SCAN climate data to empower farmers
像農業這樣的傳統行業,可以從大數據和分析中,看到最大的效率提升和改進。因為數據革命就在這裡!
大數據和分析,有助於改善和改變,現代世界的眾多行業。這些技術最具影響力的,就是對營運和財務活動,提供詳細和即時的見解。在農業領域,這種事情正在上演。
例如,農民正在使用數據來計算收穫產量、肥料需求、成本節約,甚至確定未來作物的優化策略。
問題不在於這項技術能否會帶來好處——它確實能夠提供好處——而在於它是如何實現這一目標的。以下是農業大數據改善營運的五種方式。
1、監控自然趨勢
農業中的一個重要風險因素,是那些人類無法控制的。例如,害蟲和農作物疾病,以及像暴風雨或極端天氣,這樣的自然災害一樣,會毀掉整個收成。
在大數據出現之前,幾乎不可能預測這樣的事件。當然,有經驗的農民,也許能夠發現害蟲問題的徵兆,但到那時通常已經太晚了。
在大數據出現之前,幾乎不可能預測這樣的事件。當然,有經驗的農民,也許能夠發現害蟲問題的徵兆,但到那時通常已經太晚了。
大數據和物聯網監控技術,可以跟蹤這些事件,甚至可以完全預測它們。透過將過去和現在的數據輸入系統,並透過有效的算法提取見解,數據科學可以有效地預測事件,並提高未來的產量。這可以為農民和供應鏈,利益相關方節省大量資金,同時有助於促進分銷模式和供應。
大數據推動了現代技術,在該領域的融合。無人機可以用來飛越和評估田地模式,然後,可以對收集到的數據進行分析,以獲得有用的見解,例如,也許今年某一區域的土地侵蝕需要處理。
或者,物聯網感測器,可以遠端跟蹤和監控農田和植物。
2、高級供應跟蹤
在今天的農業中,農民通常要依靠特定的供應商或合作夥伴,例如,他們可能會將最近收穫的作物,送到當地雜貨店或連鎖超市。無論誰是農業合作夥伴,都不可能準確知道,一種特定作物的產量和收穫時間,再加上消費者需求的變化,可能會導致嚴重的供應問題。
大數據可以舒解供應鏈中,出現的一些問題,僅僅是因為它對每季的作物和收穫,提供了更多的監控。這不僅適用於種植這些作物的農民,也適用於供應鏈上的其他所有人,包括分銷商、包裝商、零售商等等。
這些數據可以真正幫助每個人,為當前的進展做好準備,無論這些進展包含的數量多於或少於預期。
大數據可以舒解供應鏈中,出現的一些問題,僅僅是因為它對每季的作物和收穫,提供了更多的監控。這不僅適用於種植這些作物的農民,也適用於供應鏈上的其他所有人,包括分銷商、包裝商、零售商等等。
這些數據可以真正幫助每個人,為當前的進展做好準備,無論這些進展包含的數量多於或少於預期。
3、風險評估
一般來說,管理和規劃團隊,通常受益於詳細的風險評估報告。到目前為止,這在農業領域是很難實現的。當然,可以根據經驗採取特定行動,而且也會產生明顯的效果,但數據驅動的風險評估提供的遠不止這些。
對於大數據,幾乎每個系統、決策或事件都可以在風險分析計劃中加以考慮。每一個錯誤或潛在的障礙都可以解釋,不僅要有適當的解決方案,還要有預期的結果清單。
農民可以確信,採取行動不會毀掉他們的全部作物。更重要的是,他們可以使用即時數據,來確保損害保持在最低限度。
農民可以確信,採取行動不會毀掉他們的全部作物。更重要的是,他們可以使用即時數據,來確保損害保持在最低限度。
4、理想作物和消費者期望
假設春天和初夏即將來臨,這是開始種植草莓的季節——與許多其他作物一起開始。在接下來的一年裡,對草莓的需求,遠遠低於前幾個季節。
農民不必將草莓填滿整個地塊,而是可以解釋需求下降的原因。當需求變高時,反過來也是如此。大數據使這一點達到了前所未有的高度。
農民可以準確地看到,他們在過去一年中生產了多少,這對客戶影響意味著什麼,這是如何影響供需關係的,甚至還可以知道,如何改善他們的營運。
例如,他們可以在需求較低的季節,減少作物種植,來減少浪費,以節省資金和土地來種植替代作物。
例如,他們可以在需求較低的季節,減少作物種植,來減少浪費,以節省資金和土地來種植替代作物。
5、數據驅動行業
大數據的另一個支持者,是系統與外部平台同步,以獲得大量數據和見解。它與整個技術的「互聯」和智慧連接在一起。
機器學習和算法工具,可以設計成,考慮任何數量的外部見解或資訊。農民可以使用預測建模技術,來計劃或採取相應的行動——考慮天氣模式、消費者需求和趨勢,甚至歷史行業事件。這些數據將有助於農業領域的人們,瞭解周圍世界如何影響他們的業務。
他們應該種什麼?什麼時候種?他們可以期待什麼收益?價格上漲了嗎?這對收益有何影響?
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