京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据何时眷顾农村(话说新农村)
要真正让大数据和农业农村全方位融合,补齐农村信息基础设施的短板,打破不同部门之间的行政隔离
科技总能以意想不到的方式突破人类想象,不妨以有限的想象力展望大数据在“三农”领域的应用:通过电视、手机等终端,农民在家实时查看庄稼长势;分布在田间地头的传感器,汇集温度、湿度和墒情等数据,预测产量;通过农产品市场信息系统,供求信息自动对接;建档立卡贫困户的每项收入录入网络,超过贫困线自动销号,低于贫困线,自动预警;农民可以在线查看各项补贴发放的过程……
体量大、类型全的大数据,经过“提纯”、应用,可以发现新问题,创造新价值,提升新能力,大数据也成为新型经济资源。然而,现实中,大数据在农村却遭遇“数据困境”。一些涉农领域数据缺失,数据质量不高,数据利用程度低。一些数据部门之间互相“打架”。在西南某省,贫困区域连片分布,当地通过建档立卡摸清贫困人数,实施精准扶贫。然而,扶贫部门统计的人数与统计、残联、人社等部门人口数据出现了不一致。这其中固然有统计方法、收集标准等影响因素,但如果各部门连贫困人数这一基础数据都无法精确掌握,精准脱贫又如何实打实落地?
之所以出现这样的“数据困境”,究其原因,首先在于农村地区信息基础设施薄弱。当下城乡“数字鸿沟”依然较大,据有关部门统计, 2015年我国城市宽带用户净增1089.4万户,是农村宽带用户净增数的5.5倍。农村地区的信息化设施覆盖率低,难以搜集到全面而准确的数据。同时,涉农部门的行政边界隔离,也加剧了这一状况。很大一部分的“三农”数据分散在不同政府部门之间,行政边界成为数据自由流动的“高墙”,支离破碎的数据难以成为准确决策的基础。
聚沙成塔,充分发挥大数据的价值,需要实现有效整合。发展农业农村大数据,要补齐短板,加快农村基础设施建设和宽带普及,推进现有设施设备的升级,逐步完善大数据采集、储备等网络设施。这不仅需要政府投入,更需要拓宽资金来源渠道,通过市场机制,鼓励社会资本进入,支持企业实施农业农村大数据公益性、增值性服务。
整合数据,更需要管理方式的转变。新的事物需要新的管理思维,实现数据的共享需要新平台和新机制。在平台建设上,建立国家农业数据共享开放平台,实现农产品生产、库存、贸易、疫病防控、政策信息等全覆盖。在机制建设上,明确各部门在开放共享数据上的权利和义务,明晰数据公开边界,找准公开和保密的平衡点。作为信息技术,大数据安全问题也要未雨绸缪,针对病毒防范、漏洞管理、黑客入侵等问题,建立严密的风险防范规范,保障农业农村大数据的安全。
随着信息化的发展,大数据正和农业农村领域实现全方位的深度融合,这也为农业生产方式比较粗放、资源环境负荷过重、农民决策不理性等“老难题”提供了新的解决方案。从想象到现实,农业农村大数据的蓝图正在逐渐展开,这将为农业现代化的进程提供更加强有力的支撑。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20