大数据转化难的原因是什么?大数据,如农业,政府大量的农业数据和气象数据,甚至粮食收购数据,农产品价格,等等,但即使数据开放给所有承包商,如何使用它仍然是一个大问题,如何利用现有的数据通过数据挖掘,数据分析,数据值,形成生产力,它正面临一个新问题。在这方面，美国有很好的做法。美国的农业生产方式正在从机械化向信息化转变。以精确为特点的农业使种植更加容易。
美国是一个农业数据收集相对完整的国家，也是农业数据开放较早的国家。目前，农业数据的收集、共享和使用正在帮助美国农业决策者制定促进农业部门发展的政策。此外，美国农民协会(American Farmers Association)和农业综合企业投入了大量时间、金钱和精力从农业综合企业收集数据，这些数据被称为“大数据”。
随着全球人口的增长，气候变化的波动性越来越大，依赖石油的农业对化石燃料价格变得更加敏感，大数据在农业中的作用不可避免地导致更多地使用新技术来提高作物产量和管理风险。基因组学、生物信息学和计算生物学的研究活动取得了重大进展，使科学家和组织能够更好地养活全世界并提高粮食和作物的质量。
大数据转化难的原因是什么?然而，这样的条件在今天的中国并不存在，农民没有办法控制种植什么和什么时候种植。目前的情况是什么?以现在最大的渤海粮仓为例，在山东几个县市进行试点的渤海粮仓项目，最终落地后效果如何?所谓互联网+大数据最后的做法是找几个实验室,用杖,穿上一些传感器和摄像机,然后做数据显示,甚至在许多地区的农民放电传感器和摄像机,如何引导生产、如何农机制造业产业链,目前我没有看到任何练习。
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