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大數據時代 農業該如何應對?

作者:金農網 本站發布時間:2015年07月08日 收藏

  大數據時代已經來臨,對于傳統行業來說既是機遇,也是挑戰,如何應對?如何利用?這是一個很大的課題。在傳統產業中,農業作為第一產業,具有基礎性的作用。在大數據時代,農業與大數據必然發生各種聯系,通過大數據帶來的技術突破推動農業邁向全面信息化時代,通過農業的快速發展推動大數據更加落地,產生實效。

  相關專家表示,農業大數據的集成和未來的挖掘應用對于現代農業的發展具有重要作用。在農業發展中,大數據不僅可以滲透到耕地、播種、施肥、殺蟲、收割、存儲、育種、銷售等各環節,而且能夠幫助農業實現跨行業、跨專業、跨業務的發展。

  不論對哪一個傳統行業來說,對大數據的需求,都要既懂技術又深諳內情。能夠駕馭行業大數據的人,需要比金融更懂金融,比電信更懂電信,比交通更懂交通,農業也是如此。對于農業的大數據方案商來說,需要充分調查農民的實際需求,需要對農業和農村市場充分了解。

  大數據的特征,業界常用五個V來表示:一是數據量大(Volume)、二是處理速度快(Velocity)、三是數據類型多(Variety)、四是價值大(Value)、五是精確度高(Veracity)。對于中國的8億農民來說、18億畝耕地、186萬個鄉村來說,所產生的數據量不僅巨大,而且類型豐富。如果能夠通過深度挖掘,產生的價值不可估量。但問題如同大數據第二個和五個特征所說,需要高度精確化、處理速度及時的分析,才能夠實現價值的顯現。

  另外,還有一個問題是,面對突如其來的大數據,農民們可能會很疑惑:這關我們什么事?對我們又有什么用?這與其說是農民不了解大數據,不如說專業人員對大數據能夠為農民提供的服務,沒有做好普及工作。

  那么農民們需要什么樣的大數據服務呢?我想應該主要包括3點:

  1)面向農村、農業、農民的大數據垂直應用。

  每個行業都有自己的特點,農業也不例外,所以自然會存在行業應用的需求。具體來說,就是符合農村市場、農民需求和農業生產的垂直應用。過去決策許多是憑經驗,“跟著感覺走”,而用農業大數據來指導,不僅將為農民的農村生產和生活提供方便,而且將為生產發展和政府決策提供科學、準確的依據。通過開發指向農業的移動大數據應用系統,讓農民在田間地頭就能夠獲知到各種農業動態信息;通過開發面向農業移動智能大數據感應系統,讓農作物的生長情況“掃一掃”就能及時顯示在農民的手中,并通過網絡直接連接政府提供的農業大數據平臺實現精確的生產性指導;通過開發直達農民家門口的農村智能大數據分析系統,讓農民對市場、政策、生活的預期更加準確。

  2)面向農產品市場、農業產業的大數據預測系統。

  首先要建立農產品智能標簽。標簽是行業應用的基礎。不管什么行業,都需要精細化整理自己顧客的屬性標簽以及商品屬性標簽,農業作為生產農產品的行業,必然會涉及到各種農產品的標簽匯整問題,而且這些標簽必須能夠細化到單株作物,實現農業生產的精細管理和準確預測。

  舉一個比較現實的例子,近些年,豬肉的價格一波三折,一會兒太便宜了,農民權益得不到保證,一會兒豬價太高了,農民們蜂擁都開始養豬,如何解決豬肉價格周期問題?這就需要利用到大數據,解決農民和市場信息不對稱的難題。通過大數據技術,能夠細化到每頭豬的生長情況、飼養狀態、位置信息、健康情況、出欄時間、對接商超、預期收益等,都做到了如指掌,過去那種盲目的市場行為勢必將減少。

  從遠期來看,還可以通過大數據和云計算進行豬周期的預測,會發現豬的價格波動周期有一定的規律,大概3到5年是一個完整的周期,少的時候2年多,多的時候5年多,而這個周期又受國家的政策變化、天氣變化、傳染病變化、農民收入變化、原料價格變化等多重因素影響,同時又跟人們的生活水準和購買力有關系。全國所有養豬的農戶,如果通過云計算、大數據對龐大的數據進行研究、分析、判斷,研究出一個模型,建立信息系統,養豬會變得更加科學化。

  3)跨行業的農業內外部數據的管理、鏈接與整合。

  傳統的農業生產管理,人為的因素占很大程度,大多是靠農民自身的經驗,有的甚至是憑感覺,很少建立在科學的數據和模型基礎上,因而難免片面、失誤。要做到對農業生產的科學管理,就應當把管理建立在數據分析基礎上。通過在農業政策層面,將整個農業行業內外,包括生產、加工、物流、營銷、回溯的各種數據進行數字化的記錄、分析和整理,為農民管理生產提供依據。這種“大數據驅動的”農業,必使得農民的生產活動變得更有效率、更開放、更精細。同時,基于大數據的分析,也能夠幫助政府有效監控各種農業政策的實施情況,及時糾正農業生產中的偏差和失誤。

  另外,通過整合每個農村內部和外部數據,農業與行業外數據,并在戶與戶、巷與巷、村與村、農產品與農產品、農產品與相關配套、當季生產與未來預期之間建立鏈接,并進行分析整理,實現農民、農村、農業三個層面的數據共享互通,形成現實的網狀的面向農村、惠及農民、給力農業的大數據場景。

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