随着全球人口的增加，天气的波动更加不稳定，以及依赖石油的农业对于石化燃料的价格越来越敏感，必然激励更多地运用新技术来提高农作物产量，并管理风险。
围绕着基因组学、生物信息学以及计算生物学的研究活动都已经取得了重大的进展，使得科学家和组织能够更好地养活全世界，并提高食品和农作物的质量。这些技术都涉及到庞大的数据集和计算分析，那么在此过程中，大数据的作用是什么？
首先，也是最重要的，农民需要测量和了解数据巨大和种类繁多的数据能够带来怎样的影响，因为这些数据驱动着他们的耕作质量与产量。这些数据包括天气数据、GPS数据、土壤细节、种子、化肥和作物药剂等，充分利用这些数据对于土地进行长期管理和短期模拟，以实现产量和利润的最大化。
其次，种子和肥料以及药剂的供应商需要接收所有的这些数据，将其放入统一的模型中，并使用专用算法，以便向农民提供尽可能最优化的解决方案和服务。
再次，农业机械制造商是整个价值链的另一个重要组成部分。他们不仅需要确保其资产能够在最低成本保持最长的正常运行时间，还要支持移动数据采集(如土壤样本、水分监视器和传感器、田间作物颜色、生长速率、天气破坏、营养水平、农作物品种等)，并让这些琐碎的信息在价值链能被实时获取，以进行进一步的处理。
除了农民、农企、种子化肥供应商和农业机械制造商以外，气象站和实验室、贸易商和行业合作伙伴、技术和解决方案提供商也是这个日益复杂的生态系统的一部分。他们对于来自无数信息源的大数据也有着巨大的需要。
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