农业等传统行业可以从大数据和分析中看到最大的效率提升和改进。因为数据革命就在这里！大数据和分析有助于改善和改变现代世界中的许多行业。这些技术中最具影响力的是提供有关运营和财务活动的详细实时信息。在农业领域，这种事情正在发生。例如，农民正在使用数据来计算收成，肥料需求，成本节省，甚至确定未来作物的最佳策略。问题不在于这项技术是否会带来好处-它确实会带来好处-而是它如何实现这一目标。农业大数据可以通过以下五种方式来改善运营。 1.监测自然趋势农业中的一个重要风险因素是人类无法控制的那些风险因素。例如，虫害和农作物疾病以及暴风雨或极端天气等自然灾害会破坏整个收成。在大数据出现之前，几乎不可能预测此类事件。当然，经验丰富的农民也许能够发现病虫害的迹象，但是到那时通常为时已晚。大数据和物联网监控技术可以跟踪这些事件，甚至可以完全预测它们。通过将过去和现在的数据输入系统并通过有效的算法提取见解，数据科学可以有效地预测事件并增加未来的产出。这可以为农民和供应链利益相关者节省大量资金，同时有助于促进分销模式和供应。大数据促进了该领域现代技术的整合。无人机可用于飞越并评估野外模式。然后，可以对收集的数据进行分析以获得有用的见解。例如，也许今年需要解决某个地区的土地流失问题。或者，物联网传感器可以远程跟踪和监视农田和植物。 2.高级供应跟踪。在当今的农业中，农民通常依靠特定的供应商或合作伙伴。例如，他们可能将最近收获的农作物发送到当地的杂货店或连锁超市。无论谁是农业合作伙伴，都不可能准确知道特定作物的产量和收获时间。加上消费者需求的变化，可能会导致严重的供应问题。大数据可以减轻供应链中的某些问题，仅因为它可以在每个季节提供更多的农作物和收成监测。这不仅适用于种植这些农作物的农民，而且适用于供应链中的每个其他人，包括分销商，包装商，零售商等。这些数据确实可以帮助每个人为当前的进度做准备，无论进度是否包含更多或更多。低于预期。 3.风险评估一般来说，管理和计划团队通常会从详细的风险评估报告中受益。到目前为止，在农业领域很难做到这一点。当然，可以根据经验采取特定的措施，并且会产生明显的效果，但是数据驱动的风险评估所提供的远远不止这些。对于大数据，风险分析计划中几乎可以考虑所有系统，决策或事件。每个错误或潜在的障碍都可以得到解释。不仅必须有适当的解决方案，而且还应有一系列预期结果。农民可以确信采取行动不会破坏他们的所有农作物。更重要的是，他们可以使用实时数据来确保将损害降至最低。 4.理想的农作物和消费者的期望。假设春天和初夏临近，这是开始种植草莓的季节-从许多其他农作物开始。在第二年，对草莓的需求大大低于前几个季节。农民不必为整个土地充斥草莓，而是可以解释需求下降的原因。当需求高涨时，反之亦然。大数据使这一点达到了前所未有的高度。农民可以清楚地看到过去一年中他们生产了多少农产品，这对客户意味着什么，这如何影响供求之间的关系，甚至知道如何改善他们的生产。例如，它们可以在需求不足季节减少作物种植以减少浪费，从而节省金钱和土地来种植替代作物。 5.在数据驱动行业中，大数据的另一个支持者是将系统与外部平台同步以获得大量数据和见解。它与“互连”连接。和整个技术的智能。可以将机器学习和算法工具设计为考虑任何数量的外部见解或信息。农民可以使用预测性建模技术来计划或采取相应的行动-考虑天气模式，消费者需求和趋势，甚至历史行业事件。这些数据将帮助农业领域的人们