Aplicații de date mari în agricultură: rol, importanță și provocări

Big Data este o colecție extinsă de date atât structurate, cât și nestructurate, care pot fi extrase pentru informații și analizate pentru a construi sisteme predictive pentru o mai bună luare a deciziilor. Pe lângă guvern, telecomunicații, asistență medicală, marketing, educație și mai multe sectoare industriale, aplicațiile de date mari în agricultură câștigă amploare, deoarece tehnologii precum dispozitivele de monitorizare a animalelor, dronele și senzorii de sol generează volume mari de date pentru a sprijini agricultura bazată pe date. Scopul final este de a ajuta fermierii, agricultorii și oamenii de știință să adopte practici agricole benefice.

Ce este big data?

Când apare o întrebare despre ce este big data, aceasta este o colecție de date mari, complexe și neprocesate care se numește „big data”. Din cauza complexității, datele mari nu pot fi procesate de aplicațiile convenționale de procesare și gestionare a datelor și necesită instrumente avansate care pot analiza și procesa volume mari de date. Big Data se caracterizează prin câteva caracteristici unice – volum, varietate, viteză, variabilitate, veridicitate și complexitate. Acest vast rezervor de informații trebuie studiat, stocat și prelucrat sistematic pentru aplicațiile sale în sectorul public, cercetare științifică, agricultură, industrie etc.

Aplicații ale datelor mari

Guvern – Afluxul de date din surse precum senzori, sateliți, CCTV și camere de trafic, apeluri, e-mailuri, rețele sociale, spații IT, mediul academic etc. necesită o stocare și analiză eficientă a datelor pentru o mai bună guvernare și management al sectorului public.

Servicii bancare – Aplicațiile de date mari din sectorul bancar și asigurărilor gestionează cantități enorme de date. Analiza datelor mari sunt folosite pentru a stoca date, pentru a îmbunătăți scalabilitatea și pentru a obține informații despre afaceri.

Asistență medicală – Problema silozurilor de comunicare care afectează industria sănătății poate fi redusă considerabil prin aplicarea protocoalelor bazate pe date mari.

Telecom – Analiza în timp real a datelor mari oferă previziuni utile pentru a obține perspective și strategii de afaceri, cum ar fi furnizarea de servicii generatoare de venituri, ținând cont de considerentele legate de rețea și clienți.

Big data în agricultură

Aplicațiile de date mari în agricultură sunt o combinație de tehnologie și analiză. Aceasta presupune colectarea, compilarea și prelucrarea în timp util a noilor date pentru a ajuta oamenii de știință și fermierii să ia decizii mai bune și mai informate. Procesele agricole devin din ce în ce mai mult activate și bazate pe date, datorită mașinilor și senzorilor inteligenți care generează cantități mari de date agricole.

Instrumentele tradiționale sunt înlocuite cu mașini echipate cu senzori care pot colecta date din mediul lor pentru a-și controla comportamentul – cum ar fi termostate pentru reglarea temperaturii sau algoritmi pentru implementarea strategiilor de protecție a culturilor. Tehnologia, combinată cu surse mari de date externe, cum ar fi datele meteorologice, datele pieței sau standardele cu alte ferme, contribuie la dezvoltarea rapidă a agriculturii inteligente.

Sursă

Rolul datelor mari în agricultură

Sustenabilitatea, securitatea alimentară globală, siguranța și eficiența îmbunătățită sunt câteva dintre problemele critice care sunt abordate de aplicațiile de date mari în agricultură . Fără îndoială, aceste probleme globale au extins sfera datelor mari dincolo de agricultură și acum acoperă întregul lanț de aprovizionare cu alimente. Odată cu dezvoltarea internetului obiectelor, diverse componente ale agriculturii și ale lanțului de aprovizionare sunt conectate wireless, generând date care sunt accesibile în timp real.

Sursele primare de date includ operațiuni, tranzacții și imagini și videoclipuri capturate de senzori și roboți. Cu toate acestea, extragerea întregului potențial al acestui repertoriu de date constă într-o analiză eficientă. Dezvoltarea de aplicații legate de managementul riscurilor, implementarea senzorilor, modelarea predictivă și benchmarking a fost posibilă datorită datelor mari.

Părțile interesate implicate

Furnizorii de tehnologie și inputuri sunt jucătorii tradiționali care oferă fermierilor platformele și soluțiile lor. Riscurile privind confidențialitatea datelor și securitatea îi obligă pe fermieri să formeze coaliții pentru a beneficia de datele lor, creând un mediu apropiat și proprietar. Big Data atrag, de asemenea, start-up-uri, firme private, companii de tehnologie non-agricolă și instituții publice.

Organizarea părților interesate determină infrastructura soluțiilor de date mari – fie proprietare, fie un sistem open-source. Dezvoltarea aplicațiilor de date mari în agricultură va avea ca rezultat fie fermierii să devină francizatori în lanțuri lungi de aprovizionare integrate, fie un scenariu în care fermierii colaborează cu furnizorii și guvernul pentru a se angaja în lanțuri scurte de aprovizionare.

Sursă

Citiți: Idei și subiecte pentru proiecte de date mari

Cum transformă analiza big data agricultura?

Creșterea productivității – Datele colectate de la tractoare echipate cu GPS, senzori de sol și alte surse externe au ajutat la o mai bună gestionare a semințelor, pesticidelor și îngrășămintelor, crescând în același timp productivitatea pentru a hrăni populația globală în continuă creștere.

Accesul la informații despre genomul plantelor – Acest lucru a permis dezvoltarea unor trăsături agronomice utile.

Predicția randamentelor – Modelele matematice și învățarea automată sunt folosite pentru a aduna și analiza datele obținute din indicele de randament, substanțe chimice, vreme și biomasă. Utilizarea senzorilor pentru colectarea datelor reduce munca manuală eronată și oferă informații utile despre predicția randamentului.

Managementul riscurilor – Agricultura bazată pe date a atenuat eșecurile culturilor cauzate de schimbarea modelelor meteorologice.

Siguranța alimentelor – Colectarea de date referitoare la temperatură, umiditate și substanțe chimice reduce riscul de deteriorare a alimentelor prin detectarea precoce a microbilor și a altor contaminanți.

Economii – agricultura bazată pe inteligența artificială și analiza datelor generează economii semnificative pentru industria agriculturii.

Citiți: Aplicațiile de date mari care ne înconjoară

Provocări în implementarea soluțiilor de date mari în agricultură

• Generarea de date de bună calitate este o preocupare esențială în sistemele de informații de management al fermelor, iar datele mari în timp real nu ameliorează problema.
• Aplicarea strictă a problemelor legate de proprietatea datelor, confidențialitate și securitate împiedică inovarea.
• Volumul mare de date nestructurate și eterogene necesită experți în domeniu și oameni de știință de date calificați.
• Un model de afaceri de succes necesită integrarea durabilă a datelor din toate sursele, ceea ce este adesea o sarcină herculeană.
• Modelele de afaceri trebuie să fie astfel încât să permită o pondere echitabilă între părțile interesate.
• Există o provocare de a dezvolta soluții la prețuri accesibile pentru fermierii din țările în curs de dezvoltare.

rezumat

Analiza datelor mari a influențat unele dintre cele mai critice sectoare ale economiei și va continua să o facă. Aplicațiile de date mari din agricultură sunt încă la începuturile lor, cu provocări care trebuie abordate. Potențialul deplin al datelor mari va fi realizat dacă fermierii și părțile interesate se reunesc pentru a dezvolta și adopta tehnici inovatoare de gestionare a culturilor, bazate pe date și bazate pe date.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.