农业作为我国重要的产业，农业经济有着不可替代的地位，全国人民的工作与生活都受到农业经济的影响，而农业经济仍然处于初级阶段，甚至还有一部分区域采用的管理模式为传统的管理模式。而传统的经济管理方式，必然会影响到农业生产的利益，新型的现代化农业和传统农业具有本质上的区别，其区别是农业大数据对于经济管理中的应用在一些地区，逐步适应了新的农业农村发展模式，淘汰了以往的传统农业农村发展，大幅度的提升了农业经济的收益。
农业大数据是一种虚拟的资产，是在充分利用大数据平台获得的大量数据资源后，通过对传统的信息与数据进行整合、处理、分析和预判，从而获得较大潜在价值是农业大数据的优势。
农业方面，应用大数据管理的技术能够大幅度的提升农业中生产的收益，减小在种植方面的经济成本，极大的提高了种植产品的质量品质，对于社会经济的发展具有重大的意义。现已有一些大型企业开始广泛开展大数据研究和管理，进行大数据的深层优化、全面更新，以满足社会经济发展趋势要求。
全面地利用大数据，可将企业的经营发挥到极致，通过进行一系列的销售活动，提高市场中农产品的商业价值，利用大数据让农产品进入市场占据主导地位。
养殖业含畜牧业，畜牧业我就不单独说了。养殖业是智慧农业的智慧化程度较高，也可以说是数字化程度较高的。养殖业不仅能使用大数据和物联网，还能使用低阶段的AI，离机器学习和深度学习还有点距离。
1.1养殖业的生产者
目前养殖业是用物联网最多也最合适的子行业，不管是养猪、养牛、养鸡、养水产，都有物联网来提供一堆IoT数据，再结合一些生产计划、喂养执行等管理数据构建一个数据采集体系，并可以对养殖过程进行大数据分析，并做出响应措施。如识别鱼塘含氧不足，则开启指导措施。视频识别牛不动、体温高，上药。鸡定量喂水，减少传染等，应用场景还是蛮多的。
以上这些场景不用大数据，也能做，但用了更好。
1.2对养殖业的政府
应急的话。还可以用于自然灾害时的指挥，如畜牧的草原沙化，部分场景可以结合无人机。
种植业之前也说了，蔬菜种植大数据还是一个伪场景。唯有和AI结合的病虫害识别，我认为还是个有价值的场景。
其他种植场景，价值也是有的，如名贵草药、鲜花等。
还有一个就是热成像用来看虫害，长势预估等（遥感也能做几个品类）。
2.1对种植业的生产者
对于生产者，可以通过病虫害图像识别现在的问题，针对性施肥或者用农药。不过现在并不是所有品类都有模型，算法精准度较高的是西红柿、葡萄、生菜等，像西兰花、豌豆等还没有太成熟的模型。当然这些都只适合农业新手用或者尝试新品种，老手自己都能看明白，要比模型和专家教授都准。
2.2对种植业的政府
对政府，种植业目前用的比较多的场景，还有摇感数大棚，定补贴。
县域内的病虫害识别，而导致的农业应急管理，不过基本上都是系统建在那里，我还没看到用的，因为真的大面积来了，如蝗虫，一般无法马上解决。
在种植业，政府的农业大数据应用就是土地测量、土地测算、耕地红线和土地流转等，具体大家可以自己去查一下。
林业其实目前更多的场景都用在政府层面，对于生产者也一般是国企监管了。
林业大数据的现在可见应用场景是林业资源显示，森林防火、防盗防偷猎等场景都有很多价值，还能把安防设备（如海康威视）、物联网设备和森林公安局的实际工作，用大数据结合起来，当然不用大数据也能做，只不过物联网数据处理起来麻烦点。
此外还有森林火灾、地质灾害的事前预警、事中处理，事后评估和知识积累。大数据的本质为数据积累和算法演进，也就是知识图谱，能够自己推理知识，生成知识。
生鲜电商对大数据的而应用，基本上就是电商的老套路：实时数据分析，如销售单价、金额、总金额等；进行精准营销的智能推荐（别人喜欢叫千人前面），推荐给用户喜欢的生鲜；大数据杀熟；成本估算，应用大数据估算成本，指导采购和定价，以及营销；需求预测，指导采购和加工过程。
当然以上这些面向生鲜电商的大型公司的，太小的区域性质的，小范围的生鲜团购厂商，还是别浪费资源在这个上面了。
最后其实面向生鲜电商的大数据应用，很多也是贸易商需要的，但是农产品贸易商基本上都是没有IT能力的，因此需要很多的SaaS服务提供商来为贸易商提供的大数据应用服务了。
所有农业大数据里面，最初应用的就是农业资源大数据和价格大数据，都是政府监管用的，也是其他小厂商用来做自己的场景的。
不像生鲜电商，有天然的很多面向终端的零售价格数据和批发采购价格数据，还能做点分析，但是这些数据都不是对外的，不开源的。
还有些农业大数据IT厂商的做法就是，一个个建区域电商平台，拿一个个区域农业大数据项目，以获取价格数据；然后建自己的大宗交易平台（部分单品），获取价格数据；再结合国家的农产品检测价格；外购部分价格数据，做质量处理；最后的商业模式就是对外出售价格大数据了，可能看到这里，大家猜到这家公司是谁了。
其实具体还得按实际的应用场景来识别，养殖业、种植业、林业、生鲜电商等的农业大数据应用，还可以深挖，有机会，我一个个深入挖掘给大家看看。
大数据应用的基础是：数据真实与精准、且有代表性；有应用场景、不是自己YY的应用；用hadoop和传统的分析软件，甚至是excel，也是需要审视的。
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