隨著智慧漁業理念的興起，大數據與水產養殖開始深度結合，極大的推動了傳統水產養殖的升級與改造。
　　日前，在國內率先提出智慧漁業理念的海璟水產，將全自動水處理系統與物聯網、大數據技術相結合，通過不斷探索與研究，摸索出了一整套的以水質狀況分析和魚類健康管理為導向的數據化管理模式，成為了水產養殖步入現代化、智能化的主要路徑。
　　海璟水產的新加坡技術專家稱，所謂水產養殖數據化管理，就是通過多種智能裝備的配置，實時掌握水環境的數據，并根據反饋數據調節和優化水質，維持養殖水體長期穩定的一致性，進而實現魚類產品品質的穩定。

海璟水產的大數據監控中心

　　傳統養殖的關注點在于養殖現象。依據魚蝦的攝食表現來決定喂食的計劃，根據水體顏色來決定是否需要調水……這種作法是一代代水產人經驗的傳承，也有很好的效果，但從現代漁業的視角來看，其局限也是顯而易見的。
　　以前憑著經驗，到時間了就喂食，一天三餐，養殖戶以為魚吃了，但很可能飼料都壞在水里了，亞鹽、氨氮含量增加，池塘水質惡化。當出現浮頭、翻塘這種肉眼可察的問題時，說明水環境或者魚類健康已經出現了比較重要的問題，可能會產生無法避免的損失。
　　而如果引入了大數據智能化管理的方式，就能夠通過數據更輕松的掌握魚類吃食的狀況，進而制定更合理的喂食計劃，保證魚類產品的正常成長。完整、準確的數據系統，則能讓養殖戶能更清楚的知道魚塘發生了什么，魚類面臨著什么樣的問題，做到針對性的處理問題，避免“病急亂投醫”，造成更大的損失。
　　尤其是針對工廠化的養殖模式，水產養殖數據的應用顯得更加重要。一方面，相較于傳統魚塘養殖，工廠化養殖的高密度環境，水質的變化更為快速和復雜，風險也相應提升，所以對水質以及魚類健康數據的及時掌握，是降低風險的客觀要求。另一方面，工廠化養殖對管理的要求更高，需要以科學、嚴謹的管理流程來實現高效的運營，比如飼料的投放計劃會牽涉到倉庫、采購和養殖等多個部門的協調，這種情況下，以數據為基礎的管理模式的效率優勢就脫穎而出了。
　　宿州海璟水產養殖產業責任有限公司就建立了一套以智能設備和傳感器為硬件基礎，軟件及網絡系統為支撐的大數據養殖技術模式，以水環境的平衡穩定為核心，水體的成分、含量（包括溶氧、PH值、氨氮、亞鹽……）等參數都有嚴格技術標準。依據技術標準指標、嚴密監控水質參數情況，在每個數據的變化節點給予重點關注處理，既有實時預警的能力，也有應急處理的方法。
　　另外，海璟水產將魚類健康數據與養殖數據管理有機整合，形成了一整套可量化監測的數據指標模型，從產品（活魚活蝦）數據、工廠養殖數據，到生物實驗數據，涵蓋了從魚苗入庫到魚類產品出庫的全流程管理的數據，通過科學的信息分類管理方式，為養殖、物流等過程中出現的問題溯源提供嚴謹詳實的科學依據。
　　中國農業大學李道亮教授此前在演講中曾經說過：“中國的水產養殖業將往哪走？第一是整個行業靠人肯定不行了，第二是電腦代替人腦，第三是物聯網逐步走向智能化，第四個是大數據水產走向精準。”大數據與水產養殖的結合有效的提升了水產養殖的效率和品質，對水產養殖未來的發展意義深遠。
　　但是，我們不得不承認魚類生物與水體環境研究的復雜性依舊是一道門檻，階段性的成績并不意味著數據化已經非常成熟的運用在了水產養殖領域。在智能監控的數據還較少，且智能投飼、魚群遙感等技術還缺乏規模化應用的情況下，數據化管理廣泛應用到水產養殖的目標還任重道遠。