1.以土地流轉為契機，從田間地頭采集土地數據、農作物數據和用戶數據。並通過外部采購獲取市場數據，從而建立了四條數據鏈。
2.系統從上述數據庫中自動抓取並進行對比分析，找到“訂單農業”的供需雙方。
3.在接下來的生產過程中，大數據的身影無處不在——生產經營活動的細節可以量化、可視化呈現，讓種植業有了和產業壹樣的標準化流程。
情況
通過對數據的分析，我們發現了李記榨菜、涪陵榨菜集團等企業對頭部綠色蔬菜的訂單需求。
我們在中國找到了多個在歷史氣候、土壤pH值等指標上能夠滿足白菜頭種植條件的縣市。其中，與重慶相鄰的四川省宜賓市筠連縣在煙葉收購後的當年9月至次年4月有部分閑置土地，正好適合種植白菜頭。
朱圖。com找到筠連縣農業局實現綠色蔬菜訂單種植。
經過壹個冬天的儲存，埋在土裏的青菜頭變得飽滿酥脆，送到加工企業切片、風幹、腌制後，就成了享譽世界的重慶美食——榨菜。
重慶榨菜種植面積約70萬畝，加工企業近百家，已成為我市最大的特色農產品之壹。
然而，和大多數農產品壹樣，重慶榨菜也有壹個周期:收成好的年份賣不出去，第二年農民減少種植面積，這導致下遊沒有收獲足夠的原料，價格上漲。第二年，每個人都蜂擁擴大生產，這導致無法銷售...從而形成惡性循環。
在鄉村振興戰略的五大路徑中，產業振興居於首位。工業的基礎是種植。農業特別是種植業普遍存在的產銷脫節問題，應該用什麽招數來破解？
重慶壹家名為Jutu.com的互聯網公司探索出了壹條利用大數據推廣“訂單農業”的新途徑。
榨菜企業為什麽去國外買青菜？
市農委市場信息部副主任高寶春認為，從發達國家的經驗來看，農產品加工企業為農戶下訂單，農戶按訂單生產，企業按合同價格采購，上下遊實現緊密無縫對接，是打破產銷缺口的最佳途徑。
但現實並非如此。即使企業願意下訂單，大多數農民也不願意甚至不敢接。以榨菜產業為例。涪陵鎮溪鎮青菜頭種植戶劉顯祖說，種植風險無處不在。壹旦它遇到幹旱或蟲害，青菜頭的產量就會減少，訂單無法滿足，可能需要賠償。而且，在收成不好的年份，外國企業可能會在重慶收購，收購價格可能會更高。賣給外國企業可能更劃算。
為了保證農作物的產量和質量，需要采用先進的種植技術進行大規模種植，但流轉土地、購買農資和翻新土地的錢從哪裏來？劉顯祖說，他多次向銀行申請，從未獲得貸款。
銀行也有困難。重慶農村商業銀行壹位基層信貸員表示，我市種植業普遍規模較小，貸款額度低，單位管理成本高。更重要的是，大多數農業貸款都是信用貸款。沒有抵押物，銀行和農戶建立信任關系並不容易。壹旦借出，當農作物歉收、農民無力支付時，很容易形成壞賬。
據了解，由於難以實現訂單生產，長期以來，我市的菜頭壹直以小規模種植為主。菜農通常將菜頭賣給菜販子，菜販子再賣給榨菜企業。中間商賺差價，但農民賺的不多。
涪陵榨菜產業的壹位企業主表示，由於原材料供應不穩定，重慶的榨菜加工企業經常“無米可煮”，只能去四川、江西、浙江高價收購青菜。他透露，這樣的情況在我市乃至全國大部分農產品中普遍存在。
那麽，在如今的大數據背景下，這種情況能否改變呢？
“訂單農業”是如何實現的？
聚土網的方式是通過大數據手段推廣“訂單農業”。
與大多數從事土地流轉和農資農產品交易的互聯網平臺壹樣，Jutu.com通過多年的運營積累了海量的土地信息、用戶信息和交易數據用於上市交易。經過自動數據捕獲和對比分析，該網站發現了許多用戶需求。其中之壹是李記榨菜、涪陵榨菜集團等企業對綠色菜頭的需求。
誰能滿足需求？同樣基於大數據分析，巨圖。com在歷史氣候、土壤酸堿度等指標方面找到了多個能夠滿足白菜頭種植條件的縣市。
誰是最適合符合條件的地區？據大數據顯示，毗鄰重慶的四川省貧困縣宜賓市筠連縣政府正在全力倡導發展以煙草為主的農業種植，希望增加農民收入。
進壹步深挖大數據，巨圖。com有壹個更令人驚訝的發現。該縣煙葉收購後當年9月至次年4月土地閑置，這壹時期是綠色蔬菜的最佳種植期。朱圖。com找到了筠連縣農業局，雙方壹拍即合。
事實上，精準推進產銷對接只是大數據發揮作用的第壹步。在接下來的生產環節中，大數據的身影無處不在。例如，根據作物生長數據和市場供需數據，集土網設計了作物生長模型、病害診斷模型和價格預測模型。
作物生長模型，即利用標準生長曲線與實際生長曲線的擬合程度來監測作物生長；疾病診斷模型是將疾病事實轉化為具體的疾病概率，並結合條件閾值來準確確認疾病名稱並匹配準確的治療方案。在這兩種數據模型的支持下，當作物生長不良或生病時，系統將自動在手機上向技術人員發出警報，從而促使他們采取對策。
市場供求模型用於預測農作物的價格波動。用它，朱圖。com可以為“訂單農業”的買賣雙方設定壹個合適的訂單價格，這樣每個人都不會吃虧。
農業金融是大數據應用的典型場景。朱圖。com首先收集農民的行為、家庭背景、個人背景、作物生長周期、市場供求等信息和數據，然後通過定量分析將數據還原為農民的實際資產負債表和預期資產負債表，形成大數據用戶的標準畫像。通過後者，金融機構可以輕松區分是否可以放貸。
近百萬小農戶與近2000家企業“牽手”
通過大數據找到買賣雙方，撮合交易，再通過大數據手段提供技術、金融、農資集中采購等全流程服務，確保訂單保質保量完成，Jutu.com做到了。
2013年，從上海回來的重慶忠縣青年企業家田景龍下鄉流轉土地，然後在58同城或網上找下家，很快就獲利過百萬元。
嘗到甜頭後，田景龍創辦了巨兔。com，試圖通過開放數據端口吸引來自全國各市縣的加盟商，以擴大客戶數量和交易規模。但他很快發現了這個傳統模特行業的“天花板”:即使走遍全國，也只是幾億元的市場規模。
在重新設計商業模式的過程中，田景龍發現了訂單農業的市場痛點。市場上不缺訂單，但上遊的生產組織壹直是個問題。集土網能否組織上遊，直接托管農民土地，進行集約化經營？
但是，如果妳不懂技術，如何通過托管土地來組織生產呢？2016，京東金融與Jutu.com達成戰略合作。前者通過大數據建立金融風險控制模型的做法給田景龍帶來了啟發。
他發現，大數據可以量化和可視化生產和商業活動的每個細節。數據可以用來生成模型，這樣種植行業就可以像工業壹樣有標準化的流程，從而大規模的種植和交易就有了技術基礎。
田景龍開始重建集土網的大型數據庫。類似網站的數據來源通常是用戶上傳的，因此真實性很難識別。他的解決方案是恢復土地流轉業務，並借此機會收集土地數據、用戶數據和田間作物數據。此後，他通過向專業機構采購建立了市場數據庫。
幾年來，集土網形成了土地數據、用戶數據、作物數據和市場數據四個層級的大數據鏈，並由此建立了上述作物生長模型、病害診斷模型和價格預測模型等壹系列應用模型。
今年年初，巨圖。com基於大數據的首單農業讓重慶祁連農民和企業實現了雙贏。幾十輛大貨車輪流往返川渝兩地，榨菜企業獲得了優質的原料供應，價格比菜販子便宜10%以上。筠連縣增收近4000萬元，種植戶人均增收6000余元。
Jutu.com正在開展的類似業務有9項，涉及小麥、水稻、玉米、大豆、榨菜、生姜、檸檬和龍蝦等近20個農業品種，以及貴州、四川和安徽等超過10個省市。近百萬分散的小農戶和近2000家企業通過大數據成功實現“牽手”。Jutu.com管理著3萬多畝土地，其中大部分在中國中部，最遠的在中國東北。越來越多的涉農企業開始與Jutu.com合作..