Ошибки, допускаемые при использовании неправильных данных, намного меньше тех ошибок, когда данные не используются вообще. Некоторые из лучших теорий появляются после сбора данных, потому что тогда приходит осознание другой реальности — «Вы не знаете того, что не знаете».
Сбор данных без определенной цели – это просто проектная работа. Начните сравнивать данные, изучайте передовой опыт, сравнивайте свою ферму с другими. Это наведет вас на мысль, что “что-то происходит”. Тогда идите еще дальше, производите интеллектуальный анализ своих собственных данных, чтобы понять, а что, собственно происходит. (Помните – речь идет не о данных, а об информированности.) Почему я получаю эти результаты, в то время как остальные получают совсем другие?
Лорн и Викки Таннас — специалисты-свиноводы, оказывающие техническую поддержку племенным фермам Genesus в Китае.
Работник одной из генетических компаний-конкурентов как-то сказал: “Неудивительно, что дела у Genesus идут лучше, чем у остальных – все лучшие фермеры покупают вашу генетику”. На первый взгляд это звучит забавно, но если вдуматься, я не могу с ним не согласиться. Когда вы получаете информацию, основанную на данных от этих “лучших фермеров”, этот довод подтверждается. Дела у другой фермы идут лучше, чем у моей фермы, и поэтому они получают лучшие результаты. Моей ферме надо сделать что-то из того, что делают “лучшие фермеры” и увидеть, не поможет ли это. Затем мы начинаем собирать данные и тщательно проверять нашу гипотезу. В некоторых случаях это просто, как с использованием лучшей генетики, но в большинстве мы имеем дело с многофакторными и взаимозависимыми ситуациями.
Давайте взглянем на две фермы Genesus: Ферму А и Ферму М. Ферма М дает неплохие показатели, но при отъеме получает меньше поросят, чем хотелось бы и имеет высокий процент смертности до отъема.
Затем ферма М сравнивает свои показатели с фермой А. Смертность до отъема – это одна из тех многофакторных составляющих; здоровье, микроклимат, работники фермы, кормление – все они играют ключевые роли. Когда мы смотрим на эти данные, мы видим, что на ферме М низкий вес при рождении. Общее количество рожденных и количество живорожденных выше, чем на ферме А, но ферма А отнимает больше поросят и смертность до отъема у них ниже. Нам нет необходимости доказывать, что низкий вес поросят при рождении приводит к увеличению смертности на опоросе, это уже доказано и мы легко можем найти тому подтверждение, если сравним данные от различных ферм в интернете. Низкий вес поросят при рождении требует более высокой температуры, большего внимания к деталям (потребление молозива, распределение сосунков). Поросята с низким весом более подвержены болезням, более того, они могут передать их более крупным, здоровым животным. Если средний вес при рождении 1.3 кг, то у поросят с весом менее 800 граммов меньше шансов на выживание. Какой вес самый низкий? Сколько таких поросят? Насколько широка кривая веса? Имеется в виду, насколько различаются поросята в помете или между пометами? Если нам удастся сдвинуть кривую вправо, увеличив вес при рождении, мы увидим, что нижние показатели также будут двигаться вправо. То есть мы уменьшим смертность и получим больше поросят при отъеме.
Предположение фермы М: “Если мы получим больший вес поросят при рождении, уровень смертности на опоросе снизится, и в результате у нас будет поросят при отъеме”.
Самое простое, что можно попробовать, это увеличить подачу корма для супоросных свиноматок, но мы должны получить больше информации. При более глубоком исследовании проблемы, мы находим, что ферма А начинает увеличивать подачу корма на ожидании примерно на 90 день. Ферма М начинает увеличивать подачу корма для свиноматок на ожидании только на 100 день. Что происходит в матке, начиная с 85 дня? Потребление белка эмбрионом увеличивается с 20 до 200 граммов в день. Ферма М, оттягивая увеличение подачи корма до 100 дня, вызывает у своих свиноматок дефицит белка. Свиноматка начинает расходовать белок и необходимые питательные вещества из собственного организма. Когда я был на этой ферме и наблюдал поголовье, я увидел, что у многих свиноматок есть впадины у основания хвоста – признак того, что животное теряет вес.
Хорошая теория дает больше вопросов, чем ответов. Ответы приходят со сбором данных. Это тот момент эйфории, когда вы становитесь более информированными и начинаете задавать другие вопросы и двигаетесь к новой реальности. “Теперь я знаю, чего я не знал”.
Несколько других вопросов: Является ли возраст фактором? Ремонтные свинки поглощают витамины и минералы примерно на 39%, в то время как уровень поглощения витаминов и минералов свиноматками пятой супоросности снижается до 16%. Является ли уровень поглощения витаминов и минералов фактором? Соответствует ли уровень питательных веществ в корме для супоросных свиноматок общему числу рожденных поросят — 16.12? Если мы составляем питательную формулу корма, основываясь на получении 12 поросят, а получаем 16, то мы создаем дефицит в питательных веществах для 33% поросят. Разделяю ли я пометы на 12? Насколько хорошо сбалансированы и распределены поросята по пометам? Каково состояние микроклимата на ферме? И так далее.
Данные становятся ресурсом, как нефть, их нужно исследовать, чтобы получить понимание происходящего и обеспечить инновации. У вас могут быть данные без информации, но вы не можете получить информацию без данных. Работайте со своими данными, собирайте еще и получайте информацию. Не нужно просто принимать, не стараясь изменить, текущую ситуацию.
