Big Data-Anwendungen in der Landwirtschaft: Rolle, Bedeutung und Herausforderungen

Big Data ist eine umfangreiche Sammlung sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten, die nach Informationen durchsucht und analysiert werden können, um Vorhersagesysteme für eine bessere Entscheidungsfindung zu erstellen. Neben Regierung, Telekommunikation, Gesundheitswesen, Marketing, Bildung und mehreren Industriesektoren gewinnen Big-Data-Anwendungen in der Landwirtschaft an Bedeutung, da Technologien wie Viehüberwachungsgeräte, Drohnen und Bodensensoren große Datenmengen generieren, um die datengesteuerte Landwirtschaft zu unterstützen. Das ultimative Ziel ist es, Landwirten, Landwirten und Wissenschaftlern dabei zu helfen, vorteilhafte landwirtschaftliche Praktiken anzuwenden.

Was ist Big Data?

Wenn sich die Frage stellt, was Big Data ist, handelt es sich um eine Sammlung großer, komplexer und unverarbeiteter Daten, die als „Big Data“ bezeichnet werden. Aufgrund der Komplexität können Big Data nicht von herkömmlichen Datenverarbeitungs- und Datenverwaltungsanwendungen verarbeitet werden und erfordern fortschrittliche Tools, die große Datenmengen analysieren und verarbeiten können. Big Data zeichnet sich durch einige einzigartige Merkmale aus – Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit, Variabilität, Wahrhaftigkeit und Komplexität. Dieses riesige Informationsreservoir muss für seine Anwendungen im öffentlichen Sektor, in der wissenschaftlichen Forschung, in der Landwirtschaft, in der Industrie usw. systematisch untersucht, gespeichert und verarbeitet werden.

Anwendungen von Big Data

Regierung – Der Datenzufluss aus Quellen wie Sensoren, Satelliten, CCTV- und Verkehrskameras, Anrufen, E-Mails, sozialen Medien, IT-Räumen, Hochschulen usw. erfordert eine effiziente Datenspeicherung und -analyse für eine bessere Governance und Verwaltung des öffentlichen Sektors.

Bankwesen – Die Big-Data-Anwendungen im Banken- und Versicherungssektor verarbeiten enorme Datenmengen. Big-Data-Analysen werden verwendet, um Daten zu speichern, die Skalierbarkeit zu verbessern und Geschäftserkenntnisse abzuleiten.

Gesundheitswesen – Das Problem der Kommunikationssilos, das die Gesundheitsbranche plagt, kann durch die Anwendung von Big-Data-basierten Protokollen erheblich reduziert werden.

Telekommunikation – Die Echtzeitanalyse von Big Data liefert nützliche Vorhersagen, um Geschäftseinblicke und -strategien abzuleiten, wie z. B. die Bereitstellung umsatzgenerierender Dienste unter Berücksichtigung von Netzwerk- und Kundenüberlegungen.

Big Data in der Landwirtschaft

Big-Data-Anwendungen in der Landwirtschaft sind eine Kombination aus Technologie und Analytik. Es beinhaltet die Sammlung, Zusammenstellung und rechtzeitige Verarbeitung neuer Daten, um Wissenschaftlern und Landwirten zu helfen, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Landwirtschaftliche Prozesse werden dank intelligenter Maschinen und Sensoren, die riesige Mengen an Betriebsdaten generieren, zunehmend datenfähig und datengesteuert.

Traditionelle Werkzeuge werden durch mit Sensoren ausgestattete Maschinen ersetzt, die Daten aus ihrer Umgebung sammeln können, um ihr Verhalten zu steuern – etwa Thermostate zur Temperaturregulierung oder Algorithmen zur Umsetzung von Pflanzenschutzstrategien. Technologie, kombiniert mit externen Big-Data-Quellen wie Wetterdaten, Marktdaten oder Standards mit anderen landwirtschaftlichen Betrieben, trägt zur schnellen Entwicklung von Smart Farming bei.

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Rolle von Big Data in der Landwirtschaft

Nachhaltigkeit, globale Ernährungssicherheit, Sicherheit und verbesserte Effizienz sind einige der kritischen Themen, die von Big-Data-Anwendungen in der Landwirtschaft angegangen werden . Zweifellos haben diese globalen Probleme den Anwendungsbereich von Big Data über die Landwirtschaft hinaus erweitert und umfassen nun die gesamte Lebensmittelversorgungskette. Mit der Entwicklung des Internets der Dinge werden verschiedene Komponenten der Landwirtschaft und der Lieferkette drahtlos miteinander verbunden und erzeugen Daten, die in Echtzeit zugänglich sind.

Zu den primären Datenquellen gehören Vorgänge, Transaktionen sowie Bilder und Videos, die von Sensoren und Robotern erfasst werden. Das volle Potenzial dieses Datenrepertoires auszuschöpfen, liegt jedoch in einer effizienten Analyse. Die Entwicklung von Anwendungen im Zusammenhang mit Risikomanagement, Sensoreinsatz, prädiktiver Modellierung und Benchmarking wurde durch Big Data möglich.

Beteiligte Akteure

Technologie- und Inputlieferanten sind die traditionellen Akteure, die den Landwirten ihre Plattformen und Lösungen anbieten. Datenschutz- und Sicherheitsrisiken zwingen Landwirte, Koalitionen zu bilden, um von ihren Daten zu profitieren, wodurch eine enge und geschützte Umgebung entsteht. Big Data zieht auch Start-ups, Privatfirmen, nicht-landwirtschaftliche Technologieunternehmen und öffentliche Einrichtungen an.

Die Organisation der Stakeholder bestimmt die Infrastruktur von Big-Data-Lösungen – entweder proprietär oder ein Open-Source-System. Die Entwicklung von Big-Data-Anwendungen in der Landwirtschaft wird entweder dazu führen, dass die Landwirte Franchisenehmer in integrierten langen Lieferketten werden, oder zu einem Szenario, in dem Landwirte mit Lieferanten und der Regierung zusammenarbeiten, um sich an kurzen Lieferketten zu beteiligen.

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Wie verändert Big Data Analytics die Landwirtschaft?

Steigerung der Produktivität – Daten, die von mit GPS ausgestatteten Traktoren, Bodensensoren und anderen externen Quellen gesammelt wurden, haben dazu beigetragen, Saatgut, Pestizide und Düngemittel besser zu verwalten und gleichzeitig die Produktivität zu steigern, um die ständig wachsende Weltbevölkerung zu ernähren.

Zugang zu Pflanzengenominformationen – Dies hat die Entwicklung nützlicher agronomischer Merkmale ermöglicht.

Ertragsvorhersage – Mathematische Modelle und maschinelles Lernen werden verwendet, um Daten aus Ertrag, Chemikalien, Wetter und Biomasseindex zu sammeln und zu analysieren. Der Einsatz von Sensoren zur Datenerfassung reduziert fehlerhafte manuelle Arbeiten und liefert nützliche Erkenntnisse zur Ertragsvorhersage.

Risikomanagement – ​​Die datengesteuerte Landwirtschaft hat Ernteausfälle aufgrund sich ändernder Wettermuster abgemildert.

Lebensmittelsicherheit – Die Erfassung von Daten zu Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Chemikalien senkt das Risiko des Lebensmittelverderbs durch Früherkennung von Mikroben und anderen Verunreinigungen.

Einsparungen – KI- und datenanalysegesteuerte Landwirtschaft führt zu erheblichen Einsparungen für die Agrarindustrie.

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Herausforderungen bei der Implementierung von Big-Data-Lösungen in der Landwirtschaft

• Die Generierung qualitativ hochwertiger Daten ist ein kritisches Anliegen in Farm-Management-Informationssystemen, und große Echtzeitdaten tragen nur wenig dazu bei, das Problem zu lindern.
• Die strenge Anwendung von Dateneigentum, Datenschutz und Sicherheitsaspekten behindert Innovationen.
• Die große Menge an unstrukturierten und heterogenen Daten erfordert Domänenexperten und erfahrene Datenwissenschaftler.
• Ein erfolgreiches Geschäftsmodell erfordert eine nachhaltige Integration von Daten aus allen Quellen, was oft eine Herkulesaufgabe ist.
• Die Geschäftsmodelle müssen so beschaffen sein, dass sie eine faire Beteiligung der Stakeholder ermöglichen.
• Es besteht die Herausforderung, erschwingliche Lösungen für Landwirte in Entwicklungsländern zu entwickeln.

Zusammenfassung

Big Data Analytics hat einige der kritischsten Sektoren der Wirtschaft beeinflusst und wird dies auch weiterhin tun. Die Big-Data-Anwendungen in der Landwirtschaft stehen noch am Anfang, mit Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt. Das volle Potenzial von Big Data wird ausgeschöpft, wenn Landwirte und Interessengruppen zusammenkommen, um innovative Pflanzenmanagementtechniken zu entwickeln und einzuführen, die datengesteuert und datenbasiert sind.

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