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编译：骄阳

像农业这样的传统行业可以从大数据和分析中看到最大的效率提升和改进。因为数据革命就在这里!

大数据和分析有助于改善和改变现代世界的众多行业。这些技术最具影响力的就是对运营和财务活动提供详细和实时的见解。在农业领域，这种事情正在上演。

例如，农民正在使用数据来计算收获产量、肥料需求、成本节约，甚至确定未来作物的优化策略。

问题不在于这项技术能否会带来好处——它确实能够提供好处——而在于它是如何实现这一目标的。以下是农业大数据改善运营的五种方式。

1、监控自然趋势

农业中的一个重要风险因素是那些人类无法控制的。例如，害虫和农作物疾病，以及像暴风雨或极端天气这样的自然灾害一样，会毁掉整个收成。在大数据出现之前，几乎不可能预测这样的事件。当然，有经验的农民也许能够发现害虫问题的征兆，但到那时通常已经太晚了。

大数据和物联网监控技术可以跟踪这些事件，甚至可以完全预测它们。通过将过去和现在的数据输入系统，并通过有效的算法提取见解，数据科学可以有效地预测事件并提高未来的产量。这可以为农民和供应链利益相关方节省大量资金，同时有助于促进分销模式和供应。

大数据推动了现代技术在该领域的融合。无人机可以用来飞越和评估田地模式，然后，可以对收集到的数据进行分析，以获得有用的见解，例如，也许今年某一区域的土地侵蚀需要处理。

或者，物联网传感器可以远程跟踪和监控农田和植物。

2、高级供应跟踪

在今天的农业中，农民通常要依靠特定的供应商或合作伙伴，例如，他们可能会将最近收获的作物送到当地杂货店或连锁超市。无论谁是农业合作伙伴，都不可能准确知道一种特定作物的产量和收获时间，再加上消费者需求的变化，可能会导致严重的供应问题。

大数据可以缓解供应链中出现的一些问题，仅仅是因为它对每季的作物和收获提供了更多的监控。这不仅适用于种植这些作物的农民，也适用于供应链上的其他所有人，包括分销商、包装商、零售商等等。这些数据可以真正帮助每个人为当前的进展做好准备，无论这些进展包含的数量多于或少于预期。

3、风险评估

一般来说，管理和规划团队通常受益于详细的风险评估报告。到目前为止，这在农业领域是很难实现的。当然，可以根据经验采取特定行动，而且也会产生明显的效果，但数据驱动的风险评估提供的远不止这些。

对于大数据，几乎每个系统、决策或事件都可以在风险分析计划中加以考虑。每一个错误或潜在的障碍都可以解释，不仅要有适当的解决方案，还要有预期的结果清单。农民可以确信，采取行动不会毁掉他们的全部作物。更重要的是，他们可以使用实时数据来确保损害保持在最低限度。

4、理想作物和消费者期望

假设春天和初夏即将来临，这是开始种植草莓的季节——与许多其他作物一起开始。在接下来的一年里，对草莓的需求远远低于前几个季节。

农民不必将草莓填满整个地块，而是可以解释需求下降的原因。当需求变高时，反过来也是如此。大数据使这一点达到了前所未有的高度。

农民可以准确地看到他们在过去一年中生产了多少，这对客户影响意味着什么，这是如何影响供需关系的，甚至还可以知道如何改善他们的运营。例如，他们可以在需求较低的季节减少作物种植来减少浪费，以节省资金和土地来种植替代作物。

5、数据驱动行业

大数据的另一个支持者是系统与外部平台同步，以获得大量数据和见解。它与整个技术的“互联”和智能连接在一起。

机器学习和算法工具可以设计成考虑任何数量的外部见解或信息。农民可以使用预测建模技术来计划或采取相应的行动——考虑天气模式、消费者需求和趋势，甚至历史行业事件。这些数据将有助于农业领域的人们了解周围世界如何影响他们的业务。

他们应该种什么?什么时候种?他们可以期待什么收益?价格上涨了吗?这对收益有何影响?

这一切都是为了创造一个协作的、数据驱动的行业，以新的创新方式运作，而不是遵循过去利用经验的策略。这样做的好处是，我们不必消除传统策略来为数据驱动的解决方案让出空间。事实上，我们可以将这一切结合起来，创造一个迄今为止最有效、最成功的运营方式。