大数据是指海量的数据，这些数据具有不同的表示形式和来源。如商业交易系统、移动应用程序、网站、客户数据库、机器生成的数据和物联网环境中使用的传感器生成的实时数据等，大量的数据通过可横向扩展的软件进行处理。
三、处理流程
广义上，“大数据”被认为是一种社会经济现象，与在一些问题领域出现的分析大量数据的技术能力以及由此产生的变革效应相关联。大数据处理流程有：对采集来的数据进行预处理、存储、清洗、分析和可视化。数据采集和预处理阶段吸收从各种来源大量生成的原始数据。这些原始数据是分散的，操作和维护也比较困难，并且可能会因异常而混乱，包括损坏的值、格式不良和不适合由大数据应用程序使用。
将分散的数据整合在一起并写入数据仓库，这便是数据采集的过程。此类数据需要过滤和清理、重新格式化和结构化、删除重复数据、移除非法值和数据压缩，这些预处理步骤对于将数据转换到适合或有价值的分析水平至关重要。
1.数据分析阶段
数据分析阶段是对海量数据的价值进行提炼的关键。数据分析阶段为收集的数据注入相关性和意义。这是一个复杂的进化过程，通过比较数据特征来进行模式识别，并根据领域知识或经验进行修正。分析结果旨在帮助用户了解当前状态，做出预测和明智的决策。
农产品冷链物流建设成本高、规模大。为了保证系统的敏捷性和高收益性，减少农产品在生产和流通过程中的损失，对系统的网络信息技术的能力有较高的要求。因为冷链物流的高要求以及农产品本身的特点，因为农产品冷链有较严格的时效性，且冷链物流的环节较多，每个环节的主要功能差异也较大。
2.环境要求
因为冷链物流要求产品在低温环境下进行冷藏和运输，需要耗费大量的电源等能量。农产品冷链物流容易受到市场供求，季节与天气，运输等因素的影响，而收益受损，有较高的风险性。
从农产品冷链物流的全过程来看，制冷环境是整个冷链的关键。当前冷库以及冷藏车的数量和质量无法满足冷链物流快速发展的需求。与普通仓库相比，冷库的建设周期长，投资大，通用性低；冷藏运输车与普通卡车的一般特性也不同，其需要更长的制造周期和更高的价格。
3.季节特点
现在的冷库面积以及冷藏车厢的数量，与其实际需求差距较大。当前，冷链基础设施发展缓慢的情形，已成为了冷链物流发展的一个重大桎梏。但由于基础设备薄弱，技术上很不完善，使得冷链物流的效率较低。农产品冷链物流日常运营需要大量的人力，再加上冷库、车辆等设施的维护，技术的完善等，都需要大量的资金输出。但由于季节特点，企业容易产生资金风险。
由于农产品的易腐性质，若冷链环节出现故障，可能会造成大量的损失，对于企业经营者来说，存在较大的风险。企业冷链物流体系的建设应分批付款且资金过大，不足以满足一些中小型物流企业的需求，投资建设力量相对匮乏，从而导致农业冷链物流体系建设相对不足。
四、经济效益
大多数冷链物流公司在重视经济效益的对农产品本身和运输的质量却不够注重。在实际应用中不能合理有效地运用先进的仓储技术，温度控制、监督管理技术。一些公司为了节省能耗的使用或工作人员的操作不正确，而无法确使农产品在冷链物流的运输全程中处于一个科学规范的低温环境下，这使得农产品的质量以及安全性都可能有所下降。