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
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02