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浅谈农业大数据在农业生产中的作用

浅谈农业大数据在农业生产中的作用
浅谈农业大数据在农业生产中的作用

浅谈农业大数据在农业生产中的作用

1. 大数据的起源是什么:

“大数据”一词,最早由阿尔文?托夫勒在1980年发表的《第三次浪潮》中提过。其后,随着物联网、云计算、移动互联、智能终端等技术的发展,大数据才迅速进入人们的视野。《Nature》和《Science》杂志先后对大数据做了专题性介绍,美国等国家纷纷提出大数据研究与发展计划以及相关战略,我国也于2012年多次以大数据为主题召开会议,大数据一夜之间成为广泛关注的焦点。

2. 什么是农业大数据:

农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值,并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。它保留了大数据自身具有的规模巨大(volume)、类型多样(variety)、价值密度低(value)、处理速度快(velocity)、精确度高(veracity)和复杂度高(complexity)等基本特征,并使农业内部的信息流得到了延展和深化。

3. 农业大数据类型有哪些:

根据农业的产业链条划分,目前农业大数据主要集中在农业环境与资源、农业生产、农业市场和农业管理等领域。

(1)农业自然资源与环境数据。主要包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和灾害数据。

(2)农业生产数据包括种植业生产数据和养殖业生产数据。其中,种植业生产数据包括良种信息、地块耕种历史信息、育苗信息、播种信息、农药信息、化肥信息、农膜信息、灌溉信息、农机信息和农情信息;养殖业生产数据主要包括个体系谱信息、个体特征信息、饲料结构信息、圈舍环境信息、疫情情况等。

(3)农业市场数据包括市场供求信息、价格行情、生产资料市场信息、价格及利润、流通市场和国际市场信息等。

(4)农业管理数据主要包括国民经济基本信息、国内生产信息、贸易信息、国际农产品动态信息和突发事件信息等。

4. 农业大数据技术是什么;

如果将农业大数据的应用比作“汽车”,支撑起这些“汽车”运行的“公路”就是云计算。云计算技术在数据存储、管理与分析等方面的支撑,使得农业大数据彰显出巨大的价值。

根据大数据处理的生命周期,大数据的技术体系包括大数据的采集与预处理技术、大数据存储与管理技术、大数据计算模式与系统、大数据分析与挖掘技术、大数据可视化分析技术及大数据安全技术等。

随着海量信息的爆发,农业跨步迈入大数据时代。统一数据标准和规范,构建农业基准数据(即以农业信息的标准和规范为基础,以现代信息技术为手段,收集并整理的产前、产中、产后各环节的基础精准数据),推动数据标准化,并综合使用农业大数据的相关技术,建设农业大数据平台,对农业大数据进行分析、处理和展示,并将所得结果应用到农业的各个环节,才能更好的推动我国传统农

业向现代农业的转型,助力我国农业信息化和农业现代化的融合。

据了解,目前国内在土地流转、农业规模化的大背景下,以中小生产企业、家庭农场和合作社为代表的新型农业主体正在兴起,生产模式也逐渐向标准化、规范化过渡。然而对于这些农场主来说,一旦生产成规模化之后就会产生一系列的问题——采集数据信息比较困难。那么这些数据应该从哪里得到?

托普云农是一家大数据收集、处理、分析和可视化系统,服务农业、环境、金融等行业的大数据应用公司。

托普云农能够根据客户不同层次的需求,调用不同分辨率和精度的卫星或无人机来实时采集地面和气象数据,再通过深度学习算法来做识别,提供精确到每一亩的数据信息。

托普云农大数据云平台在农业中的应用,主要是通过把精准农业的理念、技术等应用到生产、流通、销售、服务等各个环节之中,对数据进行收集、整合与分析,为农业生产过程中的具体问题提供参考。

实际上,托普云农提供的数据在精准农业方面的应用,是体现在多个环节的,在农业的生产环节,托普云农通过提供气候、土壤等大数据,同时进行环境的监测,为农户的栽种、管理提供参考;而在农产品的流通环节,托普云农也可以提供、预测农产品的市场需求,帮助农户规避一定的风险。

浙江托普云农科技股份有限公司

智慧农业综合解决方案服务商!

浙江托普云农科技股份有限公司潜心12年致力于中国农业信息化的发展,是以农业信息化为核心,智能硬件为基础,系统平台可集成,服务网络覆盖全国的农业信息化综合解决方案服务商,创新地将物联网、云计算等信息技术运用在了农业领域,助推我国农业现代化发展。

托普云农智慧农业整体解决方案在政府职能端和产业应用端统筹规划,合理布局。以省、市、县作为基点,建立智慧农业综合服务平台,大田、水产、养殖、设施农业等监控系统,为三农问题建立了一套完善的技术解决方案。拥有顶层设计-方案制定-实施应用-技术支撑全套服务的丰富经验。目前已在全国上千家农业示范基地落地应用,上万套监测设备稳定运行中。

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探索“互联网+工会”工作的新模式

探索“互联网+工会”工作的新模式 摘要:“互联网+”行动计划是国家实施创新驱动发展战略的重要组成部分,以服 务职工需求为导向实行“互联网+工会”新模式不仅是适应经济发展新常态的必然 要求,也是建设服务型工会,活力型工会,智慧型工会,更好履行工会各项职能 的必由之路。我们要综合运用网络技术手段,以互联网技术、互联网思维、互联 网手段推动工会工作升级进步,打造资源整合的服务平台与“指尖上的职工之家”,塑造工会品牌,提升企业工会工作的凝聚力,助力企业在和谐的道路上健康发展。 关键词:互联网+工会工作模式服务平台 2015年,李克强总理在政府工作报告里提出了“互联网+”行动计划:推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合,促进电子商务、工业互 联网和互联网金融健康发展,引导互联网企业拓展国际市场[1]。《中共中央关于 加强和改进党的群团工作的意见》文中指出:打造网上网下相互促进、有机融合 的群团工作新格局。群团组织要提高网上群众工作水平,实施上网工程,建设各 具特色的群团网站,推进互联互通及与主流媒体、门户网站的合作。加强网宣队 伍建设,综合运用维权热线和网络论坛、手机报、微博、微信等新媒体平台进行 网上引导和动员。站在网上舆论斗争最前沿,主动发声、及时发声,弘扬网上主 旋律。逐步建立统一的群团组织基础信息统计制度[2]。《意见》为打造“互联网+ 工会”工作新模式提出了具体的要求和目标,旨在为职工提供全方位全天候的服务,让工会组织在“互联网+”的天空里展翅翱翔。本文结合工会工作实际,提出从转变 思维、改革工会管理模式、建立“互联网+工会”的优质服务长效机制等方面着手, 对“互联网+工会”工作新模式进行探索。 一、“互联网+”与大数据时代对工会工作的机遇与挑战 在当前爆炸式发展的信息时代,电脑网络、移动网络的迭代更新呈加速趋势,微信、微博等新一代互联工具深刻的影响着人们的思维方式和行为趋向。企业职 工日常工作和生活使用互联网的几率也日益增大,为工会工作的发展带来了前所 未有的机遇和多方面的挑战。互联网的发展对工会工作的典型影响主要有以下几条: 1.互联网不受地域限制,具有跨越时间和空间的便利,有利于工会信息的传播。 2.互联网具有便捷、实时、低成本等传统媒体不具备的优点,运用到工会工 作的各个方面,在“互联网+”思维下开展工会工作能拓展渠道,增强工会工作者的综合素质,提升工作效率。 3.互联网为创新工会业务流程、创新服务职工工作、创新宣传教育引导、创 新民主管理等提供了平台,有助于充实服务范围和内容,及时了解职工诉求,拓 展工会个性化服务。 4.互联网环境下,各类信息日益繁杂,似是而非的传播甚嚣尘上,指鹿为马 的论断屡见不鲜,容易蒙蔽人们的试听,扰乱人们的思想,加大了企业舆情监控 的难度。 二、“互联网+工会”创新工作的探索和实践 公司工会以围绕职工学习、生活、工作和精神建设等各个角度展开贴心服务 为根本目的,以打造“多个平台”,搭建“一座桥梁”,组织“一系列活动”为实操抓手,推进“互联网+工会”工作新模式的探索与实践。 (一)打造“多个平台”。在“互联网+”的冲击下,工会要充分发挥新媒体的作

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及,加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发,人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察 发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产;国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构;IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value)。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策,成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一,探讨了如何更好地利用数据产生社会效益;2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战,并倡议运用大数据促进全球经济发展;2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”,正式启动大数据发展计划,随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划;Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业,已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代,基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境,并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、 EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出,全球已有超过150 亿台连接到互联网的移动设备,互联网上的数据每年增长50%,每两年便翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的,随着数据的急剧增长,大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据,如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程,进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出,大数据的“大”,并不是指数据本身绝对数量大,而是指处理数据所使用的模式“大”:尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据,同时使用数学方法对其进行分析和建模,挖掘出背后的关系,从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明,越是以数据驱动的企业,其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集,数据是知识经济时代重要的生产要素,是经济运行中的根本性资源。数据生产信息,信息改善决策,进而提高生产力。可以预期,未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据,数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查,基于调查结果为公司提供了5条建议,其中提出对于每个机会,企业需要从问题而不是数据开始,所以应该先定义满足商务目标的问题,然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示,经营大数据已成为企业管理的热门话题,但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析:大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机,

浅谈农业大数据在农业生产中的作用

浅谈农业大数据在农业生产中的作用 1. 大数据的起源是什么: “大数据”一词,最早由阿尔文?托夫勒在1980年发表的《第三次浪潮》中提过。其后,随着物联网、云计算、移动互联、智能终端等技术的发展,大数据才迅速进入人们的视野。《Nature》和《Science》杂志先后对大数据做了专题性介绍,美国等国家纷纷提出大数据研究与发展计划以及相关战略,我国也于2012年多次以大数据为主题召开会议,大数据一夜之间成为广泛关注的焦点。 2. 什么是农业大数据: 农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值,并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。它保留了大数据自身具有的规模巨大(volume)、类型多样(variety)、价值密度低(value)、处理速度快(velocity)、精确度高(veracity)和复杂度高(complexity)等基本特征,并使农业内部的信息流得到了延展和深化。 3. 农业大数据类型有哪些: 根据农业的产业链条划分,目前农业大数据主要集中在农业环境与资源、农业生产、农业市场和农业管理等领域。

(1)农业自然资源与环境数据。主要包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和灾害数据。 (2)农业生产数据包括种植业生产数据和养殖业生产数据。其中,种植业生产数据包括良种信息、地块耕种历史信息、育苗信息、播种信息、农药信息、化肥信息、农膜信息、灌溉信息、农机信息和农情信息;养殖业生产数据主要包括个体系谱信息、个体特征信息、饲料结构信息、圈舍环境信息、疫情情况等。 (3)农业市场数据包括市场供求信息、价格行情、生产资料市场信息、价格及利润、流通市场和国际市场信息等。 (4)农业管理数据主要包括国民经济基本信息、国内生产信息、贸易信息、国际农产品动态信息和突发事件信息等。 4. 农业大数据技术是什么; 如果将农业大数据的应用比作“汽车”,支撑起这些“汽车”运行的“公路”就是云计算。云计算技术在数据存储、管理与分析等方面的支撑,使得农业大数据彰显出巨大的价值。 根据大数据处理的生命周期,大数据的技术体系包括大数据的采集与预处理技术、大数据存储与管理技术、大数据计算模式与系统、大数据分析与挖掘技术、大数据可视化分析技术及大数据安全技术等。 随着海量信息的爆发,农业跨步迈入大数据时代。统一数据标准和规范,构建农业基准数据(即以农业信息的标准和规范为基础,以现代信息技术为手段,收集并整理的产前、产中、产后各环节的基础精准数据),推动数据标准化,并综合使用农业大数据的相关技术,建设农业大数据平台,对农业大数据进行分析、处理和展示,并将所得结果应用到农业的各个环节,才能更好的推动我国传统农

互联网+工会”工作新模式的运用与思考

互联网+工会”工作新模式的运用与思考【摘要】“互联网+”行动计划是国家实施创新驱动发展战略的重要组成部分,在此背景下,它为工会工作提供了新的思路和模式。我们要充分利用网站、新媒体、微信公众号等互联网平台,创新工会业务流程、创新服务职工工作、创新宣传教育引导、创新民主管理等,构建“互联网+工会”工作新模式,塑造工会品牌,扩大影响力,激发工会组织活力,为企业发展提供帮助。 【关键词】互联网+工会民主管理服务职工 李克强总理在政府工作报告里提出了“互联网+”行动计划:推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合,促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展,引导互联网企业拓展国际市场。《中共中央关于加强和改进党的群团工作的意见》文中指出:打造网上网下相互促进、有机融合的群团工作新格局。群团组织要提高网上群众工作水平,实施上网工程,建设各具特色的群团网站,推进互联互通及与主流媒体、门户网站的合作。加强网宣队伍建设,综合运用维权热线和网络论坛、手机报、微博、微信等新媒体平台进行网上引导和动员。站在网上舆论斗争最前沿,主动发声、及时发声,弘扬网上主旋律。逐步建立统一的群团组织基础信息统计制度。《意见》为“互联网+工会”

工作新模式指出明确方向,本文将就如何工会工作和互联网有机结合、运用“互联网+工会”工作新模式进行探讨。 一、互联网的发展对工会工作的影响 随着时代和科技的发展,在移动互联的全新社会形态下,企业正逐步向智能化时代转型,互联网也逐渐渗透到国家机构和民众生活、工作的方方面面,企业职工平常工作和生活使用互联网的几率也日益增大,为工会工作的发展创造了机遇。互联网的发展对工会工作的典型影响有以下几条:一是互联网不受地域限制,具有跨越时间和空间的便利,有利于工会信息的传播。 二是互联网具有便捷、实时、低成本等传统媒体不具备的优点,运用到工会工作的各个方面,在一定程度上会丰富工作内容,提高职工的参与积极性。 四是互联网为创新工会业务流程、创新服務职工工作、创新宣传教育引导、创新民主管理等提供了平台,有助于及时了解职工诉求,提高了工作的效率。 五是互联网的快速传播性,也决定了其在传递正能量的同时,也带来了一些负面影响,加大了企业舆情监控的难度。 二、“互联网+工会”创新工作的探索和实践 (一)注重工作定位,实现统筹推进。随着煤制油化工园区各厂投产,我企业的职工队伍数量扩大了近20倍,工

农业大数据应用平台技术要求

市农业大数据应用平台 建设项目 技术要求 2016年

目录 1技术要求 (3) 1.1项目目标 (3) 1.2建设现状 (3) 1.3建设原则 (4) 1.3.1先进性和成熟性 (4) 1.3.2可靠性和安全性 (5) 1.3.3开放性和标准化 (5) 1.3.4伸缩性和可扩展性 (5) 1.3.5易用性和可控性 (5) 1.4总体要求 (6) 1.4.1技术路线 (6) 1.4.2技术要求 (6) 1.4.3界面设计要求 (8) 1.4.4技术指标要求 (8) 1.5建设内容 (10) 1.5.1门户网站建设 (10) 1.5.2农业项目管理系统建设 (11) 1.5.3现有业务系统整合 (12) 1.6工程控制及验收需求................................................................. 错误!未定义书签。 1.6.1工程控制......................................................................... 错误!未定义书签。 1.6.2总体建设进度................................................................. 错误!未定义书签。 1.6.3里程碑及阶段交付物..................................................... 错误!未定义书签。 1.6.4项目验收......................................................................... 错误!未定义书签。2数据采集设备参数要求 (12)

“互联网+”视角下的工会工作

“互联网+”视角下的工会工作 发表时间:2019-02-11T17:09:23.027Z 来源:《知识-力量》2019年4月上作者:朱红飞[导读] 在当前信息化时代的改革大潮之中,对于始终强调服务基层、深入基层、注重沟通、注重协调的工会工作,更应该积极适应发展潮流,与时俱进,结合“互联网+”模式开辟联系群众服务群众的新窗口 (中国石油长庆油田第七采油厂,745708) 摘要:在当前信息化时代的改革大潮之中,对于始终强调服务基层、深入基层、注重沟通、注重协调的工会工作,更应该积极适应发展潮流,与时俱进,结合“互联网+”模式开辟联系群众服务群众的新窗口,确保工会适应新常态下经济社会发展形势,运用先进的网络技术搭建职工服务平台,将互联网+开辟成工会工作的新阵地,以便开展网上工会服务活动,有效维护职工合法权益。关键词:互联网+;工会;意义 一、互联网+工会的运用与实践 1、构建互联网+工会,传播工会声音,传递正能量 对于互联网+工会工作新模式中,应该切实履行工会的职能,让广大职工可以在工会中感受到家的温暖,同时能够有效引领广大职工精神、文化生活高质量发展。随着“互联网+”风潮在许多行业、领域的兴起,许多基层工会通过设立网站、开通微博,建微信群、QQ群,利用互联网搜集职工群众意见,在速度和规模等方面拓宽了职工民主参与的渠道,成为民意表达的无形广场,不仅全面提升了工作效能,做到了信息透明、效率提升、服务优化,而且进一步实现了企业职工的互联互通,让工会可以第一时间听到职工心声,真正做到了凝聚职工、服务职工,使得工会服务更加贴近职工,提高了服务的精准性,赢得了职工粉丝的点赞。 2、实施互联网+工会,提升职能作用转化服务方式 随着互联网技术日益发展,使广大职工对互联网的接触和利用越来越频繁。“互联网+”新模式改变了职工群众的信息发布和民主参与方式,新时代的职工接受新事物能力强、思想活跃,互联网传递的各类信息,对职工的政治思想、言行、品质、心理等方面的影响也日益深刻。各级工会,要创新服务手段,针对新生代职工的特点和需求,线上线下灵活开展对职工的服务,通过“互联网+工会服务”,调动职工的参与热情,凝聚职工的发展活力,“互联网+工会”新模式大大提升了日常工作的办公效率、协作效率和管理效率,已成为工会管理工作的创新手段。 3、运用互联网+工会直面根源问题关爱基层员工 积极推动互联网+工会的建设步伐,能够为广大职工提供更加多元化、便捷化的工会服务,能够真正的确保互联网+工会服务模式融入到社会中,关怀基层职工,直面根本问题,提升工会服务职工,保障职工合法权益的职能作用,有助于各级工会借助互联网+模式,实现工会的工作人员与职工的面对面、零距离接触,确保工会互联网平台中工会服务的无盲区。 4、推动互联网+工会,加强建设工会的人才队伍 对于互联网+技术时代的到来,工会服务职工能力还有待提升。强化工会队伍建设,确保工会工作干部可以具备信息思维方式、增强其信息意识,确保运用“互联网+”平台,服务与工会工作。应用“互联网+”,建立好互联网时代的工会工作平台,有助于为工会工作添上翅膀,充分发挥互联网信息在工会工作中的服务作用,为新时期的工会工作打好“基础”,并且积极优化互联网+的工会工作新模式。“互联网+”工会工作中,优化人才建设工作,同时,也能够加强工会人员对网络安全方面的维护操作能力,可以切实补上当前工会中人员信息素质偏差的“短板”弊端。工会工作中,使工会的工作人员,可以通过互联网+模式的工会平台,积极运用该平台的大数据、云计算优势,提升工会调研、响应的能力,服务工会的职工,提高工会服务职工效率。 二、运用“互联网+工会”的注意事项 运用“互联网+”思维创新工会维权服务工作,是破解工会组织管理模式陈旧、运行机制僵化、活动方式单一的有力途径,做好“互联网+”,对于提高工会组织在职工中的吸引力、凝聚力,进而增强工会活力,推动工会创新发展都具有十分重要的现实意义。但与此同时,我们也应该清醒地认识到互联网下的工会工作还会存在许多不足与注意的事项,一是思想认识问题,有些基层工会对互联网+工会的运行模式认识不够,群众参与的积极性不高,有的微博、微信内容更新不及时,有的网站、微博、微信内容重合度高,缺乏特色,有的网站、微博、微信以单一的信息传播为主,缺乏与职工用户互动等。二是言论把控问题,互联网信息的发布快捷便利及时,但是舆论风险依然存在,这就要求各级工会工作人员必须做好言论风向的把控,通过一对一谈话等思想教育工作,确保职工队伍的和谐稳定。三是舆论导向问题,在信息发布的过程中,肯定会出现与当前形式和发展方向相左的不良敏感言论出现,这就需要各级工会工作人员要有高度的政治敏感性和端正的工作态度,做好舆论的把控工作,正在做到确保相对的言论自由。总而言之对于每个工会工作人员来说,应该充分认清当前企业发展的大方向,要充分意识到工会工作的发展必须顺应“互联网+”时代的需求,只有以职工为中心,做到与时俱进,“互联网+工会”进程才能更好、更快地迈开步伐。 三、结语 实践证明,“互联网+”应用在工会领域,通俗地说,就是给工会工作加上信息化的翅膀,找准互联网和工会工作的结合点,形成全新的、以互联网为基础的工会工作形态,借助互联网平台在职工中构建“朋友圈”,在工作中疏通“连心桥”,做到联系服务职工群众“全天候”,全面提升工会工作效能。对于工会工作中,实现基于互联网+的新工会工作模式,不仅可以创新工会服务工作,也可以确保运用信息化互联网技术,引流工会工作质量提升,弥补传统工会工作中的缺失,全面提高工会服务职工的能力,而且有效促进了企业信息化建设,为职工及时了解到工会工作新动态,积极参与民主管理提供了舞台,增加了职工之间学习与交流的机会,为职工业务素质提升提供了便捷的服务平台。 参考文献 [1]马珠.工会运用“互联网+”推动工作创新的实践与思考[J].工会信息,2016,(9):10-13.

农业大数据应用

4 农业大数据 4.1农业大数据的内涵, 农业是产生大数据的无尽源泉,也是大数据应用的广阔天地。农业数据涵盖面广、数据源复杂。关于农业大数据,顾名思义,就是运用大数据理念、技术和方法,解决农业或涉农领域数据的采集、存储、计算与应用等一系列问题,是大数据理论和技术在农业上的应用和实践。农业大数据是大数据理论和技术的专业化应用,除了具备大数据的公共属性,必然具有农业数据自身的特点。通常所讲到的农业,实际上应涵盖农村、农业和农民三个层面,具有涵盖区域广、涉及领域和内容宽泛、影响因素众多、数据采集复杂、决策管理困难等特点。狭义的农业生产是指种植业,包括生产粮食作物、经济作物、饲料作物和绿肥等农作物的生产活动等,不仅仅涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等作物生产的全过程各环节,而且还涉及跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘,以及结果的展示与应用,乃至整个产业链的资源、环境、过程、安全等监控与决策管理等。广义的农业生产是指包括种植业、林业、畜牧业、渔业和副业五种产业形式,均应该包含在农业大数据研究的范畴中。随着精准农业、智慧农业、物联网和云计算的快速发展要求,农业数据也呈现出爆炸式的增加,数据从存储到挖掘应用都面临巨大挑战。物联网在农业各领域的渗透已经成为农业信息技术发展的必然趋势,也必将成为农业大数据最重要的数据源。大量的农业工作者和管理者,既是大数据的使用者,也是大数据的制造者。由于农业自身的复杂性和特殊性,农业数据必将从基于结构化的关系型数据类型,向半结构化和非结构化数据类型转变。相对于采用二维表来逻辑表达的关系型数据结构,农业领域更多的是非结构化的数据,如大量的文字、图表、图片、动画、语音/视频等形式的超媒体要素,以及专家经验和知识、农业模型等。大量事实已经证明,非结构化数据呈现出快速增长的势头,其数量已大大超过结构化数据。尤其是农业生产过程的主体是生物,易受外界环境和人的管理等因素影响,存在多样性和变异性、个体与群体差异性等,都决定了对数据的采集、挖掘与分析应用的难度。如何挖掘数据价值、提高数据分析应用能力、减少数据冗余和数据垃圾,是农业大数据面临的重要课题。4.2农业大数据的主要应用

工会大数据:推进某市工会“大系统”整合步伐

工会大数据:推进某市工会“大系统”整合步伐 “工会大数据平台”是某市工会信息化的基础支撑系统,从技术规范、系统框架、安全管理、公用模块、公共服务、数据共建共享、业务协同、系统开发与部署运行等方面为某市工会信息“大系统”提供支撑、服务和约束,为实现工会信息系统的统一设计、统一开发建设、统一运维管理,各业务系统融通协作、数据共建共享等目标奠定坚实基础。 工会大数据平台建设内容概括为“一个中心、一个平台、三个系统、二个体系”。一个中心,即某市工会智慧数据库建设。主要整合现有工会会员管理、基层工会法人资格登记管理、会员管理、专职工会社会工作者管理、职工志愿服务管理、劳模管理等系统关于工会组织、会员、企业及企业职工的相关信息,做到情况明,底数清。建设全面准确、智慧柔性、动态更新、安全高效的以基层工会为基本集成单元的全市工会工作和会员信息基础数据库。 一个中心,即工会智慧数据库。主要整合现有工会会员管理、基层工会法人资格登记管理、会员管理、专职工会社会工作者管理、职工志愿服务管理、劳模管理等系统关于工会组织、会员、企业及企业职工的相关信息,做到情况明,底数清。建设全面准确、智慧柔性、动态更新、安全高效的以基层工会为基本集成单元的全市工会工作和会员信息基础数据库。

一个平台,即业务系统应用支撑平台。该平台是建设的集成环境,是将分散、异构的应用和信息资源进行聚合,通过统一的访问入口,实现结构化数据资源、非结构化文档和互联网资源、各种应用系统跨数据库、跨系统平台的无缝接入和集成,提供一个支持信息访问、传递、以及协作的集成化环境,实现个性化业务应用的高效开发、集成、部署与管理;并根据每类用户的特点和角色的不同,为其提供量身定做的访问关键业务信息的安全通道和个性化应用界面,进行相关的事务处理。 三个系统,即工会信息管理和统计系统、工会信息共享交换系统和工会领导驾驶舱。工会数据信息管理和统计系统,主要为市总工会的数据中心(工会智慧数据库)提供广泛的数据来源,并支撑数据分析、挖掘分析、智能应用做数据基础;工会信息管理和统计系统主要支持各级工会组织采集业务系统数据、基层工会会员数据、基层服务数据、基层企业信息以及工会需要的其他外部数据,并基于数据库实现统计、分析、上报、汇总。实现年度统计功能,为市总工会提供时时的报表分析服务;工会信息共享交换系统,主要是打破现有系统间“网状”结构的信息共享机制,形成统一的共享枢纽,面向全市工会机构和税务等外部单位间的数据交换、信息共享;工会领导驾驶舱,对零散、孤立的信息进行归纳整理,按照突出重点、贴近热点、反映难点的要求,挖掘其深层价值,并对其进行量的分析和质的研判,总结信息的规律性、普遍性和倾向性,整合成为有较高价值的综合信息,为了解情况、制定决策、指导工作提供依据。

大数据环境下社会舆情分析与决策支持研究(建议)

187.大数据环境下社会舆情分析与决策支持研究 大数据环境下社会舆情分析:(理论发展、)方法改进和实践创新一、研究起点:背景与基础 (谢邦昌(子课题负责人)、魏谨瑞(执笔人)) 国际背景、国内背景、社会舆情调查与分析的发展阶段、大数据环境下社会舆情分析的学科属性(理论基础、理论元素)、大数据环境下社会舆情分析的方法论基础、大数据环境下社会舆情分析的范围与特点、大数据环境下社会舆情分析的未来发展方向,等等。 二、数据信息:采集与清洗(清理) (孙玉环、孙玉环) 数据信息的一般收集(传统)方法(什么是社会舆情信息,社会舆情信息采集的一般方法、该类方法遇到哪些挑战)、大数据环境下社会舆情信息的种类与特点、大数据环境下社会舆情信息的收集方法、大数据环境下社会舆情信息的抓取方法、大数据环境下社会舆情信息的清洗(清理)(清洗的重要性、清洗的利弊、清洗的方法、清洗程序)、大数据环境下社会舆情信息的留存(数据库建设与维护)三、分析方法:挖掘与模拟 (魏谨瑞、魏谨瑞) 四、应用研究: (付士民、王勇) 有哪些方面的应用?几个案例?我没想好,也不太明白。

五、决策支持:监控与预警 (金钰或刘丹丹、刘丹丹) 助推大数据环境下社会舆情调查与分析改进的政策体系、事前预警、过程监控、事后评估,等。 建议: 第五部分的内容包括两个部分: 一是政策体系。包括数据政策、技术创新、人才培养和数据共享机制; 二是决策支持系统。包括(1)大数据分析关键技术支持:大数据分析关键技术,强调数据由传统的、线形的、自下而上的精英决策模型向非线性、面向不确定性的、自下而上的决策模型转变;(2)“情景—应对”应急管理决策支持。管理决策范式由传统的“预测—应对”向“情景—应对”的转变。 第五部分重点要分析社会舆情情景推演与评估方法体系研究,包括对情景推演结果评判与应对实效评估。 另外,课题还应该包括第六部分,关于社会舆情分析数据的计算实验平台设计,这部分是为课题应用研究和决策支持服务的,可能包括标准化的计算实验、动态可视化显示与人机交互环境、开放交互式编程环境及配套工具等。当然,这部分内容,应该有相应计算机背景的课题组成员参加。

农业大数据应用云平台功能简介及建设要求

农业大数据应用云平台功能简介及建设要求 截至目前,托普云农大数据应用云平台已建成农业物联网、生态循环、应急预警等10大栏目,归集数据227.03万组;已整理近40年的产业统计等数据;接入各地农业物联网示范点118个,视频摄像头525个,能满足农业生态监管、智能生产、休闲观光、应急指挥等需要。 一、农业大数据应用云平台介绍: 农业大数据应用云平台是托普云农推出的专注于农业领域的集数据资源整合、理论方法共享、分析成果发布、观点交流互动为一体的应用云平台。 1、农业大数据应用云平台是专业、精准、全面的农业数据产品; 2、农业大数据应用云平台是专注于支撑农业领域数据研究的应用工具; 3、农业大数据应用云平台是整合多渠道农业数据,引入数据挖掘展现技术,以专业分析为导向,面向农业相关人员提供数据查询、在线分析、共享交流等应用服务的知识开放平台。 二、农业大数据应用云平台功能简介: 1、农业大数据应用云平台数据: 全面、庞大的数据资源涵盖了专题数据、动态数据、共享数据、涉农企业数据四大模块。平台整合宏观经济、农业、农村等国家权威机构发布的农业相关数

据;高频率的数据更新为用户不断输送新鲜资源;共享数据汇集政府、企业、社会三方数据,打破信息孤岛,实现资源互联互通;独家采集的涉农企业数据,帮助用户准确定位企业以及群体的地理分布 2、农业大数据应用云平台的应用: 平台以专业分析为导向,引入数据挖掘理念,为用户提供多角度、多层次、多维度的农业数据在线分析功能,可视化的技术的加入,让用户轻松实现从数据查询、数据分析到成果展现的一站式操作。数据报表可视化、专题数据可视化、农产品价格可视化这三类可视化应用展示以及带有地理分布、区域统计、梯度分布、密度分布多种空间分析方法的GIS地图应用展示,为用户分析思路提供不同的分析方法,多方面满足用户的分析需求。 3、农业大数据应用云平台互动: 平台开放了个人主页、互加关注、评论等互动模块,在个人主页中,发布的历史专题、历史数据以精彩图文的方式呈现给其他用户;同时“加关注”功能,

关于探索建立“互联网+工会”服务平台工作的调研-工会服务平台

关于探索建立“互联网+工会”服务平台工作的调研:工会服务平台 关于探索建立“互联网+工会”服务平台工作的调研2015年年初,中共中央印发了《关于加强和改进党的群团工作的意见》,意见要求,包括工会在内的群团组织要进一步提高网上工作水平,打造网上网下相互促进、有机融合的群团工作新格局。 李克强总理在第十二届全国人民代表大会第三次会议上提出,制定“互联网+”行动计划。“互联网+”是指以互联网为主的信息技术(包括移动互联网、云计算、大数据技术等)在经济、社会、生活等各部门、各领域的扩散、应用过程。简单点说就是需要将互联网与传统行业相结合,促进各行各业发展。它代表一种新的经济形态,即充分发挥互联网在生产要素配置中的优化和集成作用,将互联网的创新成果深度融合于经济社会各领域之中,提升实体经济的创新力和生产力,形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。工会组织,特别广大工会干部要有高度的敏感性,要高度重视国家经济层面的顶层设计,要深刻认识工会工作适应信息时代发展的要求,完成工会工作管理新模式转型升级的嬗变,这是机遇、同时也是摆在广大工会工作者面前的一个现实而紧迫的新课题。 当今世界变化快,IT(信息技术)、DT(数据技术),将和200年前的蒸汽技术、100年前的空气动力技术和电力技术一样,对人类经济社会生活产生巨大、深远而广泛的影响。“互联网+”工会工作管理新模式旨在以信息技术主导工会工作,也就是运用大数据和云计算成果为工会工作所用,把工会工作的“基础”打好,应用“互联网+”和工会服务职工各种要素,建立好互联网时代工作平台。 我国迄今已有6.5亿网民,5亿的智能手机用户,其中职工农民工用户占大多数,为推动“互联网+”工会工作奠定了坚实的职工群众基础,“互联网+”将为工会工作添上有力翅膀。“互联网+”工会的管理新模式主导思想要从以人为主管理转变为以信息数据管理为主,充分发挥信息在工会保障职工权益资源配置和运用中的主导作用,建立起“互联网+”工会工作管理新模式。 近年来,XX市委、市政府高度重视新媒体平台建设和应用。据了解,目前XX市共有1221家单位开设政务微博2690个,其中740家一级单位开设1637个政务微博,194个乡镇开通460个政务微博,287家二级单位、乡镇卫生院、村级组织等单位开通593个政务微博。开通政务微信公众平台180个。开办新闻网站10家、政务网站385家,兴办XX都市网、XX 生活网等27家商业企业网站。XX市各级领导干部带头开通微博微信,带动全市各类组织和广大干部自发开通上万个微博微信,涌现出一批知名博主和“XX美”等影响较大的自媒体,各个层面普遍建立微信工作圈,方便了工作指导和交流。我市各级工会组织也按照市委的统一安排部署,普遍开通了微信公众号、新浪微博、腾讯微博,市总工会于2013年初建设开通了XX市总工会门户网站,各县区门户网站也在积极筹建中,争取于10月上旬全市九县区都建成完善以新浪微博、腾讯微博、门户网站、微站公众号为载体的“两微一网一号”新媒体宣传平台,充分借助新媒体的“三大优势”,拓展宣传工作的“三类平台”,构建促进工作有效落实的“三个机制”,打开工会宣传工作与职工文化建设新局面。 一、借助“三大优势”,发挥新媒体作用所谓新媒体,是指以数字通信技术为支撑,以互联网为主体,以智能手机、PC电脑、平板电脑、移动电视等网络接入设备为终端,为用户提供信息发布、浏览等服务的新型传播形态。与旧有的传播形态相比,新媒体具有“传播速度快、覆盖面广、即时互动、灵活多样”等突出特点。这些特点对于开展工会宣传工作

大数据关键技术和在农业中的可能应用

中国农业大学 课程论文(2014-2015学年秋季学期)

大数据关键技术和在农业上的可能应用大数据就是大交易数据、大交互数据和大数据处理的总称。大数据带来了信息技术的变化,表现在数据处理方法由原来的收集、精选变为生成、粗筛,数据模型因大量的数据变得简单,利用集群的计算模式和高效并发的存储方式。 大数据的基本处理流程如下, (1)采集。利用多种轻型数据库来接收发自客户端的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作,特点和挑战是并发系数高; (2)导入/预处理。将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。特点和挑战是导入数据量大。 (3)统计/分析。统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求。特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。 (4)挖掘。基于前面的查询数据进行数据挖掘,来满足高级别的数据分析需求,特点和挑战是算法复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都大。 大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 一大数据关键技术 1.云计算 如果说云计算改变了IT,那么大数据则改变了业务。通过大数据的业务需求,为云计算的落地找到了实际应用。从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 2.采集技术 与传统数据采集相比,大数据技术在数据采集方面采用了一些新的方法。1)系统日志采集方法。很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具,多用于系统日志采集,如Hadoop的Chukwa,Cloudera的Flume,Facebook的Scribe等,这些工具均采用分布式架构,能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。2)网络数据采集方法:对非结构化数据的采集。网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来,将其存储为统一的本地数据文件,并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集,附件与正文可以自动关联。3)其他数据采集方法。对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据,可以通过与企业或研究机构合作,使用特定系统接口等相关方式采集数据。 3.存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中,非关系型数据库主要指的是NoSQL 数据库,分为:键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。不同类型的NoSQL数据库具有不同的数据存储模型,数据间的关联关系和索引方式各部相同,分别使用不同应用的需要。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。总体而言,非关系型数据库引擎关注关系型数据库引擎的限制,如索引、流媒体和高访问量的网站服务。在这些领域,相较关系型数据库引擎,NoSQL的效率明显更高。 4.数据挖掘 数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有,1)分类。首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类。2)回归分析。回归分析方法反应的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系。3)聚类。聚类是对记录分组,把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定

大数据在智慧农业中的应用

大数据在智慧农业中的应用 一、大数据简介概述: 近年来,农业大数据的研究和应用引起社会各界及国家的密切关注。不可否认,互联网的渗透开始颠覆传统的农业模式,传感器、物联网、云计算、大数据不但颠覆了传统的手工劳作方式,也打破了粗放式的传统生产模式,转而迈向集约化、精准化、智能化、数据化。目前的物联网、大数据等技术已经涉及到耕地、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,可以实现对作物种植、培育、成熟和销售等环节的管理。 在市场经济下滑的大环境下,市场竞争激烈、农产品销售困难的情况下,农业大数据越来越重要。在整体解决方案中,通过采用物联网传感器技术采集作物的数据信息,并将数据反馈至云平台中,渗透到农业生产经营的各环节,为管理决策提供依据。 那么,我们首先就来搞懂农业大数据是什么? 农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节,是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘,以及数据可视化。 结合农业本身特点以及农业全产业链切分方式,农业大数据可以分为四类:农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场和农业管理大数据,基本囊括从产到销全过程。农业大数据由结构化数据和非结构化构成,包括土地信息数据,如土地位置、地块面积、海拔高度等;环境信息数据,如气象数据,土壤水分数据,温湿度数据等等;作物信息数据,如作物长势数据,病虫害数据等等。随着农业的发展建设和物联网的应用,农业大数据的应用也越来越广泛,发展农业大数据迎来重大机遇。 那么,接下来我们就来解析农业大数据用在哪里?

从农业市场需求来看,农业大数据可以用于指导农事生产、预测农产品市场需求,辅助农业决策,以此达到规避风险、增产增收、管理透明等预期目标。 从农业生产环节来看,农业大数据可以利用传感器采集气候、土壤大数据,提供农户最佳化的栽种管理决策,协助农民有效管理其农地,并让农民从每一颗种子中提取最高的价值,降低农业成本。 从来农业整体走向来看,通过分析实时环境数据,可以得到农作物当前的长势、地块信息等;通过算法模型可以预测未来环境趋势走向,可以得到精确的未来气候走向、病虫害趋势等;通过分析环境数据整体走向,可以得到精确种植建议、管理指导。 运用农业大数据具体能为农业带来什么好处? 下面托普云农来为大家解析下: 精准生产——预测市场需求 我们经常会看到或听到农户农产品滞销,瓜果蔬菜贱卖或烂在地里的新闻,其实原因归咎于市场供需问题。同时,也会出现出现“蒜你狠”“姜你军”“豆你玩”的供小于求的情况。其实如果能把农业生产过程中的数据汇总起来,要想合理生产实现“供需平衡”并非难事。 比如说,今年安徽某农场葡萄产量高,在当地的市场需求量却很小。通过大数据数据采集发现山东某地葡萄的市场需求高,那么农场管理人就可以尽早联系山东地区的销货商,将葡萄售往山东地区。并且,农场主可以提前通过大数据平台采集的消费者需求报告,进行市场分析,提前规划生产,降低生产风险,帮助

大数据在农业中的应用(上传版)

大数据在农业中的应用 摘要:结合大数据系统的一般结构,介绍和对比了当前大数据领域在文件存储、数据处理和数据库领域的关键技术。分析了大数据的产生背景,简述了大数据的基木概念、典型的4“V”特征以及重点应用领域.通过各种技术的对比,得到了一些分析结果。农业数据具有容量大、关联性强、复杂多变等特点。大数据技术能从庞大的数据集合中寻找有价值的数据和知识。推动大数据技术在农业领域的实践和应用,对把握农业信息内在联系和规律意义重大。 关键词:大数据;数据分析;关键技术;农业;应用 随着移动互联网、物联网和云计算技术的迅速发展,开启了移动云时代的序幕,大数据(Big Data)也越来越吸引人们的视线。人们通过网络无障碍交流、交换信息和协同工作,互联网的出现缩短了人与人、人与世界之间的距离,整个世界连成一个“地球村”。与此同时,借助互联网的高速发展、高内存高性能的存储设备和存储介质的出现、数据库技术的成熟和普及,人类在日常学习、生活、工作中产生的数据量正以指数形式增长,呈现“爆炸”状态[1]。“大数据问题”(Big Data Problem)就是在这样的背景下产生的,成为科研学术界和相关产业界的热门话题,吸引着越来越多的科学家研究大数据带来的相关问题。 大数据的“大”不仅仅体现在数据的海量性,还在于其数据类型的复杂性。随着报表、账单、影像、办公文档等在商业公司中得到普遍使用,互联网上视频、音乐、网络游戏不断发展,越来越多的非结构化数据进一步推动数字宇宙爆炸。数据海量而复杂,这是对大数据的诠释。与传统的数据相比,大数据具有规模性(Volume)、多样性(Variety)、高速性(Velocity)和低价值密度(Value)的4V特点[2]。规模性和高速性是数据处理一直以来研究和探讨的问题,多样性和价值密度低是当前数据处理发展中不断显现出来的问题,而且在可以预见的未来,随着智慧城市、智慧地球等各种新设想的不断成为现实,上面的4种问题将会变得更加凸显,而且是不得不面对的问题。 处于发展中国家前列的中国,大数据的应用处于起步阶段。在工信部发布的物联网“十二五”规划中,把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出,其

大数据在智慧农业中的应用展望

大数据在智慧农业中的应用展望 概要:在大数据时代下,将智慧农业与大数据技术相结合,不仅使农业的生产方式得到了创新,而且资源利用率也获得了显著提升,使农业生产更加科学、更加现代化。。因此,本文将对大数据在智慧农业中研究与应用展望进行深入探讨,以供参考。 当前,为了解决人民群众的口粮问题,我国对于农业方面的投入持续增加。此外,随着信息化技术的发展,大数据时代已经悄然来临,对于农业工作者来说,其需要对大数据时代有着更加深入的理解,并要在智慧农业中增加大数据的应用力度,从而进一步加快我国智慧农业的发展步伐,提升农业生产水平,对加快我国智慧农业的发展步伐可起到十分积极的作用。 一、智慧农业概述 所谓智慧农业,指的是通过使用大数据处理分析技术,对各类信息数据进行整合,例如,生物信息、气候信息以及环境信息等,不仅可弥补以往专家系统的不足,而且可多角度、全方面地为农民的决策提供准确依据,有助于进一步提升农作物的产量,属于我国今后农业发展的重要方向。 二、大数据的概念与特征 在智慧农业中,大数据的作用不可替代。对于大数据来说,其不仅存在海量的数据信息,并且数据信息具有极高的应用价值。当前,随着云计算、互联网技术的逐步发展,智慧农业成为了我国农业现代化发展的关键一环。大数据的特征,即:1)体量大。在智慧农业中,存在着海量的数据信息。2)速度快。随着智慧农业的不断推进,数据信息的产生速度十分迅速。3)多样性。由于影响农作物产量的因素比较多,所以需要收集信息的种类也更多,更加多样。4)真实性。为了给决策者提供决策依据,农业数据必须要真实、可靠。5)价值巨大。大数据具有十分巨大的应用价值,所以需要不断地挖掘数据信息,为有价值的决策提供有力支撑。 三、智慧农业大数据类型

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