大数据时代已经来临，在大数据时代，农业与大数据必然发生各种联系，通过大数据带来的技术突破推动农业迈向全面信息智能化时代，通过智能化设备链接快速发展推动农业大数据落地，产生实效。
农业大数据的智能化和未来的数据挖掘应用对于现代农业的发展具有重要作用。在农业发展中，大数据不仅可以渗透到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种、销售等各环节，而且能够帮助农业实现跨行业、跨专业、跨业务的发展，根据数据分析挖掘，建立各种数据模型，指导农业现代化发展。
对于中国的8亿农民来说、18亿亩耕地、186万个乡村来说，所产生的数据量不仅巨大，而且类型丰富。如果能够通过深度挖掘，产生的价值不可估量。
那么农民们需要什么样的大数据服务呢？主要包括3点：
1） 面向农村、农业、农民的大数据垂直应用。
过去农业生产决策许多是凭经验，“跟着感觉走”，而农业大数据将为农民的农村生产和生活决策提供科学、准确的依据。通过开发指向农业的移动大数据应用系统，让农民在田间地头就能够获知到各种农业动态信息；通过开发面向农业移动智能大数据感应系统，让农作物的生长情况“扫一扫”就能及时显示在农民的手中，并通过网络直接连接政府提供的农业大数据平台实现精确的生产性指导；通过开发直达农民家门口的农村智能大数据分析系统，让农民对市场、政策、生活的预期更加准确。
2） 面向农产品市场、农业产业的大数据预测系统。
首先要建立农产品智能标签。标签是行业应用的基础。不管什么行业，都需要精细化整理自己顾客的属性标签以及商品属性标签，实现农业生产的精细管理和准确预测。
举一个比较现实的例子，近些年，猪肉的价格一波三折，一会儿太便宜了，农民权益得不到保证，一会儿猪价太高了，农民们蜂拥都开始养猪，如何解决猪肉价格周期问题？这就需要利用到大数据，解决农民和市场信息不对称的难题。通过大数据技术，能够细化到每头猪的生长情况、饲养状态、位置信息、健康情况、出栏时间、对接商超、预期收益等，都做到了如指掌，过去那种盲目的市场行为势必将减少。
从远期来看，还可以通过大数据和云计算农业经济与市场的变化规律。以数据作为支撑，分析、判断，研究出一个模型，建立信息系统，农业生产会变得更加科学化。
3） 跨行业的农业内外部数据的管理、链接与整合。
传统的农业生产管理，人为的因素占很大程度，大多是靠农民自身的经验，有的甚至是凭感觉，很少建立在科学的数据和模型基础上，因而难免片面、失误。要做到对农业生产的科学管理，就应当把管理建立在数据分析基础上。通过在农业政策层面，将整个农业行业内外，包括生产、加工、物流、营销、回溯的各种数据进行数字化的记录、分析和整理，为农民管理生产提供依据。这种“大数据驱动的”农业，必使得农民的生产活动变得更有效率、更开放、更精细。同时，基于大数据的分析，也能够帮助政府有效监控各种农业政策的实施情况，及时纠正农业生产中的偏差和失误。