농업의 빅 데이터 애플리케이션: 역할, 중요성 및 과제

빅 데이터는 정보를 위해 마이닝하고 더 나은 의사 결정을 위한 예측 시스템을 구축하기 위해 분석할 수 있는 정형 및 비정형 데이터의 광범위한 모음입니다. 정부, 통신, 의료, 마케팅, 교육 및 여러 산업 부문 외에도 가축 모니터링 장치, 드론 및 토양 센서와 같은 기술이 데이터 기반 농업을 지원하기 위해 대량의 데이터를 생성함에 따라 농업의 빅 데이터 응용 프로그램이 추진력을 얻고 있습니다. 궁극적인 목표는 농부, 농업인 및 과학자가 유익한 농업 관행을 채택하도록 돕는 것입니다.

빅데이터란 무엇인가?

빅데이터란 무엇인가라는 물음이 떠오를 때, 그것은 크고 복잡하며 처리되지 않은 데이터의 집합체를 '빅데이터'라고 부른다. 빅데이터는 복잡성으로 인해 기존 데이터 처리 및 데이터 관리 응용 프로그램으로 처리할 수 없으며 대용량 데이터를 분석하고 처리할 수 있는 고급 도구가 필요합니다. 빅 데이터는 볼륨, 다양성, 속도, 가변성, 진실성 및 복잡성과 같은 몇 가지 고유한 기능이 특징입니다. 이 방대한 정보 저장소는 공공 부문, 과학 연구, 농업, 산업 등에 적용하기 위해 체계적으로 연구, 저장 및 처리되어야 합니다.

빅 데이터의 응용

정부 – 센서, 위성, CCTV 및 교통 카메라, 통화, 이메일, 소셜 미디어, IT 공간, 학계 등과 같은 소스로부터의 데이터 유입은 공공 부문의 더 나은 거버넌스 및 관리를 위한 효율적인 데이터 저장 및 분석을 요구합니다.

은행 – 은행 및 보험 부문의 빅 데이터 애플리케이션은 엄청난 양의 데이터를 처리합니다. 빅 데이터 분석은 데이터를 저장하고 확장성을 개선하며 비즈니스 통찰력을 도출하는 데 사용됩니다.

의료 – 의료 산업을 괴롭히는 통신 사일로 문제는 빅 데이터 기반 프로토콜을 적용하면 상당히 줄일 수 있습니다.

통신 – 빅 데이터의 실시간 분석은 네트워크 및 고객 고려 사항을 염두에 두고 수익 창출 서비스 제공과 같은 비즈니스 통찰력 및 전략을 도출하는 데 유용한 예측을 제공합니다.

농업의 빅 데이터

농업의 빅 데이터 애플리케이션 은 기술과 분석의 조합입니다. 여기에는 과학자와 농부가 더 나은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 새로운 데이터를 수집, 편집 및 시기적절하게 처리하는 작업이 수반됩니다. 방대한 양의 농장 데이터를 생성하는 스마트 기계와 센서 덕분에 농업 프로세스는 점점 더 데이터 기반 및 데이터 기반이 되고 있습니다.

기존 도구는 온도 조절을 위한 온도 조절기 또는 작물 보호 전략 구현을 위한 알고리즘과 같이 환경에서 데이터를 수집하여 행동을 제어할 수 있는 센서가 장착된 기계로 대체되고 있습니다. 날씨 데이터, 시장 데이터 또는 다른 농장과의 표준과 같은 외부 빅 데이터 소스와 결합된 기술은 스마트 농업의 급속한 발전에 기여하고 있습니다.

원천

농업에서 빅 데이터의 역할

지속 가능성, 글로벌 식량 안보, 안전 및 효율성 향상은 농업 분야의 빅 데이터 애플리케이션이 해결해야 하는 중요한 문제 중 일부입니다 . 의심할 여지 없이 이러한 글로벌 문제는 농업을 넘어 빅 데이터의 범위를 확장했으며 이제는 전체 식품 공급망을 포괄합니다. 사물 인터넷의 발달로 농업의 다양한 구성 요소와 공급망이 무선으로 연결되어 실시간으로 액세스할 수 있는 데이터가 생성됩니다.

주요 데이터 소스에는 작업, 트랜잭션, 센서와 로봇이 캡처한 이미지와 비디오가 포함됩니다. 그러나 이 데이터 레퍼토리의 모든 잠재력을 추출하는 것은 효율적인 분석에 있습니다. 위험 관리, 센서 배치, 예측 모델링 및 벤치마킹과 관련된 응용 프로그램의 개발은 빅 데이터 덕분에 가능했습니다.

관련된 이해관계자

기술 및 입력 공급자는 농부에게 플랫폼과 솔루션을 제공하는 전통적인 플레이어입니다. 데이터 개인 정보 보호 및 보안 위험으로 인해 농부는 데이터를 활용하여 긴밀한 독점 환경을 조성하기 위해 연합을 구성해야 합니다. 빅 데이터는 또한 신생 기업, 민간 기업, 비농업 기술 기업 및 공공 기관을 끌어들입니다.

이해 관계자의 조직은 독점 시스템이든 오픈 소스 시스템이든 빅 데이터 솔루션의 인프라를 결정합니다. 농업에서 빅 데이터 응용 프로그램 의 개발은 농부가 통합된 긴 공급망에서 프랜차이즈가 되거나 농부가 공급업체 및 정부와 협력하여 짧은 공급망에 참여하는 시나리오로 이어질 것입니다.

원천

읽기: 빅 데이터 프로젝트 아이디어 및 주제

빅 데이터 분석은 농업을 어떻게 변화시키고 있습니까?

생산성 향상 – GPS가 장착된 트랙터, 토양 센서 및 기타 외부 소스에서 수집된 데이터는 종자, 살충제 및 비료를 더 잘 관리하는 동시에 계속 증가하는 세계 인구를 먹여 살리기 위해 생산성을 높이는 데 도움이 되었습니다.

식물 게놈 정보에 대한 접근 – 이를 통해 유용한 농경학적 특성을 개발할 수 있습니다.

수확량 예측 – 수학적 모델과 기계 학습을 사용하여 수확량, 화학 물질, 날씨 및 바이오매스 지수에서 얻은 데이터를 수집하고 분석합니다. 데이터 수집을 위한 센서의 사용은 잘못된 수작업을 줄이고 수확량 예측에 대한 유용한 통찰력을 제공합니다.

위험 관리 – 데이터 기반 농업은 날씨 패턴의 변화로 인해 발생하는 농작물 실패를 완화했습니다.

식품 안전 – 온도, 습도 및 화학 물질과 관련된 데이터 수집은 미생물 및 기타 오염 물질을 조기에 감지하여 식품 부패 위험을 낮춥니다.

절감 – AI 및 데이터 분석 기반 농업은 농업 산업에 상당한 절감 효과를 제공합니다.

읽기: 우리를 둘러싼 빅 데이터 애플리케이션

농업에서 빅 데이터 솔루션 구현의 과제

• 양질의 데이터 생성은 농장 관리 정보 시스템에서 중요한 문제이며 실시간 빅 데이터는 문제를 완화하는 데 거의 도움이 되지 않습니다.
• 데이터 소유권, 개인 정보 보호 및 보안 문제의 엄격한 적용은 혁신을 방해합니다.
• 대량의 비정형 및 이기종 데이터에는 도메인 전문가와 숙련된 데이터 과학자가 필요합니다.
• 성공적인 비즈니스 모델은 모든 소스에서 데이터의 지속 가능한 통합을 요구하며, 이는 종종 엄청난 작업입니다.
• 비즈니스 모델은 이해 관계자 간에 공정한 공유가 가능해야 합니다.
• 개발 도상국의 농부들을 위한 저렴한 솔루션을 개발하는 데 어려움이 있습니다.

요약

빅 데이터 분석은 경제에서 가장 중요한 일부 부문에 영향을 미쳤고 앞으로도 계속 영향을 미칠 것입니다. 농업 분야 의 빅 데이터 애플리케이션 은 아직 초기 단계에 있으며 해결해야 할 과제가 있습니다. 농부와 이해 관계자가 함께 데이터 기반 및 데이터 기반의 혁신적인 작물 관리 기술을 개발하고 채택하면 빅 데이터의 모든 잠재력이 실현될 것입니다.

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