大数据 大机遇

许世卫

大数据，主要是用来描述和定义信息爆炸时代产生的具有潜在价值的、海量的、活的数据。大数据是信息技术发展到一定阶段之后的成果。目前，大数据正在加速向农业领域拓展。大数据的兴起，为农业监测统计工作带来了发展的重要机遇，我们应抓住机遇，推动数据治理的现代化，以数据获取、数据分析、数据应用为重点，加速推动农业监测统计工作发展。

大数据为农业监测统计变革带来了重要的发展机遇。

海量数据为全景展示农业，深入认识农业发展特点和变化规律提供了重要机遇。1948年香农始创信息论，为物理学的质量、能量补充了第三个基本量——信息量，并正式使用了信息量的单位bit（比特），1字节（Byte）=8位（bit），从此以后，信息像长度、宽度等一样变得可以度量。近年来，信息技术突飞猛进，农业气象数据、资源环境数据、生物信息数据、作物生长监测数据以及农业统计数据量剧增，农业的产量形成、产品流通以及产品消费过程因为数据的涌现而变得更加立体、透明和直观，人们对农业演化进程、发展规律、变化趋势的认识也更加透彻、深刻和全面。

以大数据技术为代表的新技术为变革传统数据生产方式，拓展数据获取渠道，完善监测统计体系提供了重要契机。我国农业监测统计以农业综合统计、成本和物价为主要内容，形成了全面调查、抽样调查为主体，必要的重点调查、遥感技术等为补充的经济信息资源监测统计体系。尽管如此，统计数据与实时、在线、并发的互联网数据、农业物联网数据相比，仍显滞后。随着大数据技术的发展，利用和发掘农业物联网和互联网数据，进一步拓宽监测渠道和完善统计体系将变成可能。

大数据时代的来临，为解决农业监测统计工作中的诸多难题提供了难得历史机遇。中国是农业大国，生产区域广阔、产品种类繁多、市场类型多样、产业链条细长，不缺乏可收集的数据，但是缺乏精确和系统化收集数据的手段和收集数据的意识。目前的数据要么是缺失，有待收集;要么是数据准确性差，经不起推敲和检验;要么是部门分割，难以公开共享。大数据技术在数据时效性、标准性、匹配性和共享性等方面带来了技术创新，将有助于破解传统统计工作的诸多难题。

当前，形成数据治理现代化是开展农业监测统计工作的紧迫任务。中国是一个当之无愧的农业大国、人口大国、互联网大国，但中国却不是一个收集数据、使用数据、共享数据的大国。农业监测统计工作是我国现代农业建设的软实力，抓好数据工作是统计部门的首要任务。大数据时代来临，各个主体应该充分发挥数据驱动创新作用，推动数据治理的现代化。首先，树立尊重事实、强调精准、推崇理性的数据文化，改变过去统计工作中漠视精准、凡事差不多的现象，提高数据获取的执行力和自觉性;其次，坚持数治为原则健全现代农业治理制度体系。加强数据立法，规范用数体制，在采集规程、报送程序、开放应用规则等方面建立健全制度体系，形成良好的数据环境;第三，完善数据治理机制，驱动数据创新。以数据为核心，加强网络的互联互通，资源的共建共享，工作的协作协同;最后，以数据推动资源优化配置，通过数据，促进农业生产效率高效化，资源利用集约化，科学管理智能化。

数据获取、数据分析、数据应用是农业监测统计的三大核心工作。搜集数据、使用数据已经成为各国竞争的一个新的制高点。数据资源已经成为一种国家新型战略资源，未来数据能力将成为现代农业发展的新型力量和推动国家进步的新型竞争力。当前农业监测统计工作要加强顶层设计和统筹谋划，以数据获取、数据分析、数据应用为核心开展工作，推动现代农业快速发展。

首先，创新采集技术，拓展采集渠道。一方面，利用大数据技术改进和改革全面统计和抽样调查，取缔繁杂的条条框框设置和不必要的审核约束，变传统报表统计为移动采集、便携获取。对现有统计数据进行清洗、整理、标准化，形成符合现代农业发展的农业基准数据。另一方面，充分利用互联网数据（特别是电子商务数据）、物联网数据、遥感数据等拓展数据获取渠道，完善农业统计数据体系。

其次，构建大型模型系统，增强分析智能化。数据的处理和分析是大数据时代的核心能力。当前数据分析挖掘的速度已经远远落后于数据产生的速度。传统的数据分析处理方法已经无法满足海量数据分析的需求，未来大数据处理分析将变得更加智能。针对农业监测统计数据构建大型智能模型系统，是未来解决海量条件下数据分析的关键。以互联网技术为基础，开展适合现代农业监测统计的智能算法和模型研究，将成为未来数据分析的重要方向。

第三，搭建大数据服务平台，促进产品化应用。应用数据发现价值、指导实践，是农业大数据的最终目标。如农产品市场，信息不对称一直是影响农产品市场稳定的重要因素。农民面对纷繁的市场信息“看不见、听不懂、用不上”，结果造成农产品盲目生产、滞销卖难。通过大数据技术，一方面对信息流动、信息传播、价格传导等模拟和分析，帮助解决信息不对称问题;另一方面，将信息开放共享，也有助于合理引导生产者市场预期，消除农民盲目生产和出售观望，促使市场合理运行。

大数据之“大”，并不仅仅在于其“容量之大”，对于农业监测统计工作而言，更大的意义在于以数据为驱动，变革传统农业监测统计模式，形成大数据思维，针对农业数据问题，实施农业“数据工程”，突破数据困境，形成数据力量，为推进现代农业发展发挥支撑作用。