农业大数据在农业经济管理中的作用1农业迎来大数据时代1.1大数据及其特性人才素质的提高和基础信息设施的完善，加快了信息技术的发展速度，互联网发展臻于成熟，移动终端设备数量增长迅猛，产生了众多新型的数据处理和存储设备，由于这些新技术的不断发展和成熟，客观上为大数据的产生奠定了基础，从而拉开了大数据时代的序幕。早在20世纪80年代，阿尔文。托夫勒就前瞻性的预测出大数据时代即将来临，并赞誉大数据将是信息化革命浪潮中的华彩乐章。2007年美国图灵奖获得者吉米。格瑞在美国国家科学研究委员会的演讲中提出，科学研究经历了几千年的发展，从经验探索、理论模型、计算仿真，到现在进入数据探索阶段。对于大数据的定义，目前还没有一个标准。大数据一词来源于英文bigdate，用“海量数据”来描述“大数据”并非十分严谨。目前，所熟知的大数据的概念是由麦肯锡咨询公司提出，麦肯锡咨询公司对大数据做出的定义是：大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群。显然，该定义对大数据的判断采取主观标准，随着软件工具存储、分析等能力的变化，大数据的标准也会相应的做出调整。同行业数据的大小不同，处理软件存在差异，可能会出现这种情况，同样的数据量，在这个行业属于大数据，放到另一行业就不能算作大数据。根据大数据的特点，通常将大数据的特点归纳为3v，即volume（大量化）、variety（多样化）、velocity（快速化），这三个特点同样也表现出大数据所隐藏的巨大value（价值），因此，有些人将其归纳为4v。除此之外，大数据还有veracity（精确性）和complexity（复杂）的特点。大数据的首要特征就是数据体量大。在瞬息万变的信息社会中，随着社会活动的增加和数据采集终端设备的增加，我们所获取的数据呈现出爆炸式的指数级增长，数据量在不断刷新一个个新的量级单位，根据国际数据公司（idc）的预计，大数据将会以每年50%的速度在爆发性增长。大数据不仅仅是数据量大，而且数据类型多样化。多样化第1页共8页是指大数据种类繁多。大数据与海量数据并不完全相同，大数据除了具有和海量数据相同的结构化数据和半结构化数据外，最大的不同之处是大数据拥有大规模的非结构化数据，而且非结构化数据所占比重快速增长。根据咨询公司的统计数据，在众多的数据中，80%～90%的为非结构化数据，增长速度比结构化数据增长快10～50倍。快速化是指数据的流动和处理速度更快。随着信息物联网和移动终端的普及，源源不断的产生各种各样的数据，数据的更新速度越来越快，相应的导致数据的处理速度也在加快。大数据处理方式的与传统的批量式分析不同，大数据更注重实时分析。数据的风靡除了具备信息技术等客观条件外，更重要的原因是大数据所蕴含的价值，大数据在各个行业都发挥着重要价值。当然，大数据的价值密度和数据量的大小成反比，一个单一的数据本身并没有多大价值，但大量的数据则积累和隐藏了丰富的财富。其价值具有稀疏性、多样性和不确定性等特质。大数据所存在的数据量大、数据类型多样化、数据的快速处理的特点，都表明大数据处理和分析具有艰巨性和复杂性。1.2农业大数据及其特征农业生产经营活动产生了庞大的数据，这些数据广泛存在于耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧业生产等各环节，包括跨行业的数据分析和挖掘。对于调整农业生产、相关农业企业发展具有重要推动作用。因此，农业是大数据应用的一个重要领域，农业大数据是大数据思维变革在农业领域的具体体现。农业大数据除具备大数据的大量化、多样化、快速化、价值性、精确性和复杂性等基本特性外，还有其自身的特征。农业大数据产生于农业领域，涵盖农业生产、经营相关的农业资源数据、农业生产资料数据、农业技术数据库、农产品市场信息数据、农业政策法规数据和农业机构等多种数据，而且，农业生产环境具有特殊性，受土壤类型、气候类型、作物种类等其他因素的影响，就使得关于他们的数据具有多维、动态、不确定、不完全等特征。2农业大数据在农业管理中的作用农业大数据的最重要价值就是收集农业大数据对其进行挖第2页共8页掘，寻求蕴...
