Tarımda Büyük Veri Uygulamaları: Rolü, Önemi ve Zorlukları

Büyük veri, bilgi için çıkarılabilen ve daha iyi karar verme için tahmine dayalı sistemler oluşturmak üzere analiz edilebilen, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilerin kapsamlı bir koleksiyonudur. Hükümet, telekom, sağlık, pazarlama, eğitim ve çeşitli endüstriyel sektörlerin yanı sıra, hayvancılık izleme cihazları, insansız hava araçları ve toprak sensörleri gibi teknolojiler veriye dayalı tarımı desteklemek için büyük miktarda veri ürettiğinden tarımdaki büyük veri uygulamaları ivme kazanıyor. Nihai hedef, çiftçilerin, tarımcıların ve bilim adamlarının faydalı tarım uygulamalarını benimsemelerine yardımcı olmaktır.

Büyük veri nedir?

Büyük verinin ne olduğu sorusu ortaya çıktığında, büyük, karmaşık ve işlenmemiş verilerin bir koleksiyonuna 'büyük veri' denir. Karmaşıklık nedeniyle büyük veriler, geleneksel veri işleme ve veri yönetimi uygulamaları tarafından işlenemez ve büyük hacimli verileri analiz edip işleyebilen gelişmiş araçlar gerektirir. Büyük veri, hacim, çeşitlilik, hız, değişkenlik, doğruluk ve karmaşıklık gibi bazı benzersiz özelliklerle karakterize edilir. Bu geniş bilgi deposu, kamu sektörü, bilimsel araştırma, tarım, sanayi vb. alanlardaki uygulamaları için sistematik olarak incelenmeli, saklanmalı ve işlenmelidir.

Büyük veri uygulamaları

Devlet – Sensörler, uydular, CCTV ve trafik kameraları, çağrılar, e-postalar, sosyal medya, BT alanları, akademi vb. kaynaklardan gelen veri akışı, kamu sektörünün daha iyi yönetişimi ve yönetimi için verimli veri depolama ve analiz gerektirir.

Bankacılık – Bankacılık ve sigorta sektöründeki büyük veri uygulamaları çok büyük miktarda veriyi işler. Büyük veri analitiği, verileri depolamak, ölçeklenebilirliği geliştirmek ve iş içgörüleri elde etmek için kullanılıyor.

Sağlık - Sağlık sektörünü rahatsız eden iletişim siloları sorunu, büyük veri tabanlı protokollerin uygulanmasıyla önemli ölçüde azaltılabilir.

Telekom – Büyük verilerin gerçek zamanlı analizi, ağ ve müşteri hususlarını göz önünde bulundurarak gelir getirici hizmetler sunmak gibi iş içgörüleri ve stratejiler elde etmek için faydalı tahminler sağlar.

Tarımda büyük veri

Tarımdaki büyük veri uygulamaları , teknoloji ve analitiğin bir birleşimidir. Bilim adamlarının ve çiftçilerin daha iyi ve daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak için yeni verilerin toplanmasını, derlenmesini ve zamanında işlenmesini gerektirir. Büyük miktarlarda çiftlik verisi üreten akıllı makineler ve sensörler sayesinde, çiftçilik süreçleri giderek daha fazla veri etkin ve veri odaklı hale geliyor.

Geleneksel araçların yerini, sıcaklık düzenlemesi için termostatlar veya bitki koruma stratejilerinin uygulanması için algoritmalar gibi davranışlarını kontrol etmek için ortamlarından veri toplayabilen sensör donanımlı makineler alıyor. Hava durumu verileri, piyasa verileri veya diğer çiftliklerdeki standartlar gibi harici büyük veri kaynaklarıyla birleştirilen teknoloji, akıllı çiftçiliğin hızlı gelişimine katkıda bulunuyor.

Kaynak

Tarımda büyük verinin rolü

Sürdürülebilirlik, küresel gıda güvenliği, güvenlik ve iyileştirilmiş verimlilik, tarımda büyük veri uygulamalarının ele aldığı kritik konulardan bazılarıdır . Kuşkusuz bu küresel sorunlar, büyük verilerin kapsamını çiftçiliğin ötesine taşıdı ve şimdi tüm gıda tedarik zincirini kapsıyor. Nesnelerin İnterneti'nin gelişmesiyle birlikte, tarımın çeşitli bileşenleri ve tedarik zinciri kablosuz olarak birbirine bağlanarak gerçek zamanlı olarak erişilebilir veriler üretiliyor.

Birincil veri kaynakları, sensörler ve robotlar tarafından yakalanan işlemleri, işlemleri ve görüntüleri ve videoları içerir. Ancak, bu veri repertuarının tüm potansiyelini ortaya çıkarmak verimli analitikte yatar. Risk yönetimi, sensör dağıtımı, tahmine dayalı modelleme ve kıyaslama ile ilgili uygulamaların geliştirilmesi, büyük veri sayesinde mümkün olmuştur.

İlgili paydaşlar

Teknoloji ve girdi tedarikçileri, platformlarını ve çözümlerini çiftçilere sunan geleneksel oyunculardır. Veri gizliliği ve güvenlik riskleri, çiftçileri verilerinden yararlanmak için koalisyonlar kurmaya zorlayarak yakın ve özel bir ortam yaratır. Büyük veriler aynı zamanda yeni kurulan şirketleri, özel firmaları, tarım dışı teknoloji şirketlerini ve kamu kurumlarını da cezbeder.

Paydaşların organizasyonu, ister tescilli ister açık kaynaklı bir sistem olsun, büyük veri çözümlerinin altyapısını belirler. Tarımda büyük veri uygulamalarının geliştirilmesi, ya çiftçilerin entegre uzun tedarik zincirlerinde franchise verenler haline gelmesine ya da çiftçilerin tedarikçiler ve hükümetle kısa tedarik zincirlerine girmek için işbirliği yaptığı bir senaryoya neden olacaktır.

Kaynak

Okuyun: Büyük Veri Projesi Fikirleri ve Konuları

Büyük veri analitiği tarımı nasıl dönüştürüyor?

Üretkenliği artırma – GPS donanımlı traktörlerden, toprak sensörlerinden ve diğer dış kaynaklardan toplanan veriler, sürekli artan küresel nüfusu beslemek için üretkenliği artırırken tohumların, pestisitlerin ve gübrelerin daha iyi yönetilmesine yardımcı oldu.

Bitki genomu bilgilerine erişim – Bu, faydalı tarımsal özelliklerin geliştirilmesine izin verdi.

Verimleri tahmin etme – Verim, kimyasallar, hava durumu ve biyokütle indeksinden elde edilen verileri harmanlamak ve analiz etmek için matematiksel modeller ve makine öğrenimi kullanılır. Veri toplama için sensörlerin kullanılması, hatalı manuel çalışmayı azaltır ve verim tahmini hakkında faydalı bilgiler sağlar.

Risk yönetimi – Veriye dayalı çiftçilik, değişen hava koşulları nedeniyle ortaya çıkan mahsul hatalarını azalttı.

Gıda güvenliği – Sıcaklık, nem ve kimyasallarla ilgili verilerin toplanması, mikropların ve diğer kirleticilerin erken tespiti yoluyla gıda bozulma riskini azaltır.

Tasarruf – Yapay zeka ve veri analitiğine dayalı çiftçilik, tarım endüstrisi için önemli tasarruflar sağlar.

Okuyun: Bizi Çevreleyen Büyük Veri Uygulamaları

Tarımda büyük veri çözümlerinin uygulanmasındaki zorluklar

• İyi kalitede veri üretimi, çiftlik yönetim bilgi sistemlerinde kritik bir endişe kaynağıdır ve büyük gerçek zamanlı veriler sorunu hafifletmek için çok az şey yapar.
• Veri sahipliği, gizlilik ve güvenlik konularının katı bir şekilde uygulanması yeniliği engeller.
• Yapılandırılmamış ve heterojen verilerin büyük hacmi, alan uzmanlarına ve yetenekli veri bilimcilerine ihtiyaç duyar.
• Başarılı bir iş modeli, genellikle Herkül'ün görevi olan tüm kaynaklardan gelen verilerin sürdürülebilir entegrasyonunu gerektirir.
• İş modelleri, paydaşlar arasında adil bir paylaşıma izin verecek şekilde olmalıdır.
• Gelişmekte olan ülkelerdeki çiftçiler için uygun maliyetli çözümler geliştirmenin zorluğu var.

Özet

Büyük veri analitiği, ekonominin en kritik sektörlerinden bazılarını etkiledi ve etkilemeye devam edecek. Tarımdaki büyük veri uygulamaları, ele alınması gereken zorluklarla birlikte hala ilk günlerinde. Çiftçiler ve paydaşlar, veriye dayalı ve veriye dayalı yenilikçi ürün yönetimi tekniklerini geliştirmek ve benimsemek için bir araya gelirse, büyük verinin tüm potansiyeli gerçekleştirilecektir.

Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.