La agricultura desempeña un papel crucial en  la economía. Los agricultores están buscando  maneras de maximizar la producción y  rendimientos de sus cultivos. Por lo que, deben  realizar un seguimiento, medir y responder a  ciertas variables para ayudarles a lograr un  mayor éxito en la agricultura. 

De acuerdo a Rao (2018) la big data sobre  agricultura surge de los grandes datos del clima,  los cultivos, los agricultores, la tierra, el suelo,  el agua, la infraestructura, los mercados, las  condiciones socioeconómicas, las emisiones de  gases de efecto invernadero, los efectos  ambientales y climáticos, etc. 

Sin duda, los productores deben ser conscientes de cuáles son las estaciones ideales  para la siembra, el mantenimiento y las cosechas basadas en datos de rendimiento pasados y en  factores ambientales como las condiciones  climáticas para obtener resultados óptimos. Por  lo que, deben ser conscientes del clima, las  posibles plagas, así como el estado del suelo: la  humedad, los minerales entre otros aspectos  agrícolas importantes. 

Para maximizar los rendimientos y los ingresos de las parcelas, los agricultores  necesitan utilizar información basada en datos. A continuación, en la figura 2 se proponen todas  las aplicaciones de los datos en la cadena de  valor de la big data, desde la captura de los datos  hasta la toma de decisiones y comercialización. 

Durante la generación y adquisición de  datos se utilizan diversas fuentes ya sean empresariales, gubernamentales, provenientes  de Instituciones de Educación Superior y/o de  centros de investigación, y en tiempos  recientes del internet de las cosas (IoT); una  vez concentrados, extraídos y refinados estos  datos, se vuelven información de importancia  

para la organización. Cuando esta información  se analiza, a través de métodos estadísticos,  inteligencia de negocios, se crean estrategias  comerciales y se maximiza el valor para la  organización, volviéndose conocimiento. Esta optimización de los datos permite saber los  rendimientos agrícolas de cada cultivo,  actividades necesarias para la administración de empresas agroindustriales y una buena toma de  decisiones. 

Uno de los descubrimientos históricos de la  aplicación de la big data es la agricultura de  precisión, por la utilización de información  granular para analizar, optimizar y predecir la  producción y procesamiento de diversos  productos agrícolas (Srivastava et al, 2018).