數位革命後，
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，「大數據」（Big Data）成為新一波資料革命的顯學。近來無論資訊業、零售業、製造業、服務業、金融業、醫界等，
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，都在談論大數據運用，
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，也有相當多運用大數據創造出新商機的例子，
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，引發全球關注。
大數據運用，
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，同樣適用在農業領域。在國外，
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，已成功運用在選育種、土壤分析、施肥、用藥、上市、保險等方面。美國農業部建立一個可以連結三四八個農業資料庫網站，
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，該網站資料包括：植物基因圖譜、當地天氣變化、特定土壤條件下最好的作物生產條件、降雨量變化、病害蟲和疾病的發生情況、當地市場作物的期望價格等數據。
這些數據經過整理分析，
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，透過現代化資訊傳遞工具，讓農民能隨時掌握天氣變化、市場供需、農作物生長等等資料，不僅能避免因天然因素造成的產量下降，也可以避免因市場供需失衡，給農民帶來經濟損失，以及政府每年支付龐大的補貼費用，前景相當看好。
日本農業面臨老齡化程度加劇，生產效率低下，加以進口農產品的擠壓，長此以往，恐走上衰退之路。為此，日本政府正積極透過雲端技術與大數據，開發智慧農業支援系統，有效提高農作物的品質和生產效率，為振興日本農業做出貢獻，也獲得相當進展。
而台灣農業長期面臨的問題，諸如農村勞動力短缺、肥料農藥超量使用、產銷經常性失衡、農業保險制度遲遲無法推動、農產運輸過程大量耗損、農產品安全生產與認證缺失等等。儘管歷經改朝換代政黨輪替，主管長官更迭多次，依舊無法以新思維來改善這些問題，應該可以借鏡國外的經驗與作法，以創新思維及現代化科技有效改善，並提高農業經營效能與農家所得。
專家強調，大數據建立首重資料蒐集，必須依據各產業特性，決定要蒐集何種資料，才不會陷入資料漩渦中。遺憾的是，國內對於農業基礎資料建立，遠遠不如美國、日本，相關資料散見於政府部門和各個委托機構，如農學會、台灣大學、逢甲大學、中經院等，相互沒有連結，外界無法驗證所蒐集資料的完整性、準確度與可靠性。
台灣相關部門，應該主動檢視所有農業相關資料庫，予以整合建立國家級的農業大數據，並鼓勵異業結盟方式，共同開發農業服務支援系統，朝智能農業發展，徹底提升農業競爭力，以因應自由貿易對農業帶來的衝擊。
大數據運用，已經被公認是解決未來人類對糧食需求的良方，商機無限。過去傳統農業靠天吃飯，技術多仰賴經驗傳承，無法有效提升產能，穩定品質。透過大數據運用，可將以往人為經驗，以更科學、更精準、更有效能的方式，來管理經營農業。
台灣應該把握機會，善用在資訊、農業等領域所打下的基礎急起直追，或可為台灣正陷入泥淖的經濟和農業，找到新成長與創富的引擎。，