尽管在过去的几十年中取得了重大进步，但现代农业生产仍然不可预测。在种植农产品时，许多变量(例如热量、湿度、土壤PH值和土壤湿度)会影响农作物的生长方式。即使环境条件发生很小的变化，也会显著改变农作物产量或收获时机。

农业领域中的许多组织都在寻求应对这种不确定性的方法，因此采用大数据技术。例如，John Deere公司是智能农业技术的早期采用者。该公司早在2012年就开始采用大数据分析技术，当时该公司推出了第一台数字连接的农业机械。

在接下来的几年里，其他农业设备制造商也很快接受了这项技术。如今，农业领域对科技的投资开始获得回报。

这些组织收集了大量的数据，可以帮助减少农业生产的不可预测性。由算法驱动的农业机器和数字农场工具可以使用这些数据来自动调整种子位置或识别杂草，并选择性地喷洒农药。

与此同时，各大科技公司也开始对日益壮大的农业大数据产业表现出浓厚的兴趣。例如，Alphabet公司去年宣布将推出一个“计算农业项目”Mineral，利用大数据和机器人技术来提高农作物产量。

但是，目前尚不清楚相关组织在收集后如何使用和存储农场数据。有些人担心这些数据可能落入竞争对手的手中，或者被农业公司利用以提高种子、肥料和农药的价格。长期以来，很多农民也对数据所有权和数据分析存在一些担忧。

物流运输行业

供应链如今比以往承受更大的压力和审查，而2020年发生的疫情重新展现了物流对全球经济发展的重要性。供应链中的组织如今面临着保持供应链稳定运行的挑战，因为市场环境非常不可预测。

大数据可以帮助改善物流公司的预测。随着该行业开始采用新技术，使数据收集更加容易，这项技术或许能够提供更多的信息。

例如，物流公司对货运跟踪等功能的要求越来越高，这有助于他们跟踪货物的运输，并在需要时向利益相关者提供最新信息，例如货物和原材料的发货可能会延迟或提前并通知客户。一些提供实时跟踪的物流公司使用GPS传感器或类似技术来实现。

这些传感器除了有助于向客户机提供更新之外，还将生成大量数据。根据这些数据，全球定位系统的路线跟踪技术可以向物流公司显示货物在整个供应链中流动良好以及货物可能滞留的地方。