农业大数据的研究和应用引起社会各界及国家的密切关注。不可否认，互联网的渗透开始颠覆传统的农业模式，传感器、物联网、云计算、大数据不但颠覆了传统的手工劳作方式，也打破了粗放式的传统生产模式，转而迈向集约化、精准化、智能化、数据化。目前的物联网、大数据等技术已经涉及到耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧业生产等各环节，可以实现对作物种植、培育、成熟和销售等环节的管理。
在市场经济下滑的大环境下，市场竞争激烈、农产品销售困难的情况下，农业大数据越来越重要。在整体解决方案中，通过采用物联网传感器技术采集作物的数据信息，并将数据反馈至义田帮手农业大数据平台中，渗透到农业生产经营的各环节，为管理决策提供依据。
农业数据分析服务提供商 Farmobile 宣布获得了一笔1810万美元的B轮融资，领投方为 Anterra Capital，参投方为AmTrust Financial Services。截至目前，该公司的融资总金额达到了2360万美元。如今的社会，随着人口增加（预计2025年将达到至少90亿人），粮食产量也要保持相对的稳定。但城市化、机械化等蔓延，缩减了城市耕地的面积，如何用更少的耕地开垦出更多的粮食，就要求对粮食生产过程机械化、数字化。
Farmobile 是一家为农场主提供耕种数据的公司，公司设计的转换器可以将农业数据从机器设备中转出并传输给远程服务器，以便于农民随时查看并更改这些数据。利用这些数据，农民可以管理自己的庄稼，确定在不同的土壤上种植合适的作物。当然这些数据也会沉淀在 Farmobile 平台上，公司会像出售电子商务物品一样出售这些数据，肥料公司、农机公司和农产品贸易商可以在该平台上采购这些数据，以确定生产方向。
从农业市场需求来看，农业大数据可以用于指导农事生产、预测农产品市场需求，辅助农业决策，以此达到规避风险、增产增收、管理透明等预期目标。
从农业生产环节来看，农业大数据可以利用传感器采集气候、土壤大数据，提供农户最佳化的栽种管理决策，协助农民有效管理其农地，并让农民从每一颗种子中提取最高的价值，降低农业成本。通过农业大数据，可以通过传感器对农作物的生产环境进行检测从而感知农作物的生产。通过采集农作物生长环境中的各项指数数据，再把这些采集的数据放到本地化的或云端的数据中心，从而对农业生产的历史数据和实时监控数据进行分析，提高对作物种植面积、生产进度、农产品产量、天气情况，气温条件，灾害强度，土壤湿度的关联监测能力。
通过农业大数据的利用，实行产销一体化，将农业生产资料供应，农产品生产、加工、储运、销售等环节链接成一个有机整体，并对其中人、财、物、信息、技术等要素的流动进行组织、协调和控制，以期获得农产品价值增值。打造农业产业链条，不但有利于增强农业企业的竞争能力，增加农民收入和产业结构调整，而且有助于农产品的标准化生产和产品质量安全追溯制度的实行。农业大数据普及范围的扩大。在中国，生产环节农业大数据应用前提应是偏于集约化管理的土地经营，生产决策的指导更多的是对面而很难做到对独立的点。我国是农业大国，我国农业环境分布差异由南到北因地制宜，集约化农业目前集中在东北、新疆、河南、江苏等农业大省。由具备集约化、大规模特征农业生产经营主体或政府示范为核心，逐步推广农业大数据生产指导。
我国农业数据历史长、数量大、类型多，但长期存在底数不清、核心数据缺失、数据质量不高、共享开放不足、开发利用不够等问题，无法满足农业发展需要。
