智慧農業的建設離不開大數據，大數據是智慧農業“智慧化”的關鍵性支撐技術。大數據解決方案的邏輯層提供了設置組件的方式這些層提供了一種方法去組織執行特定功能的組件。邏輯層通常由大數據來源、數據改動和存儲層、分析層、使用層4個邏輯層組成。
（1）大數據來源
大數據來自所有渠道的、所有可用于分析的數據。這些數據的格式和起源各不相同，格式有結構化、半結構化或非結構化之分。數據到達的速度和傳送它的速率因數據源不同而不同大數據的數據源可能位于企業內部或外部。
（2）數據改動和存儲層
數據改動和存儲層負責從數據源獲取數據，并在必要時將它轉換為適合數據分析方式的格式。例如，我們可能需要將數據轉換成一幅圖，才能將它存儲在相關存儲或關系數據庫管理系統（RDBMS）的倉庫中，以供進一步處理。
（3）分析層
分析層讀取數據改動和存儲層整理（ digest）的數據。在某些情況下，分析層直接從數據源訪問數據。我們在設計分析層時需要認真地籌劃和規劃。我們必須制訂如何管理以下任務的決策：生成想要的分析、從數據中分析結果、找到所需要的實體、定位可提供這些實體的數據源、理解執行分析需要哪些算法和工具。
（4）使用層
使用層使用了分析層所提供的輸出數據，使用者可以是可視化的應用程序人類、業務流程或服務。
更多內容推薦：農視云可視化平臺實現水產養殖無人化管理