范　磊,李鳳利,鄭國清,劉　霞,燕照玲,趙　博*,高　方,黃　保

(1.河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院,河南 鄭州 450002； 2.河南農(nóng)科牧業(yè)有限公司,河南 新鄉(xiāng) 453000； 3.確山縣留莊鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)服務(wù)中心,河南 確山 463000)

隨著社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,國內(nèi)一部分早期發(fā)展壯大的農(nóng)業(yè)類企業(yè)伴隨著產(chǎn)業(yè)鏈條拉長(zhǎng),逐步演變?yōu)檗r(nóng)業(yè)企業(yè)集團(tuán),原來以行政體制管理的農(nóng)業(yè)類經(jīng)濟(jì)體,也有一部分轉(zhuǎn)制成了農(nóng)業(yè)企業(yè)集團(tuán)。農(nóng)業(yè)企業(yè)集團(tuán)的特點(diǎn)是普遍附屬有繁育基地、加工中心、科研中心等機(jī)構(gòu),下屬機(jī)構(gòu)和管理級(jí)次較多,地域分布一般廣泛或分散[1-2]。機(jī)構(gòu)復(fù)雜以及物理距離的分散,增加了集團(tuán)化管理的難度，降低了管理效率,為了在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下健康快速發(fā)展,現(xiàn)代農(nóng)業(yè)企業(yè)集團(tuán)需要運(yùn)用現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技、信息技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)等,建立現(xiàn)代企業(yè)管理模式,充分享受企業(yè)規(guī)?；募t利,防止因規(guī)模擴(kuò)大帶來管理效率的降低。目前，在農(nóng)業(yè)企業(yè)集團(tuán)的管理中,普遍存在信息收集效率低、人為影響大、生產(chǎn)經(jīng)營管理手段相對(duì)落后、科學(xué)化支持決策的能力弱等問題,為了提高農(nóng)業(yè)企業(yè)集團(tuán)管理質(zhì)量和管理效率,需要將信息化建設(shè)作為重要輔助手段。為此,以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為依托,利用高效的信息采集、挖掘、處理、輸入輸出等技術(shù),充分考慮農(nóng)業(yè)企業(yè)集團(tuán)從事業(yè)務(wù)的特殊性,構(gòu)建了包含數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、云數(shù)據(jù)、云計(jì)算的大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)構(gòu)架。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)利用多種傳感器、智能終端直接采集農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的溫度、濕度、光照等信息,實(shí)時(shí)自動(dòng)收集監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),提高了一線生產(chǎn)信息收集效率,減少了不必要的人為干預(yù)[3-5]。數(shù)據(jù)經(jīng)無線(或有線)傳導(dǎo)輸入大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái),針對(duì)具體業(yè)務(wù)需求,啟用云計(jì)算中內(nèi)置算法和豐富的分析模型進(jìn)行計(jì)算處理,將結(jié)果輸出至應(yīng)用層及終端,在企業(yè)管理多個(gè)環(huán)節(jié)提供智能化識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理幫助[6],提高了數(shù)據(jù)處理分析的效率和能力、生產(chǎn)經(jīng)營管理質(zhì)量、管理決策科學(xué)化水平[7-8]。通過對(duì)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)的科學(xué)設(shè)計(jì)及合理應(yīng)用,旨在為不斷優(yōu)化整合企業(yè)集團(tuán)的信息、人力、資源及工序,促進(jìn)整個(gè)集團(tuán)的集成協(xié)同[9-11],提高企業(yè)智慧管理水平提供技術(shù)支撐。

1　整體架構(gòu)

結(jié)合農(nóng)業(yè)企業(yè)集團(tuán)特點(diǎn),融合物聯(lián)網(wǎng)、通信、數(shù)據(jù)庫、計(jì)算機(jī)等技術(shù),對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營管理流程、經(jīng)濟(jì)及人力要素流動(dòng)進(jìn)行梳理,以大數(shù)據(jù)計(jì)算分析結(jié)果為依據(jù),將各系統(tǒng)模塊緊密集成,深入業(yè)務(wù)流程,著眼于輔助優(yōu)化企業(yè)管理、支撐決策,提出農(nóng)業(yè)企業(yè)集團(tuán)信息化建設(shè)總體設(shè)計(jì)方案,見圖1。

圖1　農(nóng)業(yè)企業(yè)集團(tuán)信息化建設(shè)總體設(shè)計(jì)

1.1　大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)

大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)相當(dāng)于一臺(tái)電腦的CPU系統(tǒng),是中央控制器,整個(gè)信息化系統(tǒng)的核心,負(fù)責(zé)整個(gè)系統(tǒng)的計(jì)算、分析,指揮著整個(gè)系統(tǒng)有條不紊地運(yùn)行,由云數(shù)據(jù)、云計(jì)算組成,其中,云數(shù)據(jù)采用分布式數(shù)據(jù)處理方式,以更好地處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù),云計(jì)算由基礎(chǔ)運(yùn)算層和面向?qū)嶋H應(yīng)用的分析模型庫組成。大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)對(duì)采集到的信息進(jìn)行處理、存儲(chǔ),通過數(shù)據(jù)挖掘提取有效信息,利用設(shè)計(jì)的算法或計(jì)算模型對(duì)終端提交的查詢、計(jì)算及分析請(qǐng)求進(jìn)行處理,并將結(jié)果發(fā)送至應(yīng)用層或終端,實(shí)現(xiàn)智能控制和調(diào)度。

1.2　信息采集系統(tǒng)

從采集農(nóng)作物的種子選取、生長(zhǎng)、施藥施肥及采摘各個(gè)階段的信息開始,廣泛收集生產(chǎn)經(jīng)營相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)時(shí)數(shù)據(jù)。具體來說,可利用土壤養(yǎng)分測(cè)試儀、土壤溫度傳感器、土壤水分傳感器、光照度測(cè)試儀及農(nóng)作物反射波譜接收器等設(shè)備采集農(nóng)作物的生長(zhǎng)信息、所處環(huán)境信息及人工干預(yù)信息；可利用氣體傳感器、GPS等設(shè)備采集倉儲(chǔ)及物流信息；可利用監(jiān)控?cái)z像機(jī)、二維碼打印設(shè)備等采集加工及儲(chǔ)存信息；可利用智能終端、互聯(lián)網(wǎng)等采集傳輸企業(yè)管理中的各項(xiàng)財(cái)務(wù)、人力資源及市場(chǎng)經(jīng)營信息。

1.3　應(yīng)用分析層

應(yīng)用分析層針對(duì)具體應(yīng)用,利用云平臺(tái)的分析計(jì)算結(jié)果,處理應(yīng)用層及終端的請(qǐng)求,提供生產(chǎn)經(jīng)營管理、辦公管理、財(cái)務(wù)管理、人力資源管理及決策支持。

1.4　應(yīng)用層

根據(jù)管理系統(tǒng)的設(shè)置及平臺(tái)的計(jì)算分析,輸出相應(yīng)結(jié)果或執(zhí)行相應(yīng)的指令,應(yīng)用于生產(chǎn)活動(dòng)、經(jīng)營活動(dòng)、財(cái)務(wù)控制、投融資活動(dòng)、人力資源控制、風(fēng)險(xiǎn)控制及決策支持,實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營信息化管理。

1.5　終端

終端用于向物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)發(fā)送請(qǐng)求,也執(zhí)行云平臺(tái)發(fā)送的指令。

2　大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)設(shè)計(jì)

大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)采用SOA(Service-oriented architecture,面向服務(wù)的架構(gòu))理念設(shè)計(jì)開發(fā)[12-13],包括云計(jì)算、云數(shù)據(jù)。云數(shù)據(jù)首先對(duì)接收到的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗及數(shù)據(jù)整合,可采取基于Hadoop架構(gòu)的分布式數(shù)據(jù)處理方式[14],方便海量數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)及讀取,使處理后的數(shù)據(jù)可在整個(gè)系統(tǒng)中共享和交互；云計(jì)算包括基礎(chǔ)運(yùn)算層和分析模型庫,基礎(chǔ)運(yùn)算層提供模糊控制算法、二維向量空間模型、專家經(jīng)驗(yàn)智能控制模型等,分析模型庫面向?qū)嶋H應(yīng)用開發(fā),主要包含生產(chǎn)經(jīng)營管理分析模型、財(cái)務(wù)分析模型、市場(chǎng)分析模型等,見圖2。

圖2　大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)設(shè)計(jì)及應(yīng)用

2.1　大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)工作原理

對(duì)信息采集系統(tǒng)輸入的信息進(jìn)行清洗、提取、存儲(chǔ),接收終端發(fā)送的請(qǐng)求,調(diào)用內(nèi)部模型或算法計(jì)算得出結(jié)果,對(duì)調(diào)用的各模型的計(jì)算結(jié)果對(duì)比分析,根據(jù)各計(jì)算結(jié)果的權(quán)重,綜合計(jì)算得出最終結(jié)果,輸出應(yīng)用。以下為技術(shù)實(shí)現(xiàn)：

識(shí)別終端發(fā)送的請(qǐng)求Ri(i=1,2，……,i)，利用模型Mj(j=1,2，……，j)進(jìn)行計(jì)算，并得出計(jì)算結(jié)果Vij(i=1,2，……i；j=1,2，……，j)，根據(jù)終端發(fā)送的請(qǐng)求Ri及模型Mj，基于專家經(jīng)驗(yàn)打分的Delphil法建立權(quán)重集合V，并從權(quán)重集合V中調(diào)取權(quán)重Wij，其中，V={Wij|Wij=f(Mj，Ri)}，最后利用每個(gè)計(jì)算結(jié)果的加權(quán)值之和得出計(jì)算結(jié)果，即：

∑(Vij×Wij)

(1)

其中，模型Mj(j=1,2，……，j)來自分析模型庫中的模型。

大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)中核心運(yùn)行器均采用雙機(jī)主備冗余系統(tǒng)，當(dāng)主運(yùn)行器件處于工作狀態(tài)時(shí)，備運(yùn)行器處于熱備狀態(tài)，主運(yùn)行器將工作中的通信數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)備份到備運(yùn)行器，在主運(yùn)行器出現(xiàn)故障時(shí)，處于熱備狀態(tài)的備運(yùn)行器立即激活，接替主運(yùn)行器進(jìn)入工作狀態(tài)，同時(shí)發(fā)回啟動(dòng)信號(hào)，保證核心系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

2.2　分析模型庫設(shè)計(jì)

根據(jù)整個(gè)集團(tuán)產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)、上下游數(shù)據(jù)豐富等特點(diǎn)[15-16]，對(duì)匯集的信息流進(jìn)行匯總、篩選和計(jì)算分析，綜合利用集團(tuán)內(nèi)各子公司的成本、市場(chǎng)、經(jīng)營環(huán)境等的歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)勢(shì)數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含生產(chǎn)、銷售分析模型，客戶、市場(chǎng)分析模型，財(cái)務(wù)分析模型，戰(zhàn)略分析模型的分析模型庫。大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)根據(jù)終端請(qǐng)求，啟動(dòng)相應(yīng)分析模型計(jì)算，綜合后得出分析結(jié)果，可對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營走勢(shì)、產(chǎn)業(yè)鏈支持變化、財(cái)務(wù)、客戶購物習(xí)慣及趨勢(shì)、市場(chǎng)運(yùn)營趨勢(shì)及企業(yè)運(yùn)營戰(zhàn)略進(jìn)行分析，形成數(shù)據(jù)或報(bào)告。

2.3　基礎(chǔ)運(yùn)算層的技術(shù)實(shí)現(xiàn)

信息化系統(tǒng)建設(shè)運(yùn)行初期，云計(jì)算中的底層算法及模型主要基于模糊控制算法、二維向量空間模型及專家經(jīng)驗(yàn)的智能控制模型，根據(jù)功能的不斷擴(kuò)展，可不斷增加新的模型或算法。

2.3.1模糊控制算法農(nóng)作物生長(zhǎng)涉及的環(huán)境因素多，是一種慣性、非線性系統(tǒng)，難以用精確的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行控制，因此，可以采用模糊控制算法來解決，這樣可以把豐富的農(nóng)作物生長(zhǎng)控制經(jīng)驗(yàn)，轉(zhuǎn)換為用計(jì)算機(jī)可以實(shí)現(xiàn)的控制規(guī)則，技術(shù)實(shí)現(xiàn)如下。

將信息采集系統(tǒng)采集到的實(shí)際信息記為V測(cè)，同時(shí)將標(biāo)準(zhǔn)信息記為V標(biāo)準(zhǔn)，則實(shí)際信息與標(biāo)準(zhǔn)信息的偏差為e，

e=V測(cè)-V標(biāo)準(zhǔn)

(2)

根據(jù)偏差e，計(jì)算偏差變化率

(3)

其中，ec表示偏差變化率，下標(biāo)c僅為區(qū)分作用，并非變量，e1表示本次采樣的偏差，e2表示上次采樣的誤差，T表示采樣間隔時(shí)間。

定義系統(tǒng)的輸出量為u，偏差值e的模糊子集為Ai，i=1,2,……，i，偏差變化率ec的模糊子集為Bj，j=1,2，……，j，輸出量u的模糊子集為Cij，根據(jù)模糊控制算法建立規(guī)則：

IFe=AiANDec=Bj，THENu=Cij

(4)

根據(jù)(4)，建立各個(gè)參數(shù)之間的模糊關(guān)系

Rh=Ai×Bj×Cij

(5)

以及總模糊關(guān)系

(6)

其中，h表示模糊規(guī)則的個(gè)數(shù)，h=1,2，……，h，最后利用上述模糊關(guān)系和模糊規(guī)則，計(jì)算輸出控制量:

Vij=(Ai×Bj)·R

(7)

其中，Ai表示偏差值e的模糊子集，i=1,2,……，i，Bj表示偏差變化率ec的模糊子集，j=1,2，……，j，R表示總模糊關(guān)系。

大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)根據(jù)輸出控制量Vij對(duì)相關(guān)設(shè)備發(fā)送指令，觸動(dòng)操作，實(shí)施智能控制。

2.3.2二維向量空間模型在對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)控制領(lǐng)域的搜索及反饋信息應(yīng)用中，關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率、出現(xiàn)位置、權(quán)重等與一般開放領(lǐng)域的搜索規(guī)則有所不同，針對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)文檔特點(diǎn)，將單個(gè)文檔分解為專業(yè)特征詞和普通特征詞2個(gè)向量，進(jìn)一步考慮行業(yè)生產(chǎn)實(shí)際，綜合計(jì)算專業(yè)特征權(quán)重和普通特征權(quán)重，輸出搜索結(jié)果，技術(shù)實(shí)現(xiàn)如下。

(8)

其中，TF表示詞頻，IDF表示反詞頻，fk表示特征詞Tk在詞條di中出現(xiàn)的次數(shù)，c表示詞條的總詞數(shù)，N表示數(shù)據(jù)集合為D的總詞條數(shù)，nk表示數(shù)據(jù)集合D中含有特征詞Tk的詞條總數(shù)。

根據(jù)專業(yè)性維度不同進(jìn)一步調(diào)整權(quán)重，形成最終詞權(quán)：

(9)

式中，α和β為常數(shù)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型試驗(yàn)結(jié)果確定。

最后將最終詞權(quán)按大小排序并輸出控制量，即為計(jì)算結(jié)果Vij。

2.3.3基于專家經(jīng)驗(yàn)的智能控制模型根據(jù)信息采集系統(tǒng)采集到的多年農(nóng)作物生長(zhǎng)、產(chǎn)品加工、倉儲(chǔ)及物流等方面的數(shù)據(jù)信息，在專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛶熘薪⑥r(nóng)作物正常生長(zhǎng)信息庫、產(chǎn)品加工關(guān)鍵點(diǎn)信息庫、倉儲(chǔ)及物流關(guān)鍵指標(biāo)信息庫，即農(nóng)作物各生長(zhǎng)期內(nèi)正常生長(zhǎng)所需的土壤養(yǎng)分、土壤溫濕度、環(huán)境溫濕度、光照強(qiáng)度、農(nóng)作物波譜等信息，產(chǎn)品加工過程中重要原料或添加劑的主要理化指標(biāo)及所占比例、關(guān)鍵生產(chǎn)點(diǎn)需要的溫度、壓強(qiáng)等指標(biāo)，倉儲(chǔ)過程中的儲(chǔ)存時(shí)間、溫濕度、微生物含量、二氧化碳、氮等一些氣體的濃度，物流過程中溫度、濕度、二氧化碳、氮的濃度的值的范圍等。將農(nóng)作物的各項(xiàng)參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)值記為V標(biāo)準(zhǔn)，表示一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間或多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間，

(10)

將信息采集系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)記為V測(cè)，V測(cè)=a測(cè)，b測(cè)，……，z測(cè)，將信息采集系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)V測(cè)與標(biāo)準(zhǔn)值V標(biāo)準(zhǔn)比較，V測(cè)處于V標(biāo)準(zhǔn)之外表示數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)小于標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間的最小值，或者大于標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間的最大值，或者處于多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間之間，若V測(cè)處于V標(biāo)準(zhǔn)之外，則大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)發(fā)送報(bào)警指令，觸動(dòng)相應(yīng)的控制器動(dòng)作，如觸動(dòng)控制農(nóng)作物生長(zhǎng)的灌溉、施藥、遮擋的操作，生產(chǎn)加工中的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、加減溫、加減壓的操作，倉儲(chǔ)物流中的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、自動(dòng)抽濕、降溫等操作。

3　大數(shù)據(jù)云平臺(tái)的應(yīng)用及分析

3.1　農(nóng)產(chǎn)品生長(zhǎng)過程控制

首先通過信息采集系統(tǒng)采集農(nóng)作物的種子選取、生長(zhǎng)、施藥施肥及采摘各個(gè)階段的信息,利用通信系統(tǒng)發(fā)送至大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)儲(chǔ)存。用戶根據(jù)需要可以實(shí)現(xiàn)：(1)查詢讀取農(nóng)作物信息。通過終端發(fā)出查詢指令,大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)根據(jù)指令進(jìn)行檢索,可獲取農(nóng)作物生長(zhǎng)及對(duì)其干預(yù)的關(guān)鍵信息。(2)對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行生產(chǎn)控制。根據(jù)監(jiān)測(cè)的土壤養(yǎng)分、土壤溫濕度、環(huán)境溫濕度、光照強(qiáng)度、農(nóng)作物波譜等生長(zhǎng)條件信息,化肥種類及施用量、農(nóng)藥種類及施用量等干預(yù)信息,利用大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)進(jìn)行計(jì)算分析,向終端或應(yīng)用層發(fā)送指令,及時(shí)自動(dòng)對(duì)作物進(jìn)行灌溉、遮擋、噴藥等操作,實(shí)現(xiàn)精細(xì)、智能控制生長(zhǎng)過程,減少農(nóng)藥化肥施用,科學(xué)有效提升產(chǎn)品品質(zhì),同時(shí)各項(xiàng)操作有跡可循,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全程可回溯。

3.2　產(chǎn)品加工控制

在產(chǎn)品加工生成階段,利用數(shù)字信息技術(shù)生成二維碼或電子標(biāo)簽,把產(chǎn)品的關(guān)鍵行為信息添加到二維碼或電子標(biāo)簽,可直接掃碼讀取,如需獲取產(chǎn)品的原料來源、加工等詳細(xì)信息,可通過終端發(fā)送相應(yīng)請(qǐng)求,從大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)獲取該產(chǎn)品的全程生產(chǎn)、干預(yù)及移動(dòng)狀況等信息,實(shí)現(xiàn)回溯,做到產(chǎn)品質(zhì)量可控。

3.3　倉儲(chǔ)控制

農(nóng)業(yè)類企業(yè)的原料及產(chǎn)品往往具有數(shù)量多、體積大、儲(chǔ)藏條件要求高、保存及交貨時(shí)間緊等特性,在倉庫中安裝溫濕度傳感器及氣體監(jiān)測(cè)傳感器,監(jiān)測(cè)收集溫濕度、二氧化碳、氮?dú)獾葰怏w的濃度及出入庫信息,對(duì)比大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)內(nèi)各監(jiān)測(cè)指標(biāo)的閾值,當(dāng)監(jiān)測(cè)到倉庫內(nèi)的檢測(cè)指標(biāo)超出閾值時(shí),自動(dòng)報(bào)警并向相應(yīng)設(shè)備發(fā)出指令,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)存量警報(bào)、調(diào)節(jié)溫度、抽濕及換氣等,智能控制庫存產(chǎn)品的存量和質(zhì)量。

3.4　物流控制

在運(yùn)輸車輛上安裝傳感器及GPS,監(jiān)測(cè)運(yùn)輸車輛位置、運(yùn)輸車輛的溫濕度及一些氣體濃度信息,將車輛位置信息與電子地圖平臺(tái)實(shí)時(shí)連接,實(shí)時(shí)獲取交通路況信息及路徑規(guī)劃行駛信息,上傳至大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)。大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)結(jié)合庫存產(chǎn)品存量、質(zhì)量、終端發(fā)送的客戶及訂貨信息,智能調(diào)度物流,最后通過終端掃碼等方式確認(rèn)收貨信息,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品快速開單、發(fā)貨、配送的高效精確控制。

3.5　財(cái)務(wù)管理信息化

關(guān)聯(lián)母、子公司銀行賬戶,將各終端收集的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)集中至大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái),把各子公司需做的重復(fù)性工作集中處理,使財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的共享、查詢、分析、統(tǒng)計(jì)等更加高效和精確[17-19],同時(shí)可提高財(cái)務(wù)人員編制會(huì)計(jì)憑證、合并報(bào)表等的工作效率,有效實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)集約化；利用不同的算法和模型,可獲得集團(tuán)或各子公司的財(cái)務(wù)報(bào)告、產(chǎn)品成本報(bào)告、區(qū)域銷售狀況報(bào)告及客戶信譽(yù)報(bào)告等,實(shí)現(xiàn)有效財(cái)務(wù)控制；集成集團(tuán)內(nèi)分散的子公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和報(bào)表,通過定量對(duì)比、分析,對(duì)一定時(shí)期內(nèi)的企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營業(yè)績(jī)做出客觀準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)評(píng)價(jià),如分析償債能力、獲利能力、營運(yùn)能力、成長(zhǎng)能力等,實(shí)施高效財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)。

3.6　人力資源管理信息化

在進(jìn)行人力資源管理時(shí),利用互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境,將員工基本信息、考勤、培訓(xùn)、薪資、福利、勞動(dòng)合同及客戶信息集中至大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái),獲授權(quán)的終端可進(jìn)行數(shù)據(jù)的查詢、分析、統(tǒng)計(jì),消除各子公司手工作業(yè)分散、隔離的現(xiàn)象,減少盲區(qū)和重復(fù)勞動(dòng),保證人力資源信息在集團(tuán)企業(yè)內(nèi)客觀真實(shí)地共享,為企業(yè)薪資體系制定、績(jī)效考核及獎(jiǎng)金發(fā)放、激勵(lì)方案優(yōu)化、供應(yīng)商及客戶信息管理等提供支持,精確迅速科學(xué)。

3.7　決策支持

依托云平臺(tái)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算分析能力,在企業(yè)管理的關(guān)鍵流程,根據(jù)需要可得出多層次管理者所需的決策支持?jǐn)?shù)據(jù),輔助科學(xué)決策,提高整體決策科學(xué)性。基于大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行決策,避免了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的層層上報(bào),保證了決策層獲取數(shù)據(jù)的高效和真實(shí)[20-21],也減輕企業(yè)管理者從事信息處理和分析的負(fù)擔(dān),使其能專注于最需要決策智慧和經(jīng)驗(yàn)的工作,提高決策質(zhì)量、效率和科學(xué)性。

4　小結(jié)

以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ),提出了以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)為核心的農(nóng)業(yè)企業(yè)集團(tuán)大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)架構(gòu)方案,應(yīng)用于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)企業(yè)管理中,可以優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營管理數(shù)據(jù)的收集、處理,使企業(yè)集團(tuán)信息化具備對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、加工、管理、銷售的全鏈數(shù)據(jù)支撐能力,優(yōu)化重組企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營流程、簡(jiǎn)化管理結(jié)構(gòu)提高效率、促進(jìn)決策科學(xué)化[22-23]。當(dāng)然,信息化是促進(jìn)經(jīng)營管理水平提高、實(shí)現(xiàn)企業(yè)目標(biāo)的現(xiàn)代管理手段,不是企業(yè)管理的目的,也不是萬能的,所以在信息化建設(shè)中,特別是在大數(shù)據(jù)分析云平臺(tái)的設(shè)計(jì)實(shí)施中,應(yīng)不斷利用最新的信息技術(shù),根據(jù)企業(yè)經(jīng)營環(huán)境、內(nèi)部結(jié)構(gòu)、用戶需求等的變化,不斷對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行二次開發(fā)、更新、優(yōu)化,以適應(yīng)集團(tuán)企業(yè)發(fā)展變化,達(dá)到規(guī)范企業(yè)的經(jīng)營管理行為提升管理質(zhì)量的目的。