农业对一个国家的发展和社会稳定至关重要。总体而言，我国农业产量近几年一直保持稳定增长。但是，在基本解决了人民温饱问题之后，我国距离现代化农业仍然有一段距离，比如我们农业企业普遍生产经营规模小、组织化程度低、科技实力弱，信息技术和现代化管理手段不够成熟等诸多不足。
综观发达国家的现代农业，在结构和布局方面，“区域化、规模化、专业化”特征十分明显，这是提升产业竞争力和区域竞争力的基本要求，而我国目前农业产业布局分散，资源配置协调能力薄弱，远不能适应现代化农业生产的需要，亟待实施产业升级。
如今，科技已进入“大数据”时代，网络信息技术得到进一步发展，数字化农业应运而生，运用大数据理念、技术和方法，解决农业数据采集、储存、计算与运用等一系列问题，已经成为现代农业的重要发展趋势。一些先进的生产管理方式，例如在农业实体中融入数字概念；提供各种专业化外包服务；打造完备的数据供应链以指导生产；利用各类业务应用程序提高生产效率和优化客户应用界面；以及建立大规模的数据库以便日常管理等等，都已应用在了国外农业企业中，农产品赋能，且初显成效。
差距的存在也意味着巨大的成长空间，作为传统行业里仅有的尚未被数字化各方位颠覆的行业，农业领域的发展前景越发令人看好。
智慧农业管理的优势：开放整个产业链从农场到餐桌的业务流程，实现对金融、采购、销售、生产、库存等多个业务单位的精细控制。建立完善、规范、准确的信息管理平台，不仅提高了运营效率，而且使企业的管理模式具有可扩充性和可copy性。对生产效率的精细分析可以细化到每一个种植育种基地、每个生产和生长阶段、每一批产品的输入和输出管理。
要实现准确、科学的成本和利润核算体系，每个产品成长阶段的成本和利润都可以从多个维度进行分析。要实现整个产业链的质量跟踪系统，对整个产业链的信息进行实时查询。
实现销售预测、生产计划和库存管理的有效循环，加快周转率，减少损失，确保高投入产出比，降低操作风险。实时计划，实时报告，实时分析，系统内部和外部业务数据透明，管理决策更加科学方便。
打造数据供应链
如大部分行业一样，农业综合企业有大量数据可用，能显著提升业务决策，但这些数据或无法获得，或被束之高阁，或未流入企业和价值链，从而无法发挥zui大影响。
创建数据供应链可使大量可用的数据进入系统中去，这些数据包括产量、畜群健康、定价、天气、土壤环境、产品性能、维护需求、劳动力等。技术和自动化使用户能够基于各方面、正确的数据做出决策，进而提升效率。数据供应链可帮助农业综合价值链上的各个部门应对相对紧迫的挑战。
数字化改变着农业综合企业对数据的认识。数据不是静态的，不应束之高阁。数据正在成为“循环经济”的一部分，并被重复使用。在日益激烈的竞争环境中，农业综合企业不断地从价值链中获取数据，并利用数据优化业务决定、提升盈利能力。
我们可以将整个数据供应链视为一个端到端的、以成果为驱动、符合战略的流程。
整合数据
从创建一个数据服务平台开始，支持移动性、数据可见性、可获得性。一旦开放所有数据源，即可通过一个集全部数据于单一视图的虚拟数据层获取数据。您的用户可通过标准化方式与此简化数据平台进行互动。
加大油门
有了数据获取渠道还不够，还必须有速度。这并不是说在任何时候所有数据都必须保持全速流动。企业需要对数据服务平台上的数据进行优先排序：重要时限性数据加速流动，过时、不太重要的数据缓速流动。数据解决方案应考虑将重要时限性数据存储于优化的缓存装置，从而实现在价值链上的快速传输。“数据湖”可大量存储非时限性数据。
深挖洞见
数据搜索可以通过隐藏在视觉互动和快速迭代中的洞察，帮您识别想提出的问题。用户可以快速地获取数据，加速洞察的获得。分析法可植入数据搜寻工具，有效帮助数据科学家和不太专业的用户更容易、更直观地搜寻数据。
供应链累积
把转型看做多个小步骤的组合，而非一个大幅跳跃，这样您就可能取得进步。一旦数据服务平台到位后，即可针对特定结果部署统一的数据供应链。此后逐一类推
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