浅议冷冻食品行业数据价值挖掘的典型分析场 [复制链接]

本文通过运用大数据等新一代信息技术对冷冻食品产业(以冷冻畜禽产品为切入点)的价值链进行分析，尝试通过对相关数据价值的挖掘帮助主要从事冷冻食品贸易流通的大中型厂商拓展提升进销存统筹决策水平和供应链效率的思路。

冷冻食品主要包含冷冻蔬菜、冷冻畜禽肉制品、冷冻水果等。近年来冷冻食品尤其是冷冻畜禽产业得以高速成长并持续变革，各区域也陆续形成一批批规模大小不一的冷冻畜禽及食品的产业集群，服务并不断丰富着老百姓的餐桌。然而，传统从事冷冻食品及畜禽产品的流通厂商在业务量大幅提升的背景下却面临着日益严峻的提升盈利水平的挑战。产业链数据价值挖掘深度、广度和效率上存在诸如外部数据采集利用不足、数据种类多种多样、库存周转慢数据更新不及时等问题，数据采集、治理、分析水平的不足对企业进销存决策统筹的支撑亟待提升。

图1.数据价值挖掘的痛点

首先我们看下冷冻畜禽产业价值链上的关键活动有哪些（本文将重点从进销存贸易流通的视角展开分析；由于冷冻畜禽产品的深度加工是一个相对独立的模块，本文不作展开）。厂商的产品规划通常是一个相对稳定的组合，售后的服务和质量监测体系也相对独立，而从产品的采购到交付，通常会经过采购、冷链运输、冻存、销售、运输配送等环节，质量检验活动则根据不同的交易条件和区域布局呈现出多样的形式。各关键活动的具体展开如下图所示。

图2.冷冻畜禽产业价值链分析：关键活动

下图运用鱼骨图方法对冷冻畜禽产品贸易流通的盈利因素进行分析。通常来讲，比较核心的影响因素是采购价格及税负、销售价格、冻存成本、冷链运输成本、加工成本和内部相关费用。

图3.冷冻畜禽产业盈利因素分析

进一步对内部相关因素展开的分析如下图。产业链中的大中型厂商通常有比较完善的信息化系统和财务、数据报表体系，但具体到各个区域不同的厂商因为发展历史、发展阶段、业务策略等会有非常大的差异，那么就需要在项目中根据实际情况进行展开和分析了。

图4.盈利因素分析：内部

以下是我们对外部因素的分析，涵盖进出口贸易、商检*策、农业主管部门监测和发布的信息、气候天气及农业灾害因素、竞品因素、消费偏好在区域、季节、节庆等维度上的变化以及其他宏观因素。

图5.盈利因素分析：外部

海关对主要进出口商品的统计数据会定期发布，涵盖量、价等维度。通过对进出口统计数据的初步分析，我们可以发现如下特征：

1.畜禽等进口商品无论是数量、价格在月度间的变化还是呈现出比较明显的趋势；

2.不同畜禽商品间的变化也呈现出不同的特征；

农业主管部门对牲畜年底存栏数、出栏数、产量、主产地价格、主销地价格的监测会定期发布公告，此部分数据需要进行结构化处理后进行关联分析。

近年来，电子商务在畜禽食品领域也有着快速的拓展，这部分数据我们建议可以根据项目的具体需求进行采集、爬取、结构化和关联分析。

其他，诸如气候变化、国际贸易形势等外部因素的变化无疑会对产品价格产生或远或近的影响，对于这类数据的采集和关联分析，需要在未来项目实践中持续深入的研究和探讨。

通过对如上关键活动和影响因素的分析，可以初步梳理出如下的关键决策点：采购决策、销售决策、库存及物流决策等关系成本利润核算的主要模块和决策点，作为进一步数据价值挖掘和指标体系建立的重点。

图6.进销存决策点分析

由于进销存决策统筹涉及内部外部多源异构的数据现状非常复杂，而且受企业内部信息化发展阶段和水平差异的影响，数据治理的具体方法各有千秋，以下瑾提供一种思路，至于过程中涉及的标准化规则、稽核校验规则等不再赘述。

图7.数据管理总体架构

在以上业务分析、数据盘点、数据接入、数据处理和数据治理的基础上，就可以分不同的主题模块进行算法模型的研究、指标设定、算法选择与模型搭建、校验调优和实践应用了。具体过程本文就不再展开了，以下提供一个路线图供参考。

图8.算法模型建立的路线图

通过借助数据治理相关工具技术并借鉴其他行业大数据实践的经验，可以帮助我们对冷冻食品产业全链数据价值在更宽广更深入的维度上进行持续挖掘优化，助力冷冻畜禽及食品贸易流通厂商进销存价值链统筹的智能化决策辅助优化！

图9.数据价值挖掘助力进销存统筹

马彦林(VCMa)（），曾在多家制造大厂全球供应链组织跨多个职能部门从业十多年，亲身经历一系列重大业务和信息化变革与创新，对供应链ETE的运营具有丰富的实践经验和较深入的理解，近年来主要从事大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术在产业的实践探索。

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