大数据是指需要快速获取、处理和分析以从中提取价值的海量、多样的交易数据、交互数据和传感器数据。大数据的核心技术是基于存储的计算。大数据本质上主要解决海量数据的采集、存储、计算、挖掘、呈现和应用问题。也可以简单概括为三个层次：大数据云存储(计算机资源的虚拟化)、大数据处理(云计算模型)和大数据挖掘(各种算法和模型的构建)。

从服务用户的角度，还应该提供更多的应用功能：可视化交互分析引擎、启发式、人机交互、可视化数据挖掘新技术、具有高人机交互功能的海量数据挖掘；建立工作流引擎，为用户创建海量数据处理和分析流程提供图形化流程设计工具，自动执行用户创建的数据处理和分析流程，提供资源调度和优化服务；开放的api函数，数据挖掘平台与第三方应用系统的扩展接口等。

农业是大数据的无尽源泉，也是大数据应用的广阔天地。农业数据涉及面广，数据来源复杂。农业大数据，顾名思义，就是应用大数据理念、技术和方法，解决农业数据的采集、存储、计算、应用等一系列问题，将大数据理论和技术在农业中的应用和实践。农业大数据是大数据理论和技术的专业化应用。除了大数据的公共属性，还必须有自己的特点。

总的来说，农业实际上应该涵盖农村、农业、农民三个层面。具有覆盖面广、领域和内容广、影响因素众多、数据收集复杂、决策管理难度大的特点。狭义的农业生产是指种植业，包括粮食作物、经济作物、饲料作物和绿肥等的生产活动。不仅涉及耕地、播种、施肥、杀虫、收获、储藏、育种等作物生产全过程的各个环节，还涉及跨行业、跨专业、跨业务的数据分析和挖掘，以及成果的展示和应用，甚至整个产业链的资源、环境、过程、安全的监控。广义的农业生产是指种植业、林业、畜牧业、渔业、副业等五种产业情况，都应该纳入农业大数据研究的范畴。

前瞻产业研究院《中国互联网+智慧农业趋势前瞻与产业链投资战略分析报告》指出：基于对农业信息技术主要应用领域和大数据主要来源的分析，大数据主要应用领域包括以下几个方面：

一、生产过程管理数据

设施种植、设施养殖、精准农业等。提高生产全过程的精确监控、智能决策、科学管理和调控是农业信息化的迫切任务。

二。农业资源管理数据

土地资源、水资源、农业生物资源、生产资料等。中国农业资源短缺，生态环境和生物多样性退化。要在摸清家底的基础上，进一步优化配置，合理开发，实现农业高产、优质、节能、高效的可持续发展。

三。农业生态环境管理数据

土壤、大气、水质、气象、污染、灾害等。需要全面监控，精准管理。

四。农产品大数据与食品安全管理

产地环境、产业链管理、产前产中产后、仓储加工、市场流通、物流、供应链、追溯体系等。

动词（verb的缩写）监控农业设备和设施的大数据

以及设备监控、远程诊断、服务调度等。在上述应用中，关键是农业环境与资源、农业生产过程、农产品安全、农产品市场与消费等的监测与预测。

不及物动词各种科学研究活动产生的大数据