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随着信息技术的不断发展，农业大数据已经成为农业发展的重要支撑。农业大数据的处理对于农业生产、农村经济、农民生活等方面都有着重要的意义。为了保证农业大数据的质量和有效性，本标准制定了农业大数据的数据处理基本要求。

数据采集
数据采集是农业大数据处理的第一步，也是最重要的一步。数据采集的质量直接影响到后续数据处理的质量。因此，本标准要求数据采集应该具备以下要求：

1. 数据采集应该具有可靠性和准确性，采集的数据应该真实反映农业生产的情况。
2. 数据采集应该具有实时性，能够及时采集到最新的数据。
3. 数据采集应该具有全面性，能够采集到农业生产的各个方面的数据。
4. 数据采集应该具有标准化，采集的数据应该符合相关的标准和规范。

数据存储
数据存储是农业大数据处理的第二步，也是非常重要的一步。数据存储的质量直接影响到后续数据处理的效率和准确性。因此，本标准要求数据存储应该具备以下要求：

1. 数据存储应该具有可靠性和安全性，能够保证数据的完整性和保密性。
2. 数据存储应该具有高效性，能够快速存储和检索数据。
3. 数据存储应该具有扩展性，能够根据需要扩展存储容量。
4. 数据存储应该具有备份和恢复功能，能够及时备份和恢复数据。

数据处理
数据处理是农业大数据处理的核心步骤，也是最复杂的一步。数据处理的质量直接影响到后续数据分析和应用的效果。因此，本标准要求数据处理应该具备以下要求：

1. 数据处理应该具有准确性和可靠性，能够对采集的数据进行有效的处理。
2. 数据处理应该具有高效性，能够快速处理大量的数据。
3. 数据处理应该具有灵活性，能够根据需要进行不同的处理方式。
4. 数据处理应该具有可重复性，能够对同样的数据进行重复处理。

数据分析
数据分析是农业大数据处理的重要步骤，也是决策的重要依据。数据分析的质量直接影响到决策的准确性和效果。因此，本标准要求数据分析应该具备以下要求：

1. 数据分析应该具有准确性和可靠性，能够对处理后的数据进行有效的分析。
2. 数据分析应该具有高效性，能够快速分析大量的数据。
3. 数据分析应该具有多样性，能够根据需要进行不同的分析方式。
4. 数据分析应该具有可视化，能够将分析结果以图表等形式展示出来。

数据应用
数据应用是农业大数据处理的最终目的，也是最重要的一步。数据应用的质量直接影响到农业生产和农村经济的发展。因此，本标准要求数据应用应该具备以下要求：

1. 数据应用应该具有实用性和可操作性，能够为农业生产和农村经济的发展提供有效的支持。
2. 数据应用应该具有智能化，能够根据需要进行智能化的决策和推荐。
3. 数据应用应该具有可持续性，能够长期为农业生产和农村经济的发展提供支持。
4. 数据应用应该具有可扩展性，能够根据需要扩展应用范围和功能。

相关标准：
GB/T 35789-2017 农业物联网技术规范
GB/T 35790-2017 农业物联网数据交换格式
GB/T 35791-2017 农业物联网数据安全技术规范
GB/T 35792-2017 农业物联网数据共享规范
GB/T 35793-2017 农业物联网数据应用规范