Big Data to nowy olej
Lorne i Vicki Tannas
Lorne i Vick Tannas są specjalistami ds. Świń i jądra wsparcia dla gospodarstw Genesus w Chinach.
lvt@mymts.net
"Nie wiesz, czego nie wiesz", wielu z nas nadal robi rzeczy w taki sam sposób, jak z powodu strachu przed zmianami, nawet jeśli oznacza to przejście w spiralę. Strach jest znacznie bardziej dominującą siłą w ludzkich zachowaniach niż euforia. Błędy przy użyciu nieodpowiednich danych są znacznie mniejsze niż w przypadku braku danych. Niektóre najlepsze teorie przychodzą po zebraniu danych, ponieważ wtedy stajesz się świadomy innej rzeczywistości. "Nie wiesz, czego nie wiesz".
Zbieranie danych bez celu to tylko projekt roboczy. Zacznij od danych porównawczych i obserwuj najlepsze praktyki, twoje gospodarstwo w porównaniu z inną farmą. To sprawi, że będziesz myśleć, że "coś się dzieje". Następnie przejdź do eksploracji danych własnych danych, aby uzyskać informacje. (Pamiętaj, że nie chodzi o dane, ale o informowanie). Dlaczego otrzymuję te wyniki, gdy inni dostają coś innego?
Pracownik firmy genetycznej konkurenta powiedział kiedyś: "Nic dziwnego, że Genesus radzi sobie lepiej niż reszta, macie wszystkich najlepszych rolników kupujących waszą genetykę". Na pierwszy rzut oka wydaje się to śmieszne, a potem myślę, że się z nim zgadzam. Kiedy patrzysz na informacje oparte na danych zebranych od tych "najlepszych rolników", wspiera to jego argumentację. Inne gospodarstwo radzi sobie lepiej niż moja farma, ponieważ uzyskują lepsze wyniki. Moja farma musi zrobić coś, co robią "najlepsi rolnicy" i zobaczyć, czy to pomaga. Następnie zbieramy dane i wypróbowujemy naszą hipotezę. W niektórych przypadkach jest to proste, jak w przypadku lepszej genetyki, ale w większości przypadków jest wieloczynnikowe i może być współzależne.
Spójrzmy na kilka farm Genesus: Farm A i Farm M. Farm M robi wiele bardzo dobrych rzeczy, ale nie odkurza tyle, ile by chciał i ma dużo przedśmiertnej śmiertelności.
Farma M następnie porównuje z Farmą A. Śmiertelność przed odsadzeniem jest jedną z tych wieloczynnikowych rzeczy; zdrowie, środowisko, stan magazynowy i odżywianie odgrywają kluczową rolę. Patrząc na te dane, widzimy, że masy urodzeniowe są niskie w gospodarstwie M. Łączna liczba urodzeń i urodzeń żywych jest większa niż w gospodarstwie A, ale gospodarstwo A odstawia się częściej i ma mniejszą śmiertelność przed odsadzeniem. Nie musimy udowadniać, że niska waga urodzeniowa spowoduje większą śmiertelność podczas porodów, zostało to udowodnione i możemy znaleźć wiele danych w Internecie, które to potwierdzają. Świnie o niskiej masie urodzeniowej wymagają wyższych temperatur i większej dbałości o szczegóły (zarządzanie siarką, dzielenie ssania). Świnie o niskiej masie urodzeniowej mogą przyczyniać się do chorób przewlekłych i przenosić je na większe, zdrowe zwierzęta. Jeśli średnia wynosi 1.3 kg, świnie urodzone poniżej 800 gramów będą miały niską szansę na przeżycie. Jaka jest najniższa waga i ile? Jak szeroka jest krzywa dzwonowa? To znaczy, jaka jest zmienność w miocie lub między miotami? Jeśli możemy przesunąć krzywą dzwonową w prawo, zwiększając wagę urodzeniową, założylibyśmy, że dolne końce również przesuną się w prawo. Jeśli możemy przesunąć krzywą dzwonową w prawo, będziemy mieli mniejszą śmiertelność przed odsadzeniem i więcej prosiąt odsadzonych.
Hipoteza M farmy; "Jeśli mam cięższe wagi urodzeniowe, moja śmiertelność przed odsadzeniem spadnie i odstawię więcej świń".
Zwiększenie udziału przed porodem w paszy jest łatwe, ale musimy być bardziej świadomi. Wchodząc głębiej w dwie farmy, odkrywamy, że Farm A zaczyna zwiększać lub zwiększać karmienie w ciąży o dniu 90. Farma M czeka do dnia 100, aby karmić piersią ciążową. Co się dzieje w macicy od dnia 85 to zarodek pochodzi z 20 gramów białka potrzebnego na dzień do 200 gramów dziennie. Farm M czekając do dnia, w którym 100 ma lochy popadające w niedobór białka. Następnie siać zaczyna pobierać białko i niezbędne składniki odżywcze z własnego organizmu. Kiedy przechodziłem przez stado, wiele macior zaczęło się rozdawać przy ogonie. Jest to dobry sposób na sprawdzenie, czy lochy tracą masę ciała.
Dobra hipoteza otworzy więcej pytań niż odpowiedzi. To właśnie gromadzi dane. Jest to euforyczny moment, kiedy stajesz się świadomy i zaczynasz zadawać inne pytania i przenosić się do nowej rzeczywistości. "Teraz wiem, czego nie wiedziałem".
Kilka innych pytań: czy wiek jest czynnikiem? Gilts absorbują witaminy i minerały w około 39%, gdzie pięć parzystości loch wchłaniania spada do 16%. Czy ten współczynnik wchłaniania jest czynnikiem? Czy mój poziom składników pokarmowych przed oproszeniem jest wystarczający dla urodzonych w całości 16.12? Jeśli formułujemy w oparciu o 12 i otrzymujemy 16, jesteśmy 33% z niedoborem składników odżywczych dla prosiąt. Czy podzielę ssące mioty na 12? Jak dobrze są moje mioty hodowlane i balansujące?
Jakie jest moje środowisko? I tak dalej.
Dane stały się zasobem, podobnie jak ropa naftowa, mogą być wydobywane w celu dostarczania innowacji i wglądu. Możesz mieć dane bez informacji, ale nie możesz mieć danych bez danych. Zrób coś z posiadanymi danymi, zbieraj więcej i bądź na bieżąco. Nie akceptuj swojej obecnej rzeczywistości.
Kategorie: Global Tech
Ten wpis został napisany przez Genesusa