茶行业大数据现状
中国是世界上最早种茶、饮茶的国家，也是当前世界上最大的茶叶生产国和消费国。我国有着悠久的种茶、产茶历史，发展到现在，我国一共有20个省、自治区和直辖市生产茶叶。
随着近些年我国经济、科技的发展和国家层面对传统产业的重视，我国的茶叶生产开始注重与新兴的技术和理念相结合，借此来提高茶叶生产的质量、茶叶生产的效率、丰富茶叶销售的手段和打造茶叶品牌。在众多新兴的技术和理念中，大数据就是一种非常重要的理念。
大数据在茶叶生产领域内应用分析
从内容来看，茶叶生产和大数据几乎是没有任何关联的概念。茶叶生产是一个传统的生产领域，在这个行业中，绝大多数的种茶手段、制茶技术都是依赖传统的手艺，对于很多消费者来说，基本上都是认定制茶手艺越传统，茶叶的质量就会越好。然而在现代化的生产背景下，茶叶生产领域如果仅仅依靠传统手艺的话，是很难生存下去的。
我国茶叶生产领域的现状是，茶园相对比较分散，不同种的茶叶之间交流较少，茶叶生产相对闭塞，有新技术的发明也难以推广，在这种情况下，建立数据库，通过现代化的数据分析、处理手段能够从一定程度上保证茶叶生产领域的相互联结，在生产方面，已经有很多企业开始采用智能化、自动化的生产方式以促进茶叶及茶产品的规模化、规范化加工和生产。另外，通过特殊的大数据处理技巧和手段，可以从各个方面提高茶叶生产领域的水平。
利用投入产出数据分析提高生产效率
对于任何产业来说，投入和产出的数据是直接影响到了盈利和生产效率的，因此，如何缩减投入、扩大产出是让企业或者产业生存下去的最主要手段，而对于传统产业来说，投入和产出的比例在相当长的一段时间里是基本固定的，这是由于我国的茶园在多年间基本上都是使用传统的管理和营销方式，很难再进行优化。
一些企业利用大数据思维，通过建立了平台控制中心，安装了视频系统和环境监测系统。将各个茶园之间的投入数据和产出数据进行汇总，从中分析发现规律，并且通过对这种规律的解读，可以找到在现阶段的茶叶生产领域中的比较适合的投入和产出比是多少，从而能够对本茶园的生产方式、管理方式和营销方式进行优化整合，保证茶园的正常营业、茶叶生产领域的利益最大化。
利用数据监控茶园、提高生产效率
我国不同茶园的情况差距较大，有的茶园气候更加适合茶叶的生产，有的茶园有更加适宜的土壤，有的茶园有种茶、产茶的传统，这些不同的情况都会导致各个茶园的数据差距非常大，在这种情况下，部分县域、茶企选取与本地茶园相对较为相似的茶园数据进行比对，了解造成这些茶园生产效率不同的直接原因；同时，根据不同茶园的效率比对结果，寻找最适合本茶园的生产方式，从投入和产出两方面进行考量，形成最终的优化方案，从而提高茶园的生产效率，进而提高茶园的收益。
利用高光谱图像技术判断茶叶的质量等级
对于茶叶来说，质量的好坏从根本上决定了茶园能否存活下去，因此，对于茶叶质量的检测是茶叶生产领域中最为重要的内容。茶叶生产需要非常多的工序，而且每一道工序都必须做到尽善尽美，例如揉茶工序对于揉茶的力道、茶锅的温度要求非常高，而任何工序上的微小疏忽，都可能导致茶叶的质量大打折扣，在这样的情况下，茶叶质量的检测就成为了区分顶尖茶、普通茶、劣质茶的最主要手段。
在传统的茶叶生产领域中，对于茶叶质量的检测多是通过人工进行的，由老茶工或者专业的品茶师从茶叶的色泽、形状、汤水特性进行评定，选定出最好的茶叶，而通过品测的优质茶叶，在市场上有相对较高的价格。
而在大数据时代，茶叶质量的评定，可以通过大数据完成。主要依托的技术是高光谱图像技术，这个技术的工作原理主要是在特定的波长范围中由一系列波长处的光学图像形成三维图像块，这种三维图像块能够反映茶叶内部有效成分的特征信息，而这些特征信息又是与茶叶的滋味和香味等品质因子密切相关。
通过对于不同品种、不同茶园的茶叶进行高光谱图像，就可以形成一组数据量相当庞大的茶叶品质数据库，而通过对数据库中不同的图像信息进行分析和整理，就能够找到同种茶叶、不同茶园的茶叶中的差距，对于提高茶叶的质量有非常重要的指示作用。
大数据在茶叶销售领域内应用分析
作为传统行业中的茶叶行业，要想在新时代得到发展，不被时代所淘汰，就必须与时俱进，勇于尝试新的手段，将大数据技术应用于销售过程中，以优化茶叶的生产和营销。现阶段已经有不少茶企开始构建自己的企业网站，并尝试通过电子商务的模式进行茶产品的销售。
对于任何产业来说，了解用户需求和市场需求是最主要的内容，只有了解这些，才能保证自己具有核心竞争力，才能在市场竞争中存活甚至获胜，茶叶销售领域更是如此。借助了大数据技术，通过互联网，茶叶的生产方很容易收集到有效的相关信息，同时能够对用户进行归类，了解不同用户的不同需求，并且可以根据这些需求调整生产策略，以满足用户和市场的需要。相对于传统的数据收集和依靠经验生产茶叶的方式来说，这种基于互联网大数据的分析更加简单、便利且节约成本。
“一物一码”杜绝茶叶造假
一段时期，我国茶叶市场上假货横行 ，众多老字号茶企多年打造的招牌都深受影响，采取各种方式进行价格管控和渠道管控，但都收效甚微。针对这些问题，不少茶叶企业借助大数据解决方案，采用大数据系统进行布局，采用一物一码技术，进行产品赋码，打造一罐一码、一箱一码。此外甚至在流通的过程中有些企业在码内不断添加经销商资料，设定限售区域，基于大数据的方式，实现了产品-经销商-消费者人人参与，人人监督，实时监控窜货经销商、窜货商品、窜货地区，有效维护了经销商及消费者合法权益。
数据化控制供应链
作为零售企业的核心竞争力，供应链一直是茶叶企业竞争的重要领域，大数据时代的发展催生了供应链的急速变革。一些茶叶企业通过引入智能供应链管理技术，结合大数据与人工智能优势，在市场洞察、用户研究、选品定价、预测计划、库存管理、精准营销等多方面展开了深入探索，打造线上线下、多平台、全渠道、一体化的智慧供应链解决方案，正在不断提高零售供应链效益、降低成本，实现商品的高效运营。从货物出仓、供应、补货、到物流全方位掌控，依托大数据和算法能力，为不同的电商平台精选商品、优化定价，此外通过线上与线下数据的实时更新，实现门店互通、库存互通，有效提高产品周转效率，提升自己企业销售业绩。
消费者画像分析，定向推荐产品
中国已成为全球最大的互联网用户市场，网民达7.51亿；互联网科技的不断进步，改变了市场营销中的信息流、物流、支付流、所有权流等众多问题。传统行业信息化程度加速提升，网络购物市场交易规模不断扩大、移动端保证高增速、电子商务成为新零售主流等等一系列动作无疑推动茶叶销售发展到新高度。
利用电商品台的优势，大型茶叶企业通过收集终端消费者购买茶时候的个人数据，通过对数据分析挖掘，反向了解产品动销情况、库存情况、区域情况，再根据用户行为属性，自定义进行标签分组，为二次精准营销提供数据支持，降低营销成本。这样有效的提升了茶企品牌公信力，树立了品牌形象，提升用户体验和复购率，快速拉动终端销量。
茶行业大数据存在的问题与发展前景
存在的问题
尽管茶行业已经逐步引入大数据技术，并取得一些发展成果，但茶行业数据资源总量、开发利用程度都远远落后于汽车制造、医疗等行业，其中政府和制造业的数据资源积累远远落后于其它很多行业。
就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这大大降低了茶行业数据的价值。
同时，当前茶叶相关政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”，而且受行业内竞争和商业利益所限，数据开放程度较低，以邻为壑、共享难，这给数据利用造成极大障碍。
究其原因，一方面欠缺推动政府和企业进行数据建设的政策，另一方面数据保护和隐私保护方面的制度不完善抑制了开放的积极性。因此，建立一个良性发展的数据共享生态系统，是我国茶行业发展需要迈过去的第一道坎。
此外，行业处理技术基础薄弱，总体上以形式上跟随为主，难以满足大数据大规模应用的需求。如果把大数据比作石油，那数据分析工具就是勘探、钻井、提炼、加工的技术。茶行业必须掌握大数据关键技术，才能将资源转化为价值。
究其原因，是茶行业大数据应用方面的复合型人才欠缺。我们不缺管理人才，但技术人才、复合人才，包括集成人才，是茶行业当前所欠缺的，也是制约茶行业大数据发展的重要瓶颈。
如果我们解决了上述问题，从大数据应用的顶层设计建立标准，那么中国制造业或有赶超欧美的可能。
发展前景
在当前大数据背景下，茶叶相关政府机构、行业组织、产销企业应当充分利用计算机技术，提高茶叶生产质量和产量，增强营销效果，提高中国茶行业的整体竞争力，以保证茶行业在高速发展的现代化科技的冲击下持续迸发生命力。
未来，在茶叶产销的全生命周期，都将不断时时产生和上传数据，茶叶的生长环境、加工过程、储存运输、销售以及最后消费掉等等，在不同的维度，大数据都大有可为。随着互联网+战略的不断推进，一个个茶叶信息孤岛的联通，相信未来，大数据将成为更多产茶政府的决策锦囊，茶叶企业的营销利器，在带来效率提高的同时，也带给普通茶叶消费者更多的便利！
作者
梁晓
男，汉族，1994年10月生，山西太原人。2017年5月参加工作，就职于中国茶叶流通协会信息宣传部
