由于基于傳統(tǒng)技術(shù)背景下的飼料產(chǎn)品流通組織存在效率低下、互不流通等弊端,從而會(huì)降低整個(gè)飼料企業(yè)的運(yùn)作和經(jīng)營(yíng)效率。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的興起、發(fā)展與成熟,區(qū)塊鏈和大數(shù)據(jù)悄然萌芽并如雨后春筍般崛起。因此本文將運(yùn)用分析式、類比和對(duì)比等研究方法,嘗試著分析如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈提升飼料產(chǎn)品流通組織的效率。根據(jù)研究結(jié)果可以得知,合理的運(yùn)用大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈技術(shù)整合飼料產(chǎn)品流通組織,將有效地提升飼料產(chǎn)品流通組織的效率,從而盤活整個(gè)飼料企業(yè)的產(chǎn)品流通。 

【文章來源】：中國(guó)飼料. 2020,(15)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

我國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家飼料產(chǎn)品物流費(fèi)用的對(duì)比

區(qū)塊鏈特征與優(yōu)勢(shì)

如圖2所示，首先針對(duì)飼料產(chǎn)品流通環(huán)節(jié)和組織，借用海量數(shù)據(jù)采集工具如Hadoop的Chukwa或Cloudera的Flume，對(duì)不同飼料產(chǎn)品流通環(huán)節(jié)和組織進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)完成數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換，最終將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至目標(biāo)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)區(qū)。如今的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)與傳統(tǒng)技術(shù)相比，已經(jīng)可以采用分布式架構(gòu)，滿足每秒數(shù)百M(fèi)B的日志數(shù)據(jù)的采集和傳輸需求（張?zhí)焯欤?019）。下一步即是運(yùn)用大數(shù)據(jù)工具如SQL、HBASE、HIVE及Sqoop對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)移及傳遞的預(yù)處理過程。接下來再對(duì)數(shù)據(jù)按照其不同的類型進(jìn)行存儲(chǔ)，利用HBase等技術(shù)建立海量數(shù)據(jù)表，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分區(qū)，并根據(jù)數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)橫向擴(kuò)展分區(qū)。對(duì)于飼料產(chǎn)品流通組織而言，數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)根據(jù)不同的組織類型進(jìn)行歸類存儲(chǔ)，如生產(chǎn)類型的組織、物流類型的組織及銷售類型的組織均具有不同的特征，可能展現(xiàn)出不同的特點(diǎn)（郭鵬飛等，2019）。當(dāng)對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式儲(chǔ)存后，再利用HDFS工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶行為分析，根據(jù)不同的用戶行為，建立不同的HIVE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。最終利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的挖掘和語(yǔ)義搜索等功能。當(dāng)對(duì)所有的數(shù)據(jù)完成分析及挖掘后，需要通過一定的載體將其展示出來，以供大數(shù)據(jù)需求用戶利用數(shù)據(jù)分析結(jié)果做出正確的決策和尋找恰當(dāng)?shù)膶?duì)策（于文博等，2019）。根據(jù)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析結(jié)果，尋找飼料產(chǎn)品流通組織效率低下的原因。具體而言是尋找出哪個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)了重復(fù)或者效率低下，哪個(gè)環(huán)節(jié)可以被省略。同時(shí)可以發(fā)掘和分析出飼料產(chǎn)品流通組織中成本費(fèi)用比例問題，企業(yè)可以根據(jù)不同飼料產(chǎn)品流通組織的成本費(fèi)用比例制定出降本策略和方針。此外，通過大數(shù)據(jù)分析，可以明確知道不同銷售組織的銷售效率和優(yōu)劣勢(shì)，以供企業(yè)選擇最優(yōu)的銷售方式和銷售渠道。


本文編號(hào)：3468089