Office Data

利用Apache NiFi进行数据抽取与初步清洗，采用Spark进行批处理分析，Kafka+Flink进行实时流处理，实现数据集成。
数据应用： 开发了基于Web的综合管理平台和移动App，提供作物生长监测、环境智能控制、病虫害预警、农机调度、产量预测、市场行情分析等功能，并利用BI工具生成可视化报表。
安全与运维： 建立了严格的数据访问权限控制，定期进行数据备份，并引入了第三方安全审计。
实践中，他们发现最大的挑战在于数据清洗和标准化。不同批次的传感器数据、不同农户的记录习惯差异巨大，耗费了大量精力进行规范化处理。

4.2 农业大数据平台的数据共享与协作模式

构建专业数据库不仅是技术问题，也是机制问题。为了充分发挥 波斯尼亚和黑塞哥维那消费者手机号码列表 农业大数据的价值，数据共享与协作至关重要。

行业联盟与产学研合作： 鼓励农业企业、科研院所、高校、技术服务商等组建农业大数据联盟，共同制定数据标准，共享部分脱敏数据，合作开发应用模型。
政府主导的公共数据平台： 政府可以建设开放的农业大数据平台，提供气象、土壤、病虫害发生态势、市场价格等公共服务数据，促进数据流通。
数据共享机制与激励政策： 建立公平合理的数据共享机制，明确数据权属，通过“数据超市”、“数据产品”等形式，鼓励数据提供方共享数据，并给予适当的激励。