很多組織在2020年加快了數字化轉型。進入2021年，人們可能會看到數字技術(例如大數據)對各行業領域(如農業、物流和在線零售)產生巨大影響。

如今在促進經濟發展的新技術中，大數據分析可能是最重要的技術之一。大數據技術可以使組織能夠從大量的傳統數據和非傳統數據中獲取見解，從而推動了經濟領域的組織收集新信息，并搜索組織數據中的隱藏模式。

大數據技術將在2021年繼續重塑經濟，特別是在冠狀病毒疫情有可能結束以及今年下半年的全球經濟開始復蘇的背景下。

在2021年，大數據可能對以下這些行業產生更大的影響：

　農業領域

盡管在過去的幾十年中取得了重大進步，但現代農業生產仍然不可預測。在種植農產品時，免備案服務器，許多變量(例如熱量、濕度、土壤PH值和土壤濕度)會影響農作物的生長方式。即使環境條件發生很小的變化，也會顯著改變農作物產量或收獲時機。

農業領域中的許多組織都在尋求應對這種不確定性的方法，因此采用大數據技術。例如，JohnDeere公司是智能農業技術的早期采用者。該公司早在2012年就開始采用大數據分析技術，當時該公司推出了第一臺數字連接的農業機械。

在接下來的幾年里，其他農業設備制造商也很快接受了這項技術。如今，農業領域對科技的投資開始獲得回報。

這些組織收集了大量的數據，可以幫助減少農業生產的不可預測性。由算法驅動的農業機器和數字農場工具可以使用這些數據來自動調整種子位置或識別雜草，并選擇性地噴灑農藥。

與此同時，各大科技公司也開始對日益壯大的農業大數據產業表現出濃厚的興趣。例如，Alphabet公司去年宣布將推出一個“計算農業項目”Mineral，利用大數據和機器人技術來提高農作物產量。

但是，目前尚不清楚相關組織在收集后如何使用和存儲農場數據。有些人擔心這些數據可能落入競爭對手的手中，或者被農業公司利用以提高種子、肥料和農藥的價格。長期以來，很多農民也對數據所有權和數據分析存在一些擔憂。

物流運輸行業

供應鏈如今比以往承受更大的壓力和審查，而2020年發生的疫情重新展現了物流對全球經濟發展的重要性。供應鏈中的組織如今面臨著保持供應鏈穩定運行的挑戰，因為市場環境非常不可預測。

大數據可以幫助改善物流公司的預測。隨著該行業開始采用新技術，云服務器，使數據收集更加容易，這項技術或許能夠提供更多的信息。

例如，物流公司對貨運跟蹤等功能的要求越來越高，這有助于他們跟蹤貨物的運輸，并在需要時向利益相關者提供最新信息，例如貨物和原材料的發貨可能會延遲或提前并通知客戶。一些提供實時跟蹤的物流公司使用GPS傳感器或類似技術來實現。

這些傳感器除了有助于向客戶機提供更新之外，還將生成大量數據。根據這些數據，全球定位系統的路線跟蹤技術可以向物流公司顯示貨物在整個供應鏈中流動良好以及貨物可能滯留的地方。

　電子商務和零售

2020年，電子商務的采用速度顯著加快。因此許多專家認為，在采用大數據分析等新技術方面，該行業的表現也可能優于預期。

在電子商務領域中，大數據技術對廣告和客戶關系管理更加重要。行為數據，銷售數據和營銷分析可以結合在一起，以更好地了解客戶的需求，其需求如何隨時間的變化，甚至是銷售渠道或客戶服務流程中的潛在障礙。

在2021年，許多使用數據分析的電子商務企業會從大數據中受益。大多數主要電子商務和客戶關系管理平臺(如SalesForce、Shopify或BigCommerce)的開發人員都在積極地將新的大數據見解整合到他們的技術中。

隨著時間的推移，新的功能和平臺功能可能會幫助中小企業創建自己的大數據工具包——即使他們不尋求用于電子商務的大數據技術。

大數據分析將如何在2021年繼續改變業務

電子商務、農業和物流解決方案提供商在過去10年對大數據進行了大量投資，現在這些投資開始獲得回報。

物流領域采用的遠程通信技術將使航運公司更容易向客戶提供新的功能，如實時貨運跟蹤，同時收集更好的數據。更好的數據意味著新的見解，可以幫助組織解決供應鏈中的障礙。

在農業和電子商務領域，即使不積極采用大數據技術，當前技術的最終用戶也可能從中受益。在2021年，大數據技術可能使農作物成長和產品銷售成為一項更加可預測的業務。