就如文中刚开始所提到的农场主席林对农场的土地情况了如指掌，他甚至聘请了专业服务公司，在田地中，每4英亩设1个取样点，做土壤的分析测试。完成后，席林得到一份书面报告，除了给出各个地块详细的土壤成分数据，还有种植不同作物时所需要的肥料、水分以及未来产量等数据。据此，他可以精确安排农场的生产计划。
随着种植活动，土壤的成分是动态变化的。因此，每过三年，席林会重新做一次土壤分析，每次要花费5000多美元。不过，由于精确数据意味着几乎最高的投入产出比，席林还是很乐意花这笔钱的。
在席林的平板电脑里，安装了ClimateCorporation的气象数据软件。他把农场的坐标和相关信息通过软件上传，即可获得农场范围内的实时天气信息，如温度、湿度、风力、雨水等，这些信息可以帮助他判断每个地块的播种、收获、耕作时间。
事实上，从生产规划、种植前准备、种植期管理，直到采收，席林每年要做40多项决策。这些决策大多环环相扣，如果哪一步选错了，那就不得不忍受减产的后果。
影响作物生长的因素有很多，土壤、气候、水分、品种、病虫害和杂草等，作物产量是这些因素的综合结果。因此，在现代农业领域，农民光凭经验做出决策已远远不够，需要依靠科学、概率和专业分析得出优化决策。
物联网发展带来的智能化农机
大数据让农民开始用移动设备管理农场，可以掌握实时的土壤湿度、环境温度和作物状况等信息，大幅度提高了管理的精确性。然而，再好的决策，也需要硬件设备去实施。
其实，精准农业的概念和设想，最早由美国在20世纪80年代初提出，经10年后才进入生产应用，彼时技术和设备的储备已基本具备。
PrecusionPlanting专门制造与精准农业配套的设备。这些设备可以固定在大马力拖拉机后部，同步运行的播种机和其他设备上。以播种为例，经过数据加载，它们能够根据天气的变化进行不同深度、不同间距以及不同品种的播种活动。
在大田中，即使相隔两三米远的两块土地，土壤的水分含量、营养情况、农作物的生长情况都可能不相同。过去几千年中，农民并不区分这种差异，会把同样的品种以等间距播种下去。如今，精准农业颠覆了这一传统，在肥力高的地方密植，在肥力低的地方稀植，还可以更换种子品种。这些作业都是随着播种机的行进，自动完成的。仅此一项改变，即可给玉米带来每公顷300公斤-600公斤的增产。
精准农业下的农业机械必须是智能化的，通常安装有卫星导航系统、自动驾驶系统、计算机设备，以及必要的传感器，这样才能“理解”大数据分析软件给出的信息，并准确地执行。
智能化的农业机械也大大提高了作业质量，单粒播比率可以提高到99%。农民可以实时监控播种机的准确率，如果出现大面积异常，可以马上停机，检查纠正播种机。以前，如果播种机出了毛病，农民很难立即发现，而只能接受损失。
理想情况下，播下的种子应在地里有同样的深度，如果种得深了，种子出苗晚，不利于竞争阳光和养分;浅了，则抗倒伏性不好。现在，智能化的农机可根据土地的松软程度，自动调节播种动作，以便所有种子处于同样的深度。
通过全流程的精打细算，精准农业可以极大地节约化肥、水、农药等投入，把各种原料的使用量控制在非常准确的程度，让农业经营像工业流程一样连续地进行，从而实现规模化经营。
大数据公司在农业应用中的案例
孟山都公司(Monsanto)
虽然该公司已经被妖魔化为企业贪婪和罪恶的代表，但也正是它使得农业产业发生了革命性的改变。成立于1901年的孟山都公司最初是销售DDT、牛激素、多氯联苯(PCB)和阿斯巴甜的化学公司。从20世纪80年代起，孟山都公司开始购买种子企业并投资于生物技术研究，战略性地过渡成为一家农业公司。孟山都公司早在公众认识到之前就看到了农业的长期机会，并投注于此。该公司认为，农业大数据是个价值数十亿美元的投资，而其在2012年5月到2014年2月间收购的几家农场数据分析公司也验证了这一点。