智慧农业大数据可视化管控平台建设方案

不可否认，说起大数据在金融税务等领域的表现确实是更加亮眼一些。目前也开始向医疗、制造业、能源等方面倾斜。而农业似乎鲜有耳闻有落地的项目。但其实，国家近年来也一直在推动和扶持农业大数据的发展。而大数据也实实在在会给传统农业带来翻天覆地的变革和变化。

1、监管更加透明公开

农业行业是具有时间属性和空间属性的行业，因此跟农业相关的数据呈现的状态是多而繁杂，其中它还贯穿了农业的整个产业链。包括：播种过程的种子、农药、化肥、气象、环境、土壤、作物等，运输过程的农产品加工、市场经营、物流、农业的交易等。这样长线的流程下来，如果没有公开透明的监管很容易在中间环节出现纰漏和问题，大数据使得这个过程更加的公开并被监督。

2、使得农业更加高效

我们都知道大数据的诞生解决了很多问题，其中最明显的是要降低成本提高效率。通过农业产业链的快速整合，从育种等前端科学的研发应用速度，生产到产品端的流程的高效化，区域供需匹配的高效化，减少信息流和物流在不必要的环节打转，实现信息流和物流的高速匹配！提高效率是一个从上至下渗入内部的重要目的。

3、让决策更加及时智能

农业大数据会使得农业更加智能化！通过科技、自然、生产、消费、价格、信息等海量农业信息数据的挖掘，可以大大提高农业生产的智能化程度，未来农民将不会为种什么发愁、不会为怎么种发愁、不会为市场销路发愁，通过对消费市场的把控，生产高度订单化，生产的时候就已经卖出了，政府管理的决策也将智能化，而且政府管理应用的空间也越来越小，因为可以通过企业的商业行为或者各种公共平台来实现政府管理的部分功能，加强农业生产的有序性。

4、追溯及问责

关注农产品的物流可以进一步的防止疾病、减少环境污染和农作商可增加利益。物流的发达使农产品的供应链也越来越长，这让农作商对农产品的跟踪和把控的越来越紧张。大数据的介入让农作商能更加快捷、更加方便的提高运营质量和检测质量。同时，可以通过大数据分析技术和基因组工具来检测和发现以事物为传播载体的病菌传播规律，进而减少疾病。

亿信华辰作为一家专业的大数据方案提供商，已经为100多个细分行业提供成功的方案并覆盖智能数据产品全生命周期，农业方面的也有不少。云南省粮食局的省级粮食信息管理云平台就是其中一个例子，为实现省、市、县的物资储备和粮食的产量的趋势掌控分析，实现年趋势分析、流通总览、仓储管理仓储基础建设使用情况、仓储仓容的投资情况，粮食的购销与库存的实时监测，在供求的平衡和交易情况做出智慧分析，神州良实助力云南省粮食局搭建粮食和物资储备可视化平台，帮助云南省粮食局实现一站式全局掌控信息驾驶舱。

另外，亿信华辰为贵州农委打造的脱贫攻坚统计监测系统也是一个很好的例子，1、数据采集：建立扶贫数据采集系统；2、数据整合：完成扶贫大数据整合工作；3、大数据分析：建立扶贫大数据分析平台。面向政府决策、产业发展和公众服务，通过统一的农业产业脱贫攻坚大数据平台，支撑政府与企业、上级与下级、省内与省外数据的共享交换、整合关联及业务功能协作融合。

当前我国的信息技术发展较为迅速，选择软件工程专业或计算机科学与技术专业，掌握计算机网络的基础知识，能在一定程度上了解时代的发展动态。获得较好的发展前景。

1、软件工程专业

学习内容：《C/C++程序设计》、《Java语言程序设计》、《软件工程》、《电路与模拟电子技术》、《Linux *** 作系统与网络编程》、《WEB技术与应用》、《数据结构与算法》、《数据库开发技术》、《算法分析》、《人工智能技术》 部分高校按以下专业方向培养：JAVA、大数据、云计算、软件设计、数字告碧桥媒体、金融软件开发、嵌入式应用开发、软件开发与测试、移动互联网开发、移动设备应用开发。

中国软件行业正在不断向前发展，未来需要大量掌握软件工程的基础知识，明确软件开发等方面内容的人才，学生报考这一专业，未来大概率能找到自己满意的工作，发现其他可开发的空间，获得较高的工资。

2、计算机科学与技术专业

学习内容：《C++程序设计》、《Java语言程序设计》、《数据库系统原理》、《计算机网络原袜猛理》、《计算机系统结构》、《数据结构》、《 *** 作系统》、《软件工程》、《离散数学》 部分高校按以下专业方向培养：NET、JAVA、大数据、云计算、软件工程、金融信息化、嵌入式软件、传媒设计与制作、计算机网络技术、移动互联网信息慧老与技术。

即使这一专业的报考热度较高，但社会的需求也相对较高，而且信息技术时代需要更多了解互联网以及计算机科学基础知识的专业人才，这一专业的学生毕业后能找到与专业相关的工作，并能获得较为满意的工资。

3、广告学专业

学习内容：《传播学概论》、《中国文化概论》、《中外广告史》、《广告学》、《广告策划》、《平面广告设计》、《广告摄像与摄影》、《广告经营与管理学》、《新闻事业管理》、《广告法规与管理》 部分高校按以下专业方向培养：媒介经营、网络传播、形象设计、新媒体传播、平面广告设计、体育营销传播、广告策划与设计。

当前，越来越多的企业注重广告营销，重视外部形象的营造，因此广告学专业的学生还存在较大的就业空间。并且这一专业毕业生的平均月工资超过了所有专业学生的平均月工资，工资相对较为理想。

以上是就业前景最好的十大专业，其中的每一个专业都有非常大的学习价值。如果学生更关注未来的发展趋势，可以选择计算机科学与技术专业，如果学生更看中工作的稳定性，可以选择临床医学专业。

要是大数据能搞定 还要智慧数据干什么？

提到大数据，难免要说到下面这几个V：规模volume、速度velocity、种类variety、真实性veracity和价值value。

仔细关照这些特点，会发现两个问题。数据的规模、速度和种类指的是大数据生成过程和如何捕捉和存储数据，真实性和价值指的是数据的质量和有用性。数据管理对很多公司来说是一个主要的挑战，虽然小数据也在受到数据质量和管理问题的困扰。

另外，数字世界正在生成来自不同数据源的新数据集，其中多数来自网络，包含结构化数据和非结构化数据。

为了应对大数据难题，很多公司只是简单的关注数据数量、种类和速度，但其实数据噪声的问题也很严峻，很多信息和元数据对企业来说没有，或者很少有价值。

智慧数据(真实性和价值)的目的就是要过滤噪声，使用有价值的数据，这可以有效地帮助企业解决业务难题。

企业应用了智慧数据，就可以说数据并不是越大越好。

对于一个预测模型来说，简单的随机样本是否足够

查询五百万列和查询十亿列对预测分析模型的准确性来说有什么边际影响从统计学角度来讲，边际影响完全可以忽略。

那么，大数据如何变成智慧数据呢

没有一成不变的公式，但你必须要更好地理解数据。分析数据的质量不止能让公司变成数据驱动，也能让它变成创造力驱动。这就是大数据走向智慧数据的路径。

和数据打交道的人不是要对着一堆数据，猜想为什么有的数据有用，有的就没用，而是要将数据人性化，这样才能让数据说话。这是未来分析数据数量和质量的技巧。公司必须要让数据会说话，尽可能地消除偏见。

数据多还不够。问题的关键在于研究数据，比如数据是不是均匀而规律的它能不能被轻松地提取和分析数据的变化很多吗有用的数据是不是蕴藏在其他不相关的信息里

对数据的解释不应该是随机的，它应该指向明确的解决方案和可执行的任务。之后，还应该分析解释数据带来的价值。

只有在数据能够优化和自动化解决方案和解决问题时(数据驱动的决策制定)，对数据的收集和探索才是有意义的。

例子有很多，比如网站只更改了按钮的颜色吗，就能带来更高的转化率。

因此，目标不应该仅限于把通过数据发生的各种行为连接在一起，去理解它们，更应该包括提升现有流程的性能，或者预测下一次成果。

这也就意味着焦点不应该是收集大规模数据，而应该把数据的环境都呈现出来。数据需要在固定的环境下进行理解和解读。比如，如果你不知道用户点击链接之后做了什么，只知道他点击了链接，那有什么用呢

这意味着大数据已死吗不完全是。理解和拥有完成的用户行为视图至关重要，从这一点上来说，大数据扮演着重要的角色。

如果跨交互渠道的实时用户行为的分析受到人口和地理因素的限制，那么大数据就不可丢弃。你应该让数据变大。不过，如果机器学习算法能够通过使用少量数据集给出产品推荐，那么为什么还要采用大数据呢

数据科学并不一定意味着凡事都要靠大数据。数据科学是要我们知道什么时候用瑞士军刀，什么时候用电锯。

我们的目标应该是将企业文化从数据管理(管理各种各样的数据)向数据学习(利用数据背后的所有价值)转变。

技术是非常不错的，上海先之智慧大数据适合用在场馆统筹等场景，上海先之智慧大数据是以数居为该心深化资源题合，加数共享与开放，进跨须的业务协同，促进各类智是服务深度息合，创新和完善业务模式、运营模式，加快步入智慧化发展段߅

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