大数据是新油

Lorne和Vicki Tannas

Lorne和Vick Tannas是中国Genesus农场的猪专家和核心支持。

lvt@mymts.net

“你不知道你不知道”，我们中许多人继续以同样的方式，因为担心变革，即使这意味着要陷入灾难。恐惧是人类行为的主要力量，而不是幸福感。使用不足数据的错误远远少于根本没有使用数据的错误。收集数据后，一些最好的理论来自于你，因为你会意识到另一个现实。 “你不知道你不知道”。

没有目的收集数据只是一个制作工作项目。从比较数据开始，观察最佳做法，您的农场与另一个农场。这将让你认为有“事情发生”。然后进展到数据挖掘自己的数据才能被通知。（记住，这不是关于数据，而是被告知）。当别人得到别的东西时，为什么要得到这些结果？

竞争对手遗传公司的一名工作人员曾经说过：“难怪Genesus做得比其他人更好，你们拥有所有最好的农民购买你的遗传学”。乍一看，这似乎很有趣，然后我想，我同意他的看法。当您根据从这些“最佳农民”收集的数据查看信息时，它确实支持他的观点。另外一个农场做得比我农场好，因为他们得到了更好的结果。我的农场需要做一些“最佳农民”正在做的事情，看是否有帮助。然后我们收集数据并尝试我们的假设。在某些情况下，很简单，就像使用更好的遗传学，但在大多数情况下，它是多因素的，可以相互依赖。

我们来看看几个Genesus农场：农场A和农场M农场M做了很多很好的事情，但不会像他想要的一样多，并且有很多的断奶前死亡率。

然后，农场M与农场A进行比较。断奶前死亡率是这些多因素因素之一。健康，环境，存货和营养都起着关键作用。查看此数据，我们可以发现农场M的出生体重很低。出生和存活的总出生人数大于农场A，但农场A断奶更多，断奶前死亡率更低。我们不必证明出生时体重过轻会导致分娩中更高的死亡损失，这已经得到证明，我们可以在互联网上找到很多支持该数据的数据。低出生体重的猪需要更高的温度，更多地注意细节（初乳管理，分乳）。低出生体重的猪会导致慢性疾病，并将其传播给更大的健康动物。如果平均重量为1.3公斤，出生在800克以下的猪将很难存活。最低的重量是多少？钟形曲线有多宽？意思是，一窝或两窝之间有多少变化？如果我们可以通过增加出生体重来使钟形曲线向右移动，那么我们将假定底部的尾端也将向右移动。如果我们可以将钟形曲线向右移动，则断奶前的死亡率会降低，而断奶的仔猪会更多。

农场M假说是 “如果我有更重的出生体重，我的断奶前死亡率会下降，我会断奶更多的猪”。

增加饲料预分配是一件容易尝试的事情，但我们需要变得更加了解。通过深入挖掘这两个农场，我们发现农场A在大约90日开始增加或增加妊娠饲料。农场M等待到100日，喂养妊娠母猪。从85天起子宫发生的情况是胚胎从20克蛋白质每天需求需求到200克每天。农场M等待直到日子100的母猪都陷入蛋白质摄入不足。母猪然后开始从自己的身体中吸取蛋白质和必需营养物质。当我走过牧群时，有很多母猪从头尾开始排出。这是一个很好的方式来看看母猪是否正在失去身体。

一个好的假设会比它回答更多的问题。这是收集数据的。这就是当你得到通知并开始提出其他问题并进入一个新的现实的欣欣向荣的时刻。 “我现在知道我不知道”。

其他一些问题：年龄是一个因素？ Gilts以约39％吸收维生素和矿物质，其中五只母猪吸收率下降至16％。这个吸收率是一个因素吗？我的营养水平预分配足够的16.12总共出生吗？如果我们正在制定基于12并且获得16，我们将33％缺乏仔猪营养需求。我在12上分泌乳汁吗？我的养育和平衡肥料有多好？

我的环境是什么样的？等等。

数据已经成为一种资源，如石油，可以开采提供创新和洞察力。您可以拥有没有信息的数据，但您不能拥有没有数据的信息。用你所拥有的数据做一些事情，收集更多的信息。不要只接受你现在的现实。

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