农民在实际的生产过程中每天都要做很多选择：播什么种、施什么肥、如何管理农田、病虫害如何防治等等。实际上，一套农事任务，从生产规划、种植前准备、种植期管理，到采收、销售等每一步都会极大的影响农民的生产和收益，而且它们大多数环环相扣，如果选错一步，那后果可能就是减产。
所谓的农业大数据即与农民实际生产操作相对应的所有数据，从“天时、地利、人和”三方面理解：“天时”可以指实时的气象数据，降水、温度、风力、湿度等；“地利”可以指动静态的土壤数据，如土壤水分、土壤温度，作物品种信息、作物病虫害信息等；“人和”则是从人力资源给出信息，农资产品使用、农产品加工和流通渠道、农产品市场价格等等。
运用领域
前，农业大数据已经在农业生产端、加工端、销售端等方面运用与借鉴。虽然,大数据存在这样或那些的问题。但阻碍不了大数据的“洪荒之力”。目前,已经有不少机构、企业进行了初步探索。未来,农业大数据将在这5大领域发挥作用:
1.大数据加速作物育种
传统的育种成本往往较高，工作量大，需要花费十年甚至更久的时间。而大数据加快了此进程。生物信息爆炸促使基因组织学研究实现突破性进展。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。
过去的生物调查习惯于在温室和田地进行，现在已经可以通过计算机运算进行，海量的基因信息流可以在云端被创造和分析，同时进行假设验证、试验规划、定义和开发。在此之后，只需要有相对很少一部份作物经过一系列的实际大田环境验证。这样一来育种家就可以高效确定品种的适宜区域和抗性表现。这项新技术的发展不仅有助于更低成本更快的决策，而且能探索很多以前无法完成的事。
传统的生物工程工具已经研究出具有抗旱、抗药、抗除草剂的作物。通过持续发展，将进一步提高作物质量、减少经济成本和环境风险。作物开发出的新产品将有利于农民和消费者，例如高钙胡萝卜、抗氧化剂番茄、抗敏坚果、抗菌橙子、节水型小麦、含多种营养物质的木薯等。
2.以数据驱动的精准农业操作
农业很复杂，作物、土壤、气候以及人类活动等各种要素相互影响。在近几年，种植者通过选取不同作物品种、生产投入量和环境，在上百个农田、土壤和气候条件下进行田间小区试验，就能将作物品种与地块进行精准匹配。
如何获得环境和农业数据？通过遥感卫星和无人机可以管理地块和规划作物种植适宜区，预测气候、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，大大提高了生产力和盈利能力。
数据快速积累的同时，如果没有大数据分析技术，数据将会变得十分庞大和复杂。数据本身并不能创造价值，只有通过有效分析，才能帮助种植者做出有效决策。曾在美国航空航天局从事多年遥感数据分析的张弓博士指出，“大数据分析的技术核心是机器学习，快速、智能化、定制化地帮助用户获取数据，获得分析结果，进而做出种植决策，提高设施和人员使用效率。机器学习的另一个好处是，随着数据不断积累，分析算法将更准确，帮助农场做出更准确的决策。”张弓博士2016年回国成立佳格数据，致力于通过遥感获取农业数据，帮助客户“知天而作”，利用气象、环境等数据来支持农业种植及上下游的决策。
3.大数据实现农产品可追溯
跟踪农产品从农田到顾客的过程有利于防止疾病、减少污染和增加收益。当全球供应链越来越长，跟踪和监测农产品的重要性也越来越强。大数据可以在仓库储存和零售商店环节提高运营质量。食品生产商和运输商使用传感技术、扫描仪和分析技术来监测和收集产业链数据。在运输途中，通过带有GPS功能的传感器实时监测温度和湿度，当不符合要求时会发出预警，从而加以校正。
4.大数据重组供应链
许多传统、安于现状的公司不能及时通过新技术来做出改变，因为快速变化需要公司文化、风格和运营方式给予支持。大型农业企业拥有大量的研发经费和机制，促使他们较容易地运用复杂技术开发出新产品。
另外，对大部分公司的另一个挑战是复杂的定价策略不断演化，涉及层层分销商、经销商、打包销售、返利折让等一系列过程，造成产业链过程中价格不透明。谁能掌握此先机，谁就掌握了市场的主动权。
然而，正是有这些问题的存在，才给改变带来更多机会，就像谷歌改变了多个产业，而打车软件改变了人们的出行方式。
5、农业的流通
要想将农业电商做起来，还不能像淘宝、京东等主流电商那种做法，目前高投入做农业的淘宝还不现实。农业产品的销售跟生产本身的全过程绑定得非常紧密，不是简单只买一个产品，后面必须要有跟踪服务。
