Industria del big data: la flor sin abrir de la agricultura
Industria de big data: la flor cerrada 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 elemento de recurso de la agricultura moderna.
En el actual panorama 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 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 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.
Los big data agrícolas de mi país aún no se han formado
Los big data agrícolas que cubren una amplia gama de áreas son particularmente grandes y complejos, y se puede decir que son los big data más grandes.
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 gestión agrícola. grandes datos. Desde una perspectiva industrial, los macrodatos agrícolas se pueden dividir en diferentes industrias, como la agricultura, los insumos agrícolas y el mejoramiento, que también se pueden subdividir en diferentes variedades y productos.
Li Daoliang, profesor de la Escuela de Información e Ingeniería Eléctrica de la Universidad Agrícola de China, señaló en la Cumbre de la Industria de Big Data de China celebrada en mayo de este año que los big data agrícolas provienen principalmente de cuatro aspectos: Internet de las Cosas, datos de información biológica, y datos de recursos y medio ambiente, estadísticas agrícolas. Desde la perspectiva 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 Recursos agrícolas. Integrar una plataforma exclusiva de intercambio y servicio.
Li Daoliang le dijo al periodista de China Science News que actualmente existen dos categorías principales de big data en nuestro país: una es microscópica, que proviene principalmente de empresas; la otra es macroscópica, que proviene de departamentos gubernamentales.
A medida que el estatus de recurso estratégico de big data se vuelve cada vez más prominente, muchas empresas en el campo agrícola han hecho arreglos para cultivar profundamente big data, e incluso transformarse a partir de ellos. El presidente de Monsanto Company 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 una conexión". Se entiende que cuenta con decenas de miles de vendedores distribuidos por todo el país para registrar el estado de producción de las granjas porcinas y recopilar información de los clientes. para actualizar continuamente los datos.
Sin embargo, Li Daoliang también dijo que ya sea a nivel gubernamental o empresarial, los macrodatos agrícolas de China "aún no se han formado".
“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 poco tiempo. "Esto está relacionado con nuestra falta de énfasis en 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 Hehe, 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 las necesidades de toma de decisiones, y la recopilación y publicación de datos aún son insuficientes. Todavía está en su infancia y necesita ser reformado desde el nivel institucional.
La causa fundamental radica en la falta de un sistema de datos completo
“Ahora las empresas agrícolas nacionales están involucradas conscientemente en big data, pero solo hay un puñado de empresas que pueden tener en cuenta cuenta toda la cadena industrial ", dijo Shandong Zhuochuang Capital Li Xia, gerente del grupo industrial de cría de animales de Xunxun Group, en una entrevista con un periodista de China Science News.
Presentó que, tomando como ejemplo el grupo de la industria ganadera, desarrollar big data para toda la cadena industrial significa comenzar desde la oferta y la demanda de materias primas para piensos hasta los eslabones de cría y circulación, y luego a los enlaces de sacrificio y procesamiento posteriores se entrelazan para lograr la citación y el soporte entre los datos. "Muchas empresas utilizan big data en áreas que conocen y en las que son buenas", dijo Li Xia a los periodistas.
En opinión de Li Daoliang, el área más "candente" para big data actualmente es la de las empresas. La construcción de una plataforma de big data no sólo puede proporcionar una base para la toma de decisiones para la producción y operación empresarial, sino también ayudar a controlar la situación. 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 en nuestro país: falta de big data agrícola, falta de acumulación a largo plazo de modelos de big data, falta de integración de big data con industrias industriales, big data Falta de especificaciones necesarias.
Li Daoliang le dijo a un periodista de China Science News que debido a la gestión segmentaria y otras razones, los datos no se comparten entre varios departamentos, lo que resulta en una falta de big data agrícola. "Ahora, desde el nivel gubernamental, estamos trabajando arduamente para romper esta situación y lograr el máximo intercambio de recursos. Sólo compartiendo al máximo los recursos se pueden formar y analizar grandes datos".
Hablando En cuanto a la acumulación de datos, Li Xia también dijo: "La carga de trabajo de la recopilación de datos es muy grande y requiere análisis, análisis y actualización continuos. Los datos acumulados durante un largo período de tiempo son valiosos".
An Un experto de la industria que no quiso ser identificado le dijo a un periodista de China Science News que la demanda y el uso actuales del análisis de big data en las industrias del mercado de China, especialmente en el campo agrícola, es mucho menor que la de los países extranjeros. "En última instancia, todavía necesitamos un sistema de datos sólido, de alta precisión y completo".
Es necesario colmar urgentemente la brecha de talento
Hace aproximadamente medio mes, la El Ministerio de Agricultura emitió el "Segundo lote del Plan Piloto de Análisis de Información Agrícola y Alerta Temprana de Toda la Cadena Industrial" tiene como objetivo establecer un equipo de análisis de información agrícola y alerta temprana para toda la cadena industrial a través del piloto, y formar un equipo de trabajo. patrón con análisis y respuesta rápidos, contenido de información completo y predicción y juicio precisos.
El reportero conoció que actualmente el país tiene una "enorme brecha" de personal en la recolección y análisis de información agrícola y "no es profesional".
Ming Junren de la Escuela de Administración de la Universidad de Ingeniería de Wuhan señaló 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 sector agrícola equipo de talentos de información y flujos de trabajo de actividades de información agrícola no estándar. El sistema de gestión salarial para los talentos de información agrícola no es perfecto, etc.
Li Xia utiliza "desconexión" para describir el estado actual de los talentos en campos relacionados. "Hay destacados expertos, académicos y analistas de alerta temprana de información a nivel nacional en la industria", explicó, "pero no hay más si se va más allá".
Habiendo estado en el frente línea de recopilación y análisis de información agrícola durante muchos años Según Li Xia, la recopilación y el análisis de información deben ser "prácticos" y comprender verdaderamente las industrias e industrias relevantes a través de inspecciones in situ "Creo que la recopilación y el análisis de información. El personal debe estar familiarizado con el método, pero es más difícil hacer este trabajo. "Lo importante es la comprensión de la industria y los recursos acumulados en el campo", dijo Li Xia.
Además, Li Xia cree que es necesario formar una buena estructura organizativa y un buen proceso de recopilación. "En pocas palabras, cómo recopilar, cuándo actualizar, cómo inspeccionar y supervisar, todo lo cual requiere". una serie de instalaciones de apoyo."
Ming Junren sugirió que la formación de talentos en informatización agrícola debería incluirse en el sistema de formación disciplinaria de educación superior de mi país y que debería construirse un sistema de formación diversificado para 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, debemos formular un plan de capacitación. para la tecnología de big data agrícola y talentos de aplicación, y establecer un equipo de innovación colaborativa de integración multidisciplinaria.