大數據處理在飼料企業中的應用

常 猛

（南陽農業職業學院，河南南陽 473000）

大數據處理技術是現代化企業生存與發展的命脈，決定著企業經營戰略的制定和重大決策的調整。飼料業作為國民經濟的重要組成部分，正面臨著產品同質化嚴重、生產成本驟增、供應鏈管理低效、物流運輸困難及技術人才短缺等一系列難題，嚴重阻礙飼料行業的平穩運行與長遠發展，而造成以上問題的根本原因在于企業大數據處理技術應用不充分和不完善。因此，飼料企業要重視大數據處理技術的效用，加快構建大數據處理系統，高效收集市場信息，提高數據分析能力，利用技術優勢高效整合資源，增強自身創新性和發展靈活性，從而在激烈的市場競爭中生存下來。

1 大數據處理對飼料企業生產發展的綜合影響

1.1 對飼料企業人力資源管理的影響 國內飼料業起步晚、規模小，行業內多以中小型企業為主，這些企業普遍采用傳統管理模式，忽略管理技術革新，造成員工綜合素質偏低、組織結構不合理、培訓體系不完善等問題。大數據處理技術有助于提升飼料企業人力資源戰略管理水平，一方面，引導企業完善人才儲備庫，提供更全面、真實的員工信息，提高人才篩選效率和招聘成功率，降低人才招選育成本；另一方面，幫助企業搭建人力資源規劃體系，完善員工績效激勵機制，創建高效的人力資源培訓體系，有效降低了員工的管理成本。

1.2 對飼料企業原料采購的影響 科學采購是飼料企業高效生產的重要前提，有助于降低原料成本，提高原料質量，拓寬原料采購渠道（吳黎，2009）。大數據處理技術徹底轉變了傳統飼料企業“上門采購”的對接形式，企業依托互聯網技術平臺搭建供應商信息流、資金流與物流信息協同機制，通過確立統一的業務處理平臺，構建數據共享平臺，制定高效完整的采購方案等方式促進采購端到業務端的高效溝通，同時將采購流程化繁為簡，提升飼料采購效率和采購效益。

1.3 對飼料企業市場營銷管理的影響 隨著大數據技術的推廣應用，飼料市場需求環境和購買方式快速變化，飼料企業的營銷形態趨向于智能化、成熟化，營銷策略向著精準化、高效化方向發展。大數據技術為飼料企業提供了有效的收集、統計和分析消費者信息的重要渠道，能做到動態化檢測消費者行為，有助于企業精準細分目標市場和目標用戶，同時為客戶制定個性化的營銷方案，進而提高企業市場營銷效率，降低市場營銷成本（雷斌等，2023）。

1.4 對飼料企業戰略決策的影響 戰略決策決定了企業未來的發展方向，是企業實現可持續變革的關鍵動力。大數據技術推動了飼料企業戰略觀念、戰略目標、運營模式的改革創新，使企業明確飼料市場環境和自身定位，進而調整企業戰略目標和階段性目標。大數據背景下，我國飼料企業經營的外部條件發生重大變化，行業相關數據信息的搜集、分析速度加快，有助于飼料企業提高決策管理效率、優化決策組織結構（夏琪琦，2022）。

2 大數據處理在我國飼料企業應用中存在的問題

2.1 飼料企業對大數據處理技術缺乏重視 產業數字化轉型已成必然趨勢，但當前國內仍有不少中小型飼料企業恪守傳統實體經營思維，將原材料采購、生產加工、市場營銷管理等環節當作獨立的工作模塊，忽視整個供應鏈數據間的有效整合和科學分析，進而降低企業運作效率和實際效益（溫何雨等，2022）。其次，部分飼料企業管理者對大數據技術普遍缺乏正確認知，他們將大數據的應用重點放在消費行為的誘導、促成方面，忽略消費市場相關數據的具體變動及其對企業產品結構、營銷重點及服務質量帶來的積極思考。此外，小部分飼料企業在制定經營戰略時僅重視大多數消費者的共性需求，忽略個別消費者的特定需求或個性化需求，對目標群體和市場品類需求的細分不到位。正是由于部分飼料企業缺乏對消費者數據的動態分析，導致企業的產品結構相對單一、服務質量較差，不僅難以實現精準營銷、高效營銷的目標，而且也影響了飼料企業的平穩運行與長遠發展。

2.2 飼料企業大數據智能平臺建設不夠完善大數據智能平臺建設能優化飼料企業的業務結構，提高經營企業的管理效率和服務質量。但當前國內有少數發展規模較小的飼料企業，還未開發和建立相應的大數據智能平臺，這些企業管理者的經營思維相對固化，他們普遍缺乏對飼料市場競爭格局的有效分析，而是將經營發展的重點放在如何加大產品研發投入、降低營銷成本和運營成本管理等層面，使得這些飼料企業的發展空間受限。

此外，大多數飼料企業雖已推進智能平臺建設，但平臺內容和功能設置脫離行業需求和飼料企業發展實際，如飼料企業智能采購管理體系不健全，影響本企業獲取供應商信息的速度和質量，不利于飼料企業采購成本的控制。再如，飼料企業的智能化營銷體系不完善，造成營銷目標定位不明晰、營銷策略有效性不足等問題，潛在客戶的實際轉化率偏低（瞿文一，2020）。而且，飼料企業缺乏智能化人力資源管理系統，直接影響組織結構的內部分工和響應效率，進而阻礙飼料企業有效決策和精細化管理等目標的實現。

2.3 飼料企業管理者不能有效收集前沿信息近兩年，我國養殖業的需求加速增長，發展規模不斷擴大，養殖業對飼料質量和數量的需求相應增加，飼料行業呈高成本、低收益態勢，因此，各企業應盡快調整經營策略和發展模式，緊跟時代前沿的信息技術，不斷創新產品結構、提升產品附加值。然而，飼料市場的飽和度過高、集中度較低，行業競爭日趨激烈，一些中小飼料企業正面臨著嚴重的生存危機，產業鏈加速延伸，可利用的市場份額不斷縮減，信息化革命大肆開展。但不同地區的飼料市場需求有很大差異，養殖業發展較快的地區，飼料企業信息化程度更高，收集先進數據的效率更高，產品品類更完善、質量更好；對養殖業發展較慢的地區，飼料企業信息化水平較低，收集先進數據的效率低，產品更新速度慢，產品質量有待提高。總之，國內大部分飼料企業對前沿信息的重視度有限，搜集前沿信息能力不足。

2.4 飼料企業大數據處理技術人才嚴重匱乏高素質數字化人才短缺嚴重阻礙了現代化飼料企業的平穩運行與發展。當前，國內飼料企業主要以中小型或微型企業為主，總體發展規模較小，企業營運能力和現金流管理能力有限，與大型飼料集團相比，中小型企業的薪酬待遇和激勵機制對高端技術人才缺乏吸引力，無法為高端技術人才制定清晰可行的職業成長通道和成長規劃，這就造成絕大多數高端數字化技術人才供不應求、專業人才匱乏的局面。此外，部分中小飼料企業不重視大數據處理人才的招選育留工作，主要體現在以下兩方面。

第一，飼料企業的員工組織架構設置不夠合理，生產加工類崗位和技術類崗位所占比例較大，而大數據研發、數字化運營等崗位所占比例過小，導致企業創新能力受限、運營管理低效。

第二，飼料企業忽視員工培訓的重要性，對中小型企業而言，有效的大數據處理培訓課程和培訓方法能有效緩解數字化人才嚴重短缺的問題，但大多數企業都很難通過科學有效的培訓提升大數據人才的轉化率。

3 大數據處理在我國飼料企業中的應用優化策略

3.1 提高大數據認知水平，創新數據分析處理模式 我國飼料企業應加快轉變經營戰略思維，尤其對發展規模較小的中小型飼料企業而言，更應強化大數據認知水平，積極引進和利用大數據處理技術，用以推動企業產品結構、經營模式、管理策略和戰略決策等方面的創新。為此，中小型飼料企業應明確行業發展環境、市場需求環境，明確自身發展的優勢及不足，進而構建科學高效、系統全面的大數據認知體系，具體從管理者思維、企業文化兩方面進行改善。

第一，飼料企業管理者應樹立大數據分析思維，緊跟飼料市場需求風向，重點關注行業前沿技術信息，及時調整生產及營銷結構。企業管理者還應厘清生產端與購買端之間的供需關系，并基于競爭格局、行業情況和基本財務指標等要素，深挖這些數據背后的經濟價值，完善企業風險預估機制，提升企業抗風險能力（劉雷，2015）。

第二，飼料企業應加強大數據創新文化建設，引導員工重視大數據處理技術的重要性，科學指導員工利用大數據靈活解決工作難題，并且在企業內部開展大數據技術相關的實踐活動，不斷增強員工熟練操作智能設備的能力，創新大數據分析處理模式。

3.2 重視大數據智能平臺建設，優化數據化管理結構 我國中小飼料企業首先應深度解析行業發展難點和需求點，確定智能信息化建設目標，加快建設大數據智能平臺，保證各部門信息互通、協作高效。飼料企業應基于行業特點，逐步搭建起適用于多重業務場景的飼聯網體系，主要覆蓋智能化采購生產、在線化營銷、財會統計、人力資源管理、智慧物流等領域，使得企業運作效率更高，運營成本更低。再者，飼料企業應及時跟進行業情況，依據市場需求優化平臺類別及功能，充分利用互聯網、物聯網技術將整個生產經營、營銷服務過程動態化展示出來，便于飼料企業快速發現問題，及時啟動預警機制和應對方案。

此外，飼料企業還應優化大數據技術結構，定期檢驗和評估大數據技術的有效性，并針對飼料企業內部組織架構建立完整的數據基礎工程，加大不同部門間的溝通合作力度，降低數據重復率，提升數據準確性。

3.3 明確自身在行業中的定位，深度挖掘飼料企業前端信息 目前，飼料行業內的競爭正朝著時效性、專業化方向發展，很多企業為提高抗風險能力，加速拓展和延伸產業鏈，不斷提高產品附加值，業務混合已成為飼料市場的主流形態。對此，國內中小型飼料企業應明確自身的市場定位，及時調整發展戰略及實施規劃，具體可從以下兩方面入手。

第一，飼料企業應利用大數據平臺，深度開發飼料行業前沿信息，基于飼料市場最新需求，合理調整產品配料結構，提升產品制作技術，進而提高飼料質量和生產效益。

第二，飼料企業應依托大數據處理技術對當地養殖環境和需求狀況進行分析，從而確定信息化建設的重點內容和行動方向，不斷擴大產品品類，提高產品質量及其更新速度，充分開拓飼料企業生產規模化、管理精細化及品牌化建設路徑。

3.4 加快產學研一體化發展，構建完善的大數據人才培育模式 針對國內中小型飼料企業大數據人才匱乏的問題，各飼料企業既要加大數字化人才引進力度，完善考核激勵機制，又要推進產學研一體化模式，搭建全面高效的人才培育體系。為此，各飼料企業應從以下幾方面入手。

第一，重新調整飼料企業現行組織架構和崗位招錄比例，適度減少生產類和技術類崗位數量，合理增加大數據研發、數字化運營等崗位，從而增強飼料企業整體創新意識，提升員工大數據認知水平。

第二，重視大數據人才的招選育留工作，依據企業崗位需求，針對性地制定人力資源管理方案，提高崗位準入門檻，創新大數據培訓課程內容及培訓方式，進而提高員工的專業素養和實踐能力。

第三，加快完善人才考核激勵方案，依據崗位職責內容設置專門的績效考核指標，將考核結果作為人才晉升、激勵方案制定的重要依據，并且為數字化人才制定清晰可行的職業成長規劃，進而增強大數據人才對企業的歸屬感和忠實度。

4 結論與展望

大數據時代背景下，我國飼料市場運行環境、消費者購買需求及購買方式發生巨大改變。針對這一行業現狀，國內中小型飼料企業應提升對大數據處理技術的認知水平，加快大數據智能平臺建設，結合相關數據進行市場細分和需求定位，進而調整生產結構、營銷模式，并有效引進和培育大數據技術人才。未來飼料企業關于大數據處理的應用成果將更加高效、精準，研究方向將側重于大數據實證分析層面，相關理論體系更加科學、完善。