ПРЕДИКТИВНАЯ «BIG DATA» АНАЛИТИКА В ПРОЦЕССЕ МОНИТОРИНГА ЗЕРНОВОГО ПОЛЯ
Рубрики: AGRICULTURAL ECONOMICS AND POLICIES
Авторы:
1.
ФГБОУ ВО «Кубанский государственный университет»
Тип:
Статья
Номер статьи:
Статус:
Опубликован
Получено:
06.12.2023
Одобрено:
15.12.2023
Опубликовано:
25.12.2023
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
большие данные, зерновое производство, зерновое поле, фитосанитарный мониторинг
Аннотация (русский):
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.
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.
Ключевые слова:
большие данные, зерновое производство, зерновое поле, фитосанитарный мониторинг
большие данные, зерновое производство, зерновое поле, фитосанитарный мониторинг
