
大数据产业:未开放的农业之花
当前,大数据已快速发展为新一代的信息技术和服务业态,成为了国家基础性战略资源。农业农村是大数据生产和应用的重要领域之一,农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素。
在当下全球科技、经济发展格局下,数据已经成为了一种生产力和竞争力。当前,大数据已快速发展为新一代的信息技术和服务业态,成为了国家基础性战略资源。农业农村是大数据生产和应用的重要领域之一,农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素。
近年来,农业大数据可谓炙手可热。但相比于其他行业,农业农村大数据的采集、发布和应用仍面临着种种亟待化解的困境。
我国农业大数据尚未形成
涉及面广泛的农业大数据尤为庞大和复杂,可谓是最大的大数据。
根据农业的特点和农业全产业链切分,农业大数据可分为农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场大数据和农业管理大数据等。而从行业来看,农业的大数据则可分为成种植业、农资及养殖业等不同的行业,其中还可再细分成不同的品种和产品。
中国农业大学信息与电气工程学院教授李道亮曾在今年5月举办的中国大数据产业峰会上指出,农业大数据主要来自四个方面:物联网、生物信息数据、资源环境数据、农业统计数据。而从应用来看,农业大数据主要在五个方面:第一是基础研究,第二是农业智能生产,第三是农产品市场行情预测与物流,第四是农产品质量安全,第五是农业资源整合共享与服务平台。
李道亮告诉《中国科学报》记者,目前我国的大数据概括来说有两大类,一类是微观的,主要来自企业;另一类是宏观的,来自政府部门。
随着大数据的战略资源地位越来越凸显,不少农业领域企业纷纷布局深耕大数据,甚至由此转型。孟山都公司中国总裁在今年上半年就透露,孟山都近几年的战略方向是数据科学在农业上的应用。2014年,大北农集团提出“智慧大北农”战略,推出“三网一通”,据了解,其在全国分布了上万名业务员,记录猪场生产情况、搜集客户信息,以不断更新数据。
但李道亮也表示,无论是从政府层面来看,还是从企业层面来看,目前中国的农业大数据“还没有形成”。
“这是目前最大的问题。”李道亮告诉记者,这是长期形成的局面,短时间内很难改变。“这与我们过去不重视积累有关,也与我们的科研机制、政府部门的工作体制有关”。
2013年,农业部市场与经济信息司时任司长张合成曾撰文指出,我国在数据采集、发布、应用等方面与决策需要存在较大差距,数据采集和发布还处于初级阶段,亟须从体制层面进行改革。
根源在于缺乏完整数据体系
“现在国内农业企业在有意识地涉足大数据,但能兼顾做全产业链的企业屈指可数。”山东卓创资询集团畜牧业产业群经理李霞在接受《中国科学报》记者采访时表示。
她介绍,以畜牧业产业群为例,做全产业链的大数据意味着要从饲料原料的供需入手,到养殖、流通环节,再到下游屠宰加工环节,环环相扣,实现数据间的引用和佐证。“很多企业做的大数据大都是自己熟悉和擅长的领域。”李霞告诉记者。
在李道亮看来,目前做大数据最“热”的是在企业,打造大数据平台,既可为企业生产经营提供决策依据,同时也利于掌握数据话语权。“只有行业里的大企业才能真正形成和掌握大数据”。
在中国大数据产业峰会论坛上,李道亮总结了我国大数据面临的问题:农业大数据缺乏,大数据模型缺乏长期的积累,大数据缺乏与行业产业的结合,大数据缺乏必要的规范。
李道亮告诉《中国科学报》记者,由于条块管理等原因,各部门间数据不共享,造成了农业大数据的缺乏。“现在从政府层面来说,事实上就是在着力打破这种局面,实现资源共享,有了资源共享,才能形成大数据,才能再分析大数据。”
说到数据的积累,李霞也表示,“数据采集的工作量是非常庞大的,需要不断甄别、筛选、更新,长时间积累形成的数据才是有价值的。”
一位不愿具名的业内人士告诉《中国科学报》记者,目前中国的市场行业尤其是农业领域对大数据的分析需求和使用远不及国外。“归根到底,还是需要扎实的、高精确度的、完整的数据体系。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08