数字化是一个系统工程，是一个从上至下指导，从下而上推进的工作。农业领域的数字化转型，由于受技术、设备、专业、政策等因素的影响，与其他行业相比，发展相对缓慢。在行业数字化管理中，需要一个强有力的组织、合理的章程、明确的流程、健壮的体系，才能更好地统领发展，形成有效的工作保障。具体来讲，包括六大管理要素。
✦，治理规划。传统的农业管理，不重视数据，数据分散、缺失、碎片化，更缺乏数据治理的体系化建设，导致产业智能价值链受阻。要想在农业数字化转型中抓住机遇，数据治理体系建设势在必行，才能系统化创建数字化发展规划，打通内控体系，赋能行业智能化发展。

✦第二，战略目标。战略是决策方向和行动方案，追求更高层次的目标。数字化发展战略是现代农业转型的重要组成部分，是确保行业治理中数据标准、数据质量、数据运营、数据安全等方面的计划，是指导数据治理的原则。

✦第三，管理组织。近些年，农业领域的大数据备受热捧，建立了很多独立式、烟囱式的应用系统，但由于脱离业务场景，缺乏专业管理团队，导致多数应用系统从诞生之日始，就成为数字“孤岛”，大数据成为“大道具”，浪费资金。根本原因，在于很多农业行业组织没有建立独立的数字化管理团队，缺乏数据架构师、数据质量分析师和元数据管理员等专业人员，在系统的中台建设、迭代升级、运维管理等方面不能与开发团队耦合，形成协同效应。

✦第四，制度章程。制度章程是确保数字化管理有效实施的治理职责，是行业组织内控体系数字化建设的基础工程。数据治理是层次的、规划性的数据管理制度活动，其制度体系包括政策、制度、细则和规范等，全面覆盖组织管理的各个角落，帮助精简流程、提高运营效率，促进智能化发展。

✦第五，流程管理。流程管理包括流程目标、流程任务和流程分级。根据数字化管理的需求，依托制度章程，建立相应的流程，能充分发挥业务创新潜能，实现管理的事前、事中监管、事后评估和整改等流程化管理，并通过数字化融合，实现“业务数字化到数字业务化”的双向驱动，动态优化流程管理，成为数字化治理工具。

✦第六，技术应用。数字化发展的目标在于行业管理，其过程在于技术的应用，包括支持核心领域的工具和平台，例如遥感技术、5G技术和数据质量管理系统、元数据管理系统等。农业领域数字化转型的关键，不仅要注重农业场景的数字化逻辑和前台源系统的基础数据治理广深度，同时还要实现各系统间的互联互通，相互协同与验证，提供数据统一、形式多样的数据服务，真正实现多元化共享共赢的发展格局。

总之，从传统农业到数字农业的转型升级，数据现状普遍都经过一个先污染、后治理的过程，数字化进程必然带来新标准的确立和旧系统的改造，应该规划好各项规章制度和管理架构，融通内控体系，并始终坚持数据治理，这是一个多元的跨界融合再造的全新里程。