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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。

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。

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大数据应用的现状

应用程度低的原因

1、重经济效益轻质量

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。

2、数据信息管理缺失

从当前冷链物流技术的应用状况来看，数字技术、信息技术的应用程度相对较低。产品流通环节数据信息管理缺失。农产品仓储中的智能温湿度等环境因素的控制不够完善。数字信息技术对冷链物流系统的建设至关重要。当前，冷链物流技术的应用程度低，极大地阻碍了农产品冷链物流体系的建设。

3、缺乏规范的培训

农产品冷链物流各环节的相关操作员工没有经过规范的培训，对农产品冷链物流行业的规范化运行流程以及农产品特性不够了解，影响工作效率。冷链物流企业的技术传承主要取决于新旧模式，这种依靠员工经验的模式已无法跟上冷链物流的快速发展，如果经验是不科学的和不完美的，那么发展只能滞后。在农产品冷链运输过程中，需要良好的操作技术来保证农产品的质量，但缺乏相关的冷链物流人员培训方法和体系。

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大数据技术应用前景

冷链物流发展的必然

在市场竞争的压力下，农产品冷链物流企业管理的效率需要大大提高。通过高效利用大数据技术，可以优化和创新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管理效率。农产品冷链物流领域引用大数据技术不仅可以提高信息对接效率，提高企业客户粘性，更可以加快冷链物流数据增值。

基于大数据的背景，企业可以充分利用大数据技术来智能统计和分析企业物流方面的相关数据信息，可以充分保证企业冷链物流数据的增值趋于规范和合理；科学合理地结合大数据技术的特点，收集和分析有价值的数据信息。从而促进冷链物流数据的有效增值和合理推广，为了促进企业的发展，应该为企业提供大量的数据信息支持。