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个人简介：李洪波 安佑生物科技集团有限公司 营销中心品牌推广总监
       1990年毕业于吉林省延边大学，历经养殖、动保、饲料行业洗礼，2002年起服务安佑集团累积十一年，畜牧行业的一名老兵，长于销售管理、品牌建设及营销培训，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，并根据最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•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：第一，整合企业数据的能力；第二，探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力；第三，进行精确快速即时行动的能力。


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