[摘要]麦肯锡称：数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
麦肯锡称：数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
（一）从数据中发现问题
随着农业信息化的快速发展，以及全球农业市场竞争的日趋激烈，加快农业产业链整合升级、利用新技术打造“数字农业”已经成为必然趋势。如果农产品生产商都能够及时而精准地获悉市场需求，只专注于生产市场所需要的产品，那么结果就会大不相同。
金蝶中间件作为中国领先的基础软件产品与云服务提供商，积极研究农业数据的使用价值和发展趋势，为未来农业发展打下坚实基础。
（二）从数据中洞见未来
农业大数据是指在现代农业生产、经营、管理等各种活动中形成的，具有潜在价值的、海量的、活的数据；是现代农业建设、发展、管理的基准线。
中国作为农业大国，在现代化农业快速发展过程中具有多地域、多季节、多样性、周期性等特性，而农业数据则无处不在、无时不有、无物不生、无人不感。现代农业每年产生的数据量约为8000PB，其中，农业自然资源数据3500PB，农业生产数据2500PB，农业市场数据800PB，农业管理数据1200PB，而且每年还以50%-80%的速度在增长。
如何抓住农业大数据时代发展的机遇，构建一个强有力的大数据平台，实现传统农业向现代农业、未来农业的快速转型是摆在IT行业面前的紧迫性问题。
（三）从数据中发现机遇
棉花作为中国重要的农作物，早在2005年2月着手建设中国棉花市场监测系统（简称：棉花网），自建设开始至今，棉花网密切关注国内外棉花市场动态，实时获取棉花三大产区的动态数据，为国家有关部门和总公司提供决策信息参谋方面发挥了积极作用。
金蝶中间件结合农业大数据的特点，结合棉花网的实际业务需求，通过构建一个更加开放的大数据平台，让数据采集更加高效灵活，让数据分析挖掘更加准确快捷，让数据展现方式更加丰富人性，来实现存储在国家棉花数据中心中的监测业务所获取的所有行业数据的内在价值。通过金蝶中间件构建的大数据平台在预警分析实现优化统计数据、实现产销精准匹配，针对棉花由于地域、季节、多样、周期造成“卖难”和“买贵”等问题，通过产销数据的收集、分析实现产销的精准匹配，促进农产品工序平衡；利用大数据提供辅助决策，为国家提供基础可靠的农业未来发展规划；同时，加强与国际棉花价格联动性增强，适应当前世界农业格局的变化。
（四）围绕数据打造未来农业
目前，国内企业仍然处于大数据平台探讨阶段，金蝶中间件作为国内基础软件领军企业，对大数据技术和数字技术的积极利用，使得中国打造“数字农业”已经初具雏形，推动了未来农业的快速发展。对传统农业而言，打造“大数据平台”仍然是一个全新且长期的过程。建议可分为四步进行：
第一步，数据整合。从创建一个数据服务平台开始，该平台应当能够支持数据的流动性、可见性和可获得性。一旦数据源得以开放，要确保其可进入一个集全部数据于单一视图的虚拟数据层，让用户可通过标准化方式与数据平台进行互动。
第二步，数据流通。有了获取数据的渠道还不够，还必须让数据流动起来。这并不是说在任何时候所有数据都必须保持全速流动，需要对数据服务平台上的数据进行优先排序：重要的时限性数据要加速流动，过时的、不太重要的数据可以缓速流动。数据解决方案应该考虑将重要的时限性数据存储于优化的缓存装置，以实现其在价值链上的快速传输。“数据池”则可以大量存储非时限性数据。
第三步，数据分析。数据挖掘有助于识别隐藏在视觉互动和快速迭代中的洞察，帮助用户更快速地获得数据的价值。数据分析是数据挖掘的主要工具，需要加以有效利用。
第四步，分步行动。建议可以将系统的转型过程分成多个小步骤，不必一次完成。例如，从部署一个针对特定结果的单一数据中心开始，然后再逐渐累积更多数据。
（四）以棉花数据为例
规划和建立并遵循一个棉花数据标准的基础上，完善一个国家棉花数据中心，通过重构一个更加开放的“大数据”分析平台，让数据采集更加高效灵活，让数据分析挖掘更加准确快捷，让数据展现方式更加丰富人性，来实现存储在国家棉花数据中心中的监测业务所获取的所有行业数据的内在价值。
大数据的核心是数据，而数据的管理则是整个大数据平台的重要组成部分。而数据即服务（DaaS）的引进则坚固了大数据的核心价值。基于DaaS构建的服务无需了解或担心存储数据所用的系统类型、数据的延迟、扩展性、可用性等问题，同时DaaS为上层服务提供多种数据访问方式，适用于各种行业、类型的业务需求，而中间件基于DaaS层将数据进行封装、剥离、组合形成各种各样的数据服务，为上层的业务应用提供坚实的数据访问基础。同时，基于中间件部署的DaaS层服务具备灵活性、低延迟、分布性、可扩展等理想特性，为大数据的上层服务提供稳定支撑。