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從“工業時代”到“電氣時代”，再到如今的“信息時代”，人類認知世界的思維方式一直在發生著轉變，更加趨于敏捷、高效、精準。大數據作為信息時代應運而生的產物，其本質是基于數據的實時反應與決策輔助。農業物聯網數據化運營與分析提供了無限可能性，我們可以從事物發展的幾率來不斷調整和引導下一個決策。
數據驅動農業智慧化發展
關于大數據如何驅動農業，其本質思路和工業大數據發展相一致，但農業因其復雜多樣性、受氣候等環境因素影響和波動較大，在大數據分析中仍存在自己特色，也有帶開展的地方。
收集到盡可能多的數據
數據驅動農業決策，首先是要有一定基量的農業數據。面臨我國農業耕地面積廣、農作物品種分布復雜帶來的數據難收集等問題，這就要求國內耕地規模化經營,土地資源利用率等到整合,便于數據收集和管理。
制定可衡量的目標和合理的分析維度
有效利用數據發展農業，就要在已有的大數據基礎上,制定可衡量的目標和合理的分析維度。探究如何立足于各地不同時間、季節內的需求預測和分析農業發展。不同地區，不同種植環境和氣候、地形等因素，對農業的作物類型和種植方式也會產生影響。如何因地制宜開展農業規模化生產經營,需要基于大數據的預測分析,及時有效地為農業發展提供建議和對策。
確保目標用戶都能使用數據
確定你的用戶群體，并且讓用戶都能隨時使用數據，也就是要促進農業信息的整合。你的數據源從哪里產出，最后又流向哪里，最終用戶是誰都是基于數據的分析。目前農產品流通出現“蒜你狠”等事件體現“賣難買貴”等問題，農產品流通受經營、天氣等原因被積壓，用戶不能得到農產品價格的實時反饋。實質就是信息不對稱的問題。用戶得不到使用數據甚至了解數據的機會。
區別于之前工業時代我們所說的，可以通過一系列復雜的模型或推導來得到準確預測，“可預測＋層層遞進”，數據化思維更多的提供了一種削減不確定性的方法，“不斷嘗試＋變預測為反應”。
