大数据对于中国现代农业发展具有重要意义

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大数据技术和现代农业经济管理

大数据技术和现代农业经济管理

大数据技术和现代农业经济管理我国作为农业大国,虽然当前在工业发展方面取得了显著成就,但从始至终在我国经济发展中农业经济一直占据主体地位。

随着改革开放的深入发展,在构建中国特色社会主义的过程中,国家不断强调农业发展的重要意义,聚焦“三农”,推动现代农业进一步发展是我们从未松懈过的重要工作。

而大数据技术指的是利用现代信息技术捕捉人们在社会生活生产过程中留下的信息痕迹,以此为依据构建信息模型。

大数据与现代农业结合不但能够解决当前发展中的一部分问题,还能够让现代农业释放出新的生命活力,推进现代农业经济管理可持续发展。

一、大数据技术对现代农业经济管理的重要作用1.对传统农业经济模式加以创新。

我国农业发展过程中农业生产经历过从小农经济到集体经济,从私有化到公有化以及实行家庭联产承包责任制等重要变化。

但总的来说,我国农业经济在经营模式上、种植模式、管理模式上都具有滞后性、被动性的特点。

我国农作物的种植过程一般来说都是由农民负责,他们大多依赖种植经验,文化程度一般较低,也极少进行专业、系统的培训,这就导致他们的种植效率较低,方式方法也存在着不全面、不科学的问题。

2.大幅提高农民经济收入。

农业种植受到自然因素的影响较大,气候、水源、土壤等都是农户无法决定的不可控因素。

在传统模式中农户受这些因素制约较大,以至于无法及时解决自然环境带来的农业损失。

而有了大数据的应用,农户便可以随时对当地环境进行监测和考察,甚至对于环境的变化做出预判,极大地挽救可能带来的经济损失。

并且更为重要的一点是,农户在大数据技术的帮助下能够掌握市场需求,根据市场的需求模型调整自己的种植策略,农户更有可能依靠大数据对信息的收集、处理引导市场需求的变化,更好地发展出自身种植的核心竞争力,面对市场竞争形成自己独特的经济优势,以实现长久、健康的发展。

3.提高现代农业经济决策的合理性。

上文中有所论述,由于种植农户的学历水平一般较低,尽管是具有丰富的种植经验,但在销售经营策略上还是十分缺乏。

大数据在现代农业生产中的应用与发展

大数据在现代农业生产中的应用与发展

大数据在现代农业生产中的应用与发展随着科技的不断发展,大数据已经成为现代农业生产中的重要工具。

通过收集、分析和应用大数据,农业生产变得更加高效、可持续并且智能化。

本文将探讨大数据在现代农业生产中的应用与发展,并探讨这种趋势对农业产业的未来发展的影响。

一、大数据在现代农业生产中的应用1. 农情数据分析农情数据分析是大数据在农业生产中最常见和重要的应用之一。

通过收集和分析气象数据、土壤数据、水文数据等,农民和农业专家可以更准确地预测天气变化、疫病爆发和其他自然灾害。

例如,根据气象数据,农民可以合理安排农作物的种植时间,并预测农作物的产量。

这种数据分析帮助农民减少损失并提高农作物的产量和质量。

2. 智能农业设备大数据的应用还使得农业设备更加智能化。

例如,在现代农场中,农民可以使用无人机和传感器网络来收集并分析土壤湿度、温度、光照等数据。

通过这些数据,农民可以自动调节灌溉系统,合理使用水资源,并提高作物的生长效率。

此外,智能农业设备还可以应用于植物检测和疫病预防,减少对农药的使用,从而降低对环境的影响。

3. 供应链管理大数据在农业供应链管理中的应用也非常重要。

通过记录和分析农产品从种植到消费者手中的各个环节的数据,农业生产企业和零售商可以更好地管理产品的质量、库存和物流。

例如,大数据分析可以帮助农业生产企业更好地预测市场需求,并适时调整产量,减少浪费和库存压力。

此外,在产品安全方面,大数据分析还可以快速追溯问题产品的来源,帮助企业迅速采取有效的措施,保障消费者的健康。

二、大数据在现代农业生产中的发展1. 数据采集技术的改进现代农业生产中,数据采集是大数据应用的基础。

随着技术的发展,传感器、物联网和云计算等技术在农业领域的应用不断提高。

传感器的成本不断降低,能够实时监测土壤水分、温度、光照等信息,物联网技术能够快速连接和集成各种农业设备和系统,而云计算技术则提供了强大的计算和存储能力。

这些技术的不断改进和普及将进一步推动大数据在农业生产中的应用。

大数据在农业经济管理中的作用分析

大数据在农业经济管理中的作用分析

大数据在农业经济管理中的作用分析摘要:本文通过对大数据在农业经济管理中的作用进行分析,探讨了大数据在提高农业生产效率、优化资源配置、智能决策等方面的应用。

研究发现,借助大数据技术,农业经济管理可以获得更精准的信息和更科学的决策支持,从而推动农业生产的可持续发展。

关键词:农村经济发展;农业经济管理;意义;作用引言:随着信息技术的迅速发展,大数据已经成为各个领域的重要资源。

在农业经济管理中,利用大数据可以实现对农业生产全过程的监控和分析,为农业经济管理者提供更精准的决策依据。

本文旨在探讨大数据在农业经济管理中的作用,旨在为农业经济管理者提供新的思路和方法。

1大数据概述以及意义1.1概述大数据是一种在新时代中崛起的分析工具,通过收集并分析整理数据信息,它能够提供有价值的数据工具。

其最重要的作用就是能够将收集到的数据信息进行细分,保留其中具有价值的部分,从而为企业或个人提供决策所需的数据支持。

近年来,大数据技术受到越来越多企业的认可和重视,开始在各个领域发挥重要作用。

1.2意义随着科技快速进步,中国的农业发展也得到了显著提升。

然而,尽管农业领域已经拥有许多现代化设备,我们仍然无法对土壤进行精确的定位和研究。

虽然近年来相关部门开展了大量土壤研究和调查,并对土壤环境进行了预估评测,但相对而言,这些工作还缺乏科学性和准确性。

幸运的是,大数据技术的出现为解决这一问题带来了希望。

2农业经济管理中存在的不足2.1数据信息不对称农业经济管理中存在的不足是数据信息不对称。

数据信息不对称是指在农业经济管理过程中,信息流通不畅、信息获取困难以及信息不完整等问题。

这种不对称导致了政府、企业以及农民在农业经济决策和控制方面面临一系列挑战。

首先,政府在农业政策制定和执行过程中,常常面临着信息不对称的问题。

政府需要准确了解农业生产情况、市场需求、价格波动等一系列因素,才能科学地制定农业政策。

然而,在现实中,政府往往难以获得准确全面的农业数据信息,无法有效地指导农业发展,从而影响了农业经济的良性循环。

农业大数据建设方案

农业大数据建设方案

农业大数据建设方案一、引言农业作为国民经济的基础产业,正面临着诸多挑战和机遇。

随着信息技术的飞速发展,大数据在农业领域的应用逐渐成为推动农业现代化的重要力量。

农业大数据建设旨在整合、分析和利用海量的农业相关数据,为农业生产、经营、管理和决策提供科学依据和精准支持,从而提高农业生产效率、保障农产品质量安全、促进农业可持续发展。

二、农业大数据建设的目标和意义(一)目标农业大数据建设的主要目标是构建一个全面、准确、及时、共享的农业数据资源平台,实现农业数据的深度挖掘和应用,为农业产业链各环节提供智能化服务和决策支持。

(二)意义1、优化农业生产决策通过对气候、土壤、作物生长等数据的分析,农民可以精准地制定种植计划、施肥方案和病虫害防治措施,提高农业生产的科学性和效益。

2、提升农产品质量安全监管水平利用大数据对农产品生产、加工、流通等环节进行全程追溯和监控,能够有效保障农产品质量安全,增强消费者信任。

3、促进农业产业结构调整基于市场需求、价格走势等数据分析,政府和企业可以合理调整农业产业结构,优化资源配置,提高农业产业的竞争力。

4、推动农业可持续发展通过对农业资源利用、生态环境监测等数据的研究,实现农业资源的节约和环境保护,促进农业的可持续发展。

三、农业大数据的来源和类型(一)来源1、农业生产环节包括农田基本信息、种植养殖过程数据、农业投入品使用记录等。

2、农业市场环节涵盖农产品价格行情、市场供求信息、贸易数据等。

3、农业环境环节如气象数据、土壤监测数据、水质数据等。

4、农业政策和科研环节包含农业政策法规文件、农业科研成果和技术资料等。

(二)类型1、结构化数据如农业生产统计报表、农产品交易记录等,具有固定的格式和明确的语义。

2、半结构化数据例如网页中的农业新闻、技术文档等,其结构不十分严格,但有一定的规律可循。

3、非结构化数据包括图片、视频、音频等多媒体数据,以及文本描述等难以用传统数据库模式进行处理的数据。

“互联网+”农业

“互联网+”农业

“互联网+”农业互联网+农业,即利用互联网、大数据、人工智能等高新技术,以及现代化的农业生产手段,为农业生产和农村经济发展带来新的机遇和挑战。

通过互联网+农业的发展,可以提高农业生产效率,推动农业现代化进程,促进农村经济的繁荣和农民收入的增加。

互联网+农业是指利用互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术手段,整合现代化农业生产要素,建立农业生产和管理信息化系统,实现种植、养殖、生产、流通、销售等环节的全面信息化和智能化。

二、互联网+农业的发展现状近年来,随着信息技术的不断发展和应用,中国的互联网+农业取得了长足的进步。

目前,中国的农业生产已经逐步实现了信息化和智能化。

农业信息化平台、智能农机设备、无人机、遥感技术等新技术的应用,有效提高了农业生产效率,优化了农产品供给结构,推动了农业现代化的发展。

据统计,2018年全国共有各类农业信息化企业超过6000家,涉及数字农业、农村电商、农业物联网、智慧农业等多个方面。

各地农业部门和企业还推出了一系列的智能农业示范项目,包括智慧农场、智慧渔场、智慧果园和智慧畜牧场等,利用信息技术手段提升农业生产效率和产品品质。

互联网+农业还促进了农产品的流通和销售。

随着电商、物流、金融等行业与农业的深度融合,农产品的销售渠道不断拓展,农产品上行链、下行链优化,实现了农产品的产销对接,让农民更好地获得销售渠道和价格信息。

未来,互联网+农业将继续向着信息化、智能化、集约化发展。

在信息化方面,将加强农产品生产信息化、加工信息化、流通信息化和销售信息化。

在智能化方面,将推广应用智能农机设备、智能种植、智能养殖等技术手段。

在集约化方面,将推动农业生产要素的集约利用,提高农业生产效率。

在未来,互联网+农业将继续加强与其他领域的融合,包括与电商、物流、金融、旅游等领域的融合。

这样不仅可以推进农产品的流通和销售,还可以推动农村经济的多元化发展,促进农村产业的融合和升级。

1. 智慧农场利用大数据、物联网、云计算等信息技术,对农场的土地、设施、作物、气象等要素进行监测和管理,实现种植和养殖的智能化和自动化。

农业生产农业大数据发展与应用方案

农业生产农业大数据发展与应用方案

农业生产农业大数据发展与应用方案第1章引言 (3)1.1 农业大数据的概念与意义 (3)1.2 农业大数据发展现状与趋势 (4)第2章农业大数据获取与处理技术 (4)2.1 数据采集与预处理 (4)2.1.1 数据采集方法 (4)2.1.2 数据预处理 (5)2.2 数据存储与管理 (5)2.2.1 数据存储 (5)2.2.2 数据管理 (5)2.3 数据分析与挖掘 (5)2.3.1 数据分析方法 (5)2.3.2 数据挖掘技术 (5)第3章农业生产数据采集与监测 (6)3.1 土壤信息采集 (6)3.1.1 土壤物理性质采集 (6)3.1.2 土壤化学性质采集 (6)3.1.3 土壤生物性质采集 (6)3.2 气象信息采集 (6)3.2.1 气温 (6)3.2.2 降水 (6)3.2.3 湿度 (6)3.2.4 风速和风向 (7)3.2.5 辐射 (7)3.3 农田作物生长监测 (7)3.3.1 作物长势监测 (7)3.3.2 作物病虫害监测 (7)3.3.3 作物产量预测 (7)3.3.4 农田水分监测 (7)第4章农业大数据分析模型与方法 (7)4.1 数据预处理方法 (7)4.1.1 数据清洗 (7)4.1.2 数据集成 (7)4.1.3 数据转换 (8)4.1.4 数据归一化 (8)4.2 农业数据关联分析 (8)4.2.1 相关性分析 (8)4.2.2 主成分分析 (8)4.2.3 聚类分析 (8)4.3 预测与优化模型 (8)4.3.1 线性回归模型 (8)4.3.3 支持向量机模型 (9)4.3.4 神经网络模型 (9)4.3.5 遗传算法优化模型 (9)4.3.6 深度学习模型 (9)第5章农业智能决策支持系统 (9)5.1 系统架构与设计 (9)5.1.1 系统架构 (9)5.1.2 系统设计 (10)5.2 农业生产决策支持 (10)5.2.1 作物生长模拟与优化 (10)5.2.2 灾害预警与防治 (10)5.2.3 农田水肥管理 (10)5.3 农业市场分析预测 (10)5.3.1 市场供需分析 (10)5.3.2 价格预测 (10)5.3.3 农业产业链分析 (11)第6章农业信息化与大数据平台建设 (11)6.1 农业信息化发展现状与趋势 (11)6.1.1 发展现状 (11)6.1.2 发展趋势 (11)6.2 农业大数据平台架构设计 (11)6.2.1 设计原则 (11)6.2.2 平台架构 (11)6.3 农业数据资源共享与交换 (12)6.3.1 数据资源共享 (12)6.3.2 数据交换 (12)第7章农业大数据在农业生产中的应用 (12)7.1 精准农业 (12)7.1.1 基于大数据的农业生产决策 (12)7.1.2 精准施肥与灌溉 (12)7.2 智能农业设备 (12)7.2.1 智能监测设备 (13)7.2.2 智能农机 (13)7.3 农业生态环境监测与治理 (13)7.3.1 农业生态环境监测 (13)7.3.2 农业面源污染治理 (13)7.3.3 农田土壤质量改善 (13)第8章农业大数据在农产品营销中的应用 (13)8.1 农产品市场分析 (13)8.1.1 市场供需分析 (13)8.1.2 消费者行为分析 (13)8.1.3 市场细分与目标市场定位 (14)8.2 农产品价格预测 (14)8.2.2 预测模型构建与应用 (14)8.3 农产品品牌推广与营销策略 (14)8.3.1 品牌定位与策划 (14)8.3.2 营销渠道优化 (14)8.3.3 网络营销策略 (14)8.3.4 精准营销与客户关系管理 (14)第9章农业大数据在政策制定与农业管理中的应用 (14)9.1 农业政策制定支持 (14)9.1.1 数据支持农业政策目标设定 (15)9.1.2 数据辅助农业政策方案设计 (15)9.1.3 数据监测农业政策实施效果 (15)9.2 农业资源合理配置 (15)9.2.1 土地资源优化配置 (15)9.2.2 水资源合理调配 (15)9.2.3 农业投入品高效利用 (15)9.3 农业灾害预警与风险管理 (15)9.3.1 农业灾害预警 (15)9.3.2 农业风险管理 (16)9.3.3 农业保险创新 (16)第10章农业大数据发展前景与展望 (16)10.1 农业大数据技术发展趋势 (16)10.2 农业大数据产业发展 (16)10.3 农业大数据在乡村振兴战略中的作用与贡献 (17)第1章引言1.1 农业大数据的概念与意义信息技术的飞速发展,大数据时代已经来临,农业作为我国国民经济的基础产业,亦迎来了前所未有的发展机遇。

农业信息化推进与智慧农业发展方案

农业信息化推进与智慧农业发展方案

农业信息化推进与智慧农业发展方案第1章农业信息化概述 (3)1.1 农业信息化发展背景 (3)1.2 农业信息化发展现状 (3)1.3 农业信息化发展意义 (3)第2章智慧农业发展策略 (4)2.1 智慧农业发展目标 (4)2.2 智慧农业发展路径 (4)2.3 智慧农业发展政策与措施 (4)第3章农业大数据应用 (5)3.1 农业大数据采集与处理 (5)3.1.1 数据采集方法 (5)3.1.2 数据处理技术 (5)3.1.3 数据共享与交换 (5)3.2 农业大数据分析与挖掘 (5)3.2.1 数据分析方法 (5)3.2.2 模型构建与应用 (6)3.2.3 智能决策支持 (6)3.3 农业大数据应用场景 (6)3.3.1 精准农业 (6)3.3.2 农产品追溯 (6)3.3.3 农业市场预测 (6)3.3.4 农业资源管理 (6)3.3.5 农业灾害预警 (6)第4章农业物联网技术 (6)4.1 物联网技术在农业领域的应用 (6)4.1.1 农业生产环节 (6)4.1.2 农业资源管理 (7)4.1.3 农产品流通与营销 (7)4.2 农业物联网关键技术研究 (7)4.2.1 传感器技术 (7)4.2.2 数据处理与分析技术 (7)4.2.3 通信技术 (7)4.2.4 智能控制技术 (7)4.3 农业物联网标准化与产业化 (7)4.3.1 标准化 (8)4.3.2 产业化 (8)第5章农业智能装备与技术 (8)5.1 农业智能装备发展现状 (8)5.2 农业智能装备关键技术研究 (8)5.3 农业智能装备应用案例分析 (9)第6章农业电子商务发展 (9)6.1.1 B2B模式 (9)6.1.2 B2C模式 (9)6.1.3 C2B模式 (10)6.1.4 O2O模式 (10)6.2 农产品上行与下行渠道建设 (10)6.2.1 农产品上行渠道 (10)6.2.2 农产品下行渠道 (10)6.3 农业电子商务政策与监管 (10)6.3.1 政策支持 (10)6.3.2 监管体系 (11)第7章农业信息化与精准扶贫 (11)7.1 农业信息化在精准扶贫中的作用 (11)7.1.1 提高农业生产效率 (11)7.1.2 促进农业产业结构调整 (11)7.1.3 提升农产品市场竞争力 (11)7.1.4 推动农业科技成果转化 (11)7.2 农业信息化助力扶贫的措施与案例 (11)7.2.1 政策支持与资金投入 (12)7.2.2 信息技术推广与应用 (12)7.2.3 人才培养与技能培训 (12)7.3 农业信息化与乡村振兴战略 (12)7.3.1 农业信息化与产业兴旺 (12)7.3.2 农业信息化与生态宜居 (12)7.3.3 农业信息化与乡风文明 (12)7.3.4 农业信息化与治理有效 (13)7.3.5 农业信息化与生活富裕 (13)第8章农业信息化人才培养与科技创新 (13)8.1 农业信息化人才培养体系建设 (13)8.1.1 人才培养目标与规划 (13)8.1.2 课程体系与教学内容 (13)8.1.3 实践教学与基地建设 (13)8.1.4 师资队伍建设 (13)8.2 农业信息化科技创新与转化 (13)8.2.1 科技创新方向 (13)8.2.2 科技创新团队建设 (14)8.2.3 科技成果转化与应用 (14)8.3 农业信息化产学研合作模式 (14)8.3.1 政产学研合作机制 (14)8.3.2 产学研合作平台建设 (14)8.3.3 产学研合作项目实施 (14)第9章农业信息化政策法规与标准体系 (14)9.1 农业信息化政策法规现状与完善 (14)9.1.1 现状分析 (14)9.2 农业信息化标准体系构建 (15)9.2.1 标准体系框架 (15)9.2.2 标准制定与实施 (15)9.3 农业信息化政策法规与标准实施 (15)9.3.1 政策法规实施 (15)9.3.2 标准实施 (15)第10章农业信息化发展趋势与展望 (16)10.1 农业信息化发展趋势 (16)10.1.1 技术融合加速 (16)10.1.2 农业产业链数字化升级 (16)10.1.3 农业信息服务普及 (16)10.2 智慧农业发展前景与挑战 (16)10.2.1 发展前景 (16)10.2.2 挑战 (16)10.3 农业信息化未来发展方向与策略 (16)10.3.1 发展方向 (16)10.3.2 发展策略 (17)第1章农业信息化概述1.1 农业信息化发展背景信息技术的飞速发展,全球经济逐渐进入信息化时代。

在现代农业经济管理中大数据技术的作用

在现代农业经济管理中大数据技术的作用

在现代农业经济管理中大数据技术的作用
随着现代科技的不断发展和应用,大数据技术在现代农业经济管理中的作用日益显著,为农业经济的发展提供了强大的支持和保障。

首先,大数据技术能够实现精准农业管理。

通过智能化的数据采集和处理,可以获取
大量的农业生产信息,包括土壤水分、气温湿度、养分含量等等。

这些数据能够为种植者
提供决策支持,使得他们能够更加精准地进行农业管理,比如确定作物的种植时间、浇灌量、施肥量等等,从而提高作物的产量和质量。

其次,大数据技术能够实现远程农业监控。

通过网络、云计算等技术,实现对农业生
产过程的远程监视和管理。

种植者可以从远程终端设备上实时查看农田的实时数据信息,
对农田环境进行实时监测,如土壤水分、气温湿度等,发现问题及时处理,提高农业生产
效率和效益。

第三,大数据技术能够实现农产品质量跟踪。

通过大数据技术,可以对农产品的生长
过程进行跟踪和记录,从而保证了农产品的质量和安全。

对于某些需要追溯的农产品,比
如绿色食品,还可以通过大数据技术来实现全程追溯,从而提高农产品的品质和信誉。

此外,大数据技术还能够实现农业知识普及和技术创新。

通过大数据的分析和挖掘,
可以实现农业知识的广泛传播,推广农业先进科技知识和技术方法,从而帮助农民更好地
掌握农业科技知识和技术方法,提高农业生产效率。

总的来说,大数据技术在现代农业经济管理中具有重要作用,在实现农业智能化、提
高农业生产效率和效益等方面具有广泛应用前景。

未来,伴随着科技的不断进步和发展,
大数据技术还将在农业领域发挥更加广泛的作用和贡献。

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大数据对于中国现代农业发展具有重要意义作者:
来源:《农业工程技术·农业信息化》2016年第03期
摘要:2015年国务院印发的《促进大数据发展行动纲要的》中,将数据定义为国家基础性战略资源,同时强调了要大力发展农业农村大数据。

当下,大数据正在驱动农业生产向智慧型转变,数据逐渐成为现代农业生产中新兴的生产要素。

2015年9月,国务院印发的《促进大数据发展行动纲要的》中,将数据定义为国家基础性战略资源,同时强调了要大力发展农业农村大数据。

当下,大数据正在驱动农业生产向智慧型转变,数据逐渐成为现代农业生产中新兴的生产要素。

而农业电商平台作为农产品流通环节的重要一环,掌握了大量数据,尤其是能够整合线上线下数据的农业电商平台,是国家构建农业大数据体系的重要组成部分。

大数据对于中国现代农业发展具有重要意义
伴随着物联网、云计算、移动互联网等信息技术的飞速发展,近年来农业数据呈爆发趋势。

数据量级的极速增长,以及数据纬度的多样化发展,开启了了农业大数据时代。

星图数据研究中心认为,农业大数据的战略意义体现在宏观、中观、微观的三个层面上。

宏观层面上,农业大数据对于水土资源调节、气候调节、人口粮食资源分配、食品安全等国家政策调控具有重要意义。

中观层面上,大数据对农业生产链的各环节都具有指导作用,能够帮助实现行业内资源的最优化配置(如育种、施肥、植保、收获、加工、存储等环节)。

微观层面,农业数据资产也是农商企业的核心能力,是农产品企业和商户在农业信息化的大环境下,取得市场成功的重要竞争力。

农业电商平台是农业大数据体系的重要数据来源
2015年政府中央一号文件指出要“大力支持电商、物流、商贸、金融等企业参与涉农电子商务平台建设”之前,一贯先行于政策的互联网行业便已开始有所行动,利用大数据、物联网等互联网技术整合各环节资源而实现农业产业链去中间化、提升生产流通效率的农业电商平台已经成形。

一方面,既有如阿里巴巴、京东这样的电商巨头快速布局到农业领域,另一方面,也出现了如由拥有强大线下农贸资源的人和商业,投资打造的、大型的、专业的农产品贸易综合服务平台“农丰网”。

农业电商平台贯穿了农业生产、流通、消费环节,是上游农业资源与终端消费者对接的整合者,有着最真实和完整的数据库,是利用数据直接调节生产、消费的重要平台。

所以,农业电商平台是当前信息时代获取农业数据的重要渠道,是农业大数据体系的重要组成,对产业结
构升级有重大作用。

近日,农业部在表示要构建农业大数据体系时,也重点提到要利用好电商平台大数据,调节农产品生产和消费。

农业电商平台的大数据整合和应用
第一,农业电商平台掌握着大量的农产品的销售数据,这些线上消费数据经过清洗、整理、归类后,能够将市场需求信息及时反馈到生产线,包括市场需求的品种、数量、地域、时间趋势等。

例如,京东平台通过商品销售数据的分析找到市场需求,开展“京东送种子下乡”活动,即由京东提供农产品优质种子在农村培育种植,农民收获后通过京东平台销售,形成“产—供—销”的高效模式。

这种模式一定程度上解决了农产品供需信息的不对称,既能减少农产品滞销的风险,也能减弱部分农产品价格疯涨的情况,形成农民和消费者双赢的局面。

第二,农业电商平台拥有大量农产品商家交易数据,能对农产品生产者和相关供应商的经营状况和信用状况进行实时及全面评估,加速农业融资效率。

例如,蚂蚁金服将跟随阿里的“千县万村计划”,大力进入农村金融领域。

通过电商大数据分析,蚂蚁金服能够快速甄选出优质的农产品供应商,并通过实时的销售大数据进行的风险控制,有效地配置金融资源,解决了小微农商融资难的问题。

第三,较之于非农业消费品,农产品线下的生产周期、物流管理、仓储调度都更为复杂,其供应链对传统渠道的依赖要重于工业消费品。

所以,像人和商业这样拥有多年线下操盘经验、能够有效整合农产品线上线下渠道的公司,投资建立的农产品电商平台农丰网,比仅覆盖线上交易的农业电商平台更具有数据优势。

人和商业强大的线下批发市场布局,覆盖了九个大型批发市场,占据着我国生鲜产品流通的关键地理位置,辐射区域达28个省份的3亿人口,有利于线下大数据的收集。

而农丰网借力集团线下经营经验,累计了海量农产品线下数据,能够整合P(生产)端到C(终端消费)端所有数据,可以有广泛的应用。

例如,农丰网正在运用其农产品检验检测系统建立农产品交易安全标准,并通过移动互联网平台和条码技术建立农产品流通溯源体系,实现了实时追踪每笔交易详情,帮助提高农业资源利用率和流通效率。

可见,伴随着农业互联网生态的逐步形成,农业电商大数据也在快速发展和逐步完善中。

能够整合线下数据和线上数据的专业农业电商平台,例如人和商业的农丰网,将会是农业大数据体系的重要组成部分,可以为现代农业的升级和转型提供驱动力。

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