近些年兴起的新概念里，「大数据」无疑是我们听得最多的词之一。大数据在各大领域应用得风生水起，为许多行业带来了新的机会，当然畜牧养殖业不例外。
1.大数据的特点
大数据的特点体现在：数据量大、数据来源广、数据形式多样，并且数据时效性不同（传感器的实时数据、农场管理软件的生长性能数据、历史数据等）。举个例子，卫星地图是图片信息，养殖场的生长表现是数字信息，两者是完全不同形式的数据；降雨量可能是历史数据，实时温度则是现场数据，两者也是不同的数据结构。这些完全不相*东西都要被整合进一个系统里，进行分析，并提取出有效信息，其中是需要很多技术的。而目前大数据的作用主要是分析影响动物养殖系统的关键要素，通过措施来改善养殖系统，如料槽、饲料、养殖设备、养殖环境等。
2.数据的质量
获取高质量的有效数据是分析好数据的前提。根据目的来决择：如果目的是提高饲料转化率、生长性能，或出栏策略，那么借助传感和电脑可视技术对体重、胴体组成等数据进行监测就很有必要；考虑模型外的因素：除了收集通风、规模、养殖密度等信息，还要通过现场调查和走访的方式，将不在数据模型里的要素（如不同农场和畜舍之间的设备和管理差异等）考虑进来；复盘：根据现有的数据总结复盘，有针对性地考虑哪些新的数据或变量下次需要收集，以及数据收集频率（连续还是间隔采集）等问题。
3.分析数据的目的
收集到有效的数据接下来就是分析数据。分析数据的目的主要有三点：
1）归纳整合数据：从纷繁复杂的数据中提炼出变量、均值、方差等有效信息，然后以图表的描述性形式将数据清晰明了呈现出来；
2）预测：基于玉米、豆粕、肉产品等历史价格数据，运用相应的模型来预测未来的走势。如果是原料采购的相关人员，就可以利用这些预测来做决策；
3）理清因果关系：比如通过测量体温能预测猪只是否患病，但发烧只是结果，同理，料肉比和死亡率等数据的变化也是结果，真正需要做的是通过数据、统计模型等手段，找到果背后的因。
4.大数据的应用
大数据在畜牧业中所面临的问题主要体现在：1）重叠性：畜牧业产业链有很多重叠的地方，同一个东西被很多不同变量影响；2）滞后性：比如换了饲料配方，不可能立马看出效果。
尽管有这些限制因素，但我们还需要尽量完善这个体系，这两类数据很重要：1）历史数据：从大量的农场主那获得历史数据，将卫星图像、天气、土壤、牧草等数据整合、分析后，有助于预测生产性能、饲料效率、死亡率等。2）实时数据：得益于传感和视觉技术的普及，针对育种、饲喂、早期疾病诊断等问题，可以进行实时管理、分析和决策。应用计算机、视觉影像等技术能将这两类互补的数据进行整合分析，帮助农户们解决不同的问题。
通过使用大数据分析进行精准养殖，农户可以在养殖过程的早期作出更好的决策，将养殖场的目标管理、过程管理、经营管理有机结合在一起，通过整个数据系统的有效分析，能够实现精准饲养，既能减少资源浪费，又能提高养殖效益和效率。
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