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ビッグデータ技術と農業はお互いに意味があります。 AG業界には、最も熱心なデータアナリストを満足させるのに十分なデータがあります。 そして、農民は通常、二者択一ではないと見なされますが、おそらくそうであるべきです。 彼らはビッグデータ技術がうまくいくものを使うことができます-データの山を解読します。
最近のサリナスバレーへの旅行で、オーシャンミストファームのプロダクトマネージャーであるクリスドリューと話をしました。 彼は、センサーアレイのような技術が、地面の水分、土壌の伝導率、大気の状態を測定できると説明しました。 その情報は、衛星またはセルラー送信機を介してジョンディアのデータセンターに送信されます。
データセンターでは、John Deereのアルゴリズムがセンサーデータを処理し、他の関連する履歴データと組み合わせて、Webベースの形式で結果を表示します。肥料が必要な場所、つまり植物の根で終わるように追加する水。
この技術は、水と肥料を節約し、コストを削減し、地平線から地平線に広がる畑に探査穴を掘ることからドリューを節約し、より安く、より良い生産物をもたらします。
センサーデータの過負荷
これは、農民が追跡する無数の種類のデータの一例です。 他のタイプのセンサーデータについて学ぶために、クエンティン・ハーディのニューヨークタイムズのドキュメンタリー「Working the Land and the Data」を参照しました。 ハーディは、現在トムファームを経営している第7世代の農民であるキップトムに、トムファームが蓄積するさまざまなデータを図にするように依頼しました。 次のスライドが結果でした。
歴史的に、農家は元帳に頼っていました。 次に、コンピューターは農家にスプレッドシートを紹介し、農場データを追跡するより良い方法を提供しました。 ただし、上記のホワイトボードの図を見ると、スプレッドシートはコンパイルしてその情報すべてを理解するには不十分であることがわかります。 すべてを簡単に処理できるビッグデータテクノロジーを導入してください。
Tom Farmsは、クラウド経由でデータを農業技術プロバイダー（ATP）に送信します。 これらのプロバイダーの1つはモンサントで、そのビッグデータプラットフォームはIntegrated Farming Systemsと呼ばれています。 データがアルゴリズムによってコンパイルされ、処理された後、Kip Tomや他の従業員が農場の内容を把握するために使用するWebアプリケーションまたはモバイルアプリケーションに表示されます。
数字による植え付けと収穫
上記のホワイトボードの右側にあるサードパーティベンダーに注意してください。 また、特に収穫期には、ビッグデータと農業の融合から利益を得ます。 これは私たちのほとんどの都市型には明らかではないかもしれませんが、ミネソタ州のATPであるConservis Corporationの創設者兼CEOであるPatrick Christieは、農家の年間収入は収穫時に決定できると説明しました。
とは言うものの、農民が畑の紙作物の重量と貯蔵施設からの紙の領収書に依存することは珍しくありません。これらはすべてスプレッドシートに入力する必要があります。 Conservisはそのプロセス全体を自動化します。 「データ入力を自動化することで、人的ミスが減り、農民は畑からエレベーターの販売まで、そしてその間のあらゆるポイントを即座に把握できます」とChristie氏は説明しました。
1つの例は、Conservisがモバイルテクノロジーを使用して、紙の収穫重量をデジタルデータに置き換える方法です。 左のスクリーンショットは、トウモロコシでいっぱいの穀物カートに関するすべての情報を表示しています。 各穀物カートには、スケールとBluetoothトランスミッターが含まれています。
範囲内にある場合、ユーザーはアプリのBluetoothシンボルにタッチすると、重量がアプリケーションに送信され、[正味重量]ボックスに表示されます。 次に、他の識別情報と一緒に重みがConservisの農家のデータベースに追加されます。
これ以上の紙のチケットは失われず、農民はフィールドでの厳しい一日の後にこれらの情報をすべて入力する必要がなくなりました。
コンプライアンスの証明
Western Growers Organizationの社長であるTom Nassifは、「なぜビッグデータなのか？それは生産者と産業に大きな利益をもたらす」という記事で、ビッグデータのもう一つの利点を農家に説明しました。 農民は多数の規制機関によって監査されており、それぞれの規制機関は、農民の業務を非遵守として閉鎖する能力を持っています。
「規制当局に、あなたは「思いやりのある生産者であり、影響を最小限に抑えながら同時により多くの食物を生産するためにできる限りのことをする」と言っているだけでは不十分です」とナシフは書いています。 「その声明を裏付ける定量的な文書を用意して、規制当局や顧客があなたの業務についての知識を持ち、それを改善に活用できるようにしなければなりません。」
農業とビッグデータに関するいくつかの懸念
テクノロジーとビッグデータ分析が農家にどのように役立つかは簡単にわかります。 ただし、agテクノロジーとビッグデータの融合が単一作物の農業を促進するという懸念があります。 農家は、母なる自然の助言に従って、長年にわたって多様な作物を植えてきました。 ただし、非常に限られた種類の作物が選択され、植えられた作付面積が可能な限り大きい場合、ビッグデータテクノロジーの採用が最適に機能し、最高の投資収益率を提供します。
別の懸念：農業技術者やビッグデータが農家に示唆する道は、投資収益率を高めるために「成長しやすい」および「販売しやすい」作物を植えることです。 ただし、これも多様性を制限します。
ビッグデータは農家の生活を変える
キップ・トムはNYTのハーディに、農業とビッグデータの組み合わせがすべてを変えたと語った。 技術は収益に役立ちますが、農家に自分の考えを尋ねると、多くの人が個人的な生活がどれだけ改善したかが最大のメリットだと言うでしょう。 トムは、「以前は馬力、肥料、勤勉で農業をしていました。今日、私たちは賢く農業をしています。」
