
農(nóng)業(yè)從完全依靠人工完成,到半機械化農(nóng)業(yè),再到大規(guī)模機械化農(nóng)業(yè),生產(chǎn)力得到了飛速提升。但隨著人口壓力不斷提高,可用耕地不斷減少,農(nóng)業(yè)需要另一場變革,來滿足人類的糧食生產(chǎn)需求。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式應向數(shù)據(jù)驅動的智慧化生產(chǎn)方式轉變。而云計算、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等科學技術則將是這場變革的主要推動力。
各國政府、社會組織、企業(yè)都意識到大數(shù)據(jù)這場旋風所帶來的機遇,開始發(fā)力推動大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)領域的跨界應用。
一、各國政府積極推動農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)開放
http://www.data.gov/網(wǎng)站就是奧巴馬實現(xiàn)“開放政府”承諾的一部分。它的目的是使得私人領域的開發(fā)者,能夠利用那些政府采集但未經(jīng)梳理的各類信息,開發(fā)應用來提供公共服務或者進行盈利。這樣,很多的公司就可以利用http://www.data.gov/上提供的氣象信息來提供服務。還有一些公司則基于該網(wǎng)站上的地理位置信息, 提供基于位置的服務來盈利。美國農(nóng)業(yè)部還宣布在http://www.data.gov/上建立一個門戶網(wǎng)站,該網(wǎng)站能鏈接到348個農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)集。除此之外,在今年5月份召開的一次關于農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)開放問題的國際論壇上,八國集團(G8)領導人集體討論出了取消數(shù)據(jù)限制的最佳途徑,而且這些數(shù)據(jù)也很容易被人和機器所分析,并且一些國家公布了關于農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫公開的政策方案。其中加拿大、印度、美國,正在推動建設一個開放性的數(shù)據(jù)共享平臺。
二、企業(yè)瞄準農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)機遇
1.天氣意外保險公司(The Climate Corporation)
The Climate Corporation為農(nóng)業(yè)種植者提供名為Total Weather Insurance (TWI)、涵蓋全年各季節(jié)的天氣保險項目。本項目利用公司特有的數(shù)據(jù)采集與分析平臺,每天從250萬個采集點獲取天氣數(shù)據(jù),并結合大量的天氣模擬、海量的植物根部構造和土質分析等信息對意外天氣風險做出綜合判斷,以向農(nóng)民提供農(nóng)作物保險。公司聲稱該保險的特點是:當損失發(fā)生并需要賠付時,只依據(jù)天氣數(shù)據(jù)庫,而不需要繁瑣的紙面工作和惱人的等待。 該公司總部位于美國加州,已經(jīng)運營6年,從Google Ventures、Founders Fund等多家公司獲得超過5000萬美元的風險投資。
2.農(nóng)場云端管理服務商Farmeron
Farmeron旨在為全世界的農(nóng)民提供類似于Google Analytics的數(shù)據(jù)跟蹤和分析服務。農(nóng)民可在其網(wǎng)站上利用這款軟件,記錄和跟蹤自己飼養(yǎng)畜牧的情況(飼料庫存、消耗和花費,畜牧的出生、死亡、產(chǎn)奶等信息,還有農(nóng)場的收支信息)。其可貴之處在于:Farmeron 幫著農(nóng)場主將支離破碎的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)記錄整理到一起,用先進的分析工具和報告有針對性地監(jiān)測分析農(nóng)場及生產(chǎn)狀況,有利于農(nóng)場主科學地制定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)計劃。 Farmeron創(chuàng)建于克羅地亞,自2011年11月成立至今,F(xiàn)armeron已在14個國家建立農(nóng)業(yè)管理平臺,為450個農(nóng)場提供商業(yè)監(jiān)控服務。公司在本年度獲得140萬美元種子輪融資。
3.土壤抽樣分析服務商Solum
Solum致力于提供精細化農(nóng)業(yè)服務,目標是幫助農(nóng)民提高產(chǎn)出、降低成本。其開發(fā)的軟、硬件系統(tǒng)能夠實現(xiàn)高效、精準的土壤抽樣分析,以幫助種植者在正確的時間、正確的地點進行精確施肥。你既可以通過公司開發(fā)的No Wait Nitrate系統(tǒng)在田間地頭進行分析,即時獲取數(shù)據(jù);也可以把土壤樣本寄給該公司的實驗室,讓他們幫助你進行分析。 Solum成立于2009年,總部位于美國硅谷。繼2012年獲得Andreessen Horowitz 領投的1700萬美元投資后,已累計融資近2000萬美元。(文章來自:CDA 數(shù)據(jù)分析師培訓官網(wǎng))
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11