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編譯：驕陽

像農業(yè)這樣的傳統(tǒng)行業(yè)可以從大數據和分析中看到最大的效率提升和改進。因為數據革命就在這里!

大數據和分析有助于改善和改變現(xiàn)代世界的眾多行業(yè)。這些技術最具影響力的就是對運營和財務活動提供詳細和實時的見解。在農業(yè)領域，這種事情正在上演。

例如，農民正在使用數據來計算收獲產量、肥料需求、成本節(jié)約，甚至確定未來作物的優(yōu)化策略。

問題不在于這項技術能否會帶來好處——它確實能夠提供好處——而在于它是如何實現(xiàn)這一目標的。以下是農業(yè)大數據改善運營的五種方式。

1、監(jiān)控自然趨勢

農業(yè)中的一個重要風險因素是那些人類無法控制的。例如，害蟲和農作物疾病，以及像暴風雨或極端天氣這樣的自然災害一樣，會毀掉整個收成。在大數據出現(xiàn)之前，幾乎不可能預測這樣的事件。當然，有經驗的農民也許能夠發(fā)現(xiàn)害蟲問題的征兆，但到那時通常已經太晚了。

大數據和物聯(lián)網監(jiān)控技術可以跟蹤這些事件，甚至可以完全預測它們。通過將過去和現(xiàn)在的數據輸入系統(tǒng)，并通過有效的算法提取見解，數據科學可以有效地預測事件并提高未來的產量。這可以為農民和供應鏈利益相關方節(jié)省大量資金，同時有助于促進分銷模式和供應。

大數據推動了現(xiàn)代技術在該領域的融合。無人機可以用來飛越和評估田地模式，然后，可以對收集到的數據進行分析，以獲得有用的見解，例如，也許今年某一區(qū)域的土地侵蝕需要處理。

或者，物聯(lián)網傳感器可以遠程跟蹤和監(jiān)控農田和植物。

2、高級供應跟蹤

在今天的農業(yè)中，農民通常要依靠特定的供應商或合作伙伴，例如，他們可能會將最近收獲的作物送到當地雜貨店或連鎖超市。無論誰是農業(yè)合作伙伴，都不可能準確知道一種特定作物的產量和收獲時間，再加上消費者需求的變化，可能會導致嚴重的供應問題。

大數據可以緩解供應鏈中出現(xiàn)的一些問題，僅僅是因為它對每季的作物和收獲提供了更多的監(jiān)控。這不僅適用于種植這些作物的農民，也適用于供應鏈上的其他所有人，包括分銷商、包裝商、零售商等等。這些數據可以真正幫助每個人為當前的進展做好準備，無論這些進展包含的數量多于或少于預期。

3、風險評估

一般來說，管理和規(guī)劃團隊通常受益于詳細的風險評估報告。到目前為止，這在農業(yè)領域是很難實現(xiàn)的。當然，可以根據經驗采取特定行動，而且也會產生明顯的效果，但數據驅動的風險評估提供的遠不止這些。

對于大數據，幾乎每個系統(tǒng)、決策或事件都可以在風險分析計劃中加以考慮。每一個錯誤或潛在的障礙都可以解釋，不僅要有適當的解決方案，還要有預期的結果清單。農民可以確信，采取行動不會毀掉他們的全部作物。更重要的是，他們可以使用實時數據來確保損害保持在最低限度。

4、理想作物和消費者期望

假設春天和初夏即將來臨，這是開始種植草莓的季節(jié)——與許多其他作物一起開始。在接下來的一年里，對草莓的需求遠遠低于前幾個季節(jié)。

農民不必將草莓填滿整個地塊，而是可以解釋需求下降的原因。當需求變高時，反過來也是如此。大數據使這一點達到了前所未有的高度。

農民可以準確地看到他們在過去一年中生產了多少，這對客戶影響意味著什么，這是如何影響供需關系的，甚至還可以知道如何改善他們的運營。例如，他們可以在需求較低的季節(jié)減少作物種植來減少浪費，以節(jié)省資金和土地來種植替代作物。

5、數據驅動行業(yè)

大數據的另一個支持者是系統(tǒng)與外部平臺同步，以獲得大量數據和見解。它與整個技術的“互聯(lián)”和智能連接在一起。

機器學習和算法工具可以設計成考慮任何數量的外部見解或信息。農民可以使用預測建模技術來計劃或采取相應的行動——考慮天氣模式、消費者需求和趨勢，甚至歷史行業(yè)事件。這些數據將有助于農業(yè)領域的人們了解周圍世界如何影響他們的業(yè)務。

他們應該種什么?什么時候種?他們可以期待什么收益?價格上漲了嗎?這對收益有何影響?

這一切都是為了創(chuàng)造一個協(xié)作的、數據驅動的行業(yè)，以新的創(chuàng)新方式運作，而不是遵循過去利用經驗的策略。這樣做的好處是，我們不必消除傳統(tǒng)策略來為數據驅動的解決方案讓出空間。事實上，我們可以將這一切結合起來，創(chuàng)造一個迄今為止最有效、最成功的運營方式。