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摘 要：伴随着大数据时代的到来，数据的重要性日益彰显。我国是一个农业大国，农业生产和农业经济管理活动无时无刻不产生着大量的数据，通过对农业大数据进行收集、分析，农业经济与大数据应用研究是必要的。
关键词：农业经济;大数据应用;研究
一、农业大数据概述
人类在进行生产活动中，将会产生大量的数据，这些数据记录了整个经济的过程，并且对事物未来的发展方向具有明确的指导作用。现今大数据的出现，在医学、通信、能源等领域都得到了广泛的应用。对于农业来说也是一样，将农业与大数据相互结合，以此来利用现今的技术来对农业的生产活动进行分析管理，促进农业产业的迅速发展。 农业大数据由结构化数据和非结构化构成，随着农业的发展建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。国内第一个农业大数据的研究和应用推广机构“农业大数据产业技术创新战略联盟”于2013年6月18日在山东农业大学正式成立，标志着国内大数据技术在农业领域的应用又有了实质性突破。农业大数据的应用与农业领域的相关科学研究无缝结合，对从事农业教学科研的师生、社会公众、政府部门及涉农企业等提供了新方法、新思路。社员网搭建农业社会化综合服务体系，强调互联网技术研发能力，践行农村共享经济，扎根农村，服务三农，逐渐形成了中国特色的互联网和大数据服务社员体系。
二、农业大数据的特性
满足大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多（Variety）、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。包括以下几种：
1.从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。
2.从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考;不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础;（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。
3.从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。
三、根据农业的产业链条划分与范围
目前农业大数据主要集中在农业环境与资源、农业生产、农业市场和农业管理等领域。
1.农业自然资源与环境数据。主要包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和灾害数据。
2.农业生产数据包括种植业生产数据和养殖业生产数据。其中，种植业生产数据包括良种信息、地块耕种历史信息、育苗信息、播种信息、农药信息、化肥信息、农膜信息、灌溉信息、农机信息和农情信息;养殖业生产数据主要包括个体系谱信息、个体特征信息、饲料结构信息、圈舍环境信息、疫情情况等。
3.农业市场数据包括市场供求信息、价格行情、生产资料市场信息、价格及利润、流通市场和国际市场信息等。
4.农业管理数据主要包括国民经济基本信息、国内生产信息、贸易信息、国际农产品动态信息和突发事件信息等。为了不断推进农业经济的优化，实现可持续的产业发展和区域产业结构优化，进一步推动智慧农业的建设进程，需要全面及时掌握农业的发展动态，这需要依托农业大数据及相关大数据分析处理技术，建设一个农业大数据分析应用平台一农业大数据平台来支撑。在技术上，该平台应该充分运用先进数据管理技术和数据仓库技术，建设具有高效性，先进性，开放性的商务智能项目。结构上，该平台应具有良好的可配置性，满足资源、业务流程的变化。同时随着业务的发展，业务量的增加，系统也应该具有良好的应用及性能的扩展。
四、平台拟实现功能和目标
1.实现功能
（1）实现数据库的交互;（2）根据农业大数据研究的个性化需求，形成一系列相关公开发布数据的采集机制，将数据采集的相关程序设计并编写完善，部署此套机制在平台上周期运转;（3）数据的浏览，对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用。
2.实现目标
（1）通过平台的建设，汇集各方资源，构建农业领域特色的大数据研究中心;（2）通过数据整合，采集和加工处理，建设中国第一个专业的农业数据资源中心;（3）依托农业大数据相关技术，包括数据采集技术、存储技术、处理技术、分析挖掘技术、展现技术等构建农业大数据应用平台;（4）通过分析应用平台，进行成果发布，形成农业领域专业研究的权威成果发布平台，服务于高校和政府，涉农企业，社会公众等。
五、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產数据估计不足，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。
参考文献：
[1]蒋利娟;农村集体资产管理困境及对策研究[D];东华大学;2017年.
[2]现代农业中农业大数据的应用途径分析[J]. 徐怀峰.
关键词：农业经济;大数据应用;研究
一、农业大数据概述
人类在进行生产活动中，将会产生大量的数据，这些数据记录了整个经济的过程，并且对事物未来的发展方向具有明确的指导作用。现今大数据的出现，在医学、通信、能源等领域都得到了广泛的应用。对于农业来说也是一样，将农业与大数据相互结合，以此来利用现今的技术来对农业的生产活动进行分析管理，促进农业产业的迅速发展。 农业大数据由结构化数据和非结构化构成，随着农业的发展建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。国内第一个农业大数据的研究和应用推广机构“农业大数据产业技术创新战略联盟”于2013年6月18日在山东农业大学正式成立，标志着国内大数据技术在农业领域的应用又有了实质性突破。农业大数据的应用与农业领域的相关科学研究无缝结合，对从事农业教学科研的师生、社会公众、政府部门及涉农企业等提供了新方法、新思路。社员网搭建农业社会化综合服务体系，强调互联网技术研发能力，践行农村共享经济，扎根农村，服务三农，逐渐形成了中国特色的互联网和大数据服务社员体系。
二、农业大数据的特性
满足大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多（Variety）、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。包括以下几种：
1.从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。
2.从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考;不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础;（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。
3.从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。
三、根据农业的产业链条划分与范围
目前农业大数据主要集中在农业环境与资源、农业生产、农业市场和农业管理等领域。
1.农业自然资源与环境数据。主要包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和灾害数据。
2.农业生产数据包括种植业生产数据和养殖业生产数据。其中，种植业生产数据包括良种信息、地块耕种历史信息、育苗信息、播种信息、农药信息、化肥信息、农膜信息、灌溉信息、农机信息和农情信息;养殖业生产数据主要包括个体系谱信息、个体特征信息、饲料结构信息、圈舍环境信息、疫情情况等。
3.农业市场数据包括市场供求信息、价格行情、生产资料市场信息、价格及利润、流通市场和国际市场信息等。
4.农业管理数据主要包括国民经济基本信息、国内生产信息、贸易信息、国际农产品动态信息和突发事件信息等。为了不断推进农业经济的优化，实现可持续的产业发展和区域产业结构优化，进一步推动智慧农业的建设进程，需要全面及时掌握农业的发展动态，这需要依托农业大数据及相关大数据分析处理技术，建设一个农业大数据分析应用平台一农业大数据平台来支撑。在技术上，该平台应该充分运用先进数据管理技术和数据仓库技术，建设具有高效性，先进性，开放性的商务智能项目。结构上，该平台应具有良好的可配置性，满足资源、业务流程的变化。同时随着业务的发展，业务量的增加，系统也应该具有良好的应用及性能的扩展。
四、平台拟实现功能和目标
1.实现功能
（1）实现数据库的交互;（2）根据农业大数据研究的个性化需求，形成一系列相关公开发布数据的采集机制，将数据采集的相关程序设计并编写完善，部署此套机制在平台上周期运转;（3）数据的浏览，对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用。
2.实现目标
（1）通过平台的建设，汇集各方资源，构建农业领域特色的大数据研究中心;（2）通过数据整合，采集和加工处理，建设中国第一个专业的农业数据资源中心;（3）依托农业大数据相关技术，包括数据采集技术、存储技术、处理技术、分析挖掘技术、展现技术等构建农业大数据应用平台;（4）通过分析应用平台，进行成果发布，形成农业领域专业研究的权威成果发布平台，服务于高校和政府，涉农企业，社会公众等。
五、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產数据估计不足，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。
参考文献：
[1]蒋利娟;农村集体资产管理困境及对策研究[D];东华大学;2017年.
[2]现代农业中农业大数据的应用途径分析[J]. 徐怀峰.