农业农村大数据包括种植、养殖、农业科技、装备机械、病虫害防治、生态�；�、水利、农资、市场、食品安全等环节，根据农业农村的产业链条划分，农业农村大数据主要集中在宏观决策、农业管理、农业环境与资源、农业生产和农业市场等环节。
大数据在农业农村的应用。大数据的发展有效助力农业农村发展体现在多个方面�！按笫�+管理”，通过大数据应用将农业农村各环节和不同管理部门之间的数据合理有序地存储在数据池中，进一步打通不同区域、不同部门、不同行业之间的数据通道，大大提高农业产业监测预警和宏观调控的准确率和作用�！按笫�+治理”，大数据应用极大助力社会治理工作。以精准扶贫为例，通过消费、医疗、财产等多个渠道可精准定位贫困户，也可预测出贫困户自身的脱贫意愿�！按笫�+生产”，清晰掌握土壤、环境、水利、气象等多项数据，了解同类农产品种植、销售等情况，进而提高决策的准确性、时效性，提升农业生产效率和农业资源利用率�！按笫�+销售”，在大数据下生产、采摘、存储、运输、销售无缝衔接，农产品质量全过程追溯，加上市场数据的掌握，可有效减少“多的多、少的少”“这里多、那里少”等农产品供需剧烈波动的问题�！按笫�+消费”，可以有效避免消费者与产品信息不对称，加上信息误解、观念误导，导致部分消费者购买盲目，比如赴日本购买中国贴标的马桶盖。
大数据在农业农村的发展。大数据应用和其他科技的集成将是未来无限可能的“智能生活”，方方面面、无处不在。必须立足当前阶段，推动大数据在农业农村的建设和发展。一是建设智能生活。大数据应用和三维立体成像、5G、区块链、人脸成像等多项科技完美结合。在农业生产方面，土壤、气象、生产、市场甚至其他并无关联的数据关联分析，给政府部门和生产、销售、消费各环节的人提出准确的预测和相应的对策选项。二是强调大数据应用。大数据应用关键是“有限目标、重点突破”。在建设上，完成省、市、县、乡、村五级农业农村大数据平台建设与互通，同时聚焦种植业、畜牧业等关键环节，结合遥感、气象、水文、病虫害、动植物疫病等信息，以及国内外金融、市场等方面数据，继续开展算法建模和训练推理，建立进行重要动植物品种养殖、种植产量和市场供求关系的预测，为国家农业农村政策研究提供决策支撑。三是夯实大数据基础。梳理农业农村及相关领域信息化建设现状，打通各行业的数据壁垒，实现农业农村领域数据共享共用，尝试与其他行业数据共享交换机制，建立各农业农村行业大数据构成及关联谱系，进而完成农业农村基层数据库建设。
