Жажда данных: для чего агросектору нужны Big Data

Использование больших данных – Big Data – в сельском хозяйстве позволит аграриям увеличить урожай.

Большие данные — то есть Big Data — в основном рассматривают для решения бизнес-задач. В разговорах о коммерции легко потерять из виду тот факт, что новые технологии отлично подходят для сбора данных в аграрной сфере.

Сельское хозяйство отстает от коммерческого сектора и только начинает применять IT-решения. Все дело в том, что отрасль традиционно никогда не полагалась на новейшие разработки. Но ситуация меняется.

Фермеры покупают современные комбайны и видят, что в них есть множество функций. Например, GPS-навигация или сенсоры высадки семян. С их помощью фермер начинает тщательнее следить за тем, что происходит на его поле. А затем может научиться использовать новые функции сбора данных для повышения продуктивности.

Можно собирать информацию о поливе и влажности почвы, чтобы просчитать оптимальную схему орошения или необходимое количество удобрений. Вычислить лучший маршрут движения техники и сэкономить топливо.

Это выгодно. Но чтобы достичь результатов, придется научиться работать с современной техникой и обрабатывать массивы данных — Big Data.

Что это вообще такое?

Big Data — это не какой-то конкретный рубеж в объеме, после которого данные переходят в раздел больших. Большие объемы информации существовали и раньше. Big Data — это не данные сами по себе, а набор стратегий для анализа, которые позволяют извлечь выгоду от обладания ими.

Традиционные технологии могут работать с большими данными, но чем больше объем информации, тем медленнее программы с ней справляются. Поэтому для сбора и обработки больших данных нужны две вещи: распределить процесс и настроить раздельное сохранение полученной информации.

В природе технологии Big Data есть три характеристики:

• объем данных;
• скорость их накопления и обработки;
• разнообразие информации.

Сама по себе собранная информация пользу не принесет. Выгода придет только после правильной сортировки и последующего анализа информации. Это позволяет найти скрытые закономерности, в итоге увеличить продуктивность.

Зачем "большие данные" агросектору?

Бостонская консалтинговая группа и AgFunder опросили полсотни управленцев международных агрокомпаний и специалистов по инвестициям в агротехнологии из венчурных компаний. Опрос касался приоритетов для инвестиций. Первая пятерка выглядит так:

1. большие массивы данных (big data) и аналитика;
2. безопасность и трассируемость (отслеживание) продуктов питания;
3. биотехнологии;
4. аппаратные средства для оптимизации;
5. сенсоры и средства связи.

По мнению опрошенных все перечисленные технологии смогут развиваться с огромной скоростью. Так как сейчас люди обладают возможностями, которые не существовали 10 лет назад: доступом к интернету, смартфонам, планшетам, облачным хранилищам и дронам.

Роберт Моррис, гендиректор американской компании TerrAvion, которая специализируется на аэрофотосъемке и анализе данных, считает, что работа с Big Data станет мейнстримом в агросфере.

Это больше не инструмент для увлеченных технологиями первопроходцев, а работающий инструмент. Вскоре Big Data станет обычным явлением, считает Роберт Моррис.

Big Data заинтересовались аграриями

Изображение: invoke.pt

Генеральный директор TerrAvion Роберт Моррис считает, что фермеры могли бы собирать и, что главное, использовать больше данных. Но этого пока не происходит, потому что они не умеют собирать информацию и ее систематизировать.

Когда фермер начинает работать с массивами данных, стоит начать с постановки конкретного вопроса: какую проблему нужно решить? То есть не спрашивать, как увеличить урожай, а конкретизировать. Например, как оптимизировать количество удобрений для поля?

Иначе фермеры просто утонут в данных и не получат никакой выгоды от проделанной работы.

Большие данные стали главным ключом к точному земледелия. Участники агробизнеса начали использовать все ресурсы в своем распоряжении, чтобы максимизировать урожаи.

Аграрии заинтересовались Big Data

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.

Управлять данными сможет каждый

Изображение: towardsdatascience.com

Программы 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.

Каждый союз несчастен по-своему. Агросектор и Big Data не исключение

Совершенству нет предела. Как и возможностям что-либо улучшить в агросекторе. Поэтому число компаний, которые дают решения фермерских проблем постоянно растет. Вместе с тем растут вызовы, которые связаны с развитием индустрии.

Один из них: как адаптировать и сделать собранные данные полезными для целевой аудитории.

Но компании должны убедить фермеров попробовать их продукт и сделать так, чтобы он понравился аудитории. Для этого программы должны быть понятными в пользовании и предлагать решения, которые явно покажут выгоду для фермера. Он должен понимать, что вложения окупятся.

Технически-продвинутые фермеры захотят сложные и эффективные системы. Другим нужно базовое и простое приложение. Поэтому для компаний возникает вопрос: какой подход избрать, чтобы вместить в программу максимум свойств, при этом подходить для большого спектра пользователей?

Уровень услуги тоже важен. Сейчас в США ориентируются больше на агробизнес, чем на мелкого фермера. То есть компании по работе с большими данными ориентируются на модель B2B — бизнес для бизнеса.

Как быть выгодным в нише фермеров, у которых нет устройств на полях? Или тем, кто проживает в регионе без существующих баз данных? Это также задача для бизнеса.

Еще клиентов беспокоит защищенность данных, что тормозит развитие индустрии. Требуется четкое законодательство, которое будет регулировать приватности собранных данных, их обмен и анализ. Без ответственности сложно быть уверенным, что данные не использует кто-то другой.

Как с "большими данными" работают в США. Есть проблемы

Изображение: accenture.com

Представляем пример 8 американских компаний, которые работают с большими данными в сельском хозяйстве.

The Climate Corporation

Производит технику и программы для точного земледелия . Использует как открытые базы, так и собранные данные с полей. Через приложение можно получить реальную картину и сравнить ее с показателями за прошлые сезоны. Данные касаются состояния почвы, урожая, погоды.

Цель компании — перевести в цифровой формат все, что происходит на поле. Но тут возникает проблема. На чем сфокусировать свои усилия в первую очередь?

Когда фермер планирует следующий посевной сезон или собирает урожай, приложение определяет несколько важных задач, которые ему предстоит решить. Теперь задача компании: научить программу расставлять приоритеты.

AWhere

Анализирует данные и предоставляет информацию о выращиваемом продукте. Это помогает управлять рисками и видеть спекуляции на рынке.

Системы прогнозируют тенденции цен, угрозы для культур и урожайность на региональном и глобальном уровне. То есть дает экспертизу в агросекторе.

Вызов, который стоит перед компанией: как можно быстрее обрабатывать и давать точные данные своим пользователям.

FarmLogs

Они предоставляют аналитику и удобные приложения для планирования и оптимизации работы на ферме.

Среди сервисов компании: иллюстрация состояния посевов на поле, влажности и удобренности почвы.

Системы передают данные о погоде и активности солнца для дополнительного анализа.

Компания разработала приложения, которые на основании показателей предыдущих годов вычисляют, какие растения лучше высаживать и сколько потребуется удобрений. Можно даже планировать прибыль от урожая.

OnFarm

Также выпускают программы управления фермой. Приложение собирает и анализирует данные из различных источников. Отображает их в панелях приложения и превращает в готовые решения.

Компания считает своим достоинством, что хранит данные на централизованной площадке. Так ничего не потеряется в расчетах. Приложение использует доски управления для просмотра информации.

К системе подключаются все устройства на ферме, ими можно дистанционно управлять. Там же в нем есть календарь, где программируются события по обработке поля согласно плану.

FarmersEdge

Производит устройства для сбора данных с поля и приложения для их обработки. У фирмы есть отличительная черта. Она работает сразу по трем направлениям: агрономия, оборудование и программное обеспечение.

Farmers Edge предоставляет современную технику, программное обеспечение и агрономическую поддержку. Компания предлагает сопровождение клиента от А до Я.

Agribotix

Обрабатывают данные, собранные дронами. Причем не только своими, но и дронами фермеров. А затем программой анализируют информацию в облачном хранилище.

Сервисом пользуются фермеры, агрономы, диллеры и консультанты по выращиванию.

AgDNA

Работают с лицензионными соглашениями производителей тракторов – John Deere, Case New Holland, and AGCO. Компания предоставляет услугу для крупных дилеров агротехники. Они подписывают соглашение о лицензировании данных с производителем. А дилер может предложить систему, которая интегрируется с другими машинами на ферме. То есть подключают фирменную технику под существующие приложения.

Данные нужно собирать "без швов", уверено руководство компании. Есть слишком много разрозненных решений – узких вертикалей нишевых продуктов, но производитель не хочет иметь дело с 20 различными приложениями и наборами данных, поскольку по большей части ни одна из них не взаимодействует друг с другом.

Conservis

Компания создала базу химических веществ. Фермеры смогут войти в систему, увидеть там список химикатов и инструкцию к ним. В ней указано: когда выходить в поле после распрыскивания, как распрыскивать химикат и какие должны быть погодные условия до и после процесса.

Процесс позволяет фермерам не искать информацию в разных источниках, а сразу проанализировать данные на одной площадке. Система объединяет данные в полезное руководство.

Решения от Украины

Украинские стартапы активно включаются в гонку IT-разработок в сельском хозяйстве. Это можно считать закономерностью, поскольку Украина имеет наибольшие конкурентные преимущества в IT-технологиях и агросекторе.

Вот несколько примеров.

Skok Agro — украинский стартап, который выпускает измерительные приборы для аграриев, данные с которых автоматически переводятся в цифровой формат. Изначально проект назывался AgroMonitor и специализировался на создании датчиков влажности грунта. Сейчас компания занимается мониторингом и анализом различных данных с полей, продажей измерительных приборов и разработкой устройств по заказу для крупных агрохолдингов.

Примеры устройств:

• Агростанции — анализирует запас влаги в грунте и температуру каждые сутки. Данные сохраняются, их можно просмотреть в любое время. Для более точного сбора данных есть влагомер и измеритель температуры.
• Анемометр — измеритель скорости ветра, который в онлайн-режиме мониторит скорость ветра на самоходных опрыскивателях.
• Плотномер с помощью которого можно определить: есть ли уплотнения в почве, насколько они серьезны и какова их глубина. По собранным данным можно просчитать глубину оптимальной обработки поля и найти решение для устранения проблемы уплотнения.

Другой украинский стартап Forland — собирает статистику с полей: какие культуры выращиваются, сколько ресурсов и техники нужно для поля, какая была погода за сезон и какой был урожай. По мере сбора новых данных можно выявлять неочевидные закономерности.

В марте 2017 на Всеукраинском хакатоне аграрных инноваций второе место занял проект обработки данных AllFields.gov.ua. Проект предполагает разработку карты полей Украины. Это база данных сельхозземель на основе спутниковых снимков. Информация показывает севооборот, стоимость аренды, кто был владельцем земли и кто ее использовал.

Реализация проекта позволит каждому землепользователю или инвестору просмотреть сводку с участка за нужный период. Это особенно полезно для дистрибьюторов, которые увидят, куда поставлять нужные семена и технику.

AgriEye — еще один украинский стартап, который работает над технологией сбора и обработки данных. Команда стремиться разработать проект дистанционного зондирования территорий и создать систему, которая будет анализировать данные и даже самостоятельно принимать нужные решения.

Систему планируют настроить так, чтобы весь процесс от сбора до выдачи готового решения был автоматизирован. Он будет включать: мониторинг данных с полей, слежение за работой техники, ввод информации в облачные хранилища, где искусственный интеллект обработает базу и выдаст результат анализа. По словам разработчиков, процесс может сэкономить до 30% расходов в сезон.

Проект ориентируется на рынки Южной Америки, США, Европы и Австралии, а именно среднего размера агрохозяйства с земельным банком от 5000 га. И хочет за несколько лет занять 20% рынка IT-решений для агросектора.