Готова ли е България за внедряване и анализи на BigData в земеделието? Това е стратегически важен въпрос, който следва да бъде разглеждан експертно и задълбочено в следващите месеци, защото фактите днес говорят, че страната ни изостава в това направление, в сравнение с други държави на запад. И макар да сме едни от лидерите в сферата на IT технологиите и свързаността към високоскоростен интернет, темата за управлението на големи данни (BigData) в селското стопанство звучи непозната и неразбираеми дори за модерно мислещите мениджъри и инвеститори в агросектора.

Анализите и проектите за свързаност и отчитане на ползите (а също и рисковете) от BigData в никакъв случай не бива да бъдат облечени само във форма на усвояване на поредните европейски фондове в земеделието, а да бъдат разглеждани от гледна точка на ефективност и прилагане в ежедневието.

Селското стопанство, основано на данни (Big Data), ще промени цялата селскостопанска икономика
Прогнозите на експерти сочат, че световният пазар за аналитични инструменти в агросектора ще нарасне от 585 милиона долара през 2018 до 1,236 милиарда долара през 2023 - увеличение с повече от 110%. Какво стимулира търсенето?

Пазарът на уреди за прецизно земеделие и софтуер се разраства и все повече фермери ще внедряват решения, базирани на работа с данни, включително изкуствен интелект и дигитално обучение за способността им да съчетават информация от различни производствени дейности, да проследяват доставките, да оценяват риска и печалбата, да генерират предсказуеми модели и да увеличават добивите.

Представяме ви 4 начина, по които анализите на данни (BigData) вече трансформират селското стопанство:

1. Повишаване на производителността и иновациите:
Тъй като хранителните нужди в световен мащаб ще нараснат почти 2 пъти до 2050 г. (в случай, че няма глобален катаклизъм или големи природни бедствия), земеделските производители ще се наложи да използват данните и иновациите, за да подобрят производителността в отговор на нарастващото търсене на храни.

Земеделците, дори в България - вече получават данни от сензори за почвата, сензори за хлорофилно съдържание, данни от картиране и прибиране на реколтата при работа с GPS системи. Когато добавим към това ежедневният поток от метеорологични данни, а също движението, натоварването и състоянието на всяка от машините на полето, виждаме как земеделците, които прилагат технологии от сферата на прецизното земеделие, придобиват безпрецедентна до момента предвидимост и пълна дигитална картина за дейността в стопанството. Това дава възможност по-добре да се управляват основните разходи за торове, препарати за растителна защита, горива, а също използването на семена и начините на почвообработка да са по-прецизни и щадящи време и ресурси. 

Наличието на BigData в стопанствата може да улесни процесът на планиране и реализация на процесите по сеитба, торене, пръскане и прибиране на реколтата.

2. Управление на екологичните предизвикателства:
Изменението на климата и други екологични предизвикателства се нареждат сред най-големите заплахи за производителността в селското стопанство в глобален мащаб. Въпреки това стопанство, основано на данни, може да помогне на фермерите да се справят с промените в околната среда, като помагат за борбата с изменението на климата.
С прецизното земеделие фермерите могат непрекъснато да следят състоянието на културите, а прогнозният анализ може дори да предупреди фермерите за вероятни проблеми с вредители или болести. Използвайки тези данни земеделските стопани могат да се адаптират, за да преодолеят неблагоприятните събития и да намалят вредите за производителността и реколтата.  Благодарение на работата и интегрирането на системи с BigData, земеделците могат да оптимизират и използването на вода и електроенергия, а не само на константните разходи като семена, торове, препарати и горива.

3. Икономия на разходи и бизнес възможности:
Селското стопанство и по-широката световна икономика ще спечелят от земеделието, основано на работа с големи данни (BigData). Според учени от университета Tufts, по-интелигентните земеделски практики могат да генерират 2,3 трилиона долара в икономии на разходи и бизнес възможности годишно - и 250 милиарда долара от тези годишни спестявания могат да дойдат само от изкуствения интелект. Тези сериозни икономии могат да помогнат на фермерите да управляват по-добре риска и да се предпазят от капризите на вътрешния и световния пазар.

4. По-добро управление на веригата за доставки:
Земеделските производители ще имат по-лесен начин да проследят продуктите си по цялата верига на доставки, докато търговците на дребно, дистрибуторите и другите ключови заинтересовани страни ще бъдат по-добре подготвени да приспособят своите продуктови предложения и услуги в съответствие с нуждите на селскостопанския пазар.
Това е предимството на прецизното земеделие и аграрния сектор основан на работа с големи информационни данни: то не само прави земеделските производители по-интелигентни, но и по-продуктивни и по-ефективни. На път е да се преструктурира цялата селскостопанска икономика и да се помогне за стимулирането на по-екологично земеделие.

Щом всяко стопанство само по себе си генерира BigData, как държавата ще управлява и ще се намесва в тези масиви от данни?
Това е най-спорният въпрос сред агро анализаторите на запад и сред фермерите, които инвестират в специализирани софтуери и цялостни системи за прецизно земеделие.

Наскоро България закупи суперкомпютър, който има капацитет да обработва 4 млрд. информационни данни в секунда и ще работи 24 часа в денонощието. 

"Искаме да си върнем лидерството в сферата на иновациите, науката и високите технологии", каза еврокомисар Мария Габриел при представянето на суперкомпютъра, за който България е платила 12 млн. лв.

Знаем, че вече, макар и постепенно, повечето документи свързани с изплащането на субсидии, участието в европроекти и подаването на декларации се извършват по електронен път. При възможната в бъдеще интеграция на големите данни (BigData) от всяко стопанство на практика се поставя въпросът за контрол на данните, а именно:

• ще се знае кой с колко и какви машини работи
• ще се знае кой колко декара земя обработва 
• ще се знае кой колко торове употребява
• ще се знае кой колко препарати за растителна защита прилага
• ще се знае кой колко разходва за горива, семена и т.н.

Цялата тази информация може да бъде използвана за оптимизация на разходите и дейностите в стопанствата, но може и да бъде продавана на заинтересовани страни, като - дилъри на суровини и техника. 

И доколко аграрният сектор ще бъде неуязвим по отношение на конфиденциална и чувствителна търговска информация - за обеми на реколтата, качество на зърното, обработваеми площи, разходи и обеми в употребата на торове, препарати и семена..?

Ниската степен на IT образованост и липсата на минимални познания в сферата на кибер сигурността са сред основните спънки пред възможността за интеграция и оптимално ипозлване на предимствата от BigData в земеделието. Така например, проучване на специализираната компания АгроКонтрол, показва, че 85% от компютрите в агробизнес фирмите нямат професионални антивирусни програми; 92% от аграрните фирми нямат надежден бекъп на информацията; 98% от агро фирмите не използват облачни структури за съхранение на данни, а 78% от земеделските стопани никога не са чували термина "BigData" и не разбират какво означава. * данни от проучване на 1050 регистрирани ЗП и агрофирми в България, към края на 2018 по поръчка на Център за аграрно развитие.

И ако държавата тези дни показа как не може да опази данните на всички свои данъкоплатци, след хакерската атака срещу НАП, която се оказа най-голямото изтичане на данни в историята у нас, то какво можем да очакваме за управлението на огромните данни (BigData) от целия селскостопански сектор, тепърва ще видим... 

още по темата: 
Нова технология внедрява лицево разпознаване при крави във фермите

За първи път в България бяха показани сензорите Crop Xplorer и Soil Xplorer - част от пакета за прецизно земеделие AGXTEND