大数据分析与挖掘在农业全产业链的价值实践

农宁勇

摘要：在农业全产业链建设过程中，需要对大数据进行挖掘，发挥出大数据的实践价值，从而推动农业全产业链朝着产业数字化与数字产业化方向发展。在农业全产业链中合理应用大数据分析，可以快速解决农户与市场之间存在的矛盾，为农业经济循环发展提供新动能，满足乡村产业发展、乡村振兴战略要求，为农业产业经济发展提供帮助。以农业发展为基础，针对大数据分析与挖掘在农业全产业链的价值进行深入研究，并且提供相关完善建议。

关键词：大数据 农业全产业链  农业数字化  智慧农业

中图分类号：F371

Value and Practice of of Big Data Analysis and Mining in the Whole Agricultural Industry Chain

NONG  Ningyong （NONG-NING Yong？？）

（Guangxi Rural Investment Big Data Technology Co. ， Ltd.  Nanning， Guangxi Zhuang Autonomous Region， 530000 China）

Abstracts： During the construction of the whole agricultural industry chain， it is necessary to mine big data and play its practical value， so as to push the development of the whole agricultural industry chain in the direction of industrial digitization and digital industrialization. The rational application of big data analysis in the whole agricultural industry chain can quickly solve the contradiction between farmers and the market， and provide new impetus for the circular development of agricultural economy， so as to meet the strategic requirements of rural industrial development and rural revitalization， and provide assistance for the development of agricultural industrial economy. Based on agricultural development， this paper makes an in-depth study of the value of big data analysis and mining in the whole agricultural industry chain， and provides relevant suggestions for improvement.

Key Words： Big Data; Whole agricultural industry chain; Agricultural digitization；Smart agriculture

在农业现代化发展的背景下，设施农业、基础信息化与数字化已经成为需要完成的基本目标。从农业产业政策角度来看，需要以农业发展线时间线为基础，保证农业实现生产的目的，推动农产品网络交易。从实践角度来看，农村互联网普及率已经达到了75%，数字技术和农业深入融合中，不光需要打造新型的农业经营主体，还需在集约化经营过程中，提升农业生产量、质量、品牌等。云计算、大数据、人工智能、物联网等5G融合应用时代来临的情况下，大数据分析和挖掘，可以为农业全产业链构建提供宏观、中观、微观的产业链基础。在海量的数据处理中，需要发挥出大数据的优势，通过全新的业态与发展模式，实现农业经济全面升级，推动乡村数字化生态稳定发展。

1大数据分析与挖掘在农业全产业链的价值

在农业全产业链建设过程中，通过大数据分析和挖掘等方法，可以实现农业生产环境、加工、仓储物流、销售合理监测，强化农业产业现代化管理、农业产业科技创新、农业产业品牌、农业产业数据要素化与农业产业数字发展，同时对传统的农业产业结构进行调整与优化。从实践角度来看，在农业全产业链建设中，需要以大数据分析作为基础条件，才能实现全产业链价值最大化，大数据分析与挖掘体现的价值如下。

1.1有利于农业单品种（品牌）全产业链的建设

在农业单品种全产业链建设中，需要合理应用大数据分析的方式，保证数据的处理效率，才能达到理想的运行目标。对大宗农产品来讲，在全产业链建设的关键环节，需要考虑特色农产品的价值，与大数据高度结合，才能实现信息化发展的目标。在单品种全产业链建设中，需要获得丰富的历史数据，大数据分析与挖掘的重点在于，时刻实现市场定位、市场行情、品类热点、品牌圈层等进行数据标签化处理分析；降低农产品成本、了解市场行情的目的，在市场价格波动产生后，实现农产品单品种价格市场分析、精准定位、品牌打造、产业创新等。

1.2有利于农业全产业链金融大数据分析

在农业发展中金融是不可缺少的重要内容，农业全产业链建设也需以金融为重点，通过大数据分析和挖掘，对农业全产业供应链数据、金融交易等数据进行信息融会贯通和治理分析决策，与专业的金融平台进行合作，构建全新的融资模式[1]。在使用金融大数据分析和挖掘方法时，需要重视日常管理评价、多域融合、全链整合、风险预警等维度，构建全新的经营模式，考虑农业风险控制与产业发展的基本需求，建设不同的全产业链融资体系。在农业全产业链大数据建设中需要达到信贷评估的基本需求，适当扩大试点范围，通过大数据挖掘和分析等方法，合理防范出现的金融风险，助力农业产业经济持续发展。

2大数据和农业全产业链的相关概念

2.1产业链和农业全产业链

只有合理区分产业链和农业全产业链之间的差异，才能解决产业链建设中遇到的问题。产业链和农业全产业链在概念方面有所差异，但是都主要强调加工、流通以及消费等过程，通过协调的发展模式，达到理想的工作目标。农业全产业链涉及因素相对较多，其中主要包括产业标准化、种植养殖管理、环境监测、农事管理、农资供应、采购、农产品生产、加工、仓储以、物流、品牌溯源及产品安全等，从田间到销售的每个环节，都需建立完整的农业产业现代化管理体系，才能符合农业全产业链建设要求。

2.2大数据和农业大数据

在大数据典型应用场景的背景下，相关学者针对大数据和农业产业数据要素的特征进行了准确描述。大数据的定义主要是，短期内快速完成数据要素采集、储存、治理与分析，大数据具有多样性以及高塑性等特点。在农业大数据概念出现后，为农业全产业链提供了全面服务，农业产业数据要素整合能力有所提升，避免农业产业数据要素出现分散等问题，从中可以看出农业大数据创造的价值。在大数据发展进程中，得到了社会各界的认可，农业在经营、生产、销售、投资等多个环节都需应用到农业大数据。从技术角度来看，农业生产需要快速完成数据分析与数据挖掘，深入了解大数据概念以及典型场景应用优势，综合具体的生产、管理、销售等数据，获取有用信息，为农业全产业链生产提供良好指导[2]。

2.3农业全产业链建设需要得到政策支持

在数字经济、农业产业经济全面发展中，农业全产业链建设的优势逐渐显现，从实践发展角度来看，只有获得相关政策的支持，通过政策引导的方式，才能有利于农产品的种植、加工、储存、物流以及销售。在《数字乡村发展战略纲要》中提出，农业发展需要建设农业产业数据要素中心，增加对全产业链数据化发展的关注度，通过大数据分析、数据挖掘、数据共享和数据应用等方式，解决农业发展遇到的挑战。在《数字农业农村发展规划》中提出，加快农业全产业链建设进程，属于农业发展的重要保障措施。对于各地区来讲，需要分享产业增收机制，形成全新的产业集群，形成产业发展生态聚集区域，发挥出融资体系的积极作用。通过以上介绍可以看出，农业全产业链建设得到了相关政策的支持，提升了农业的发展动力，为农业转型提供了帮助。

3大数据分析在农业全产业链的应用

在基础设施农业、新型智慧农业信息基础设施建设得到重视的情况下，为数字经济、农业产业数据典型应用场景发展提供了基础条件。在大数据技术和人工智能技术广泛应用的背景下，加快了农业产业数据分析挖掘与应用建设与落地，为传统产业数字化转型提供了支持。在农业全产业链数字化转型中，需要保证互联网、物联网、通信网等时刻畅通，并且还要增加智慧气象、产业协同、生态合作体系、产业人才库、创新研究室、农业科技创新等领域，形成先进开放共享的工作体系，为数字化技术应用提供技术保障，新型基础设施在农业全产业链转型应用情况如表1所示[3]。

3.1物联网技术全方位提高农业生产效率

在对物联网技术进行解构的同时，也对农业的发展产生了积极的推动作用。农业生产有着鲜明的特点，从有关资料来看，我国的数字经济发展规模已达45.5万亿，占 GDP的30%，但其对农业全产业链的渗透程度还不够高，仅为8.9%，与标准相差甚远。对于农业经济来讲，需要关注网络安全和信息数据安全，实现畜牧业、种植业以及渔业的数字化转型，增加对数字挖掘分析应用的关注，在产业生产经营过程中，通过创新的生产体系，发挥物联网技术的嵌入效果，为农业全产业供应链管理提供帮助，同时也能解决大数据遇见的问题，形成全新的农业产业标准管理体系。

3.2大数据技术是全产业链建设的重要依托

在物联网和大数据使用过程中，可以全面打造全新的农业全产业链服务平台，改变原有农业的生产模式。物联网和大数据技术具有的主要功能是，改变单一独立的终端系统，创造全新的农业典型应用场景以及农业产业交易模式[4]。

在未来农业发展过程中，需要将大数据作为重要趋势，了解全产业链建设的优势，增强数据追溯与反馈功能，解决农业全产业链建设遇到的问题。在进入信息时代后，需要针对农业产业大数据进行全方位升级，保证信息快速处理和稳定传输，为农业全产业链数字化运营和管理提供精准保障。在现代农业科技创新发展中，农业产业创新，智慧园区、产业融合、成果转化、生产示范园的数量有所增加，针对示范基地也需进行数字化改造，提供有价值的数据参考，助力农业全产业链健康发展，现代农业产业示范园区的作用如表2所示。

3.3区块链为农业产业链升级提供支持

在农业生产全产业链发展中，需要合理应用区块链技术，将其作为技术支撑，达到数据可追溯的目的。区块链技术合理使用，可以在生产管理、渠道开发和第三方标准机构认证等方面发挥作用，解决食品安全问题，避免信息不对称的情况出现。工作人员需要将区块链技术作为技术底座，在大数据分析与挖掘实践应用发展过程中，达到市场透明度、数据可塑性、产品质量保证与安全性、金融服务的包容性等理想目标。对农业全产业链来讲，区块链的主要作用是保证农产品安全，推动市场利益分配和建立公平公正的平台。区块链技术合理应用，需要采用加密算法、智能合约、供应链管理、智能分析技术，做好信贷中的审核与验收，增加农业种植、生产、加工、物流、零售的每个阶段的数据都可以被追溯，提高信息来源的可信度。区块链技术还需保证数据完整，只有将区块链技术作为全新的技术载体，与物联网和大数据相结合，才能打造全新的业态模式，改变农业经济格局[5]。

3.4 5G时代为农业全产业链打造提供了帮助

在5G时代中，数据传输具有低延迟高效率等特点，并且视频分析技术逐渐成熟，可以为全产业链数字化发展创造良好条件。在5G技术融入过程中，需要考虑不同系统的特性，通过高集中的科学化管理模式，对农业全产业链进行赋能。在农业发展过程中，为了实现全产业链的合力打造，需要保证5G技术高效应用，达到扩充网络的理想目标，展现系统之间的联动效果。在农业物联网、科学种植、产业信息化、产业数字化等要求提出后，在农业品牌服务、技术服务、技能服务、市场服务等方面，也需应用5G技术，助力农业经济持续发展[6]。

4农业全产业链中大数据分析实践路径

在大数据分析与挖掘应用过程中，需要确定全产业链典型应用场景建设的主要任务，完成以结果为导向，以改善农业全产业链的运行效率，实现质量控制和数据价值，提升农业产业整体竞争水平建设要求，重视大数据分析与挖掘专项应用场景技术研发，构建整体的建设框架。在实践应用、产业发展、产业服务、市场拓展过程中，需要以数据安全运行作为核心，达到为农业全产业链管理、发展、服务的目的，大数据分析与挖掘的应用方案如下。

4.1重视农业全产业链大数据专项技术研发

在农业产业大数据专项研发项目开展中，需要以市场环境为主体，在地方政府的支持下，发挥出大数据分析与挖掘能力。通过了解农业发展进程得出，农业在科技研发方面的投入不足，只有获得市场环境的支持，改变投资项目建设现状，关注人员能力、融资能力以及研究基地建设情况，综合新时代发展的具体要求，通过公平竞争和公开招标等方法，达到依法管理的理想目的。根据目前实际情况来讲，农业生产具有一定特殊性，在专项基金补贴和支持的情况下，需要鼓励农业全产业链中，积极建设技术创新联盟、农业产业研发专家库、农业产业成果库、农业产业创新研究室、农业产业生态合作体系、农业产业人才库等，营造良好的文化氛围，发挥出产业主体的推动效果，与地方政府以及高校进行配合，达到融合创新的理想目标。

4.2优化农业全产业链大数据整体构架

在农业生产中，日常生产规模逐渐增加，在农业全产业链构建时，需要做好大数据构架顶层设计，由地方政府为主导，对农业产业数据要素进行全方位收集。为了达到可持续发展的目的，需要建设农业产业数据要素中心库，遵循乡村振兴的基本要求，对相关数据进行合理细化，做好数据的分层分域、农业产业数据资产目录等通过数据细分的方法，达到数据互联互通以及共享的基本要求，确保数据构架的安全性。为了获得各数据节点的支持，在行政区域纵向节点划分中，需要做好相关遴选工作，完成数据库之间的合理对接，发挥出数据分析以及挖掘的效果。在农业大数据典型应用时，需要开辟全新应用创新、产业创新和产业发展的渠道，保证农业生产各方面受益，在农业全产业链数据信息发布中，需要完成信息双向对接，在开拓农业市场的同时，农业信息渠道也会得到相应的优化。

4.3优化农业全产业链大数据整体构架

“双循环”背景下，农业的供给端将迎来一场新的变革和重构，即以数字化为手段，以数字化为手段，打通“研发-制造-供给-营销-服务”全链路，实现全链路转型。另外，无论是在农产品消费或者生产过程中，都需严格遵循双轮驱动原则，建立完整的数据链路，通过供应链联合发展体系，避免产生信任风险。在社会经济持续发展中，为了实现数字化基本目标，提升产业价值，对于任何企业来讲，都需构建完善的廉洁机制，将物联网和大数据等技术的作用最大化。农业全产业链建设过程中，需要保证产业链协调，构建完善的利益体系，通过密切的互动方法，保证各工作体系的有效连接，形成良好的网络生态，达到理想的盈利目标，发挥出价值链增值的作用，为农业经济发展保驾护航。

5 结语

综上所述，未来5年“三农”工作要全面推进乡村振兴，到2035年基本实现农业现代化，到本世纪中叶建成农业强国。坚持不懈夯实农业基础，推进乡村全面振兴建设要求提出后，农业产业发展需要积极改革，遵循各项基本制度的要求，增加对农业全产业链建设的关注度，通过大数据挖掘和分析方法，解决农业发展遇到的问题。农业全产业链建设中，大数据分析与挖掘应用处于初始阶段，在未来发展中仍需构建全新的模型，通过技术研发和基础设施建设等方法，关注市场环境发生的变化，实现新的发展路径探索。在大数据分析过程中需要注意，只有保证数据安全，做好数据相关细化工作，达到路径改革的理想目标。在农业经济发展中，农业全产业链建设需要通过严格的研判手段，对农业生产进行合理指导，发挥出大数据分析的积极作用。

参考文献

[1] 陈谷平.基于价值网络的农业全产业链价值增值路径及实现机制[J].农业展望，2020，16（7）：86-93.

[2] 朱耿，朱占峰，朱一青，等.新时代农业全产业链大数据建设模式探索：以浙江省为例[J].物流工程与管理，2019，41（11）：117-121.

[3] 唐欣，许永斌.场景驱动农业全产业链创新的理论逻辑与实践路径研究[J].科技进步与对策，2023，40（23）：32-41.

[4] 金强.数字化+农业全产业链开启未来农业产业新模式[J].蔬菜，2022（12）：1-11.

[5] 李国英.农业全产业链数字化转型的底层逻辑及推进策略[J].区域经济评论，2022（5）：86-93.

[6] 倪冰莉.“互联网+”时代农业全产业链发展模式创新[J].商业经济研究，2020（21）：85-88.