Большие данные (big data) в сельском хозяйстве

Беседа Сергея Задумова и Дмитрия Прокопова об использовании больших данных в сельском хозяйстве.

Как использование технологии больших данных помогает экономить и зарабатывать производителям в сельском хозяйстве.

Близится осень, период сбора урожая. Поэтому немного поговорим об аграрном вопросе. Традиционно тема работ на земле в России одна из самых острых. Происходит в этой области что-то хорошее или наоборот упадок, все равно все собираются порассуждать и покритиковать. Это основа основ, с которой начинается и которой заканчивается политическая риторика. Благо есть что вспомнить — в начале XX века Российская Империя кормила полмира хлебом.

При этом на волне санкций и пресловутой стабильности сельское хозяйство стало потихоньку возрождаться. Пока это небольшие частные хозяйства, но есть уверенность, что и государство постепенно подтянется к передовым технологиям в этой области.
Все прогрессивное касается по большей части сельхозтехники и адаптированных процессах производства.

Удивительно но факт: в этой обширной области не так много знающих и одновременно говорящих специалистов. Касается это не только нашей страны, но и мира в целом. Создается информационный вакуум, мешающий оценить масштаб происходящих там изменений.

Пару лет назад на угасающей волне интереса к «Big Data» в аграрном бизнесе началась тихая революция. На рынок вышло сразу несколько игроков, которые предложили управлять данными в рамках процессов сельхоз-производства. Все это происходит на стыке другого невероятно модного тренда — «Internet of Things».

Сельхозугодия снабжаются соответствующими цифровыми датчиками, производящими замеры химии почвы, воздуха и воды. Они отправляют эти данные в единое хранилище, где они структурируются и готовятся к пост-обработке. С помощью такого непрерывного потока можно получить всестороннюю картину развития обрабатываемого участка в конкретный момент времени. Если представить себе, что таких слепков данных много и вы видите все вплоть до каждого дня несколько лет подряд, то общую картину можно не просто отслеживать, но и оперативно корректировать и даже прогнозировать.

Не будем забираться далеко, а остановимся на простых вещах. Это хорошо встраивается, например, в один из самых модных ныне трендов — food sharing economy.

Вы владелец небольшого хозяйства и хотите продать свой урожай по максимально высоким ценам конечным потребителям. Без разницы оптом или в розницу. Есть актуальная потребность учесть свои риски, посчитать издержки и подстраховаться соседским урожаем. Все, что вам нужно — рассчитать количество продаваемых продуктов и сроки поставки.

Если вы выращивает продукты на продвинутых производствах в Нидерландах, то с помощью технологии это можно рассчитать с точностью до дней.

Назначая розничные цены вы можете посмотреть на подобные данные близлежащих хозяйств. Разумеется, доступные вам. Исходя из них, назначить такую стоимость, которая бы покрывала ваши риски и издержки и была бы конкурентной.

«Big Data» позволяет не только оперативно построить график по целой куче параметров, но и сделать регрессионный анализ по структуре, подходящей именно для вашего производства.

В отдельных случаях можно прогнозировать стоимость производных товаров на основе исторических данных. Например, в области виноделия.

Заказать услугу можно на сайте lis-mag.ru