农业大数据PPT (2)
大数据在农业领域的应用pptx
农业资源管理应用
1 2
农业水资源管理
通过大数据监测和分析，实现农业水资源的优化 配置和高效利用，缓解水资源短缺问题。
农业土地资源管理
利用大数据技术对土地资源进行动态监测和评估 ，合理规划土地利用，保护耕地资源。
3
农业劳动力资源管理
通过大数据分析，预测农业劳动力需求变化，为 农业劳动力资源的合理配置提供决策支持。
03
大数据在农业领域典型案例分析
精准种植案例分析
土壤与气候数据分析
通过收集土壤、气候等数据，利用大数据分析技术，为种植户提 供精准的种植建议，提高作物产量和品质。
智能农机装备应用
结合大数据和人工智能技术，实现农机装备的智能化、精准化作业 ，提高农业生产效率。
农业病虫害监测与预警
利用大数据技术对农业病虫害进行监测和预警，减少化学农药的使 用量，保障农产品质量安全。
农产品流通案例分析
农产品价格监测与预测
通过收集农产品价格数据，利用大数据分析技术，实现对农产品 价格的监测和预测，为农产品流通提供决策支持。
农产品质量安全追溯
结合大数据和物联网技术，实现对农产品生产、加工、流通等全过 程的质量安全追溯，保障消费者权益。
农产品产销对接
利用大数据技术对农产品产销信息进行匹配和对接，促进农产品产 销顺畅，提高农产品流通效率。
基于区块链技术的农产品追溯平台将实现对农产品生产、加工、运输、销售等全过程的透明 化管理和监控，保障农产品的质量安全和消费者的权益。
随着区块链技术的不断发展和应用，农产品追溯体系的功能和性能将不断提升，为农业生产 提供更加全面、精准、及时的服务。同时，区块链技术还将与物联网、大数据等技术进行深 度融合，构建更加完善的农产品质量安全监管体系。
农业大数据助力智慧农业建设PPT课件
数据分析与挖掘技术
统计分析方法
运用统计学方法对农业大数据进行描 述性、推断性分析，揭示数据内在规 律。
机器学习算法
应用机器学习算法对农业大数据进行 分类、回归、聚类等分析，挖掘潜在 价值。
深度学习技术
利用深度学习技术对图像、语音等非 结构化农业大数据进行分析和挖掘。
可视化分析技术
运用数据可视化技术对分析结果进行 直观展示，为决策者提供有力支持。
数据量大、类型多、处理速度快、 价值密度低。
农业大数据来源
包括农业生产环境数据、农业生物 数据、农业遗传资源数据等。
智慧农业建设目标与愿景
01
02
03
智慧农业定义
利用物联网、云计算、大 数据等现代信息技术，实 现农业生产全过程的智能 化管理和控制。
智慧农业建设目标
提高农业生产效率、降低 生产成本、保障农产品质 量安全、促进农业可持续 发展。
当前智慧农业领域缺乏统一的技术标准和规范，导致不同系统、不同设备之间的数据互通和共享存在障碍。
规范制定滞后
随着技术的快速发展，智慧农业相关规范和标准的制定相对滞后，无法满足实际需求，制约了智慧农业的进一步 发展。
人才队伍培养与引进问题
人才短缺
智慧农业涉及多学科交叉，需要具备农业、信息技术、数据科学等背景的专业人才，目前这类人才相 对短缺。
农业资源环境监测与保护
利用大数据技术对农业资源环境进行实时监测和数据分析，为政府和企业 提供农业资源利用和环境保护的决策支持。
通过大数据分析，发现农业资源环境的变化趋势和潜在问题，提出针对性 的保护措施和建议。
结合遥感技术和地理信息系统，实现农业资源环境的空间分析和可视化展 示，提高决策的科学性和准确性。
2024版智慧农业大数据解决方案课件pptx
•智慧农业概述•大数据技术基础•智慧农业大数据解决方案设计•智慧农业大数据应用实践目录•智慧农业大数据挑战与对策•总结与展望定义发展趋势国内外智慧农业现状分析国内现状国外现状大数据在智慧农业中应用前景生产环节应用经营环节应用管理环节应用服务环节应用大数据概念及特点大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级别以上的数据。
大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据处理要求实时或准实时响应，以满足业务需求。
大数据中蕴含的价值信息往往稀疏，需要通过数据挖掘和分析才能发现。
数据量大数据类型多样处理速度快价值密度低大数据处理流程与关键技术01020304数据采集与预处理数据存储与管理数据处理与分析数据可视化与应用农业环境监测精准农业农业科研农业市场预测大数据在农业领域应用案例解决方案目标与原则01020304数据采集数据传输数据存储030201数据采集、传输和存储方案设计数据处理、分析和挖掘方法选择数据预处理数据分析数据挖掘基于大数据的土壤、气象等条件分析，为农作物提供精准的种植建议。
利用遥感技术、无人机等获取实时数据，对农作物生长状况进行监测和预警。
结合智能灌溉、精准施肥等技术，实现农作物生长的精准管理，提高产量和品质。
利用大数据技术对养殖环境、饲料配方等进行分析，提供个性化的养殖管理方案。
通过实时监测养殖环境的变化，及时调整养殖策略，确保养殖过程的顺利进行。
结合智能饲喂、疾病预警等技术，提高养殖效率，降低养殖成本。
利用大数据技术对农业资源环境进行监测和分析，为农业生产提供科学依据。
结合遥感技术、GIS等技术手段，对农业资源环境进行动态监测和评估。
通过数据挖掘和分析，发现农业资源环境的变化趋势和潜在问题，提出相应的应对措施。
农业资源环境监测应用实践结合物联网、二维码等技术手段，实现农产品信息的快速采集和共享。
通过数据挖掘和分析，发现农产品质量安全隐患和潜在问题，保障消费者的权益和安全。
利用大数据技术对农产品生产、加工、流通等环节进行全程追溯。
农业大数据PPT-(2)
一、农业大数据时代
季节性
地域性
多样性
数据及时
周期性
关联性强
大数据量
现代农业特点
分类杂多
数据无处不在
数据无时不有
大数据时代，随着硬件设备发展，计算机计算能力的提高，互联网的崛起，数据呈现疯狂增长。
根据不完全统计，现代中国农业每年产生8000pb的数据存储。 其中：农业资源数据3500pb 农业生产数据2500pb 农业市场数据1000pb 农业管理数据1000bp
一、农业大数据时代
二、总体思路
问题5
问题4
问题3
问题1
问题2
存在问题
二、总体思路
信息资源管理系统数据管理融合服务
信息库
分类
数据集
数据元
关联
汇聚
切分
转换
视图类
视图
关联
服务类
服务描述
申请
授权
调度监控
汇聚
录入
导入
Web服务
导出
数据查询
下载
推送
订阅
数据集授权
字段授权
数据范围授权
敏感信息屏蔽
统计分析
系统：从专业到综合 系统建设从传统的各专业建设向综合的应用服务系统建设转变。将企业与行业的各项数据进行整合；将信息管理、业务管理、统计分析、数据挖掘等管理职能整合；才能保障挖掘与分析的结果时效性。
数据：从封闭到共享 从以往各系统独立采集处理数据向统一数据采集、处理转变。建立统一的数据采集平台和数据服务平台，通过规范的接口提供给各个应用功能使用。提行业可用用数据的可控性和可靠性，并对多专业、多维度的数据进行关联分析，支撑未来业务发展。
一、农业大数据时代
现代农业大数据解决方案课件
企业
科研机构 合作社
益农信息社 农户
其他
ITV PC 手机
智慧农业服务云门户
云
应
开
综合管
农业生
网络化
精准化生
农副产品
跨界农业
运营支撑管理系统
用
放
理系统
产经营
服务
产
溯源
服务
（12316……）
平
海量离线数据分布式存储框架（HDFS）
批量实时数据分布式存储框架（REDIS/SPARK）
大
台
大数据实时处理 / 大数据离线处理
01 现代农业概况分析
传统农业
温度、湿度 、CO2、氧 气、光照等
传感器
演进
现代农业大数据解决方案
现代农业
补光设备
自动喷水装 置
01 现代农业概况分析
• 现代农业采用各类型传感设备（视频探头，温度、湿度、CO2、氧气、光 照等传感器）便利了农业智能生产管理，同时创造了越来越多的传感数据 ；
• 农业传感数据存储占用海量资源，但却缺乏大数据应用服务，数据资源无 法更好为民服务；
02大数据助力智慧为农——农业大数据舆情分析
食品安全热搜风云图
国民最关注的农业问题
应用示例
现代农业大数据解决方案
02大数据助力智慧为农——中小农创业贷款风险管控
人口基础属性：
年龄
居住地
性别
家庭状况
婚姻状况
身份证
籍贯
血型
金融标签关联：
支付渠道
信用卡
消费频次
消费档次
消费商户
消费地址
消费行为刻画：
客户等级
大千生 态园
婺源油 菜花
农业行业农业大数据分析与精准农业方案
农业行业农业大数据分析与精准农业方案第一章农业大数据概述 (3)1.1 农业大数据的定义与特点 (3)1.2 农业大数据的发展历程 (3)1.3 农业大数据的应用领域 (3)第二章数据采集与处理技术 (4)2.1 数据采集方法 (4)2.2 数据预处理 (4)2.3 数据存储与管理系统 (5)第三章农业生产环境监测 (5)3.1 气象数据监测 (5)3.1.1 气象数据的重要性 (5)3.1.2 气象数据监测方法 (5)3.1.3 气象数据应用 (6)3.2 土壤数据监测 (6)3.2.1 土壤数据的重要性 (6)3.2.2 土壤数据监测方法 (6)3.2.3 土壤数据应用 (6)3.3 水资源数据监测 (6)3.3.1 水资源数据的重要性 (6)3.3.2 水资源数据监测方法 (6)3.3.3 水资源数据应用 (7)第四章农业病虫害监测与防治 (7)4.1 病虫害数据采集与分析 (7)4.1.1 数据采集 (7)4.1.2 数据分析 (7)4.2 防治策略制定 (8)4.2.1 综合防治策略 (8)4.2.2 精准防治策略 (8)4.3 防治效果评估 (8)4.3.1 防治效果指标 (8)4.3.2 评估方法 (8)第五章农业种植管理 (9)5.1 作物种植数据采集 (9)5.2 作物生长监测与预测 (9)5.3 种植结构调整与优化 (9)第六章农业市场分析与预测 (10)6.1 市场数据采集与处理 (10)6.1.1 数据来源 (10)6.1.2 数据处理 (10)6.2 市场需求预测 (11)6.2.1 预测方法 (11)6.2.2 预测指标 (11)6.2.3 预测流程 (11)6.3 市场价格预测 (11)6.3.1 预测方法 (11)6.3.2 预测指标 (11)6.3.3 预测流程 (11)第七章农业产业链管理 (11)7.1 产业链数据采集与分析 (12)7.1.1 数据采集 (12)7.1.2 数据分析 (12)7.2 产业链优化策略 (12)7.2.1 生产环节优化 (12)7.2.2 加工环节优化 (12)7.2.3 销售环节优化 (13)7.2.4 政策与法规优化 (13)7.3 产业链协同发展 (13)7.3.1 建立产业链协同发展机制 (13)7.3.2 实施产业链协同发展项目 (13)第八章农业政策分析与决策支持 (13)8.1 政策数据采集与处理 (13)8.1.1 数据来源 (13)8.1.2 数据处理方法 (14)8.2 政策效果评估 (14)8.2.1 评估方法 (14)8.2.2 评估指标 (14)8.3 决策支持系统 (14)8.3.1 系统架构 (14)8.3.2 系统功能 (14)8.3.3 系统应用 (15)第九章精准农业技术与装备 (15)9.1 精准农业技术概述 (15)9.2 精准农业装备应用 (15)9.3 精准农业发展趋势 (16)第十章农业大数据与精准农业融合 (16)10.1 农业大数据与精准农业的关联性 (16)10.2 农业大数据在精准农业中的应用 (17)10.2.1 农田土壤监测 (17)10.2.2 作物生长监测 (17)10.2.3 农业气象监测 (17)10.2.4 农业市场分析 (17)10.3 未来发展趋势与挑战 (17)10.3.1 发展趋势 (17)10.3.2 挑战 (17)第一章农业大数据概述1.1 农业大数据的定义与特点农业大数据是指在农业生产、加工、流通、消费等环节中产生的海量、多样、动态的数据集合。
大数据智慧农业解决方案解决方案PPT
1 . 现状分析
传统农业
人工管理，缺乏有效的技术手段采集农作 物生长环境参数：采用手工控制实现对灌 溉、水帘、遮阳网、抽风机等的控制，耗 费人力、耗费时间、出错率比较高。
01
智慧农业
传感数据多样；集传感、存储、分析、联 动与一体；实现远程监测和控制；智能数 据处理；多样化报警方式。
农业发展的国际现状
以色列：
一个农业资源极度匮乏的国家，却一直在创造全球领先的农业奇迹。 滴灌技术：节约用水，提高灌溉效率； 计算机控制技术：通过传感技术完成监视工作，并联动控制灌溉等控制功能，精密， 可靠，节省人力； 农业订单管理技术：农业网络窗口展示，农民足不出户完成产品订单。
荷兰：
世界农业经济最蓬勃的国度之一，其主导产业为农业 。 大力发展设施农业，目前荷兰玻璃温室占世界的1／4以上 ； 将现代工程技术、生物技术和信息技术综合应用于设施农业 ； 建立植物工厂，以工厂化方式生产蔬菜、食用菌、花木等。
步。做好了心里準备我再次上战场，我战战兢兢的身怕 一不小心又做错了，因此走起路来很不自在，就连说话
虽然不再如此的抖但却显得很不自然0，2 一个字一个字读智慧农业信息化
的很慢，根本不像平常的我！于是我又再次被老师请了 下去，在一次一次反复上上下下同学们也大概觉得厌烦
了，我也很尴尬。因为我一个运动员0代3 表使得各班的旗成功案例分享
手必须跟着我一起练；因为我不敢跨出这一步使得老师 必须重复的教导我。练习多次后，我也渐入佳境。一次
比天一 ，次来做自得各还个好地，区老的师嘉也宾就还放心许多0了4 。到了运动会当我们的优势
05
智慧投资方案
过渡页
有家长人群众多，我很怕出错，我的手脚便又不自觉的 抖了起来，在老师的安抚下我才渐渐没那么的紧张。轮 到我宣誓了，我拿着麦克风走到台，一切看似顺利，正 当要鬆一口气时，我做了一个天大的错，我忘记请班旗 手以及运动员起立，还是校长提醒我我才发现的！我当 下整个脸红不知该如何示好，后还是想尽办法努力把他 读完了！这次的经验算是我遇过尴尬的事了，平常在父
农业大数据助力智慧农业建设PPT课件
技术成熟度
★★★★☆
技术成熟度
★★★☆☆
技术成熟度
★★★☆☆
技术成熟度
★★☆☆☆
技术成熟度
★☆☆☆☆
技术成熟度
★★★☆☆
大数据正在带来一场生活、工作与思维的大变革
大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜 让我们能够感觉宇宙，显微镜让我们能够观测微生物 一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方 式，成为企业新发明和新服务的源泉，而更多的改变 正蓄势待发⋯⋯
“互联网+农业”什么样？
• “互联网+管理=效率政府”，政府在农业管理及服务方式的改变。 • “互联网+土地与资源=规模效益”，土地与资源数据化利于土地和资源的规模化开发
和利用。 • “互联网+生产=精准农业”，标准化生产、成本低、品质好，信息透明利于价值提升。 • “互联网+经营=扁平流通”，去中间化，信息对称、买卖公平、农民和消费者都受益。 • “互联网+农民和企业=新兴力量”，社会资源整合，专业化服务与分工。 • “互联网+精准扶贫=脱贫奔小康”，实施电商扶贫，发展互联网金融，升级扶贫工作
现状
• 3000家以上农产品垂直电商牺牲了！淘宝、JD、顺丰优选、本来生活烧钱 换不来成功！
• “小而美”的成功启示——生鲜农品特性决定了必须要有创新的发展模式
智慧农业：让生态和谐、让从业者赚钱、让消费者享受更高品质的农产品
10
什么是智慧农业？
大数据
地理
互联网
信息
智慧
+
农业
物联 控制
云计算
智慧农业就是将互联网+、大数据、云计算、物联 网、移动互联、音视频、3S、无线通信及专家智慧 与知识运用到传统农业中去，使传统农业更具有 “智慧”，让数据发挥价值，让决策更科学。
农业大数据与信息资源共享培训课件
• 汪洋副总理两次批示：“中国作为农业大国要想在全球 合理的配置资源，建立自己的数据调查分析系统非常必 要，争取在十三五规划中先明确要做此系统”“全球农 业数据调查分析系统是重大的农业基础设施建设。要以 共享促共建，攻坚克难，推动目标实现”。
农业大数据 行数据共享和交换
价值能化、经营网络化
、管理高效化、服务便捷化的能
力和水平，全面建成全球农业数 据调查分析系统。
2020年底前，实现部 省农业行政主管部门数据
集向社会开放，实现农业
农村历史资料的数据化、
数据采集的自动化、数据
使用的智能化、数据共享
的便捷化
44.6%
农科院
5
73
11.6%
水科院
43
6.8%
信息中心
19
3.0%
全国畜牧总站
农业部业务系统数量272
84
30.9%
农科院
6
33
12.1%
水科院
26
9.6%
信息中心
16
5.9%
10
3.7%
全国畜牧总站
疫控中心
旧系统特点：边界有限，目标明确，责 任清晰，开发简单，标准各异，共享困难。
提升公共服务能力、集中“供热能力”： “修路”、 “架桥”，开辟“航线”，实 现资源共享、业务协同。
中办、 国办
各司 局
直属 单位
派出 机构
中办、 国办
数据资源共享平台—— 113G
建设目标
一个基本农情 动态数据库
一套农业部政务 信息资源目录
汇聚农业基础信息、政务基础信息、种植、畜牧、兽医、 种子、农产品质量安全、渔业渔政、农村经营管理、农 业科技、农产品加工、农业农村政策法规、农垦经济、 农业机械化、农产品市场和综合信息、部委涉农信息等 17类资源，协调气象、进出口、涉农企业和统计信息， 搭建基本农情动态数据库框架。 建立农业部统一的政务信息资源目录框架，为政务内网、 政务外网信息资源共享提供支持。
农业大数据
数据应用智能化
农业大数据是指在农业 生产、经营、管理、服 务等各个环节所产生的 海量数据，包括结构化 、半结构化和非结构化 数据。
随着物联网、云计算、 人工智能等技术的不断 发展，农业大数据的采 集、存储、处理和分析 能力不断提升，呈现出 以下发展趋势
除了传统的农业气象、 土壤、作物等数据外， 还包括农机作业、农业 市场、农产品质量安全 等方面的数据。
05
农业大数据可视化展示与传播途 径
数据可视化基本原理及工具介绍
数据可视化基本原理
将数据映射为图形元素，利用视觉感知能力帮助用户理解数据。
常用数据可视化工具
Excel、Tableau、Power BI、D3.js等。
农业大数据可视化案例分析
农业气象数据可视化
利用GIS技术将气象数据叠加到地图上，直观展示各地区气象条件 对农业生产的影响。
响力。
农业科技园区
在农业科技园区建立农业大数据展示 中心，向农民和农业企业推广农业大
数据技术和应用。
学术会议
参加国内外农业大数据相关学术会议 ，与同行专家交流研究成果和应用经 验。
网络媒体
利用互联网和社交媒体等网络渠道传 播农业大数据知识和技术，提高公众 对农业大数据的认知度。
06
农业大数据在精准农业中的应用 实践
农业物联网数据
通过农业物联网设备，如智能灌溉系 统、农业机器人等，收集农业生产过 程中的实时数据。
数据清洗与预处理技术
数据去重与筛选
针对采集到的重复或无效数据，进行去重和筛选操作，保证数据的准 确性和有效性。
数据转换与标准化
将不同来源、不同格式的数据转换为统一的数据格式和标准，便于后 续的数据分析和挖掘。
农业大数据
农业大数据一、引言随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今世界不可或缺的重要资源。
农业作为国民经济的基础产业，也开始借助大数据的力量，实现从传统农业向现代农业的转变。
农业大数据的应用，不仅提高了农业生产效率，还为农业科学研究提供了强大的支持。
本文将就农业大数据的来源、作用、技术应用场景、发展趋势、面临的挑战与对策等方面进行深入探讨。
二、农业大数据的来源农业物联网数据：通过各种传感器和设备收集到的农田环境信息，如温度、湿度、光照、土壤养分等。
遥感数据：利用卫星或无人机遥感技术获取的土地、植被等信息。
农业气象数据：通过气象站收集到的气候信息，如降雨、风速、气温等。
农业生产管理数据：包括种植面积、品种、施肥、灌溉、病虫害防治等信息。
农产品市场数据：包括价格、供需关系、交易量等市场动态信息。
三、农业大数据的作用提高农业生产效率：通过对农田环境的实时监测和数据分析，可以优化农业生产管理，提高产量和品质。
降低生产成本：通过精准的种植和施肥，减少不必要的投入，降低生产成本。
增强抗风险能力：利用大数据分析市场动态，可以合理安排种植结构，规避市场风险。
促进农业科技创新：大数据为农业科研提供了丰富的数据资源，有助于新品种培育、栽培技术改进等方面的研究。
提升农产品安全：通过数据追溯，可以全程监控农产品生产过程，保障食品安全。
四、农业大数据技术应用场景智能农业：利用物联网技术和传感器实时监测农田环境，实现智能化管理。
精准农业：通过GPS定位和大数据分析，精确控制农田的水肥管理、播种、收割等作业。
农产品质量安全追溯：利用大数据技术建立追溯体系，实现农产品从生产到消费的全过程监控。
农业市场预测：通过分析农产品市场数据，预测价格走势和供需关系，指导生产和销售。
农业科研：利用大数据进行基因组学、植物生理学等方面的研究，推动农业科技创新。
五、农业大数据的发展趋势数据整合与共享：未来农业大数据的发展将更加注重数据整合与共享，打破数据孤岛，实现跨部门、跨领域的数据融合。
农业大数据(2)
农业大数据（二）：大数据在农业中的应用与挑战一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据作为一种新兴产业，正逐渐渗透到各个领域，农业也不例外。
农业大数据是指运用大数据技术，对农业生产、经营、管理和服务等方面产生的海量数据进行采集、存储、处理、分析和应用的过程。
农业大数据的应用有助于提高农业生产效率、降低成本、改善生态环境、促进农业可持续发展。
本文将从农业大数据的应用领域、技术支撑、发展现状、挑战及对策等方面进行探讨。
二、农业大数据的应用领域1.农业生产：通过收集气象、土壤、水分、病虫害等数据，结合大数据分析技术，为农民提供精确施肥、灌溉、病虫害防治等决策支持，实现农业生产智能化。
2.农业经营：利用大数据分析农产品市场供需、价格波动等信息，为农民和企业提供市场预测、经营决策支持，提高农业经营效益。
3.农业管理：通过对农业生产、经营、资源环境等数据的整合与分析，为政府部门提供决策依据，实现农业产业政策、规划、监管的智能化。
4.农业服务：利用大数据技术，为农民提供农业科技、市场信息、政策法规等综合信息服务，提高农业服务水平。
5.农业金融：通过对农业产业链各环节的数据分析，为金融机构提供信贷、保险等风险评估和决策支持，降低农业金融风险。
三、农业大数据的技术支撑1.数据采集与传输：利用物联网、传感器、无人机等技术，实现对农业生产现场数据的实时采集和传输。
2.数据存储与管理：采用云计算、分布式存储等技术，对海量农业数据进行高效存储和管理。
4.数据可视化：通过数据可视化技术，将农业数据以图表、地图等形式直观展示，便于用户理解和应用。
四、农业大数据发展现状与挑战1.发展现状：近年来，我国农业大数据发展迅速，政策支持力度不断加大，各类农业大数据平台和应用不断涌现。
但在数据采集、处理、分析等方面仍存在一定差距。
2.挑战：（1）数据资源分散：农业大数据涉及多个部门和领域，数据资源分散，缺乏统一的数据标准和规范。
（2）数据质量不高：农业数据采集手段和技术相对落后，数据质量参差不齐，影响数据分析结果的准确性。
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一、农业大数据时代
大数据时代，随着硬件设备发展，计算机计算能
力的提高，互联网的崛起，数据呈现疯狂增长。 季节性 现代农 业特点 大数据量 地域性 多样性 周期性
分类杂多
数据及时
关联性强
数据无处不在
数据无时不有
一、农业大数据时代
根据不完全统计，现代中国农业每年产生8000pb的数
据存储。 其中：农业资源数据3500pb 农业市场数据1000pb 农业生产数据2500pb 农业管理数据1000bp
Web 服务器
①前端层 – Web访问层 ESX
Xen 系统级 虚拟化
灵活 Linux/Windows/Solaris x86
Linux/Windows/Solaris x86 Linux/Windows/Solaris x86
应用服务器
XVM – 应用服务 ②中间层 Windows Server Virtualization
二、总体思路
数据建模 视图建模 服务管理 数据融合
信息库
视图类
服务类 服务描述
关联
信息 资源 管理 系统
数据 管理 融合 服务
分类
视图 申请
汇聚
数据集
关联 授权
切分
数据元
数据录入
汇聚
调度监控
数据授权
转换
录入
数据查询
导入
Web 服务
导出
数据集 授权
字段授 权
数据范 围授权
敏感信 息屏蔽
统计分析
数据 查询
建设任务
基于现状，优先满足紧迫需求，建立目标框架的3-5年规划
管控体系
规划、建设、应用、维护、评估管理框架
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四、建设任务
系统构建模型 NGOSS模型
TMF eTOM 现状分析 参考案例
业务框架
分 析 过 程
应用框架
TMF TAM
信息框架
TMF SID
技术框架 IT管控体系 生命周期 NGOSS
终端客户端
主机虚拟化
应用级 虚拟化
产品 终端层 – 使用层
Thinstall Virtual OS
平台支持
X86 X86 X86 X86 X86 X86 X86 HP RISC/Itanium
简单
操作系统
Windows Server Virtualization
Windows Linux/Windows
数据服务
五、建设前景
架构：从分散到统一
各系统的技术架构从以往的各专业分散搭建向统一构架转变。从整个系统角度 统一考虑硬件（存储、备份），数据采集（平台、接口、总线），以及上层应用呈 现，才能满足应用本身的变动而不用耗费大量人力物力。
系统：从专业到综合
系统建设从传统的各专业建设向综合的应用服务系统建设转变。将企业与行业 的各项数据进行整合；将信息管理、业务管理、统计分析、数据挖掘等管理职能整 合；才能保障挖掘与分析的结果时效性。
根据数据分析提供 销售依据
数据分析
销售系统
大数据
综合服务
生产系统
根据数据分析提供 仓储依据
仓储系统
根据数据分析提供 生产依据
2016年6月1日
数据：从封闭到共享
从以往各系统独立采集处理数据向统一数据采集、处理转变。建立统一的数据采集 平台和数据服务平台，通过规范的接口提供给各个应用功能使用。提行业可用用数据的 可控性和可靠性，并对多专业、多维度的数据进行关联分析，支撑未来业务发展。
五、建设前景
从数据的使用特点， 验证数据分析模式 切实可行，模式规 范有效，为企业提 供依据
三、总体规划
企业历史信息资源的整合与利用
行业历史信息资源的整合与利用 系统将为销售、生产、仓储等提供数据支撑 为领导决策提供数据依据
数据分析与决策 企业历史数据管理 销售
综合业务数据处理
生产
行业历史数据管理 生产数据管理
17
仓储
四、建设任务
业务框架：内外部环境、职能部门业务目标、管理对象、工作 任务、组织结构、管理体系、与外部门接口工作 应用框架：目标应用系统划分、应用功能模块、内外部接口 建设框架 信息框架：数据模型体系和数据质量管理体系，包括企业生产 数据、行业历史信息数据、其它有效的数据 技术框架：网络/主机/存储/系统软件/中间件/应用软件技术架 构与公共要求/COTS软件评估
输入
云平台
分布式存储 系统虚拟化 网络
大数据核心
三、总体规划
• 数据采集
应用系统
• 行业预警 • 信息交互 • 流程化办公
• 信息统计 • 业务统计 • 多维度分析 • 决策支持
综合分析系统
综合管理系统
• 资源统一管理 • 应用统一管理 • 安全统一管理 • 流程统一管理
三、总体规划
信息资源库
• 企业信息库 • 数据资源管理 • 数据整合处理 • 数据导出管理 • 历史数据管理 • 数据备份恢复 • 行业登记 • 行业基础数据管理 • 行业在线业务 • 行业预警 • 原材料数据
TMF TNA/TSA
建设 方案
19
四、建设任务
企业级应用 内部数据私有 面向公众开放数据
标 准 规 范 与 安 全 保 障 体 系
业务入口
数据服务
运
现有数据
企业历史数据 行业历史数据
维
统 一 的 安 全 保 障 体 系
统 一 标 准 规 范 流 程 体 系
生产数据
管 理 体 系
历史数据
xml xml xml
机构
用户
用户组
对表授权
对字段授权
安全核心
对数据范围 授权 敏感数据屏 蔽规则
二、总体思路
云管理
数据挖掘 云服务
智能决策 行业生产分析预判 系统监控
资源调度
数据中心 数据并行处理（Hadoop) 并行算法设计 资源管理
数据 挖掘
数据管理 系统 信息资源库
输出
算法组件调度 数据汇集 计算任务调度 资源安全
安全
Windows, Linux, etc Linux
数据库服务器
硬件 虚拟化
③后端 – 数据库
NPAR
KVM(Linux)
可伸缩 HPUX/Linux/Windows
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四、建设任务
企业
数据中心 应用服务器 数据发布 中心
行业
因特网
销售
生产
仓储
........
四、建设任务
采用SOA体系架构，通过构建通用集成平台，抽象封装业务服务及数据应
气象数据 环境数据 生物数据 农业数据
一、农业大数据时代
大数据时代，到底能给农业带来了什么？
大数据时代，还需要大量人工统计？
一、农业大数据时代
大数据农业对传统农业的数据数据采集与分析体
系产生了巨大的挑战。
从数据采集，标准制定，数据清洗，数据分析， 数据挖掘，数据展示等多方面要做人工处理到智能化 处理的过度。 有了优质的数据依据，就可以从行业流程，行业 知识，辅助决策中发现行业的更大潜力与价值。
二、总体思路
存在问题 问题1
各种资源依靠人力管理，导致信息难以集中与统筹安排使用
问题2
各类统计分析服务、应用信息化程度不足，无法提供有利行业支撑
问题3
统计分析信息化程度不高，无法为领导提供其它决策支撑
问题4
缺乏多方面信息与资料的安全备份管理，易损坏，易丢失，易窃取
问题5
有关管理部门业务人力成本居高不下
2016年6月1日
一、农业大数据时代
二、总体思路 三、建设规划
四、建设任务
五、建设前景
一、农业大数据时代
大数据，是近几年用来定义大信息量时代对于传
统行业汇聚的数据多样性的一种描述，并不是简单的
数据汇总，而是通过现有计算机技术对海量数据进行 分析与挖掘，从而提供更强的决策数据依据、洞察行 业本身存在的业务和流程优化能力，来适应快速、高 增长率和多样化的行业资产。
适配器
适配器
数据共享、清洗、整理a挖掘平台
xml
适配器
适配器
销售数据
仓储数据
原材料数据 流程管理数据 ···
生产工艺数据
信息化统一服务平台
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四、建设任务
通过IT信息化技术实现三层应用架构，实现安全性、可伸缩的解决方案 通过服务器级应用扩展为不同的应用提供了良好的性能及扩展性
第一层：Web服务器，通过负载均衡等技术实现系统的性能和扩展性 第二层：应用服务器，通过分区技术和自定义组件来实现系统的高可用性和扩展性 第三层：数据服务器，通过分区技术实现系统的高性能和扩展性
企业应用系统
• 政策信息库
• 综合分析库 • 管理信息库 • 安全数据库
• 基础数据库
综合管理系统
• 企业资料管理 • 行业信息管理 • 行业预警设定 • 线上业务设定 • 行业数据监管 • 公共数据接口管理 • 系统用户管理 • 企业用户管理 • 企业应用授权 • 日志管理
综合分析系统
• 行业现状分析 • 行业历史分析 • 行业统计分析 • 行业历史评价 • 销售数据分析 • 仓储数据分析 • 生产数据评估 • 原材料使用评估
一、农业大数据时代
大量的数据如何使用？
数据库
基础数据库
业务数据库 查询数据库 …….数据库 …….数据库 …….数据库
一、农业大数据时代
大数据农业对传统农业的数据数据采集与分析体
系产生了巨大的挑战。
从数据采集，标准制定，数据清洗，数据分析， 数据挖掘，数据展示等多方面要做人工处理到智能化 处理的过度。 有了优质的数据依据，就可以从行业流程，行业 知识，辅助决策中发现行业的更大潜力与价值。