تطبيقات البيانات الضخمة في الزراعة: الدور والأهمية والتحديات

البيانات الضخمة عبارة عن مجموعة مكثفة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة التي يمكن استخراجها للحصول على معلومات وتحليلها لبناء أنظمة تنبؤية لاتخاذ قرارات أفضل. إلى جانب الحكومة والاتصالات والرعاية الصحية والتسويق والتعليم والعديد من القطاعات الصناعية ، تكتسب تطبيقات البيانات الضخمة في الزراعة زخمًا حيث تولد تقنيات مثل أدوات مراقبة الثروة الحيوانية والطائرات بدون طيار وأجهزة استشعار التربة كميات كبيرة من البيانات لدعم الزراعة القائمة على البيانات. الهدف النهائي هو مساعدة المزارعين والمزارعين والعلماء على تبني ممارسات زراعية مفيدة.

ما هي البيانات الضخمة؟

عندما يطرح سؤال ما هي البيانات الضخمة ، فإن مجموعة من البيانات الكبيرة والمعقدة وغير المعالجة تسمى "البيانات الضخمة". نظرًا للتعقيد ، لا يمكن معالجة البيانات الضخمة عن طريق تطبيقات معالجة البيانات التقليدية وإدارة البيانات وتتطلب أدوات متقدمة يمكنها تحليل ومعالجة كميات كبيرة من البيانات. تتميز البيانات الضخمة ببعض الميزات الفريدة - الحجم والتنوع والسرعة والتنوع والصدق والتعقيد. يجب دراسة هذا المخزون الهائل من المعلومات وتخزينه ومعالجته بشكل منهجي لتطبيقاته في القطاع العام والبحث العلمي والزراعة والصناعة ، إلخ.

تطبيقات البيانات الضخمة

الحكومة - يستدعي تدفق البيانات من مصادر مثل أجهزة الاستشعار والأقمار الصناعية وكاميرات المراقبة وكاميرات المرور والمكالمات ورسائل البريد الإلكتروني ووسائل التواصل الاجتماعي ومساحات تكنولوجيا المعلومات والأوساط الأكاديمية وما إلى ذلك تخزين البيانات وتحليلها بكفاءة من أجل حوكمة وإدارة أفضل للقطاع العام.

الخدمات المصرفية - تعالج تطبيقات البيانات الضخمة في قطاع البنوك والتأمين كميات هائلة من البيانات. يتم استخدام تحليلات البيانات الضخمة لتخزين البيانات وتحسين قابلية التوسع واستخلاص رؤى الأعمال.

الرعاية الصحية - يمكن تقليل مشكلة صوامع الاتصالات التي ابتليت بها صناعة الرعاية الصحية إلى حد كبير من خلال تطبيق البروتوكولات القائمة على البيانات الضخمة.

الاتصالات - يوفر التحليل في الوقت الفعلي للبيانات الضخمة تنبؤات مفيدة لاشتقاق رؤى واستراتيجيات الأعمال مثل تقديم خدمات مدرة للدخل مع مراعاة اعتبارات الشبكة والعميل.

البيانات الضخمة في الزراعة

تطبيقات البيانات الضخمة في الزراعة هي مزيج من التكنولوجيا والتحليلات. وهو يستلزم جمع البيانات الجديدة وتصنيفها ومعالجتها في الوقت المناسب لمساعدة العلماء والمزارعين على اتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة. أصبحت عمليات الزراعة بشكل متزايد قائمة على البيانات وقائمة على البيانات ، وذلك بفضل الآلات الذكية وأجهزة الاستشعار التي تولد كميات هائلة من بيانات المزرعة.

يتم استبدال الأدوات التقليدية بآلات مزودة بأجهزة استشعار يمكنها جمع البيانات من بيئاتها للتحكم في سلوكها - مثل منظمات الحرارة لتنظيم درجة الحرارة أو الخوارزميات لتنفيذ استراتيجيات حماية المحاصيل. تساهم التكنولوجيا ، جنبًا إلى جنب مع مصادر البيانات الضخمة الخارجية مثل بيانات الطقس أو بيانات السوق أو المعايير مع المزارع الأخرى ، في التطور السريع للزراعة الذكية.

مصدر

دور البيانات الضخمة في الزراعة

الاستدامة والأمن الغذائي العالمي والسلامة وتحسين الكفاءة هي بعض القضايا الحاسمة التي تعالجها تطبيقات البيانات الضخمة في الزراعة . مما لا شك فيه أن هذه القضايا العالمية وسعت نطاق البيانات الضخمة إلى ما وراء الزراعة وهي تغطي الآن سلسلة التوريد الغذائية بأكملها. مع تطور إنترنت الأشياء ، يتم توصيل العديد من مكونات الزراعة وسلسلة التوريد لاسلكيًا ، مما ينتج عنه بيانات يمكن الوصول إليها في الوقت الفعلي.

تشمل المصادر الأساسية للبيانات العمليات والمعاملات والصور ومقاطع الفيديو التي تم التقاطها بواسطة أجهزة الاستشعار والروبوتات. ومع ذلك ، فإن استخراج الإمكانات الكاملة لمخزون البيانات هذا يكمن في التحليلات الفعالة. أصبح تطوير التطبيقات المتعلقة بإدارة المخاطر ونشر أجهزة الاستشعار والنمذجة التنبؤية والقياس المعياري ممكنًا بسبب البيانات الضخمة.

أصحاب المصلحة المعنيين

موردو التكنولوجيا والمدخلات هم اللاعبون التقليديون الذين يقدمون منصاتهم وحلولهم للمزارعين. تجبر مخاطر خصوصية البيانات وأمنها المزارعين على تشكيل تحالفات للاستفادة من بياناتهم ، وخلق بيئة وثيقة الملكية. تجذب البيانات الضخمة أيضًا الشركات الناشئة والشركات الخاصة وشركات التكنولوجيا غير الزراعية والمؤسسات العامة.

تحدد منظمة أصحاب المصلحة البنية التحتية لحلول البيانات الضخمة - سواء كانت ملكية أو مفتوحة المصدر. سيؤدي تطوير تطبيقات البيانات الضخمة في الزراعة إما إلى أن يصبح المزارعون أصحاب امتياز في سلاسل التوريد الطويلة المتكاملة أو سيناريو يتعاون فيه المزارعون مع الموردين والحكومة للانخراط في سلاسل التوريد القصيرة.

مصدر

قراءة: أفكار وموضوعات مشروع البيانات الضخمة

كيف تعمل تحليلات البيانات الضخمة على تحويل الزراعة؟

تعزيز الإنتاجية - ساعدت البيانات التي تم جمعها من الجرارات المجهزة بنظام تحديد المواقع العالمي (GPS) وأجهزة استشعار التربة والمصادر الخارجية الأخرى في إدارة أفضل للبذور ومبيدات الآفات والأسمدة مع زيادة الإنتاجية لإطعام سكان العالم المتزايدين باستمرار.

الوصول إلى معلومات الجينوم النباتي - سمح ذلك بتطوير سمات زراعية مفيدة.

توقع الغلة - تُستخدم النماذج الرياضية والتعلم الآلي لجمع وتحليل البيانات التي تم الحصول عليها من الغلة والمواد الكيميائية والطقس ومؤشر الكتلة الحيوية. يقلل استخدام المستشعرات لجمع البيانات من العمل اليدوي الخاطئ ويوفر رؤى مفيدة حول التنبؤ بالإنتاجية.

إدارة المخاطر - أدت الزراعة القائمة على البيانات إلى التخفيف من فشل المحاصيل الناتج عن تغير أنماط الطقس.

سلامة الأغذية - جمع البيانات المتعلقة بدرجة الحرارة والرطوبة والمواد الكيميائية يقلل من مخاطر تلف الأغذية عن طريق الكشف المبكر عن الميكروبات والملوثات الأخرى.

المدخرات - تؤدي الزراعة القائمة على الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات إلى تحقيق وفورات كبيرة لصناعة الزراعة.

اقرأ: تطبيقات البيانات الضخمة التي تحيط بنا

التحديات في تنفيذ حلول البيانات الضخمة في الزراعة

• يعد توليد البيانات عالية الجودة مصدر قلق بالغ في أنظمة معلومات إدارة المزرعة ، والبيانات الكبيرة في الوقت الفعلي لا تفعل شيئًا يذكر للتخفيف من المشكلة.
• التطبيق الصارم لقضايا ملكية البيانات والخصوصية والأمن يعيق الابتكار.
• يتطلب الحجم الكبير من البيانات غير المهيكلة وغير المتجانسة خبراء المجال وعلماء البيانات المهرة.
• يتطلب نموذج العمل الناجح تكاملًا مستدامًا للبيانات من جميع المصادر ، والتي غالبًا ما تكون مهمة شاقة.
• يجب أن تكون نماذج الأعمال من النوع الذي يسمح بحصة عادلة بين أصحاب المصلحة.
• هناك تحدٍ يتمثل في تطوير حلول ميسورة التكلفة للمزارعين في البلدان النامية.

ملخص

لقد أثرت تحليلات البيانات الضخمة على بعض القطاعات الأكثر أهمية في الاقتصاد وستستمر في القيام بذلك. لا تزال تطبيقات البيانات الضخمة في الزراعة في أيامها الأولى ، مع وجود تحديات تحتاج إلى معالجة. سيتم تحقيق الإمكانات الكاملة للبيانات الضخمة إذا اجتمع المزارعون وأصحاب المصلحة معًا لتطوير واعتماد تقنيات مبتكرة لإدارة المحاصيل تعتمد على البيانات وتمكينها.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.

تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.