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
数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-26技术技能 - 编程能力: 数据分析师需要掌握至少一门编程语言,如Python、R或SQL。这些语言对于数据处理、建模和分析至关重要。例 ...
2024-11-26数据分析领域涵盖多样性岗位,根据工作职责和技能需求划分。这些角色在企业中扮演关键角色,帮助组织制定战略、优化流程并实现商 ...
2024-11-26数据分析是一种通过收集、处理、解释和展示数据,以获得见解和决策支持的过程。这个领域涉及使用统计学、计算机科学和商业智能等 ...
2024-11-26数据分析领域正日益成为当今商业世界中不可或缺的一环。随着数据量的爆炸式增长,企业越来越需要能够从这些海量信息中提炼出宝贵 ...
2024-11-26数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。在追求这一职业道路上,合适的教育和培训至关重 ...
2024-11-26数据分析师作为当今信息时代中关键的职业之一,扮演着解释、预测和推动决策的重要角色。他们需要多方位技能来处理各种复杂的数据 ...
2024-11-26数据分析师在今天的商业环境中扮演着至关重要的角色。他们需要应对各种复杂的数据分析任务和业务需求,这要求他们具备广泛的技能 ...
2024-11-26在当今快速变化的技术和市场环境中,数字化转型是企业利用数字技术全面重新设计和改造业务的重要过程。这一转型旨在通过整合云计 ...
2024-11-26数字化转型: 是企业在现代技术和市场环境不断变化的背景下,利用数字技术对其业务进行全面的重新设计和改造的过程。其核心目标是 ...
2024-11-26理论基础与高级学习 数学专业理论基础: 学生首先需要掌握数学的基础理论,包括数学分析、高等代数、几何学、常微分方程、实变函 ...
2024-11-26数字化转型:现代企业蜕变的引擎 数字化转型已然成为当今企业持续发展的关键支柱。这一过程并非简单的技术升级,更是涉及企业文 ...
2024-11-26# 数据科学与大数据技术专业学什么?就业前景与行业需求 **数字化转型:引领企业进步的关键** 数字化转型是现代企业发展的必经 ...
2024-11-26理论部分 - 基础数学理论: - 学生首先需要掌握数学的基础理论,包括数学分析、高等代数、几何学、常微分方程等。 - 这些课程 ...
2024-11-26在选择数据科学和大数据技术专业时,了解不同领域的职责和技能需求至关重要。数据治理工程师是这一领域中不可或缺的角色之一,承 ...
2024-11-26基础课程 统计学基础 - 统计学是数据分析的基石,包括概率、假设检验、回归分析等基本知识,有助于理解数据背后的意义。 - ...
2024-11-26数据分析是一门综合性学科,涉及多个领域的知识和技能。要全面掌握数据分析,需要学习以下内容: 基础课程 统计学基础:统计学 ...
2024-11-26数据治理工程师在当今信息时代扮演着至关重要的角色,负责确保组织内数据的质量、安全性和可用性。他们需要具备一系列技能和才能 ...
2024-11-26在当今数字化时代,数据被誉为新的石油,是企业最有价值的资产之一。因此,建立有效的数据战略规划对于企业的成功至关重要。数据 ...
2024-11-26<section id=
2024-11-26