农业大数据总结报告.docx

农业大数据项目总结报告近几年，电子商务、微商营销等大数据应用发展迅速°2013年阿里平台上，经营农产品的卖家数量达到39.4万个，农产品销售同比增长112.2%。“农产品电子商务与大数据技术的融合正在成为农民增收的新业态J对于农业大数据的大数据应用建设方法，提出以下几方面思考：1,大数据应用不仅需要具有大数据处理技术，更需要公司整体布局，建立数据生态。在大数据时代，大数据不仅是一种驾驭数据的能力、一类处理数据的技术，更是一种看待数据的思维意识、思维方式，数据正在成为重要的生产资料、巨大的经济费产、新世界的矿产与石油。农业公司需要顺应趋势转变思维，建立大数据驱动发展的思维模式，从战略高度关注大数据布局，建立从数据获取、数据整合到数据使用的完整粮路，这需要业务、数据、服务三者的协同配合，通过扩大业务范围搜集更多的客户数据；通过提升数据组织和处理能力整合更多的可用数据；通过充分运用到服务中促进提升客户体验、为公司业务创造更大价值，发挥数据的巨大能量。因此，大数据布局需要将业务、数据、服务三者结合起来统筹考虑、整体规划，打造数据生态圈。2、大数据应用作为新兴技术，从研究到使用需要经历一个过程，应按照循序渐进方式开展相关工作。根据IBM研究，大数据应用建设分为四个阶段：一是教育，帘要让大数据的重要性和必须性得到充分认识；二是探索，主要探索大数据到底怎么应用；三是接触，从实际的角度去思考怎么应用大数据；四是执行，真正把大数据结合到业务流程里去。大数据的建设不是一蹴而就，重在实践和迭代发展，在起步阶段可以结合具体痛点问题展开，在不断积累经验后逐步扩大应用范围。3、大数据建设的关键是高质量的数据基础，没有数据质量就没有一切，只有高质量的数据才能为企业带来价值。面对数据来源广、信息种类杂、质量参差不齐的情况，需要在建设大数据的同时关注数据治理，一是窿立数据规范化标准、数据分类标准、数据定义标准、质量衡量标准等；二是建立用于监控数据从获取、存储、分析、到运用的质量监控体系；三是建立数据问题从检查、反馈到修改的质量改进流程，使问题能够得到及时发现和根本解决。