Я виросла ще до епохи онлайн-знайомств, тож, на щастя чи на жаль (викресліть те, що вважаєте за потрібне), я пропустила цей досвід. Фільтри використовували лише для того, щоб молоко залишалося чистим, а «прокручувати» вліво чи вправо — це те, що робили корови своїми хвостами. Однак, подивившись фільм «Catfish» на MTV, я усвідомив, що молочна галузь у цьому питанні значно випередила сучасні тенденції. Спочатку я був вражений тим, як хтось може вступати у стосунки, спираючись лише на фотографії та кілька телефонних дзвінків. Проте, поміркувавши, я зрозумів, що молочна галузь випередила сучасні тенденції. Без сумніву, є багато молочних фермерів, які ретельно стежать за родоводами, родинами корів і майстерно підбирають биків, але є й багато тих, кого підкуповує гарна фотографія та привабливе ім’я. Подібно до невдалого знайомства на «Catfish», ви можете вступити у довгострокові стосунки, які в підсумку виявляться вибагливою та дорогою помилкою.
Ще до того, як з’явилися Tinder, Bumble та інші онлайн-платформи, молочна галузь вже вдосконалювала свої алгоритми прийняття рішень щодо підбору пар. Зміна акценту на репродуктивну здатність та поява комерційних геномних ознак сприяли вдосконаленню методів оцінки молочної продуктивності та лінійної оцінки. Наразі вже існує більше надійної інформації для підбору партнера для вашої корови, ніж для вибору потенційного партнера для життя. Хоча незабаром з’являться нові дані, які ще більше покращать ваші рішення щодо підбору партнерів у молочній галузі.
Нові джерела даних, що базуються на таких технологіях, як датчики, аналіз молока та машинний зір, взаємодіють із новими можливостями аналізу даних, сприяючи подальшому прогресу. Наприклад, ефективність оцінки фізичного стану (BCS) відома вже десятиліттями, але навіть кваліфікованим фахівцям дуже складно проводити її послідовно, об’єктивно та регулярно. CattleEye може надавати ці щоденні дані, що дозволяє точно регулювати раціони для поліпшення здоров’я, добробуту та прибутковості. Реакцію стада на зміни раціону або кормів можна відстежувати як за показниками BCS, так і за показниками молочної продуктивності, що дозволяє фахівцям з харчування контролювати ефективність своїх заходів. Крім того, ці дані можна поєднувати з іншими потоками даних для розробки нових фенотипів; можна виявляти корів, більш стійких до надмірної втрати кондиції, та відбирати генетичні лінії, що відрізняються підвищеною стійкістю та плодючістю.
Створюючи та збираючи байти даних, а не просто «клюючи на приманку», молочні фермери прокладають шлях до більш інтелектуальної та прибуткової галузі.
