Applications du Big Data dans l'agriculture : rôle, importance et défis

Les mégadonnées sont une vaste collection de données structurées et non structurées qui peuvent être extraites pour obtenir des informations et analysées pour créer des systèmes prédictifs pour une meilleure prise de décision. Outre le gouvernement, les télécommunications, la santé, le marketing, l'éducation et plusieurs secteurs industriels, les applications de mégadonnées dans l'agriculture prennent de l'ampleur, car des technologies telles que les gadgets de surveillance du bétail, les drones et les capteurs de sol génèrent de grands volumes de données pour soutenir l'agriculture axée sur les données. Le but ultime est d'aider les agriculteurs, les agriculteurs et les scientifiques à adopter des pratiques agricoles bénéfiques.

Qu'est-ce que les mégadonnées ?

Lorsqu'une question se pose sur ce qu'est le big data, il s'agit d'un ensemble de données volumineuses, complexes et non traitées que l'on appelle « big data ». En raison de leur complexité, les mégadonnées ne peuvent pas être traitées par des applications conventionnelles de traitement et de gestion de données et nécessitent des outils avancés capables d'analyser et de traiter de gros volumes de données. Le Big Data se caractérise par des caractéristiques uniques : volume, variété, vélocité, variabilité, véracité et complexité. Ce vaste réservoir d'informations doit être étudié, stocké et traité systématiquement pour ses applications dans le secteur public, la recherche scientifique, l'agriculture, l'industrie, etc.

Applications des mégadonnées

Gouvernement - L'afflux de données provenant de sources telles que les capteurs, les satellites, les caméras de vidéosurveillance et de circulation, les appels, les e-mails, les médias sociaux, les espaces informatiques, les universités, etc. nécessite un stockage et une analyse efficaces des données pour une meilleure gouvernance et gestion du secteur public.

Banque - Les applications de mégadonnées dans le secteur de la banque et de l'assurance traitent d'énormes quantités de données. L'analyse des mégadonnées est utilisée pour stocker des données, améliorer l'évolutivité et obtenir des informations commerciales.

Santé - Le problème des silos de communication qui afflige l'industrie de la santé peut être considérablement réduit grâce à l'application de protocoles basés sur les mégadonnées.

Télécom – L'analyse en temps réel des mégadonnées fournit des prédictions utiles pour obtenir des informations et des stratégies commerciales telles que la fourniture de services générateurs de revenus tout en gardant à l'esprit les considérations relatives au réseau et aux clients.

Mégadonnées dans l'agriculture

Les applications de mégadonnées dans l'agriculture sont une combinaison de technologie et d'analyse. Cela implique la collecte, la compilation et le traitement en temps opportun de nouvelles données pour aider les scientifiques et les agriculteurs à prendre des décisions meilleures et plus éclairées. Les processus agricoles sont de plus en plus basés sur les données et pilotés par les données, grâce à des machines et des capteurs intelligents qui génèrent de grandes quantités de données agricoles.

Les outils traditionnels sont remplacés par des machines équipées de capteurs qui peuvent collecter des données de leur environnement pour contrôler leur comportement - comme des thermostats pour la régulation de la température ou des algorithmes pour mettre en œuvre des stratégies de protection des cultures. La technologie, combinée à des sources de données volumineuses externes telles que des données météorologiques, des données de marché ou des normes avec d'autres fermes, contribue au développement rapide de l'agriculture intelligente.

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Rôle des mégadonnées dans l'agriculture

La durabilité, la sécurité alimentaire mondiale, la sécurité et l'amélioration de l'efficacité sont quelques-uns des problèmes critiques qui sont abordés par les applications de mégadonnées dans l'agriculture . Sans aucun doute, ces enjeux mondiaux ont étendu la portée du big data au-delà de l'agriculture et couvrent désormais l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement alimentaire. Avec le développement de l'Internet des objets, divers composants de l'agriculture et de la chaîne d'approvisionnement sont connectés sans fil, générant des données accessibles en temps réel.

Les principales sources de données comprennent les opérations, les transactions et les images et vidéos capturées par des capteurs et des robots. Cependant, l'extraction du plein potentiel de ce répertoire de données repose sur une analyse efficace. Le développement d'applications liées à la gestion des risques, au déploiement de capteurs, à la modélisation prédictive et à l'analyse comparative a été possible grâce aux mégadonnées.

Parties prenantes impliquées

Les fournisseurs de technologie et d'intrants sont les acteurs traditionnels qui proposent leurs plateformes et leurs solutions aux agriculteurs. Les risques liés à la confidentialité et à la sécurité des données obligent les agriculteurs à former des coalitions pour tirer parti de leurs données, créant ainsi un environnement proche et exclusif. Les mégadonnées attirent également les start-ups, les entreprises privées, les entreprises technologiques non agricoles et les institutions publiques.

L'organisation des parties prenantes détermine l'infrastructure des solutions Big Data, qu'elles soient propriétaires ou open source. Le développement d' applications de mégadonnées dans l'agriculture se traduira soit par des agriculteurs devenant des franchiseurs dans de longues chaînes d'approvisionnement intégrées, soit par un scénario dans lequel les agriculteurs collaboreront avec des fournisseurs et le gouvernement pour s'engager dans des chaînes d'approvisionnement courtes.

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Comment l'analyse des mégadonnées transforme-t-elle l'agriculture ?

Augmentation de la productivité - Les données collectées à partir de tracteurs équipés de GPS, de capteurs de sol et d'autres sources externes ont contribué à une meilleure gestion des semences, des pesticides et des engrais tout en augmentant la productivité pour nourrir la population mondiale en constante augmentation.

Accès aux informations sur le génome des plantes - Cela a permis le développement de traits agronomiques utiles.

Prévision des rendements - Des modèles mathématiques et l'apprentissage automatique sont utilisés pour rassembler et analyser les données obtenues à partir du rendement, des produits chimiques, des conditions météorologiques et de l'indice de biomasse. L'utilisation de capteurs pour la collecte de données réduit le travail manuel erroné et fournit des informations utiles sur la prévision du rendement.

Gestion des risques - L'agriculture basée sur les données a atténué les mauvaises récoltes dues aux changements climatiques.

Sécurité alimentaire - La collecte de données relatives à la température, à l'humidité et aux produits chimiques réduit le risque de détérioration des aliments grâce à la détection précoce des microbes et autres contaminants.

Économies - L'agriculture basée sur l'IA et l'analyse de données génère des économies importantes pour l'industrie agricole.

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Défis liés à la mise en œuvre de solutions de mégadonnées dans l'agriculture

• La génération de données de bonne qualité est une préoccupation essentielle dans les systèmes d'information de gestion agricole, et les mégadonnées en temps réel ne contribuent guère à atténuer le problème.
• L'application stricte des questions de propriété des données, de confidentialité et de sécurité entrave l'innovation.
• Le grand volume de données non structurées et hétérogènes exige des experts du domaine et des data scientists qualifiés.
• Un modèle commercial réussi nécessite une intégration durable des données de toutes les sources, ce qui est souvent une tâche herculéenne.
• Les modèles commerciaux doivent être tels qu'ils permettent une répartition équitable entre les parties prenantes.
• Il est difficile de développer des solutions abordables pour les agriculteurs des pays en développement.

Sommaire

L'analyse des mégadonnées a influencé certains des secteurs les plus critiques de l'économie et continuera de le faire. Les applications de mégadonnées dans l'agriculture en sont encore à leurs débuts, avec des défis qui doivent être relevés. Le plein potentiel des mégadonnées sera réalisé si les agriculteurs et les parties prenantes se réunissent pour développer et adopter des techniques innovantes de gestion des cultures qui sont axées sur les données et activées par les données.

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