Почему большие данные - это большой бизнес в сельском хозяйстве

Технология больших данных и сельское хозяйство предназначены друг для друга. Агропромышленный комплекс располагает достаточным количеством данных, чтобы удовлетворить самых ярых аналитиков. И хотя фермеры обычно не считаются одними из дигерати, возможно, им следует быть; Они могут использовать то, что хорошо работает с технологией больших данных - расшифровывать горы данных.

Во время недавней поездки в долину Салинас я поговорил с Крисом Дрю, менеджером по продукции Ocean Mist Farms. Он объяснил, что такие технологии, как сенсорные матрицы, могут измерять влажность почвы, проводимость почвы и атмосферные условия. Затем эта информация отправляется в центры обработки данных John Deere через спутниковые или сотовые передатчики.

В центрах обработки данных алгоритмы John Deere обрабатывают сенсорные данные, объединяют их с другими соответствующими историческими данными и представляют результаты в веб-формате, который Дрю и другие используют в Ocean Mist Farms, чтобы определить, когда поливать, когда удобрять и сколько воды, чтобы добавить удобрение в нужное место - у корней растения.

Эта технология экономит воду и удобрения, снижает затраты, избавляет Дрю от рытья разведочных скважин на полях, простирающихся от горизонта до горизонта, и обеспечивает более дешевую и качественную продукцию.

Перегрузка данных датчика

Это всего лишь один пример множества типов данных, которые фермеры отслеживают. Чтобы узнать о других типах данных датчиков, я обратился к документальному фильму Квентина Харди «Нью-Йорк таймс» «Работа на земле и данные». Харди попросил Кипа Тома, фермера седьмого поколения, в настоящее время управляющего Tom Farms, составить график различных данных, которые накопит Том Фармс. Следующий слайд был результатом.

Исторически фермеры полагались на бухгалтерские книги. В свою очередь, компьютеры предоставили фермерам электронные таблицы, а также стали лучше отслеживать данные фермы. Однако, взглянув на приведенную выше диаграмму белой доски, можно увидеть, что электронные таблицы недостаточны для компиляции и понимания всей этой информации. Введите технологию больших данных, которая легко справится со всем этим.

Tom Farms отправляет свои данные поставщикам сельскохозяйственных технологий (ATP) через облако. Одним из таких провайдеров является Monsanto, чья платформа больших данных называется Integrated Farming Systems. После того как данные скомпилированы и обработаны с помощью алгоритмов, они представляются в веб-приложениях или мобильных приложениях, которые Kip Tom и другие сотрудники используют, чтобы выяснить, что происходит с их фермой.

Посадка и сбор урожая по номерам

Обратите внимание на сторонних поставщиков на правой стороне белой доски выше; они также извлекают выгоду из слияния больших данных и сельского хозяйства, особенно во время сбора урожая. Это может быть неочевидным для большинства городских жителей, но Патрик Кристи, основатель и генеральный директор Conservis Corporation, ATP в Миннесоте, объяснил, что весь годовой доход фермера может быть определен во время сбора урожая.

Тем не менее, для фермеров весьма характерно полагаться на бумажные квитанции об урожае в полевых условиях и бумажные квитанции из хранилищ, которые все должны быть внесены в электронные таблицы. Консервис автоматизирует весь этот процесс. «Автоматизированный ввод данных уменьшает человеческую ошибку, дает фермерам мгновенный обзор от продажи до продажи лифта и каждой промежуточной точки», - пояснил Кристи.

Одним из примеров является то, как Conservis заменяет квитанцию ​​о массе бумаги на цифровые данные с использованием мобильных технологий. Снимок экрана слева отображает всю информацию, касающуюся зерновой тележки, наполненной кукурузой. Каждая зерновая тележка содержит весы и передатчик Bluetooth.

Находясь в диапазоне, пользователь касается символа Bluetooth в приложении, и вес отправляется приложению и отображается в поле «Вес нетто». Вес вместе с другой отличительной информацией затем добавляется в базу данных фермера в Консервисе.

Больше не теряются бумажные билеты, и фермеру больше не нужно вводить всю эту информацию после тяжелого рабочего дня в поле.

Доказательство соответствия

Том Нассиф (Tom Nassif), президент Western Growers Organization, в своем посте «Почему большие данные? Это большие выгоды для фермеров и промышленности» рассказал о еще одном преимуществе больших данных для фермеров. Фермеры проверяются многочисленными регулирующими органами, каждый из которых имеет возможность закрыть работу фермера за несоблюдение.

«Говорить регуляторам, что вы« заботливый и заботливый производитель, делающий все возможное, чтобы свести к минимуму свое воздействие и одновременно производить больше продуктов питания », просто недостаточно», - пишет Нассиф. «У вас должна быть количественная документация, подтверждающая это утверждение, чтобы убедить регулятора или клиента в том, что у вас есть знания о вашей работе, которые можно использовать для улучшения».

Некоторые опасения по поводу сельского хозяйства и больших данных

Легко понять, как технологии и анализ больших данных принесут пользу фермерам. Тем не менее, есть некоторые опасения, что объединение агротехнологий с большими данными способствует выращиванию однолетних культур. Фермеры, следуя совету Матери Природы, много лет сажали разнообразные культуры. Тем не менее, использование технологии больших данных работает лучше всего и обеспечивает максимальную отдачу от инвестиций, если выбрано очень ограниченное разнообразие культур и посевные площади максимально велики.

Еще одна проблема: путь, который агротехники и большие данные предлагают фермерам, заключается в том, чтобы сажать «легко выращиваемые» и «легко продаваемые» культуры для увеличения отдачи от инвестиций. Однако это опять-таки ограничивает разнообразие.

Большие данные изменяют жизнь фермера

Кип Том рассказал Харди из NYT, что сочетание сельского хозяйства и больших данных изменило все. Технология помогает в итоге, но спросите фермеров, что они думают, и многие скажут, что наибольшая выгода - насколько улучшилась их личная жизнь. Том добавил: «Раньше мы занимались фермерством с использованием лошадиных сил, удобрений и тяжелой работы. Сегодня мы ведем умную ферму»