大数据正在带来颠覆性变化，帮助我们满足这些需求。大数据提供了更多的信息，这些信息来自于从作物基因组到供水管理、培肥、气候、土壤、机械和作物保护系统的方方面面。大数据还使人们在农业方法践和作物遗传学领域有更多的方法来获取和使用数据。在生产侧，这正在改变大型农企的价值链，因为大数据的使用将力量赋予农民和小公司，大公司则在兼并整合，努力创新。

以下是大数据被用于农业的四个主要方面：

1、种子新特性的培育：用新的检测和图谱绘制方法发现和获取作物基因组，更快地把信息变成更好的产品。

2、精准农业：虽然有时被混为一谈，但大数据和精准农业并不是一回事。大数据汇集了很多农田的信息，而这些信息均通过精准农业获得。由此产生的分析、见解和更好的决定，再通过精准农业技术进行部署。

3、食物追踪：利用传感器和数据分析来预防食品变质和食源性疾病。

4、对供应链的影响：技术和信息的普及使种子、作物投入品和食物的供应链迎来巨变。

培育优良作物品种的传统过程不仅耗费大量的财力和人力，而且可能需要10年或更长时间。大数据加快了这个过程。遗传学的进步已经导致了生物信息的爆炸式增长：首先是模式生物基因组测序的开始，其次是高通量或自动化实验技术的快速应用。

大量的基因信息可以在云端创建和分析。曾经在温室和田间地头进行的生物研究，现在能够先用计算机（经过计算机模拟）来分析数据、设计实验和确定假设条件。在此基础上，只需要在地里试种规模小得多的实验作物进行验证，就可以判断出在大规模环境中种植的效果如何，然后培育者便可以确定哪种杂交作物最适合某个特定的地域。在我的职业生涯中，就曾经亲眼目睹过这种惊人的变化。我不再穿着长筒靴前往育种站，因为工作主要在实验室里完成。新的育种过程不仅代价更低、速度更快，而且我们能够做到我们以前无法做到的事情。

传统的基因工程技术把抗旱、抗除草剂和抗农药的特性引入了市场。后续的培育将带来质量更高、经济和环境成本更低的作物。在培育中的很多作物都会让农民和消费者受益，比如高钙胡萝卜、抗氧化剂土豆、不会引起过敏的坚果、抗菌橙子、节水型小麦和营养价值更高的木薯。

利用更好的工具，研究成果转化为实际生产力的速度将更快，成本也将更低。设施较少、规模较小的实验室也能完成这个过程。数据库共享能够提供更多的数据供实验人员获取和分析。作物基因改良和云生物学正在催生形形色色的新型初创公司。