Industria del big data: las flores cerradas de la agricultura
Actualmente, big data se ha convertido rápidamente en una nueva generación de tecnologías de la información y formatos de servicios, y se ha convertido en un recurso estratégico nacional básico. La agricultura y las zonas rurales son una de las áreas importantes de producción y aplicación de big data, y los big data agrícolas y rurales se han convertido en un nuevo factor de recursos en la agricultura moderna.
En el actual patrón de desarrollo tecnológico y económico global, los datos se han convertido en una forma de productividad y competitividad. En la actualidad, big data se ha convertido rápidamente en una nueva generación de tecnologías de la información y formatos de servicios, y se ha convertido en un recurso estratégico básico para el país. La agricultura y las zonas rurales son una de las áreas importantes de producción y aplicación de big data, y los big data agrícolas y rurales se han convertido en un nuevo factor de recursos en la agricultura moderna.
En los últimos años, el big data agrícola se ha vuelto muy popular. Sin embargo, en comparación con otras industrias, la recopilación, publicación y aplicación de big data agrícolas y rurales todavía enfrenta varias dificultades que deben resolverse.
El big data agrícola de China aún no se ha formado.
El big data agrícola cubre una amplia gama de áreas y es especialmente grande y complejo. Se puede decir que es el big data más grande.
Según las características de la agricultura y la segmentación de toda la cadena de la industria agrícola, los big data agrícolas se pueden dividir en big data de recursos y entorno agrícola, big data de producción agrícola, big data de mercado agrícola y big data de gestión agrícola. datos. Desde una perspectiva industrial, los macrodatos agrícolas se pueden dividir en diferentes industrias, como plantación, insumos agrícolas y mejoramiento, y luego subdividirse en diferentes variedades y productos.
Li Daoliang, profesor de la Escuela de Ingeniería Eléctrica e Información, señaló en la Cumbre de la Industria de Big Data de China celebrada en mayo de este año que el big data agrícola proviene principalmente de cuatro aspectos: Internet de las cosas, datos bioinformáticos, datos ambientales y de recursos y estadísticas agrícolas. Desde el punto de vista de la aplicación, los big data agrícolas cubren principalmente cinco aspectos: el primero es la investigación básica, el segundo es la producción agrícola inteligente, el tercero es la predicción y logística del mercado de productos agrícolas, el cuarto es la calidad y seguridad de los productos agrícolas y el quinto es la integración de recursos agrícolas* **Disfrute y sirva la plataforma.
Li Daoliang le dijo al reportero de China Science News que hay dos tipos de big data en China, uno es microscópico, que proviene principalmente de empresas; el otro es macroscópico, que proviene de departamentos gubernamentales.
A medida que el estatus de recurso estratégico del big data se vuelve cada vez más prominente, muchas empresas del campo agrícola han hecho planes para profundizar en el big data e incluso transformarse a partir de él. El presidente de Monsanto China reveló en el primer semestre de este año que la dirección estratégica de Monsanto en los últimos años es la aplicación de la ciencia de datos en la agricultura. En 2014, Dabeinong Group propuso la estrategia "Smart Dabeinong" y lanzó "Tres redes y un teléfono". Se entiende que cuenta con decenas de miles de vendedores distribuidos por todo el país para registrar las condiciones de producción de las granjas porcinas, recopilar información de los clientes y actualizar datos continuamente.
Sin embargo, Li Daoliang también dijo que los macrodatos agrícolas de China “aún no se han formado”, ya sea a nivel gubernamental o empresarial.
“Este es el mayor problema en la actualidad”. Li Daoliang dijo a los periodistas que se trata de una situación a largo plazo que es difícil de cambiar en el corto plazo. "Esto está relacionado con nuestro descuido de la acumulación en el pasado, así como con nuestro mecanismo de investigación científica y el sistema de trabajo de los departamentos gubernamentales".
En 2013, Zhang Hecheng, entonces director del Departamento de Información Económica y de Mercado del Ministerio de Agricultura, escribió un artículo señalando que existe una gran brecha entre la recopilación, publicación y aplicación de datos de mi país y la decisión. Las necesidades de toma de decisiones y de recopilación y publicación de datos aún están en sus inicios. Existe una necesidad urgente de reforma a nivel institucional.
La razón fundamental es la falta de un sistema de datos completo.
“Hoy en día, las empresas agrícolas nacionales están involucradas conscientemente en big data, pero sólo hay un puñado de empresas que pueden hacerse cargo de toda la cadena industrial”, Li Xia, gerente del grupo de la industria ganadera de Shandong. Zhuochuang Consulting Group, dijo en una entrevista con China Science News ", dijo el periodista en una entrevista.
Presentó que, tomando como ejemplo el grupo de la industria ganadera, la creación de big data para toda la cadena industrial comienza desde la oferta y la demanda de materias primas para piensos, hasta los eslabones de cría y circulación, y luego hasta el Enlaces posteriores de sacrificio y procesamiento Realizar referencias y corroboración entre datos. "La mayor parte del big data que realizan muchas empresas se encuentra en campos con los que están familiarizadas y en los que son buenos", dijo Li Xia a los periodistas.
En opinión de Li Daoliang, lo más "candente" de Big Data en la actualidad es el establecimiento de una plataforma de Big Data en las empresas, que no sólo puede proporcionar una base para la toma de decisiones para la producción y operación empresarial, sino también También ayuda a controlar el derecho a hablar en datos. "Sólo las grandes empresas del sector pueden realmente formar y dominar big data".
En el Foro de la Cumbre de la Industria de Big Data de China, Li Daoliang resumió los problemas que enfrenta el big data de China: falta de big data agrícola, falta de acumulación a largo plazo de modelos de big data, integración insuficiente de big data y industria y falta de especificaciones de big data necesarias.
Li Daoliang dijo a China Science News que debido a la gestión segmentada y otras razones, los datos entre diferentes departamentos no se comparten, lo que resulta en una falta de big data agrícola. "Ahora, desde el nivel gubernamental, realmente queremos romper esta situación y lograr el disfrute de los recursos. Con el disfrute de los recursos, se pueden formar grandes datos y luego analizarlos".
Hablando de acumulación de datos, Li Xia también dijo: "La carga de trabajo de la recopilación de datos es muy grande y requiere detección, filtrado y actualización constantes. Los datos acumulados durante un largo período de tiempo son valiosos".
Un experto de la industria que lo hizo No quiero ser nombrado, dijo al periodista de "China Science News" que la demanda y el uso de big data en las industrias del mercado de China, especialmente en el campo agrícola, son mucho menores que en los países extranjeros. "En última instancia, todavía se necesita un sistema de datos sólido, de alta precisión y completo".
Es necesario llenar urgentemente la brecha de talento.
Hace aproximadamente medio mes, el Ministerio de Agricultura lanzó el segundo lote de programas piloto de alerta temprana y análisis de información agrícola para toda la cadena industrial, con el objetivo de establecer un equipo de alerta temprana y análisis de información agrícola para toda la cadena industrial. cadena industrial a través del piloto para formar una respuesta de análisis rápido, información Un patrón de trabajo que es integral en contenido y preciso en predicción y juicio.
El reportero conoció que actualmente el país tiene "muy escasez" y personal "poco profesional" en la recolección y análisis de información agrícola.
La Escuela de Administración de la Universidad de Ingeniería de Wuhan señaló claramente que el actual equipo de talentos en información agrícola tiene principalmente los siguientes problemas: una grave falta de talentos profesionales en información agrícola, un desequilibrio en la estructura del talento en información agrícola equipo, procesos de trabajo irregulares para las actividades de información agrícola y talentos de información agrícola El sistema de gestión salarial es imperfecto.
Li Xia utiliza "desconexión" para describir la situación actual de los talentos en campos relacionados. "Hay destacados expertos, académicos y analistas de información de alerta temprana a nivel nacional en la industria", explicó. "Pero si vamos más allá, no habrá más".
En opinión de Li Xia, quien ha estado en la primera línea de la recopilación y el análisis de información agrícola durante muchos años, la recopilación y el análisis de información deben ser "práctico" y, a través de visitas in situ, uno puede comprender verdaderamente las industrias y la industria relevantes. "Creo que el personal de recopilación y análisis de información debe estar familiarizado con los métodos, pero lo más importante para realizar este trabajo es la comprensión de la industria y los recursos acumulados en este campo", dijo Li Xia.
Además, Li Xia cree que se debe formar una buena estructura organizativa y un buen proceso de recaudación. "En pocas palabras, significa cómo recopilar, cuándo actualizar y cómo inspeccionar y supervisar. Esto requiere una serie de instalaciones de apoyo". Ming sugirió que la formación de talentos en información agrícola debería incorporarse al sistema de formación de materias. La educación superior de mi país para construir un sistema diversificado de formación de talentos en información agrícola.
Song Changqing, subdirector ejecutivo del Centro de Investigación de Big Data Agrícola de la Universidad Agrícola de Shandong, escribió una vez que, de acuerdo con el desarrollo de los big data agrícolas y las necesidades de las aplicaciones agrícolas modernas, la tecnología y las aplicaciones de big data agrícolas Se deben formular programas de formación de talentos orientados a establecer un equipo multidisciplinario de innovación colaborativa integrada.