Шаренко Александр Николаевич – заведующий сектором финансов, магистр экономических наук
Минск
Sharenkо Alexander Nikolaevich – Нead of the Finance Sector, Мaster of Economic Sciences
Minsk
Представленная модель определяет фундамент для организации мониторинга, контроля и прогнозирования параметров эффективного развития молочных животноводческих комплексов на цифровой основе, что обеспечивает унификацию сбора данных и сопоставимость результатов сельскохозяйственного производства и бизнеса. По итогам изучения технологических характеристик, а также с учетом комплексного и всестороннего анализа ключевых аспектов аграрного бизнеса определены главные параметры для построения базы данных цифрового решения: основные ресурсы (элементы), точки мониторинга, контрольные параметры, детализация половозрастных групп животных, взаимосвязи элементов модели и др. Область применения результатов – сельскохозяйственные товаропроизводители животноводческого (молочного) направления выращивания крупного рогатого скота, научно-исследовательские и образовательные организации, а также информационно-технологические компании при формировании систем автоматизированного прогнозирования, мониторинга и контроля параметров эффективного развития животноводческих комплексов на цифровой основе, включая производство, бизнес-процессы, подготовку кадров и разработку цифровых продуктов для АПК.
The model presented by the author defines the basis for organizing effective monitoring, control, and forecasting of the parameters of effective development of dairy livestock complexes on a digital basis, which ensures the unification of data collection and the comparability of the results of agricultural production and business. In addition, based on the study of technological parameters, as well as the obtained results and necessary goals, and taking into account a comprehensive and detailed analysis of the key aspects of agricultural business, the main parameters for building a digital solution database have been determined: the main resources (elements), monitoring points, control parameters, details of animal sex and age groups, interconnections between model elements, etc.
The results can be applied by agricultural producers in the livestock (dairy) sector, research and educational organizations, as well as information technology companies, to create automated forecasting, monitoring, and control systems for the effective development of livestock complexes on a digital basis, including production, business processes, training, and the development of digital products for the agroindustrial complex.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.