从为用户服务角度，还应提供更多的应用功能：可视化交互分析引擎、提供启发式、人机交互、可视化数据挖掘新技术，海量数据挖掘高度人机交互功能;建立工作流引擎，为用户创建海量数据处理、分析流程提供图形化流程设计工具，自动执行用户创建的数据处理分析流程，提供资源调度及优化服务;提供open api功能，提供数据挖掘平台与第三方应用系统的扩展接口等。
农业是产生大数据的无尽源泉，也是大数据应用的广阔天地。农业数据涵盖面广、数据源复杂。关于农业大数据，顾名思义，就是运用大数据理念、技术和方法，解决农业或涉及农业领域数据的采集、存储、计算与应用等一系列问题，是大数据理论和技术在农业上的应用和实践。农业大数据是大数据理论和技术的专业化应用，除了具备大数据的公共属性，必然具有农业数据自身的特点。
通常所讲到的农业，实际上应涵盖农村、农业和农民三个层面，具有涵盖区域广、涉及领域和内容宽泛，影响因素众多、数据采集复杂、决策管理困难等特点。狭义的农业生产是指种植业，包括生产粮食作物、经济作物、饲料作物和绿肥等农作物的生产活动等，不仅仅涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等作物生产的全过程各环节，而且还涉及跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及结果的展示与应用，乃至整个产业链的资源、环境、过程、安全等监控与决策管理等。广义的农业生产是指包括种植业、林业、畜牧业、渔业和副业五种产业形势，均应该包含在农业大数据研究的范畴中。
图标1：智慧农业典型应用
