我在猪场服务过程中，是zui喜欢利用数据的；如果猪场愿意提供数据资料，那我可以在zui短时间发现猪场存在的问题，而且往往是大问题。
在北京猪场服务期间，一个三十多年的老猪场，生产水平很差，但差到什么程度，外表是看不出来的。在对一年多的数据整理分析后，发现该场一年来的配种分娩率竟然只有 49%；zui后通过现场了解，发现是发酵床惹的祸，因为该场是在发酵床上养怀孕母猪。但另一个猪场也是母猪产仔少，也是发酵床养妊娠母猪，但因为没有数据，无法判定到底是哪里出了问题。
我养猪过程中体会zui深的事，是在一个两千头母猪的猪场负责生产，因为在半年时间内，猪场的存栏数增加了一万头，进场时存栏是一万二千头，离开时的存栏是两万二千头；当别人有怀疑的时候，我会拿出当时猪场的统计报表照片做证。
数据的作用实在太大了，几乎无处不在，无时不在。
数据管理是指在猪场内以数据作为衡量生产水平的依据，简单的数据如养了多少猪，赚了多少钱，用了多少料等；而用数据来监控和指导生产，则需要更细致，更准确的数据统计，猪场数据无处不在，无时不在。通过数据整理与分析，我们发现过一个猪场存在大量返情四次以上的母猪，也曾发现一个猪场的母猪平均胎龄在五胎以上，也发现了有个猪场每出栏一头肥猪药费高达一百多元等，这些如果不是通过数据分析往往会被忽视，引起一些不必要的损失。
（ 1）猪场常用数据：猪场数据对不同岗位的人员有不同的要求，对于管理者来说有猪存栏数如种公猪数、种母猪数（分开空怀、后备、妊娠、哺乳）、哺乳仔猪、保育仔猪、育成猪、育肥猪，饲料用量，料肉比，日增重，单位增重成本，药费，死亡数和死亡率，配种数和配种受胎率，胎产仔数，每头母猪年出栏头数等。
我们前面已经谈了相当多的数据，如年出栏二十二头是数据，母猪年产 26.5头活仔猪是数据，保育阶段成活率 95%也是数据，这些都是完成总体指标的依据。
（ 2）报表统计制度：数据管理必须依靠报表制度，生产上常用的日报表，周报表，月报表，年报表等，报表不是一个统计人员就能把全场数据整理出来，而需要各岗位的人员配合，每个职工或小组长按时上交日报表，统计人员就会在第一时间将全场当天生产情况向场长或经理汇报，也就可以在第一时间进行分析，以便对全场进行掌控。比如说，一个存栏五百头的保育猪舍，上日的总采食量为二百五十公斤，而本日的采食量变为二百公斤，那么我们就应该考虑该猪舍是否有问题，因为采食量下降是大面积发病的前兆；又比如说我们制定的每日猪群死亡监控表，每天将当天死亡猪数与标准相对照，就可以了解到当天的死亡情况是否超标，这样也便于对每位车间主管和职工进行提醒。
（ 3）数据必须准确：数据管理已为许多猪场接受，但数据的真实性却未必，因为许多因素导致了数据的不真实。我们曾发现一个猪场初生仔猪有个体重记录，但猪舍却没有磅秤，数据是职工估计的；我们也发现过一个猪场加工饲料时用车估计饲料重量，等实际过秤后发现实际重量比估计的重量多出接近 5%；一个产房的主管为了提高自己车间的生产指标，将合格猪定为弱仔，zui后出现了产房成活率超过 100%的现象；一个猪场饲料车间账实不符，从统计表上看还有一周用量，但库里已经断货，出现了饲料断档现象等。这些都是数据不准确引起的问题，所以猪场数据必须真实，而达到这一目标的措施，一是需要经常性的对报表进行审核分析，二是要实行监督机制，每一个数据都需要通过两个人的手，以避免因一人的疏漏而出现数据的不准确。
（ 4）数据必须准时：数据是为生产服务的，是管理人员分析猪场生产情况的依据；如果数据不能准时到位，那管理人员就无法分析，出现问题也不会在zui早发现，那可能给猪场带来非常大的损失。曾经有一个猪场实施效益工资制度，员工也很配合，生产得到明显提高；但问题出在了统计方面，因为员工在完成任务后，都想早日兑现，拿到更多的奖金；但每次问管理人员，管理人员都含糊其辞；员工以为是管理者不准备兑现了，从此以后，员工的积极性马上下降，生产也出了很多问题；zui后才知道，原来是统计一直无法将奖金算好，管理人员也无法向员工交待。本来是非常好的局面，就因为数据不准时而被破坏。
