將所有這些分散的數(shù)據(jù)源進行集成，且存儲到個統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫中。這個過程解決數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)加載等問題，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和致性。

在數(shù)據(jù)倉庫的基礎上利用機器學習、深度學習等人工智能技術，對大量的歷史數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，以找出影響作物生長和病蟲害發(fā)生的因素，制定出更精確的灌溉和植保方案。

精準農(nóng)業(yè)技術、D打印和物聯(lián)網(wǎng)技術融入我司的數(shù)據(jù)倉庫實踐中。通過使用無人機或衛(wèi)星遙感技術收集農(nóng)田實時數(shù)據(jù)，進步提高我司的數(shù)據(jù)分析和預測的準確性；通過D打印技術快速制造出滿足特定需求的農(nóng)具或設備；而物聯(lián)網(wǎng)技術則幫助我司實現(xiàn)遠程監(jiān)控和自動化控制，節(jié)省人力和物力。