當前，農業大數據的研究和應用引起社會各界及國家的密切關注。不可否認的是，互聯網的滲透開始傳統的農業模式，傳感器、物聯網、云計算、大數據不但了傳統的手工勞作方式，也打破了粗放式的傳統生產模式，轉而邁向集約化、精準化、智能化、數據化。目前的物聯網、大數據等技術已經涉及到耕地、育種、播種、施肥、植保、收獲、儲運、農產品加工、銷售、畜牧業生產等各環節，可以實現對作物種植、培育、成熟和銷售等環節的管理。
大數據在農業中的四大應用：
1. 大數據加速作物育種
    傳統的育種成本往往較高，工作量大，需要花費十年甚至更久的時間。而大數據加快了此進程。生物信息爆炸促使基因組織學研究實現突破性進展。首先，獲得了模式生物的基因組排序；其次，實驗型技術可以被快速應用。
    過去的生物調查習慣于在溫室和田地進行，現在已經可以通過計算機運算進行，海量的基因信息流可以在云端被創造和分析，同時進行假設驗證、試驗規劃、定義和開發。在此之后，只需要有相對很少一部份作物經過一系列的實際大田環境驗證。這樣一來育種家就可以高效確定品種的適宜區域和抗性表現。這項新技術的發展不僅有助于更低成本更快的決策，而且能探索很多以前無法完成的事。
2. 以數據驅動的精準農業操作
    農業很復雜，作物、土壤、氣候以及人類活動等各種要素相互影響。在近幾年，種植者通過選取不同作物品種、生產投入量和環境，在上百個農田、土壤和氣候條件下進行田間小區試驗，就能將作物品種與地塊進行精準匹配。
    如何獲得環境和農業數據？通過農業物聯網設備中的各類傳感器可以管理地塊和規劃作物種植適宜區，預測氣候、自然災害、病蟲害、土壤墑情等環境因素，監測作物長勢，指導灌溉和施肥，預估產量。隨著GPS導航能力和其他工業技術的提高，生產者們可以跟蹤作物流動，引導和控制設備，監控農田環境，精細化管理整個土地的投入，大大提高了生產力和盈利能力。
3. 大數據實現農產品可追溯
    跟蹤農產品從農田到顧客的過程有利于防止疾病、減少污染和增加收益。當供應鏈越來越長，跟蹤和監測農產品的重要性也越來越強。大數據可以在倉庫儲存和零售商店環節提高運營質量。食品生產商和運輸商使用傳感技術、掃描儀和分析技術來監測和收集產業鏈數據。在運輸途中，通過帶有GPS功能的傳感器實時監測溫度和濕度，當不符合要求時會發出預警，從而加以校正。
4. 大數據重組供應鏈
    許多傳統、安于現狀的公司不能及時通過新技術來做出改變，因為快速變化需要公司文化、風格和運營方式給予支持。大型農業企業擁有大量的研發經費和機制，促使他們較容易地運用復雜技術開發出新產品。另外，對大部分公司的另一個挑戰是復雜的定價策略不斷演化，涉及層層分銷商、經銷商、打包銷售、返利折讓等一系列過程，造成產業鏈過程中價格不透明。誰能掌握此先機，誰就掌握了市場的主動權。