Làm thế nào để việc dựa vào dữ liệu trong nuôi trồng thủy sản trở nên khả thi

Theo những người sáng lập Manolin *, việc sử dụng dữ liệu hiệu quả có khả năng thay đổi sức khỏe cá trong ngành nuôi trồng thủy sản.

Tony Chen (phải), là người sáng lập và Giám đốc điều hành của Manolin, công ty cung cấp hỗ trợ và phân tích dữ liệu cho số lượng lớn người nuôi cá hồi ở Na Uy

PwC gần đây đã viết trong báo cáo Seafood Barometer 2021 rằng có "giá trị gia tăng thấp từ các khoản đầu tư phần cứng độc lập, nhưng khi kết hợp với nền tảng dữ liệu và phân tích nâng cao - tiềm năng giá trị gia tăng là rất lớn."

Người nuôi trồng thủy sản phải điều hướng các điều kiện biến động và phức tạp sinh học hàng ngày. Ngày càng có nhiều nông dân chuyển sang sử dụng dữ liệu để hỗ trợ sức khỏe cá: Kể từ năm 2017, PwC lưu ý rằng ngành công nghiệp đang chuyển từ phản ứng sang chủ động ra quyết định bằng cách đầu tư vào nền tảng dữ liệu và phân tích nâng cao. Phần lớn (91%) trong số 55 nhà lãnh đạo ngành nuôi trồng thủy sản được khảo sát cho báo cáo đang tìm cách đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ mới để cải thiện sinh học trang trại, tính bền vững và lợi nhuận.

Trở thành một tổ chức theo hướng dữ liệu không phải là một nhiệm vụ nhỏ và nó có ý nghĩa nhiều hơn là chỉ sử dụng một bảng điều khiển hoặc có một kho dữ liệu. Để đạt đến độ chín của phân tích - tức là khả năng quản lý và sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh - dữ liệu cần phải trở thành một phần cốt lõi trong văn hóa của một trang trại.

Các trang trại thường báo cáo số lượng để đáp ứng các quy định hoặc đo lường tiến độ. Một trang trại theo hướng dữ liệu vượt ra ngoài điều này, chuyển từ báo cáo sang phân tích, hành động và giá trị:

• Sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định chủ động, không mang tính phản ứng.
• Sử dụng dữ liệu để trả lời, "tại sao điều này lại xảy ra?" thay vì "chuyện gì đã xảy ra?"
• Sử dụng dữ liệu để tác động đến các quyết định kinh doanh và quy định các hành động.

Điều này bắt đầu bằng việc sử dụng hệ thống phù hợp để tự động thu thập, sắp xếp, phân tích và dịch dữ liệu sang thông tin chi tiết theo thời gian thực.

Thông thường, các trang trại thu thập dữ liệu không đầy đủ, không nhất quán hoặc định dạng kém. Đầu tư vào việc thu thập dữ liệu chất lượng, cho dù đó là thông qua cảm biến, máy ảnh tốt hơn hoặc công nghệ khác, đều giúp tiết kiệm thời gian của nhân viên và giảm thiểu rủi ro do lỗi của con người

Thu thập dữ liệu

Thông thường, các trang trại thu thập dữ liệu không đầy đủ, không nhất quán hoặc định dạng kém. Đầu tư vào việc thu thập dữ liệu chất lượng, cho dù đó là thông qua cảm biến, máy ảnh hay công nghệ khác tốt hơn, đều giúp tiết kiệm thời gian của nhân viên và giảm thiểu rủi ro do lỗi của con người. Dữ liệu chất lượng cao hơn cũng có nghĩa là thông tin chi tiết chất lượng cao hơn. Điều này trả lời các câu hỏi như:

• Đã bao nhiêu lần chúng ta vượt qua giới hạn rận của chính phủ?
• Mỗi địa điểm có bao nhiêu con chết?
• Mức độ rận trung bình trong năm ngoái là bao nhiêu?

Kết hợp dữ liệu

Nông dân ngập trong đống công cụ để quản lý thông tin trang trại. Dữ liệu cần thiết để đưa ra các quyết định sản xuất hàng ngày có thể nằm rải rác giữa các trang tính, email, giấy tờ và cơ sở dữ liệu Excel. Khi thông tin tồn tại trong kho chứa, giá trị sẽ bị mất. Việc gộp tất cả dữ liệu trang trại vào một nơi mang lại cho nhân viên bức tranh toàn diện nhất, cập nhật nhất về sức khỏe trang trại tại bất kỳ thời điểm nào để trả lời các câu hỏi như:

• Điều kiện môi trường như thế nào khi số lượng rận này giảm xuống?
• Sự kiện tử vong này có xảy ra sau khi chúng tôi điều trị rận không?
• Phương pháp điều trị cơ học đã tác động như thế nào đến việc cho ăn trong năm nay?

Đo lường dữ liệu

Ngay cả tập dữ liệu chất lượng cao nhất cũng sẽ chẳng có nghĩa lý gì trừ khi nó có thể truy cập và tìm kiếm được. Các công cụ cắt, xúc xắc, phân tích và chia sẻ dữ liệu cho phép người nông dân kiểm soát thông tin của họ. Với tính năng lọc, nhóm và tổng hợp, các xu hướng và mẫu quan trọng sẽ xuất hiện để giúp đưa ra các quyết định, trả lời các câu hỏi như:

• Làm thế nào là so sánh mỗi thế hệ với trước đó?
• Một số lồng nhất định có hoạt động tốt hơn không?
• Các yếu tố dẫn đến chất lượng phi lê cao nhất là gì?

Áp dụng mô hình

Sức khỏe của cá thay đổi hàng ngày và người nông dân có thể dành cả đời để đào sâu hơn vào phân tích. Nhưng thời gian là điều cốt yếu. Các mô hình học máy sẽ tự động nhập vào một luồng dữ liệu liên tục và tìm ra vô số các mối tương quan và sắc thái về cơ bản giữa các yếu tố - những thông tin chi tiết không thể tìm thấy bằng mắt thường. Các mô hình học hỏi từ thông tin và điều chỉnh trong thời gian thực, không phải hồi tưởng lại. Điều này cung cấp cho nông dân công cụ để suy nghĩ trước về các câu hỏi như sau:

• Nguy cơ mắc bệnh PD của tôi trong mùa hè này là gì?
• Tình huống rận biển của hàng xóm sẽ ảnh hưởng đến tôi như thế nào?
• Lựa chọn xử lý tối ưu cho lồng này, trong những điều kiện này và tại thời điểm này là gì?

Nền tảng phù hợp kết nối thông tin quan trọng đến những người cần nó sớm hơn. Tuy nhiên, cuối cùng, con người là người đặt câu hỏi và đưa ra quyết định - một trang trại dựa trên dữ liệu kết hợp độ chính xác của máy tính với trực giác và kinh nghiệm của con người.

Một sự thay đổi văn hóa

Thông thường, các chiến lược dựa trên dữ liệu chỉ dừng lại ở cấp điều hành. Văn hóa công ty thực sự dựa trên dữ liệu chỉ đạt được sức hút khi tất cả mọi người, từ các nhà sinh học sức khỏe cá đến các nhà hoạch định tài chính, được trao quyền sử dụng dữ liệu để thực hiện công việc của họ tốt hơn.

Các giải pháp phải linh hoạt. Dữ liệu sẽ có nhiều mục đích sử dụng khác nhau trong toàn bộ tổ chức. Các giải pháp không thể trở thành rào cản đối với việc tiếp cận: nếu nó khiến công việc của nhân viên trở nên khó khăn hơn thì họ sẽ không sử dụng nó. Các chiến lược cần đáp ứng nhu cầu của tất cả nhân viên với một ứng dụng linh hoạt, dễ sử dụng.

Các giải pháp phải phù hợp với chuyên môn trong ngành. Ngành nuôi trồng thủy sản còn nhiều ẩn số, và nhiều bộ dữ liệu chưa hoàn chỉnh hoặc được định dạng kém. Điều này không có nghĩa là chúng không hữu ích. Chìa khóa là tăng cường thông tin này với kiến thức ngành truyền thống. Các giải pháp theo hướng dữ liệu cần cảnh báo những người ra quyết định, để họ có thể kết hợp những hiểu biết sâu sắc với chuyên môn và kinh nghiệm của mình.

Các tổ chức phải liên tục thử nghiệm và cải tiến. Mỗi nhóm cần phải tin tưởng và hiểu giá trị của dữ liệu, do đó, họ được trao quyền để thu thập thông tin chất lượng tốt hơn và sử dụng nó để cải thiện công việc của mình. Và các nhà lãnh đạo nên sử dụng thông tin này để cải tiến lặp đi lặp lại — các chiến lược dựa trên dữ liệu mạnh mẽ đầu tư vào nền tảng nhưng liên tục xem xét lại dựa trên kết quả.

Trong nuôi trồng thủy sản, chỉ cần một vài giờ có thể làm giảm sức khỏe cá. Lưu trữ dữ liệu tập trung và cảnh báo là chìa khóa cho các trang trại nằm ở vùng sâu vùng xa, nơi thông tin có thể mất nhiều thời gian quý giá để đến được với những người cần. Điều này cũng có thể đồng nghĩa với sự chênh lệch hàng triệu đô doanh thu bị mất: một báo cáo năm 2019 của Nofima và Kontali ước tính rằng việc giết mổ 1 triệu con cá nặng 3,5 kg thay vì giá của cá 5 kg của trang trại NOK từ 30 đến 45 triệu (3,5 đến 5,3 triệu đô la Mỹ).

Một trang trại dựa trên dữ liệu không chỉ có thể giảm nguy cơ xảy ra các thảm họa lớn hơn mà còn liên tục tối ưu hóa: sử dụng thức ăn hiệu quả hơn, mở rộng cửa sổ cho ăn, giảm thiểu thời gian ở dưới nước và hơn thế nữa.

Với một hệ thống thông minh liên tục và tự động học hỏi, tác động tiềm tàng không ngừng tăng lên.