伴隨著物聯網、云計算、移動互聯網等信息技術的飛速發展，近年來農業數據呈爆發趨勢。數據量級的極速增長，以及數據緯度的多樣化發展，開啟了了農業大數據時代。例如，農戶可以使用數據來計算收獲的產量、作物肥料需求、進一步節約成本，甚至確定未來耕種的優化策略。
以下是農業大數據改善農業運營的五種方式。
1、監控自然趨勢
農業中很多的重要風險因素是人類無法控制的。例如，害蟲和農作物疾病，以及自然災害。在大數據出現之前，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現害蟲問題的征兆，但到那時通常已經為時已晚。
農業大數據和物聯網監控技術可以跟蹤這些事件，能精準預測。通過將過去和現在的數據輸入系統，并通過算法提取見解，從而有效地預測事件發生情況，提高農作物未來的產量，節約了大量人力物力。
大數據推動了現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，對收集到的數據進行分析，以獲得有用的見解，例如，也許今年某一區域的土地侵蝕需要處理。物聯網傳感器也可以遠程跟蹤和監控農田和植物，為增產增收提供保障。
2、高級供應跟蹤
在今天的農業中，農戶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的一些問題，因為它對每季的作物和收獲提供了更多的監控。這不僅適用于種植這些作物的農戶，也適用于供應鏈上的其他人，包括分銷商、包裝商、零售商等。這些數據可以幫助每個環節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，管理和規劃團隊通常受益于詳細的風險評估報告。到目前為止，在農業領域是很難實現的。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、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
通過農業大數據分析，農戶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減少作物種植來減少浪費，以節省資金和土地來種植替代作物。
5、數據驅動行業
大數據的另一個支持者是系統與外部平臺同步，以獲得大量數據和見解。它與整個技術的“互聯”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，甚至歷史行業事件。這些數據將有助于農業領域的人們了解周圍世界如何影響他們的業務。
農業大數據的戰略意義體現在宏觀、中觀、微觀的三個層面上。宏觀層面上，農業大數據對于水土資源調節、氣候調節、人口糧食資源分配、食品安全等國家政策調控具有重要意義。中觀層面上，大數據對農業生產鏈的各環節都具有指導作用，能夠幫助實現行業內資源的最優化配置(如育種、施肥、植保、收獲、加工、存儲等環節)。微觀層面，農業數據資產也是農商企業的核心能力，是農產品企業和商戶在農業信息化的大環境下，取得市場成功的重要競爭力。
