农业大数据展望:六大领域数据亟须推广
随着农业的发展尤其是农村电商的发展,农业上下游的农资销售、农业生产、农产品流通数据以及与农业关联的土地流转、气象、土壤、水文等数据,均获得大规模积累沉淀,这些大数据将成为农业决策的“大脑”。
21世纪宏观研究院分析师戴春晨
继农村电商后,农业大数据获得决策层关注。
在近期国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中,要求推进各地区、各行业、各领域涉农数据资源的共享开放,加快农业大数据关键技术研发,推动农业资源要素数据共享。商务部等三部委印发的《推进农业电子商务发展行动计划》则强调,将移动互联网、云计算、大数据、物联网等新一代信息技术贯穿到农业电子商务的各领域各环节,切实增强自主创新能力。
21世纪宏观研究院认为,随着农业的发展尤其是农村电商的发展,农业上下游的农资销售、农业生产、农产品流通数据以及与农业关联的土地流转、气象、土壤、水文等数据,均获得大规模积累沉淀,这些大数据将成为农业决策的“大脑”,纾解当前农业产业链因信息不对称产生的痛点,从而驱动农业向精准化、网络化、智能化转变。
六大领域农业大数据亟待推广
当前,中国农业正处在以小农经营为主向规模化、机械化、集约化过渡的阶段。由于粗放生产、分散经营和农业自身的季节性、地域性特征,信息不对称,成为贯通农业产业链的共性问题。当前农业产业链令人头疼的四大痛点问题,根源之一往往在于信息的缺失:
一是种不好。种植、养殖的人力物力消耗大,农产品质量相对不高。这大多与农业经营者对种养技术和对病虫害、疫情信息把握不足有关系,也跟人力成本上升、使用假冒伪劣的农资产品有关;
二是销不出。农产品滞销、卖难问题多地频发,这往往由于农业经营者对同类产品生产数据估计不足,盲目生产而造成集中上市,另一方面则是消费者对农产品质量缺乏足够的信心;
三是地难租。扩大生产规模租不到地,这既与地块分散、资金短缺有关,又与缺少土地流转信息渠道相关;
四是钱难借。除了抵押物,农业经营者难以提供充分的信用数据,因而往往难以借到钱,这也限制其更新生产设备、扩大生产规模。
上述四大痛点问题,涉及到农业经营者与政府、上游的农资企业、下游的消费者、金融机构等多个主体之间的信息对接。21世纪宏观研究院注意到,在打破“数字鸿沟”方面,国内已有不少机构、企业进行了初步探索。依据目前的探索,至少六大领域的大数据将发挥作用:
其一,生态环境数据,包括气象、水文、土壤和病虫害、动物疫情数据。这些数据是农业日常经营调整农业用水、农业产品投入的主要依据,准确掌握这些数据将有助于做到精准种植、养殖,减少资源浪费和成本投入。
其二,农业技术及农资流通数据。掌握农业技术能保障农产品高效、丰产,而基于农资流通数据的分析,则为农业经营者选择农资产品提供判断依据。种子、种苗的流通数据,亦可判断某个品类农产品的生产规模,为调整规模的依据。
其三,农产品价格与农产品流通数据。生产规模的调节、生产品类的调整,必须要事前获知农产品价格和各主产区的产销情况。另外,通过B2B、B2C电子商务平台促使农产品供求信息对接,能拓展销售市场,提高农产品价格。
其四,土地流转数据。通过土地流转供求双方信息的对接,促使流转更高效率,减少一方撂荒、一方找地的情况出现。
其五,农产品质量可追溯数据。通过上述的农资使用数据、生产流通数据的整合,可构建出从农场到餐桌的可追溯数据,以消除消费者对农产品质量的疑虑,提高农产品的购买率。
其六,农业经营者征信数据。前述数据可纳入银行、农村信用社以及保险机构的征信系统,作为发放贷款、设置农业保险的信用依据,以此推动金融和农业的融合。
21世纪宏观研究院认为,随着上述六大领域农业大数据的推广应用,将降低交易成本,提高生产效率及产品品质,提升农产品交易效率。从本质上看,则是促进粗放分散式经营和规模化、集约化经营向精准化、智能化经营的转变。
涉农部门需多方合力
围绕着大数据与农业的融合,农业链条上的不同产业或迎来生态的转变。
以大数据驱动下的单一农场为例,经营者将更多使用绿色、高效的农资产品,早已水涨船高的简单劳动力将被替换,而适应大数据的知识型、技术型“新农业经营者”将有更多的用武之地。如适应“水肥一体化”的发展,水溶性肥料、液体肥将获得发展,而此前大行其道的普通化学肥料将因为颗粒不能完全溶解而堵塞滴灌设备,则可能遭到市场的淘汰。
不过,需要指出的是,农业大数据技术多数还处在起步阶段,未能做到足够的智能化;承载农业大数据的农业物联网、智能监测设备等售价过高;另外,由于推广力度尚不大,农业经营者尚未有足够认识。
21世纪宏观研究院认为,当前无论是“电商下乡”还是大数据产业,都处于初级阶段。依托大数据技术广泛推动农业发展,在短时间内并不现实。农业大数据市场还是一个充满机遇、有待开发的市场。为此,需要政府部门、涉农企业、大数据企业和农业生产经营主体多方合力,共同推进农业大数据的示范与推广。
对政府而言,首先应当推动大数据的基础设施建设。这包含两个方面,一是要大力推动通信基站、电信宽带的建设,为各类农业经营者“触网”、联通大数据提供基础;二是要尽可能开发政府掌握的各类涉农大数据,包括天气数据、农业用地的各类元素含量数据、病虫害和动物疫情的监测数据,以供农资企业合理调配生产,并制定针对各区域各品种的农资解决方案。
其次,政府需要提供政策支持,引导涉农企业、大数据企业构建以品种或区域为中心的农业大数据平台。让农业大数据服务成为企业的直接盈利项目或配套的增值服务。
此外,还需要引导农业经营者主动向大数据农业转型,对优秀案例做示范推广,引导农业经营者学习“云上的示范田”。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14