紧随着互联网信息技术的迅猛发展 步伐，传统的粗狂式的农业模式也正逐步朝着标准化、集约化、精准化、智能化、数据化的方向转变。其中大数据技术在农业领域中的应用，在我国国内来说更显得尤为重要和谨慎。
如今，随着互联网大数据技术的迅速普及应用，海量信息的爆发，农业已跨步迈入大数据时代。而作为一个农业大国，我国农业领域也是大数据产生的无尽源泉，具有浩大的数据基础，因此我国一直都非常重视全国性的农业信息资源数据库的建设。随着各种智能传感终端在农业领域的应用，农业数据来源更加广泛、新颖、迅速，类型也更加多样，再加上农业数据本身就具有体量大、结构复杂、模态多变、实时性强、关联度高等数据特征，因此利用大数据技术进行农业相关大数据技术应用研究，具有重大的现实意义。
目前，中国太平正在与农业部有关部门展开前期的有关探讨，积极推动信息化进村入户工程，力争在2020年前完成对全国60万个行政自然村的全覆盖，研究论证参与对接涵盖全国80%的农产品流通、具有4469家农产品批发市场的大数据建设，实现从大棚设施保险、农产品保险到农产品价格指数保等产业的全覆盖。
作为农业农村大数据落地的第一个项目，农业部正在筹备建设农产品批发市场大数据平台。该项目将在全国的4460多家农产品批发市场中选出一千家，再从其中选十万个商户，再连接一百万的新型农业主体，将生产信息、流通信息、销售信息、市场信息都作为大数据的积累来建设，最终判断农产品的一些价格走势，从而有效地控制市场风险，也为农业保险提供支撑。
有效监测农业环境监测 以数据驱动农业精准化的经典案例展现
使用传感器和遥感卫星可以对农作物的生产环境进行检测，从而感知农作物的生产。通过采集农作物生长环境中的各项指数数据，再把这些采集的数据放到本地化的或云端的数据中心，从而对农业生产的历史数据和实时监控数据进行分析，提高对作物种植面积、生产进度、农产品产量、天气情况，气温条件，灾害强度，土壤湿度的关联监测能力。
这样，农业生产者就能根据天气、自然灾害、病虫害、土壤墒情等环境因素，监测作物长势，指导灌溉和施肥，预估产量。随着GPS导航能力和其他工业技术的提高，生产者们可以跟踪作物流动，引导和控制设备，监控农田环境，精细化管理整个土地的投入。这样，相关的农业气候灾害不仅可以得到规避及科学有效防治措施，种植方法也可以得到有效指导，这使农作物可以在稳产的基础上实现增产，有效地提高农业生产效率。
大数据加快作物育种
在培育优良作物品种的传统过程中，不仅会耗费大量的财力和人力，而且可能需要10年或更长时间。但是大数据技术的应用会大大加快这个过程。生物信息爆炸已促使基因组织学研究实现了突破性进展。首先，获得了模式生物的基因组排序；其次，实验型技术可以被快速应用。
大数据让农产品可追溯
食品安全问题一直是社会持续关注的焦点，而跟踪农产品从农田到顾客的过程不仅有利于防止疾病、加强对食品安全的监督管理，也有利于减少污染和增加收益。在美国，每年约有7,600万人患上食源性疾病，导致5,000例死亡。在发达国家，40%的食物被丢弃，包括10%到15%的农产品。随着农产品全球供应链的延长以及不良商家的投机倒把，追踪和监督农产品变得越来越重要。而利用农业大数据技术平台，可以实现从田间到餐桌每一个过程的追踪。
大数据技术越来越多的正在被用来改善其中的各个环节。农业大数据有助于开展农产品监测预警，通过深入挖掘并有效整合散落在全国各农业产区的农产品生产和流通数据，进行专业分析解读，为农产品生产和流通提供高效优质的信息服务，以提高农业资源利用率和流通效率，从源头上保障食品安全。同时，农产品生产商、供应商和运输者也都通过使用物联网传感器技术、扫描设备和分析工具来监控收集供应链的相关数据。比如生产和运输过程当中的农产品的品质可以通过带有GPS功能的传感器进行实时监控，有助于预防食源性疾病和减少供应链浪费。
当然，随着大数据吸引了越来越多的关注，其对农产品电商也起着重大作用，而大数据的发展需要不断地探索和创新，所以将农业大数据与农产品电商相融合应
（一）大数据的采集
建立健全农业大数据采集制度，明确信息采集责任。要广泛采用分布式高速、高可靠数据爬取或采集/高速数据全映像等大数据收集技术，广泛收集互联网数据。进一步优化涉农数据监测统计系统，完善统计指标，扩大采集监测范围，改进采集监测手段和方式，探索开展统计监测由抽样调查逐步向全样本、全数据过渡试点，完善信息进村入户村级站的数据采集功能，完善相关数据采集共享功能。
（二）大数据的分析
建设国家级、省级的农业大数据交换中心，依托云计算技术，通过基础软硬件资源整合和架构重建，实现资源的统一管理、按需分配、综合利用。形成上下联动、覆盖全面的农产品大数据共享平台，实现数据的互联互通、开放获取、快速访问。
（三）大数据的应用
逐步实施农业智能化行动，利用大数据技术提升农业生产、经营、管理和服务水平，培育一批网络化、智能化、精细化的现代“种养加”生态农业新模式，加快完善新型农业生产经营体系，培育多样化农业互联网管理服务模式，逐步建立农副产品、农产品质量安全追溯体系。定期举办监测预报预警，避免问题农产品“断头案”现象频发。
（四）大数据的运营
完善大数据的服务体系建设，以龙头企业、合作经济组织、标准化生产基地、农业科技示范园区、种养大户、农产品网站为依托，实现对农产品产供销的“一站式”服务。支持农民专业合作组织和种养大户等加强自身信息服务体系建设，形成电视、电话、网络相互结合、互为补充的多模式信息传播。加强与联通、移动、电信、广播电视等部门的沟通合作，整合分布在不同地点、使用多个服务号码、由不同专家团队支撑的各类为农服务平台资源，建设集热线电话、手机短信、涉农网站、广播电视、APP技术等于一体、多功能并举、覆盖全省的信息服务系统。
（五）大数据的标准
重点围绕基础数据、数据处理、数据安全、数据质量、数据产品和平台标准、数据应用和数据服务六大类，建立标准体系，并从元数据、数据库、数据建模、数据交换与管理等领域，推动相关标准的研制与应用。
（六）大数据的示范
围绕精准农业、物联网应用、产品质量安全追溯、农产品线上营销等开展试点示范，积极探索农业大数据技术在农业领域集成应用、农产品高标准生产、优质品牌开发和产品网上销售等新途径、新模式。
（七）大数据的人才培养
充分发挥高等院校、高新企业、电商园区的人才优势，引进人才与引进智力相结合，促进我国农业大数据运用的档次和水平，选派年轻的农业干部进行进修、培训，促进农业系统的人才和知识的更新，提高应用能力和水平。利用农村实用人才、新型职业农民培训等现有培训项目资源，加大培训力度，推广普及农业大数据知识。
