农业一二事|农产品数据运营，该如何操作？
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要解决数据运营问题 ， 首先要有数据 ， 其次要找到应用场景 ， 然后要有数据运营队伍 ， 接着是运营成果考核体系 ， 最后则是技术工具（包括数据分析和数据挖掘 ， 甚至是AI能力 ， 可以使用开源或dàobán） 。
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之前的信息化 ， 代表者就是ERP ， 但是ERP对于农业来说太重 ， 现在可行的在上面套一层轻量级的应用 ， 符合农业行业特色的轻量级应用 ， 能实现业务在线化 ， 并把业务流程和业务数据写到ERP软件里 ， 同时复用ERP软件中的主数据 ， 典型的应用就是电商前台 ， 订单产生于电商前台 ， 以后写入到ERP后台的订单管理 ， 再由订单管理 ， 形成生产计划 ， 来到前端的作业系统 。 如果不用ERP的物料主数据 ， 则无需在ERP中生成生产计划 ， 来做BOM转换 。
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图1-农业业务信息化
同时业务在线化必须要解决的是系统集成问题 ， 一切系统集成的背后都可以归结为数据 。 所以很多人看到这里 ， 一定会以为我为了解决系统集成或者是数据集成问题 ， 会推荐数据中台 。 但对于农业而言 ， 中台不是万能的 。 我的推荐是：钱多且有长远规划 ， 就使用ERP软件 ， 毕竟人家自带集成平台 ， 比起自己从零开始构建 ， 会划算、稳定的多 。
现在的云计算厂商推荐咱们农业整个行业用中台 ， 只不过是因为中台构建后 ， 会承载诸多的微服务（微应用） ， 这些都会很耗IT硬件资源（如服务器等） ， 就需要向云计算服务厂商采购IT硬件资源（公有云） ， 然后他们靠提供IT硬件资源赚钱 。 且他们上层的农业行业应用 ， 大多都是生态合作伙伴开发 ， 贴他们牌子 。 其实中台最大的价值就是复用 ， 是信息化软件的产品功能层级的复用 ， 农业行业里面 ， 很多公司明显暂时都不需要的信息化复用（跨农业生产、加工和贸易的多元公司除外） 。
对于业务在线化 ， 我在另一篇文章中 ， 对生鲜电商这个农业业态做了个样例：《从技术架构 ， 看生鲜电商的核心技术能力塑造》 。
由于生鲜电商未来可谋求上市 ， 所以还是直接用写了ERP软件 。
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其实农业的数据心运营应用场景 ， 正好每个应用场景都可以成为一个SaaS产品 ， 孵化一个农业信息化服务公司（农业互联网公司） 。 后面会有专门的文章介绍农业的应用场景 ， 其中就会包括数据分析的应用场景 ， 如电商的推荐算法、平台营运分析 ， 还比如需要用到数据算法模型的病虫害识别、长势分析、土地确权、大棚补贴核查、质量追溯、价格预测等等 。
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图2-农业数据运营应用场景（观麦或蔬东坡的生鲜加工过程可视化）
查找农业数据分析应用场景的方法无外乎:
1）涉农企业识别内部的企业运营和企业治理需求和需要 ， 进行农业相关的数据分析 。
2）农业创业/服务公司 ， 从自身的商业模式出发 ， 通过数据分析和数据挖掘等技术 ， 帮助客用户实现某种价值 。 如食配企业的ERP信息化服务商（观麦和蔬东坡）通过数据运营 ， 提高食配企业加工效率和准确率 ， 做电商的活动运营更有效了 。
运营场景不止以上我举例的 ， 欢迎大家留言交流数据运营场景 ， 如果需要某些特定应用场景下的业内最佳实践 ， 也欢迎留言 ， 我将知而不言 。
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在找到合适的数据运营场景以后 ， 就需要建立团队还实际运营这些应用场景 ， 最终给自己或者客用户带来价值 。
数据运营队伍的构成可以有如下的多个角色 ， 具体视企业大小和商业模式范围而定:首席运营官、数据产品经理、运营经理、数据分析师、业务分析师、数据挖掘工程师、数据建模工程师、数据算法工程师、ETL工程师、大数据工程师、数据仓库工程师等 ， 一般越靠前岗位价值越大 。 最好数据运营队伍还具体规划能力 ， 不仅是产品规划、运营规划 ， 还需要商业模式规划 。
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图3-农业数据运营队伍
对于农业如果是撇开数据运营 ， 单纯是运营的话 ， 这个首席运营官/运营经理 ， 最好是有股份（成本投入） ， 且投了钱的 ， 可以形成公司运营共同体 ， 不仅局限于某一块的运营 ， 而是到了共同运营、公司治理层面 。
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对于运营过程和结果 ， 都是需要考核的 ， 但是由于农业的特性 ， 很多工业上的运行考核、互联网的运营考核并不适用于农业 。
所以需要涉农企业定制化自己企业内的运营效果考核体系 。 农业创业公司在贩卖自己的解决方案和产品的时候 ， 也建议将考核体系、运营体系、管理体系等制度化体系化的服务 ， 也能对农业输入 ， 真正做到有硬也有软 。
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图4-农业数据运营考核体系
数据运营效果的考核体系有如下样例:
1）电商传统的运营指标 ， GMV、转化率、复购率、各种活跃度 。
2）农业营销活动的实际POI 。
3）最直观的是年销售额、年销售量、成本、库存周转率、合格率、退返率、现金流转率 。
4）运输平均时长、产线作业时长、采购现金支付率 。
【农业一二事|农产品数据运营，该如何操作？】
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数据运营能有指标考核效果 ， 并有应用场景 ， 整个数据运营体系运转一段时间后 ， excel并不能再支撑起这么大的一个运营体系 ， 这个时候像BW、大数据平台就十分有价值了 。
IT技术是需求发展到一定层级 ， 量变引起质变 ， 这个时候价值才做大 ， 做农业绝对不能为了技术而应用技术 。 现在和过去 ， 被厂商吹嘘得火热的农业物联网、农业大数据、中台、自动化技术等 ， 只有真正需要的时候才考虑应用 ， 否则就是冤大头 。
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图5-农业技术工具（云大物移智）
对于高效有效的数据运营 ， 可以应用的技术工具有:
1）数据采集：当然是农业物联网和自动化加工设备 ， 但是农业物联网的应用需要切合自身实际 。
2）数据存储：现在都用hadoop（Hive） 。 当然使用BW啊 ， MPP数据库啊 ， 甚至RDMS都可以 。
3）数据计算：一般使用hadoop上的计算组件 ， 有一堆 。 算法引擎也在这 ， 什么区块链追溯、病虫害识别、农业大数据分析、农业知识图谱、农业数据算法都在这 。
4）数据管理：一般用数据治理平台啊 ， 还可以用数据中台 。
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最后农业数据运营就是需要以场景驱动、以价值为导向 ， 根据场景选择合适的数据采集和数据计算工具 。 当然那些钱多人多的公司也可以建全套 ， 解决一个场景 。
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