農業大數據應用：角色、重要性和挑戰

大數據是結構化和非結構化數據的廣泛集合，可以挖掘信息並進行分析，以構建預測系統，從而做出更好的決策。 除了政府、電信、醫療保健、營銷、教育和幾個工業部門之外，隨著牲畜監測設備、無人機和土壤傳感器等技術正在生成大量數據以支持數據驅動的農業，大數據在農業中的應用正在獲得動力。 最終目標是幫助農民、農學家和科學家採用有益的農業實踐。

什麼是大數據？

當一個問題出現時，什麼是大數據，它是一個大的、複雜的、未經處理的數據的集合，被稱為“大數據”。 由於復雜性，傳統的數據處理和數據管理應用程序無法處理大數據，需要能夠分析和處理大量數據的高級工具。 大數據具有一些獨特的特徵——數量、多樣性、速度、可變性、準確性和復雜性。 必須系統地研究、存儲和處理這一龐大的信息庫，以便將其應用於公共部門、科學研究、農業、工業等。

大數據的應用

政府——來自傳感器、衛星、閉路電視和交通攝像頭、電話、電子郵件、社交媒體、IT 空間、學術界等來源的數據湧入需要有效的數據存儲和分析，以更好地治理和管理公共部門。

銀行業——銀行和保險業的大數據應用程序處理大量數據。 大數據分析被用於存儲數據、提高可擴展性並獲得業務洞察力。

醫療保健——通過應用基於大數據的協議，可以大大減少困擾醫療保健行業的通信孤島問題。

電信——大數據的實時分析提供有用的預測，以得出業務洞察力和戰略，例如提供創收服務，同時牢記網絡和客戶考慮。

農業大數據

農業中的大數據應用是技術和分析的結合。 它需要收集、彙編和及時處理新數據，以幫助科學家和農民做出更好、更明智的決策。 由於智能機器和傳感器產生了大量的農場數據，農業過程正日益成為數據驅動和數據驅動的。

傳統工具正在被配備傳感器的機器所取代，這些機器可以從環境中收集數據以控制其行為——例如用於溫度調節的恆溫器或用於實施作物保護策略的算法。 技術與外部大數據源（如天氣數據、市場數據或其他農場的標準）相結合，正在推動智慧農業的快速發展。

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大數據在農業中的作用

可持續性、全球糧食安全、安全和提高效率是農業大數據應用正在解決的一些關鍵問題。 毫無疑問，這些全球性問題已經將大數據的範圍擴展到農業之外，現在涵蓋了整個食品供應鏈。 隨著物聯網的發展，農業和供應鏈的各個組成部分都實現了無線連接，生成可實時訪問的數據。

數據的主要來源包括傳感器和機器人捕獲的操作、交易以及圖像和視頻。 然而，挖掘這些數據庫的全部潛力在於有效的分析。 由於大數據，與風險管理、傳感器部署、預測建模和基準測試相關的應用程序的開發成為可能。

利益相關者

技術和投入供應商是向農民提供平台和解決方案的傳統參與者。 數據隱私和安​​全風險迫使農民結成聯盟以從他們的數據中受益，從而創造一個封閉的專有環境。 大數據還吸引了初創企業、私營企業、非農業科技公司和公共機構。

利益相關者的組織決定了大數據解決方案的基礎設施——專有系統或開源系統。 農業大數據應用的發展將導致農民成為綜合長供應鏈的特許經營商，或者農民與供應商和政府合作參與短供應鏈的場景。

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閱讀：大數據項目的想法和主題

大數據分析如何改變農業？

提高生產力——從配備 GPS 的拖拉機、土壤傳感器和其他外部來源收集的數據有助於更好地管理種子、殺蟲劑和化肥，同時提高生產力以養活不斷增長的全球人口。

獲取植物基因組信息——這有助於開發有用的農藝性狀。

預測產量——數學模型和機器學習用於整理和分析從產量、化學品、天氣和生物量指數中獲得的數據。 使用傳感器進行數據收集減少了錯誤的手動工作，並為產量預測提供了有用的見解。

風險管理——數據驅動的農業減少了由於天氣模式變化而導致的作物歉收。

食品安全——收集與溫度、濕度和化學品相關的數據，通過早期檢測微生物和其他污染物來降低食品變質的風險。

節省——人工智能和數據分析驅動的農業為農業帶來了可觀的節省。

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在農業中實施大數據解決方案的挑戰

• 高質量數據的生成是農場管理信息系統中的一個關鍵問題，而大實時數據對緩解這一問題幾乎沒有作用。
• 數據所有權、隱私和安全問題的嚴格應用阻礙了創新。
• 大量的非結構化和異構數據需要領域專家和熟練的數據科學家。
• 成功的商業模式需要可持續地整合所有來源的數據，這通常是一項艱鉅的任務。
• 商業模式必須允許利益相關者之間公平分享。
• 為發展中國家的農民開發負擔得起的解決方案是一項挑戰。

概括

大數據分析已經影響了一些最關鍵的經濟部門，並將繼續這樣做。 農業大數據應用仍處於起步階段，面臨著亟待解決的挑戰。 如果農民和利益相關者齊心協力，開發和採用數據驅動和數據支持的創新作物管理技術，大數據的全部潛力將得到充分發揮。

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