INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL Международный агрокультурный журнал 2588-0209 102505 10.55186/2588-0209-2023-6-6-- Agricultural economics and policies AGRICULTURAL ECONOMICS AND POLICIES Agricultural economics and policies PREDICTIVE “BIG DATA” ANALYTICS IN THE PROCESS OF GRAIN FIELD MONITORING ПРЕДИКТИВНАЯ «BIG DATA» АНАЛИТИКА В ПРОЦЕССЕ МОНИТОРИНГА ЗЕРНОВОГО ПОЛЯ Ариничев И. В. Arinichev I. V. iarinichev@gmail.com ФГБОУ ВО «Кубанский государственный университет» ru Kuban State University ru 25 12 2023 25 12 2023 6 6 06 12 2023 15 12 2023 https://mshj.ru/en/nauka/article/102505/view

В статье исследуется роль предиктивной «Big Data» аналитики в сфере мониторинга зернового производства, имеющего стратегическое значение для обеспечения продовольственной безопасности и устойчивого развития сельского хозяйства. В работе подчеркивается, что предиктивная аналитика, основанная на анализе больших объемов данных, предоставляет мощный инструмент для точного и оперативного мониторинга процессов, связанных с производством зерна, позволяя в режиме реального времени диагностировать состояние растений, следить за качеством зерна и прогнозировать фитосанитарные условия, что дает аграриям возможность оперативно реагировать на любые изменения и проблемы, возникающие в производственном цикле. В статье также выявляются ряд серьезных препятствий, препятствующей успешной интеллектуализации процессов мониторинга. Среди них ограниченный доступ к высокоскоростному интернету на сельских территориях, дефицит специалистов, обладающих необходимыми цифровыми навыками, и отсутствие четкой методологии для работы с данными. Преодоление этих барьеров требует комплексного подхода, включая инвестиции в развитие инфраструктуры, образование и подготовку специалистов, а также создание системных методологий для эффективной работы с данными. В целом, работа позволяет лучше понять важность предиктивной «Big Data» аналитики в сельском хозяйстве и акцентирует внимание на вызовах и возможностях, с которыми сталкиваются производители зерна в процессе цифровой трансформации.

The article examines the role of predictive “Big Data” analytics in the field of monitoring grain production, which is of strategic importance for ensuring food security and sustainable development of agriculture. The work emphasizes that predictive analytics, based on the analysis of large volumes of data, provides a powerful tool for accurate and prompt monitoring of processes associated with grain production, allowing real-time diagnosis of plant condition, monitoring grain quality and predicting phytosanitary conditions, which gives farmers have the opportunity to quickly respond to any changes and problems that arise in the production cycle. The article also identifies a number of serious obstacles preventing the successful intellectualization of monitoring processes. These include limited access to high-speed Internet in rural areas, a shortage of specialists with the necessary digital skills, and a lack of clear methodology for working with data. Overcoming these barriers requires a comprehensive approach, including investments in infrastructure development, education and training of specialists, as well as the creation of systematic methodologies for working effectively with data. Overall, the work allows us to better understand the importance of predictive Big Data analytics in agriculture and focuses on the challenges and opportunities faced by grain producers in the process of digital transformation.

 большие данные зерновое производство зерновое поле фитосанитарный мониторинг .