基于大数据背景下的饲料企业统计应用分析

刘晓南

（辽宁金融职业学院，辽宁沈阳 110122）

1 大数据与饲料企业统计应用分析相关理论

1.1 大数据 “大数据”是指在企业进行数据集合管理时，运用专业软件优化流程，根据增长决策的信息而进行的数据捕捉和处理行为的统称。大数据作为一种电子行业技术，其运行具备高速和真实的特点。将其处理模式运用在不同产业可有效提升企业规模化的数据应用范围（宋嘉奕，2021）。它可使某一产业在处理庞大的信息时实现信息处理组织架构的重新布局，明确数据应用分析结果，从而使企业盈利。

1.2 饲料行业 “饲料行业”是提供同类深加工饲料商品的企业类别。传统农业资源是人们对养殖动物提供食物保障的前提，而饲料行业的发展进一步为我国畜牧业和养殖业提供了物质条件，也影响着各个行业的产品科技化进程。饲料企业生产的核心产品（饲料）不但可以保证动物身体健康，还可在人工干预下使动物按规划阶段生长。饲料行业关联的上下游产业包括种植业、养殖业和畜牧业等。在这一产业链中，其上游为种植业，下游是养殖业，而饲料行业通过对农作物进行深加工，产出的饲料产品供动物食用。因此，饲料行业的发展通常随产业链上下游的情势而变化，呈现出明显的周期性。

1.3 统计分析 “统计分析”是指某一企业内部对原始数据进行科学、系统的整理与分析，计算出其规模和规范程度，寻找数据之间的联系，并以此为依据，完成对企业运行和生产信息的分析，并参考数据结果进行战略改进和营销推广。企业在遵循客观规律前提下，对内在管理数据的变化趋势进行量化，使其在科学领域取得最佳的效用（李孝静，2021）。统计分析已成为企业评估数据资料统计的一种客观的精确指标评价法。本文所指的统计分析是通过建立安全的数据存储库，围绕企业价值形成的直接影响企业利润的数据处理过程。

2 饲料企业统计应用的职能及作用

2.1 饲料企业统计应用的职能 饲料企业的统计应用工作职能体现在企业内部对工作过程的职责和效率细化。通过数据的分类和整理，为公司决策层提供能执行监督和反馈的信息。饲料企业的统计应用不但是调查分析功能的承担者，也在大数据时代延伸了企业内部工作的标准化范围。它与饲料企业的产业链运营内容密切相关。饲料企业通过调节统计应用的执行力度，为企业管理环境的可行性指标提供可持续的发展方略（吕磊和刘章胜，2020）。

2.2 饲料企业统计应用的作用

2.2.1 促进饲料企业的市场决策 运用统计应用可让饲料企业根据自身在市场中的综合运营表现，在行业内进行产品生产经营预判，全面推行新型营销政策。找准自身定位，挖掘企业产品特色，从而对数据进行全面的分析，以制定适合饲料企业的方案。

2.2.2 改善饲料企业的管理水平 在饲料企业中应用统计分析还表现在改善其管理水平方面。一个企业的管理过程通常蕴含资料收集、整理和导出等过程。最终通过汇总，再由企业内、外部专家给出今后发展的方向。在这一过程中，各环节层层递进，共同组成了饲料企业改善经营模式的高水平统计行为（陶仕露，2020），企业内部的统计工作可对其健康发展提供更多的经验。

2.2.3 明确饲料企业经营指标 饲料企业考核各项年度计划指标时，以目标管理规划为参考标准，结合饲料行业的周期特性确立该企业的经营指标。进一步应用预测目标完成对相关信息数据库的建设，并就细则提出建议（张培荣，2020）。这一量化分析步骤能找出企业经营中的薄弱因素，从而提出整改措施。

3 大数据背景下的饲料企业统计应用面临的机遇与挑战

3.1 饲料企业统计应用面临的机遇 （1）统计应用面临的数据分析专业化变更大幅提高了统计工作的准确性。改善了过去单纯依靠统计分析工作人员的个人经验，容易出错的问题，从而提升了决策的准确度（周昱彤，2019）；（2）使数据预测更为科学，减少传统统计工作应用中的数据滞后性。此外，及时共享，将数据信息的价值充分发挥出来，使异常数据在新的评估环境下较为快速地被检测出来，及时避免饲料企业的运行风险。使饲料企业经营者对预警信息有更加客观的依据。

3.2 饲料企业统计应用面临的挑战 饲料企业统计应用在大数据时代面临有以下几个挑战，一是数据信息量的基础工程建设对企业内部数据时效性提出了更高的要求。因此，内部工程的数据源基础设施构建非常重要。如果各部门依然各自为战，会导致数据链的重复性提高，准确性降低，从而产生数据链条错误运行的情况。对数据分析依赖性较高的周期类型企业失去了完整的协作交流机会；二是新时代对饲料企业信息分析智能化提出了更高的标准。目前，统计分析由传统的人工方式向电脑传输技术下数据分析智能化方向转变，这一变化对饲料企业数据处理系统带来了挑战（蔡玉蓉，2019）。

4 我国饲料企业统计应用存在的问题

4.1 信息收集与共享载体较少 在饲料企业统计应用中最为关键的环节是统计对账。它是企业管理层的关注重点。在现代大数据统计应用时信息收集与共享载体的缺失，导致了存在利益冲突的各部门间缺乏有效的数据沟通。同时这也使饲料企业在管理企业统计对账部分消耗了较多的时间。由于统计数据的焦点较为模糊，容易使饲料企业在大数据模式中丧失统筹管理的逻辑分析能力。

4.2 数据统计人员工作量过大 在数据资源收集和统计过程中，由于信息处理量过多，人员工作量也随之增长。因此，饲料企业的用工成本也存在更多投入。传统的数据统计涉及巨大的信息量，不但会影响工作人员的工作效率，同时付出和回报不平衡，也提升了出错率。饲料企业的数据统计人员长期超负荷工作，常会产生连锁反应，使饲料企业的发展之路陷入错误循环——即数据分析带来的不良决策迫使企业经济效益下降（吕杰，2019）。

4.3 传统模式对人工依赖较强 传统的统计模式和数据信息收集较难保障人工操作的准确性。但传统方式中饲料企业的人工操作与企业稳定进步息息相关。这种非同步的发展模式对人工的依赖性过强，直接导致了数据收集、统计、分析过程都附加了变化因子，使企业的最终营销决策承担了额外的风险。

4.4 数据分析处理的标准模糊 目前饲料企业对数据分析处理的标准界定模糊，尚未形成统一的行业计算模式。企业在进行大量信息分析和推理过程中，不但无法在第一时间完成既定目标，也会使结果影响到企业决策（邹暾等，2019）。如这些使用传统统计方式的饲料企业，在开展企业资料统计时，侧重数据整合，兼顾效率，为决策带来一定的风险。同时，在此期间产生的偏差也难以保证饲料企业正确认识自身的运营成本和产品价值。

5 大数据背景下的饲料企业统计应用分析

5.1 建立饲料企业信息资源平台 在大数据背景下建立起饲料企业信息资源平台，就是将统计应用在平台中，以便更好地分析和实现信息共享。这类平台保障了饲料企业信息上传的安全性。使饲料企业庞大的信息资源传递到管理层，承担起让其能进行实时决策的功能。同时需要注意，即时共享平台在建立时要将抵制信息泄露的风险行为设置为前置的评估条件。并在此基础上使用大数据精准调控企业运营。

5.2 培养饲料企业高科技专业人才 数据统计工作效率的提升需要培养专门的饲料企业高科技专业人才队伍。培育符合现代科技需求、能操作企业数据分析平台的人员；或设定培优计划，对传统的统计人员进行培训。对企业相关专业人员的操作技能和统计程序进行改良；此外，还可吸引外部的统计人才加入饲料企业，整合其数据分析业务素养，以原始数据分析为基本行动模式，突出高科技专业人才在企业中的统计优势，更好地维系饲料企业的经营管理。

5.3 重视饲料企业大数据模式推广 重视饲料企业大数据模式的推广就是将思维方式由传统决策模式向人工智能转变（方青，2019）。突破传统管理者的思维限制，将有限的大数据原始分析投入到无差别的现代数据规范化分析标准中。能迅速发现异常，寻找到出错数据并解决。全力保证原始数据基于大数据模式的推广行为，对饲料企业运营系统进行保驾护航。

5.4 确保饲料企业原始信息可靠性 确保饲料企业在数据调查环节中原始信息的可靠性，需要在数据模式统计应用的制度转型中改善大数据的应用情况，使前期收集到的数据资源储备能形成重要而准确的信息，从而为企业发展提供重要参考。同时，改善饲料企业的统计环境，根据推广大数据技术的应用程度，将企业管理环境与大数据进行完全匹配，突出原始信息收集的意义。强调企业长远发展和原始信息之间的关系，以完备的信息流程保障饲料企业信息技术的真实构架，体现出企业统计环境的蜕变。