農業におけるビッグデータアプリケーション：役割、重要性、課題

ビッグデータは、構造化データと非構造化データの両方の広範なコレクションであり、情報をマイニングして分析し、より良い意思決定のための予測システムを構築できます。 政府、通信、ヘルスケア、マーケティング、教育、およびいくつかの産業部門に加えて、家畜監視ガジェット、ドローン、土壌センサーなどの技術がデータ駆動型農業をサポートするために大量のデータを生成するにつれて、農業におけるビッグデータアプリケーションが勢いを増しています。 究極の目標は、農民、農業従事者、科学者が有益な農業慣行を採用するのを支援することです。

ビッグデータとは？

ビッグデータとは何かという疑問が生じた場合、それは「ビッグデータ」と呼ばれる、大きくて複雑な未処理のデータの集まりです。 複雑なため、ビッグデータは従来のデータ処理およびデータ管理アプリケーションでは処理できず、大量のデータを分析および処理できる高度なツールが必要です。 ビッグデータは、ボリューム、多様性、速度、変動性、信憑性、複雑さなど、いくつかの独自の機能によって特徴付けられます。 この膨大な情報の蓄積は、公共部門、科学研究、農業、産業などでの応用のために体系的に研究、保存、および処理する必要があります。

ビッグデータの応用

政府–センサー、衛星、CCTV、交通カメラ、通話、電子メール、ソーシャルメディア、ITスペース、学界などのソースからのデータ流入は、公共部門のより良いガバナンスと管理のための効率的なデータストレージと分析を求めています。

銀行–銀行および保険セクターのビッグデータアプリケーションは、膨大な量のデータを処理します。 ビッグデータ分析は、データの保存、スケーラビリティの向上、およびビジネスの洞察の導出に使用されています。

ヘルスケア–ビッグデータベースのプロトコルを適用することで、ヘルスケア業界を悩ませている通信サイロの問題を大幅に減らすことができます。

テレコム–ビッグデータのリアルタイム分析は、ネットワークと顧客の考慮事項を念頭に置きながら、収益を生み出すサービスを提供するなど、ビジネスの洞察と戦略を導き出すための有用な予測を提供します。

農業のビッグデータ

農業におけるビッグデータアプリケーションは、テクノロジーと分析の組み合わせです。 これには、科学者や農民がより適切で情報に基づいた意思決定を行えるように、新しいデータの収集、編集、およびタイムリーな処理が含まれます。 大量のファームデータを生成するスマートマシンとセンサーのおかげで、ファームプロセスはますますデータ対応およびデータ駆動型になりつつあります。

従来のツールは、温度調節用のサーモスタットや作物保護戦略を実装するためのアルゴリズムなど、環境からデータを収集して動作を制御できるセンサー付きのマシンに置き換えられています。 テクノロジーは、気象データ、市場データ、または他のファームの標準などの外部ビッグデータソースと組み合わされて、スマートファーミングの急速な発展に貢献しています。

ソース

農業におけるビッグデータの役割

持続可能性、世界的な食料安全保障、安全性、および効率の向上は、農業におけるビッグデータアプリケーションによって対処されている重要な問題の一部です。 間違いなく、これらの世界的な問題は、ビッグデータの範囲を農業を超えて拡大し、現在、食品サプライチェーン全体をカバーしています。 モノのインターネットの開発に伴い、農業のさまざまなコンポーネントとサプライチェーンがワイヤレスで接続され、リアルタイムでアクセス可能なデータが生成されます。

データの主なソースには、操作、トランザクション、センサーやロボットによってキャプチャされた画像やビデオが含まれます。 ただし、このデータレパートリーの可能性を最大限に引き出すには、効率的な分析が必要です。 ビッグデータにより、リスク管理、センサー展開、予測モデリング、ベンチマークに関連するアプリケーションの開発が可能になりました。

関係する利害関係者

テクノロジーとインプットのサプライヤーは、農家にプラットフォームとソリューションを提供する伝統的なプレーヤーです。 データのプライバシーとセキュリティのリスクにより、農家はデータの恩恵を受けるために連合を形成し、緊密で独自の環境を作り出す必要があります。 ビッグデータはまた、新興企業、民間企業、非農業技術企業、および公的機関を引き付けます。

利害関係者の組織は、ビッグデータソリューションのインフラストラクチャ（プロプライエタリシステムまたはオープンソースシステム）を決定します。 農業におけるビッグデータアプリケーションの開発は、農家が統合された長いサプライチェーンのフランチャイザーになるか、農家がサプライヤーや政府と協力して短いサプライチェーンに従事するシナリオのいずれかになります。

ソース

読む：ビッグデータプロジェクトのアイデアとトピック

ビッグデータ分析は農業をどのように変革していますか？

生産性の向上– GPSを装備したトラクター、土壌センサー、およびその他の外部ソースから収集されたデータは、増え続ける世界の人口を養うための生産性を高めながら、種子、農薬、肥料の管理を改善するのに役立ちました。

植物ゲノム情報へのアクセス–これにより有用な農業形質の開発が可能になりました。

収量の予測–数学モデルと機械学習を使用して、収量、化学物質、天気、バイオマス指数から得られたデータを照合および分析します。 データ収集にセンサーを使用すると、誤った手作業が減り、歩留まり予測に関する有用な洞察が得られます。

リスク管理–データ駆動型農業は、気象パターンの変化によって発生する作物の不作を軽減しました。

食品の安全性–温度、湿度、化学物質に関連するデータを収集し、微生物やその他の汚染物質を早期に検出することで、食品の腐敗のリスクを低減します。

節約– AIとデータ分析主導の農業は、農業業界に大幅な節約をもたらします。

読む：私たちを取り巻くビッグデータアプリケーション

農業でビッグデータソリューションを実装する際の課題

• 質の高いデータの生成は、農場管理情報システムの重要な関心事であり、大きなリアルタイムデータは問題を軽減することはほとんどありません。
• データの所有権、プライバシー、およびセキュリティの問題を厳密に適用すると、イノベーションが妨げられます。
• 大量の非構造化データと異種データには、ドメインの専門家と熟練したデータサイエンティストが必要です。
• ビジネスモデルを成功させるには、すべてのソースからのデータの持続可能な統合が必要です。これは、多くの場合、非常に困難な作業です。
• ビジネスモデルは、利害関係者の間で公平に共有できるようなものでなければなりません。
• 発展途上国の農民のために手頃な価格のソリューションを開発するという課題があります。

概要

ビッグデータ分析は、経済の最も重要なセクターのいくつかに影響を与えており、今後もそうし続けるでしょう。 農業におけるビッグデータアプリケーションはまだ初期段階にあり、対処する必要のある課題があります。 農家と利害関係者が協力して、データ駆動型でデータ対応の革新的な作物管理技術を開発および採用すれば、ビッグデータの可能性を最大限に引き出すことができます。

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