像农业这样的传统作业能够从大数据和剖析中看到最大的功率前进和改进。由于数据革新就在这儿。大数据和剖析有助于改进和改动现代世界的许多作业。这些技能最具影响力的就是对运营和财务活动供给具体和实时的见地。在农业范畴，这种工作正在表演。例如，农人正在运用数据来计算收成产值、肥料需求、本钱节约，乃至确认未来作物的优化战略。问题不在于这项技能能否会带来长处——它确实能够供给长处——而在于它是怎样完结这一政策的。以下是农业大数据改进运营的五种方法。 1、危险点评 一般来说，处理和规划团队一般获益于具体的危险点评陈述。到目前为止，这在农业范畴是很难完结的。当然，能够根据阅历采用特定行为，并且也会发作显着的效果，但数据驱动的危险点评供给的远不止这些。对于大数据，简直每个体系、抉择方案或工作都能够在危险剖析方案中加以考虑。每一个过错或潜在的阻止都能够阐明，不只要有恰当的解决方案，还要有预期的成果清单。农人能够坚信，采用行为不会销毁他们的全部作物。更重要的是，他们能够运用实时数据来确保危害保持在最低限度。 2、监控天然趋势 农业中的一个重要危险要素是那些人类无法控制的。例如，害虫和农作物疾病，以及像暴风雨或极点气候这样的天然灾祸相同，会销毁整个收成。在大数据出现之前，简直不或许猜想这样的工作。当然，有阅历的农人或许能够发现害虫问题的预兆，但到那时一般现已太晚了。 大数据和物联网监控技能能够盯梢这些工作，乃至能够完全猜想它们。通过将以前和现在的数据输入体系，并通过有用的算法提取见地，数据科学能够有用地猜想工作并前进未来的产值。这能够为农人和供给链利益相关方节约许多资金，一同有助于促进分销方式和供给。 
3、高级供给盯梢 在今天的农业中，农人一般要依托特定的供给商或合作伙伴，例如，他们或许会将最近收成的作物送到当地杂货店或连锁超市。不管谁是农业合作伙伴，都不或许准确知道一种特定作物的产值和收成时间，再加上顾客需求的改动，或许会导致严峻的供给问题。 大数据能够缓解供给链中出现的一些问题，只是是由于它对每季的作物和收成供给了更多的监控。这不只适用于培育这些作物的农人，也适用于供给链上的其他所有人，包括分销商、包装商、零售商等等。这些数据能够真正协助每个人为当时的展开做好准备，不管这些展开包括的数量多于或少于预期。 4、理想作物和顾客期望 假定春天和初夏即将来临，这是开始培育草莓的时节——与许多其他作物一同开始。在接下来的一年里，对草莓的需求远远低于前几个时节。农人不必将草莓填满整个地块，而是能够阐明需求下降的原因。当需求变高时，反过来也是如此。大数据使这一点达到了史无前例的高度。 农人能够准确地看到他们在以前一年中出产了多少，这对客户影响意味着什么，这是怎样影响供需联络的，乃至还能够知道怎样改进他们的运营。例如，他们能够在需求较低的时节削减作物培育来削减糟蹋，以节约资金和土地来培育代替作物。 5、数据驱动作业 大数据的另一个支持者是体系与外部渠道同步，以取得许多数据和见地。它与整个技能的互联和智能联接在一同。机器学习和算法工具能够规划成考虑任何数量的外部见地或信息。农人能够运用猜想建模技能来方案或采用相应的行为——考虑气候方式、顾客需求和趋势，乃至前史作业工作。这些数据将有助于农业范畴的人们了解周围世界怎样影响他们的事务。