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
【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11