Solicitando traducción al inglés, necesidad urgente, recompensa de puntos altos
Aunque el big data agrícola significa muchas oportunidades, para desempeñar verdaderamente el papel de la tecnología del big data, traerá grandes cambios en la infraestructura, el modelo de gestión de la información y el modelo de gestión. y otros aspectos. Aquí viene el desafío. Se debe fortalecer el trabajo desde los siguientes aspectos para obtener el valor del big data agrícola.
(1) Apoyo gubernamental. La implementación de la estrategia de desarrollo de la industria de big data requiere el prestigio del gobierno para ayudar a construir un puente de comunicación entre el mercado y las empresas. El apoyo gubernamental también incluye la construcción de una plataforma de análisis de la calidad de los datos, el establecimiento de un sistema de puntuación de la calidad con la participación de instituciones profesionales e instituciones públicas, la calificación de las empresas de servicios de aplicaciones y análisis de big data mediante procedimientos orientados al mercado y el establecimiento de un mecanismo de salida para entidades no calificadas.
(2) Cultivar el tema. El proceso de aplicación del análisis de big data agrícola requiere la participación de múltiples sujetos. Cada sujeto no solo debe realizar sus propias tareas sino también cooperar entre sí. Por lo tanto, primero debemos cultivar un grupo de empresas de servicios de utilización y análisis de big data, construir puentes de comunicación efectivos y aprovechar aún más la demanda del mercado. En segundo lugar, es necesario mejorar la calidad de los agricultores, expertos en TI, matemáticos, analistas y otros participantes y alentarlos a convertirse en los principales sujetos de la utilización de big data agrícola.
(3) Mejorar el nivel de computación. La mejora del nivel de informática agrícola es crítica y urgente. Para que la agricultura utilice eficazmente big data, se debe actualizar el hardware informático y de gestión de datos y mejorar la funcionalidad de los sistemas informáticos agrícolas existentes.
Por ahora se puede realizar principalmente desde los siguientes dos aspectos:
(1) Promover la construcción de la informatización agrícola. La informatización agrícola es la base para la aplicación de big data agrícolas. Sin embargo, la informatización agrícola de mi país comenzó tarde. El capital rural y la tecnología de la información son relativamente débiles. El área ecológica de la agricultura es vasta y el proceso es complejo. Debido al desequilibrio del desarrollo regional agrícola y la naturaleza multifacética de la cultura campesina, el desarrollo de la informatización agrícola en nuestro país está rezagado. Es necesario resolver los problemas de la personalización insuficiente de los servicios de información y la dificultad en la recopilación de datos en tiempo real en el campo de la aplicación de big data agrícola a través de la informatización agrícola, y construir un sistema completo, multiángulo, tridimensional, inteligente y humanizado. y servicios personalizados de informatización agrícola para brindar a nuestro país La aplicación de big data agrícola proporciona la base y la motivación.
(2) Desarrollo de la red logística. El grado de aplicación de los big data agrícolas depende en gran medida del nivel de Internet de las cosas. El auge de la agricultura inteligente provocado por la Internet de las cosas hace posible la recopilación de big data agrícolas. Por tanto, es necesario desarrollar el Internet de las Cosas para proporcionar fuentes o soportes de datos para la aplicación de la tecnología big data.
(4) Apertura de datos. Para utilizar big data de manera efectiva, el valor detrás de los datos complejos debe extraerse por completo y transformarse en modelos de negocios. Muchos datos recopilados por departamentos gubernamentales, como pronósticos meteorológicos, condiciones del suelo, mapas GPS, recursos hídricos, entorno del mercado, demanda del mercado, etc., no son públicos ni abiertos, lo que limita el uso de los usuarios. Por lo tanto, el gobierno y los departamentos pertinentes deben promover activamente la apertura de datos agrícolas. Además, como se mencionó anteriormente, se debe prestar especial atención al desarrollo de estándares nacionales para formatos de datos que sean ampliamente reconocidos y adoptados para promover el desarrollo y la utilización de datos agrícolas.
Traducción:
Cómo aprovechar las oportunidades que brindan los big data
Aunque los big data agrícolas significan muchas oportunidades, para realmente hacer un buen uso de la tecnología de big data, Es un desafío para la infraestructura, el modelo de gestión de la información, el modelo de gestión, etc. Es necesario fortalecer el trabajo desde los siguientes aspectos para obtener el valor del big data agrícola.
(1) Apoyo gubernamental. Big data es una estrategia para el desarrollo de la industria de big data. Debe confiar en la autoridad del gobierno para ayudar a construir un puente entre el mercado y las empresas. El apoyo incluye la construcción de una plataforma de análisis de la calidad de los datos, el establecimiento de un sistema de calificación de la calidad con instituciones especializadas y participación pública, a través del proceso de comercialización de big data, y un sistema de calificación de la calidad con participación pública. Utilizar análisis de big data para ayudar a las empresas a través del proceso de comercialización y establecer un mecanismo de salida para entidades no calificadas.
(2) Sujeto cultivo. El análisis de big data agrícola requiere la participación de múltiples sujetos en el proceso de solicitud, y cada sujeto realiza sus propias funciones y colabora entre sí. Por lo tanto, primero debemos cultivar un grupo de empresas de servicios para el análisis y la aplicación de big data, construir un puente de comunicación efectiva y aprovechar aún más la demanda del mercado. En segundo lugar, es necesario mejorar la calidad de los agricultores, expertos en TI, matemáticos, analistas y otros participantes y alentarlos a convertirse en el principal organismo en la utilización de big data agrícolas.
(3) Nivel. Mejorar la potencia informática en la agricultura es clave y urgente. Para utilizar eficazmente los big data en la agricultura, es necesario actualizar el hardware informático y la gestión de datos y fortalecer las funciones de los sistemas informáticos agrícolas existentes.
En la actualidad, nos centramos principalmente en los siguientes dos aspectos:
(1) Promover la construcción de la informatización agrícola. La informatización agrícola es la base de la aplicación de big data agrícola y comenzó relativamente tarde. Sin embargo, la informatización agrícola, el poder del capital rural y el sistema informático agrícola de mi país se han fortalecido. La débil informatización agrícola, la fortaleza del capital rural y la fortaleza de la tecnología de la información, la regionalidad ecológica agrícola, la complejidad de los procesos, el desarrollo regional agrícola desigual y la cultura agrícola de múltiples capas son las razones del retraso en la informatización agrícola en mi país. Es necesario resolver el problema de la falta de servicios de información personalizados y el rendimiento en tiempo real de las aplicaciones de big data agrícolas mediante la informatización agrícola. Es necesario resolver los problemas de la falta de servicios de información personalizados y la dificultad en la recopilación de datos en tiempo real en la agricultura. Aplicaciones de big data a través de la informatización agrícola. Los servicios de información agrícola tridimensionales, inteligentes, humanizados y personalizados proporcionan la base y el poder para la aplicación de big data agrícola en mi país.
(2) Desarrollar la red logística. Las aplicaciones de big data agrícolas dependen en gran medida del Internet de las cosas, porque el Internet de las cosas hace posible la recopilación de big data agrícolas para una agricultura inteligente. Por lo tanto, es necesario desarrollar fuentes de datos o métodos de carga que utilicen el Internet de las cosas proporcionado por la tecnología de big data.
(4) Datos. Para utilizar big data de manera efectiva, debemos explorar completamente el valor detrás de muchos datos, como la meteorología, las condiciones del suelo, los mapas GPS, las fuentes de agua, los recursos hídricos, el entorno del mercado, la demanda del mercado, el suministro de agua, etc. muchos datos complejos y transformarlos para el modelo de negocio. Muchos datos calculados por departamentos gubernamentales, como meteorología, condiciones del suelo, mapas GPS, recursos hídricos, entorno del mercado, demanda del mercado, etc., no son públicos ni abiertos, lo que limita el acceso de los usuarios. Además, como se mencionó anteriormente, es de particular preocupación desarrollar un formato de datos estándar que sea ampliamente reconocido y adoptado por el país para promover el desarrollo de datos agrícolas. Además, como se mencionó anteriormente, es de particular interés el desarrollo de un formato de datos estándar nacional que sea ampliamente reconocido y adoptado para promover el desarrollo y la utilización de datos agrícolas.