花卉大數據

1. 我國園藝產品存在的主要問題及對策

1、發展規模小

目前我國整體農村園藝果樹產業仍然存在一些問題，而部分地區發展規模小的問題非常突出。在我國很多地區果樹產業主要是以個體戶為主體，這種產業模式使得不能有效實現農產品的批量銷售，而且個體戶發展經營模式。

對於在市場中形成有效品牌效應極為不利，由此就會對當地農產品市場競爭力的提升形成一定影響，與此同時，還會對園藝果樹產業的發展產生阻礙作用。因此必須要對園藝果蔬發展規模小的問題給予高度重視 。

2、栽培技術落後

園藝果樹產業在實際的發展過程中，要想實現整個產業的高效發展就必須要具備相應的專業技術水平，而且專業技術也是農產品品質提升的基本條件。當前，我國一些地區於果樹產業發展中明顯存在技術落後現象。

尤其是果樹修剪、大棚通風等幾個方面，所以本身技術相對比較落後，因此園區內部的植物生長以及農產品品質也從不同程度上受到了一定影響，與此同時，園藝果樹產業發展質量也受到了極大影響。因此，園藝果樹產業的發展必須要具備較強的專業技術水平。

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面對當前原因果樹園藝發展存在的問題，首先要讓所有人真正認識到園藝果樹的重要意義。在此基礎上才能說對果樹園藝具體作用進行深刻理解。

對於當前果樹園藝技術的發展來說，應該進一步加大果樹園藝概念的普及，要真正讓人們意識到園藝果樹與普通果樹的差別，與此同時還要進一步加大果樹園藝技術、果樹園藝應用等相關方面的研究，真正讓人們意識到果樹園藝技術的重要性。

鑒於這種狀況，要根據實際狀況建立起符合果樹園藝發展規律的獎懲激勵制度，將適當的物質獎勵發放給具備較強專業技術的技術人員，同時還要加強精神表彰。

在這種制度全面實施後，才能夠讓所有人對技術更加重視 ，並全面提升相關從業人員的工作積極性，激發技術人員在實際工作中的創新能力，並讓整個團隊的實際技術應用水平得到全面提升。

2. 你需要的不是大數據 而是正確的數據

「大數據」這個術語是無處不在的。無論是大企業還是小企業，新興企業抑或是傳統企業，都正在參與著這個「游戲」。海量的用戶數據正在被各個網站大規模收集利用，有的公司為了能與客戶交流，甚至不惜利用龐大的文本交流數據建立演算法。
但實際上，我們對大數據的痴迷，往往也會產生誤導。是的，在某些情況下，從數據中確實能夠獲取到有價值的東西，但其實數據的大小並不是最關鍵的因素，找到正確的數據才是關鍵。
無關乎數據的大或小
在運用大數據方面，Uber可以說是一個典型的成功案例。毫無疑問，Uber捕獲了大量的信息。依靠他們的應用， Uber可以從司機和乘客那裡獲得實時的數據，便於他們清楚的分析出在何時何地人們對於車輛會有較高的需求。
在上個時代，我們更多使用的是傳統的計程車，而不是現在只需一個按鈕就能召喚的。那時計程車在很大程度上未連接到互聯網或任何形式的正式的計算機基礎設施，但實際上他們才是大數據的玩家，為什麼這么說?因為傳統的計程車依賴的是人眼網路，即司機通過雙眼在城市周圍移動，通過掃描人形圖像、雙臂伸出的動作進行准確判斷，快速鎖定目標。通過大腦的計算，收集分析數據得出結論。
Uber的成功不是依靠他們所採集的大量數據，而是源於非常不同的東西： 它要的僅僅是一些小的，簡單的車輛調度數據。Uber的解決方案是停止對視覺數據運行生物異常檢測演算法，而是只需要正確的數據來完成工作。城市裡的人需要搭車，他們在哪裡?這些關鍵信息讓Uber、Lyft、滴滴出行革命了一個行業。
為工作獲得正確的數據
正確的數據有時候量會很大，有時候又會很小，但這不重要，對於創新者而言，關鍵是要搞清楚哪些數據才是企業真正需要的，要想找到正確的數據，建議你考慮以下三個問題：
問題1 ：是什麼在浪費企業的資源?
大多數企業在日常運營中都有著大量的資源浪費。以花卉零售為例，平均下來看，在大多數花店中的庫存會有50%的腐敗率，也就是說會有近一半的資源會被浪費掉。因此產生了UrbanStems和Bouqs這樣的創新的鮮花配送服務，因為他們可以通過正確的數據來幫助花店減少浪費。
以哈佛商學院的本·埃德爾曼的話來說，「浪費就是機會，」 無論是在工業生產、零售、或是法務調查中，一定要找出浪費你資源的因素，引導它走向正確的數據。無論是簡單的識別還是商業模式中隱含的決定。
問題2：如何通過自動化來減少資源浪費?
在確定哪些因素會造成資源浪費之後，下一步就是要減少浪費。
但是，當涉及到簡單的，重復的操作決定時，(例如，在哪裡派車，如何給產品定價，或者一家花店有多少鮮花)，機器往往比人們做的更好。二十世紀的許多商業模式都是基於對人類控制決定的，但是我們今天識別確定數據可以通過更多的自動化進行。
傳言稱亞馬遜正在打算淘汰其所有的定價團隊，讓演算法來取代。在大多數零售商眼裡，這是完全不可思議的行為。但是如果亞馬遜的演算法能夠勝任這份工作，那麼它將會為亞馬遜減少成本和庫存，並將推出更好的具有可預測性的新產品，而這將會帶來巨大的競爭優勢。
問題3：你需要什麼樣的數據?
一旦你有了對系統中資源浪費的理解，並能夠預判出浪費導致的結果，那麼，最後一步是問一個簡單的問題：什麼可以幫助你做出完美決定?
對於Uber來說，他們需要知道潛在乘客的位置所在，便於快速完成自動化指派司機的決策，以減少司機尋找下一個乘客造成的資源浪費。對於互聯網軟體Predix來說，他們希望提前准確知道機器崩潰的時間，通過自動化以減少成本維護及非計劃宕機造成的各種浪費。對於尋求降低成本的保險公司來說，他們希望知道的是當一個糖尿病患者血糖下降至危險邊緣時，有助於自動化決策的干預措施，以減少管理不善的浪費。
這些就是你所要找出來的正確數據。 如果你能通過掌握大量的信息找到他們將是非常好的。 如果你通過構建一個新的應用程序來感知捕獲他們將是更好的。
大多數公司花費了太多的時間在倡導大數據上，但是卻並沒有用足夠的時間去思考對於他們而言什麼才是真正有價值的數據。

3. 我國園藝產品存在的主要問題及對策

1、品種創新不夠，自主知識產權品種少。目前我國主要商品花卉品種基本依賴進口，缺乏自主研發的拳頭品種，具有自主知識產權的新主流品種尤其缺乏，難以滿足人民群眾對花卉消費的需求。

2、產品質量不高，產業扶持政策不足。生產技術和經營管理不夠完備，產業鏈拓展不夠，花卉產品質量不高，國際市場競爭力較弱。國家對花卉產業的政策支持力度不夠，花卉產業扶持政策仍亟須加強。花卉行業大數據尚未得到有效開發，花卉信息體系不健全。

3、生產設施落後，效率低下。生產設施及配套設施普遍處於低層次，單產、單價和畝產值遠低於世界平均水平，有60%-90%的提升空間。

4、生產主體小散弱，缺乏世界知名大品牌。生產企業小且分散，花卉企業難以做大做強，更缺乏有核心競爭力的產品和有國際影響力的品牌。

5、花文化宣傳力度不夠，消費潛力未能充分挖掘。我國花卉人均消費量很低，花卉還沒有成為居民的日常消費品。我國悠久的花文化有待弘揚，日常消費的推動工作還需進一步加強。

(3)花卉大數據擴展閱讀

盆花生產端和市場端發展大有可為。我國盆花生產規模仍將保持快速增長，產品品質將持續提高，劣質產品將逐步出局。隨著傳統燃煤加溫方式逐步減少，以燃氣、電力、地熱和循環熱源等清潔能源加溫方式成為趨勢。

國內盆花生產企業的生存之道，首先是要做到產品的精緻化，能滿足市場個性化需求；其次是要效率優先，高效集約化生產優質產品；最後是要成本領先，提高單位面積效益，以優質低價參與市場競爭。盆花消費市場增長空間巨大，在未來很長一段時間消費量仍將保持快速增長。

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