农业农村现代化是决胜全面小康、决战脱贫攻坚的关键一环，近年来，云计算、大数据、AI、5G与农业的深度融合掀起了智慧农业的浪潮，绿色农业、精准扶贫成为“高频词”，背后则是一系列的新兴技术对于农业数据的价值挖掘。在中国农业科学院农业信息研究所认知计算研究室，就在利用Qlik的技术应用于其自主研发的“智慧农业大数据应用”产品，面向全国农业领域提供智慧农业、电子商务大数据分析服务。
“Qlik已经从一个数据分析的厂商、供应商成长到可以做端对端的数据集成分析平台。这次跟中国农业科学院农业信息研究所合作的项目，我们觉得很荣幸，可以展示双方在BI（商业智能）行业里面的领先地位，利用Qlik的产品技术为农业提供大数据的研究和应用，带来便利和支持。”Qlik大中华区董事总经理刘智宏先生表示，“通过这样强强联合的合作，我们有信心能够继续为中国农业科学院农业信息研究所提供更多的数据层面的业务价值。”
Qlik大中华区董事总经理刘智宏先生
成立于1993年的Qlik诞生在瑞典隆德，现在的总部位于美国宾夕法尼亚州普鲁士王，在超过25个国家设有办事处，支持着100多个国家的约5万多家活跃客户，拥有1700多家合作伙伴、原始设备制造商和经销商，服务着制造、零售、金融服务、银行、保险、医疗保健和公共部门等行业，提供了Qlik Sense、QlikView、Qlik数据集成平台、Qlik Data Catalyst、Qlik Core等以数据为中心的产品组合，连续十年在Gartner分析和商业智能平台魔力象限中被评为领导者。11年前，Qlik在北京成立了Qlik科技北京有限责任公司，是最早一批深耕中国市场的BI企业。
而在2007年，中国农业科学院农业信息研究所也早早开始了BI在农业领域的应用。目前，该研究所主要从事农业领域三大学科的研究和应用：农业信息分析、农业信息技术、农业信息资源管理。“我所在的研究室叫认知计算研究室，主要从事农业领域数据科学的研究和应用以及相关信息技术的开发。从行业角度来看，我们所覆盖的领域包括农业的生产、经营管理和服务领域的数据科学研究和技术应用。”中国农业科学院农业信息研究所认知计算研究室主任崔运鹏研究员介绍称。
中国农业科学院农业信息研究所认知计算研究室主任崔运鹏研究员
例如，在农业生产领域，利用农业数据和技术做产前的决策、产中的生产技术数据支撑，以及产后的运营决策支持；在经营领域，基于农产品电子商务进行数据分析；在管理领域，为电子政务和政府决策进行科学研究。这一过程中，认知计算研究室将数据类型分为面向业务系统、数据库和管理数据的结构化数据，以及面向知识服务，如基于NLP技术或文本挖掘进行的数据科学分析和应用，即非结构化数据。其中，与Qlik的合作就聚焦于结构化数据的分析，除了农业生产、经营管理和服务，还会深入到智慧农业的各个场景，包括利用Qlik的BI销售服务技术，通过交互式分析、技术探索进行农业土壤和病虫害之间的关系，农作物育种时的数据挖掘分析等。
据了解，智慧农业大数据应用主要汇聚来自政府、国际组织、商用数据库、卫星遥感、网络舆情、农业物联网、涉农政务系统等多种数据源的异构数据资源。应用以农业生产经营管理决策支持为导向，以实际解决政府、企业及农业生产者的实际问题为准绳，实现农业生产经营管理的数字化和智能化。该产品由农业领域专家、数据科学家和IT开发人员共同研发，为用户提供交互式的探索式大数据分析功能，让用户通过交互式数据探索自行发现自己的业务数据中所蕴含的模式和价值，获取对工作的洞察。
Qlik Sense
具体来说，数据处理的过程会涉及一系列的工具和产品，在数据的采集阶段，还会涉及数据采集的工具，包括软件爬虫、数据的业务系统、数据采集系统等。在数据治理阶段，采集到数据之后要把这些数据管理起来，这时候会用到一些数据治理的产品，例如数据质量检验、数据关系演变和记录、不同数据的标注等，让数据资产可以取之即用。再进一步，就要建立数据仓库来支撑决策，进而进行数据分析。
“在数据科学输出里面有两个途径：一个是数据可视化，还有一个是数据分析结构直接进入某一种设备或者某一种装置，人脸识别就是把这个算法跟设备结合起来，在农业领域，比如农机的自动行走或者自动路线的行走，像一些设备的自动运作等等。”崔运鹏研究员谈到，认知计算研究室使用Qlik的技术和产品涉及两个环节，即数据治理和可视化，不仅数据仓库的构建更为便捷，还可以轻松实现数据的设计、优化、展示、输出、发布，“我们是把Qlik当作一种数据中台产品在使用。”
Qlik Sense应用效果实例
落地到场景中，典型的业务应用包括电商带贫数据采集&成效分析子系统、农业基础条件与设施情况分析分析子系统、农产品供求分析。以电商带贫数据采集&成效分析子系统为例，可采集基层电商服务站数据、电商扶贫带贫及贫困户技能培训数据通过地图进行呈现，使得业务人员一目了然地看到电商服务站数量、分布信息，并看到每个服务站的带贫模式、产业、成效及贫困户技能培训情况，展示每个电商服务站的带贫人员、带贫模式、扶贫主导产业，通过带贫户数与模式、产业的关系，揭示不同带贫模式的效果。
崔运鹏研究员表示：“把相关的数据收集起来，就可以用BI技术做互动式的交互探索分析，将脱贫人口、产业模式、扶贫模式、效果等信息结合在一起，看到哪个区域是成功的、哪种模式是成功的、哪种产业是成功的。综合这些因素，政府就可以看到哪个地区成功，为什么成功，哪些可以借鉴，哪些可以放到其他区域推而广之，这样就有利于下一步的脱贫决策，有利于当地的资源调配和优化，在这个过程中，我看到的是一个真正通过数据来更好地进行扶贫工作的案例。”
事实上，不仅是在农业领域，Qlik一直致力于帮助中国的企业和机构提升数据素养，并不断的将自身在海外的实践经验和项目应用融入其中，例如在全球合作的项目中，Qlik的技术团队会和行业专家、合作伙伴探索出一些行业中有代表性的案例，并将其“复制”到中国的项目中。与此同时，Qlik还会带动客户对数据认知的连续性，通过内部专业人才的使用让业务价值实现最大化。
“在数据素养方面，Qlik在每一个项目里面，我们都会推进，希望能够带给每一个中国的企业不只是Qlik在全球行业的实施中最好的经验分享，以及Qlik认证的合作伙伴的行业性专长，我们更希望把数据素养带给中国的企业，让他们能够把数字化的项目，或者数据管理的项目，能够自主的推行下去。”刘智宏先生表示。
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