京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据料引发下一场农业革命_数据分析师
19日,美国一年一度的农业前景论坛在首都华盛顿拉开帷幕。今年论坛的主题是“21世纪的智能农业”,而大数据技术对美国农业未来发展的影响成为本届论坛上的讨论重点。
美国农业部新任首席经济学家罗伯特·约翰松在论坛的第一场主旨发言中就表示,大数据技术拥有引发农业生产、供应链和全球农产品市场革命性变革的潜力。与会的不少专家学者也认为,大数据技术在农业生产中的大规模使用可能会引发与上世纪60年代开始的以化肥、杀虫剂、改良杂交品种为代表的农业“绿色革命”类似的巨大变革,而1960年开始的那场农业变革曾经使10亿人摆脱饥荒。
目前在美国,大数据技术在农业生产中的应用主要是通过安装在农场、农业机械上的信息收集装置收集与天气、土壤、水源、作物等与农业生产相关的海量数据信息,然后通过GPS、互联网、无限传输技术上传到农业技术公司的云端和数据库,然后通过计算机和农业专家进行数据分析,为农民从事农业生产提供精准的方案建议。
根据全球最大种子公司孟山都公司的预测,如果能够在全球推广大数据技术,全球粮食生产每年将能够增加约200亿美元收入。该公司表示,如果能在美国的玉米种植上推广大数据技术,美国每英亩的玉米产量将从目前的160蒲式耳提高至200蒲式耳,从而实现每英亩土地为农民增收182美元,而目前美国农业大州艾奥瓦州的农民每英亩玉米收入是759美元。
除了增收,农业企业也将因此获得大量商机。孟山都公司2013年就出资近10亿美元收购了美国气候公司,该公司拥有一套可以追踪监测土壤中氮含量的数据收集分析系统,该系统可以依据收集的信息给农民提供种植建议和发出警报。收购该公司后,每英亩土地可以为孟山都公司贡献最多可达100美元的利润。美国另一家大型种子公司杜邦先锋公司预计,未来10年,大数据技术服务每年将为该公司带来5亿美元收入。
除了大公司,很多新兴的农业科技小公司也同样从大数据中获益匪浅。根据路透社的报道,小公司虽然无法像大公司一样依靠自身财力获得土地、种子和气候信息,但它们可以借助从全国气象部门、谷歌地图等渠道获得的免费气候、土地信息以及农用机械自身收集的数据信息为用户提供更加具有针对性和更加灵活的产品。而且这类新兴的农业科技公司已经引起了华尔街风险投资基金的关注。
不过,将大数据技术应用到农业中也存在不小的风险。如何保障收集到的海量农业数据的安全、防止数据滥用和农民个人隐私数据泄露就也成为美国各界关注的焦点。去年11月,美国主要农业组织和农业技术提供商就在密苏里州堪萨斯城就保护农业数据隐私和安全达成协议,规定农民对在其土地上收集的农业数据拥有所有权,技术公司在收集、发布和使用相关农业数据时都要以准确易懂的方式告知农民,并获得其许可,双方要签署相关合同。
当前,美国政府和企业都在致力于推广大数据技术在美国农业生产上的应用,其积极影响正在逐步显现。农业是一个国家稳定、安全的根本,对于如我国这样人口众多的农业大国而言更是如此。如今我国与大数据相关的计算机数据处理分析和互联网技术已获得很大发展,农业机械化水平也在不断提高,如何在农业生产领域利用大数据,是我们面临的当务之急。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20