大数据在精准农业中发挥着核心作用，它通过数据驱动的决策来优化耕作实践。它涉及收集、处理和分析来自各种来源（如传感器、卫星和机械）的大型数据集，以提高作物产量、减少浪费并有效管理资源。 例如，土壤湿度传感器生成关于田间状况的实时数据，而卫星图像则跟踪大片区域的作物健康状况。 通过聚合和解释这些信息，农民可以对灌溉、施肥和病虫害防治进行精确调整，针对田地的特定区域，而不是应用统一的处理方法。
从技术角度来看，农业中的大数据系统依赖于可扩展的基础设施来处理高容量、高速率的数据流。 开发人员可能会使用 Apache Kafka 等工具设计用于实时数据摄取的管道，或使用 Hadoop/Spark 进行批量处理。 机器学习模型（例如回归分析或神经网络）根据历史和实时数据进行训练，以预测作物产量或检测疾病爆发。 例如，模型可能会将天气模式与土壤数据相关联，以推荐最佳种植时间。 诸如无人机或配备 GPS 的拖拉机之类的物联网设备将数据馈送到这些系统，通常需要边缘计算来预处理信息，然后将其传输到 AWS 或 Azure 等集中式云平台。
实际应用包括变量速率技术 (VRT)，该技术根据从大数据分析得出的田间地图动态调整种子或肥料施用率。 开发人员可能会构建 API，以将 John Deere 的精密播种机等设备与农场管理软件集成。 挑战包括确保数据互操作性（农业机械通常使用专有格式）并解决时间敏感任务（例如自动灌溉）中的延迟。 可扩展性是另一个问题，因为农场每年会生成数 TB 的数据。 诸如数据湖（例如 AWS S3）之类的解决方案有助于存储原始数据以供以后分析，而边缘计算则可以降低带宽成本。 安全措施（例如加密传感器数据和实施访问控制）对于保护敏感的农场运营免受侵害至关重要。