对农业大数据应用的思考

钱　亮（四川省农业厅信息中心，成都 610041）



对农业大数据应用的思考

钱亮
（四川省农业厅信息中心，成都 610041）

摘要：作为一种新形式的信息资产，大数据（Big Data）技术近年来得到了迅速发展，同时给现代农业带来了巨大的机遇与挑战。文章分析了农业大数据研究的战略意义，研究大数据在现代农业应用中存在的问题，对加快推进农业大数据建设，具有一定的借鉴意义。

关键词：大数据 现代农业 应用

随着信息技术的快速发展，“互联网”、“云计算”推动了人类社会的巨大进步。如今，大数据（Big Data）又渗透到各行各业，逐渐成为重要的生产因素，这一重大的技术革新，必将开启人类生产生活的重大转型。农业作为第一产业，拥有海量、多样的数据，其规模效应给数据储存、管理及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式正在发生变革，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，对现代农业的发展具有重大战略意义。

1　农业大数据研究的战略意义

农业大数据是一个系统性概念，它是依靠先进的大数据理念、技术和方法，创造性的结合农业生产中种植业（耕种、除草、施肥、灌溉、收割、加工、运输等）、养殖业（育种、投入品、饲喂、防疫、屠宰、加工），以及农机作业等有用资料而生成的，它利用计算机以及互联网技术（如：数据挖掘技术、云计算技术）实现了农业生产的预报和控制。

2　农业大数据应用面临的突出问题

2.1缺乏整体大数据资源规划

农业大数据资源规划，就是对数据的采集、处理、传输和利用的全面规划。 数据资源规划是农业信息化的基础工程。 但，由于目前没有农业数据资源整体规划，造成数据资源建设目标不清，数据资源结构和资源分布不均衡，资源重复建设，共享水平不高，资源建设存在空白领域等问题， 随着农业数据资源大规模增长，没有信息资源规划的顶层设计，农业大数据的汇集、处理、分析等工作将难以进行。

2.2农业大数据分而治之

目前，国家农业部门相继建立农业政策法规、农经统计、农产品价格等 60 多个数据库，构建了40 余条部省协同信息采集渠道。地方农业部门也结合实际情况，建设了一批地方农业数据库。但是，这些数据存储分散，各应用系统数据结构不统一， 数据整合难度大， 而且没有效共享、数据整合的制度和要求，数据分而治之现象严重。单独的数据难以发挥作用，融合的数据才具有分析挖掘的价值。农业大数据若分散存储分散管理，则只能是数量上的大数据，而无法发挥其预测、分析等的价值和作用。

2.3农业大数据来源不足

目前，国家农业部门建立的农业数据采集渠道及数量远不能满足农业宏观决策、微观生产指导、农业市场分析等的需要，出现了数据量不足、频度不够、涵盖面不广、连续性不强等问题。

目前，多采取的数据采集方式为层层上报，时效性差，数据采集多以任务方式下达，积极主动性不强，分布在各类农业网站、12316、农业企业的多种格式的数据，未能收集和汇总，已有的采集渠道，未能得到充分利用等等。

2.4农业数据资源利用率低

传统数据库和数据分析工具仅能处理结构化数据，对于网页、音视频、图片、文档等非结构化数据，无法进行处理和利用。

目前，国家农业数据中心存储有约 3.6 t的数据，结构化数据仅占17%，也就是说 83%的数据未得到开发利用。农业数据分散存储、格式不一、标准不同，无法进行综合利用，没有挖掘出数据的应有价值。

3　农业大数据建设策略分析

当前，农业大数据建设还处于初期阶段，各级农业部门已经认识到了农业大数据的重要性。依据国家相关信息化战略规划要求，结合我国农业信息化实际，本着“集成、创新、落地 、协同 、固本”的建设策略，开展农业大数据云平台建设，是农业大数据建设的重中之重。

3.1农业大数据建设思路

按照高起点设计、主体先行的思路，农业大数据建设策略分为3步：搭建农业大数据云平台；农业大数据整合；农业应用聚合创新。

规范农业大数据标准和规范体系，搭建农业大数据云平台，构建云数据服务模型框架，逐步丰富资源服务功能，有效整合农业内外资源，提高农业信息化深度应用、高端应用、合成应用能力和水平，不断改变原有农业应用系统，进行聚合创新。

3.2农业大数据建设要求

一是多元与整体考虑并存， 满足农业多部门和业务的宽幅需求，随时了解不同业务需求变化，实行规范化、标准化解决方案，确保农业大数据云平台长期的服务能力。二是前瞻性与阶段性相结合，要有前瞻性，充分考虑未来的技术发展方向和需求变化方向。三是标准化与可扩展性相结合，充分考虑向未来农业内容服务拓展，使系统在较长时期内，能适应农业发展的需要。四是先进性与安全性相结合，农业大数据承载着多样的数据信息，采用先进技术的同时，也要保证系统运行的稳定与安全。

3.3农业大数据标准规范建设

农业数据标准规范体系建设，是对农业信息活动的各个环节，实行标准化管理，将信息获取、传递、存储、分析和利用等环节进行衔接，从而切实有效地开发和利用农业信息资源，提高资源使用效率，扩大资源共享范围。

参考文献

［1］ 温孚江.农业大数据研究的战略意义与协同机制.高等农业教育，2013，（11）：3～6

［2］ 陈雨霏.农业大数据的跨界旋风.中国农村科技，2013，（08）：20～23