❶ 农业大数据对政府决策和产业发展的的影响有哪些

目前农业大数据全产业链解决方案主要在智慧农业/地标产业升级、遥感大数据、农业制回种业、互联网+扶贫答等领域，帮助政府提高产业效益。
1、智慧农业/地标产业升级领域：从区域全产业链创新服务出发，对地标等特色产业进行生产标准化管理、销售渠道对接、品牌打造、溯源信用体系建立，并实现产业的综合监管服务，全面提升区域地标产业。
2、遥感大数据领域：以规模化农场管理服务和农业生产技术服务为切入点，搭建农业大数据服务平台，提供土地数据、产业数据、产品数据、地理位置数据等实现全面收集、处理、分析和服务，推动农业产业信息化的转型升级。
3、农业制种业领域：建设制种大数据平台，将制种信息进行采集、汇总和分析，通过监测网络、产业GIS 地图，以及大数据服务，为政府和企业等产业链机构提供制种监管和服务，实现生产智能化、经营网络化、管理数据化、服务在线化。
4、互联网+扶贫领域：在产业链上游建立互联网+连锁农场，保障农产品品质，在中游建立互联网+加工冷储中心，实现农产品商品化，在下游树立品牌、对接渠道，保障销售畅通，全面激活区域资源，显著提高农户收益。

❷ 为何要加快推进农业大数据的发展

据报道，大数据是信息化发展的新阶段，推进农业大数据发展应用是一个重要方向，是建设农业农村现代化、实施乡村振兴战略的有力抓手。

但是目前农业大数据科技创新尚处于“跟跑”阶段，自主创新能力还很薄弱，核心技术和关键设备主要依赖进口；农业数据资源最为丰富，但目前远未得到充分挖掘和应用，数据资源体系亟待加快构建和完善。

未来需要对农业数据安全的认识有待深化，农业网络安全防护体系亟待强化和完善；网络传播和信息服务在打破农民封闭意识、提升农民素质、增强农民信息化应用技能等方面的作用，还需进一步释放。

❸ 农业大数据怎么玩

（1） 从领域来复看，以农业领制域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。（2）从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础；（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。
（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。

❹ 智慧农业大数据可视化管控平台建设方案

不可否认，说起大数据在金融税务等领域的表现确实是更加亮眼一些。目前也开始向医疗、制造业、能源等方面倾斜。而农业似乎鲜有耳闻有落地的项目。但其实，国家近年来也一直在推动和扶持农业大数据的发展。而大数据也实实在在会给传统农业带来翻天覆地的变革和变化。

1、监管更加透明公开

农业行业是具有时间属性和空间属性的行业，因此跟农业相关的数据呈现的状态是多而繁杂，其中它还贯穿了农业的整个产业链。包括：播种过程的种子、农药、化肥、气象、环境、土壤、作物等，运输过程的农产品加工、市场经营、物流、农业的交易等。这样长线的流程下来，如果没有公开透明的监管很容易在中间环节出现纰漏和问题，大数据使得这个过程更加的公开并被监督。

2、使得农业更加高效

我们都知道大数据的诞生解决了很多问题，其中最明显的是要降低成本提高效率。通过农业产业链的快速整合，从育种等前端科学的研发应用速度，生产到产品端的流程的高效化，区域供需匹配的高效化，减少信息流和物流在不必要的环节打转，实现信息流和物流的高速匹配！提高效率是一个从上至下渗入内部的重要目的。

3、让决策更加及时智能

农业大数据会使得农业更加智能化！通过科技、自然、生产、消费、价格、信息等海量农业信息数据的挖掘，可以大大提高农业生产的智能化程度，未来农民将不会为种什么发愁、不会为怎么种发愁、不会为市场销路发愁，通过对消费市场的把控，生产高度订单化，生产的时候就已经卖出了，政府管理的决策也将智能化，而且政府管理应用的空间也越来越小，因为可以通过企业的商业行为或者各种公共平台来实现政府管理的部分功能，加强农业生产的有序性。

4、追溯及问责

关注农产品的物流可以进一步的防止疾病、减少环境污染和农作商可增加利益。物流的发达使农产品的供应链也越来越长，这让农作商对农产品的跟踪和把控的越来越紧张。大数据的介入让农作商能更加快捷、更加方便的提高运营质量和检测质量。同时，可以通过大数据分析技术和基因组工具来检测和发现以事物为传播载体的病菌传播规律，进而减少疾病。

亿信华辰作为一家专业的大数据方案提供商，已经为100多个细分行业提供成功的方案并覆盖智能数据产品全生命周期，农业方面的也有不少。云南省粮食局的省级粮食信息管理云平台就是其中一个例子， 为实现省、市、县的物资储备和粮食的产量的趋势掌控分析，实现年趋势分析、流通总览、仓储管理仓储基础建设使用情况、仓储仓容的投资情况，粮食的购销与库存的实时监测，在供求的平衡和交易情况做出智慧分析，神州良实助力云南省粮食局搭建粮食和物资储备可视化平台，帮助云南省粮食局实现一站式全局掌控信息驾驶舱。

另外，亿信华辰为贵州农委打造的脱贫攻坚统计监测系统也是一个很好的例子，1、数据采集：建立扶贫数据采集系统；2、数据整合：完成扶贫大数据整合工作；3、大数据分析：建立扶贫大数据分析平台。面向政府决策、产业发展和公众服务，通过统一的农业产业脱贫攻坚大数据平台，支撑政府与企业、上级与下级、省内与省外数据的共享交换、整合关联及业务功能协作融合。

❺ 大数据产业:未开放的农业之花

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。”
人才缺口亟待补上
约半个月前，农业部印发了《全产业链农业信息分析预警第二批试点方案》，旨在通过试点，组建全产业链农业信息分析预警团队，形成分析反应快速、信息内容全面、预测判断准确的工作格局。
记者了解到，目前国家在农业信息采集和分析方面的人员“缺口很大”，且“并不专业”。
武汉工程大学管理学院的明均仁指出，当前农业信息人才队伍主要存在以下问题：专业型农业信息人才严重缺乏，农业信息人才队伍结构失衡，农业信息活动工作流程不规范，农业信息人才薪酬管理体系不健全等。
而李霞则用“断层”来形容当前相关领域的人才现状。“行业内有领衔的专家学者和国家级的信息预警分析师，”她解释道，“但是，再往下走就没有了。”
在身处农业信息采集分析一线多年的李霞看来，做信息采集和分析应该“接地气”，真正通过实地考察，了解相关的行业和产业，“相信从方法上，信息采集分析人员肯定是熟知的，但是做这项工作更为重要的是，对行业的了解，在领域内积累的资源。”李霞说。
此外，李霞认为，还需要形成好的组织架构和采集流程，“简单说，就是怎么采集、什么时间更新、怎么检查监督，这都需要一连串配套。”
明均仁建议，将农业信息化人才培养纳入我国高等教育学科培养体系，构建农业信息人才多元培养体系。
山东农业大学农业大数据研究中心常务副主任宋长青曾撰文指出，要根据农业大数据发展和现代农业应用需求，制定农业大数据技术和应用人才培养计划，建立多学科融合的协同创新团队。

❻ 河南省现代农业大数据产业技术研究院有限公司怎么样

简介：郑州行如舟农业大数据技术有限公司用农业大数据“助力中国农业现回代化，全心全意为答农户服务”的企业宗旨，围绕农业大数据领域重大需求，针对农业大数据处理与应用、农业科技信息分析、农业气象大数据等问题，开展数据驱动农业精准生产、农业大数据平台、农业物联网数据集成等技术研究与应用，促进农业大数据产业应用，加快河南省省农业现代化建设。
法定代表人：赵兰普
成立时间：2017-10-20
注册资本：1000万人民币
工商注册号：410101000475536
企业类型：其他有限责任公司
公司地址：郑州市郑东新区明理路与尚贤路交叉口利丰国际大厦8层801室

❼ 如何建设一个落地的农业大数据体系

从最初的出发点，农业大数据是可以利用卫星遥感、气象和土地等数据集成天气、病虫害、成长监测等到种植管理计划中，并能够进行作物产量和生长趋势预测；
从标准化农场的规模化和自动化产业运营的角度，农业大数据是可以结合自动化农机、IoT的智慧农业等进行辅助决策分析；
通过大数据分析和预测，可以进行农产业的产品创新和垂直市场的深入开发；
通过大数据来支撑农产品的品质控制和种植生产等数据与农产品零售和食品零售的数据交换和追溯；
基于大数据来进行农业的一二三产的价值链整合，谁先掌握更多的大数据谁更容易建立产业链的首发优势；
通过丰富和全面的大数据来支撑农产品品牌的打造和IP化；
但是，如果只是为了农业的大数据而大数据是没有用的，一定要结合农业的实际应用场景来采集、利用和算法分析，也就是要让“量”大的大数据变成“厚实”应用场景的大数据。
现在的农业大数据大多是从数据源入手，比如天上的卫星遥感、地下的土地设备等，但缺少实际的农业应用场景，导致数据很难直接进行价值转化落地，农业的大数据不只是天上的、地下的能够解决，更关键是地面部队，地面推进。农机，也没有实现标准化和规模化的农场或者基地，而农场和农产品的交易平台也没有完全实现，这就意味着农业大数据的道路还很漫长。