數據伴隨著經濟社會活動而產生，其不僅對社會經濟活動進行了詳細記錄，還可對事物的未來發展進行預測。進入新時期后，大數據技術與各行各業的聯系日趨緊密，為諸多領域的發展提供良好的支撐。通過深度融合大數據與農業，也可在較大程度上推動農業經濟管理的發展。因此，相關人員需積極樹立大數據思維，于農業經濟管理中廣泛運用農業大數據。

1.農業大數據的特點

農業生產活動中會有類型眾多、規模較大的數據內容產生，如播種數據、施肥數據、產量數據以及銷售數據等。同時，還可以收集、整理其他行業的數據，將其他行業與農業之間的聯系深度挖掘出來，為涉農企業的良好發展提供數據支撐。相較于其他行業來講，農業生產的特殊性較強。如土壤類型、氣候條件等因素會直接影響到農作物的產量，因此，農業數據的動態性、不確定性特征明顯。

2.農業大數據在農業經濟管理中的作用

2.1 促進農業科學發展

首先，農業產業結構得到調整。自然因素會在較大程度上影響到農業生產成效，如果有極端天氣出現，農作物產量將會顯著降低。因此，農業生產人員要充分關注自然因素，科學安排農業生產活動。而通過大數據技術的運用，深度挖掘收集到的農業大數據，能夠將農業生產外部環境狀況充分反映出來，且對未來一段周期內外部環境變化情況進行預測，有助于幫助人民對地區農業生產結構及時調整，向特定農業生產行業中優先配置有限的資金與技術促使區域特色經濟得到發展，農業產業結構得到調整。其次，農業經營方式得到優化。通過農業經營方式的合理確立和構建，能夠將農業生產人員的參與熱情充分調動起來。過去主要將隨機抽樣方式運用過來，統計分析抽取樣本后進行確定。本種方式的精確性不足，容易受外部因素的影響，難以保證分析結果的科學性。而通過農業大數據技術的運用，則可全面分析所有數據，預測結果的精準性顯著提高。以農業合作社為例，基于大數據技術的支持，全面分析其組織規模、經營水平與經濟效益等相關數據，將存在著的不良影響因素找出來，采取針對性的解決策略，促使農業合作社經營管理效率得到提升，參與人員積極性得到調動。最后，農業競爭力得到增強。過去人們依靠已有生產經驗指導農業生產活動，滯后性較強。而現代農業構建過程中，通過農業大數據的運用，則可全面準確預測農業生產中潛在的問題，提前制定應對方案。例如，江蘇省灌云縣為提高農作物病蟲害防治效果，利用大數據技術收集、分析地區各個年度經常出現的病蟲害類型與發生規律，提前制定通防統治工作方案，病蟲害發生率顯著降低。為改善農業施肥效率，通過大數據技術分析不同農作物類型的肥力需求以及不同施肥方式的效果，合理確定制定農作物全生育期的施肥計劃，施肥有效性得到顯著增強。

2.2 促進涉農企業發展

涉農企業在農業發展中占據著十分重要的地位。一方面，通過發展涉農企業，可以逐步構建農業產業鏈條，增強地區農業競爭力;同時，涉農企業又可以將大量崗位提供出來，有助于農村剩余勞動力問題的解決。另一方面，涉農企業可加快農產品的流通，促使農民的收入水平得到提高。而通過農業大數據的運用，能夠顯著促進涉農企業的發展。例如，涉農企業在供應鏈管理環節內運用農業大數據，全面分析銷售歷史、銷售周期等相關數據，能夠促使自身的存貨預測能力得到提高，改善存貨管理效果。借助于大數據技術優化運輸路徑，可促使農產品配送管理水平得到提高。此外，通過對客戶反饋數據進行全面分析，不僅營銷水平能夠得到提高，還可以及時調整和優化生產過程與產品研發方向。以灌云縣為例，特色農產品類型眾多，如藍莓、食用菌等。近些年來，農村電商發展十分迅速，顯著擴大農產品的銷售量。為進一步提高農產品銷售效率，相關部門借助于大數據技術綜合分析用戶訪問數據、購買數據等，結合客戶的具體反饋信息，實時調整電商銷售策略。

3.農業大數據應用發展中暴露的不足

3.1 認識片面

目前較多行業、領域已經開始廣泛運用大數據，但部分人員并不能夠正確認知農業大數據。一些人員認為農業大數據僅僅能夠存儲海量農業數據，核心價值缺乏。部分人員則對農業大數據的作用過分推崇，認為大數據必將會取代傳統的數據處理技術。這些觀念較為極端，如果不加以及時轉變，將會對農業大數據的應用發展造成阻礙作用。

3.2 數據挖掘難度較大

首先，從數據收集方面來講，受物聯網、終端設備快速普及的影響，人們可以十分便捷的收集數據。但收集到的數據存在著較多無用數據，工作人員需要清除掉這些無用數據，否則數據分析結果的準確性將得不到保證[2]。其次，從數據處理角度來講，大數據的體量較大，有諸多無效數據存在于其中，傳統粗放式的處理模式難以將有價值的內容挖掘出來。最后，從結果呈現角度來講，非結構化數據是大數據的重要組成，而傳統方式只能夠直觀顯示結構化數據，難以全面呈現非結構化數據。

3.3 信息安全隱患眾多

首先，由于農業大數據具有十分廣泛的數據來源，這樣數據采集安全問題將容易發生。其次，由于涵蓋較多的數據種類，數據整合與存儲安全需引起充分的關注。特別是近些年來，出現了多元化的數據采集方式，對數據存儲分析的安全性也提出了更高的要求。如果不能夠科學保密處理與利用數據，很容易泄露核心信息。

4.促進農業大數據應用發展的對策

4.1 革新思維觀念

為在農業經濟管理中更加高效的應用農業大數據，首先工作人員要客觀認知農業大數據，將傳統錯誤觀點、認識及時摒棄掉，既要切實明確農業大數據的應用意義，又要避免對農業大數據過度依賴。其次，要從技術、思維兩個層面應用農業大數據，既需在日常農業經濟管理實踐中應用大數據技術，又要及時轉變思想觀念，將大數據思維樹立起來，這樣方可以充分發揮農業大數據的價值和優勢。此外，由于其他行業的大數據技術應用時間較長，工作人員可將這些成效較為顯著行業的應用經驗借鑒過來，依據農業領域的實際特征和需求，構建科學化的應用發展方案。

4.2 加強人才培養

現階段在農業大數據利用方面，還面臨著諸多的技術難題，同時專業人才缺乏問題較為嚴重。因此，相關部門需切實加大農業大數據人才培養力度，將更多專業能力較高的優秀人才培養出來。一方面要定期培訓現有的技術人員，促使其技能水平得到快速提高，人才缺乏問題得到緩解。另一方面，要積極引入社會優秀人才，補充新鮮血液，增強隊伍整體技術能力。此外，農業信息化建設成效也會對農業大數據的應用與發展產生較大影響。目前，一些地區農業信息化建設進程較為緩慢。因此，相關部門需增大資源投入力度，依據地區實際情況，制定科學的農業信息化建設方案，穩步推進和落實，將智能化、全方位的農業信息服務提供出來，高效促進地區農業的整體健康發展。

4.3 重視大數據應用安全

農業大數據運用過程中，會有諸多的安全風險伴隨出現。相關部門及人員要切實加強數據安全建設工作，積極運用現代化的數據安全與網絡安全防范技術，避免數據泄露、丟失等問題出現。要制定完善的安全管理制度，規范工作人員的操作行為，避免因失誤操作而帶來安全問題。要結合實際情況，將農業大數據應用流程、技巧等管理條例制定出來，督促工作人員將制度、條例要求嚴格貫徹于日常實踐當中，促使農業大數據的應用得到規范。

綜上所述，農業大數據深度融合了農業與大數據技術，在較大程度上影響到農業及配套產業的發展。通過在農業經濟管理中運用農業大數據，不僅農業生產效率得到提高，農業產業結構也可以得到優化，有助于加快地區農業產業的整體進程。因此，相關人員需進一步拓展農業大數據的應用范圍和深度，充分凸顯農業大數據的價值。

作者：江蘇省連云港市灌云縣東王集鎮農村經濟服務站 李莉