，平时接触IT方面的东西就少，所以一定要制定效率高的培训方案，让一部分人先掌握起来，以点带面快速掌握。

灌：

在系统构建完成后，大数据在这个管道里流动起来了，关键的问题就是在不断的“灌入”数据的同时，对使用者尤其是在和客户接触的MOT做出快速反馈，饲料行业下游养殖业的特点是生产最终产品的设备是具有生物性的活体，如果没办法快速反馈和提前准备替代方案的话，会造成巨大的损失。

结论

“人类以前延续的是文明，现在传承的是信息。”这段话说明了数据正在成为资产，大数据占据供应链将使企业的数字化进程加快了步伐。据说科学家现在正在研究人类的数字化传输，作为企业的五脏六腑当然也可以通过大数据实现数字化。结合饲料行业的特点，通过大数据挖掘出客户的需求，预测客户的行为，提高客户的养殖生产成绩，提升客户自身的服务体验是未来必然的趋势。

SAP Business One案例分享：

安佑集团创造绿色饲料生态系统，通过信息化平台，建立覆盖全球的生产、成本、定价、销售和质量追溯体系。

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