ПРЕДИКТИВНАЯ «BIG DATA» АНАЛИТИКА В ПРОЦЕССЕ МОНИТОРИНГА ЗЕРНОВОГО ПОЛЯ

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

PDF
Опубликован ноя 21, 2023

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Игорь Владимирович Ариничев
ФГБОУ ВО «Кубанский государственный университет»

Аннотация

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.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Выпуск
Том 65 № 6 (2023): INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL
Раздел
Agro-industry

Литература

1. Sustainable Development Goals // Rezhim dostupa: https://www.un.org/sustainabledevelopment/
2. Postanovlenie Pravitel'stva Rossiiskoi Federatsii ot 13.05.2022 g. № 872 «O vnesenii izmenenii v postanovlenie Pravitel'stva Rossiiskoi Federatsii ot 25 avgusta 2017 g. № 996 // Rezhim dostupa: http://government.ru/docs/all/141182/
3. Alekhin V.T., Mikhina N.G., Mikhailikova V.V. Nuzhny li EHPV segodnya? // FGBU Rossel'khoznadzor 28.10.2016. Rezhim dostupa: https://rosselhoscenter.ru/
4. Ehffektivnye otechestvennye praktiki na baze tekhnologii iskusstvennogo intellekta v sel'skom khozyaistve (2023). Analiticheskii otchet. ‒ ANO «Tsifrovaya ehkonomikA». Rezhim dostupa: https://d-economy.ru/research/ (data obrashcheniya: 22.09.2023).
5. Natsional'naya programma «Tsifrovaya ehkonomika Rossiiskoi FederatsiI», utverzhdennaya protokolom zasedaniya prezidiuma Soveta pri Prezidente Rossiiskoi Federatsii po strategicheskomu razvitiyu i natsional'nym proektam ot 4 iyunya 2019 g. № 7. // Rezhim dostupa: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_328854/
6. Vedomstvennyi proekt «Tsifrovoe sel'skoe khozyaistvO»: ofitsial'noe izdanie. – M.: FGBNU «RosinformagroteKH», 2019. – 48 s.
7. Rasporyazhenie Pravitel'stva Rossiiskoi Federatsii ot 10.08.2019 № 1796 – r «Ob utverzhdenii Dolgosrochnoi strategii razvitiya zernovogo kompleksa Rossiiskoi Federatsii do 2035 godA» // Rezhim dostupa: http://government.ru/docs/37668/
8. Hadi H. J., Shnain A. H., Hadishaheed S., Ahmad A. H. Big Data and Five V’S Characteristics,” International Journal of Advannces in Electronics and Computer Science, no. 2, pp. 2393–2835, 2015.
9. Lynch C. How do your data grow? Nature 455, 28–29 (2008). https://doi.org/10.1038/455028a