關于建設農業大數據分析平臺的研究

吳海洋

(常州紡織服裝職業技術學院，江蘇 常州213164)

在《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》中，首次提出推行國家大數據戰略。 大數據技術水平不斷提高，專業領域人才逐年增多，促使大數據技術滲透到各個行業領域。 精準扶貧是我國發展農業領域的一大戰略，大數據技術能為農業發展提供科學合理的決策依據。 要想充分發揮農業大數據的作用，必須以平臺為依托，對農業發展提供強有力的支撐。 文章通過分析大數據與農業大數據的概念內涵，理解其核心要義，探討農業大數據分析平臺的構建總體架構和相關技術手段，并分析其應用的意義。

一、 大數據與農業大數據的概念

(一)大數據概念

大數據(big data)是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。 在維克托·邁爾舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中，大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理。 大數據的5V 特點(IBM 提出)：Volume(容量)、Velocity(速率)、Variety(多樣性)、Value(價值)、Veracity(真實性)。 麥肯錫全球研究所給出的定義：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。 大數據被認為是繼理論科學、實驗科學和計算機科學之后的一種新的科學范式。

(二)農業大數據概念

農業大數據是融合了農業地域性、季節性、多樣性、周期性等自身特征后產生的來源廣泛、類型多樣、結構復雜、具有潛在價值并難以應用通常方法處理和分析的數據集合。 農業大數據依據大數據的理念、技術和方法，來解決農業領域相關的問題，如農業基礎數據的采集、整理和儲存；生產過程中環境、器械的實時監控；后期數據的分析、處理和計算等。農業大數據在包含了大數據所有特征的同時，也具有自身的特點，如農業大數據的收集方式多種多樣，類型具有文本、圖像、視頻等許多形式；農業大數據也涉及多個學科領域，像基礎的農業設施、金融管理、保險服務、衛生安全等；農業大數據不僅有農戶參與，還包含了企業管理者、政府機構，使其在各個領域都能得到全面的分析。

二、 農業大數據平臺的建設

(一)農業大數據存在的問題

農業數據龐大且復雜，數據獲取、整理和儲存難度大。近年來科技發展迅速，將大數據技術應用于農業領域使得農業生產方式進入一個新的階段，但依然沒有改變農業基礎數據龐雜的問題。 因此，對于農業基礎信息和數據的采集、整理和儲存等問題亟待解決。

1. 大數據平臺建設缺乏專業人才

我國自古以來都是以農業為基礎發展經濟，形式多為分散農戶和家庭農場。 現在步入了信息化的時代，農業發展需要與科技手段相結合。 全國的農業水平發展不均衡，一些偏遠貧困的地區對現代化的農業手段知之甚少，具有專業、高素質的現代農業領域技術人才稀缺。 專業人才的培養不僅需要金錢、時間的支持，還需要必要的設施和配套條件。 現在中國大部分農村與城市存在較大差距，人才培養艱難。 具有豐富的專業知識和技術手段的人才，是更快更好發展農業的關鍵。

2. 數據間共享程度和精確度較低、實時性差

我國現在沒有統一的農業數據平臺，受體制和技術的限制，農業數據的共享水平有限、精確度較低。 農業數據龐雜，收集獲取困難且成本高，數據的開放性低、發布的渠道也有限，不方便使用者和管理者實時調取數據分析使用。 除此之外，農業數據分析方法不統一，容易受主觀因素的影響；數據獲取實時性低，采集的數據存在誤差，無法及時反映整個農業生產經營過程中出現的問題。

3. 農業數據利用率低

傳統的數據庫和分析工具對數據利用率低，農業大數據涵蓋廣闊，涉及各個領域和學科，存儲方式和格式沒有固定的標準，在分析過程中無法綜合利用，無形中增加了后期對數據的處理難度。 我國的農業基礎設施不健全，加上環境污染、可用于種植的耕地面積減少、市場供求信息不對稱等使得中國農業發展滯后，不斷進口國外的農產品也對我國本土的農業經濟造成了很大影響。

(二)農業大數據分析平臺建設的必要性

農業大數據發展存在的一些問題，在發展農業大數據時除了加大農業基礎設施建設和提升大數據技術水平，爭取政府提供政策上的支持，還應該構建系統的農業大數據分析平臺。 為了充分發揮農業大數據的價值，利用農業大數據實現農業產業可持續發展和產業結構優化，加快農業自動化、信息化、智能化進程，需要依靠農業大數據及相關的大數據處理分析技術來構建農業大數據分析平臺。 農業大數據分析平臺能夠系統快速地收集整理農業數據，為農業生產者做更全面的生產前準備工作；及時監控整個生產過程中的農產品生存條件、設備的運行狀況等；系統分析、整理所有的農業數據，為生產者、經營者提供合適的種植方式和合理的經營管理方案，前瞻性地反映農業發展動態，并預測農業未來發展方向。 因此，創建、優化農業大數據分析平臺可以極大地滿足現代農業的發展需求，是加快現代化農業進程的必經階段。

(三)農業大數據分析平臺創建研究

農業大數據分析平臺的構建大體上主要分為兩部分：農業大數據的采集網絡和大數據分析。 農業大數據采集涉及農作物生產、加工和銷售等各個環節，依據現有的科技水平和信息技術手段建立立體、交融、便捷的農業大數據采集網絡。 收集到大量的農業數據，隨后要進行的就是儲存和處理分析。 構建的農業大數據分析平臺需要有強大的數據信息處理能力，統一高效地對收集到的圖片、文檔、視頻等數據資源進行分析處理，挖掘農業大數據之間的關聯和問題所在。總體來說，構建農業大數據分析平臺主要以物聯網技術為基礎，利用大數據采集信息、挖掘、處理等技術分析結果，為用戶提供可靠的管理經營方案。

1. 數據信息采集

數據是整個應用平臺最核心的資源。 農業數據信息收集困難，構建平臺是為了更快、更全面地收集數據。 自農作物選種育苗階段開始，其生長環境、土壤水分、施肥施藥、采摘收獲等各個階段的信息都會錄入平臺中，包括歷史階段和實時信息數據。 具體技術是依靠各類型的傳感設備，收集基礎生長信息、環境信息和人為干預造成的影響，如溫度傳感器、光照傳感器、土壤養分測試儀、反射光譜接收儀等。 農作物成熟后涉及產品加工和物流倉儲，也可以利用GPS、攝像機監控、氣體傳感器等設備進行跟蹤和實時監控；最后的產品銷售可利用智能終端和物聯網體系進行市場信息的管理和獲取，及時得到各種經濟、資源信息。

2. 應用分析層

通過管理系統和平臺的計算分析，可以得出對應結果且據此執行相應的指示，用于生產經營、管理調控、風險決策等，實現企業生產經營的信息化管理。

3. 大數據分析云平臺

大數據分析云平臺是整個農業大數據分析平臺的核心，相當于電腦的CPU，負責整個數據系統的運算、分析。大數據分析云平臺對收集到的數據信息進行處理、存儲，并提取有效信息，利用設計的算法和計算模型統一進行運算處理，將計算結果傳送到應用層和終端系統，實現智能調控。

4. 關鍵技術

農業大數據分析平臺的設計需要關鍵技術包括大數據的采集、整理、存儲技術。 其中數據整理存儲技術包括云計算、MapReduce、分布式文件系統和分布式數據庫、大數據計算與挖掘技術。 數據挖掘技術有機器學習、虛擬化和資源管理技術等。

三、 農業大數據分析平臺的應用分析

(一)精準農業

隨著大數據技術的發展，農業大數據提供的大量信息將對農業生產、決策提供許多有利的、專業的科學依據，使農戶可以精準生產農產品，緩解市場信息不對稱帶來的困境。 精準農業又稱為精確農業或精細農業，從字面上看，可以理解為精細準確的農業生產過程，以信息技術為支撐，根據空間變異，定位、定時、定量地實施一整套現代化農事操作與管理的系統，是信息技術與農業生產全面結合的一種新型農業。文章提到的農業大數據分析平臺即能實現精準農業，以更科學的生產管理手段對農產業進行規劃，不過分強調高產，而是更注重效益。

(二)農產品市場監控

農業大數據分析平臺可以廣泛收集農業市場信息，不會再出現生產銷售與市場信息不匹配的情況。 平臺通過收集大量的數據信息，進行分析處理，可以快速準確地獲得實時的市場監控和預警。

(三)綜合服務平臺

發展農業大數據之前，農業數據信息共享性低，利用率差。 構建農業大數據分析平臺可以將以往的歷史數據和近期的實時數據統一整合、綜合利用、提煉分析，構建系統的知識信息庫。 如此一來，全國各地的農業數據都可以作為分析的參考，為生產者、管理者、經營者提供可靠的信息來源和服務功能。

四、 農業大數據分析平臺的意義

(一)發展農業大數據的意義

信息化時代背景下，傳統農業已經無法滿足當今社會的需求，大數據技術的廣泛應用為農業領域的發展打開新的大門。 傳統農業經營方式落后、信息獲取不及時、沒有系統的管理和保障體系，導致中國農業發展跟不上時代潮流，相比于國外的農業依然落后許多。 發展農業大數據可以更便捷、更全面地采集各方數據，讓數據采集變得智能高效；發展農業大數據可以帶動培養高素質、專業化大數據技術人才，人才是第一生產力；發展農業大數據可以發展我國的農業大數據技術，開發適合我國國情的農業信息技術；發展農業大數據可以促進我國農業大數據的安全管理及其制度建設。

(二)農業大數據分析平臺的實踐意義

我國多地已經開始應用農業大數據分析平臺。 山東省的“渤海糧倉科技示范工程大數據平臺”、北京市的“首都農業大數據中心”“遙感、模型、算法驅動型精準農業大數據決策系統”等都是依托大數據平臺為精準農業提供技術支持和行動決策。 海南省“大數據背景下海南農產品價格分析平臺”、重慶市的農業大數據協同創新中心和重慶市農業大數據平臺等，通過平臺采集詳細的市場數據信息，共享實時信息，使企業可以對市場信息一目了然，并且能快速做出有利的經營決策，以獲取更高的經濟效益。 除此之外，京東和科爾沁牛業聯合打造全程智能化生產線，產品數據、質量可追溯平臺，從中可以精確獲知產品生產過程中各個環節的數據信息和食品安全信息，確保最終銷售產品質量的安全可靠。對于農業生產中的各類問題，大數據平臺也能相應提供解決方案。 如北京農林科學院和經濟研究所開發的“‘農科云’農業全產業鏈大數據平臺”，此平臺方便快捷，農業生產者或經營者只需注冊平臺賬號，即可獲得需要的相關服務，例如農作物生產前的一系列準備工作。 在農作物生長過程中或經營時遇到的問題，都可以在平臺上提問并獲得解答，極大地方便了農業生產者和經營者。