县级农业大数据平台实践经验及案例分享-布瑞克黄桂恒在农产品流通大数据高峰论坛精彩分享
尊敬的各位领导，各位来宾：
非常荣幸有机会在这里跟大家分享一下我们的农业大数据，包括我们在商水,在河南做的一些实践的经验和案例。我的分享包括三个部分；一个是我们关于农业大数据的总体的规划，我们未来的一个蓝图；一个是我们现在的大数据系统的介绍和我们的内容积累;第三个是我们未来在商水实践的一个案例。
我们农业大数据市场的情况，刚才杜主任还有任所长都讲过了。农业市场方面，这些图都是我们最近新闻热词：“蒜你狠”，不只商品价格高的时候，价格低的时候对蒜农的伤害也很大。“姜一军”“豆你玩”“火箭蛋”前一段鸡蛋价格暴跌的时候，听说广东有两个蛋农，最后负债的自杀了，这叫血迹。自杀以后鸡蛋价格然后又涨上去了，这个也令人非常非常痛心，“糖高宗”“猪你涨”猪价的这种周期性，这些现象在我们2000年之后在整个农产品的流通领域层出不穷，对整个农业产业的伤害非常大。另外我们还有一个现象；农业产业的结构性失衡，天量的库存和天量的进口并存，因为我们原来就是做这个大宗农产品研究的，那我们非常清楚，中国现在一年从沿海进口上亿吨的两种产品，大豆就8000多万吨。我记得我们孙总在2008年做大豆的过程预测时候，当时的大豆进口只有三四千万吨，我们当时做的预测2010年突破5000万吨，孙总则做了一个预测，说到2020年将会突破1亿吨，这个对我的冲击非常大。那从十年前我们做的那个模型来看，现实在一步一步的迈向预测情况。但是，我们每年国控、收储也有上亿吨，就是最典型的玉米、小麦这些主粮，靠托市收购，但收购就有很多问题，我们把产品收进来，实际上补贴的不是我们内部的农民，可能也就是享受到哪些价格能力，但是大量的低价农产品冲击造成了我们国储的库存高企，最后财政带来很大的压力。这个总结下来就是：由于我们结构性的失衡，我们的产品供应和需求之间产生了结构性的不匹配，总量看起来获胜，但是，好东西紧缺，另外价格非常扭曲，这对我们来讲，会对我们的农业供给增长有很大的要求，对我们地方农业的发展也提了一些很大的问题。
比如说由于农产品的这种价值，由于农产品的这种供应的扭曲，我们地方农业产业在定位的时候面临着很多难题，农周期对地方的冲击，我在做政策决策的时候，我在扶持重点产业的时候，万一遇上同质竞争重复的这种抵制竞争怎么办？比如说我去新疆出差的时候，新疆的红枣几年前卖得很好，但是到今年,很多卖不出去，为什么所有的地方都在种红枣 ，而且种出来了，一模一样，最后这个原先的市场渠道消化不了，那现在造成了很大的问题。然后，引资引智的痛点，地方要发展最重要的资本和人才，如果定位不清楚，如果这个产业规划不清晰，那么，我们在招商引资方面如何把有竞争力的企业引过来，有竞争性的企业过了稳定的周期以后能不能在这种市场状态下活下来，如何做大做强，对我们地方上贡献税收，那这就是一个问题。
最后，企业生存和我们本土产品的营销能不能利用我们现在的互联网把这个产品的附加值给提升，跳出农周期，我们就说前面的那些农周期那都是大众的供应同质化竞争带来的这种恶果，那么怎么跳出来，靠的就是我们品牌化，我的这种差异化竞争，能不能把这些痛点给解决掉？我们提出来，我们农业大数据要干什么？刚才我们杜主任从技术，从国家政策层面给了很多的解释，那么我们从企业的层面，从我们参与到县一级的这种农业产业，这种研究和发展服务的层面，我们提出来，农业大数据的核心价值在于做好地方农业产业的雷达和窗口，雷达是什么？利用农业大数据信息的这种优势来打破这种信息的壁垒。从理念去建模去分析，给地方农业产业做好规划支持，把你们的资源禀赋找到，你们的差异化在哪里？整个农业产业规划未来的这个路径有没有和我相类似的？我的竞争对手在哪里，我的这个消费市场在哪里？我们让市场去回答这些问题，而这些问题需要用大数据，具体的一会我再讲，就是说这个数据体系的这个理念，然后我的重点方向明确了，至少有一个合理的支撑。
我们要去招商引资，要把好的企业引过来，那么这些企业在哪里？我们需要什么样的经营模式的这些企业，它的商业模式和我们这个资源匹配程度怎么样，这些也需要我们像一个雷达一样，这个企业像天空中飞过的这些飞机，这些战斗机我们能够找到它们，降落到我们本地，这个需要有一个大数据平台，我们的整个经营主体的一个大数据平台做一个匹配，做一个结合分析。最后，落地的企业，企业来了以后，面对市场竞争，面对千变万化的这种市场形势，我们应该怎么去给它做好服务，这就是一个大数据应该去解决的问题，那如何去做好风险管理？如何找到你的市场如何去把你的品牌包装，如何通过大数据的方式把它卖出去，这是我认为我们大数据最重要的，要给地方农业产业发展做贡献。要从这三个事着手。那么下面讲一讲我们具体怎么做这些事情，一个是整体的这个规划，把总体的规划总结出来，“1+3+n”，“1”是什么呢？“1”是一套标准的数据的管理系统，这个我们已经做了很多年，就是整个数据的存储获取，然后融合、清洗、供应然后发布。共享的这种机制，三套基础应用系统，那就是数据的共享可视化分析、监测预警，最后，服务于生产流通还有政府这种涉农决策的各种应用系统，这个我非常认同。杜主任刚才讲的要在服务中要在应用中产生实时的，可以去采集的数据，然后这些数据都是非常鲜活的，这就是我们的1+3+n。最后这1+3+n会形成一个闭环，这个是国务院关于现在农业大数据工程的这个核心要求，这个文件就不具体读了。
然后，我们画一个蓝图，从农业产业发展的痛点出发，全面服务县域农业，形成数据的集聚效应，刚才我讲的我们的“1”就是我们的整个数据标准数据管理系统，然后往左边是我们的应用及服务，互联网加农业运用常见，从种植养殖加工到消费，包括政府和社会服务管理决策我们开发一系列的应用系统，通过应用系统的服务，我们把县级的应用服务中心建起来，哪一个县涉农的服务千千万万，而且那个涉农的主体也很多，我们现在深入到一个县里面去把这个事情做好了，我们还不是特别多，那么在一个县做好了，我们把它数据标准化，我们有县级的应用数据服务中心到我们的云端，然后，县的这些数据汇聚起来，就会形成一个集成的效应，最后有我们的服务标准分析应用，市场的风险预警和种养殖的决策风险评估厂家决策风险管理品牌规划市场推广产业规划和招商对策，服务对象。
我们在云端的平台，我们还要做一个事情，是县里的这个平台比较难做的，是什么呢？全球的农业生产流通数据的调查分析和国内主要农产品的全产业链的这些数据，因为一个县，他的力量总是有限，很难把这些数据都整理到，那么你县里面的一个点再怎么把他的这个数据做好，对未来的规划仍然需要一个背景数据的支撑。在建国的时候有一个合理的方向，我们刚才讲了这个数据要解决的问题，数据从哪里来，数据如何管理，数据怎么应用，我给画了一个闭环，数据从哪里来，一开始是政府推动，刚才杜主任也讲到了，现在农业部也正在制定农业大数据的指标体系，还有未来的我们的整个标准，这个是政府去推动，整合我们原有的这些数据资源，那么数据管理这一块，我们有十几年开发积累的系统，包括我们这个系统的应用这块市场上也有很多，然后用数据的应用，那需要我们有专业公司去围绕像这个种植业养殖业和这个农产品的流通加工、产品品牌和政府社会事务。这样的一个平台支撑起这些应用，完了以后，应用场景和服务会产生大量的数据，源源不断的可以采集的及时的准确的真实的数据。这些场景以前跟互联网是隔离的，他真正的用上信息服务以后，它会在信息世界里面留下它的足迹，而这些足迹都是我们未来的数据的保护，就像淘宝，它为什么现在能够去做很多的衍生的工作，是因为它十几年来互联网的这些行为数据，在那上面有很多的积累，那这个就是数据的金矿。
我们要致力于把这样的一个闭环在一个县里面形成，然后，和我们全国各个县的这种平台数据标准一个数据集群，最后把服务再反馈回来，给我们县里面去做，这样的话，就是说把我们的数据孤岛给它做一个联通。
这是我们整个系统的架构，这是世界城数据做的，然后大数据管理系统，然后基础的运用系统，产业链系统。把基础应用系统这一块，给大家简单的分讲一下。
基础运用系统。我们的目标就是快速的构建现有的整个数据管理的能力和清洗、存储、发动这样的一个能力，并且在县一级的层面去建立我们数据的可视化分析，监测预警的这些应用，这是我们的一些系统的架构，大家可以简单看一下，我们整个系统的这些细节，我们前端的应用解决了数据的共享、查询、可视化并分析，这就是我们布瑞克多年的积累，现在国内排名前20的农业院校在做农业数据采购的时候基本上都会考虑我们，这些院校中我们中标了绝大部分，我们大数据的价格监测预警跟中蔬协一起，我们为发改委做一些这种价格模型、预警预测方面的一些支持。然后我讲了我们现在的这些数据积累，大家从产生数据到分析数据到模拟现实，那我们现在的在某一些品种上，那某些品种让我们基本上已经实现了打通。这里面的模型我就是给大家简单讲之前我们做的大蒜的价格的运行指数。
在应用场景和服务方案方面，我们把它分为五大类，从土地、种植业、养殖、农产品加工流通、农产品品牌、还有政府治理和产业规划，推动应用系统的使用。土地种植业的大数据的应用场景，一个是我们在做的围绕土地做文章，互联网+土地流转+第三方的农地服务以及农村金融。土地流转，现在中国在搞土地确权流转，我觉得这件事情意义非常重大，就像以前搞商品房的房贷一样，有了土地所有权经营权财产权的概率，那么我们流转的平台建立起来，有了这些交易数据，我们就对整个农业生产它的方向有了一个最基本的一个判断和了解，那对一个地方的农业生产的这种结构化程度以及它的整个经营的水平有一个基本的了解，那么在这个基础上呢，把找地找钱找服务这些事情给农民去解决，尤其是要解决找钱找服务，这里面的服务包括现在很多的第三方的社会化服务，甚至包括我们给它引入互联网来引用我们现在的这种大数据方面的精准种植，把服务做好，自然而然的平台就有了人气，我们大量的围绕种植和大数据的精准应用场景就出来了，这里面确实把很多这种各方面的技术运用到系统里面来做的一些东西，包括农机的调度管理，农作物的涨势和固产应用，是用的遥感技术，病虫防害的精通运用，自然灾情的防控运用，农机服务。关于养殖方面的一些应用，我们把一些比较先进的基因测序和疫病防控结合起来，做一些精准化的两个信息化的管理的服务，然后给地方政府让我们协助他们去做疫病防控，这样一些本来在政府的管理职能序列里面的市场，那把事情做出来，我们在服务器里面的养殖业指标体系，数据的精准的描绘，有一个最基本的基础，这个就是我们说的我们要在服务和应用中去解决问题的同时产生数据，反馈上来，然后每一个县和每一个县形成一个数据的一个集群。
我们的市场的产销的预警，尤其是我们一些大宗的基础作物，还有县里面的一些比较大规模种植的一些产品。这里面就是我们已经在做了，现在我们中国的基础农产品整个群产业链的一些指标数据体系的配置，我们已经有一个基础的农业数据库，我们怎么干呢？一开始干得很辛苦，在做那个指标体系数据汇集，在没到数据挖掘之前，我记得我创业的时候我们就在中国国家图书馆对面我们天天就去图书馆，就是抄录，然后有了点钱就去复印，大批量的复印以后拿出来电子化、校正、入库，最后能够形成观念和分析。我们给国家图书馆的复印费贡献了将近20万，复印出来了纸质的资料，估计能够摆满整个台面，前期做了很多的基础工作，所以说我们实际上对政府的数据开放事情抱有非常非常大的期待。
因为我们原来做的这些工作指标体系数据汇集，这个事情如果在美国，实际上美国农业部已经在1960年的时候，他们通过美国的农业信息档案，已经解决了。现在美国的创业是在关联分析、深度分析、决策辅助这块，他们一个20人的创业公司利用美国农业部的数据，利用美国气象局的数据，利用当场的数据，他们能够做到估值10亿美金。就是一个大数据的那个金融服务公司，最后卖给了一个公司十个亿，但是我们现在一个20人的团队只能花20万，然后到国家图书馆先把数据花了一两年时间整理出来，然后通过这种方式我们开始做大宗农产品的，这种产销的决策分析。我们通过这样一种方式，在国内主要的农业企业，然而我们都已经在中粮光明或者包括ABCD包括中储粮都使用在我们的这样的一个决策服务，我们和广东农垦把我们的决策服务带出去以后合作四、五年，我们在广东开展的油脂和一些饲料的这种贸易的这种决策给他们带来了非常非常大的这种价值，从而也支撑了我们整个电子商务平台平稳的发展。
目前我们在大规模的基础农产品领域的数据积累，我可以给大家说几个数字。我们现在在全国有几十个城市，有我们的城市的合伙人，这些合伙人下面有几十家，每一个合伙人可能有几十家上百家，他们的中小低端的这样的一些食品加工厂饲料加工厂，那么汇总上来，我们掌握了国内几万家以上的食品加工业，饲料加工业这样的企业的真实的产销信息，这个对我们，对我们商水也好，我们中原的这些原粮产地做服务，就会有非常大的一个价值。
另外一个我们在做的事情，是利用大数据的基础做市场营销。
我们在苏州的时候也投了一个公司海林，他们在做一个互联网的电视营销系统，每天浏览量20亿tv，我们把我们的品牌产品，做好定位包装，做好策划宣传，然后通过他们推广出去，因为大家知道电商时代1.0已经过去了，2.0也已经过去了，现在3.0的时候那你在京东在淘宝买流量是非常贵的，现在主要在京东淘宝上卖得好，这个事情就像到商场上去，你要排到前面，你要花很多钱去买一个流量。对于我们很多边远地区很多贫困地区的合作社和企业来讲，他很难去承受的。他这个钱花不起，那么我们把这些资源整合进来，再结合我们的品牌包装推广能力，未来我们把事情要和扶贫的工作结合，然后在全国200个贫困县推广我们这样的一个服务。
这个也是我们品牌的一个策划宣传，这个就是布瑞克的老本行，也是我们实力，不过我们现在还要强强联合，我们和美思美誉国内最顶级的品牌团队有合作。像大寨核桃露、中和、很多这种品牌都是他们一手策划的，那现在也是和我们做这样一个服务，刚才讲的是在种、养、卖这些环节大数据，对于政府来讲我们在产业规划智能决策区域农业做一些公共服务上面我们都有这些方案，并且都有比较成熟的系统，从区域的农业大数据中心农业数据融合采集存储展示，在信息推送服务，前端的应用、网站、客户端到手机我们都有在做，然后这是我们的一些政府应急支持系统展示，包括服务，还有智能安全一些系统。最后，是布瑞克一些工作基础。我们这个平台做了很久，这个是我们11年的数据积累，刚才讲到做农业非常累，做农业数据更累。
十年前大家知道农业数据是什么吗？根本就没有人关心这个，所有的数据躺在各个地方睡大觉。我们从那个时候开始做了很多这样的事情，这是我们在商水做了一些案例，也欢迎大家在下午到我们的展厅去参观，就是我们的一些大数据的更新的一个画面以及一些报道。
我们跟着政府怎么合作，方式非常灵活，有和商水县共同成长来一起去探讨模式的过程，我们去把东西做出来，也有去为政府建设，然后政府采购使用，也有我们先去建设，然后政府租赁或者是回购这样的服务。我们做的过程，其实我给总结了一句话就是“扶上马还要送一程，而且还要跑起来，”就是基础建设到系统提交内容运营，包括我们相关产业的规划有需要的全国全球的这些数据支撑以及未来的这样的一个产业决策模型的一个开发，这是我们布瑞克的一个强项，这也是农业大数据未来我们要把地方农业产业发展事情能够解决一个最重要的一个支撑。在未来，我们讲大数据和规划的一个蓝图，从土地端到生产端到整个加工消费端，从规划到土地的管理到农业生产到整个产品销售，我们利用大的线给它串起来，并且在过程中我们应该是一个开放性的生态。
有很多的专业团队，像这里面写的每一个，像气象服务农作物估产都是一个非常非常专业的事情，我们把数据给做好，我们把开放的生态给构建好，同时结合现在政府的数据，开放这么一个潮流，打造这么一个平台去孵化、去培养。我们利用数据发掘价值形成应用的大量的团队，最后能够拓展我们的应用服务场景，同时能够激活我们大量的现在还在线下的各种设备的产业，那这样的话要大量的数据背后支撑地方农业产业发展，今天的分享就到这里，感谢大家。
布瑞克农业数据