運用大數據（Big Data）已經在許多領域創造出新的商機，未來結合物聯網將可望為企業結構與社會帶來革命性的變化。
大數據的觸角也已經深入農業領域，目前在國外已經成功運用在選育種、土壤分析、施肥、用藥、保險、灌溉、市場行銷等，美國農業部即建立一個可以連結348個農業資料庫網站，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研究、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。
【氣候市場 隨時掌握】
這些數據經過整理分析透過App等工具，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给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。
不僅官方如此，在私人公司有把農業機械連結到天氣預報、穀物價格、灌溉系統、土壤與營養來源等，讓整個農場的經營達到最佳化；還有農民使用iPad來追蹤土壤中的含水量、含氮量等；甚至利用長期天氣和土壤的資料來為農民規劃農業保險，以及推薦某塊農地最適合種植哪些作物等。
【借鏡日本、紐國經驗】
日本政府鑑於農業老齡化程度加劇（平均就業年齡達到66歲），生產效率低下加以進口農產品的擠壓，繼續下去恐走上衰退之路，亦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，打通農業的產業鏈，目標是將農耕從培苗、播種、施肥、除草、收穫到運搬的各個環節全部自動化，為振興日本農業做出貢獻。
紐西蘭政府則運用大數據，來選定防治奇異果病蟲害的最佳對策與方法，以穩定該國出口超過10多億產值的奇異果產業。
【首重資料蒐集】
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。在農業方面，完備的農業大數據應該包括：生產過程管理資料、農業資源管理資料、農業生態環境管理資料、農產品安全管理資料、農業設施監控資料、各種科研產生的資料（如遙感、生物實驗、基因圖譜…）等等。
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，彼此獨立沒有連結，所保存資料多未對外公開，外界無法驗證所蒐集資料的完整性與準確度，遑論後續程式運算，分析與實際運用等。一些部門和機構雖然擁有大量數據，但自己不用也不主動共享，這種資訊孤島和數據割據現象，導致大量數據鎖在資料庫裡，沒有發揮應有的作用。
【朝智能農業發展】
台灣政府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管理、服務支援系統，朝智能農業發展讓資料流動起來成為「循環經濟」的一部分，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（包括以農業機器人代替人工、農業專用APP等）已經被公認是解決未來人類對糧食需求的良方，結合物聯網、雲端產品與運算未來商機無限。而過去傳統農業靠天吃飯，技術多仰賴經驗傳承，無法有效提升產能或穩定品質，但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，讓農業進入新一波進化。
台灣政府應該把握機會，善用在電腦、網路資訊、農業技術等領域所打下的基礎急起直追，才能為加入TPP可能遭到嚴重衝擊的農業，找到解方以及新成長與創富引擎！