Применение больших данных в сельском хозяйстве: роль, важность и проблемы

Большие данные — это обширный набор как структурированных, так и неструктурированных данных, которые можно извлекать для получения информации и анализировать для создания прогностических систем для принятия более эффективных решений. Помимо правительства, телекоммуникаций, здравоохранения, маркетинга, образования и нескольких промышленных секторов, приложения больших данных в сельском хозяйстве набирают обороты, поскольку такие технологии, как гаджеты для мониторинга скота, дроны и датчики почвы, генерируют большие объемы данных для поддержки сельского хозяйства на основе данных. Конечная цель — помочь фермерам, агрономам и ученым внедрить полезные методы ведения сельского хозяйства.

Что такое большие данные?

Когда возникает вопрос, что такое большие данные, это совокупность больших, сложных и необработанных данных, называемых «большими данными». Из-за сложности большие данные не могут быть обработаны обычными приложениями для обработки и управления данными и требуют передовых инструментов, которые могут анализировать и обрабатывать большие объемы данных. Большие данные характеризуются некоторыми уникальными характеристиками — объемом, разнообразием, скоростью, изменчивостью, достоверностью и сложностью. Этот огромный резервуар информации необходимо систематически изучать, хранить и обрабатывать для ее применения в государственном секторе, научных исследованиях, сельском хозяйстве, промышленности и т. д.

Приложения больших данных

Правительство . Приток данных из таких источников, как датчики, спутники, камеры видеонаблюдения и дорожные камеры, звонки, электронные письма, социальные сети, ИТ-пространства, научные круги и т. д., требует эффективного хранения и анализа данных для улучшения управления и управления государственным сектором.

Банковское дело . Приложения для работы с большими данными в банковском и страховом секторе обрабатывают огромные объемы данных. Аналитика больших данных используется для хранения данных, улучшения масштабируемости и получения бизнес-аналитики.

Здравоохранение . Проблема разрозненности коммуникаций, от которой страдает отрасль здравоохранения, может быть значительно уменьшена за счет применения протоколов на основе больших данных.

Телекоммуникации . Анализ больших данных в режиме реального времени дает полезные прогнозы для получения бизнес-идей и стратегий, таких как предоставление услуг, приносящих доход, с учетом соображений сети и клиентов.

Большие данные в сельском хозяйстве

Применение больших данных в сельском хозяйстве представляет собой сочетание технологий и аналитики. Это влечет за собой сбор, компиляцию и своевременную обработку новых данных, чтобы помочь ученым и фермерам принимать более обоснованные и обоснованные решения. Сельскохозяйственные процессы все чаще становятся управляемыми данными благодаря интеллектуальным машинам и датчикам, которые генерируют огромные объемы сельскохозяйственных данных.

Традиционные инструменты заменяются машинами, оснащенными датчиками, которые могут собирать данные из окружающей среды для управления своим поведением, например, термостаты для регулирования температуры или алгоритмы для реализации стратегий защиты растений. Технологии в сочетании с внешними источниками больших данных, такими как данные о погоде, рыночные данные или стандарты других ферм, способствуют быстрому развитию умного земледелия.

Источник

Роль больших данных в сельском хозяйстве

Устойчивое развитие, глобальная продовольственная безопасность, безопасность и повышение эффективности — вот некоторые из важнейших вопросов, которые решаются приложениями больших данных в сельском хозяйстве . Несомненно, эти глобальные проблемы расширили область применения больших данных за пределы сельского хозяйства и теперь охватывают всю цепочку поставок продуктов питания. С развитием Интернета вещей различные компоненты сельского хозяйства и цепочки поставок соединяются по беспроводной связи, генерируя данные, доступные в режиме реального времени.

К первичным источникам данных относятся операции, транзакции, изображения и видео, снятые датчиками и роботами. Однако раскрытие всего потенциала этого репертуара данных зависит от эффективной аналитики. Благодаря большим данным стала возможной разработка приложений, связанных с управлением рисками, развертыванием датчиков, прогнозным моделированием и бенчмаркингом.

Заинтересованные стороны

Поставщики технологий и ресурсов являются традиционными игроками, которые предлагают фермерам свои платформы и решения. Конфиденциальность данных и риски безопасности вынуждают фермеров формировать коалиции, чтобы извлечь выгоду из своих данных, создавая закрытую и частную среду. Большие данные также привлекают стартапы, частные фирмы, несельскохозяйственные технологические компании и государственные учреждения.

Организация заинтересованных сторон определяет инфраструктуру решений для больших данных — либо проприетарную, либо систему с открытым исходным кодом. Развитие приложений больших данных в сельском хозяйстве приведет либо к тому, что фермеры станут франчайзи в интегрированных длинных цепочках поставок, либо к сценарию, в котором фермеры будут сотрудничать с поставщиками и правительством для участия в коротких цепочках поставок.

Источник

Читайте: Идеи и темы для проектов больших данных

Как аналитика больших данных меняет сельское хозяйство?

Повышение производительности. Данные, собранные с тракторов, оснащенных GPS, датчиков почвы и других внешних источников, помогли улучшить управление семенами, пестицидами и удобрениями, а также повысить производительность, чтобы прокормить постоянно растущее население мира.

Доступ к информации о геноме растений . Это позволило развить полезные агротехнические признаки.

Прогнозирование урожайности . Математические модели и машинное обучение используются для сопоставления и анализа данных, полученных по урожайности, химическим веществам, погоде и индексу биомассы. Использование датчиков для сбора данных снижает ошибочную ручную работу и дает полезную информацию для прогнозирования урожайности.

Управление рисками . Сельское хозяйство, основанное на данных, смягчило потери урожая, возникающие из-за меняющихся погодных условий.

Безопасность пищевых продуктов . Сбор данных о температуре, влажности и химических веществах снижает риск порчи пищевых продуктов за счет раннего обнаружения микробов и других загрязняющих веществ.

Экономия . Сельское хозяйство, основанное на искусственном интеллекте и анализе данных, обеспечивает значительную экономию в сельскохозяйственной отрасли.

Читайте: Приложения для работы с большими данными, которые нас окружают

Проблемы внедрения решений для работы с большими данными в сельском хозяйстве

• Генерация данных хорошего качества является важнейшей задачей информационных систем управления фермой, и большие данные в режиме реального времени не решают эту проблему.
• Строгое соблюдение прав собственности на данные, конфиденциальности и безопасности препятствует инновациям.
• Большой объем неструктурированных и разнородных данных требует наличия специалистов в предметной области и квалифицированных специалистов по данным.
• Успешная бизнес-модель требует устойчивой интеграции данных из всех источников, что часто является сложнейшей задачей.
• Бизнес-модели должны быть такими, чтобы обеспечивать справедливую долю среди заинтересованных сторон.
• Существует проблема разработки доступных решений для фермеров в развивающихся странах.

Резюме

Аналитика больших данных повлияла на некоторые из наиболее важных секторов экономики и будет продолжать оказывать влияние. Применение больших данных в сельском хозяйстве все еще находится в зачаточном состоянии, и перед ним стоят проблемы, которые необходимо решать. Полный потенциал больших данных будет реализован, если фермеры и заинтересованные стороны соберутся вместе, чтобы разработать и внедрить инновационные методы управления растениеводством, основанные на данных и основанные на данных.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.