इंटरनेट, बड़े डेटा, क्लाउड कंप्यूटिंग परंपरागत औद्योगिक संरचना को नष्ट करने का, नए अवसरों के विकास के लिए उद्योग द्वारा समाप्त होने की संभावना है को जब्त करने के लिए जारी है। अधिक गहरा और व्यापक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए कृषि उद्योग के उद्यमों के लिए बिग डेटा यह एक अभूतपूर्व स्थान प्रदान करता है संभावित, बड़े आंकड़ों और संबंधित तकनीकों के साथ, सूचनाओं, डेटा चिमनी पर ध्यान केंद्रित कर, लक्षित और प्रतिस्पर्धी रणनीतियों को विकसित कर सकते हैं और व्यक्तिगत, सटीक विपणन को लागू कर सकते हैं।
वर्तमान में, कृषि उद्योग बाजार गहराई समायोजन, औद्योगिक नवाचार, उत्पाद उन्नयन और महत्वपूर्ण चरण को अद्यतन करने और शेयर को पुनर्जीवित के परिवर्तन है, वृद्धिशील गति से विकसित उद्योग का एक बैरोमीटर के रूप में अनुकूलन में तेजी लाने के लिए जारी है। बिग डाटा उद्योग, सूचना प्रौद्योगिकी का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन गया है उद्योग निर्णय लिया जाएगा तदनुसार, योजना, निर्णय लेने, कृषि उद्यमों तदनुसार रणनीतियों, संसाधनों को अधिकतम क्षमता है, जिससे उपयोगकर्ता, खरीद निर्णय वस्तुओं समर्थन खरीद के समय की व्यवस्था कर सकते बढ़ाने के लिए विकास होगा, रोजगार उत्पादन, बड़ा डेटा अधिक महत्वपूर्ण है यह कहा जा सकता है कि बड़े डेटा के लिए उद्योग के महत्व मूल रूप से एक आम सहमति पर पहुंच गया। एक ही समय में घटना को अवरुद्ध, बड़े व्यावसायिक इकाइयों, डेटा रोधगलन, विभिन्न इकाइयों, विभिन्न उद्यमों और अन्य आम डेटा के बीच बड़े डेटा उद्योग उचित जानकारी बाधाओं की उपस्थिति के कारण आंकड़ों के एक भाग को व्यवस्थित संलयन, सहयोगी प्रगति हासिल करना, डेटा अधिग्रहण की कठिनाई बढ़ाना, एकीकरण करना मुश्किल है।
हाल ही में, पर व्यापार एक्सचेंजों की एक बैठक विशेषज्ञों की एक संख्या है उम्मीद है कि पार्टियों बड़ा डेटा के निर्माण के लिए महत्व देते हैं, विनिर्देशों कॉल कृषि मशीनरी उद्योग की बिक्री, कृषि विज्ञान और अन्य डेटा को मजबूत बनाने के लिए, इसी प्रतिक्रिया और समर्थन कृषि उद्योग में बड़ा डेटा मंच निर्माण की कमी की गई है। सापेक्ष डेटा स्रोतों और बिक्री डेटा में मतभेद, कुंजी उद्यमों, कुछ उद्यमों, प्रत्याशा और इतनी बड़ी करने के लिए कई अच्छे क्षमता है। मध्यम आकार के ट्रैक्टर के लिए, उदाहरण के लिए, कुछ विशेषज्ञ निर्णय उद्योग करीब 500,000 इकाइयों को बेच दिया है, और कुछ उद्योग डेटा के बारे में 30 लाख यूनिट व्यापक और सटीक डेटा की कमी बाजार की असली विशिष्ट स्थिति समझ, आसानी से 'बूम' या 'बाजार मंदी' सामरिक निर्णय लेने में न्याय के गर्भपात, और कुछ खेत मशीनरी के लिए नेतृत्व करने के लिए मुश्किल कृषि उद्यमों का समर्थन करने वाले से पता चलता कंपनियों का मानना है कि उद्योग मंदी के केवल एक अल्पकालिक घटना है, विश्वास है कि 'पिछले वसंत ले जाने के लिए है', और सामने हटना, क्रम में व्यापार जोखिम को कम करने, लेकिन मूल व्यापक विकास रणनीति से चिपक नहीं चुना था, एक व्यापक का पीछा के प्रदर्शन गिरता है '। कुछ कंपनियों लगता है उद्योग गुणवत्ता और दक्षता में औद्योगिक परिवर्तन का एक महत्वपूर्ण अवधि के लिए आ गया है, नए सामान्य मंदी, पहल संसाधनों का उचित आवंटन का अनुकूलन करने, Diaojian द्वारा लक्ष्य, स्टॉक नियंत्रण, वृद्धिशील अनुकूलन, खोजने के लिए और नए अवसरों समझ औद्योगिक पुनर्गठन में तेजी लाने,।
निष्पक्ष बोल, बड़ा डेटा उद्योग भूमिका के लिए एक निश्चित संदर्भ मूल्य के साथ शुरुआत प्रारंभिक निर्माण चरण में है,। बड़े उद्योग डेटा के विकास पर व्यापक देखो, डेटा स्रोतों अभी भी कुछ समस्याएं कृषि मशीनरी, कृषि विज्ञान, कृषि और ग्राहक संबंधों के विकास में आई हैं अधिक सामग्री और अन्य बड़े डेटा याद आ रही है, यह जानकारी निर्णय समर्थन के विशिष्ट इकाइयों, वैज्ञानिक, व्यापक, सटीक और समय पर जानकारी वितरण आवश्यकताओं की अच्छी तरह से कम करने के लिए उद्योग के लिए मुश्किल है।
सबसे पहले, उद्योग बड़ा डेटा सिस्टम की जरूरत है। बड़े डेटा उद्योग के सबसे बुनियादी आवश्यकताओं उद्योग की पूरी तस्वीर दिखाने के लिए, प्रकट नहीं हो सकते में सक्षम है 'वहाँ केवल संदर्भ है, सभी अहानिकर' छह छह छोटे से अधिक एक घटना दिखा बड़े डेटा सामग्री उद्योग आंकड़े की घटना, कृषि डेटा, कम कृषि डेटा, बिजली मशीनरी, कम समर्थन उपकरण, और अधिक परंपरागत कंपनियों, छोटे क्षेत्र की नई कंपनियों, कम अंत उत्पादों, कम उच्च अंत उत्पादों, डेटा की मात्रा, कम टूटने, बहु मॉडल डेटा, क्षेत्र कम डेटा। यह उल्लेख है कि गुम डेटा बेहतर प्रासंगिक प्रणालियों और व्यवस्थित आंकड़ों के मानकों की कमी को प्रतिबिंबित करने के लायक है।, कुछ विभागों में जिसके परिणामस्वरूप को खोलने के लिए नहीं करना चाहते हैं, कुछ कंपनियों को अपना डेटा साझा करने के लिए अनिच्छुक।
दूसरा बड़ा डेटा उद्योग व्यापक होने की जरूरत है है। क्षेत्रीय कृषि कृषि, एक बहुमंज़िला में डेटा कमजोर के कृषि एकीकरण, प्रभावी रूप से पारंपरिक उत्पादों और नए उत्पाद के विकास के सुधार का समर्थन करने के लिए मुश्किल, मशीनीकरण उत्पादों के विकास बाधित होता है, कायम नहीं रखा जा सकता है ताकि पूरे जीवन चक्र फसलों के भीतर स्थिति निगरानी उपकरण काम कर रहे। देश का हिस्सा क्षेत्रीय नीति, संतृप्ति और अन्य उत्पादों के कम अंत से संबंधित डेटा के पूरक के रूप में वित्त पोषित नहीं है, जानकारी पूरी तरह से एक पूरे के रूप उद्योग को प्रतिबिंबित करने के लिए मुश्किल है। मुख्य उद्योग संघ उभरते उद्यमों डेटा हाल के समर्थन में इस तरह के क्षेत्रीय बिक्री डेटा के रूप में डेटा की कमी कृषि क्षेत्र की नई कंपनियों के वर्षों में वृद्धि करने, विशेष रूप से ट्रैक्टर की बिक्री चार स्तरीय ब्रांड में अग्रणी उत्पादों 100 से अधिक अश्वशक्ति शक्ति खंड का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन गए हैं में। उभरते उद्यम उत्पाद बदलाव देखते हैं, जंगल में छिपे हुए बाजार शावकों में खोजना मुश्किल। सतह औद्योगिक उन्नयन, उद्योग फेरबदल की गति में तेजी लाने, उभरती कंपनियों आधा दीवार की संख्या में बाजार ऊपर propped है, एक नई औद्योगिक लाभ मिलने की उम्मीद है। ज्यादातर कंपनियों निर्माण के ग्राहक संबंधों कमी, डेटा स्थिरता की कमी, उन्हें प्रणालीगत, क्षेत्रीय जरूरतों का निर्माण मॉडलों की संख्या बेहतर, उपयोगकर्ता मांग बाजार के कानून के विकास को प्रदर्शित करने के डाटा सबसे बुनियादी अनुसंधान मूल्य है।
तीसरा, बड़ा डेटा चुस्त प्रकाशन उद्योग की जरूरत है। अधिकांश उद्योगों अभी तक चरणबद्ध जारी किए जाने के एक मासिक आधार पर जानकारी जारी की नहीं है, इकाई मांग सही, वास्तविक समय डेटा के लिए जरूरी सतत स्ट्रीम प्राप्त करना कठिन है। के बाद से खुला डेटा नेटवर्क पर सब्सिडी, नेटवर्क बंद कर दिया सब्सिडी की जानकारी और अलग अलग समय, उद्योग डेटा के एक ही कैलिबर समय पर जानकारी प्रदर्शित करने के लिए मुश्किल है। इसी समय, सब्सिडी वाले उत्पाद जानकारी बाजार कारकों ओवरड्राफ्ट की वजह से अंतराल, बाजार में वास्तविक प्रतिस्पर्धा मुश्किल गतिशील है सन्निहित है। खेत मशीनरी उत्पादों उपयुक्त संसाधनों और उद्योग आंकड़े मंच की कमी है, हालांकि उद्योग संघ अलग अलग उत्पादों के बारे में जानकारी प्रकाशित करने के लिए, सबसे 'खत्म किए जाने की' चरण में अभी भी कर रहे हैं, एक पूरी उद्योग डेटा समय पर जारी करने के लिए मुश्किल है।, कृषि कृषि फसल पैटर्न, मौसमी मांग और संसाधन सांख्यिकी के अधीन है, समग्र गुणवत्ता, भारी काम का बोझ, आदि सांख्यिकीविदों एकाधिक प्रभाव है, यह समय पर प्रसंस्करण और प्रसार को हासिल करना मुश्किल है।
में गहराई से औद्योगिक पुनर्गठन के विकास, पृष्ठभूमि के बाजार गहराई समायोजन, कृषि बाजार चक्रीय, संरचनात्मक, कारकों चरणबद्ध, एक दूसरे को उद्योग द्वारा संचालित पर आरोपित के विकास, बड़ा डेटा के निर्माण को मजबूत बनाने के संभावित जोखिमों और अवसरों का सामना करने में याद दिलाने के लिए, शीघ्र पहचान करने के लिए, जल्दी पूर्व चेतावनी, जल्दी पता लगाने, जल्दी निपटान आगे की योजना बनाने, सावधानी बरतने। बड़ा डेटा उद्योग को बढ़ावा देने के निर्माण ध्वनि को मजबूत करने, कोहरे जैसी क्लाउड की तरह हवा की तरह नहीं किया जाना चाहिए रहे हैं।
सबसे पहले, बड़े डेटा संसाधन प्रबंधन एकीकरण और संसाधनों के अनुकूलन बड़ा डेटा के स्वस्थ विकास का अनुकूलन, और मार्गदर्शन। वर्तमान में, कृषि उद्यमों आम तौर पर, संसाधन, बड़े से संबंधित डेटा का निर्माण करने के लिए 'जानकारी के द्वीप' को तोड़ने के लिए और 'डेटा चिमनी' नहीं डेटा विखंडन बदल सकता हूँ घटना, प्रासंगिक सरकारी विभागों, उद्योग संघों का समर्थन करने के और गाइड को विकसित करने या प्रासंगिक कानूनों, नियमों और विनियमों, सूचना प्रौद्योगिकी का उपयोग बाजार पर्यवेक्षण में सुधार करने, खोज करने के लिए, डेटा के विकास में बड़ी समस्याओं को सुलझाने के लिए एक एकीकृत ऑनलाइन और ऑफलाइन के लिए फार्म में सुधार प्रशासनिक संग्रह, नेटवर्क खोज और जब्त के उपयोग के माध्यम विनियामक परिदृश्य, स्वैच्छिक, खरीद, आदि, उद्यमों, उद्योग संघों, अनुसंधान संस्थानों, सामाजिक संगठनों मार्गदर्शन करने के लिए भुगतान सक्रिय रूप से अनुसंधान में भाग लेने डेटा विकसित करने के लिए नियामक नियमों और खुले डेटा के मानदंडों के लिए खुला कार्यान्वयन दृष्टिकोण सामग्री, जिस तरह से इस्तेमाल करते हैं।
दूसरे कर्मियों डेटा की गुणवत्ता को बढ़ाने के लिए है। बड़े डेटा के लिए सिर्फ अपनी प्रारंभिक अवस्था में उभर रहा है कारण है, लेकिन बड़े कृषि मशीनरी उद्योग डेटा के बुनियादी काम कमजोर इसी, कर्मियों के प्रशिक्षण में अधिक संसाधनों देने के लिए जरूरत से प्रेरित, प्रतिभा। एकता उद्यमों, संस्थाओं, आदि की शुरूआत सामाजिक संसाधनों सामरिक सहयोग को बढ़ावा देने, पारस्परिक लाभ, लंबी अवधि के तंत्र शिक्षा और प्रशिक्षण में बड़े डेटा उद्योग के पेशेवरों के निर्माण के लिए की एक संबंध बनाने। प्रतिभा प्रोत्साहन नीतियों में सुधार उच्च स्तरीय कर्मियों को आकर्षित करने का समर्थन करते हुए लचीला की स्थापना उद्यमशीलता और नवीनता के लिए केवल तंत्र बड़ा डेटा प्रतिभा के लिए एक समर्थन प्रणाली बनाने के लिए उद्धृत हाइट्स।
तीसरा, अभिनव बड़ा डेटा निर्माण विधि। एक 'बिग डाटा +' उद्योग मॉडल बनाने के लिए कृषि, कृषि विज्ञान, कृषि, ई-कॉमर्स उद्योग, डाटा प्रोसेसिंग सेवाओं, को बढ़ावा देने पर ध्यान दें।, डेटा और कृषि, अर्थव्यवस्था, ग्राहक प्रबंधन और अन्य गहरे एकीकरण आगे बढ़ने ताकि डेटा अर्दली, सुरक्षित, ग्राहकों के प्रवाह को नियंत्रित उन्हें इस्तेमाल करने की जरूरत है। उद्योग इकाइयों बड़ा डेटा विश्लेषण, बाजार अनुसंधान, उत्पाद विकास, उत्पादन और विपणन सहयोग, कला मशीन के एकीकरण, सटीक विपणन, सेवा और अन्य के कृषि रोपण चक्र पूरा करने के लिए उपयोग का उपयोग करना चाहिए क्लाउड सेवाओं और क्लाउड अनुप्रयोगों के उत्पाद जीवनचक्र प्रबंधन, निर्णय समर्थन, संचालन दक्षता में सुधार, औद्योगिक खुफिया को औद्योगिक उत्पादन को बढ़ावा देना, परिवर्तन और विकास बनाने के लिए उद्योग।
हालांकि संयुक्त राज्य अमेरिका पर्ल, सूचना प्रवाह आवश्यकताओं को प्राप्त करने के जुड़े होने की जरूरत है। बिग डाटा उद्योग निर्माण एक व्यवस्थित परियोजना है, विनिर्देश विकास अभी भी कई कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है, पार्टियों सामंजस्य की जरूरत है, तालमेल को बढ़ावा देने, लंबी अवधि के विकास तंत्र की स्थापना। उद्योग ग्राहक उन्मुख होना चाहिए निर्माण और बड़े डेटा के उपयोग को मजबूत बनाने, अधिक प्रभाव जमा करने के लिए उद्योग के लिए बाजार में परिवर्तन का अध्ययन करने की पहल करनी है, और बड़े डेटा 'नया कार्ड' के भीतर विकास की एक पंक्ति से बाहर का निर्माण करने के प्रयास करते हैं।