Итак, вернёмся к нашим большим данным, от которых мы немного отвлеклись вчера. Напомним, сегодня мы знакомимся с применением Big Data в агротехнологическом секторе.
Обработка больших данных обладает огромным потенциалом для сельского хозяйства. Компании заметили эту нишу для развития услуг. В мире постепенно появляются сервисы, которые удобны для фермеров даже без навыков работы с данными. Технологии учатся самостоятельно принимать решения без вмешательства человека, остается только определять задачи.
Специальные устройства собирают различные данные с полей. Например, это приборы, которые нужно вставлять в землю для определения влаги и состояния почвы. Другие крепятся к технике автопарка, чтобы следить за ее маршрутом, показателями работы, расходом топлива и посевных.
Есть метеостанции для предсказания погоды, сервисы для получения спутниковых снимков полей и дроны для составления карты поля и оценки состояния урожая.
Программы собирают полученные данные, обрабатывают и анализируют их, чтобы затем предоставить фермерам ценную информацию в доступном формате.
Есть компании, которые предлагают технику для сбора данных. Другие предоставляют программы для обработки информации. Третьи выпускают полный комплект из устройств и программ для их управления.
Программы могут собирать данные как лично для фермера, так и на облачные серверы, где обрабатывается информация, а клиент получает готовую аналитику с поля.
Есть разработки, для которых устанавливать устройства на поле вообще не нужно. Программы собирают данные из открытых источников, таких как государственные открытые базы данных или со спутников. Через них фермер получает информацию об участке, которая также может быть не менее ценной, чем собранная приборами с полей.
Программы для анализа данных разрабатываются так, чтобы пользователь мог просмотреть данные или управлять ими со своего компьютера, планшета или смартфона. В них информация упорядочена в понятные графики для удобства.
Приложения помогают принять решения по различным вопросам: когда и как интенсивно орошать поле, высаживать культуры и их собирать. Советы учитывают данные о погоде, состоянии грунта, здоровье посевов. Программы контроля питательных веществ в почве помогут оптимизировать процесс удобрения. Это сокращает расходы.
Анализ больших данных предупредит фермера о проблемах на участке, например, о вредителях или угрозе засухи. Больше нет необходимости регулярно осматривать поле, чтобы понять, что там происходит.
Технологии компенсируют нехватку рабочих рук в агросекторе. Большие данные способны оптимизировать процессы на поле, для которых раньше требовались специалисты.
Теперь мы знаем, чем могут помочь Big Data работникам сельского хозяйства. А завтра поговорим об их роли в архитектуре и градостроительстве.