Zastosowania Big Data w rolnictwie: rola, znaczenie i wyzwania

Big data to obszerny zbiór danych zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, które można przeszukiwać w celu uzyskania informacji i analizować w celu budowania systemów predykcyjnych w celu lepszego podejmowania decyzji. Poza rządem, telekomunikacją, opieką zdrowotną, marketingiem, edukacją i kilkoma sektorami przemysłu, zastosowania dużych zbiorów danych w rolnictwie nabierają rozpędu, ponieważ technologie takie jak gadżety do monitorowania zwierząt gospodarskich, drony i czujniki gleby generują duże ilości danych w celu wsparcia rolnictwa opartego na danych. Ostatecznym celem jest pomoc rolnikom, rolnikom i naukowcom w przyjęciu korzystnych praktyk rolniczych.

Czym są duże zbiory danych?

Kiedy pojawia się pytanie, czym są big data, jest to zbiór dużych, złożonych i nieprzetworzonych danych, które nazywamy „big data”. Ze względu na złożoność big data nie mogą być przetwarzane przez konwencjonalne aplikacje do przetwarzania danych i zarządzania danymi, a ponadto wymagają zaawansowanych narzędzi, które mogą analizować i przetwarzać duże ilości danych. Big data charakteryzuje się pewnymi unikalnymi cechami – objętością, różnorodnością, szybkością, zmiennością, prawdziwością i złożonością. Ten ogromny zasób informacji musi być systematycznie badany, przechowywany i przetwarzany pod kątem zastosowań w sektorze publicznym, badaniach naukowych, rolnictwie, przemyśle itp.

Zastosowania big data

Administracja – Napływ danych ze źródeł takich jak czujniki, satelity, CCTV i kamery drogowe, rozmowy telefoniczne, e-maile, media społecznościowe, przestrzenie IT, środowisko akademickie itp. wzywa do wydajnego przechowywania i analizy danych w celu lepszego zarządzania i zarządzania sektorem publicznym.

Bankowość – Aplikacje big data w sektorze bankowym i ubezpieczeniowym obsługują ogromne ilości danych. Analizy Big Data są wykorzystywane do przechowywania danych, poprawy skalowalności i uzyskiwania informacji biznesowych.

Opieka zdrowotna – problem silosów komunikacyjnych, który nęka branżę opieki zdrowotnej, można znacznie zredukować dzięki zastosowaniu protokołów opartych na big data.

Telekomunikacja — analiza dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym dostarcza użytecznych prognoz, pozwalających na uzyskanie spostrzeżeń biznesowych i strategii, takich jak świadczenie usług generujących przychody, przy jednoczesnym uwzględnieniu kwestii związanych z siecią i klientami.

Big data w rolnictwie

Aplikacje Big Data w rolnictwie to połączenie technologii i analityki. Wiąże się to z gromadzeniem, kompilacją i terminowym przetwarzaniem nowych danych, aby pomóc naukowcom i rolnikom w podejmowaniu lepszych i bardziej świadomych decyzji. Procesy rolnicze w coraz większym stopniu opierają się na danych i są oparte na danych dzięki inteligentnym maszynom i czujnikom, które generują ogromne ilości danych o gospodarstwie.

Tradycyjne narzędzia są zastępowane przez maszyny wyposażone w czujniki, które mogą zbierać dane ze swojego otoczenia w celu kontrolowania ich zachowania – takie jak termostaty do regulacji temperatury lub algorytmy do wdrażania strategii ochrony upraw. Technologia w połączeniu z zewnętrznymi źródłami big data, takimi jak dane pogodowe, dane rynkowe lub standardy z innymi gospodarstwami, przyczynia się do szybkiego rozwoju inteligentnego rolnictwa.

Źródło

Rola big data w rolnictwie

Zrównoważony rozwój, globalne bezpieczeństwo żywności, bezpieczeństwo i zwiększona wydajność to niektóre z kluczowych problemów, które są rozwiązywane przez zastosowania Big Data w rolnictwie . Niewątpliwie te globalne problemy rozszerzyły zakres big data poza rolnictwo i obejmują obecnie cały łańcuch dostaw żywności. Wraz z rozwojem Internetu Rzeczy różne elementy rolnictwa i łańcucha dostaw są połączone bezprzewodowo, generując dane dostępne w czasie rzeczywistym.

Podstawowe źródła danych obejmują operacje, transakcje oraz obrazy i filmy przechwycone przez czujniki i roboty. Jednak wydobycie pełnego potencjału tego repertuaru danych leży w wydajnej analityce. Rozwój aplikacji związanych z zarządzaniem ryzykiem, wdrażaniem czujników, modelowaniem predykcyjnym i benchmarkingiem był możliwy dzięki big data.

Zaangażowani interesariusze

Dostawcy technologii i materiałów wejściowych to tradycyjni gracze, którzy oferują swoje platformy i rozwiązania rolnikom. Zagrożenia związane z prywatnością i bezpieczeństwem danych zmuszają rolników do tworzenia koalicji, aby czerpać korzyści z ich danych, tworząc bliskie i zastrzeżone środowisko. Big data przyciągają również start-upy, firmy prywatne, pozarolnicze firmy technologiczne i instytucje publiczne.

Organizacja interesariuszy determinuje infrastrukturę rozwiązań big data – zarówno własnych, jak i systemów open-source. Rozwój aplikacji Big Data w rolnictwie spowoduje, że rolnicy staną się franczyzodawcami w zintegrowanych długich łańcuchach dostaw lub scenariusz, w którym rolnicy będą współpracować z dostawcami i rządem, aby zaangażować się w krótkie łańcuchy dostaw.

Źródło

Przeczytaj: Pomysły i tematy projektów Big Data

Jak analityka big data zmienia rolnictwo?

Zwiększanie produktywności — dane zebrane z ciągników wyposażonych w GPS, czujników gleby i innych źródeł zewnętrznych pomogły w lepszym zarządzaniu nasionami, pestycydami i nawozami, jednocześnie zwiększając produktywność w celu wyżywienia stale rosnącej światowej populacji.

Dostęp do informacji o genomie roślinnym – pozwoliło to na opracowanie przydatnych cech agronomicznych.

Przewidywanie plonów — modele matematyczne i uczenie maszynowe służą do zestawiania i analizowania danych uzyskanych z plonów, substancji chemicznych, pogody i indeksu biomasy. Wykorzystanie czujników do zbierania danych ogranicza liczbę błędnych prac ręcznych i dostarcza przydatnych informacji na temat przewidywania plonów.

Zarządzanie ryzykiem — rolnictwo oparte na danych złagodziło niepowodzenia upraw wynikające ze zmieniających się wzorców pogodowych.

Bezpieczeństwo żywności — gromadzenie danych dotyczących temperatury, wilgotności i chemikaliów zmniejsza ryzyko psucia się żywności poprzez wczesne wykrywanie drobnoustrojów i innych zanieczyszczeń.

Oszczędności — rolnictwo oparte na sztucznej inteligencji i analizie danych generuje znaczne oszczędności dla branży rolniczej.

Przeczytaj: Aplikacje Big Data, które nas otaczają

Wyzwania we wdrażaniu rozwiązań big data w rolnictwie

• Generowanie dobrej jakości danych jest krytycznym problemem w systemach informatycznych zarządzania gospodarstwem, a duże dane w czasie rzeczywistym nie łagodzą problemu.
• Ścisłe stosowanie kwestii własności danych, prywatności i bezpieczeństwa utrudnia innowacje.
• Duża ilość nieustrukturyzowanych i heterogenicznych danych wymaga ekspertów dziedzinowych i wykwalifikowanych naukowców zajmujących się danymi.
• Udany model biznesowy wymaga trwałej integracji danych ze wszystkich źródeł, co często jest herkulesowym zadaniem.
• Modele biznesowe muszą być takie, aby umożliwiały sprawiedliwy podział między interesariuszami.
• Wyzwaniem jest opracowanie przystępnych rozwiązań dla rolników w krajach rozwijających się.

Streszczenie

Analityka Big Data wpłynęła na niektóre z najbardziej krytycznych sektorów gospodarki i nadal będzie to robić. Aplikacje Big Data w rolnictwie wciąż są na wczesnym etapie, z wyzwaniami, którymi należy się zająć. Pełny potencjał dużych zbiorów danych zostanie wykorzystany, jeśli rolnicy i zainteresowane strony połączą się w celu opracowania i przyjęcia innowacyjnych technik zarządzania uprawami, które są oparte na danych i oparte na danych.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.