数据伴随着经济社会活动而产生，其不仅对社会经济活动进行了详细记录，还可对事物的未来发展进行预测。进入新时期后，大数据技术与各行各业的联系日趋紧密，为诸多领域的发展提供良好的支撑。通过深度融合大数据与农业，也可在较大程度上推动农业经济管理的发展。因此，相关人员需积极树立大数据思维，于农业经济管理中广泛运用农业大数据。
1.农业大数据的特点
农业生产活动中会有类型众多、规模较大的数据内容产生，如播种数据、施肥数据、产量数据以及销售数据等。同时，还可以收集、整理其他行业的数据，将其他行业与农业之间的联系深度挖掘出来，为涉农企业的良好发展提供数据支撑。相较于其他行业来讲，农业生产的特殊性较强。如土壤类型、气候条件等因素会直接影响到农作物的产量，因此，农业数据的动态性、不确定性特征明显。
2.农业大数据在农业经济管理中的作用
2.1 促进农业科学发展
首先，农业产业结构得到调整。自然因素会在较大程度上影响到农业生产成效，如果有极端天气出现，农作物产量将会显著降低。因此，农业生产人员要充分关注自然因素，科学安排农业生产活动。而通过大数据技术的运用，深度挖掘收集到的农业大数据，能够将农业生产外部环境状况充分反映出来，且对未来一段周期内外部环境变化情况进行预测，有助于帮助人民对地区农业生产结构及时调整，向特定农业生产行业中优先配置有限的资金与技术促使区域特色经济得到发展，农业产业结构得到调整。其次，农业经营方式得到优化。通过农业经营方式的合理确立和构建，能够将农业生产人员的参与热情充分调动起来。过去主要将随机抽样方式运用过来，统计分析抽取样本后进行确定。本种方式的精确性不足，容易受外部因素的影响，难以保证分析结果的科学性。而通过农业大数据技术的运用，则可全面分析所有数据，预测结果的精准性显著提高。以农业合作社为例，基于大数据技术的支持，全面分析其组织规模、经营水平与经济效益等相关数据，将存在着的不良影响因素找出来，采取针对性的解决策略，促使农业合作社经营管理效率得到提升，参与人员积极性得到调动。最后，农业竞争力得到增强。过去人们依靠已有生产经验指导农业生产活动，滞后性较强。而现代农业构建过程中，通过农业大数据的运用，则可全面准确预测农业生产中潜在的问题，提前制定应对方案。例如，江苏省灌云县为提高农作物病虫害防治效果，利用大数据技术收集、分析地区各个年度经常出现的病虫害类型与发生规律，提前制定通防统治工作方案，病虫害发生率显著降低。为改善农业施肥效率，通过大数据技术分析不同农作物类型的肥力需求以及不同施肥方式的效果，合理确定制定农作物全生育期的施肥计划，施肥有效性得到显著增强。
2.2 促进涉农企业发展
涉农企业在农业发展中占据着十分重要的地位。一方面，通过发展涉农企业，可以逐步构建农业产业链条，增强地区农业竞争力;同时，涉农企业又可以将大量岗位提供出来，有助于农村剩余劳动力问题的解决。另一方面，涉农企业可加快农产品的流通，促使农民的收入水平得到提高。而通过农业大数据的运用，能够显著促进涉农企业的发展。例如，涉农企业在供应链管理环节内运用农业大数据，全面分析销售历史、销售周期等相关数据，能够促使自身的存货预测能力得到提高，改善存货管理效果。借助于大数据技术优化运输路径，可促使农产品配送管理水平得到提高。此外，通过对客户反馈数据进行全面分析，不仅营销水平能够得到提高，还可以及时调整和优化生产过程与产品研发方向。以灌云县为例，特色农产品类型众多，如蓝莓、食用菌等。近些年来，农村电商发展十分迅速，显著扩大农产品的销售量。为进一步提高农产品销售效率，相关部门借助于大数据技术综合分析用户访问数据、购买数据等，结合客户的具体反馈信息，实时调整电商销售策略。
3.农业大数据应用发展中暴露的不足
3.1 认识片面
目前较多行业、领域已经开始广泛运用大数据，但部分人员并不能够正确认知农业大数据。一些人员认为农业大数据仅仅能够存储海量农业数据，核心价值缺乏。部分人员则对农业大数据的作用过分推崇，认为大数据必将会取代传统的数据处理技术。这些观念较为极端，如果不加以及时转变，将会对农业大数据的应用发展造成阻碍作用。
3.2 数据挖掘难度较大
首先，从数据收集方面来讲，受物联网、终端设备快速普及的影响，人们可以十分便捷的收集数据。但收集到的数据存在着较多无用数据，工作人员需要清除掉这些无用数据，否则数据分析结果的准确性将得不到保证[2]。其次，从数据处理角度来讲，大数据的体量较大，有诸多无效数据存在于其中，传统粗放式的处理模式难以将有价值的内容挖掘出来。最后，从结果呈现角度来讲，非结构化数据是大数据的重要组成，而传统方式只能够直观显示结构化数据，难以全面呈现非结构化数据。
3.3 信息安全隐患众多
首先，由于农业大数据具有十分广泛的数据来源，这样数据采集安全问题将容易发生。其次，由于涵盖较多的数据种类，数据整合与存储安全需引起充分的关注。特别是近些年来，出现了多元化的数据采集方式，对数据存储分析的安全性也提出了更高的要求。如果不能够科学保密处理与利用数据，很容易泄露核心信息。
4.促进农业大数据应用发展的对策
4.1 革新思维观念
为在农业经济管理中更加高效的应用农业大数据，首先工作人员要客观认知农业大数据，将传统错误观点、认识及时摒弃掉，既要切实明确农业大数据的应用意义，又要避免对农业大数据过度依赖。其次，要从技术、思维两个层面应用农业大数据，既需在日常农业经济管理实践中应用大数据技术，又要及时转变思想观念，将大数据思维树立起来，这样方可以充分发挥农业大数据的价值和优势。此外，由于其他行业的大数据技术应用时间较长，工作人员可将这些成效较为显著行业的应用经验借鉴过来，依据农业领域的实际特征和需求，构建科学化的应用发展方案。
4.2 加强人才培养
现阶段在农业大数据利用方面，还面临着诸多的技术难题，同时专业人才缺乏问题较为严重。因此，相关部门需切实加大农业大数据人才培养力度，将更多专业能力较高的优秀人才培养出来。一方面要定期培训现有的技术人员，促使其技能水平得到快速提高，人才缺乏问题得到缓解。另一方面，要积极引入社会优秀人才，补充新鲜血液，增强队伍整体技术能力。此外，农业信息化建设成效也会对农业大数据的应用与发展产生较大影响。目前，一些地区农业信息化建设进程较为缓慢。因此，相关部门需增大资源投入力度，依据地区实际情况，制定科学的农业信息化建设方案，稳步推进和落实，将智能化、全方位的农业信息服务提供出来，高效促进地区农业的整体健康发展。
4.3 重视大数据应用安全
农业大数据运用过程中，会有诸多的安全风险伴随出现。相关部门及人员要切实加强数据安全建设工作，积极运用现代化的数据安全与网络安全防范技术，避免数据泄露、丢失等问题出现。要制定完善的安全管理制度，规范工作人员的操作行为，避免因失误操作而带来安全问题。要结合实际情况，将农业大数据应用流程、技巧等管理条例制定出来，督促工作人员将制度、条例要求严格贯彻于日常实践当中，促使农业大数据的应用得到规范。
综上所述，农业大数据深度融合了农业与大数据技术，在较大程度上影响到农业及配套产业的发展。通过在农业经济管理中运用农业大数据，不仅农业生产效率得到提高，农业产业结构也可以得到优化，有助于加快地区农业产业的整体进程。因此，相关人员需进一步拓展农业大数据的应用范围和深度，充分凸显农业大数据的价值。
作者：江苏省连云港市灌云县东王集镇农村经济服务站 李莉
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