单点突破，追求精准。在当前已进行的各项统计中，各地应针对各自情况明确一些重点指标，对这些重点指标，集中力量予以关注，力求精准。

　　应抓紧填补数据空白，建立粮食行业涉粮损农害农投诉、粮油市场质量安全、安全生产、种粮大户及经纪人、来信来访等情况数据收集机制。比如在涉粮损农害农投诉方面，对投诉人及被投诉人的年龄、身份、投诉金额及原因以及其他重要信息等在调查时进行全程数据收集，就可以知道问题的症结，根据掌握的数据，可以及时进行追踪调查。就可以知道什么环节及哪些经营者最容易出现损农害农情况。对损农害农的经营者可以通过手机及网络等平台，根据次数及金额发布不同等级交易风险提醒信息，比如在安全生产方面，可以将检查的时间与方式及发现的问题及整改情况进行收集整理，这样可以发现某地区再某一时间段比较代表性的隐患是什么，安全意识较差的企业是哪些，

　　对这些方面就可以重点整治。将这些情况随时公示在网上，这些数据影响企业参与政策性粮食经营业务，影响各类补贴的申报等等。有了原始的数据积累，我们就会发现问题的重点领域，就可以采取重点措施，这样既高效又有针对性。如此等等，按照互联网和大数据发展的内在规律，我们在发展初级阶段单点突破，追求小而美。

　　横向并联，科学整合。要打破数据孤岛，明确专门的人员作为部门内部统计并联负责人，根据各地实际，从目前各类报表中抽取部分栏目组成各地的“一表通”。实现一表在手，粮食行业重点情况一目了然。

　　分析数据，探求规律。有了数据而不分析研究，这些数据永远是死的。数据是一种痕迹，其价值就在于通过分析，即所谓的数据挖掘，发现潜藏的规律，对未来进行预测。数据分析重在看与过去比有什么不同，与其它地方比有什么不同，只有从变量这个点切入，才能发觉其规律性。

　　给予支持，形成合力。对大数据粮食建设给予必要的政策及资金支持，创造良好的环境，积极鼓励创新。

　　加强人员培训，提高收集分析能力，多用三维地图、动态模拟、动画技术等更加直觉化、趣味化的表现方法，使数据可视化。组织对规模粮食生产者与经营者的培训，使他们成为我们数据采集的对象，并通过网络平台，与之实现粮食数据双向互动。还有一点很重要，在建设粮食大数据过程中，要保护涉及个人隐私和商业机密的数据，要遵守国家有关涉密的规定。