互联网+农业，看美国如何实现农业大数据的建设罗德尼?席林(RodneySchilling)是美国伊利诺伊州的一个农场主，他和父亲二人经营着1300英亩(约7900亩)田地。他的父亲已经83岁了，地里的活儿全靠席林自己上阵，即便在农忙时节，他也不用雇工，最好的帮手是农场里的那几台农业机械。
跟国内常见的农业机械比，这些机器高大得多，一台喷药机完全张开“臂膀”，翼展达36米。更重要的是，这些“大家伙”还很有“头脑”——驾驶室里配备的全球卫星导航系统和自动驾驶系统。即使在下田作业时，席林也远没有传统农民那么辛苦，只要他愿意，完全可以坐在驾驶座上，一边喝着咖啡，一边用平板电脑浏览新闻，机器会按照设定的路线工作，施肥、打药完全自动化，哪些地方打过，哪些地方没打，绝对不会搞混，GPS上都显示得清清楚楚。
大多数时候，席林会把平板电脑带在身边，内置的APP软件会提醒他何时适宜下地查看，该打药或是该施肥了，以及提供实时的和未来几天的天气数据。
在美国，像席林这样“劳作”的农场主越来越多。农业生产模式正在从机械化向信息化转变，以精准为特征的农业，正在让种植变得更加容易。
美国的农业
美国农业约占其GDP的1.2%。美国不仅是世界上最大的工业化国家，而且也是世界上最大的农业发达国家。美国土地肥沃，气候温
和，现有可耕地约1.52亿公顷，牧场5.6亿公顷。美国约有220万个农场，每个农场平均面积约170公顷。2011年农业就业人数213万人，占整个就业人口的1.45%。
美国是农业大国，但农业产值仅占美国经济1.2%。美国有3亿多人口，其中住在农村地区的人仅占约2%，从事农业生产的人不到1%，其中又只有半数将农业作为主业，根据美国农业部的数据，美国农场数量1935年达到峰值680万个，农业人口超过1.27亿，现如今农场数量只有220万个，农民数量也降至300万左右。
农业生产的盈利性从根本上保证了农业的吸引力。爱荷华州全职农民年收入基本都在5万至7万美元以上，有些农民可能会达到10万至25万美元，一般而言要比城市居民平均收入水平高。
美国是对农业数据收集比较齐全的国家，也是较早进行农业数据开放的国家，目前，有关农业数据的采集、共享和利用正帮助美国农业政策制定者对农业部门的发展制定各种政策。不仅如此，美国各大农场主协会以及涉农企业也不惜投入大量的时间、金钱以及花费巨大的精力去搜集被人们称为“大数据”的涉农数据。
大数据对于农业的作用
随着全球人口的增加，天气的波动更加不稳定，以及依赖石油的农业对于石化燃料的价格越来越敏感，必然激励更多地运用新技术来提高作物产量，并管理风险。围绕着基因组学、生物信息学以及计算生物学的研究活动都已经取得了重大的进展，使得科学家和组织能够
更好地养活全世界，并提高食品和农作物的质量。这些技术都涉及到庞大的数据集和计算分析，那么在此过程中，大数据的作用是什么?
首先，也是最重要的，农民需要需要测量和了解数据巨大和种类繁多的数据能够带来怎样的影响，因为这些数据驱动着他们的耕作质量与产量。这些数据包括天气数据、GPS数据、土壤细节、种子、化肥和作物药剂等，充分利用这些数据对于土地进行长期管理和短期模拟，以实现产量和利润的最大化。
其次，种子和肥料以及药剂的供应商需要接收所有的这些数据，将其放入统一的模型中，并使用专用算法，以便向农民提供尽可能最优化的解决方案和服务。
再次，农业机械制造商是整个价值链的另一个重要组成部分。他们不仅需要确保其资产能够在最低成本保持最长的正常运行时间，还要支持移动数据采集(如土壤样本、水分监视器和传感器、田间作物颜色、生长速率、天气破坏、营养水平、农作物品种等)，并让这些琐碎的信息在价值链能被实时获取，以进行进一步的处理。
除了农民、农企、种子化肥供应商和农业机械制造商以外，气象站和实验室、贸易商和行业合作伙伴、技术和解决方案提供商也是这个日益复杂的生态系统的一部分。他们对于来自无数信息源的大数据也有着巨大的需要。
大数据进田
大数据在农业中应用最普遍的领域之一就是精准农业。通过对气候、土壤和空气质量、作物成熟度，甚至是设备和劳动力的成本及可用性方面的实时数据收集，预测分析可以用来做出更明智的决策，而这就是所谓的精准农业。在精准农业中，控制中心实时收集并处理数据，来帮助农民在播种、施肥和收割作物等方面做出最明智的决策。遍布田间的传感器用于测量土壤和周围空气的温度与湿度。此外，卫星图像和无人机会被用来拍摄田地的照片。随着时间的推移，图像会显示作物成熟，加上对未来48小时的精准天气预测模型，就可以建立模型并进行模拟，从而预测未来的情况，并帮助农民做出前瞻性的决策。
就如文中刚开始所提到的农场主席林对农场的土地情况了如指掌，他甚至聘请了专业服务公司，在田地中，每4英亩设1个取样点，做土壤的分析测试。完成后，席林得到一份书面报告，除了给出各个地块详细的土壤成分数据，还有种植不同作物时所需要的肥料、水分以及未来产量等数据。据此，他可以精确安排农场的生产计划。
随着种植活动，土壤的成分是动态变化的。因此，每过三年，席林会重新做一次土壤分析，每次要花费5000多美元。不过，由于精确数据意味着几乎最高的投入产出比，席林还是很乐意花这笔钱的。
在席林的平板电脑里，安装了ClimateCorporation的气象数据软件。他把农场的坐标和相关信息通过软件上传，即可获得农场范围内的实时天气信息，如温度、湿度、风力、雨水等，这些信息可以帮助他判断每个地块的播种、收获、耕作时间。
事实上，从生产规划、种植前准备、种植期管理，直到采收，席林每年要做40多项决策。这些决策大多环环相扣，如果哪一步选错了，那就不得不忍受减产的后果。
影响作物生长的因素有很多，土壤、气候、水分、品种、病虫害和杂草等，作物产量是这些因素的综合结果。因此，在现代农业领域，农民光凭经验做出决策已远远不够，需要依靠科学、概率和专业分析得出优化决策。
物联网发展带来的智能化农机
大数据让农民开始用移动设备管理农场，可以掌握实时的土壤湿度、环境温度和作物状况等信息，大幅度提高了管理的精确性。然而，再好的决策，也需要硬件设备去实施。
其实，精准农业的概念和设想，最早由美国在20世纪80年代初提出，经10年后才进入生产应用，彼时技术和设备的储备已基本具备。
PrecusionPlanting专门制造与精准农业配套的设备。这些设备可以固定在大马力拖拉机后部，同步运行的播种机和其他设备上。以播种为例，经过数据加载，它们能够根据天气的变化进行不同深度、不同间距以及不同品种的播种活动。
在大田中，即使相隔两三米远的两块土地，土壤的水分含量、营养情况、农作物的生长情况都可能不相同。过去几千年中，农民并不
区分这种差异，会把同样的品种以等间距播种下去。如今，精准农业颠覆了这一传统，在肥力高的地方密植，在肥力低的地方稀植，还可以更换种子品种。这些作业都是随着播种机的行进，自动完成的。仅此一项改变，即可给玉米带来每公顷300公斤-600公斤的增产。
精准农业下的农业机械必须是智能化的，通常安装有卫星导航系统、自动驾驶系统、计算机设备，以及必要的传感器，这样才能“理解”大数据分析软件给出的信息，并准确地执行。
智能化的农业机械也大大提高了作业质量，单粒播比率可以提高到99%。农民可以实时监控播种机的准确率，如果出现大面积异常，可以马上停机，检查纠正播种机。以前，如果播种机出了毛病，农民很难立即发现，而只能接受损失。
理想情况下，播下的种子应在地里有同样的深度，如果种得深了，种子出苗晚，不利于竞争阳光和养分;浅了，则抗倒伏性不好。现在，智能化的农机可根据土地的松软程度，自动调节播种动作，以便所有种子处于同样的深度。
通过全流程的精打细算，精准农业可以极大地节约化肥、水、农药等投入，把各种原料的使用量控制在非常准确的程度，让农业经营像工业流程一样连续地进行，从而实现规模化经营。
大数据公司在农业应用中的案例
(1)孟山都公司(Monsanto)
虽然该公司已经被妖魔化为企业贪婪和罪恶的代表，但也正是它
使得农业产业发生了革命性的改变。成立于1901年的孟山都公司最初是销售DDT、牛激素、多氯联苯(PCB)和阿斯巴甜的化学公司。从20世纪80年代起，孟山都公司开始购买种子企业并投资于生物技术研究，战略性地过渡成为一家农业公司。孟山都公司早在公众认识到之前就看到了农业的长期机会，并投注于此。该公司认为，农业大数据是个价值数十亿美元的投资，而其在2012年5月到2014年2月间收购的几家农场数据分析公司也验证了这一点。
2012年初，孟山都公司收购了精密播种(Precision Planting)公司，该公司生产的硬件和软件能够在田间播种空间、深度以及根系方面向农民提供帮助。2013年10月，孟山都公司以9.3亿美金收购了农业数据科学的最大的公司之一，即位于旧金山的气象数据分析公司——气候集团(Climate Corporation)，标志着要转向数据与生物技术解决方案的整合。而金融时报(Financial Times)报道说，孟山都公司的这一收购行动标志着首宗重大的“大数据”收购顺利完成。随后，在2014年2月，气候集团买下了总部设在旧金山的土壤测试服务公司Solum。而孟山都公司的主要软件产品FieldScripts适用于所有的这些系统，以确定土壤的生产力和产量。
(2)MySmartFarm
农民都不可避免地要使用数据，有机农业运营更需要采集大量的耕作数据。MySmartFarm的创始人兼首席执行官Wolfgang van Loeper 正在利用大数据来改造农业。MySmartFarm致力于为农民创造一种环境，让他们的耕种更适应自然，即更多地利用大自然的技巧，用更低
的成本收获庄稼，并让作物含有更多的重要的天然植物营养素，这些营养素在经过大量化学处理的农产品中含量很少。
MySmartFarm是个SaaS系统，它将收集到的数据与预测数据相结合，帮助农民对预测或趋势做出反应。通过MySmartFarm 系统，农民能够拥有他所有的数据，包括收获、施肥、实验室、天气、疾病，以及来自当地土壤或叶片水分和卫星传感器的传感器数据，同时还能有重要的映射和地理信息系统数据。MySmartFarm将所有这些数据与气候数据相结合，并产生新的情报。将其加入农民自身完整的安全存储的数据中，农民可以得出一个非常方便的管理仪表板，指明面对众多的参数时，要做出快速而高效的决策，最重要的是什么，从而更及时地采取行动。
MySmartFarm将推动农民走向更可持续的耕作实践活动，这不仅仅是节约水和化学品，更是帮助他们通过知识转移(比如成功并且盈利的，或者是更加生态的耕作实践)，转向更农业生态化的做法。
(3)FarmLogs
FarmLogs依靠移动网络，通过数据驱动的方式帮助耕作的农民快速有效地预测利润、跟踪开支，更有效地安排工作。最棒的是，该软件利用GPS可以给出任何给定位置的历史气象数据。农民朋友们可以利用该软件的移动应用，快速记下笔记和输入数据。它为古老的农业行业带来了一场根本性革命。
“FarmLogs让农民获得他们的田间情况变得非常容易。雨水、养
分、作物健康、土壤条件以及机器的所有数据都可以通过直观的Web/移动用户界面进行分析和交付，”FarmLogs的创始人以及CEO沃尔马表示。“我们从学术界获得了最先进的精准农业研究，然后我们把它用在美国的每一个农场。”
结语：有人认为，数据带来的趋势会鼓励大规模种植单一作物，从而实现技术有效性的最大化，因此可能会造成科技趋势排挤小型农场;但另一些人认为，随着大数据成本的迅速下降，小农场主也能使用这些技术来不断加强自身。但无论如何，我们正在迈进一个人口更多、资源更少的时代，这使得农业成为世界上最重要的产业之一。最终，农业会赢得全世界的尊重。
智慧农业云平台—基于大数据和云应用的解决方案 一、农业发展的几个阶段： 1．农业1.0时代（原始农业）：以人力为主，辅以简单的生产工具实现劳作。 2．农业2.0时代（机械农业）：以大型农机具替代人力生产，提供效率。 3．农业3.0时代（现代农业）：以自动化生产、规模化种植（养殖）增产增效。 4．农业4.0时代（智慧农业）：以物联网为依托，结合移动互联网实现大数据和云应用，通过精准把控风险、监管过程、追查结果来实现智慧农业的平台化战略。 浙江省智慧农业云平台 二、智慧农业云平台基本架构： 托普云农智慧农业云平台通过基础设备、核心技术、平台服务、服务范围和终端用户实现整体平台的假设。 1．基础设备包括物联网传感器、控制器、数据存储和通信单元实现对物联网感知层、传输层的假设。 2．核心技术包含标准化接口平台、数据安全加密传输存储、数据建模应用和服务器端、web端、PC端、手机端的客户端应用。 3．平台服务包括管理服务（种植管理、行政管理、加工管理、专家坐堂、决策分析）和监控服务（远程监控、自动化监控）。 4．服务范围包括种植业、林业、水利、畜牧业、渔业等。 5．终端用户包括行政管理端、生产种植端、产业链和消费端。
三、智慧农业云平台的基本功能模块： 1．行政管理端可供政府机构、行业协会、企业使用，保护大数据采集监控平台，智能化控制平台。 2．生产种植端包括农业合作社、农户使用的农业生产管理服务平台和农户智能管理服务平台。 3．产业链在生产加工和仓储物流时使用的专家库云平台，政务管理服务平台。 4．消费端供渠道和消费者使用的农业溯源服务平台和移动可信查询终端。 四、托普云农智慧农业云平台的智能化控制： 1．实现对特定设备的接管。 2．通过阈值配置及预案管理实现全自动化。 3．声光电一体化异常触发警报。 五、智慧农业云平台的生产管理服务平台： 1．合作社间独立账户，信息安全保密，可实现产供销业务流程，降低手工记账风险。 2．农机调度系统可实现农机实时位置监控和历史轨迹查询，农机手与指挥中心实时通讯，机手、地块、农机、作业动态绑定，根据实际任务完成情况进行绩效考核。 六、农户智能管理系统： 1．农务信息自查。 2．常见病情回复。 3．疑难杂症会诊。 七、农产品溯源服务平台： 1．溯源（静态溯源、实施溯源）。 2．检验报告。 3．各类证书。 4．优质资源：水质、土壤监测数据。
市农业大数据应用平台 建设项目 技术要求 2016年
目录 1技术要求 (3) 1.1项目目标 (3) 1.2建设现状 (3) 1.3建设原则 (4) 1.3.1先进性和成熟性 (4) 1.3.2可靠性和安全性 (5) 1.3.3开放性和标准化 (5) 1.3.4伸缩性和可扩展性 (5) 1.3.5易用性和可控性 (5) 1.4总体要求 (6) 1.4.1技术路线 (6) 1.4.2技术要求 (6) 1.4.3界面设计要求 (8) 1.4.4技术指标要求 (8) 1.5建设内容 (10) 1.5.1门户网站建设 (10) 1.5.2农业项目管理系统建设 (11) 1.5.3现有业务系统整合 (12) 1.6工程控制及验收需求................................................................. 错误！未定义书签。 1.6.1工程控制......................................................................... 错误！未定义书签。 1.6.2总体建设进度................................................................. 错误！未定义书签。 1.6.3里程碑及阶段交付物..................................................... 错误！未定义书签。 1.6.4项目验收......................................................................... 错误！未定义书签。2数据采集设备参数要求 (12)
大数据下的未来智慧农业发展报告 作者: 布瑞克咨询来源: 今日头条 一、农业大数据对智慧农业的重要性 随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。物联网的存在使这种基于大数据的采集以及分析变成了一种可能，2009年以来，在国家政策积极鼓励和财政资金大力支持下物联网发展掀起高潮，此后，物联网在工业、农业、交通、物流、城市管理、环境保护、公共安全、医疗、家居等各个领域都开展了应用示范，目前提倡的现代农业精细化生产与物联网技术结合有着巨大的市场需求空间，以感知为前提，人与人、人与物、物与物全面互联的网络平台构筑成功，现代农业悄然步入物联网时代，智慧农业大局初现。 试想，如果农民能随时掌握天气变化数据、市场供需数据、农作物生长数据等等，农民朋友和农技专家足不出户就可观测到大田里的实景和相关数据，准确判断农作物是否该施肥、浇水或打药，不仅能避免因自然因素造成的产量下降，而且可以避免因市场供需失衡给农民带来经济损失。各国政府、社会组织、企业都意识到大数据这场旋风所带来的机遇，开始发力推动大数据在农业领域的跨界应用。 大数据时代，不仅可以通过建立综合的数据平台，调控农业生产，还可以记录分析农业种植养殖过程、农产品流通过程中的动态变化，通过分析数据，同时结合经验，制定一系列调控和管理措施，使农业高效有序发展。 二、农业大数据平台建设 在经历了多年的发展，研发了涵盖多层面、多领域的农业信息化系统，构建了很多不同级别、面向不同领域的数据资源，形成了庞大的信息资源财富。但是由于利益等原因，这些数据相互之前缺乏统一的标准和规范，信息缺乏共享，信息资源与业务脱节，这必然导致数据利用率低下、信息冗余散乱。构造虚拟化技术平台，规范数据标准，将在大规模数据中心管理和解决方案交付方面发挥巨大的作用。 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调整，进
智慧农业大数据一体化管 理平台 建设和运营整体 解 决 方 案
目录 一、概述 (8) 1.1、建设背景 (8) 1.1.1、国家政策 (8) 1.1.2、农业部政策 (8) 1.1.3、省内政策 (9) 1.2、农业信息化推进策略 (9) 1.2.1、四大目标 (9) 1.2.2、三大工程 (9) 1.2.3、十大任务 (9) 1.3、建设目标 (10) 1.4、建设意义 (11) 1.4.1、智慧农业推动农业信息化 (11) 1.4.2、智慧农业提高农业管理水平 (11) 1.4.3、智慧农业保障农产品和食品安全 (12) 1.5、建设内容 (12) 1.5.1、建设农业物联网 (13) 1.5.2、建设农产品生产全过程大数据管理平台 (13) 1.5.3、建设全过程可视化平台 (13) 1.5.4、建设农情预警中心 (13) 1.5.5、建设全流程农业数据库 (13) 1.5.6、建设全周期溯源信息平台 (14) 1.5.7、建设智慧农业生产公共接入平台 (14) 二、现状分析 (15) 2.1、农业管理现状 (15) 2.1.1、数据采集困难 (15) 2.1.2、信息普及困难 (15) 2.1.3、会商培训困难 (15) 2.1.4、监管追溯困难 (15) 2.2、农业生产现状 (16) 2.2.1、传统农业特征明显 (16) 2.2.2、盲目使用化肥农药 (16) 2.2.3、灾害抵御能力不强 (16) 2.2.4、生产积极性不高 (16) 2.3、农业物流现状 (17) 2.3.1、渠道不通 (17) 2.3.2、技术落后 (17) 2.3.3、信息滞后 (17) 2.3.4、多元无序 (17) 2.4、农业市场现状 (17) 2.4.1、市场分析缺乏 (17) 2.4.2、竞争能力弱小 (18) 2.4.3、销售渠道单一 (18)
农业大数据应用云平台功能简介及建设要求 截至目前，托普云农大数据应用云平台已建成农业物联网、生态循环、应急预警等10大栏目，归集数据227.03万组；已整理近40年的产业统计等数据；接入各地农业物联网示范点118个，视频摄像头525个，能满足农业生态监管、智能生产、休闲观光、应急指挥等需要。 一、农业大数据应用云平台介绍： 农业大数据应用云平台是托普云农推出的专注于农业领域的集数据资源整合、理论方法共享、分析成果发布、观点交流互动为一体的应用云平台。 1、农业大数据应用云平台是专业、精准、全面的农业数据产品； 2、农业大数据应用云平台是专注于支撑农业领域数据研究的应用工具； 3、农业大数据应用云平台是整合多渠道农业数据，引入数据挖掘展现技术，以专业分析为导向，面向农业相关人员提供数据查询、在线分析、共享交流等应用服务的知识开放平台。 二、农业大数据应用云平台功能简介： 1、农业大数据应用云平台数据： 全面、庞大的数据资源涵盖了专题数据、动态数据、共享数据、涉农企业数据四大模块。平台整合宏观经济、农业、农村等国家权威机构发布的农业相关数
据；高频率的数据更新为用户不断输送新鲜资源；共享数据汇集政府、企业、社会三方数据，打破信息孤岛，实现资源互联互通；独家采集的涉农企业数据，帮助用户准确定位企业以及群体的地理分布 2、农业大数据应用云平台的应用： 平台以专业分析为导向，引入数据挖掘理念，为用户提供多角度、多层次、多维度的农业数据在线分析功能，可视化的技术的加入，让用户轻松实现从数据查询、数据分析到成果展现的一站式操作。数据报表可视化、专题数据可视化、农产品价格可视化这三类可视化应用展示以及带有地理分布、区域统计、梯度分布、密度分布多种空间分析方法的GIS地图应用展示，为用户分析思路提供不同的分析方法，多方面满足用户的分析需求。 3、农业大数据应用云平台互动： 平台开放了个人主页、互加关注、评论等互动模块，在个人主页中，发布的历史专题、历史数据以精彩图文的方式呈现给其他用户；同时“加关注”功能，
农业大数据平台项目+2017年互联网可行性研究报告 编制单位：北京智博睿投资咨询有限公司0 本报告是针对行业投资可行性研究咨询服务的专项研究报告，此报告为个性化定制服务报告，我们将根据不同类型及不同行业的项目提出的具体要求，修订报告目录，并在此目录的基础上重新完善行业数据及分析内容，为企业项目立项、申请资金、融资提供全程指引服务。
可行性研究报告是在招商引资、投资合作、政府立项、银行贷款等领域常用的专业文档，主要对项目实施的可能性、有效性、如何实施、相关技术方案及财务效果进行具体、深入、细致的技术论证和经济评价，以求确定一个在技术上合理、经济上合算的最优方案和最佳时机而写的书面报告。 可行性研究是确定建设项目前具有决定性意义的工作，是在投资决策之前，对拟建项目进行全面技术经济分析论证的科学方法，在投1 资管理中，可行性研究是指对拟建项目有关的自然、社会、经济、技术等进行调研、分析比较以及预测建成后的社会经济效益。在此基础上，综合论证项目建设的必要性，财务的盈利性，经济上的合理性，技术上的先进性和适应性以及建设条件的可能性和可行性，从而为投资决策提供科学依据。
投资可行性报告咨询服务分为政府审批核准用可行性研究报告和融 资用可行性研究报告。审批核准用的可行性研究报告侧重关注项目的社会经济效益和影响；融资用报告侧重关注项目在经济上是否可行。具体概括为：政府立项审批，产业扶持，银行贷款，融资投资、投资建设、境外投资、上市融资、中外合作，股份合作、组建公司、征用土地、申请高新技术企业等各类可行性报告。 报告通过对项目的市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等方面的研究调查，在行业专家研究经验的基础上对项目经济效益及社会效益进行科学预测，从而为客户提供全面的、客观的、可靠的项目投资价值评估及项目建设进程等咨询意见。 报告用途：发改委立项、政府申请资金、申请土地、银行贷款、境内外融资等 关联报告： 互联网+农业大数据平台项目建议书 互联网+农业大数据平台项目申请报告 2 互联网+农业大数据平台项目资金申请报告 互联网+农业大数据平台项目节能评估报告 互联网+农业大数据平台项目市场研究报告 互联网+农业大数据平台项目商业计划书
围绕农业部门政府职能转变和现代农业发展的建设需求，以提升政府管理和服务水平、推动农业产业化发展为目标，集成应用现代信息技术，围绕农业大数据真实采集、综合管理与服务构建三大功能平台---大数据采集平台、智慧农业管理平台和综合信息服务平台，提升农牧业综合管理和服务效能，推进现代农牧业快速发展。 农业大数据综合服务平台包含：大数据采集平台、智慧农业管理平台、综合信息服务平台三大板块。 一、大数据采集平台：围绕政府管理农牧业的需求，充分利用移动互联、物联网、3S和报表等技术，建设APP采集系统、物联网采集系统和报表采集系统，实现植物病虫害、动物疫病、气象、土壤、土地、农产品质量安全状况、农情、农产品市场信息、农产品市场信息、农村土地承包经营权、农业劳动力资源等数据资源的正确采集。
二、 （一）区域资源管理： 根据政府对农牧业生产管理和市场监管等职能，以“种什么、怎么种、卖到哪“为抓手，建立智慧农业管理平台，实现对农业资源、农业产业发展、植物病虫害、动物疫病、农产品质量安全、农产品流通等重要环节的数据分析，为政府和农牧业管理服务部门的决策和管理服务提供数据。
农情信息管理系统是以“功能完善、协调高效、信息共享、监控严密、安全稳定、保障有力”为总体目标，充分利用信息网络技术，建立一个实现横向（涉及财政、物价、统计、国土、气象、水利、粮食等机构等）共享、纵向（贯穿自治区、市、县等多级）互联，能够及时对农情信息进行采集监测、汇总审核、分析统计、预警、预测/预报的农情信息报送管理系统。系统通过标准接口，与农业部农情信息调度系统、自治区农业厅及相关业务部门信息系统进行对接，实现农情信息采集业务全过程的互联互通和信息共享。通过本系统的建设，实现如下目标： 1.对各类农情信息进行汇总、分类及综合分析，制定统计指标，归口管 理，实现全厅农情信息的融合与共享，消除“信息孤岛”。 2.满足新形势下全区农业经济运行情况分析的需求，对产量、成本、价 格、产值等进行统计分析。 3.满足农情实时调度、分析以及会商的需求，实现对农产品的预警监 测，为科学指导农业生产奠定基础。
大数据在智慧农业中的应用 一、大数据简介概述： 近年来，农业大数据的研究和应用引起社会各界及国家的密切关注。不可否认，互联网的渗透开始颠覆传统的农业模式，传感器、物联网、云计算、大数据不但颠覆了传统的手工劳作方式，也打破了粗放式的传统生产模式，转而迈向集约化、精准化、智能化、数据化。目前的物联网、大数据等技术已经涉及到耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧业生产等各环节，可以实现对作物种植、培育、成熟和销售等环节的管理。 在市场经济下滑的大环境下，市场竞争激烈、农产品销售困难的情况下，农业大数据越来越重要。在整体解决方案中，通过采用物联网传感器技术采集作物的数据信息，并将数据反馈至云平台中，渗透到农业生产经营的各环节，为管理决策提供依据。 那么，我们首先就来搞懂农业大数据是什么? 农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节，是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及数据可视化。 结合农业本身特点以及农业全产业链切分方式，农业大数据可以分为四类：农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场和农业管理大数据，基本囊括从产到销全过程。农业大数据由结构化数据和非结构化构成，包括土地信息数据，如土地位置、地块面积、海拔高度等;环境信息数据，如气象数据，土壤水分数据，温湿度数据等等;作物信息数据，如作物长势数据，病虫害数据等等。随着农业的发展建设和物联网的应用，农业大数据的应用也越来越广泛，发展农业大数据迎来重大机遇。 那么，接下来我们就来解析农业大数据用在哪里?
从农业市场需求来看，农业大数据可以用于指导农事生产、预测农产品市场需求，辅助农业决策，以此达到规避风险、增产增收、管理透明等预期目标。 从农业生产环节来看，农业大数据可以利用传感器采集气候、土壤大数据，提供农户最佳化的栽种管理决策，协助农民有效管理其农地，并让农民从每一颗种子中提取最高的价值，降低农业成本。 从来农业整体走向来看，通过分析实时环境数据，可以得到农作物当前的长势、地块信息等;通过算法模型可以预测未来环境趋势走向，可以得到精确的未来气候走向、病虫害趋势等;通过分析环境数据整体走向，可以得到精确种植建议、管理指导。 运用农业大数据具体能为农业带来什么好处? 下面托普云农来为大家解析下： 精准生产——预测市场需求 我们经常会看到或听到农户农产品滞销，瓜果蔬菜贱卖或烂在地里的新闻，其实原因归咎于市场供需问题。同时，也会出现出现“蒜你狠”“姜你军”“豆你玩”的供小于求的情况。其实如果能把农业生产过程中的数据汇总起来，要想合理生产实现“供需平衡”并非难事。 比如说，今年安徽某农场葡萄产量高，在当地的市场需求量却很小。通过大数据数据采集发现山东某地葡萄的市场需求高，那么农场管理人就可以尽早联系山东地区的销货商，将葡萄售往山东地区。并且，农场主可以提前通过大数据平台采集的消费者需求报告，进行市场分析，提前规划生产，降低生产风险，帮助
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
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大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。
集团公司大数据平台整体建设方案
目录 1项目概述 (11) 1.1建设背景 (11) 1.1.1集团已有基础 (11) 1.1.2痛点及需提升的能力 (11) 1.1.3大数据趋势 (12) 1.2建设目标 (12) 1.2.1总体目标 (12) 1.2.2分阶段建设目标 (13) 1.3与相关系统的关系 (13) 1.3.1数据分析综合服务平台 (13) 1.3.2量收系统 (14) 1.3.3金融大数据平台 (15) 1.3.4各生产系统 (15) 1.3.5CRM (15) 1.4公司介绍和优势特点 (15) 1.4.1IDEADATA (15) 1.4.2TRANSWARP (17) 1.4.3我们的优势 (18) 2业务需求分析 (21) 2.1总体需求 (21) 2.2数据管理 (22) 2.2.1数据采集 (23) 2.2.2数据交换 (23) 2.2.3数据存储与管理 (23) 2.2.4数据加工清洗 (24) 2.2.5数据查询计算 (24) 2.3数据管控 (25) 2.4数据分析与挖掘 (26)
2.6量收系统功能迁移 (27) 3系统架构设计 (28) 3.1总体设计目标 (28) 3.2总体设计原则 (28) 3.3案例分析建议 (29) 3.3.1中国联通大数据平台 (29) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (36) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (48) 3.3.4案例总结 (53) 3.4系统总体架构设计 (54) 3.4.1总体技术框架 (54) 3.4.2系统总体逻辑结构 (57) 3.4.3平台组件关系 (59) 3.4.4系统接口设计 (64) 3.4.5系统网络结构 (68) 4系统功能设计 (70) 4.1概述 (70) 4.2平台管理功能 (70) 4.2.1多应用管理 (70) 4.2.2多租户管理 (74) 4.2.3统一运维监控 (75) 4.2.4作业调度管理 (94) 4.3数据管理 (96) 4.3.1数据管理框架 (96) 4.3.2数据采集 (98) 4.3.3数据交换 (101) 4.3.4数据存储与管理 (102) 4.3.5数据加工清洗 (120) 4.3.6数据计算 (121)
智慧农业项目建设实施方案 为切实发挥互联网在农业生产要素配置中的优化和集成作用，推动互联网创新成果与农业生产、经营、管理、服务各领域深度融合，以智慧农业引领驱动农业现代化加快发展，按照农业部等八部门《“互联网+”现代农业三年行动实施方案》和《X市智慧城市建设规划纲要》要求，结合实际，特制订本方案。 一、总体目标 以《“互联网+”现代农业三年行动实施方案》和《X市智慧城市建设规划纲要》为指导，以服务农民、繁荣农村为核心，力争通过3年左右的努力，建成国内领先、具有X特色的智慧农业体系。到X 年，互联网与“三农”的融合发展取得显著成效，农业在线化、数据化取得明显进展，管理高效化和服务便捷化基本实现，生产智能化和经营网络化迈上新台阶，基于精准化种植、可视化管理、自动化追溯、网络化销售、立体化服务、智能化决策的智慧农业雏形基本显现，城乡“数字鸿沟”进一步缩小，大众创业、万众创新的良好局面基本形成，为建设“三个X”提供强力支撑。 二、支撑架构 在中国X公司X分公司建设农业云计算中心和农业大数据处理中心的基础上，重点建设以“一模型、一平台、两中心、三专网、九大业务系统”为核心的智慧农业体系，即智慧农业建设11239工程。“一
模型”：即X智慧农业沙盘模型，利用模型及声、光、电等综合技术手段，全面、直观展示我市智慧农业建设规划。 “一平台”：即X市智慧农业综合指挥平台，“九大业务系统”通过农业云计算中心和大数据处理中心在指挥平台上实时呈现。 “两中心”：即农业云计算中心和农业大数据处理中心。 “三专网”：即全市农业系统电子政务内网和政务外网、农业信息服务网。 “九大业务系统”：即精准物联网生产系统、农业电子商务系统、农业综合信息服务系统、测土配方施肥系统、病虫害监测预警预报系统、农产品质量监管和追溯系统、农业遥感大数据处理系统、基于GIS的都市生态休闲农业智慧服务系统、农业生产资料执法监管系统。 三、工作重点 全市智慧农业项目建设自X年启动至X年底基本建成。X年启动智慧农业主体项目建设，计划建设智慧农业沙盘模型、政务内网；10个以上农业物联网试验示范基地；建设农业遥感大数据处理系统，构建天地一体的农业物联网测控体系和移动测土配方施肥系统；重点扶持5家以上农业电商企业；初步建成市、县、乡、村四级农业综合信息服务系统和市、县、乡、生产基地三级四层农产品质量智能监管和追溯网络。X年在试点基础上，全面实施农业物联网建设工程，推动农产品、农业生产资料和都市生态休闲农业相关优质产品和服务上网销售，扶持壮大农业电商企业，建设X市病虫害监测预警预报系统、
2017年农业大数据服务平台项目可 行性研究报告 编制单位：北京智博睿投资咨询有限公司
农业大数据服务平台项目基本情况 1.1.1 农业大数据服务平台项目名称 1.1.2 农业大数据服务平台项目选址 1.1.3 农业大数据服务平台项目承担单位 1.1.4 农业大数据服务平台项目建设目标及定位 1.1.5 建设内容及规模 1.1.6 投资估算与资金筹措 1.1.7 农业大数据服务平台项目建设期限 1.1.8 农业大数据服务平台项目效益 1.1.9 主要技术经济指标 可行性研究依据与范围 1.2.1 报告编制依据 1.2.2 报告研究范围 可行性研究结论、问题及建议 1.3.1 研究结论 1.3.2 问题及建议 第二章农业大数据服务平台项目背景与建设的必要性农业大数据服务平台项目提出的背景 2.1.1政策背景 2.1.2 农业大数据服务平台项目提出理由
2.2.1 农业大数据服务平台项目的建设符合国家和地方相关政策2.2.2 农业大数据服务平台项目的建设有利于保障经济圈建设的需要 2.2.3有利于提升XX市产业科技含量 2.2.4是增加当地就业机会的需要 第三章农业大数据服务平台项目建设地址和建设条件 农业大数据服务平台项目选址 3.1.1 选址原则 3.1.2 场址选择 建设条件 3.2.1地理位置 3.2.2 自然气候条件 3.2.3 外部交通条件 3.2.4 农业大数据服务平台项目施工条件 第四章农业大数据服务平台项目市场分析 我国XX市场概况 4.1.1我国农业大数据服务平台发展现状 4.1.2我国农业大数据服务平台市场发展前景 我国XXX市场概况
高校大数据专业教学科研平台建设方案 一、项目建设的意义及目的 芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。 二、功能模块和建设思路 芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。 具体如下：
教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。 二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。 2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创
新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。 3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。 4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。 2、项目建设内容 1）模块一：平台相关硬件建设 本模块主要包含：大数据教学科研一体机 技术参数：
第一章需求分析和项目建设的必要性1.1 项目建设目标、内容 1.1.1 项目建设目标 电子政务公共数据开放共享平台项目建设目标是，依托统一的“云”数据中心建设统一的公共数据开放共享平台。集中机关各部门业务应用进行，制定相关的数据规范和信息交换标准，使机关各部门业务系统依托统一的开放平台进行开发建设。确保部门之间系统之间的互联互通、数据共享，为大数据分析提供数据依据。 1.1.2 项目建设内容 电子政务公共数据开放共享平台项目建设内容包含：一套标准规范、两个数据门户、四大应用平台、四大基础数据库和一个应用支撑平台。 具体建设内容包括： 1、一个应用支撑平台 为了对需要调用电子政务公共数据开放共享平台信息资源的政府部门应用系统进行有效管理，面向各类电子政务应用，规划建设统一的应用支撑平台，统一标准规范，通过用户管理、应用管理、服务管理等核心组件，可以对接入系统有效管理、实现统一认证及单点登录、统一消息服务。
2、两个数据门户 针对政府部门用户建设信息资源政务门户，针对企业、公众用 户建设信息资源开放门户。 3、四大应用系统 建设承载电子政务公共数据汇聚平台、数据治理平台、数据运 营平台和数据应用平台。 4、四大基础数据库 通过电子政务信息资源梳理，制定四大基础数据库的建库、入 库和管理规则，建立四大基础数据库管理平台，提供基础库内容管 理、数据处理、共享和应用功能。 四大基础数据库包括人口库、法人库、经济库和地理库。 5、一套标准规范 形成标准规范体系，包括管理制度、标准规范、数据标准等。 1.2 编制依据 1、中办、国办《2006-2020年国家信息化发展战略》； 2、国办《关于促进电子政务协调发展的指导意见》； 3、国务院《促进大数据发展行动纲要》； 4、《国家电子政务总体框架》； 5、《国家电子政务“十二五”规划》(工信部规〔2011〕567号)； 6、《关于印发“十二五”国家政务信息化工程建设规划的通知》(发改高技〔2012〕1202号)；
林业大数据平台建设方案 全国首套林长制信息管理平台在安徽旌德县正式上线。该平台以林地小班森林资源数据为资源底图，应用遥感、大数据、物联网等技术，明确各级林长的责任区域、管护职责、考核指标等，实现了林长的综合业务考核。 “这个系统，真正实现了林长制全覆盖，确保一山一坡、一园一林都有专员专管。” 旌德县林业局负责人介绍，目前，旌德县林长制信息平台已经投入到全县各级林长管理、考核的具体实践中。系统建立覆盖到村级林长的网格化管控体系，通过整合森林资源、遥感遥测、大数据平台，构建了目标明确、职责清晰、任务落地、全局覆盖、上下衔接、动态管理的林长制责任一张图，为实现护绿、增绿、管绿、用绿、活绿“五绿”目标，提供了实时、高效、准确的数据信息支持。 开发这个系统平台的企业，正是位于合肥市高新区的安徽天立泰科技股份有限公司。走进天立泰科技的展览馆，看到一个个演示的林业信息化平台，从系统上，可以精准看到所覆盖区域的林业动态。 天立泰科技成立于2006 年，主要从事林业、教育、智能医疗等行业软件开发、信息系统集成和大数据智能管理等领域信息化服务，是高新技术企业、合肥市守合同重信用企业、安徽省“双软”企业及科技小巨人企业。2015 年成功在新三板上市。 安徽天立泰科技股份有限公司董事长丁旭东介绍，天立泰科技积极响应林业发展“十三五规划”，致力于构建天、空、地、物、人立体化多维感知监测体系，通过不断探索林业信息化建设，坚持做林业大数据建设引领者。 目前，天立泰科技林业信息化项目已覆盖安徽、甘肃、青海、西藏、江苏、浙江、天津、广东等区域。几年来，天立泰科技林业信息化，已从一棵幼小的“树苗” 逐渐成长为一棵“大树”。 在青海省，天立泰科技建设森林公安局一体化中心机房及融合调度平台、青海省森林防火指挥系统等项目共20 余个，从以功能为导向转变为以服务为导向，以森林防火预警服务为主体，运用互联网思维与服务模式，提供预警推送、指挥调度推送等服务。 在江苏省溧阳市，天立泰科技建设森林资源监测系统，负责遥感林地变化监测、物联网监测、古树名木监测管理，动态监测区域生态环境。 林业信息化建设不能孤立进行，其最终目的是为了服务林业资源管理。我们坚持运用新技术新手段，实现林地数据一张图管理，将森林资源管理、林地监测、灾害预警、应急指挥
农业大数据在农业经济管理中的应用分析 摘要：随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，大数据的应用成了当前时代发展的主要趋势，在发展中的许多领域都使用了大数据进行管理，大数据对于我国经济发展具有极其重要的意义。近些年来我国在农业上的发展迅速，在农业上，经济与生产的管理都得到了优化，但为了适应时代的不断进步，农业上的发展仍然存在一些普遍的问题，而可持续发展成了当前我国农业方面的主要趋势，我国要在农业经济管理方面进行不断的优化，从而让我国的农业发展更加快速，本篇文章通过介绍农业大数据对于农业经济管理中的一些应用，希望能够为往后的农业发展做出贡献。 关键词：农业大数据；经济管理；应用 引言 随着信息化技术的发展，农业经济面临转型，现代化农业成为发展的必然趋势。积累和开发农业大数据，应用大数据和信息技术来提高农业管理水平，实现科学高效的农业运营，朝着智慧农业的方向发展是农业经济的发展新目标。智慧农业借助大数据和物联网技术以及云计算等方式与农业生产经营过程相结合，对农作物的生长周期实施智能化监控，采用先进技术进行操作和管理，减少资源浪费，提高农业收益。 1 农业经济管理概述 农村经济管理是一种管理活动，在农业的生产过程中，对生产、交换和分配等经济活动实施规划、组织、控制与调整，从而实现经济既定目标。农村经济管理作为农村工作的重点是农业经济发展的主要内容，比如可根据市场需求对农业实施宏观调控，科学调度劳动力、资金和政策等倾向，从而促进经济和社会的有效发展，并带来可观的经济与社会效益。 2 农业大数据发展面临的机遇 我国应高度重视农业大数据在农业经济方面的应用，要不断的将农业的产品生产及加工产业和农业的大数据进行结合，在繁荣的农业现代与互联网信息时代中，不断的为农业智慧进行更新和完善其核心与组成。淘汰以往的传统农业，创造新型的现代化农业，是当前主要的目标，但在这个时期却存在着许多普遍的问题，农产品的质量要求不断被提高，消费者的生活质量增强，农产品的种类不够丰富，导致资源缺乏，气候变化对农产品的收获影响较大，甚至出现一些自然灾害，严重的影响农产品的安全，这些问题较为繁杂而又不容易逐个解决，这时，大数据对于这些问题的解决就起到了关键的作用，通过大数据进行资源收集，改变以往的农业生产方式。与此同时，各级政府要通过出台不同的政策不断的促进农产品的生产方式，积极的促进农业中的大数据发展，使得大数据在农业经济中取得较好的应用。通过使用大数据分析农业的发展形式是农业发展的基础，而当前大数据的应用已经进入了初级阶段，互联网对数据的处理要不断优化，让大数据获取信息的能力大幅度的提升，大数据时代的到来，我国也不断地进行数据的积累，已经掌握了大部分的信息及图片，视频信息，让全面进行农业现代化的目标更新一步，相关的科学人员要不断地进行研究与创新，从数据之中收获更多有效的信息，让大数据的应用更加具有实际效果，农业大数据通过对气候的分析与资源环境的分析，初步解决了由于气候问题对农产品生产力的影响，农业大数据
4 农业大数据 4．1农业大数据的内涵， 农业是产生大数据的无尽源泉，也是大数据应用的广阔天地。农业数据涵盖面广、数据源复杂。关于农业大数据，顾名思义，就是运用大数据理念、技术和方法，解决农业或涉农领域数据的采集、存储、计算与应用等一系列问题，是大数据理论和技术在农业上的应用和实践。农业大数据是大数据理论和技术的专业化应用，除了具备大数据的公共属性，必然具有农业数据自身的特点。通常所讲到的农业，实际上应涵盖农村、农业和农民三个层面，具有涵盖区域广、涉及领域和内容宽泛、影响因素众多、数据采集复杂、决策管理困难等特点。狭义的农业生产是指种植业，包括生产粮食作物、经济作物、饲料作物和绿肥等农作物的生产活动等，不仅仅涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等作物生产的全过程各环节，而且还涉及跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及结果的展示与应用，乃至整个产业链的资源、环境、过程、安全等监控与决策管理等。广义的农业生产是指包括种植业、林业、畜牧业、渔业和副业五种产业形式，均应该包含在农业大数据研究的范畴中。随着精准农业、智慧农业、物联网和云计算的快速发展要求，农业数据也呈现出爆炸式的增加，数据从存储到挖掘应用都面临巨大挑战。物联网在农业各领域的渗透已经成为农业信息技术发展的必然趋势，也必将成为农业大数据最重要的数据源。大量的农业工作者和管理者，既是大数据的使用者，也是大数据的制造者。由于农业自身的复杂性和特殊性，农业数据必将从基于结构化的关系型数据类型，向半结构化和非结构化数据类型转变。相对于采用二维表来逻辑表达的关系型数据结构，农业领域更多的是非结构化的数据，如大量的文字、图表、图片、动画、语音/视频等形式的超媒体要素，以及专家经验和知识、农业模型等。大量事实已经证明，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量已大大超过结构化数据。尤其是农业生产过程的主体是生物，易受外界环境和人的管理等因素影响，存在多样性和变异性、个体与群体差异性等，都决定了对数据的采集、挖掘与分析应用的难度。如何挖掘数据价值、提高数据分析应用能力、减少数据冗余和数据垃圾，是农业大数据面临的重要课题。
实时大数据平台规划设计方案 一、相关概念背景 1.1 从现代数仓架构角度看待实时数据平台 现代数仓由传统数仓发展而来，对比传统数仓，现代数仓既有与其相同之处，也有诸多发展点。首先我们看一下传统数仓（图1）和现代数仓（图2）的模块架构： 图1 传统数仓
图2 现代数仓 传统数仓大家都很熟悉，这里不做过多介绍，一般来说，传统数仓只能支持T＋1天时效延迟的数据处理，数据处理过程以ETL为主，最终产出以报表为主。 现代数仓建立在传统数仓之上，同时增加了更多样化数据源的导入存储，更多样化数据处理方式和时效（支持T＋0天时效），更多样化数据使用方式和更多样化数据终端服务。 现代数仓是个很大的话题，在此我们以概念模块的方式来展现其新的特性能力。首先我们先看一下图3中Melissa Coates的整理总结：
在图3 Melissa Coates的总结中我们可以得出，现代数仓之所以“现代”，是因为它有多平台架构、数据虚拟化、数据的近实时分析、敏捷交付方式等等一系列特性。 在借鉴Melissa Coates关于现代数仓总结的基础上，加以自己的理解，我们也在此总结提取了现代数仓的几个重要能力，分别是： ?数据实时化（实时同步和流式处理能力） ?数据虚拟化（虚拟混算和统一服务能力） ?数据平民化（可视化和自助配置能力） ?数据协作化（多租户和分工协作能力） ? ?
1)数据实时化（实时同步和流式处理能力） 数据实时化，是指数据从产生（更新至业务数据库或日志）到最终消费（数据报表、仪表板、分析、挖掘、数据应用等），支持毫秒级／秒级／分钟级延迟（严格来说，秒级／分钟级属于准实时，这里统一称为实时）。 这里涉及到如何将数据实时的从数据源中抽取出来；如何实时流转；为了提高时效性，降低端到端延迟，还需要有能力支持在流转过程中进行计算处理；如何实时落库；如何实时提供后续消费使用。实时同步是指多源到多目标的端到端同步，流式处理指在流上进行逻辑转换处理。 但是我们要知道，不是所有数据处理计算都可以在流上进行，而我们的目的，是尽可能的降低端到端数据延迟，这里就需要和其他数据流转处理方式配合进行，后面我们会进一步讨论。 2) 数据虚拟化（虚拟混算和统一服务能力） 数据虚拟化，是指对于用户或用户程序而言，面对的是统一的交互方式和查询语言，而无需关注数据实际所在的物理库和方言及交互方式（异构系统／异构查询语言）的一种技术。用户的使用体验是面对一个单一数据库进行操作，但其实这是一个虚拟化的数据库，数据本身并不存放于虚拟数据库中。 虚拟混算指的是虚拟化技术可以支持异构系统数据透明混算的能力，统一服务指对于用户提供统一的服务接口和方式。