京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
农业从完全依靠人工完成,到半机械化农业,再到大规模机械化农业,生产力得到了飞速提升。但随着人口压力不断提高,可用耕地不断减少,农业需要另一场变革,来满足人类的粮食生产需求。传统的农业生产方式应向数据驱动的智慧化生产方式转变。而云计算、大数据、互联网等科学技术则将是这场变革的主要推动力。
各国政府、社会组织、企业都意识到大数据这场旋风所带来的机遇,开始发力推动大数据在农业领域的跨界应用。
一、各国政府积极推动农业数据开放
http://www.data.gov/网站就是奥巴马实现“开放政府”承诺的一部分。它的目的是使得私人领域的开发者,能够利用那些政府采集但未经梳理的各类信息,开发应用来提供公共服务或者进行盈利。这样,很多的公司就可以利用http://www.data.gov/上提供的气象信息来提供服务。还有一些公司则基于该网站上的地理位置信息, 提供基于位置的服务来盈利。美国农业部还宣布在http://www.data.gov/上建立一个门户网站,该网站能链接到348个农业数据集。除此之外,在今年5月份召开的一次关于农业数据开放问题的国际论坛上,八国集团(G8)领导人集体讨论出了取消数据限制的最佳途径,而且这些数据也很容易被人和机器所分析,并且一些国家公布了关于农业数据库公开的政策方案。其中加拿大、印度、美国,正在推动建设一个开放性的数据共享平台。
二、企业瞄准农业大数据机遇
1.天气意外保险公司(The Climate Corporation)
The Climate Corporation为农业种植者提供名为Total Weather Insurance (TWI)、涵盖全年各季节的天气保险项目。本项目利用公司特有的数据采集与分析平台,每天从250万个采集点获取天气数据,并结合大量的天气模拟、海量的植物根部构造和土质分析等信息对意外天气风险做出综合判断,以向农民提供农作物保险。公司声称该保险的特点是:当损失发生并需要赔付时,只依据天气数据库,而不需要繁琐的纸面工作和恼人的等待。 该公司总部位于美国加州,已经运营6年,从Google Ventures、Founders Fund等多家公司获得超过5000万美元的风险投资。
2.农场云端管理服务商Farmeron
Farmeron旨在为全世界的农民提供类似于Google Analytics的数据跟踪和分析服务。农民可在其网站上利用这款软件,记录和跟踪自己饲养畜牧的情况(饲料库存、消耗和花费,畜牧的出生、死亡、产奶等信息,还有农场的收支信息)。其可贵之处在于:Farmeron 帮着农场主将支离破碎的农业生产记录整理到一起,用先进的分析工具和报告有针对性地监测分析农场及生产状况,有利于农场主科学地制定农业生产计划。 Farmeron创建于克罗地亚,自2011年11月成立至今,Farmeron已在14个国家建立农业管理平台,为450个农场提供商业监控服务。公司在本年度获得140万美元种子轮融资。
3.土壤抽样分析服务商Solum
Solum致力于提供精细化农业服务,目标是帮助农民提高产出、降低成本。其开发的软、硬件系统能够实现高效、精准的土壤抽样分析,以帮助种植者在正确的时间、正确的地点进行精确施肥。你既可以通过公司开发的No Wait Nitrate系统在田间地头进行分析,即时获取数据;也可以把土壤样本寄给该公司的实验室,让他们帮助你进行分析。 Solum成立于2009年,总部位于美国硅谷。继2012年获得Andreessen Horowitz 领投的1700万美元投资后,已累计融资近2000万美元。(文章来自:CDA 数据分析师培训官网)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09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 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01