用大数据改造传统农业、装备农业是实现农业现代化发展的重要途径。大数据是现代信息技术的新生力量，是推动信息化与农业现代化融合的重要切入点，也是推动我国农业向“高产、优质、高效、生态、安全”发展的重要驱动力。大数据技术可将获取的农业资源环境、动植物生长等数据进行存储和加以分析，通过对农业生产过程的动态模拟和对生长环境因子的科学调控，达到合理使用农业资源、降低成本、提高农产品产量和质量的目的。
　　 在国家大力推动信息消费的背景下，大数据将开辟农业领域的信息消费市场。一方面，在未来农业信息化发展的趋势下，农民可以依靠农业大数据提供的相关信息和应用系统，安排相应的生产和销售计划。另一方面，政府担负着对农业进行指导和管理的重要责任，如何合理科学地调配资源将十分依赖农业大数据的分析结果与应用。
　　 由于农业自身的复杂性和特殊性，对农业数据的采集、分析、应用等较为困难。从类型和数量上看，农业大数据涉及到水、土、光、热、气候等资源，作物育种、种植、施肥、植保、过程管理、收获、加工、存储、机械化等各环节，复杂的数据构成再加上广阔的国土面积使得开展相关工作十分困难。另外，随着农业科技创新和物联网的广泛应用，新型的非结构化、非关系型的数据大量涌现，传统的农业数据存储与处理架构正面临更大的挑战。
　　 当前我国农业大数据的基础设施建设薄弱，相关分析与应用工作开展严重受限。其一，广大农村地区的农业信息化发展缓慢，农业基础数据的采集设备布局严重不足，从而导致处于农业大数据前端的数据信息采集渠道不顺畅。其二，专业性较强的农业大数据系统平台应用与普及程度较低，使得当前相关研究普遍存在着“只有数据、没有利用”的问题，同时还造成无法进行数据资源横向或纵向的共享。
　　 专业从事农业大数据推广与服务的人才储备不足，农民和基层政府工作人员对农业大数据的效用认知不到位。农业大数据属于传统产业与新兴产业高度融合的领域，一般人员无法在短期内快速介入相关工作，亟须一批既懂农业又懂大数据的复合型人才参与推广和服务工作。
　　 以下为发展农业大数据可参考的做法：
　　首先，是建立符合我国国情的农业大数据结构体系，实现关键领域技术与产品的突破。立足于我国农业的发展现状和未来应用的需求，借鉴发达国家农业大数据结构体系的建设经验，将涉及农业领域的相关数据和信息纳入农业大数据结构体系，重点突破分析处理算法、流程图形化、扩展接口服务等领域。
　　 其次，要完成从国家到各地方的农业大数据平台系统的顶层设计，建立相关标准。农业大数据平台是农民、企业和政府对农业大数据实现操作的核心载体，其内容、功能、部件、流程等的设计将直接关系到农业大数据的应用程度和水平。相关部门牵头组织制定农业大数据应用标准，重点包括数据、接口、传输通信等。
　　 最后，加强农业大数据人才培养。鼓励专业从事农业大数据的服务机构发展，加强科研院所与农民、企业和政府的交流。