据了解,由于难以实现订单生产,长期以来,我市青菜头一直以一家一户的小规模种植为主 。农户通常把青菜头卖给菜贩子,后者再卖给榨菜企业 。中间商赚了差价,农户却收益微薄 。
涪陵榨菜行业一名企业主介绍,由于原料供应不稳定,重庆的榨菜加工企业经常会“无米可炊”,只能远赴四川、江西和浙江等地高价抢购青菜头 。他透露,这样的状况,在我市乃至全国大部分农产品中普遍存在 。
那么,这种状况是否可以在今天大数据背景下改变呢?
一笔“订单农业”是如何实现的
而聚土网的办法是:通过大数据手段,推行“订单农业” 。
和大多数从事土地流转和农资、农产品交易的互联网平台一样,聚土网通过多年运营,已经积累了海量的挂牌交易土地信息、用户信息和交易数据 。经过对数据的自动抓取和比对分析,这家网站发现了诸多用户需求 。其中之一,便是李记榨菜、涪陵榨菜集团等企业对青菜头的订单需求 。
谁能满足需求?同样基于大数据分析,聚土网找到了全国在历史气候、土壤酸碱值等指标方面均能满足青菜头种植条件的一批县市 。
条件符合的地区,谁最合适?大数据显示,毗邻重庆的四川省级贫困县——宜宾市筠连县,政府正全力倡导发展以烟草为主的农业种植业,希望以此增加农民收入 。
进一步挖掘大数据,聚土网有了更惊喜的发现,该县烟叶收购后的当年9月至来年4月,土地闲置,而这个时期,正是青菜头的最佳种植期 。聚土网找到筠连县农业局,双方一拍即合 。
事实上,精准地促成产销对接,只是大数据发挥作用的第一步 。在接下来的各个生产环节,大数据的身影无处不在 。例如,根据作物生长数据与市场供需数据,聚土网设计了作物生长模型、病害诊断模型、价格预测模型 。
作物生长模型,即利用标准生长曲线和现实生长曲线的拟合度,对农作物生长情况进行监控;病害诊断模型,则是把病害事实转译成具体的患病概率,并结合条件阈值,准确确认病害名称,匹配精准的治疗方案 。在这两种数据模型支持下,农作物生长不佳或者患病,系统会自动在技术员的手机上预警,由此提示其采取应对措施 。
市场供需模型,则用来预测农作物的价格波动,凭借它,聚土网可以给“订单农业”的买卖双方开出一个合适的订单价格,让大家都不吃亏 。
农业金融,更是大数据应用的典型场景 。聚土网先收集农户的行为、家庭背景、个人背景及作物生长周期、市场供需等信息及数据,然后通过对数据的量化分析,还原成农户的现实资产负债表与预期资产负债表,形成标准的大数据用户画像 。通过后者,能不能贷款,敢不敢贷款,金融机构很容易就能辨别 。
近百万小农户与近2000家企业“手拉手”
通过大数据找到买卖双方,撮合交易,再通过大数据手段提供技术、金融、农资集中采购等全流程服务确保订单保质保量完成,聚土网做到了 。
2013年,从上海返乡的重庆忠县籍年轻创业者田靖隆,到农村流转土地,然后挂到58同城或赶集网上找下家,很快就有了超百万元的盈利 。
尝到甜头后,田靖隆创办了聚土网,试图和同行一样,通过开放数据端口吸纳全国市县级加盟商,扩大客户量和交易规模 。但他很快发现了这种传统模式行业的“天花板”:即便跑遍全国,也不过几亿元的市场规模 。
重新设计商业模式的过程中,田靖隆发现了订单农业这一市场痛点 。市场不缺订单,但上游的生产组织一直是个难题 。聚土网能不能去组织上游,直接托管农民的土地,进行集约化经营?
但是,自己并不懂技术,怎么去托管土地组织生产呢?2016年,京东金融与聚土网达成战略合作,前者通过大数据建立金融风险控制模型的做法,给田靖隆带来启示 。
他发现,大数据能把生产经营活动的每一个细节进行量化和可视化呈现 。数据可以生成模型,从而让种植业拥有和像工业一样的标准化流程,这样,大规模种植和交易就有了技术基础 。
田靖隆开始重建聚土网的大数据库 。同类网站的数据来源通常为用户上传,真实性难以辨识 。他的解决之道,是重拾土地流转业务,借此机会在田间地头亲自采集土地数据、用户数据和作物数据 。此后,他又通过向专业机构采购等方式,建立了市场数据库 。
几年下来,聚土网形成土地数据、用户数据、作物数据、市场数据四个层次的大数据链条,并由此建立起了诸如上述作物生长模型、病害诊断模型、价格预测模型等一系列应用模型 。
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