农业大数据应用需求与数据来源错位问题及其对策研究

唐光海，曾 慧

(1.渭南师范学院东盟博仁财经学院，陕西渭南 714099；2.西安财经学院商学院，陕西西安 710123)

大数据是指数据规模特别巨大，无法在一定时间范围内使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合[1]，是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。大数据有五大特征，分别为规模化(volume)、多样性(variety)、高速率(velocity)、价值(value)和真实性(veriety)[2]。

农业大数据是利用大数据的理念、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，利用大数据的理论和技术在农业领域开展的应用与实践[3]。农业大数据除了具备大数据的五大特征外，还具备以下特征：农业大数据无所不在(泛在性)；农业大数据呈规律性变化(周期性 )；农业大数据呈现地域性变化(地域性 )；农业大数据反映社会状态变化(社会性)；农业大数据影响交叉(交叉性)；农业大数据在不同时间差异大(多变性)；农业大数据间相互联系、相互作用(综合性)；农业大数据组织分散(分散性)[4]。

农业大数据涉及到耕地、 育种、 播种、 施肥、 植保、 收获、 储运、 农产品加工、 销售、 畜牧业生产等环节，是跨行业、 跨专业的数据分析与挖掘，对于粮食安全与食品安全、增强农业生产的科学性、加强农业管理改革以及提高农业相关企业的经营管理效率等都具有重要意义。笔者通过对农业大数据的需求、数据来源的分析，指出农业大数据的来源与需求之间存在的错位问题及其形成的主要原因，最后提出了一些对策。

1 农业大数据的应用需求

1.1消费者对农业大数据的应用需求消费者对农业的需求包括对农产品功能、销售价格、购买渠道和产品品质等的认知需求，而消费者对农产品的这些认知需求需要延伸到农产品的生产(种植、养殖等)、流通与加工、销售以及相关管理部门的认证管理等方面，这就需要对整个农业过程进行大数据采集和分析，并对消费者的认知需求提供服务。

目前，消费者对农产品的数据认知需求主要依靠两大方面的大数据：①电子商务平台上对农产品的介绍以及交易数据，电子商务平台对产品介绍的详细程度直接影响到消费者对产品的品质认知，但部分农产品的详情介绍还存在名不副实、虚假信息等，容易引起消费者产生歧义，甚至是误导消费者；②其他消费者购买该产品后的感知评价，消费者在电子商务平台上购物的重要依据就是购后评价，但这些购后评价也存在一定的虚假信息，如刷单形成的好评以及消费者不愿意与销售商发生纠纷而形成的非客观评价。

消费者在购买或体验产品时除了依赖电子商务平台产生的大量交易信息或购后评价等大数据外，还应对产品种植、养殖、仓储、加工、运输以及政府或行业协会评价与推荐等过程中的数据进行查询；也需要对不同产地同类产品进行比较分析。但这些数据目前都分散在各个行业管理部门或机构，部分甚至缺乏采集渠道，还不能满足消费者对农业大数据的应用需求。

1.2流通及加工企业对农业大数据的应用需求农产品流通加工企业是指在农产品流通领域从事农产品批发、零售、仓储、运输和加工等业务的企事业单位，这类企业对农业大数据有以下方面的需求：①农产品消费大数据，即消费市场信息和消费者行为数据，包括消费市场农产品销售量、销售价格等，消费者在电子商务平台的交易数据、购后评价以及网络搜索数据等；②农产品种植、养殖数量、产地价格以及供应链上的数据。

1.3农业种植养殖企业和农户对农业大数据的应用需求农业种植养殖企业与农户对农业大数据的应用需求集中在以下方面：①流通与消费市场信息，包括农产品销售价格、数量及竞争产品价格与数量等。农产品流通市场信息包括农产品流通中的趋势、价格、数量、方式等，包括农产品批发、零售、物流等环节的信息；农产品消费市场信息包括消费者对农产品的品质、价格、品牌等的感知和反馈信息等。②农资、种子、饲料等的价格、供应量等。包括农产品种子、化肥、饲料等的质量、品牌、价格、服务等信息。

1.4政府、行业协会等管理部门对农业大数据的应用需求政府、行业协会等管理部门对农业大数据的应用需求主要体现在以下方面：①政府、行业协会等管理部门内部管理的需求，需要通过数据共享、大数据分析等手段来提升管理效率，在农业方面对农业大数据的管理需求主要是对农业生产、农产品流通、农资、种子、饲料等的基本信息掌握；②政府、行业协会等管理部门对外提供服务的需求。企业和个人对政府、行业管理部门服务的要求越来越高，相关服务效率的提高需要有力的数据支撑及大数据管理的手段和能力。

2 农业大数据的数据来源

2.1农产品消费市场交易数据来源包括农产品消费市场交易以及与交易相关的消费者评价数据，主要是农产品电子商务过程中产生的大量消费和交易数据。具体包括农产品销售企业或合作组织在电子商务平台上发布的农产品信息，消费者在电子商务平台的订单数据以及消费者对农产品的评价数据。随着农产品电子商务交易额的不断增长，农产品消费与交易数据也在不断累积，并将发挥越来越大的作用。

2.2农产品流通过程数据来源包括农产品的在收购、仓储、加工、运输、配送等过程中产生的数据，如农产品基本信息、流通跟踪数据以及配送数据等。这部分数据来源在于流通企业的信息化水平，目前多数流通企业内部管理信息化已经建成，但还需要加强流通企业对数据的持续采集、跟踪管理和服务。

2.3农产品生产过程数据来源农产品生产过程数据主要包括基于物联网的生产过程监控数据及种子、农资和饲料等的交易数据。由于物联网的普及程度还不高，农资、种子和饲料等的交易主要在线下分散，农产品生产过程数据比较欠缺，还需要加强农业大数据物联网基础设施建设[5]。

2.4农产品管理数据来源农产品管理数据主要集中在相关政府、行业协会等管理部门。与农产品相关的政府管理部门包括农业局、林业局、果业局、中小企业局、商务局、工业和信息化局、各农产品产业与行业协会等，由于电子政务的推行，各部门都在不同范围内收集农业生产、流通和消费方面的数据，但目前尚处于分散管理阶段，还不能支持农业大数据的内部管理和对外服务需求。

3 农业大数据需求与来源错位的问题

目前农业大数据主要产生于农业消费领域，农业流通领域数据采集和管理尚不完善，农业生产领域数据采集比较欠缺，而政府和行业管理部门也拥有大量的农业数据。从需求的角度来看，消费者需要了解更多的农产品生产和流通中的大数据，但这部分数据目前还比较欠缺；农业生产者需要了解消费者行为以及生产资料的数据，而这部分数据尚缺乏农业服务体系来对接，且农业生产者对大数据的辨别和理解能力较差，还需要专业的大数据分析人员进行数据分析和转换；此外，农业大数据的变现能力也是农业大数据需求与来源之间存在错位的重要因素。从总体上，农业大数据需求与数据来源错位的问题分为以下方面：①农业大数据建设中的的错位问题；②农业大数据应用中的错位问题。

3.1农业大数据建设存在的错位问题农业大数据与物联网的应用给农业生产与管理带来了巨大的效益[6]，但目前农业大数据的建设还存在以下问题。①农业大数据建设的主体错位问题。主体问题就是农业大数据由谁来主导的问题。我国改革实践经验证实，涉及面广、作为基础服务的农业大数据建设和应用需要由国家或政府主导，市场化运作。国家必须要在农业大数据的顶层设计、公共数据平台、大数据科研体系以及大数据人才培养方面积极推动，以有效促进国家、区域层面的大数据建设体系。此外，基于农业大数据的电子政务在促进农业大数据建设方面也具有重要意义和作用。②农业大数据建设的产业化错位问题。农业大数据侧重单品才有可能带来更大的效应，基于单品的农业大数据建设可以更快地支撑大数据产业化和集约化发展。但单品的产业化还存在很多问题，如马铃薯产业涉及到种子、化肥、加工、存储、物流、渠道等一系列产业环节。这些环节不是一家就能完成的，因此在这些数据收集过程中存在不对等、不标准的情况。因此，大数据建设首先需要各农产品产业信息化和标准化建设，并需要在产业各个环节中发挥作用，并需要有效的链接。我国很多农业产业信息化和标准化建设落后，需要对农业产业大数据进行有效规划和分布实施。③农业大数据建设的成本问题。成本高是农业大数据的一个特点[7]。农业大数据的采集系统建设成本较高，很多环节的物联网系统建设也十分缓慢；已储存的农业大数据收集和分析难度大，成本高；大数据人才成本高；大数据分析报告的鉴别成本也很大。因此，如何降低大数据的成本，真正普惠才是关键。同时，如何借助商业资本来推动大数据平台建设，并快速确立商业模式，让大数据不仅仅是服务，而且能变现，从而降低大数据生产的成本。④农业信息化建设存在的错位问题。大数据是依赖互联网而成立的，而农村互联网依赖农业信息化建设。因此，农业信息化建设成为国家破解农村互联网“最后一公里”的关键，农业信息化包括农业产业信息化管理和农业过程数据化，农业生产过程数据化很大程度上需要对农业物联网的建设，目前我国农业物联网基础设施还处于试点阶段，距离普及应用还存在较大的差距。

3.2农业大数据应用中的错位问题

(1)农业领域网民少，但对农业大数据需求显著。截至2017年6月，我国农村网民普及率为34.0%，但仍比城镇低35.4百分点；在网民对互联网应用层面，城乡网民在商务交易类、支付和新闻咨询等应用使用率差异较大。因此，农业大数据的应用在农村的现实需求基础还有待提高，但发展潜力巨大。

(2)农业数据共享范围扩大存在困难。目前，拥有农业大数据的群体依然是政府或者研究机构，农业企业或者农民很少有掌握一手农业数据或数据报告的。如何将这些大数据通过平台向农业种植、养殖以及消费者延伸，是大数据服务平台相当重要的课题。如何破解农业数据孤岛不仅是技术问题，而且是管理机制创新的问题。

(3)农业数据可能存在失真形成的错位问题。农业大数据的关键在于数据真实性、数据分类、数据共享和数据决策，最终围绕农业产业链形成闭环。在产生数据过程中，有可能存在人为失误。例如，养猪生产中，通过喂养的频次、猪运动情况、猪的排便与休息等数据可以判断猪是否健康，但如果喂养的饲料与其他食物有排他性，可能会导致猪生病。此时，数据就有可能失真。

(4)农业数据使用者辨别能力不高。农业大数据的应用都是要产生报告或者结论，但使用者对大数据的报告和结论的辨别与解读特别重要。但农业相关企业、种植户、养殖户对农业大数据的报告辨别和解读的能力较弱，还需要相关大数据服务体系的专家来帮助农业大数据使用者进行指导。

(5)农业大数据变现能力弱。农业大数据变现能力不强，在很多领域可能是一个长期运行的过程，还需要对农业大数据应用的商业模式进行挖掘。

4 农业大数据应用中需求与数据来源错位的对策

(1)积极规划农业大数据应用，建立农业大数据应用技术标准。顶层设计是农业大数据应用的首要问题，国家在这方面已经从国家层面、甚至是“一带一路”战略需要的角度对农业大数据进行了制度设计，但全国农业大数据的落地在于按照各区域农业产业发展的实际，结合本地农业大数据需求，按照全国农业大数据相关文件规则进行农业大数据规划[8]。同时，在规划的基础上，建立农业大数据应用的技术标准，确保农业大数据本身的表达标准化，同时与现有的应用数据库、采集终端等顺利对接。

(2)加强农业大数据采集基础设施建设，提升农业大数据应用体系。农业数据采集基础设施是农业大数据应用的关键因素。目前，农业数据采集系统还不完善，采集终端覆盖率较低，采集的数据共享程度还不高，因此需要加强农业大数据采集基础设施建设，同时构筑农业大数据应用体系，加强农业大数据共享，促进农业大数据应用效率[9]。

(3)引进或培育农业大数据分析、咨询企业，建立农业大数据服务体系。大数据服务体系是大数据商业模式实现的重要载体，而大数据相关服务、咨询企业是大数据服务体系的关键，引进成熟的全国性的大数据服务企业是将全国大数据规划和布局落地与本地农业产业大数据实际结合的重要手段，是农业大数据向下、向内的重要渠道；培育本地农业大数据服务企业则是从本地农业产业实际出发，向上、向外实现农业大数据应用的通道。

(4)大力培养农业大数据人才，提升农业大数据应用能力。农业大数据应用是互联网技术、数据仓库、计算机应用等技术与农业产业相结合的产物，需要大量复合型人才，从农业产业人员中培育农业大数据应用人才，可以弥补外来的互联网应用以及数据分析人才对农业产业不熟悉的缺陷，但由于农业产业人员的互联网知识基础较差，大数据分析能力相对较差，培训难度较大；对互联网人才培训本地农业产业相关知识相对容易，加大对本地或外来大数据分析、服务人员的农业产业培训，将大数据服务与农业产业相结合，形成本地农业大数据应用服务体系，可以提升农业大数据的应用能力。

5 结语

农业大数据的应用是农业产业升级的重要内容，也是农产品供给侧改革的重要依据，但其应用需求与数据来源由于基础设施建设不到位、服务体系不完善和人才缺乏等问题出现错位，农业大数据的应用价值未能充分体现出来。针对应用需求和数据来源之间的错位问题，提出了相应的对策：加大农业大数据应用系统建设的规划、积极推进农业大数据基础设施建设，并大力培养农业大数据应用人才，培育农业大数据服务体系，以使农业大数据的应用有合适、准确的数据来源，同时也能正确地应用这些大数据，从而促进我国农业产业结构的升级，满足农产品消费需求，提高我国农民收入，促进农业经济发展。

[1] MANYIKA J，CHUI M，BROWN B，et al.Big data：The next frontier for innovation，competition，and productivity[R].San Francisco：Mckinsey Global Institute，2011.

[2] 孙忠富，杜克明，郑飞翔，等.大数据在智慧农业中研究与应用展望[J].中国农业科技导报，2013，15(6)：63-71.

[3] 温孚江，宋长青.农业大数据应用、研究与展望[J].农业网络信息，2017(5)：31-36.

[4] 吴重言，吴成伟，熊燕玲，等.农业大数据综述[J].现代农业科技，2017(17)：290-292，295.

[5] 谢润梅.农业大数据的获取与利用[J].安徽农业科学，2015，43(30)：383-385.

[6] 唐光海，马素英.农业物联网应用创新探析[J].陕西农业科学，2017，63(1)：97-100.

[7] 郭承坤，刘延忠，陈英义，等.发展农业大数据的主要问题及主要任务[J].安徽农业科学，2014，42(27)：9642-9645.

[8] 韩楠.促进农业大数据在现代农业应用的途径分析[J].农业经济，2017(8)：25-27.

[9] 王文生，郭雷风.关于我国农业大数据中心建设的设想[J].大数据，2016(1)：28-34.