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培育优良作物品种的传统过程不仅耗费大量的财力和人力，而且可能需要10年或更长时间。大数据加快了这个过程。大数据加快了作物育种，遗传学的进步已经导致了生物信息的爆炸式增长：首先是模式生物基因组测序的开始，其次是高通量或自动化实验技术的快速应用。

利用更好的工具，研究成果转化为实际生产力的速度将更快，成本也将更低。设施较少、规模较小的实验室也能完成这个过程，数据库共享能够提供更多的数据供实验人员获取和分析。

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近年，种植者迅速采用新的精准农业技术。利用GPS和其他技术，生产者可以精确地追踪不同田地的产出，操纵和控制设备，监测田地状况，管理投入品，大幅提高生产率和利润。同时，数据迅速累积，变得数量庞大且错综复杂，只能使用计算机软件进行分析。数据本身无法创造见解，需要通过分析和咨询服务来帮助农民洞悉数据，以机器学习为核心的软件应用在与数据、设备和人类互动时变得越来越智能化和定制化。通过学习，它们能提供以前没有开发过的机遇，帮助我们在农事方面做出更明智的决策。

大数据公司能测试各种各样的基因组、作物投入品以及很多不同的农田、土壤和气候条件。按照数千亩土地的真实环境进行田间试验，为农民提供在特定田地、特定土壤和特定气候条件下优化种植的信息，甚至细化到每一粒种子。

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这种透明度能够颠覆价值链，使品牌投入品的定价和表现具有可见性，让下层的种植者能够拥有更多的权力。种植者将能够以非常精准的方式使用更少的化学品，以更精确的方式使用普通投入品的效果，让种植者的投入减少大约30%至40%。

新兴的农业科技公司把收集、汇总和分析众多田地的数据作为自己的主业，目标是向农民提供个性化方案，将每块田地的耕种细化到作物个体，使用有关气候和土壤条件、作物以及产出的数据。数据公司利用从农民那里获得的信息来改善他们的模型，提出更好的建议。数据让农户能够不断采用符合自身特定需要的产品，定价策略更加全面完善，能够实现同一领域内更好的性价比。

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大数据对食物从田间到餐桌的过程进行追踪，可以预防疾病、减少浪费和提高利润。由于全球供应链的延长，追踪和监督农产品变得越来越重要。大数据正在被用来改善各个环节，比如仓库和零售店的库存水平，以及作为食品在整个供应链中的食品温度。食品生产商和运输者使用传感器技术、扫描设备和分析工具来监控收集供应链的相关数据。温度和湿度通过带有GPS功能的传感器进行监控，在配送途中需要采取纠正措施时，警报就会响起。如果发生问题或召回，零售商处的销售点扫描让他们可以采取迅速有效的行动，哪怕产品已经售出。