一、 养猪场的数据分析需求
现代化养猪场具有如下特点：规模化、工业化、跨界养猪、周期较长、对安全重视、管理精细化、信息化程度较高。
注重各项经济指标，如：提高生猪综合成活率、降低饲料消耗与增重比（即料肉比）、节省饲料、节能降耗。
大型猪场具备较完整的信息化系统，具体如下图所示：
猪场数据分析需求如下：
1、 业务需求：
A. 老板：
价格分析：各地猪肉价格，猪粮比=猪肉价格/饲料价格
本月可出售量分析：超过一定重量的猪的数量
资产分析：不同类别生猪价格*存栏生猪总重量总和
B. 场长
存栏量分析：据此制定经营生产计划
C. 生产线主管：
关心猪是否生病：猪体温超标预警，避免猪瘟等疾病爆发
检验检疫记录分析
2、 技术需求：
A. 自动采集多个不同数据源的数据，包括：
自动监控系统
信息管理系统
来自于互联网上的各种价格数据
B. 实时采集、实时分析、实时展示、实时告警
C. 能预测相关指标
D. 如有问题能通过各种方式进行提醒、预警
E. 数据分析相关系统投入不能太大
以下为主要分析需求示例：
1、 猪价分析
A. 全国或不同省份、不同生猪类型的猪价实时分析图
B. 全国或不同省份玉米价格的实时分析图
C. 全国或不同省份猪粮比实时分析图
猪粮比为重要经济指标，超过或低于特定门限需要预警，如下图所示：
2、 存栏量分析
A. 全国三个猪场存栏量实时展示
B. 超过或低于正常存栏量20%视为异常，进行预警
3、 猪体温分析（疫情分析）
根据资料，猪的体温有以下特点：
本案例中简单起见，分为三种生猪：
1、小猪：正常体温 39.3 度
2、母猪：正常体温 38.7 度
3、公猪：正常体温 38.4 度
生猪体温超过正常体温0.5度即视为不正常体温，进行预警。
4、 资产分析
各猪场存栏生猪总资产实时展示
总资产 V = ∑（Pi * ∑Wi）
i： 生猪类别，包括外三元、内三元、土杂猪
Pi： 不同类型生猪价格
∑Wi：为存栏不同种类的生猪体重之和 5、 本月可出售量分析
生猪养殖超过6个月可以出栏销售。根据猪的出生日期，超过6个月为本月可出售数量、重量、总价格。对这些指标进行实时展示
6、 检验检疫分析
疫苗接种，每头猪接种一次（按以下顺序，前一种疫苗接种了才能接种后续疫苗）：
SF1 猪瘟疫苗
FMD 口蹄疫疫苗
SF2 猪瘟疫苗 AR1 萎鼻疫苗
JE 乙脑疫苗（前序疫苗为AR1，不需要SF2）
PPV 细小病毒疫苗
AD 伪狂犬疫苗
二、 如何使用DataFlux进行养猪场数据分析
DataFlux是实时大数据分析平台。通过对任何来源、类型、规模的实时数据进行监控、分析和处理，释放数据价值，帮助企业从数据中洞察业务并有效预测，进而做出决策并采取行动，助力商业决策。
DataFlux的功能如下：
1、 多渠道数据采集和实时处理：支持云端数据采集、应用数据采集、日志数据采集、时序数据上报、常用数据库的数据汇聚；数据存储可无限扩展，实时处理和分析海量数据
2、 灵活构建面向不同业务场景的数据洞察：支持云产品性能监控、IT 设备监控、用户行为分析等数据洞察，并支持通过自定义 SQL 查询和检索实时数据，提供丰富的可视化监控视图
3、 简单易用的告警触发器和基线：支持自定义基线和触发动作，快速定位业务异常发生的时间范围，同时支持多个检测指标和触发条件的实时数据监测告警
4、 预测和数据交叉分析：对于任何来源的实时数据进行多维度交叉分析，基于智能算法进行预测，实现数据洞察和科学的业务决策
DataFlux功能全图如下：
猪场分析事实数据源可能来自于：
自动监控系统数据
管理信息系统数据
来自互联网的价格数据
手工录入数据
本案例中由DataMock模拟数据源生成数据，并实施上报数据到数据网关DataWay。最终在DataFlux中完成数据统一存储、处理、数据洞察，支持各应用场景的实现。如下图所示：
三、 基于DataMock模拟生成养猪场数据
通过 DataMock 数据模拟器，用户可以：
• 生成模拟数据上报到 DataFlux 中心
• 基于模拟数据可以快速构建和验证自身的数据洞察场景，即 DataKit 和 DataWay 是否正常工作。
DataMock数据模拟器的使用：
1、 下载安装
在DataFlux的主页的“集成”页面获得DataMock的下载地址（Windows、Linux、Mac版本），解压即可，获得两个文件：
可执行文件 datamock
配置文件 config.yaml
2、 配置
写配置文件config.yaml是非常重要的环节。配置文件主要包括两个部分：
DataWay网关地址，可以是云端DataWay或本地Dataway。
Measurement指标集配置
本案例中模拟的指标集有四个：
价格指标集
生猪库存指标集
疫苗接种指标集
体检指标集
具体如下：
具体配置如下：
3、 启动
赋予DataMock可执行权限后直接启动即可，生成样例数据如下：
四、 养猪场数据洞察
在 DataFlux 中，用户可以根据不同的视角构建不同的洞察「场景」，通过查看场景下的数据可视化图表分析，从而满足不同业务的场景需求和数据分析。
步骤如下：
1、 添加场景
2、 添加节点
3、 可视化的分析和检索
最终的洞察结果可以通过图表和数据集展现。
其中数据的计算有三种方式，按照从易到难排序： 1、 UI直接处理数据
2、 使用SQL处理
3、 使用函数平台进行实时数据处理开发。
处理步骤：
1、 创建场景
3、 添加图表
UI直接添加
价格分析
体温分析
体检检疫流程分析
时序数据库SQL语句计算
猪粮比分析
存栏量分析
利用DataFlux.f(x)，它是DataFlux 附带的基于Python 3的可编程数据处理组件，主要目的在于进一步拓展DataFlux在数据处理、展示方面的能力，在统一的平台上实现针对不同场景、行业、领域的专业化进阶功能。
资产分析
可出售量分析
并且可以配置自动触发设置，如下：
4、 告警触发设置
“体温超标“触发规则设置步骤
采用钉钉告警：
“猪粮比超限”触发规则设置步骤
五、 总结
本文首先介绍了DataMock生成养猪场模拟数据，然后基于DataFlux进行养猪场数据实时分析。初步熟悉了这两个产品的情况下，1天即可完成全流程的模拟和分析，DataFlux具有门槛低、速度快、实时性强、功能全面的特点。