Big Data in der Landwirtschaft – Perspektiven eines Datendienstleisters

Q4 Agricultural and Biological Sciences
Landtechnik Pub Date : 2016-01-26 DOI:10.15150/LT.2016.3117
M. Kunisch
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Abstract

Das Thema Big Data ist allgegenwartig und auch fur die Landwirtschaft von hochster Aktualitat. So ist die Zahl der Veranstaltungen, die sich um dieses Thema ranken, sprunghaft in die Hohe geschnellt. Zunachst stellt sich die Frage, was sich hinter Big Data verbirgt und welche Rolle Big Data heute in der Landwirtschaft spielt: Big Data bezeichnet Datenmengen, die zu gros oder zu komplex sind oder sich zu schnell andern, um sie manuell oder mit klassischen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. Dementsprechend setzt man fur Big-Data-Analysen eigens entwickelte Methoden der Datenspeicherung und -auswertung ein. Big Data wird anhand von vier Kriterien, die auch als die vier „V“ bezeichnet werden, charakterisiert: Volume, Velocity, Variety und Veracity. ƒ Volume: Relevante Datenmengen beginnen im Terabyte-Bereich. Einzelbetriebliche Aufzeichnungen aus dem ISOBUS oder aus dem Stall liegen volumenmasig noch nicht im Bereich von Big Data. ƒ Velocity: Spielt in der Landwirtschaft derzeit eine untergeordnete Rolle. Bei der Fortentwicklung von Analysen von Pflanzenbestanden wahrend der Uberfahrt oder des Uberfluges oder von Telemetrie-Plattformen konnen kunftig aber hohere Verarbeitungsgeschwindigkeiten gefordert sein. ƒ Variety: Damit sind Daten in vielen verschiedenen Formaten und sehr unterschiedlichem Strukturierungsgrad gemeint. Dieses Kriterium kommt dann zum Tragen, wenn in der Landwirtschaft damit begonnen wird, vielfaltige Datenquellen zu nutzen, um komplexe Szenarien abzubilden. ƒ Veracity: Notwendigkeit, Daten zu verarbeiten, deren Aussagekraft nicht endgultig gesichert ist. Hier fehlen entsprechende Erfahrungswerte. Es ist zu erwarten, dass die Akzeptanz in der Landwirtschaft zumindest anfanglich vergleichsweise gering sein wird. Demnach ist die Landwirtschaft von heute nur bedingt ein Einsatzgebiet fur Big-Data-Technologien. Haufig wird Big Data in einem Atemzug oder gar synonym mit Entwicklungen genannt, die unter dem Begriff „Digitalisierung der Landwirtschaft“ zusammengefasst werden konnen. Dahinter verbergen sich Entwicklungen der Automatisierung und Robotik einerseits sowie des Datenaustauschs und der Vernetzung andererseits. Auch wenn die Digitalisierung boomt und aktuell mehr denn je neue Dienstleistungen rund um Daten angeboten werden: der Zusammenhang mit Big Data ist nicht zwingend. Allerdings bleibt festzuhalten, dass bei Fortschreibung der genannten Entwicklungen uber die nachsten Jahre auch in der Landwirtschaft ein Datenfundus entsteht, der sich fur die Auswertung mit Big-Data-Methoden nahezu aufdrangt. Die Landwirtschaft ist eine sehr komplexe, multifaktoriell beeinflusste Produktionslandschaft, die zu einem grosen Teil unter freiem Himmel wirtschaftet und Dr. Martin Kunisch
农业的大数据,一个服务部门的观点
得到了老数据的当前和最高贵农业的更新。事实上,接连举行的宗教活动激增,令人震惊。有一个问题是大数据背后隐藏着什么,以及大数据在今天的农业中所起的作用:大数据指的数据规模大,或太复杂,或太快,不足以手动计算或采用传统计算方法。于是,“大数据分析”就利用专门设计的数据储存和分析方法。大数据由四种标准作为评价,也称四种“V”:Volume、Velocity、Variety和Veracity。ƒVolume:相关数据开始. 1tb将所有的特征供给和满足,ƒ极速:.目前农业金融的重要由于对植物自由度的研究,潮水过、泛滥和远程平台都不能在狂热的环境下发展。ƒ综艺:这一数据是数据在许多不同形式和不同Strukturierungsgrad指.当农业中得到多次出错的来源时,此标准就起了作用。ƒVeracity:需要数据的时候,其意义不endgultig安全无虞为止.这里还缺乏一些经验值预计农业生产的接受度至少开始相对下降。因此当今的农业只是应用于haufger甚至是大数据的同义词,尽管这些数据被称为“农业数字化数字化”。这一方面是自动化和机器人的发展,另一方面是数据的共享和连通。尽管数字化和前所未有的向数据提供新服务日渐盛行,但与大数据的关联并不是强制的。但有一点仍然是,在老方一词的老方一词中,近几年来在农业部门也出现了数据。农业是一个十分复杂的,受多种因素影响的生产面貌。这景观影响的范围很大,可名叫马丁·科尼许博士
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Landtechnik
Landtechnik Agricultural and Biological Sciences-Agronomy and Crop Science
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