کلان‌داده در کشاورزی: روندها، چالش‌ها، راه‌حل‌ها

در چنین بستری، تحلیل کلان‌داده به‌عنوان ابزاری تحول‌آفرین مطرح می‌شود. استفاده از داده‌های عظیم می‌تواند از طریق افزایش دقت پیش‌بینی و بهبود بهره‌وری عملیاتی، بسیاری از مشکلات را حل کند. با این حال، برای اجرای موفق این فناوری، چند پرسش اساسی باید پاسخ داده شوند:

1. مزایای دقیق کلان‌داده در کشاورزی چیست؟ درک این مزایا برای اتخاذ تصمیمات آگاهانه در خصوص به‌کارگیری این فناوری در عملیات روزمره بسیار حیاتی است.
2. چالش‌های کلیدی در پذیرش تحلیل کلان‌داده در صنعت کشاورزی کدام‌اند؟ شناسایی زودهنگام موانع بالقوه می‌تواند به تدوین راهبردهایی برای غلبه بر آن‌ها کمک کند و انتقالی روان‌تر را تضمین نماید.
3. چگونه می‌توان این چالش‌ها را پشت سر گذاشت؟ طراحی راهکارهای عملی و مؤثر برای مواجهه با این موانع، شرط اصلی پذیرش موفق و بهره‌برداری مؤثر از تحلیل کلان‌داده در این بخش است.

با ارائه پاسخ‌هایی روشن و جامع به این پرسش‌ها، می‌توان مسیر بهره‌گیری کامل صنعت کشاورزی از ظرفیت‌های تحلیل کلان‌داده و دگرگونی عملیات در این شرایط بحرانی را هموار کرد.

مزایای کلان‌داده و علم داده در کشاورزی

کلان‌داده و علم داده به‌تدریج به ستون فقرات کشاورزی مدرن تبدیل می‌شوند و مزایای فراوانی ارائه می‌دهند که بهینه‌سازی بهره‌وری و کارایی را ممکن می‌سازند:

• پیش‌بینی بهتر عملکرد و تولید: با تحلیل‌های پیش‌بینانه، کلان‌داده امکان پیش‌بینی دقیق‌تری از عملکرد و تولید محصول را فراهم می‌کند که به کشاورزان کمک می‌کند تا منابع خود را بهتر مدیریت کرده و بهره‌وری را به حداکثر برسانند.
• تسریع در تحویل محصولات: با تحلیل داده‌های لجستیک و زنجیره تأمین، ذی‌نفعان می‌توانند فرآیند تحویل کالا به مراکز توزیع و مصرف‌کنندگان را سرعت ببخشند و کارایی زنجیره تأمین را افزایش دهند.
• تصمیم‌گیری آنی: تحلیل کلان‌داده امکان تصمیم‌گیری آنی و ارسال هشدارهای فوری را فراهم می‌سازد، چرا که داده‌ها به‌طور مستمر از مزارع و تجهیزات جمع‌آوری و تحلیل می‌شوند. این امر مداخله فوری در مواقع ضروری را ممکن می‌کند و از زیان‌های احتمالی می‌کاهد.
• نگهداری پیش‌بینانه: علم داده می‌تواند احتمال خرابی تجهیزات را پیش‌بینی کرده و نگهداری پیشگیرانه را ممکن سازد. این رویکرد عمر مفید ماشین‌آلات را افزایش داده و از زمان‌های توقف غیرضروری جلوگیری می‌کند.
• کارایی انرژی: کلان‌داده کمک می‌کند تا مصرف انرژی بهینه شود. با استفاده از شاخص‌های هوشمند و قابلیت‌های تحلیلی، مصرف آب و برق به‌شدت کاهش یافته و کشاورزی پایدارتر می‌شود.
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: تصمیم‌گیری بر اساس داده‌های عملکرد تولید و کسب‌وکار، برنامه‌ریزی راهبردی و تخصیص منابع را بهبود می‌بخشد و سودآوری را افزایش می‌دهد.
• بهینه‌سازی شیوه‌های کشاورزی: کلان‌داده با شناسایی ارتباط بین شرایط مزرعه، وضعیت آب‌وهوا و داده‌های کالایی، زمینه را برای آبیاری، کوددهی و برداشت بهینه محصولات فراهم می‌سازد.
• پیش‌بینی تقاضا: با پیش‌بینی نیاز بازار به بذر، کود و خوراک دام، کلان‌داده به تأمین‌کنندگان کمک می‌کند تا برای افزایش ناگهانی تقاضا آماده باشند و عرضه‌ای پایدار داشته باشند.
• برنامه‌های نوآورانه قیمت‌گذاری: تحلیل کلان‌داده می‌تواند به طراحی برنامه‌های قیمت‌گذاری جدید منجر شود که عرضه و تقاضا را هماهنگ سازند، به‌ویژه در شرایطی که تقاضای محصولات به‌شدت به قیمت‌های کالایی وابسته است.
• کاهش ضایعات غذایی: تقریباً ۲۰ تا ۳۰ درصد از مواد غذایی در مراحل مختلف زنجیره تأمین به هدر می‌رود. کلان‌داده می‌تواند با کاهش این اتلاف، تا سال ۲۰۳۰ بین ۱۵۵ تا ۴۰۵ میلیارد دلار در سال صرفه‌جویی ایجاد کند.

صرفه‌جویی در هزینه و فرصت‌های تجاری

طبق پژوهشی از دانشگاه تافتس، شیوه‌های نوآورانه کشاورزی که با کمک کلان‌داده امکان‌پذیر می‌شوند، می‌توانند سالانه حدود ۲.۳ تریلیون دلار صرفه‌جویی و فرصت اقتصادی ایجاد کنند که از این میزان، ۲۵۰ میلیارد دلار مستقیماً به تحلیل داده و هوش مصنوعی اختصاص دارد.

مدیریت زنجیره تأمین

کلان‌داده با فراهم ساختن امکان ردیابی محصولات در سراسر زنجیره تأمین، مدیریت آن را بهبود می‌بخشد. در نتیجه، خرده‌فروشان، توزیع‌کنندگان و دیگر ذی‌نفعان می‌توانند محصولات و خدماتی متناسب‌تر با نیازهای بازار کشاورزی ارائه دهند.

بهترین شیوه‌ها در کاربرد کلان‌داده در کشاورزی

نظارت مستمر: کشاورزان نیازمند فناوری‌هایی هستند که نظارت مداوم بر پارامترهای حیاتی تأثیرگذار بر عملکرد و سودآوری را ممکن سازد. حسگرهای بی‌سیم و فناوری‌های نرخ متغیر، امکان پایش دمای هوا، شرایط اقلیمی، میزان نیترات، کیفیت خاک، سلامت گیاهان و شناسایی آفات و علف‌های هرز را فراهم می‌سازند.

منابع کلیدی داده در کشاورزی شامل موارد زیر هستند:

• داده‌های سنتی عملیاتی
• داده‌های حسگرهای مزرعه و تجهیزات کشاورزی
• داده‌های مالی و تجاری مرتبط با بازار کالاها
• داده‌های هواشناسی
• داده‌های ژنومیک حیوانات و گیاهان
• داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط پهپادها
• داده‌های ماهواره‌ای و مکانی‌مکانی

دقت داده‌ها را تضمین کنید: دقت داده‌های جمع‌آوری‌شده، امری حیاتی است. فناوری‌هایی مانند نقشه‌برداری هوایی، برداشت داده‌های میدانی، تشخیص وضعیت آب‌وهوایی و مواد شیمیایی باید بتوانند داده‌هایی دقیق برای تصمیم‌گیری هوشمندانه در اختیار کشاورزان بگذارند.

استفاده از خودکارسازی: افزایش خودکارسازی در کشت و پرورش دام نقش مهمی دارد. ابزارهای خودکار مانند ربات‌ها و پهپادها، کشاورزی دقیق و گردآوری مداوم داده‌ها را ممکن می‌سازند.

بهره‌برداری راهبردی از کلان‌داده در کسب‌وکارهای فناورانه کشاورزی

۱. تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) و برآورد بازگشت سرمایه (ROI)

اولین گام در استفاده از کلان‌داده در حوزه فناورانه کشاورزی، تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد و برآورد بازگشت سرمایه است. هدف این مرحله، ارزیابی امکان‌پذیری و سودآوری راهکارهای کلان‌داده برای کسب‌وکار کشاورزی شماست. «مرحله کشف» (Discovery Phase) به شما کمک می‌کند تا سناریوهای مختلف را بررسی کرده و مناسب‌ترین سامانه تحلیل کلان‌داده را برای نیازهای خود انتخاب کنید. این مرحله، خروجی‌های مورد نیاز برای آغاز مؤثر مرحله پیاده‌سازی را فراهم می‌سازد.

۲. تضمین مهندسی مؤثر کلان‌داده

موفقیت پروژه تحلیل کلان‌داده در حوزه فناوری‌های کشاورزی (AgriTech) به عناصر زیر وابسته است:

• منابع داده مناسب: منابع داده باید با دقت انتخاب شوند، زیرا ستون فقرات فرآیند تحلیل به شمار می‌آیند. از داده‌های هواشناسی گرفته تا داده‌های حسگرهای ماشین‌آلات کشاورزی، باید اطمینان حاصل کرد که این داده‌ها مرتبط، قابل اعتماد و جامع باشند.
• زیست‌بوم هماهنگ: ایجاد یک زیست‌بوم هماهنگ از پلتفرم‌هایی که داده‌ها را از صدها منبع مختلف گردآوری می‌کنند، ضروری است. این کار دیدگاهی یکپارچه از عملیات کشاورزی ارائه داده و به تصمیم‌گیری بهتر منجر می‌شود.
• پیش‌پردازش داده‌ها: باید تمرکز ویژه‌ای بر پاک‌سازی، تجمیع و آماده‌سازی داده‌ها داشت تا برای کاربرد خاص کسب‌وکار آماده شوند. این مرحله، داده‌های خام را به اطلاعات ارزشمند قابل‌تحلیل تبدیل می‌کند.
• مدل‌های علم داده یا یادگیری ماشین: در برخی موارد، به‌کارگیری مدل‌های علم داده یا یادگیری ماشین بر روی داده‌های پیش‌پردازش‌شده، امکان پیش‌بینی روندها را فراهم می‌سازد. این مدل‌ها می‌توانند چشم‌اندازهایی فراهم کرده و به کسب‌وکار شما مزیت رقابتی ببخشند.

چالش‌های توسعه کلان‌داده در کشاورزی

چالش اول: کیفیت پایین داده‌ها

موفقیت کلان‌داده در کشاورزی به دسترسی به داده‌های پاک، معتبر و کامل بستگی دارد. هرگونه ایراد یا ناسازگاری در مجموعه داده‌ها می‌تواند به نتایج نادرست منجر شده و تصمیم‌گیری‌های عملیاتی را به انحراف بکشاند.

راه‌حل:

برای حفظ کیفیت بالا در داده‌ها، رعایت نکات زیر توصیه می‌شود:

• انتخاب منابع داده قابل اعتماد و پایش مداوم داده‌ها برای حفظ یکپارچگی
• تمرکز بر آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌ها پیش از تحلیل
• ایجاد سامانه‌های بررسی خودکار برای تمام خطوط انتقال داده (data pipelines) به‌منظور حفظ دقت و انسجام داده‌ها
• پیاده‌سازی راهکارهای مدیریت داده و استقرار اصول حاکمیت داده‌ها (Data Governance)

چالش دوم: کمبود نیروی انسانی متخصص در کلان‌داده

دقت در پروژه‌های کلان‌داده مستلزم گردآوری، ساختاربندی و پاک‌سازی دقیق داده‌هاست. همین موضوع باعث افزایش نیاز به توسعه‌دهندگان متخصص در حوزه کلان‌داده شده است. به‌عنوان مثال، در آلمان بیش از ۳۰ هزار دانشمند داده و مهندس کلان‌داده مشغول به کار هستند، اما به‌دلیل تقاضای بالا، جذب استعدادهای برتر همچنان دشوار است.

راه‌حل:

بسیاری از شرکت‌های فناوری به دنبال جذب شرکای تحلیلی در کشورهای مختلف هستند. اروپای شرقی به‌ویژه در این زمینه جایگاه ممتازی دارد و کشورهایی مانند لهستان و اوکراین با بیش از ۱۵۰ هزار متخصص داده، گزینه‌هایی ایده‌آل به شمار می‌روند.

انتخاب متخصصان کلان‌داده

در هنگام برون‌سپاری پروژه‌های کلان‌داده، به موارد زیر توجه داشته باشید:

• منابع انسانی توانمند: کشوری را انتخاب کنید که از نظر تعداد و کیفیت نیروی متخصص در سطح بالا باشد.
• تأمین‌کننده متخصص: با شرکتی همکاری کنید که در زمینه مهندسی کلان‌داده، علم داده، یادگیری ماشین، هوش تجاری (BI)، رایانش ابری، DevOps و امنیت تخصص داشته باشد.
• مهارت‌های تخصصی: توسعه‌دهندگانی را انتخاب کنید که بر موارد زیر مسلط باشند:
• اکوسیستم Hadoop و Apache Spark برای ذخیره‌سازی و پردازش حجم بالای داده؛
• ابزارهای ابری مانند Snowflake، Amazon EMR، Cloud Composer، Google BigQuery، Azure Synapse، DataFactory، و Databricks؛
• پایگاه‌داده‌های SQL و NoSQL و ابزارهایی مانند RedShift، Hive و Athena؛
• توانایی نگهداری و بازنویسی کد MapReduce با فناوری‌های جدیدتر مانند Spark؛
• تسلط به زبان‌های برنامه‌نویسی Scala، Python و Java؛
• استفاده از Kubernetes برای ساخت خط لوله‌های CI/CD در کلان‌داده؛
• ابزارهای تحلیل آنی (Real-time) مانند Kafka، AWS Kinesis یا Apache Pulsar.

منبع: n-ix.com