大数据通常分为结构化、非结构化和半结构化。在这些数据中，结构化数据是最容易处理的，而非结构化数据需要大量的工作才能适合处理。此外，大数据分析还面临着数据收集、存储、分析、可视化、查询、隐私等诸多挑战。
要清理数据并使其适合进一步处理，需要使用几种技术。据弗雷斯特研究公司(ForresterResearch)称，目前存在一个由22种技术和工具组成的生态系统，它们共同为企业提供大数据分析的真正好处。除了这一技术生态圈，Hadoop、MongoDB、Couchbase、KAFKA、AmazonEMR、ApacheHive、ApachePig、ApacheSpark、Yarn、MapReduce等都是比较常用的大数据解决方案。
其中，传统型农业主要依赖人力和畜力，小型规模化农业是以机械化为主，自动化农业采用信息技术和自动化装备，智慧化农业则重点借助各种新兴智能技术。通过探索每个阶段的不同的鲜明标志，可以发现，目前我国正处于从规模化农业向自动化农业发展的过渡阶段。
在此期间，由于人口老龄化的加剧以及人口红利的式微，推动农业进一步提效增速降本正成为迫切需求，基于此，农业从机械化向信息化、专业化的转变成为必然，农机装备的升级成为关键。但可惜，眼下我国农机发展并不理想，不仅无法起到促进作用甚至起到反作用。
综合来看，现阶段我国农机呈现出的情况是这样的：小型机械数量偏多，占据主导地位却功能单一；大中型机械成本高、数量少，智能化程度不高，噪音、粉尘等问题突出；农机产品过剩和短缺问题并存，传统农机市场基本饱和，新型农作物装备却相当匮乏。
可以看到，我国农机普遍存在着核心技术不足、产品质量不高、产品供给匮乏、关键零部件国产化率低、品牌建设滞后等诸多问题，技术、产品、品牌、市场等多方面的问题，制约了农机本身发展的同时，也使得国内急剧增长的现代化农业发展需求无法满足。
在此背景下，推动农机转型升级、产业取得突破，已成为我国农业发展的迫切任务。那么，要如何才能实现农机的升级发展呢？无疑需要借助人工智能、物联网、机器人等前沿技术，通过打造自动化、智能化的农机，将促进我国绿色农业、精准农业和集约农业的实现。
首先是建立智能农机大数据平台。信息化、数据化的平台打造是实现农业智能化应用的首要前提，通过互联网、云计算等技术打造大数据平台，能够将农业地理、作业环境、农机参数等信息进行统一建立和管理，并实现与农机装备的远程交流和共享，为农机生产应用奠基。
其次是实现农机的智能互联。利用传感器和芯片等技术，实现多个农机的智能互联，将协同作业的优势和功效发挥出来，是优化农机作业性能，提升农机智能化程度的有效途径。传统农机正是因为连接度不高，协调匹配性差才效率不尽人意，因此互联对智能农机十分重要。
为了构建数据驱动的智能企业，企业必须使用智能数据管理解决方案——其中包括硬件、软件和支持服务的平衡组合。他们必须使用能够根据不断增加的数据量进行伸缩的硬件。如今，专门构建的硬件(尤其是用于大数据分析的硬件)很容易获得，由于其对原始数据和分析数据的巨大存储能力，它们支持高性能。
虚拟基础设施必须足够健壮，以支持广泛的应用程序。因此，企业必须考虑能够支持在混合和多云环境中管理数据的软件解决方案。大数据分析既有专有的解决方案，也有开源的解决方案。
