Características y aplicaciones del big data agrícola
Las características de big data agrícolas están en línea con las cinco características de big data, a saber, gran volumen de datos, velocidad de procesamiento rápida, diversos tipos de datos, Alto valor y alta precisión. Incluyendo el siguiente contenido:
(1) Desde una perspectiva de campo, con el campo agrícola como núcleo (que abarca la plantación, la silvicultura, la ganadería y otros subsectores), se expandirá gradualmente a los sectores relacionados upstream y Expansión de las industrias transformadoras (producción de piensos, producción de fertilizantes, producción de maquinaria agrícola, industria de matanza, industria procesadora de carne, etc.). ), e integra datos de contexto macroeconómico, incluidos datos estadísticos, datos de importaciones y exportaciones, datos de precios, datos de producción e incluso datos meteorológicos. (2) Geográficamente, toma los datos regionales nacionales como núcleo y se basa en los datos agrícolas internacionales como referencia efectiva;
Incluyendo no solo datos nacionales, sino también datos provinciales y municipales, e incluso datos a nivel de prefectura. , para una investigación regional precisa Proporciona una base; (3) En términos de granularidad, debe incluir no solo datos estadísticos, sino también información básica sobre entidades económicas agrícolas, información sobre inversiones, información sobre accionistas, información sobre patentes, información sobre importaciones y exportaciones, información sobre contratación. , información de medios, información de coordenadas GIS, etc.
(4) Desde una perspectiva profesional, debe implementarse paso a paso. En primer lugar, debemos crear recursos de datos profesionales en el campo agrícola y, en segundo lugar, debemos planificar paso a paso recursos de datos profesionales en diferentes campos, como datos de seguimiento profesional para especies ganaderas como cerdos, pollos de engorde, gallinas ponedoras, ganado vacuno, vacas lecheras y ovejas.