Data Management in Agricultural Enterprises: A Framework for Data-Driven Decision Support

农业日益数字化，导致农业企业产生的数据量迅速增加；然而，其实际应用往往受限于数据来源分散、数据质量参差不齐、元数据不足以及存储和管理实践不一致。本文旨在提出一个实用框架，用于农业企业数据的系统化管理，以支持其长期可用性、再利用以及融入决策过程。所提出的方法基于四个相互关联的步骤：识别数据需求与问题、创建并记录数据清单、制定数据管理计划（Data Management Plan, DMP），以及在实践中实施该计划。该框架将数据管理的技术层面——如数据格式、元数据、质量、完整性、安全性、备份与归档——与个别工作人员及农场（农业企业）管理层的责任界定联系起来。在实践实施方面，区分了两种基本的数据存储方式：文件系统和数据平台或存储库。更为先进的基于平台的方式能够实现异构数据源的集中化、其传输与处理的自动化，并随后将所获取的数据与分析工具及决策支持系统相集成。因此，所提出的框架代表了一条从孤立收集运营数据到系统化管理并将其作为农业企业内部运营和战略决策长期信息源加以利用的路径。