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探索大数据农业融合发展路径

发布时间:2017-11-10     稿件来源:《群众》(下半月版)     作者:吴 群    
 

大数据与农业融合发展是现代农业发展的必由之路。大数据为现代农业创新发展开启了新的生存空间与变革商机。江苏大数据农业发展应突出创新这个关键环节,在注重内涵式发展的基础上,积极稳妥推进大数据农业发展战略,探索适合自身特点的大数据农业融合发展路径。

农业数据资源本质上属于公共产品,除极少数涉及国家秘密或商业秘密的信息外,理应全部共享公开。但在实际工作中,由于体制机制束缚、技术约束和现实障碍等使得信息资源对上不对下、“以邻为壑”、条块分割,产生了“信息孤岛”和“数据沉睡”等现象。江苏在发展大数据农业上也面临着这些难题。

一是信息互联互通、接入技术标准不统一,导致信息资源不能共享。大数据农业涵盖了通信运营商、互联网企业、农业企业等多个方面,但由于各方对信息互联互通、接入技术标准等难以形成统一认识,缺乏对标准规范、业务流程、管理模式、知识经验等数字化能力要素进行全面集成和充分融合,“信息孤岛”现象普遍存在。

二是软装备水平不高,应用基础薄弱,农业企业业务流程和信息系统存在“两张皮”现象。主要表现为:提供的农业信息资源质量差,存在较高重复率,缺乏地域特色;信息整合度低,不能系统整合产业链信息,未体现出大数据的资源共享优势;缺乏健全的农业信息服务反应机制。

三是大多互联网服务商缺乏面向农业企业的精准化整体解决方案。总体上,互联网服务商不重视为农业企业提供总体设计、客户化开发、软件系统配置和运行维护管理等整体服务,且对农业价值链高端的服务环节支撑明显不足。传统农业企业获得适合的互联网化解决方案存在难度。

四是跨界融合型人才严重匮乏,大数据农业发展亟需智力支持。大数据是一种虚拟化的数字及其运算逻辑,不仅需要高端的计算机知识,更需要综合掌握数学、统计学、信息工程等相关学科知识。目前国内的大数据人才储备远不能满足发展需要,尤其是缺乏既熟悉行业业务需求,又掌握大数据技术的综合型人才。

因此,促进江苏大数据农业融合发展,在于以互联网思维重构现代农业价值链,实现农业价值链上的四个转型:数字化转型,帮助农业创造更大商业价值;协同化转型,促进多环节协同创新;智能化转型,促进智慧农业发展;服务化转型,构建各方协同推进机制。

大数据农业处于刚刚起步阶段。农业数据涉及的领域广、环节多,是跨行业、跨专业的数据集合。随着资本注入与产业升级发展,利润空间会逐渐增大,需要进行前瞻性的布局。创新大数据农业发展模式是驱动农业供给侧改革与农业智慧化发展的新动力。实施大数据农业发展战略对促进农业供给侧改革、推动智慧农业发展具有重要的现实意义。

加强大数据农业发展的政策引导,推进大数据农业支撑能力建设。在互联网、物联网、云计算、大数据等泛在信息的强力支持下,制定大数据农业发展规划;注重政府对大数据农业发展的政策引导,促进大数据与现代农业的深度融合;加大资金的投入,扶持农业大数据设备生产及相关服务业发展,补贴农业大数据示范工程建设;围绕精准农业、物联网应用、产品质量安全追溯、农产品电子商务等开展试点示范;建立健全农业大数据采集制度。

构建大数据农业产业生态圈,创新产业推进机制。一是建立高效大数据共享联盟机制。加快构建政府、科研机构、农业经营主体和社会各方协同创新的体制机制,积极引入各方面社会力量参与大数据农业建设,开发大数据农业产品。二是统一大数据农业标准,整合数据资源,提升大数据价值。大数据并不在于“大”,而在于“用”,要完善大数据农业采集、共享、分析和使用机制,实现数据公开,率先开放农业部门的自有数据,引导和协调农业相关部门开放数据。线上、线下数据化和数据开放是信息大范围流动的两大前提,推动数据开放和流通在发达国家已成为共识。进行数据评估,大数据产业的核心枢纽是数据交易,而数据资产评估、定价是交易的核心。目前大多数政府、企业确实是拥有很多数据,但仅限于“数据大”,而不是大数据,也并不了解自身大数据资产的价值。

培育大数据农业发展新模式,提升现代农业竞争力。一是成立区域农业大数据管理服务组织机构。旨在以数据化、信息化推动现代农业健康、有序发展。二是构建行业性线上直采平台。如食品餐饮企业直采平台,在互联网线上搭台,众多企业组成产业联盟做线下班底,让农民和餐饮企业直接对话,同时与地方政府签署战略合作协议。三是推动大数据农业服务商崛起。大数据产业发展最缺的是网络专业人才,迫切需要专业公司提供专业化的服务。

创新电子商务商业模式,推动现代农业价值链提升。把大数据分析作为农产品精准营销、个性化服务的重要手段。鼓励建设地方特色馆、自营平台,做大做强一批特色农产品单品电商平台和开放式联盟型电商平台,形成一批影响力较大的农村电子商务龙头企业和特色品牌。推动电子商务由销售端向设计端延伸,实现快速定位和精确推送,满足用户需求。同时,结合当前的市场消费偏好和趋势,开发手机APP、微店等交易平台,方便消费者能够及时掌握产品信息,建立起指尖上的快速通道。

建立区域大数据农业平台,依靠平台经济壮大领军农业经营主体。打破部门壁垒,整合各部门资源,建立全省性统一的大数据农业综合服务平台。该平台覆盖农业经营主体关注的关键领域和重要环节,包括现代农业生产服务、农产品质量安全监管、生态农业建设、绿色食品管理、农业科技推广等农业云和精准服务系统等。依托云计算技术,通过基础软硬件资源整合和架构重建,实现资源的统一管理、按需分配、综合利用;形成上下联动、覆盖全面的农产品大数据共享平台,实现数据的互联互通、开放获取、快速访问;提供大数据分析,为农业生产提供全程服务,为政府决策、高校及科研机构提供必要的信息支持,同时为农业经营主体生产、转型、市场营销提供科学指导。

推动开放式协同创新,实现农业科研大数据资源共建共享。产业互联网时代,实施开放式协同创新,农业经营主体借助互联网实现全球互联互通,增强大数据农业整体竞争力。一是构建风险共担、利益共享的开放式协同创新长效机制。明确开放式协同创新参与各方知识产权使用权和所有权的归属问题,避免由此带来的负面影响;通过建立有效的利益分享机制,统一各参与者创新目标,阶段性目标可以存在差异,但最终目标应一致;建立创新资源分享平台,集聚创新资源,通过各创新资源共享率、贡献度等测评创新资源价值,完善激励机制。二是构建农业科研大数据资源共建共享模式。农业分散经营、生产和研究周期漫长等特点使得农业科研大数据处于一种逻辑上高度集中物理上却相对分散的存放模式,这种状况决定了农业科研大数据资源很难实现集中式存储和本地化应用。设立专门的大数据存储管理机构,理顺农业科研大数据所属数据部门权益,设置其职能,在技术上设置统一的数据存储标准和访问接口,为大数据的共享奠定基础。

促进大数据与农村金融深度融合发展,提高征信的数据广度和全面性。一是通过大数据规模化的数据积累,防范金融风险。目前农村金融有数据,但还没有形成数据资产,也没有合理的定价体系,农村金融无法实现规模化。分散的、非标准化的数据并不能为风控提供参考。因此,需自建大规模分布式抓取系统,全天候多方位地抓取互联网的相关维度信息,并与政府源数据做大数据关联、聚合和集成。合作伙伴和互联网抓取系统保证征信的数据广度和全面性。在信用产品质量保证方面,自建业界领先的银行级大数据仓库和分布式大规模数据处理及计算集群,保证信用产品的高质量和稳定的服务。二是扶持第三方征信系统,解决农村的征信数据不平衡问题,为农村金融市场的快速健康发展提供保障。

(作者系江苏省社会科学院经济研究所研究员)

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