大数据如何为助农扶贫赋能？

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薇娅在《向往的生活》中直播带货助农

今年以来，类似这样通过电商直播带货助农的报道一直不绝于耳。全国各地都掀起了电商助农的浪潮，而这样做不只是为了减少新冠肺炎疫情带来的影响，也因为今年是我国脱贫攻坚的决战决胜之年--《2020年国务院政府工作报告》中曾明确提出：今年要优先稳就业、保民生，坚决打赢脱贫攻坚战，努力实现全面建成小康社会目标任务;实现现行标准下农村贫困人口全部脱贫、贫困县全部摘帽。

电商助农扶贫离不开大数据

其实，直播带货只是电商扶贫众多环节中的一个。电商扶贫还涉及电商服务站的建设、扶贫模式、扶贫主导产业、农业基础条件、现代农业技术应用、农产品供求分析等多个方面。在所有这些环节中，大数据的作用都必不可少。

中国农业科学院农业信息研究所认知计算研究室从事的就是农业领域数据科学的研究和应用，以及相关信息技术的开发，覆盖农业生产、经营管理和服务领域的数据科学研究和技术应用。

在农业生产领域，运用农业数据和技术来做产前环节的决策、产中环节的生产技术数据支撑，以及产后环节的运营决策支持，面向政府、生产者和市场等各个方面。

在经营领域，基于对农产品电子商务的数据分析，与一些区域、大型网站达成合作;在管理领域，主要是面向电子政务和政府决策。

在服务领域，主要是根据知识服务、信息服务以及农业领域的数据咨询分析结果，面向生产者和社会发布分析报告、应用程序和分析结果。

据中国农业科学院农业信息研究所认知计算研究室主任崔运鹏介绍，由认知计算研究室自主研发的"智慧农业大数据应用"产品已经面向全国农业领域提供智慧农业、电子商务大数据分析服务。

该应用主要汇聚来自政府、国际组织、商用数据库、卫星遥感、网络舆情、农业物联网、涉农政务系统等多种数据源的异构数据资源。应用以农业生产经营管理决策支持为导向，以实际解决政府、企业及农业生产者的实际问题为准绳，实现农业生产经营管理的数字化和智能化。

该产品采用了Qlik 的大数据技术，由农业领域专家、数据科学家和IT开发人员共同研发，为用户提供交互式的探索式大数据分析功能，让用户通过交互式数据探索自行发现自己的业务数据中所蕴含的模式和价值，获取对工作的洞察。

如今，围绕该产品已经形成了三大典型应用场景：

其一，电商带贫数据采集&成效分析子系统。

能够采集基层电商服务站的数据、电商扶贫带贫及贫困户技能培训的数据，并通过地图呈现出来。这样可以一目了然地看到电商服务站的数量和分布信息，每个服务站的带贫模式、产业、成效及贫困户技能培训情况，展示每个电商服务站的带贫人员、带贫模式、扶贫主导产业，通过带贫户数与模式、产业的关系，揭示不同带贫模式的效果，为政府决策提供参考。

其二，农业基础条件与设施情况分析子系统。

通过汇集区域农业信息基础设施数据并进行分析，可以揭示不同区域基础设施建设情况及其与农业产业发展的关系，发现优势和短板。

其三，农产品供求分析

通过与其他公司合作，可以就当地不同时间的农产品供应量和购买量进行分析，发现不同时间段农产品的需求量和成交量，揭示不同农产品的供应和需求关系，为农产品生产与营销提供指导。

崔运鹏表示，把数据收集起来以后，可以用BI技术去做互动式的交互探索分析，把这些脱贫人口、产业模式、扶贫模式、效果都结合在一起，可以看到哪个区域是成功的、哪种模式是成功的、哪种产业是成功的。把这些因素综合在一起，政府就可以看到哪个地区成功了、为什么成功、有哪些可以借鉴、哪些可以放到其他区域推而广之。这样就有利于下一步的脱贫决策，有利于当地的资源调配和优化。"在这个过程中，我们看到了很多通过数据更好地进行扶贫工作的案例，也是让我们觉得比较满意或者比较有用的案例。"

Qlik如何用数据助力认知计算研究室

众所周知，在"科技兴农""智慧农业"等战略的背后，始终都离不开大数据、互联网等科学技术的帮助与支持。

Qlik大中华区董事总经理刘智宏告诉记者："Qlik 一直关注我国农业大数据的发展进程，希望能够利用Qlik的产品技术，为农业提供一些大数据的研究和应用，带来便利和支持。

据介绍，Qlik于1993年诞生在瑞典，2009年进入中国并深耕至今。十余年来，Qlik连续十次被Gartner魔力象限报告列为商业智能分析领域的领导者。在最近两年中，Qlik通过4次大规模的收购，已经从一个BI软件的供应商，逐渐发展成为可以提供端到端的、完整的数据集成分析平台的解决方案供应商，在全球已积累了5万多家客户和1700家合作伙伴。

刘智宏表示，Qlik有可支持、可扩展、高性能的数据交换能力，可以让数据产生更多的价值，而Qlik的使命就是通过数据帮助企业实现业务价值。

崔运鹏告诉记者，认知计算研究室从2007年就开始在农业领域应用BI软件 ，也用过一些各有特色的产品，现在采用的Qlik覆盖了两个环节：一是数据治理环节，二是数据可视化环节。"Qlik的后台集成了一个自己的工具，而且比较好用。它有一套自己的语言和图形化界面，可以直接连到数据语言去做数据仓库构建，而且Qlik用自己的理念构建数据仓库，操作起来很简单，不具备专业知识的人也会操作。"

此外，崔运鹏对于Qlik的产品还有几点深刻的体会：一个是Qlik的内存计算技术对于大规模数据处理很顺畅;二个是Qlik的GIS 支撑比较强;还有就是探索式的互动数据分析、交互式的数据分析。"Qlik给了用户一个分析工具或者手段来分析数据，让用户可以自己做分析和决策。我们把Qlik当作一种数据中台产品来使用。"

崔运鹏表示，认知计算研究室所做的大部分工作都是实际应用，以后还会继续做下去，因为认知计算研究室是农业农村部的大数据重点实验室，一些农业领域国家级的数据中心也在那里。因此，他也希望能跟Qlik这样的厂商有更好的产品交流、更好的技术合作，在农业领域做更多更有意义的事情。刘智宏也表示，Qlik愿助力中国农业科学院农业信息研究所打造的智慧农业大数据应用，用数据赋能智慧农业发展。