大數據和分析可以幫助改善和改變現代世界的許多行業。這些技術中**影響力的是對運營和財務活動提供詳細和實時的見解。在農業領域，這種情況正在發生。





　　例如，農民正在使用數據來計算收獲產量、肥料需求、成本節約，甚至確定未來作物的優化策略。



　　問題不在于這項技術能否會帶來好處——它確實能夠提供好處——而在于它是如何實現這一目標的。以下是農業大數據改善運營的五種方式。



　　物聯網大數據改善農業運營的五種方式



　　1、監控自然趨勢



　　農業中的一個重要風險因素是那些人類無法控制的。例如，害蟲和農作物疾病，以及像暴風雨或極端天氣這樣的自然災害一樣，會毀掉整個收成。在大數據出現之前，幾乎不可能預測這樣的事件。當然，有經驗的農民也許能夠發現害蟲問題的征兆，但到那時通常已經太晚了。



　　大數據和物聯網監控技術可以跟蹤這些事件，甚至可以完全預測它們。通過將過去和現在的數據輸入系統，并通過**的算法提取見解，數據科學可以**地預測事件并提高未來的產量。這可以為農民和供應鏈利益相關方節省大量資金，同時有助于促進分銷模式和供應。



　　大數據推動了現代技術在該領域的融合。無人機可以用來飛越和評估田地模式，然后，可以對收集到的數據進行分析，以獲得有用的見解，例如，也許今年某一區域的土地侵蝕需要處理。



　　或者，物聯網傳感器可以遠程跟蹤和監控農田和植物。



　　2、**供應跟蹤



　　在今天的農業中，農民通常要依靠特定的供應商或合作伙伴，例如，他們可能會將最近收獲的作物送到當地雜貨店或連鎖超市。無論誰是農業合作伙伴，都不可能準確知道一種特定作物的產量和收獲時間，再加上消費者需求的變化，可能會導致嚴重的供應問題。



　　大數據可以緩解供應鏈中出現的一些問題，僅僅是因為它對每季的作物和收獲提供了更多的監控。這不僅適用于種植這些作物的農民，也適用于供應鏈上的其他所有人，包括分銷商、包裝商、零售商等等。這些數據可以真正幫助每個人為當前的進展做好準備，無論這些進展包含的數量多于或少于預期。



　　3、風險評估



　　一般來說，管理和規劃團隊通常受益于詳細的風險評估報告。到目前為止，這在農業領域是很難實現的。當然，可以根據經驗采取特定行動，而且也會產生明顯的效果，但數據驅動的風險評估提供的遠不止這些。



　　對于大數據，幾乎每個系統、決策或事件都可以在風險分析計劃中加以考慮。每一個錯誤或潛在的障礙都可以解釋，不僅要有適當的解決方案，還要有預期的結果清單。農民可以確信，采取行動不會毀掉他們的全部作物。更重要的是，他們可以使用實時數據來確保損害保持在**限度。



　　4、理想作物和消費者期望



　　假設春天和初夏即將來臨，這是開始種植草莓的季節——與許多其他作物一起開始。在接下來的一年里，對草莓的需求遠遠低于前幾個季節。



　　農民不必將草莓填滿整個地塊，而是可以解釋需求下降的原因。當需求變高時，反過來也是如此。大數據使這一點達到了****的高度。



　　農民可以準確地看到他們在過去一年中生產了多少，這對客戶影響意味著什么，這是如何影響供需關系的，甚至還可以知道如何改善他們的運營。例如，他們可以在需求較低的季節減少作物種植來減少浪費，以節省資金和土地來種植替代作物。



　　5、數據驅動行業



　　大數據的另一個支持者是系統與外部平臺同步，以獲得大量數據和見解。它與整個技術的“互聯”和智能連接在一起。



　　機器學習和算法工具可以設計成考慮任何數量的外部見解或信息。農民可以使用預測建模技術來計劃或采取相應的行動——考慮天氣模式、消費者需求和趨勢，甚至歷史行業事件。這些數據將有助于農業領域的人們了解周圍世界如何影響他們的業務。



　　物聯網大數據如何改善農業運營.中琛魔方大數據平臺(www.zcmorefun.com)表示智能農業已經越來越普遍，因為有了農業機器人和傳感器，農民和高科技農業正在標準化。物聯網應用在未來幾年將幫助農民滿足世界糧食需求。