【51CTO.com原創稿件】“科技興農”、“智慧農業”是大家耳熟能詳的概念，在科技時代，農業需要科技的支撐， 尤其是大數據、互聯網等高新科技的幫助與支持。中國農業科學院農業信息研究所，成立于1957年，主要從事農業領域的三大學科的研究和應用，包括：農業信息分析、農業信息技術、農業信息資源管理。

據中國農業科學院農業信息研究所認知計算研究室主任崔運鵬研究員介紹，認知計算研究室主要從事農業領域數據科學的研究和應用以及相關信息技術的開發。從行業角度來看，其所覆蓋的領域包括農業的生產、經營管理和服務領域的數據科學研究和技術應用。其中，農業生產領域包括使用農業數據和技術，做產前的決策、產中的生產技術數據支撐，以及產后的運營決策支持。經營領域主要是基于農產品電子商務做的數據分析。管理領域則主要是面向電子政務和政府決策所做的工作。服務領域是知識服務、信息服務以及農業領域的數據咨詢分析結果的發布。

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中國農業科學院農業信息研究所認知計算研究室主任崔運鵬

從學科領域的角度來說，主要有兩大方向，可以簡單地劃分為結構化的數據分析和非結構化的數據分析。結構化數據分析主要是面向現有的業務系統和各大數據庫，以及認知計算研究室自己采集的一些管理數據；非結構化數據主要是做一些能源領域的知識服務，尤其是基于自然語言處理技術所做的一些智能化的、基于文本挖掘和分析的數據科學分析和應用。

支撐農業大數據的治理和可視化

在面向結構化數據分析中，認知計算研究室利用Qlik提供的交互式分析、技術探索，來做農業生產領域的數據分析如農業土壤與病蟲害之間的關系分析，以及農作物育種時的數據挖掘分析等。

基于Qlik的相關技術，認知計算研究室在智慧農業領域的探索中，開發了一些軟件產品和工具，并且已經投入使用，獲得了用戶的好評。“我們是把Qlik當作一種數據中臺產品在使用。” 崔運鵬研究員表示。

在近期的采訪中，崔運鵬研究員詳細介紹了認知計算研究室數據項目的流程。首先，數據項目是數據驅動的，要在項目的開始就定義問題，準備數據。在數據的梳理或采集、準備的過程中，如果發現問題會返回重新定義問題、處理數據，做數據探索、建模，然后使用數據模型（包括連續分析模型和數據挖掘模型等）來分析數據。對模型進行評估，驗證了模型的效果之后，做模型的持久化，這其中還會涉及到迭代。

數據處理的過程會使用到一系列的工具和產品，比如數據采集階段使用的軟件爬蟲、數據的業務系統、數據采集系統。在數據治理階段，當數據量較大的時候，就需要使用數據治理產品來管理數據，讓數據成為有價值的資產。在之后的數據倉庫建設環節，需要用專業的工具，將現有的數據資產建成數據倉庫，進行數據分析，來支撐決策。在整個數據科學輸出過程中有兩個途徑：一是數據可視化，二是將數據分析結果直接輸出到某一種設備或者裝置。

在數據治理和數據可視化這兩個重要的環節，認知計算研究室選擇的是Qlik的產品和工具。

“我對Qlik這個產品印象比較深的，一是它的內存計算技術，處理大規模數據比較順暢；二是其GIS 支撐比較強，以及探索式的、交互式的數據分析。Qlik給了用戶一個分析工具和手段，讓用戶自己分析數據和決策。” 崔運鵬研究員表示。

聯通中國與海外市場

Qlik在11年前進入中國，一直關注國家農業大數據發展進程。經過多年的收購、并購，Qlik已經從一個數據分析的廠商、供應商，成長到了端對端的數據集成分析平臺。說到Qlik的優勢，Qlik大中華區董事總經理劉智宏先生告訴51CTO記者，在中國，Qlik是最早一批進入中國BI市場的。11年來，Qlik與中國的經濟一起起飛，與中國的企業共同成長，在時間上占據了優勢。與中國本土BI廠商相比，Qlik的優勢是豐富的海外項目經驗和領先的海外科研成果，Qlik可以把海外的新興項目和新技術趨勢帶給中國市場。聯通國內與海外市場是 Qlik 一個重要的優勢。

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Qlik大中華區董事總經理劉智宏

創建一個具備數據素養的世界

劉智宏先生認為，相較于國際市場，在數據分析和技術層面，中國是領先的，而在企業數據素養方面則比較落后。根據2018年Qlik公布的一項全球性調研結果表明，亞太區僅僅有20%的企業是具有數據素養的。在所有參與調研的國家中，排名靠前的是印度（45%），西班牙是25%。中國的水平接近于法國的12%，日本是6%。

Qlik希望與中國企業共同做數據素養方面的培訓。在Qlik的每一個項目中，Qlik都會竭力推進，希望把數據素養帶給中國的企業，讓他們能夠自主地把數字化的項目，數據管理的項目發展下去。

編輯視點

Qlik的端到端的數據集成和分析平臺，能夠將來自農業的數據匯集在一起, 在電商帶貧數據采集與成效分析子系統、農業基礎條件與設施情況分析子系統、農產品供求分析等場景中都有成功的應用。5G時代已經到來，數據無處不在，基于IoT、邊緣計算等新技術，實時海量數據分析已經成為了可能。大數據將給出更多農業發展上的建議，實現精準農業管理，讓農業更智慧！

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