農業現代化中大數據分析對農業經濟的促進應用

□萬昊宇

（西京學院 陜西 西安 710123）

農業作為我國的根本產業，關系到每個人的切身利益和日常生活。加之我國又是農業大國，盡管社會發展進入到數字化時代，互聯網等新興經濟模式成為我國新型支柱型產業，但農業經濟仍然是國民經濟發展中不可或缺的一項內容。且我國對于農產品和農業經濟的需求量始終很大，農業項目的科學化發展成為新時期黨和國家關注的重要問題。那么怎樣運用科學發展觀促進農業經濟發展呢？答案還需要從大數據分析中來找。

1 大數據分析對農業發展的重要性

大數據是信息化時代的產物。所謂大數據實質上是相對于一般數據而言的，通常我們在處理一個項目或一次分析任務時所使用的數據具有一定限制，數據量不多的情況下可稱之為“數據”；如果數據量成規模化，數據類型較為復雜，數據價值各異，且對數據分析處理要求快速，則可以認定其為“大數據”。大數據實質上形成了一個數據倉庫，內容包羅萬象，包括云端數據、思邁特數據庫等等。大數據分析的最大特點是可以高性能、交叉式地處理不同類型數據，且形成可視化的分析報告，為生產經濟決策提供準確的數據依據，使決策結果更加科學化、合理化。這是大數據帶給人們的便利。

那么，在農業這個傳統的生產經營領域，大數據分析又會發生哪些作用，或者說大數據分析在推進農業生產中起到了哪些關鍵性作用呢？首先，我國農業現代化起步較晚，信息化程度不高，且大部分農村地區的信息化基礎設施建設沒有到位，信息技術的應用程度并不高，導致了農業信息不對稱；大數據分析的應用可以解決遠程信息調用與搜集等問題，實現遠程農業生產經營工作的技術指導和數據依據。

其次，我國廣大農村地區的信息化進程缺乏相應的監管力度，且人員較少，容易導致執行力度偏弱等問題，導致數據倉庫出現數據量不足、數據真實性不高、數據有效價值降低等問題，對農業生產和經濟發展造成危害；而大數據采取可以通過一些現有渠道數據整合的方式，解決人工數據采集的薄弱環節，同時減少人工投入、降低數據成本，通過人、網互補等方式，解決現有信息采集人員不足的問題，同時由于雙重或多重校驗，提高了數據的真實性和有效性，也基本杜絕了數據中存在的人為因素問題。

可見，大數據分析在農業經濟中的應用主要分為兩大體系：一是大數據的采集與歸納；二是大數據的調用與分析。做好這兩方面的工作，才能最大限度地發揮大數據在農業經濟中的用處。

2 農業領域的大數據采集工作現狀

數據采集是數據分析的基礎。數據采集是一項基礎性工作，但由于農業信息所需數據內容涉及行業種類多、數據類型相對復雜，給數據采集工作帶來一定的難度。目前農業信息的數據采集工作主要由兩種形式來進行：一種形式是人工采集，另一種形式是信息技術采集。兩種形式各有利弊，相互補充。

由于我國廣大農村地區生產條件相對落后，信息化程度不高，數據采集所需的計算機設施分配不均衡，數據采集人員個人素質和文化程度不高，人工采集數據仍然是日常數據采集工作中不可或缺的形式。主要用于幾個方面：一是農產品科研數據的采集，目前主要由科研人員進行自主采集，并應用于再研究工作中，而極少上傳至共享數據庫中，造成了科研成果相對封閉性；二是農產品的銷售數據采集工作，也主要由種植商、生產加工商、代銷或分銷商、以及電子商務平臺掌握，而政府公布的工作報告等文獻中的數據過于籠統；三是農產品的質量檢測數據采集，通常是由農產品質量檢測機構采集數據，并留檔封存，極少留下共享數據庫。可以看出，人工采集盡管在零散數據方面具有一定優勢，但對于大規模數據的采集與處理仍然存在欠缺。

另一種采集方式是現在較為常用的網絡數據采集。主要用于氣象、土壤、環境等農作物和畜牧業生產所需的信息雷達監測，采集監測數據，為種植和養殖等農業項目生產的數據分析擴充數據倉庫。通過農村物聯網信息數據捕捉與整合，使之納入數據倉庫之中，為農業生產與農業項目發展的數據分析提供完善的數據支撐。目前一些信息化進程較高的示范區已建成農業物聯網的智能數據采集平臺，在有效降低人工采集數據成本的同時，也大大提升了數據采集的準確性，杜絕了數據信息中的人為因素影響，使數據更加客觀和科學化。

3 大數據分析促進農業經濟發展

數據采集是為數據分析服務的，而數據分析則是為農業經濟的精細化生產和精準營銷服務的。在當今社會經濟發展中，項目的立項、生產與銷售已不再是計劃導向，而是目標導向，也可以稱為客戶導向，充分體現了買方市場的經營規律。而大數據分析可以精細化地分析出消費者對于農產品種類需求的變化、產品的市場飽和度等生產與經濟指導性的數據指標，這些指標可以使從業者、科研人員更直觀、更加科學化地進行立項分析，正確做出經濟決策，以減少成本損耗和投資失誤等情況帶來的財務損失。

大數據帶給農業現代化生產的便利與高效主要體現在農業生產中。首先，農業生產中使用大數據可以通過數據倉庫中的數據篩選、交叉分析，總結出土地、天氣、環境等多個領域的變化趨勢，為農業生產提供基礎數據，并指導農業生產的安排與實施進度，從而減少成本損耗。其次，通過農業相關信息的輿情分析，了解市場波動和消費者的共性需求，對農業產品的生產與貿易往來進行研判，尤其是對于農業生產中的天敵——病蟲害進行遠程監測與預防，以便使農業生產能夠有的放矢、健康有序地進行。

而大數據分析與電子商務的迅速發展，帶動了農業國內外貿易的發展。農業信息的對稱與即時更新，對農業經濟運行起到了良好的指導作用，而這些指導作用不僅可應用于農產品的質量監測、運輸保障、市場經濟風險預判等方面，還可以幫助農業生產商和貿易商進行經營決策給予充分的數據參考，以幫助農業生產商和貿易商從中找到不同地區的農產品。當然，農業現代化中物聯網和智能供應鏈的建設，也需要大量運用大數據分析作為保障，才能切實實現智能化的新農業生產。

無論是農業生產者，還是農業貿易商，又或是農業相關產業從業人員，都離不開大數據的農業分析報告。對于報告的準確性和科學性是依賴于數據倉庫的完善性與豐富性，也同時依賴于大數據分析的理論性與實踐性。當今社會已經是一個信息化高度發達的社會，大數據分析已經融入人們生活工作的方方面面，大數據分析必然成為農業經濟發展的重要工具。

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