1 农业经济管理内涵
农业经济管理指的是应用现代农业科学和农业经济的相关原理，以社会经济发展规律为基础，对经济环节进行管理和分析，实现相关工作的合理安排。在农业生产各环节中，合理地安排生产力和协调好生产关系，确保生产资源的有效利用是农业经济管理的重点，合理高效的农业经济管理的目标是调动农业生产者积极性、提升农业生产效率和农产品效益。
2 大数据的基本应用特征
（1）超大容量。数据存储最小的基本单位是bit，其次是Byte、KB、MB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。在信息技术飞速发展的当下，大数据容量也在不断扩大。在互联网普及的时代，网络、智能手机、各种通信软件开始活跃起来，成为人们获取信息的主要途径，而面对庞大的数据信息，应用大数据技术，用户不仅可以从海量的大数据中精准地搜索到自己想要的数据，而且可以将各种数据存储在计算机系统中。（2）数据种类多样化。在互联网时代里，信息传播途径多样化，人人都可以成为信息的传播者，在这种环境下，数据种类也日渐多样化。在大数据技术的支持下，人们可以根据自己的喜好来选择数据，同样，大数据也可以为人们提供多样化的选择。如今日头条、天猫国际等App，这些平台不仅可以为用户提供大量的数据服务，同时还会记录用户的浏览历史，以此判断用户的喜好，向用户推荐其关注的内容。（3）高速化。高速化是大数据最突出的特征之一，在大数据技术的支持下，数据传播速度非常快，能够很好地迎合人们的生活、工作需要。在信息化普及的时代，人们需要处理的数据越来越多、越来越多，我们在处理这些数据时往往需要花费大量的人力、物力及财力，且传统数据处理方式效率不高。大数据突破了传统数据处理方式的局限性，不仅兼容性好，而且速度快。应用大数据技术，可以高速处理我们日常生活中产生的大数据，而且这些数据可以被保存下来。
3 大数据技术在农村经济管理中的应用
3.1 树立大数据农村经济管理思维
一方面，传统的农业经济管理思维虽然有着一定的可取之处，但主体上已经不再适用于现代的农业经济发展环境，甚至在一定程度上限制了农村经济的创新发展。相关工作人员应当及时更新农业经济管理意识，摆脱传统农业经济管理思维的束缚，抛开一切成见，抱着学徒心态全面认知并不断学习大数据相关知识，既要加强大数据应用，又不能过度依赖数据信息，应学会比对传统管理思维与大数据管理思维的不同之处，取长补短，思考如何利用大数据提升农业经济管理水平，从而打开农村经济管理工作的新视野。另一方面，大数据为农业经济管理带来的不仅仅是技术上的革新，同时也从思维层面促使工作人员转变。相关工作人员需具备数据思维，保持对于各项数据信息的敏感度，灵活运用大数据技术处理收集而来的数据集，为后续的决策工作提供信息支持。在农村经济管理领域应用大数据并不是大数据技术的应用首例,如电商平台、新媒体运营等互联网产业已经具有较为成熟的大数据运用体系。相关工作人员可以借鉴其他产业的大数据运用经验和技巧，根据农业经济管理的实际特点对所借鉴的内容进行调整、优化和创新，在此基础上构建适用于农业经济发展的管理体系，从而达到节省时间、精力，提高大数据运用科学性的目的。
3.2 农村经济大数据安全防护
农村经济大数据的安全防护至关重要，以下是一些保护农村经济大数据安全的重要措施：（1）建立完善的数据安全管理制度：制定和执行数据安全管理制度，包括数据分类、权限管理、备份策略、安全审计等方面的规定，确保数据的安全性和隐私性。（2）加强网络安全防护：建立安全的网络基础设施，包括防火墙、入侵检测系统、反病毒软件等措施，保护农村经济大数据不受网络攻击和恶意程序的侵害。（3）加密和控制数据访问：对敏感数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全。同时，限制数据的访问权限，确保只有授权人员可以访问和处理数据。（4）定期备份数据：定期备份农村经济大数据，确保在数据丢失或损坏时能够及时恢复。备份数据应存储在安全的地方，以防止数据泄露和丢失。（5）培训和提高员工意识：加强员工的数据安全意识培训，教育员工识别和应对数据安全风险，以减少人为因素导致的数据泄露和失误。（6）确保供应商的数据安全措施：如果将数据外包给第三方供应商进行处理和存储，应确保供应商具有良好的数据安全措施，并签订合适的合同来保护数据的安全。（7）响应和处理安全事件：建立应急响应机制，及时发现和处理安全事件，防止安全事件进一步扩大和造成重大损失。（8）定期的安全审计和漏洞扫描：定期对农村经济大数据系统进行安全审计和漏洞扫描，发现和修复潜在的安全漏洞，确保系统的安全性。总之，保护农村经济大数据安全需要建立完善的数据安全管理制度、加强网络安全防护、加密和控制数据访问、定期备份数据、培训员工意识、确保供应商的数据安全措施、响应和处理安全事件以及进行安全审计和漏洞扫描等措施。只有综合应用这些措施，才能有效保护农村经济大数据的安全。
3.3 构建农业大数据平台
（1）数据获取和收集：通过传感器、物联网设备、卫星影像等手段，获取农业领域的各种数据，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据、农机数据等。（2）数据存储和管理：将获取的农业数据存储在合适的数据库中，并建立数据管理系统，包括数据分类、数据标准化、数据清洗和数据质量控制等。（3）数据整合和分析：将不同来源和类型的农业数据进行整合，以便进行综合分析和决策。利用数据挖掘、机器学习和人工智能等技术，对农业大数据进行分析和建模，以提取有价值的信息和知识。（4）数据可视化和展示：通过可视化工具和技术，将分析结果以图表、地图等形式展示，方便用户理解和使用。这样可以帮助农民、政府和研究人员更好地理解农业状况、趋势和问题。（5）数据共享和开放：建立数据共享机制，促进不同部门和组织之间的数据交流和合作。同时，推动数据的开放和共享，以促进创新和发展。（6）数据安全和隐私保护：建立严格的数据安全管理制度，确保农业大数据的安全性和隐私性。包括数据加密、权限管理、备份和恢复等安全措施。（7）用户培训和支持：提供培训和支持服务，帮助用户正确使用和理解农业大数据平台，提升其决策能力和效率。（8）不断优化和升级：持续改进和优化农业大数据平台，根据用户反馈和需求进行功能升级和性能优化，以适应不断变化的农业环境和需求。
4 结束语
综上所述，大数据具有提升农业经济管理的信息化水平、促进农业规模化发展、提升企业核心竞争力和提高农业经济管理水平的优势。为此，应用大数据提升农业经济管理水平是实现农业经济高质量发展的必由之路，要发挥大数据在农业经济管理中的作用，就要加强大数据应用人才培养和强化大数据关键技术研究，构建起大数据平台，实现生产端到消费端的信息匹配，促进农业经济高质量发展。
参考文献：
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