农业大数据平台建设

智慧农业大数据平台：开启农业新“智”造智慧农业与大数据平台的邂逅在科技飞速发展的当下，传统农业正经历着一场深刻的变革，智慧农业应运而生。它不再是人们印象中“靠天吃饭”、依赖人力劳作的古老产业，而是借助现代信息技术，迈向了精准化、智能化、高效化的发展道路。智慧农业的兴起，不仅是农业生产方式的转变，更是对全球粮食安全、资源可持续利用以及乡村振兴战略的有力回应。揭开智慧农业大数据平台的神秘面纱平台的定义与内涵智慧农业大数据平台，是一个融合了现代信息技术精华的综合性系统，它集数据采集、存储、分析、应用于一体，犹如一位不知疲倦的智能管家，全方位守护着农业生产的每一个环节。收集到的数据会被有序地存储在：通过在农田、果园、养殖场等农业生产现场部署各种各样的传感器，智慧农业大数据平台实现了对农业生产环境和作物生长状况的全方位实时监测。这些传感器如同分布在农业生产一线的“侦察兵”，时刻收集着土壤湿度、温度农业专家的指导意见，直接为农业生产提供决策支持。资源管理与优化：智慧农业大数据平台对农业生产中的各种资源，如水、肥、农药等进行精细化管理。通过精准的资源配置，实现资源的高效利用，减少资源浪费。在水资源

农业企业的数字蝶变：大数据平台赋能之路农业企业大数据平台是什么农业企业大数据平台，是一种集成了数据采集、存储、分析和应用等多种功能的综合性平台，它利用先进的信息技术手段，对农业生产、经营、管理等各个环节产生的数据进行全面收集、深入分析和有效利用，从而为农业企业的决策提供科学依据，助力农业生产的精准化、智能化和高效化。在数据采集方面，农业企业大数据平台运用了多种先进技术手段。传感器技术被广泛应用的传感器可以实时采集作业进度、耗油量、作业轨迹等数据，不仅有助于优化农机使用和管理，还能提高农业生产的自动化水平。遥感技术的应用更是为农业大数据采集开辟了新的视角，卫星遥感可以获取大范围的农作物生长需要强大的数据存储和管理能力。农业企业大数据平台通常采用云计算技术，将数据存储在云端，不仅解决了传统存储方式的空间限制问题，还能实现数据的高效管理和便捷访问。分布式存储技术的运用，将数据分散存储在多个节点上，提高了数据的安全性和可靠性。同时，通过建立数据仓库和数据湖，对数据进行整合和规范化处理，方便后续的分析和挖掘。数据分析是农业企业大数据平台的核心功能之一。通过运用数据挖掘、机器学习、深度学习等

分析工具Sophon和星环云课堂服务，从管理服务结构、终端布局设置、系统互联互通、垂直资源共享与管理功能覆盖五个层面搭建棉花生产全产业链的农业大数据应用云平台。平台分为三个部分，分别为大数据可视化展示数据类型、精度、使用模式的不同，突破多源异构数据的语义异构和语法异构难题，采用基于本体的数据描述模型与特征提取算法，开发数据抽取转换程序，实现海量训练管理数据的融合。主要功能及应用场景棉花生产农业大数据%。社会效益进一步提升农业大数据技术及产品在新疆棉花产业提质增效过程中的核心作用，大幅度提高了棉花产量；节约生产成本，提高棉花产品经济附加值，进一步推动新疆棉花产业发展，对于农业现代化水平提高、产业升级、提质增效、农产品竞争力提升和绿色农业的发展具有重要的现实意义。案例创新点针对新疆的棉花生产特色和区位优势，构建了我国首个覆盖从农业资源、农情监测、生产管理、农机调度、市场预测全产业链的棉花单品大数据平台。集成农业资源、棉花生产、农业遥感、农业机械、产品质量与市场信息等系统，整合大量、分散的农业信息，为棉花生产提供全方位的服务。围绕农业大数据共享交换与分析挖掘，形成云计算+大数据模式下农业大数据服务与共

分析工具Sophon和星环云课堂服务，从管理服务结构、终端布局设置、系统互联互通、垂直资源共享与管理功能覆盖五个层面搭建棉花生产全产业链的农业大数据应用云平台。平台分为三个部分，分别为大数据可视化展示数据类型、精度、使用模式的不同，突破多源异构数据的语义异构和语法异构难题，采用基于本体的数据描述模型与特征提取算法，开发数据抽取转换程序，实现海量训练管理数据的融合。主要功能及应用场景棉花生产农业大数据%。社会效益进一步提升农业大数据技术及产品在新疆棉花产业提质增效过程中的核心作用，大幅度提高了棉花产量；节约生产成本，提高棉花产品经济附加值，进一步推动新疆棉花产业发展，对于农业现代化水平提高、产业升级、提质增效、农产品竞争力提升和绿色农业的发展具有重要的现实意义。案例创新点针对新疆的棉花生产特色和区位优势，构建了我国首个覆盖从农业资源、农情监测、生产管理、农机调度、市场预测全产业链的棉花单品大数据平台。集成农业资源、棉花生产、农业遥感、农业机械、产品质量与市场信息等系统，整合大量、分散的农业信息，为棉花生产提供全方位的服务。围绕农业大数据共享交换与分析挖掘，形成云计算+大数据模式下农业大数据服务与共

应用落地和创新融合发展。在智慧农业领域，星环科技曾联合中国农业机械研究院等国内知名科研院校，共同协作成立兵团棉花生产农业大数据项目组，攻坚克难构建了我国首个覆盖棉花生产全产业链的农业大数据平台，提升近日，江苏省人工智能学会发布关于学会团体标准的公告，星环科技参与起草的《智慧农业综合服务平台建设规范》在全国团体标准信息平台正式发布。在本次的标准编制工作中，星环科技深度参与《智慧农业综合服务平台建设规范第一部分：平台架构的设计》及《智慧农业综合服务平台建设规范第三部分：云服务平台》的起草工作，为智慧农业综合服务平台的设计原则、功能设计、安全防护、工作环境及云服务平台架构、构建方法建言献策。作为了棉花生产的智能化水平，实现了棉花全产业链的健康高效可持续发展。此次参与起草《智慧农业综合服务平台建设规范》，充分体现了政府部门对于星环科技在智慧农业领域技术实力与科研能力的认可。相信随着规范的正式公布与实施，智慧农业综合服务平台的建设将进一步完善，从而更好地为农业信息化、数字化、智能化发展而服务！一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技自成立以来，一直致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，推动大数据在各行业领域的

星环科技大数据基础平台TDH的赋能下，内蒙农信提升了多元异构数据整合能力，弥补了实时数据处理、外部数据处理能力的不足，加大了数据辅助决策的力度，同时，通过客户画像，增强了客户识别、营销、分析的能力，为内蒙古自治区农村信用社联合社（简称“内蒙农信”）经过多年的信息化建设，目前投产使用的信息化系统近100套，产生了大量的数据。该社于2019年采用MPP架构的分布式数据库，实现了40多套业务系统数据的归集、标准化处理。近年来大数据技术与金融业务深度融合，释放出金融创新活力和应用潜能。2021年该社启动了大数据平台项目，与星环科技合作，经过一年多的努力，在金融云上部署了30个节点的大数据处理集群。在业务发展提供了数据支撑。本次项目建设也在业内创新地开发了线上一体化数据全流程处理产品，让数据处理不再是一个黑匣子，提高了数据使用的效率，为该社未来数字化转型、金融数据变现奠定了坚实的技术底座。

TranswarpDataCloud(TDC）为其提供强大的存储计算能力，加速农村金融机构数字化转型进程。通过大数据DAAS应用平台的建设，实现了各租户之间的资源、数据、应用、组件的完全隔离，为各农商行实践中，大数据平台是支撑银行业大数据应用的基础。为适应互联网时代银行业务和技术发展形势，全面提升大数据应用、管控和服务能力，江苏省联社及各农商行积极开展大数据技术的探索研究。问题与需求经过调研发现农商行要求，同时为各个农商行共享准实时数据处理、数据建模、客户画像、关联图谱等多个方面的实施经验，充分协助农商行开展在大数据方面的运用，共享省联社大数据服务平台的建设成果，从单一的批量数据交互和传统BI分析，费用显著降低；六是解决人员技能问题，通过技能培训、大数据场景方案设计与研讨、联合开发等建设省联社和农商行大数据人才队伍；七是促进创新成果共享，先行先试，树立典型，组织大数据应用场景共享；八是统一平台升级维护，省联社负责基础平台升级维护，提供性能优化方案，保障平台稳定运行。平台获“技术创新优秀案例”榜首。江苏农信立足自身实际，加大对云计算、大数据、人工智能、5G等技术的研究和应用，建立大数据DAAS应用平台，实现普惠金融创新与实践。星环科技基于容器的智能大数据云平台

近期，星环科技与江苏农信达成合作，江苏农信利用星环科技大数据平台，建设“两数四融合”的数字化农信平台。随着利率市场化进程加快、互联网金融业态的发展，传统银行与实体经济的业务横向联系与深度融合进展迅速，业务数据的内容不断丰富，江苏农信一直不断提升建立在数据处理技术之上业务洞察能力，加强业务创新，为企业创造新动能。星环科技将利用大数据平台技术的深厚实力，和在行业内丰富的落地案例经验，协助江苏农信建设数据管理和应用;着眼于建立大数据服务体系建设和推动大数据技术研究，实现“两数四融合”，提升数据的组织能力、处理能力、服务能力、管控能力，四大数据能力，进而建立完善的大数据平台和应用。星环科技还将对江苏农信以大数据技术为基础，融合开发、测试、生产的统一平台，利用大数据技术解决现有传统架构下面临的的计算瓶颈、存储压力、扩展问题、以及应用限制等问题。江苏农信基于星环科技大数据平台打造“一市三区”，加强展开针对大数据平台、人工智能平台的人才培训认证，结合星环科技的技术实力、江苏农信的业务专业度，利用双方优势，培养更多行业人才。文章转载于中华科技网

工业大数据平台建设是一个复杂的过程，涉及到多个层面的技术架构和解决方案。1.技术架构工业大数据分析平台的技术架构一般由以下五部分组成：数据源层：涉及关系型数据、文件、流数据以及企业外部数据源等。采集平台的建设还需要遵循数据安全合规指引，包括数据的安全管理、使用加工、备份和恢复测试等。7.功能模块工业大数据平台的功能模块通常包括：宏观经济数据分析：分析宏观经济数据、行业形势数据、价格走势数据。4.数据分析与挖掘数据分析层提供数据挖掘、分析和模型构建功能，利用机器学习和数据挖掘技术对数据进行深入分析。5.应用服务层应用服务层为用户提供可视化界面、监控预警和决策支持等服务。6.安全合规工业大数据：主要包括交互式探查、收益分析、风险分析、KPI等可视化决策支持技术。2.数据采集与整合数据采集与整合是平台运行的基础。通过部署传感器、RFID、条码等技术，实现生产现场数据的实时采集。同时，平台将对分布式存储技术，构建高可用、可扩展的数据存储系统。同时，建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失。数据管理方面，平台将制定统一的数据标准和管理规范，对数据进行清洗、去重、分类等操作，确保数据质量和准确性

联邦学习与隐私计算是紧密相关且相互促进的两个概念，以下是它们之间的详细关系及相关情况：联系目标一致：都旨在解决在数据隐私保护前提下的数据处理与分析问题。在大数据时代，数据分散在不同的机构或个人手中，而这些数据往往包含敏感信息。联邦学习和隐私计算都致力于在不泄露隐私数据的情况下，实现数据的价值挖掘和共享，打破数据孤岛，促进数据的流通和协同使用。技术融合：联邦学习是隐私计算的重要技术分支和应用场景之一。在联邦学习的过程中，会运用到多种隐私计算技术来确保数据的安全性和隐私性，如加密技术、差分隐私技术等。相互促进：隐私计算技术的发展为联邦学习提供了更强大的隐私保护手段，使其能够在更广泛的场景中应用。而联邦学习的实践也推动了隐私计算技术的不断创新和完善，为隐私计算技术提供了更多实际应用需求和挑战，促使其在性能、安全性等方面不断优化。区别概念侧重：联邦学习侧重于机器学习模型的训练和优化，强调在多个数据拥有方之间进行协同学习，通过交换模型参数而不是原始数据来实现模型的训练和更新。隐私计算则是一个更广泛的概念，涵盖了多种技术和方法，旨在对隐私数据进行全生命周期的保护，包括数据的存储、传输、处理和共享等...

数据安全与隐私计算紧密相关、相互促进，共同为数据的安全利用与隐私保护提供保障。数据安全是隐私计算的基础和目标数据安全涵盖了数据的保密性、完整性和可用性等多方面要求，旨在防止数据被未经授权的访问、泄露、篡改或破坏。隐私计算的出现正是为了在数据处理和共享过程中更好地满足这些数据安全需求，尤其是在涉及多源数据融合、跨域数据协作等复杂场景下，确保数据的保密性和完整性不受损害。隐私计算是数据安全的技术支撑和创新手段隐私计算为数据安全提供了一系列先进的技术手段，包括多方安全计算、联邦学习、同态加密、零知识证明等。这些技术在不同程度上解决了数据在流通和使用过程中的隐私保护问题，使得数据能够在安全的环境中被充分挖掘和利用。二者协同发展推动数据价值释放与合规应用随着数字化进程的加速，数据已成为企业和社会发展的重要资产，但数据安全问题一直是制约数据流通和共享的关键因素。隐私计算技术的不断发展和应用，为数据安全提供了更有效的解决方案，使得数据能够在安全的前提下实现跨机构、跨领域的流通和共享，从而充分释放数据的价值。

数据湖是一种以原始格式存储大量数据的存储库，它具有灵活、可扩展等特点，可支持多种类型数据的存储和分析。数据湖是一个集中存储大量原始数据的系统，这些数据可以是结构化数据（如关系型数据库中的表）、半结构化数据和非结构化数据（如文本文件、图像、视频等），数据湖允许企业以原始格式存储数据，直到需要使用时再进行处理和分析。特点存储容量大：能够存储海量数据，满足企业不断增长的数据存储需求。可以轻松扩展存储容量，支持PB级甚至EB级数据的存储。数据多样性：支持各种类型的数据，包括传统的关系型数据、日志文件、传感器数据、社交媒体数据等，打破了传统数据仓库只能处理结构化数据的限制。灵活性高：数据以原始格式存储，不需要在存储时进行预定义的模式或结构设计，企业可以根据不同的业务需求随时对数据进行各种分析和处理，具有很强的灵活性。支持多用户并发访问：可以同时支持多个用户和应用程序对数据的并发访问，不同的用户和团队可以根据自己的需求对数据进行探索和分析，提高了数据的共享和协作效率。架构数据采集层：负责从各种数据源收集数据，并将其传输到数据湖中。数据源可以包括数据库、文件系统、云存储、物联网设备等。存储层：是数据...

隐私计算在金融行业具有极其重要的地位和广泛的应用前景。应用场景信贷风控联合建模：金融机构之间可以通过联邦学习等隐私计算技术，在不共享敏感数据的情况下，联合建立信贷风险评估模型。数据查询与验证：在信贷审批过程中，金融机构需要查询外部数据源来获取客户的更多信息，如征信报告、税务记录等。隐私计算技术可确保在查询和验证这些数据时，客户的隐私信息不被泄露，同时保证数据的真实性和完整性。精准营销客户画像构建：金融机构通过多方安全计算等技术，与其他企业合作构建更全面的客户画像。营销效果评估：在营销活动中，隐私计算可用于评估不同营销渠道和策略的效果。通过对客户反馈数据的加密分析，金融机构可以了解客户对不同营销活动的响应情况，而不会泄露客户的隐私信息，从而优化营销方案。金融监管数据报送与共享：金融机构需要向监管部门报送大量的业务数据，隐私计算技术可确保数据在报送过程中的安全和隐私保护。同时，监管部门之间也可以通过隐私计算实现数据共享，提高监管效率和协同监管能力。风险监测与预警：利用隐私计算技术，监管部门可以在不直接获取金融机构敏感数据的情况下，对金融市场的风险进行实时监测和预警。例如，通过多方安全计算对...

数据湖是一个集中存储海量原始数据的存储库，旨在存储企业所有类型和来源的数据，为企业提供全面的数据资产视图，并支持灵活的数据处理和分析。数据湖是一种存储企业各种原始数据的大型仓库，这些数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据湖允许企业以原始格式存储数据，而无需在存储时进行预定义的模式或结构设计，用户可以根据不同的业务需求随时对数据进行各种分析和处理。核心特点海量存储：具备强大的存储能力，可轻松应对PB级甚至EB级数据的存储需求，能够存储企业从各个业务系统、设备以及外部数据源收集而来的大量数据。数据多样性：支持各种类型和格式的数据，打破了传统数据存储系统对数据格式的限制，使得企业能够将不同来源、不同结构的数据统一存储在一个地方。灵活性与敏捷性：数据以原始形态存储，不依赖于特定的模式或模型，用户可以根据具体的业务问题和分析需求，灵活选择不同的分析工具和技术对数据进行处理和探索，无需受限于预先设定的结构。支持多用户并发访问：可以同时支持多个用户和应用程序对数据的并发访问，不同的用户和团队可以根据自己的需求对数据进行探索和分析，提高了数据的共享和协作效率。关键技术分布式存储技术：通常...

数据要素与隐私计算存在紧密的联系，隐私计算为数据要素的安全流通和价值释放提供了关键技术支撑，二者相互促进、共同发展。隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，涉及信息搜集者、发布者和使用者在信息产生、感知、发布、传播、存储、处理、使用、销毁等全生命周期过程的所有计算操作。它包括支持海量用户、高并发、高效能隐私保护的系统设计理论与架构，旨在实现数据的“可用不可见”。数据要素市场化：数据作为一种新型生产要素参与分配，隐私计算在数据要素市场化进程中扮演核心基础技术的角色。它帮助建立有序可控的共享机制，促进数据要素市场的蓬勃发展。数据要素只有在安全、高效的流通中才能充分发挥价值，隐私计算可以在保障数据流通过程计算安全性、赋能不同行业场景释放数据价值、适配数据要素流通多种应用模式上发挥价值。技术应用：隐私计算技术可以应用于数据的收集、脱敏、存储、使用、交换、删除、存证与取证等环节，涵盖隐私信息全生命周期的操作过程。它通过融合密码学、人工智能、安全硬件等跨学科技术体系形成一套可以保障数据流通安全合规的基础设施。数据安全与隐私保护：隐私计算实现了在数据流通过程中对国家安全、商业机密、个人...

多方安全计算（SecureMulti-PartyComputation，简称MPC）是隐私计算的一个重要分支。多方安全计算允许多个参与方在不泄露各自隐私数据的情况下，共同完成对数据的计算和分析任务。其目标是在保护数据隐私的前提下，实现数据的共享和协同处理，以挖掘数据的价值。主要基于密码学技术，如同态加密、不经意传输、秘密共享等。通过这些技术，将数据进行加密或转换，使得在计算过程中，参与方只能看到加密后的结果或与自己相关的部分信息，而无法获取其他方的隐私数据。技术特点隐私保护性：多方安全计算能够确保参与方的隐私数据在整个计算过程中不被泄露，即使在存在恶意参与者的情况下，也能保证数据的安全性。去中心化：不需要依赖可信的第三方来处理数据，各参与方之间通过密码学协议进行交互和协作，实现数据的分布式计算。可验证性：计算结果可以被参与方进行验证，确保计算的正确性和完整性。灵活性：可以支持各种类型的计算任务，如算术运算、比较运算、逻辑运算等，适用于不同的应用场景。应用场景金融领域联合风控：多家金融机构可以在不共享客户敏感信息的情况下，联合进行风险评估和信用评分，提高风控的准确性和效率。隐私保护的投资...

数据入湖是指将企业内外部的各种数据汇聚到数据湖中进行统一存储和管理的过程。数据来源涵盖企业内部的业务系统数据，如客户关系管理系统（CRM）、企业资源计划系统（ERP）、办公自动化系统等产生的结构化数据；也包括来自网络的日志数据、社交媒体数据，以及物联网设备产生的传感器数据等半结构化和非结构化数据。入湖方式批量导入：对于一些已经存在的历史数据或定期产生的批量数据，通常采用批量导入的方式将数据加载到数据湖中。可以使用ETL工具、数据迁移工具等，按照一定的时间周期或数据量进行批量抽取、转换和加载。实时接入：对于实时性要求较高的数据，如物联网数据、实时日志数据等，需要通过实时数据接入技术将数据实时地传输到数据湖中。常见的实时接入方式包括使用消息队列（如Kafka）进行数据缓存和传输，然后由数据湖的实时处理组件进行消费和存储。数据同步：对于一些需要与源数据保持实时或准实时同步的数据，采用数据同步技术实现数据入湖。可以通过数据库的复制技术、数据同步中间件等，将源数据的变化及时同步到数据湖中。关键技术数据抽取与转换：在数据入湖过程中，需要对不同来源、不同格式的数据进行抽取和转换，使其符合数据湖的存储...

大数据湖是在数据湖概念基础上，结合大数据技术特点和需求而发展起来的一种更加强大、灵活的数据存储和分析架构。海量数据存储：能够轻松应对海量数据的存储需求，可存储PB级甚至EB级的数据，涵盖各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。高可扩展性：基于分布式架构，能够方便地进行水平扩展，随着数据量的增加，可以通过添加节点的方式快速扩展存储和计算能力。数据多样性支持：不仅支持传统的关系型数据，还能存储各种非传统数据类型，如文本、图像、视频、音频、日志文件、社交媒体数据等，为企业提供全面的数据视角。灵活性与敏捷性：数据以原始格式存储，不需要预先定义严格的数据模型，用户可以根据不同的业务需求随时对数据进行各种分析和处理，快速响应业务变化。架构与组件存储层：通常采用分布式文件系统或对象存储系统作为底层存储，具有高可靠性、高吞吐量和容错性，确保数据的安全存储和高效访问。数据管理层：包括元数据管理、数据目录、数据血缘等功能。元数据管理记录数据的来源、格式、含义等信息，方便用户查找和理解数据；数据目录提供数据的分类和索引，便于数据的搜索和发现；数据血缘则跟踪数据的流转和处理过程，确保数据的...

隐私计算是一种在保护数据隐私的前提下实现数据价值挖掘和流通的技术体系，涵盖多方安全计算、联邦学习、同态加密、零知识证明等多种技术手段。定义与背景定义：隐私计算是指在不泄露数据隐私的情况下，对数据进行分析、计算和共享的一系列技术和方法的统称。它允许不同的参与方在数据不出本地的情况下，通过加密、分布式等技术手段进行协同计算，实现数据的互联互通和价值最大化，同时确保数据的隐私和安全得到有效保护。背景：随着数字化进程的加速，数据已成为企业和社会发展的重要资产，但数据的隐私泄露风险也日益增加。在数据共享和协同处理过程中，如何既充分发挥数据的价值，又保护数据所有者的隐私，成为亟待解决的问题，隐私计算应运而生。关键技术多方安全计算：多个参与方在不泄露各自数据隐私的情况下，通过特定的加密协议和算法进行协同计算。例如，在多方数据求和、数据比较等场景中，各方数据在加密状态下进行交互和计算，最终得到正确的结果，而任何一方都无法获取其他方的原始数据。联邦学习：一种机器学习技术，多个参与方在本地训练机器学习模型，然后将模型参数进行加密聚合，得到全局模型。在这个过程中，数据始终留在本地，不会被传输到其他方，从而保...