可以用农户数据测度农业数据吗

数据是对客观事物进行观察、度量以及逻辑归纳，是对现实的映射、记录、表达，并逐渐在越来越多专业人士的挖掘下，成为了拉动经济增长的新生产力要素。通过对数据进行分析和统计，我们可以对当下状况，甚至未来状况进行预判。在相关工作的开展过程中，我们经常会通过这种方式了合理、高效、精准的采取行动，以博取最大效益。

农业数据是农户、作物、环境和投入品共同影响的客观表达，生产是农业行为的主要目的，因此农业数据的核心也应该是作物本身。然而，当今生产环节农业数据多靠田间物联网设备收集，视觉识别技术虽然有很好的发展前景，但技术的发展严重依赖过往数据的沉淀，由于农业数字化刚刚兴起，依靠视觉识别技术来进行更多类型的数据收集，仍需很长时间的数据沉淀和技术开发。因此，当下农业数据纬度集中在环境和投入品等方面，如天气数据、土壤数据、农机数据、灌溉数据等。

相比上面提到的数据维度，作物体征及生理数据的获取方式较为困难且复杂，需要耗费大量资源。再者，当下我国农业技术发展随缓但进，引进国外实践多年的发展模式皆被冠以“成熟”的头衔，因此少有新兴模式的开发或应用以作物本身为突破口。虽然作物数据价值高，但面对这块“难啃的骨头”，业内多为作壁上观的态度。即便认可作物数据的价值，但都忌惮投入，因此退避三舍，退而求其次的选择使用更便于收集的环境数据和产量数据，来指导农业生产和农艺管理规划。然而，对作物的了解越直观就越具备对环境变量的适应性，尤其是在环境不可控的大田生产场景。

在作物数据收集和应用方面，简耘科技是典型“吃螃蟹的人”。在马铃薯领域通过两年的业务开展，已积累了4亿多条田块级产中核心数据，其中包括以周为频次的固定基地内作物营养变化数据（包含9个大、中、微量营养指标）、作物体征数据（包含根系、主茎、叶片、冠层等）、作物病虫害等，另外还包括土壤、天气、基地数据等。用农户的话来讲，简耘每次进地，就像考古一样，仔细挖掘、记录和分析作物的生长状况，同时最大限度的保护作物不受损伤；每次出结果就像给作物做了一次全方位体检，“我自己每年都不一定能做一次体检，这些土豆比我都金贵。”

　农业银行紧跟时代发展的方向，以建设“让数据说话、用数据治行”的生态环境为目标，依托大数据平台整合全行数据，持续完善数据管控机制，逐步开创出一条农业银行的数据共享服务之路。

创新共享 特色大数据平台

农业银行自2013年启动大数据平台建设以来，遵循“统筹规划、顶层设计、共享复用、分步实施”的建设思路，搭建了强大、稳定、可扩展的基础运行环境，入库了海量数据，为数据融合共享提供了数据基础。

第一，搭建了自主可控的大数据平台。在信息技术“自主可控”的战略背景下，农业银行在国内首次实现了大型金融商业公司大数据平台基础软硬件的全部国产化，在同业中率先采用开放式PC Server集群为硬件基础，以“MPP数据库+Hadoop平台”混搭结构的方式构建了企业级大数据平台。

依托近千节点的MPP+Hadoop集群环境，农业银行已经具备了PB级结构化数据处理、EB级非结构化数据处理以及实时流数据处理的能力，在业界处于领先地位；基于MPP数据库大规模分布式并行计算的优势，1000亿行以上的大数据量表做复杂分析运算达到了分钟级响应；在每日1TB数据增量、月末2TB数据增量的压力下，大数据平台可以稳定保持T+1的批量处理能力，为大数据的共享应用提供了强大系统保障。

第二，入仓、整合了海量数据。银行的数据主要来自于核心业务系统、账务核算系统、渠道交易、客户营销和流程审批等系统，但单独一个系统的数据称不上数据资产，必须再整合所有的数据，形成统一的业务和客户视图才可称之为资产，其整体才能构成大数据。农业银行由管理信息部牵头，统筹了对公、零售、yhk、电子银行、金融市场、风险管理、经营分析等各条线，以及各分支机构、子公司的数据来源系统、业务规则、应用需要。经过近四年的努力，入仓源系统135个，源表7883张，仅行内结构化裸数据就已达18PB，并且形成了数据持续入仓的常态化机制。

在紧抓行内数据入仓的同时，农业银行也不断积极拓展外部数据来源。目前已经入仓了客户风险共享数据、公安部经侦局全国经济犯罪信息、最高法院失信被执行人信息，以及行外互联网新闻、主流论坛、社交媒体相关的Web非结构化数据；司法、工商、海关、农业，以及Wind、Bloomberg等外部资讯平台的数据也在持续采集积累中；基于和百度合作开展的联合实验室项目，农业银行也在积极研究相关外部数据的共享使用方式。

质量安全 保障共享服务

第一，数据质量管理是创造数据价值的前提。农业银行在大数据平台建设之前，数据分布散、质量差、管理弱、共享难的问题比较普遍，数据质量管理工作的职责也不清晰，数据低质量导致应用低效能的问题很突出。为了解决应用中的痛点问题，从数据共享使用的实际需求出发，农业银行先后开展了客户信息完整性、信贷业务跨系统一致性、同业业务一致性等主题相关的140多项专题数据问题整改工作，涉及一级部门33个，修正客户及业务记录5000余万条，将个人客户9要素平均合格率、对公客户12要素平均合格率提高至90%以上，数据治理的持续推进为数据共享服务打下坚实基础。

在数据问题治理工作中，农业银行逐步探索形成了“监测-整改-跟踪-评价”的闭环管理模式。质量定期监测是抓手，收集实际工作中遇到的数据问题，并基于此设置检查点、检查规则来收集数据问题的整体情况是质量管理工作的切入点；问题整改是核心，对发现的数据问题实行“清单制”管理，沿着“发现问题-分析原因-落实整改”的路径，持续推进落实；问题持续跟踪是关键，质量管理不是一次性工作，加强过程管理，持续反复的对数据问题考察，才能有效推进数据问题的彻底解决；考评机制是推动力，农业银行建立了“横向评价、纵向考核”机制，横向上以质量报告为抓手，定期通报各部门主管数据的质量管理工作进展，纵向上以分行数据质量考核为抓手，将质量问题的责任逐级落实到经办行和个人。同时，农业银行非常重视质量管控工作的信息化，建设了数据质量管控平台，将数据质量管控的四个环节内嵌固化到平台中，实现了数据质量监测、问题分发确认、整改任务跟踪、考核评价查询一站式服务。目前数据质量管控平台已经积累质量检查规则上千条，发布数据质量监测报告十余期，成为农业银行开展数据质量管控的有力抓手。

回顾农业银行数据质量管理的工作实践，我们有两点体会。一是该工作是一项全行性的基础工作，关系到总分行各条线各项业务的客户、产品、系统和流程，需要高管层支持，从全行层面出发，发动全行力量来共同开展；二是数据质量管理不能为了质量而抓质量，在工作开展时以营销、风控、监管统计、数据分析等具体应用工作为切入，寻找同数据主管各业务部门的价值契合点，变“要你管”为“你要管”，提高了各数据主管业务部门的积极性。

第二，安全防护体系构成了数据共享服务的底线。为了确保大数据平台数据服务的安全合规，守住数据服务的底线，农业银行规划构建矩阵式的数据安全防护体系，横向贯穿事前、事中、事后全流程，纵向覆盖管理、技术、法纪三道防线。

管理防线是第一道防线，通过建立严格的用户准入和授权机制、明确敏感数据的范围和责任主体、建立常态数据安全检查和审计机制来降低数据泄露风险；技术防线是第二道防线，采用数据云存储、敏感数据漂白加密、敏感 *** 作实时预警等手段，发挥技术规则刚性约束作用，封堵数据泄露漏洞；法纪防线是第三道防线，依托安全规范、保密协议、合规培训的落地实施，明确保密责任和违法惩罚措施，起到威慑作用。基于矩阵式安全管理的工作思路，农业银行进一步细化落实了18大类的具体工作措施以便依照执行，并在后续不断优化完善。

创新数据服务体系

第一，一个平台。数据服务平台是提供统一服务的窗口。农业银行数据服务平台为日常经营管理和数据分析挖掘提供一站式服务。日常经管类服务以权威性、一致性、时效性、易用性为导向，面向中高级管理层、各领域业务管理和营销用户提供业务看板、常用指标、多维查询、定制查询等场景化服务，大幅提升用户体验和数据共享服务水平；分析挖掘服务定位为大数据分析创新服务，为总分行初、中、高级分析师提供定制分析、自助分析、深度挖掘等专业分析能力，充分发挥分析师的创造力，深度挖掘数据共享服务的价值。

第二，一套机制。为保障数据服务的开放、共享、便捷、安全，需要一整套数据运营管理的制度、机制和流程。农业银行通过数据服务地图和数据服务流程管理，方便用户接触数据、理解数据、使用数据；通过数据资产和数据质量管理，实现对数据的全生命周期管理，提高数据的可用性；通过管理手段和技术措施联动，加强数据安全管理，确保在数据服务和应用过程中数据不泄露。

第三，一支队伍。跨条线的分析师队伍结构是数据价值发挥的关键。农业银行的分析师队伍包括数据分析师和专业分析师，组织方式采用“适度集中+重点领域”的方式，即在管理信息部和科技部门设置一定数量的数据分析师，在营销、风控等条线及分行设置专业分析师。数据分析师统筹全行数据服务和支持，承担全行综合性分析、跨领域专题分析、深度数据挖掘等；专业分析师承担本领域数据分析工作，推动分析成果在业务活动中的落地。

下一阶段，农业银行将以大数据平台为基础，以数据分析示范项目为抓手，驱动数据服务体系建设滚动前进，实现海量数据资源的充分共享，挖掘大数据的深度价值，向建设“让数据说话、用数据治行”生态环境的目标迈进。

数据汇交的最终方式是以网络的形式进行，为此必须 要建立一个基于网络的数据汇交系统。

数据汇交应以项目任务书中规定的研究任务和考核指标为主要依据，汇交的内容包括科学数据实体、科学数据描述信息和科学数据辅助工具软件三个部分。 科学数据实体是在科技计划形成的原始数据及基于原始数据或研究分析数据所形成的完整数据库或数据文件。

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农业科学数据汇交管理办法

第一章 总则

第一条 为了规范国家科技基础条件平台建设项目中农业科学数据的汇交工作，加强对农业科学数据的管理，实现农业科学数据共享，依据根据国家科技基础条件平台建设和科学数据共享工程的有关指导性文件，制定本办法。

第二条 农业科学数据的汇交、保管以及科农业学数据汇交工作的管理和监督适用本办法。

第三条 本办法所称农业科学数据是指在农业科技活动中产生的原始性、基础性数据，以及按照不同需求系统加工整理的各类数据集。主要通过科技工作者所开展的研究活动、观测、地面监测站(点)、自下而上的统计、各种实验、宇宙空间的探测、从若干相关数据资源中整理选择等手段和方法来获取。

第五条 农业科学数据的汇交是在科技部科学数据共享工程统一指导下，在农业主管部门领导下，由农业科学数据共享中心承担单位按照部门负责制和分级分类管理的原则组织实施。

第六条 涉及国家秘密或者知识产权的农业科学数据的汇交、保护、公开和利用，按照国家有关法律、法规的规定执行。

第二章 汇交农业科学数据的种类及范围

第七条 依据本办法汇交的农业科学数据应当是在农业科学数据共享中心统一规划下的数据范围，所有数据按农业科学数据中心总体设计要求，符合有关的技术标准和质量要求，具有科学价值和实用价值。

第八条 汇交的农业科学数据是在农科技活动中产生的原始性观测数据、探测数据、试验数据、实验数据、调查数据、考察数据、统计数据以及按照某种需求系统加工的数据和相关的元数据等。

第九条 汇交的数据按照项目规定的格式以电子文件形式汇交。汇交前应呈送子课题合同书和数据汇交计划。

第十条 对于涉及已经获得专利或其他权利保护以及正在申请专利或其他权利保护的农业科学数据，应当提交有关证明材料。

近年来，我国农业信息化建设不断推进，农机数据也成为了重要的农业数据资源。然而，也有一些不法分子利用技术手段非法收集和使用农机数据，从中谋取不正当利益。以下是一些非法收集使用我国农机数据案例：

1 某公司通过网络平台非法收集农机数据，并用于销售农机设备和服务。

2 一些黑客利用漏洞攻击农机系统，窃取农机数据并出售给其他企业。

3 某些农机厂商在未经用户同意的情况下，收集用户的农机数据并用于商业用途。

这些非法行为不仅侵犯用户的隐私权，而且破坏了公平竞争的市场环境，应该受到法律的制裁和打击。同时，加强农机数据安全保护和管理，保护用户合法权益，也是非常重要的。

第三次全国农业普查数据处理工作方案  

第三次全国农业普查（以下简称“三农普”）数据处理工作遵循“创新管理，提高效率”的原则，充分利用现代信息技术，实现普查数据处理的信息化、网络化，全面提升普查数据处理工作效率和数据质量。

为了做好三农普数据处理工作，根据《全国农业普查条例》和《第三次全国农业普查方案》，特制定本工作方案。

一、工作原则

三农普数据处理工作按照“统一标准、分级负责、规范管理、安全高效”的原则进行。

——统一标准：在国务院第三次全国农业普查领导小组办公室（以下简称“国务院农普办”）统一部署下，要求数据处理工作“统一技术环境标准，统一数据处理标准，统一数据处理软件”，在规定的时间内完成普查数据的采集、上报与处理。

——分级负责：本次普查的数据处理工作，分别由乡、县、地市、省和国家级普查机构组织实施。各级普查机构要按照各自分工，做好统筹规划，加强组织协调，按时完成各项数据处理工作任务。

——规范管理：本次普查规模大，技术要求高，数据处理人员多，数据处理设备量大，各级普查机构必须严格管理，建立岗位责任制，落实责任、强化基础。

——安全高效：各级普查机构要进一步加强安全意识，规范管理，严格执行数据处理的各项业务规程和安全要求，确保数据处理系统高效运行和普查数据的安全与完整。

二、工作内容

本次普查数据处理对象为以下普查表式：

——农户填报的《农户普查表》；

——规模农业经营户填报的《规模农业经营户普查表》；

——农业经营单位填报的《农业经营单位普查表》；

——村民委员会填报的《行政村普查表》；

——乡镇人民政府填报的《乡镇普查表》。

数据处理工作是要完成上述5种表式的数据采集与录入、数据报送与接收、数据交换与备份、数据审核与验收、数据汇总与反馈，以及数据归档等工作。

三、数据处理流程

本次普查的数据处理是按照“移动采集、网上报送、两级部署、四级审核”的工作模式进行。数据处理流程如下：

（一）入户前准备。

在普查入户登记前，普查员领取PDA（移动采集终端（以下简称“PDA”）进行注册，接收数据采集应用程序、普查制度等，并进行数据应用程序的安装和普查制度的加载。

（二）数据采集与报送。

三农普根据不同的调查对象，采用不同的数据采集和数据报送方式。

1农户、规模农业经营户和农业经营单位。

普查员入户进行现场登记，通过PDA数据采集程序采集农户、规模农业经营户以及农业经营单位的数据并进行初审，通过移动互联网将普查数据上传到省级农普办。

2村民委员会和乡镇人民政府。

村民委员会和乡镇人民政府填报的普查数据由乡级普查机构通过固定互联网在普查数据处理系统中进行录入与初审，并报送至省级农普办。

（三）数据审核与验收。

县、地市、省级普查机构利用普查数据处理系统在规定的时间内完成数据审核、查询、验收等工作。

普查数据经省级普查机构审核确认后，向国务院农普办上报净化后的普查数据和审核报告单。

国务院农普办接收、审核和验收省级普查机构上报的数据和审核报告单。

（四）数据汇总。

国务院农普办对验收后的普查数据进行汇总。

（五）数据反馈与归档。

普查数据经国务院农普办评估后进行反馈并归档。

四、数据处理软件

普查数据处理软件由国务院农普办统一开发，包括：移动采集终端管理系统、PDA数据采集程序、普查数据处理系统等。移动采集终端管理系统和普查数据处理系统分别在国家、31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团进行两级部署。

（一）移动终端管理系统：负责PDA的注册管理；完成数据采集应用程序、普查制度、程序补丁包、普查制度修订包和培训教材等相关数据向PDA推送等任务。

（二）PDA数据采集程序：负责农户、规模农业经营户和农业经营单位的数据采集。完成数据初审、数据上传等任务。

（三）普查数据处理系统：由数据采集报送、数据交换和数据处理三个中心构成。省级数据采集报送中心接收所辖地区PDA端上传的农户、规模农业经营户和农业经营单位的普查数据、采集与报送行政村和乡镇的普查数据，并由数据交换中心将数据传送到省级数据处理中心，同时与国家级数据交换中心进行定时同步。县、地市和省级统计人员登录省级数据处理中心进行数据审核与查询，并在报告期将净化后的数据和审核报告单通过数据交换中心提交到国家。省级数据汇总工作在省级数据处理中心完成。

国家级数据交换中心将同步到的省级普查数据传送到国家级数据处理中心；国家级统计人员登录国家级数据处理中心浏览、查询普查数据；根据省级农普办上报的审核报告单进行数据审核与验收，并完成数据的汇总、反馈与归档等工作。

普查数据处理系统示意图

五、数据处理环境要求

（一）乡级数据处理环境要求。

乡级普查机构要具备必要的数据处理办公环境和网络环境，2台以上计算机、1台笔记本电脑、1-2台激光打印机、防病毒系统、大容量移动硬盘等。同时，根据本地区业务情况为一线普查员配备PDA。

（二）县级数据处理环境要求。

县级普查机构必须具备专用的数据处理办公环境，100M以上局域网和2M以上与地（市）级、省级及国家级统计内网接入的网络环境，4台以上计算机、2-3台激光打印机、客户端安全管理系统等。

（三）地市级数据处理环境要求。

地市级普查机构必须具备必要的数据处理办公环境，具备100M以上局域网和10M以上与省级、国家级统计内网接入的网络环境， 8台及以上计算机、2-3台激光打印机，客户端安全管理系统以及UPS供电环境等。

（四）省级数据处理环境要求。

1移动终端管理平台：配备3台服务器，含 *** 作系统、相应的数据库软件和应用中间件。其中，PDA不超过10万台的省，配备1台低档服务器用作数据库服务器，1台低档和1台中档服务器用作应用服务器；PDA超过10万台的省，配备1台低档服务器用作数据库服务器，2台中档服务器用作应用服务器。

2普查数据处理系统：

——数据采集报送中心：配备4台服务器，含 *** 作系统、相应的数据库软件、应用中间件和消息中间件。其中，2台中档服务器用作数据库服务器，2台低档服务器用作应用服务器。

——数据交换中心：配备6台服务器，含 *** 作系统、相应的数据库软件、应用中间件和消息中间件。其中，2台低档服务器作为前置交换服务器，4台中档服务器作为交换数据库服务器。

——数据处理中心：配备6-8台服务器，含 *** 作系统、相应的数据库软件、应用中间件和消息中间件。其中，2台高档服务器用作数据库服务器，4-6台中低档服务器用作应用服务器（农户数量不超过1000万时，配备4台；超过1000万时，配备6台）。

3．安全设备：配备1套网页漏洞检测工具，1台数据库安全审计系统，2台应用防火墙，1台堡垒主机，互联网出口处1台DDoS防护设备。省级身份认证系统（在二经普统一配置的基础上或根据本地区实际情况进行升级和扩容），用户容量根据实际业务需求配备。

4其他设备：配备2台负载均衡交换机，2台光纤交换机和2台存储设备。

5网络环境：互联网接入带宽大于100M。

6机房环境：要求机房承重荷载、用电负荷、空调系统及供配电符合国家相应的标准规范；要求机房分区，数据采集报送中心要放入互联网专区（DMZ区），数据交换中心和数据处理中心要放入等级保护的本项目专区。

设备配置参数参考附件。

（五）国家级数据处理环境要求。

（略）。

六、数据处理人员配备要求

为保证第三次全国农业普查数据采集、处理和系统管理工作的顺利进行，应设立数据处理相关技术工作岗位，建立岗位责任制，配备相应的数据处理人员。其中，省级数据处理人员配备要求如下：

1组织协调：1人。负责数据处理相关工作的组织和协调。

2系统管理：1-2人。负责系统软硬件的运维管理和相关技术支持等。

3网络管理：1-2人。负责网络环境的运维管理和相关技术支持等。

4应用管理：4-6人。负责各应用系统的管理和相关技术支持等。其中，移动终端管理平台1-2人；数据采集报送中心1人；数据交换中心1人；数据处理中心2-3人。

5安全管理：1人。负责信息安全管理。

6机房管理：1人。负责机房环境的管理。

7PDA管理：1-2人。组织地市级农业普查办公室进行PDA的验收和发放，联系并指导上网卡的登记注册等工作。

七、安全保密

三农普数据处理工作依托于网络进行，信息网络的安全保密管理是一项重要的工作，必须按照信息安全等级保护的管理要求和技术标准进行安全管理，在数据处理中采取相应的安全管理制度和技术措施，各级农普办要按照国家相关的安全保密管理要求制定本级的三农普数据处理安全保密管理办法。

省级节点在系统部署时，应遵循专区专域的原则，并对数据库等重要系统的访问采取最小授权的白名单访问控制策略。省级和国家级的数据交换通过统计专网进行。地市和县级农普办数据处理要按照三农普数据处理安全保密管理办法开展工作。

各级数据处理人员都要遵守普查保密规定，对经手的普查资料严格保密。

八、技术培训

三农普数据处理技术培训工作根据业务情况分级或跨级组织与部署。

九、数据处理经费

按照财政分级负担原则和《全国农业普查条例》，普查数据处理设备由各级财政分别负担。国家农普办将向国家发展改革委积极申请三农普数据处理专项设备的中央投资。按照国家发展改革委现行投资政策规定，中央财政资金只能用于中西部地区的普查设备补助。请各级普查机构提早做好普查数据处理设备经费的申请和落实工作。

十、组织实施

国务院农普办设立数据处理组，统一部署、组织和实施三农普数据处理工作。

各级普查机构应按照国务院农普办的组织形式，成立数据处理组。各级数据处理组接受上级数据处理组的业务管理和技术指导，并在本级农普办的领导下，负责组织实施本级的数据处理工作。

（一）准备阶段。

主要任务是做好三农普数据处理前期的各项准备工作。包括：制定三农普数据处理方案和实施细则；制定有关数据处理的各类标准；数据处理软件和硬件的采购；组织数据处理工作试点；数据处理软硬件的技术培训；数据处理环境的搭建等。

（二）数据处理和上报阶段。

本阶段的主要任务包括：组织普查员完成普查数据的现场录入和数据上传；组织乡级普查机构进行数据的网上报送；组织完成数据审核、验收、汇总和数据归档等工作。

（三）资料开发阶段。

本阶段的主要工作任务是完成三农普汇编资料的分类汇总等工作。

（四）工作总结阶段。

从工作组织、系统环境保障，技术方案、主要问题及经验等方面，对本次数据处理工作进行认真总结。

十一、工作任务

各级普查机构数据处理工作任务如下：

（一）国家级。

1负责制定数据处理工作方案与实施细则。

2负责制定数据处理设备配备方案和组织数据处理设备的采购。

3负责数据处理软件的研制与开发。

4负责国家级数据处理环境的准备和部署，负责系统安全。

5负责组织国家级数据处理试点工作。

6负责组织编写数据处理软件 *** 作手册。

7指导省级数据处理工作和负责相关的技术支持。

8接收省级上报的普查数据。

9负责审核、验收、汇总、备份及归档普查数据。

10完成数据处理工作总结。

（二）省级。

1负责制定本省的数据处理方案和实施细则。

2负责组织接收并验收采购的数据处理设备。

3负责组织落实省级数据处理试点工作。

4负责本省数据处理环境的准备和部署，负责系统安全。

5负责本省相关的数据准备和PDA端的数据推送。

6协助本省资产管理部门进行PDA设备及IT资产的管理。

7指导地市级数据处理工作和负责相关的技术支持。

8接收普查数据，并进行数据备份。

9审核本省普查数据，并向国务院农普办提交审核报告。

10完成本省的数据汇总。

11完成本省数据处理工作总结。

（三）地市级。

1负责制定本地市的数据处理工作计划与细则。

2负责组织接收并验收采购的数据处理设备。

3负责本地市数据处理环境的准备及系统安全等工作。

4协助本地市资产管理部门进行PDA设备及IT资产的管理。

5指导县级数据处理工作和负责相关的技术支持工作。

6对本地市数据进行审核。

7完成本地市数据处理工作总结。

（四）县级。

1负责制定本县的数据处理工作计划与细则。

2负责组织接收并验收采购的数据处理设备。

3负责本县数据处理环境准备和系统安全等工作。

4协助本县资产管理部门进行PDA设备及IT资产的管理。

5指导乡级数据处理工作。

6对本县数据进行审核。

7完成本县数据处理工作总结。

（五）乡级。

1负责制定本乡镇的数据处理工作计划与细则。

2负责本乡镇数据处理环境准备和系统安全等工作。

3组织本乡《乡镇普查表》、《行政村普查表》的数据录入与上报工作。

4组织和指导普查员注册PDA，接收和装载省级普查机构推送的数据。

5组织和指导普查员利用PDA对《农户普查表》、《规模农业经营户普查表》和《农业经营单位普查表》的数据进行现场采集、初审与上传。

十一、时间进度安排

（一）软件开发。

2016年9月底前，完成数据处理系统的开发。

（二）系统环境准备。

2016年10月底，完成数据处理软硬件设备采购，搭建好系统环境。

（三）数据处理试点。

2016年10月底，完成数据处理试点工作。

（四）数据处理软硬件培训。

2016年11月底前，完成数据处理软硬件培训工作。

（五）数据采集与处理。

参见三农普方案。

（六）数据处理工作总结。

2017年12月底前，完成数据处理工作总结。

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