京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
农业六大领域大数据亟待推广
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”。
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
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08