每個季節，農民平均要做出 40 項種植決定--從何時種植什么、用什么種子，到(dao)何(he)時灌(guan)溉、灌(guan)溉多少，再到(dao)何(he)時收(shou)獲。

      在可(ke)靠的模(mo)型和科(ke)學研究的基礎上提(ti)供(gong)答案，使這(zhe)些問題不再需要(yao)猜測，這(zhe)就是一(yi)項無價的服務(wu)。

      "孟山都公司首(shou)席信(xin)息官(guan)吉姆(mu)-斯(si)旺森（Jim Swanson）說(shuo)："作(zuo)為(wei)一家農業公司，孟山都公司開(kai)發(fa)的(de)產(chan)品(pin)和(he)工具可以幫助農民(min)高(gao)效種植作(zuo)物，同時減少能源、水和(he)土地(di)的(de)使(shi)用。"事實(shi)上，我們需要能夠高(gao)效地(di)回答有關我們業務各個方面的(de)問題(ti)。

      這就是為什么(me)數據科學是我(wo)們(men)的(de)核心(xin)任務。

      斯旺(wang)森以(yi)孟山都公司的(de)(de)運輸管理(li)系(xi)統(tong)（TMS）為例，說明了(le)(le)(le)數據科學如何(he)為業務(wu)提供支持(chi)。TMS 是一個端到端的(de)(de)物流解決(jue)方案(an)，結合了(le)(le)(le)實時監控、流程自(zi)動(dong)化、基于(yu)分析(xi)的(de)(de)決(jue)策制(zhi)定和(he)標準化，以(yi)整合巴西、歐洲、北(bei)美、拉丁美洲和(he)亞洲的(de)(de)運輸路線。通(tong)過(guo)優化效率，TMS 最大限(xian)度地提高了(le)(le)(le)卡車利用(yong)率，減少(shao)了(le)(le)(le)產品(pin)損失，同時還通(tong)過(guo)主動(dong)通(tong)知和(he)交貨狀態更新改善了(le)(le)(le)客戶體驗。TMS 預計每年可節省和(he)避免(mian)近 1400 萬(wan)美元的(de)(de)成本，同時減少(shao) 300,000 英里(li)的(de)(de)行駛(shi)里(li)程和(he) 350 公噸的(de)(de)二氧化碳(tan)排放量。

      斯旺森指出，TMS 的實現不僅依靠數據，還得(de)益于企業的數字化轉型。

      轉型的開端

      孟山都早在十多年(nian)前就(jiu)開始從一家農(nong)業(ye)生物技術公司向(xiang)數據科(ke)學(xue)驅(qu)動(dong)型(xing)組(zu)織(zhi)轉(zhuan)型(xing)，在過(guo)去的四年(nian)中，轉(zhuan)型(xing)步伐(fa)迅速加快。從孟山都如(ru)何開發產品、實施流程(cheng)到(dao)如(ru)何為客戶(hu)提供服務(wu)，這(zhe)一變革已經影響到(dao)業(ye)務(wu)的所(suo)有組(zu)成部分。

      斯旺(wang)森承認，要實現數據科學驅動(dong)業務(wu)決策的目標(biao)，需要整個組(zu)織(zhi)進行巨大(da)的文化變革。

      這一轉變始于高(gao)層。

      "大約(yue)四年前，休(xiu)-格蘭(lan)特(te)（孟山都(dou)公(gong)司(si)前首席執行官）和其他高層領導開始從內(nei)部(bu)(bu)和外部(bu)(bu)認識(shi)到，數(shu)據(ju)科學(xue)不僅(jin)能(neng)推動(dong)業務發展，而且是(shi)農業的核心部(bu)(bu)分(fen)，"孟山都(dou)公(gong)司(si)數(shu)據(ju)科學(xue)卓(zhuo)越中心負責人納文-辛(xin)格拉(la)（Naveen Singla）說。"我們的高層領導強調，數(shu)據(ju)科學(xue)不僅(jin)是(shi)一種好奇心，更是(shi)我們產品的支柱。"

      數據驅動的員工隊伍

      數(shu)字(zi)化(hua)轉(zhuan)型(xing)的(de)第(di)一步是轉(zhuan)變員工(gong)隊(dui)(dui)伍，使其更加以數(shu)據(ju)為導向(xiang)。在過(guo)去的(de)兩年里，孟(meng)山(shan)都(dou)(dou)的(de)數(shu)據(ju)科學(xue)團(tuan)隊(dui)(dui)已(yi)經(jing)從大約(yue) 200 人(ren)增加到 500 多(duo)人(ren)。但這些人(ren)并不都(dou)(dou)是新招聘(pin)的(de)，甚至(zhi)也不都(dou)(dou)是傳統(tong)的(de)數(shu)據(ju)科學(xue)家。Singla 指出(chu)，孟(meng)山(shan)都(dou)(dou)公(gong)司發現，對(dui)現有員工(gong)進行(xing)數(shu)據(ju)科學(xue)方法培訓，可以讓員工(gong)過(guo)渡(du)到新的(de)崗位，同時還能利用(yong)他們的(de)技能和領域知識(shi)。

      ";辛(xin)格拉說："如果我們(men)只(zhi)是簡單地聘用一名數據(ju)工程師(shi)或統(tong)計(ji)學(xue)家，那么這(zhe)個人可能(neng)需(xu)要半(ban)年(nian)到一年(nian)的時(shi)間來了解業務(wu)。"相(xiang)反(fan)，我們(men)的生物學(xue)家、工藝化學(xue)家等已經(jing)學(xue)會了數據(ju)科(ke)學(xue)方法，現在正在這(zhe)些領域從(cong)事數據(ju)科(ke)學(xue)工作或管理數據(ju)科(ke)學(xue)團(tuan)隊。

      數據民主化

      第二步是斯旺森喜歡稱作(zuo)的 "數(shu)據民主化(hua)"。

      "斯(si)旺森說："數(shu)(shu)據(ju)民主(zhu)化是(shi)(shi)我(wo)(wo)們的(de)(de)(de)行政(zheng)領導層發出的(de)(de)(de)行動號召，要(yao)求我(wo)(wo)們認識到，我(wo)(wo)們使用的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)不(bu)(bu)是(shi)(shi)某(mou)個人的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)，甚(shen)至不(bu)(bu)是(shi)(shi)某(mou)個部(bu)門的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)。"這(zhe)些(xie)數(shu)(shu)據(ju)是(shi)(shi)公司的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)。

      孟山都公(gong)司的領導(dao)人認識(shi)到，數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)必須供(gong)所有人使用。他們(men)打破了(le)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)孤(gu)島，促進了(le)全公(gong)司的數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)共(gong)享(xiang)。他們(men)圍(wei)繞五(wu)個突(tu)出類(lei)別組織數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)：產品、地點、客戶、公(gong)司信息（通常(chang)是財務和人力資源相關數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)）和物聯網(wang)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)。通過將這(zhe)五(wu)類(lei)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)連(lian)接(jie)起來，孟山都公(gong)司的數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)提取和連(lian)接(jie)變得(de)更加容易。

      共享數據是孟山都智能供應鏈(lian)的(de)核(he)心(xin)，它利用數據科學來優化種子(zi)生(sheng)產(chan)(chan)。通過將(jiang)客戶需求(qiu)變化、供(gong)應預(yu)測、作(zuo)物安(an)排(pai)和(he)環境變化等各種因素納入(ru)其(qi)中，孟山(shan)都(dou)創建了一個標準化、自動化和(he)強大的(de)田間(jian)生(sheng)產(chan)(chan)預(yu)測，涵(han)蓋從播種前到收獲的(de)整個季節。孟山(shan)都(dou)從改進(jin)的(de)優化中獲益，而(er)客戶則從孟山(shan)都(dou)提(ti)供(gong)的(de)改進(jin)種植決(jue)策和(he)供(gong)應規劃(hua)的(de)能力中獲益。

      數據科學卓越中心

      孟山都(dou)數(shu)(shu)據(ju)驅動轉(zhuan)型的(de)(de)另一(yi)(yi)個關鍵(jian)步驟是將全公(gong)司的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)科學(xue)(xue)家(jia)(jia)聯系(xi)起來。十多(duo)(duo)年(nian)前，孟山都(dou)公(gong)司聘用第一(yi)(yi)批數(shu)(shu)據(ju)科學(xue)(xue)家(jia)(jia)時，他們是為了在生物技(ji)術或(huo)育種等特定部門工作(zuo)(zuo)。當時，數(shu)(shu)據(ju)科學(xue)(xue)工作(zuo)(zuo)相互脫節，組織內為數(shu)(shu)不多(duo)(duo)的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)科學(xue)(xue)家(jia)(jia)也不了解彼(bi)此和正在開展(zhan)的(de)(de)工作(zuo)(zuo)。隨著孟山都(dou)從早期(qi)數(shu)(shu)據(ju)科學(xue)(xue)的(de)(de)成功(gong)中實現價值，數(shu)(shu)據(ju)科學(xue)(xue)家(jia)(jia)的(de)(de)數(shu)(shu)量和群體急劇增加，孟山都(dou)采取了幾個重要步驟來打破孤島，統一(yi)(yi)整(zheng)個公(gong)司的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)科學(xue)(xue)。

      實現這一統一戰略的(de)步驟之一就(jiu)是創建(jian)數(shu)(shu)據(ju)科學卓越中心(xin)（DSCoE），由 Singla 領導。通(tong)過(guo) DSCoE，數(shu)(shu)據(ju)科學家們在單一平臺(tai)上進行開(kai)發時密切合作。"辛格拉(la)說："除(chu)了(le)提高對彼(bi)此工作的(de)認識外，通(tong)過(guo) DSCoE 的(de)密切合作還(huan)提高了(le)工作的(de)嚴謹性，同(tong)時加快了(le)工作進度。

      規模和速度的提高在孟山都的玉米研(yan)發管道中(zhong)顯(xian)而易(yi)見。孟山都公司的研(yan)究(jiu)人員(yuan)利用(yong)(yong)十多年(nian)的數據(ju)，正在使(shi)用(yong)(yong)一種基于機器學習的產品，幫(bang)助準(zhun)確預測數千種種子第一年(nian)在田間的表(biao)現(xian)。這使(shi)他們能夠(gou)評估的玉米(mi)品種比過去多出約五倍(bei)，節省了(le)數百小(xiao)時(shi)的研(yan)究(jiu)時(shi)間。

      數據掃盲

      改善數(shu)據(ju)科(ke)(ke)學(xue)家之(zhi)(zhi)間(jian)以及(ji)數(shu)據(ju)科(ke)(ke)學(xue)家與業務之(zhi)(zhi)間(jian)聯(lian)系的(de)(de)方法之(zhi)(zhi)一是提高(gao)整個(ge)組織的(de)(de)數(shu)字素養。孟山(shan)都與 Coursera 和(he) DataCamp 合作開(kai)發了(le)一個(ge)學(xue)習平(ping)臺(tai)，幫助(zhu)提高(gao)所(suo)有員(yuan)工的(de)(de)數(shu)字敏銳度(du)。通(tong)過(guo)該學(xue)習平(ping)臺(tai)，公司(si)鼓勵員(yuan)工探索 R 和(he) Python 等在(zai)線程序。

      此外，孟山(shan)都公(gong)司(si)還通過定期的(de)內(nei)部(bu)活(huo)動(dong)鼓(gu)勵員工。辛格拉(la)說，在去年的(de)一次黑客馬拉(la)松(song)活(huo)動(dong)中，各小組集中討(tao)論了一個分(fen)子育種問題，與工作無關的(de)人提出了一個想法(fa)，現在這(zhe)個想法(fa)已(yi)經被實驗(yan)室采納。

      "辛格拉說："孟山(shan)都通過讓(rang)人們(men)接觸新技術來解決問(wen)題，獲(huo)得了(le)不(bu)可估(gu)量的價值。"在我們(men)的模型中結(jie)合不(bu)同(tong)的背景(jing)和思維，往往能讓(rang)我們(men)取得非常有創意(yi)的成果。

      敏捷方法

      "實(shi)驗概念 "是孟山都公司數(shu)字(zi)化轉型的最后一步(bu)。大約三年前，斯旺森(sen)的 IT 組織(zhi)采用了(le)敏捷方(fang)法進行(xing)軟件開發。敏捷方(fang)法包括迭代、反饋和(he)持續改進。同樣的思(si)維方(fang)式也適(shi)用于(yu)如何(he)將(jiang)數(shu)據科學納(na)入業務決策。

      "Singla 解釋說："我(wo)們(men)不斷將實驗引(yin)入流(liu)程。"我(wo)們(men)傾聽客戶的(de)(de)聲音，并向他們(men)學(xue)習，無(wu)論是公司(si)內部的(de)(de)同事還是田間(jian)地頭的(de)(de)農(nong)民。根(gen)據從他們(men)那里學(xue)到的(de)(de)東西，我(wo)們(men)重新定(ding)義。

      利用豐富的新數據機會(hui)改善客戶體驗是氣候公司 FieldViewTM 平臺的宗旨。農民(min)--無論(lun)是手工還(huan)是電子方式--都(dou)會(hui)記錄(lu)數據。氣候公司的工具使(shi)農民(min)能夠優化他(ta)們的數據，發(fa)現(xian)支持成功收獲的新見解。決策不再基于逐(zhu)塊田地的評(ping)估，而(er)是轉向(xiang)逐(zhu)尺數據的收集和(he)分析(xi)。

      轉型之旅

      盡管斯(si)旺森(sen)和辛格拉都(dou)對孟山(shan)都(dou)取得的(de)(de)進步感到高興，但他們都(dou)對數(shu)據科(ke)學將繼續產生的(de)(de)影響充滿熱情。斯(si)旺森(sen)提到，世界人口迅速增(zeng)長，再加上氣(qi)候變化的(de)(de)挑(tiao)戰(zhan)，因(yin)此(ci)需要繼續推動數(shu)據科(ke)學在(zai)農業中的(de)(de)應用。

      Singla 分享了(le) Climate 公司(si)如何利用人工(gong)智能(neng)在(zai)田間診斷玉米疾病(bing)。機器學習(xi)模型利用 50,00 多張(zhang)病(bing)害(hai)(hai)(hai)和壓力圖像診斷出(chu)九種(zhong)關鍵的(de)玉米病(bing)害(hai)(hai)(hai)，成功概(gai)率非常高。有了(le)這種(zhong)能(neng)力，農民只需拍攝一(yi)張(zhang)作物照片，就能(neng)獲得(de)病(bing)害(hai)(hai)(hai)診斷結果，并在(zai)病(bing)害(hai)(hai)(hai)影響產量之前(qian)采取行動(dong)。

      "斯旺(wang)森說："使(shi)用預測建(jian)模和(he)分析技(ji)術使(shi)孟山都公司能夠更(geng)(geng)快、更(geng)(geng)遠地(di)擴展(zhan)我(wo)們的(de)研究(jiu)。"從預測消費者對產品口味的(de)偏(pian)好，到(dao)與氣候學家合(he)作模擬(ni)不斷變化的(de)氣候對農業的(de)影(ying)響，我(wo)們希望現在就投資于農民 10 年、20 年或 30 年后所需要的(de)產品"。

      文章來源：Oracle Blogs 編(bian)譯：Cam@novoseed