随着社会经济的逐渐繁荣，人们对农产品消费的需求水平也逐渐提升，通过高效地引用大数据技术，可以优化和创新农产品冷链物流企业管理系统，实现企业物流管理现代化，有效提高农产品冷链物流企业管理效率。引用大数据技术可以提高信息对接效率，提高企业客户粘性，以及加快冷链物流数据增值。
完善农产品冷链物流企业的管理流程，有助于农产品冷链物流企业应对当前的市场机遇和挑战。农产品冷链物流企业通过科学合理地结合大数据技术，对其冷链物流环节中产生的相关数据信息进行智能统计和分析，从而促进冷链物流数据的有效增值和合理推广，实现企业物流管理现代化。
一、大数据技术
大数据技术的引入可以极大地弥补目前冷链物流管理中存在的不足，改善其守时性较低，服务质量不稳定，成本高等问题。随着社会经济的不断发展，市民们对农产品消费的需求水平日益提高。农产品消费者对农产品配送类别的需求不断增加，对配送服务的个性化要求逐渐提升，对配送人员的水平和完善的业务流程等提出了更高的要求。
从农产品流通企业的价值实现角度来看，为了使农产品物流相关公司获得更高的收益，这些公司应该根据不同类型的用户特有的需求给出内容多样且质量高的农产品冷链物流配送服务。农产品冷链物流需要将分散的农产品需求源和供给源连通起来。
由于农产品供需双方的参与者很多，信息交流的数量也很多，因此在农产品冷链物流的流通全程中会产生海量的数据。为了有效的维持农产品冷链物流供需两端的信息交流以及有效的管理这些信息数据，有必要借助大数据技术对这些信息数据进行处理，以此来提高农产品冷链物流的效率。
虽然这几年来冷链物流发展十分迅速，大数据相关技术也已经比较成熟，但是对于基于大数据的农产品冷链物流管理仍然存在较多问题：比如，对于冷链全程整个低温的状态缺乏深刻正确的认识，农产品缺少预冷的步骤，导致农产品的保质期大大缩短。间断的关闭制冷设备、中转站装卸货物时操作不当导致冷链中断状况时有发生，没有保持全程制冷损害农产品质量。
如今，大数据技术发展势头迅猛，在很多领域都产生了重大影响。其先进的技术理念，以及对海量数据的高效存储和计算能力，可提高行业生产力，帮助人们了解事务发展的客观规律，有助于科学决策，使相关领域拥有更好的发展前景。
二、农产品冷链物流
目前，农产品冷链物流的规模迅速扩大。因为农产品具有易腐性，所以农产品冷链物流对于全程的温湿度、含氧量、运输时间控制等有严格要求。在信息数据时代，提高农产品冷链物流的配送效率，降低运输成本，提高客户满意度的有效方法是科学合理地存储和处理分析相关冷链物流数据，提高农产品冷链物流的智能性。
如今农业现代信息化发展迅速，其相关的农业数据信息也越来越多。但由于这些数据信息涉猎多领域且易被天时、地理等因素影响，导致这些数据呈现出较高的维度、不易进行整体分析、对系统的实时性要求较强等特点。因此，需要一个数据平台来对这些数据进行有效的利用，该平台应该能够集成农业领域的数据,并能够对这些数据进行分析及处理和可视化展示。
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。