I dati riportati in questo articolo sono stati estratti da una più ampia ricerca pubblicata dall’Osservatorio Smart Agri Food, pubblicata nell’aprile 2020.
Cosa sono i BigData?
Il termine BigData deriva dall’inglese e come si potrà intuire significa “Grandi Dati” e rappresenta un sistema complesso di dati raccolti, conservati ed elaborati per diversi scopi.
In agricoltura vengono utilizzati per la conoscenza approfondita, il monitoraggio e l’implementazione dei processi produttivi e di vendita.
I BigData sono il motore di tutte le soluzioni tecnologiche utilizzate attualmente in agricoltura, sono alla base di soluzioni come l’Agricoltura di Precisione e l’Internet of Things (Internet delle cose) che utilizza oggetti e processi rendendoli tra loro connessi tramite rete internet e capaci di scambiarsi informazioni.
Sono rappresentati da informazioni raccolte spesso puntualmente e che permettono al dato stesso una precisione molto accurata; ma, rappresentando un volume enorme di dati, per un loro utilizzo funzionale si dovranno utilizzare strumenti di analisi chiamati BigData Analytics.
Tra i numerosi dati raccolti, ne sono un esempio quelli climatici provenienti dalle stazioni meteorologiche e i dati di campo relativi alle coltivazioni, raccolti da sensoristica statica o mobile su macchine agricole.
L’Osservatorio SmartAgrifood ha raccolto le informazioni necessarie a tracciare il percorso di queste informazioni dall’origine all’enduser, ossia a chi utilizzerà il dato finale per operare delle decisioni, semplificare i processi e velocizzare le operazioni produttive.
Tracciabilità dei dati e vari utilizzi
Riportando un esempio dell’Osservatorio “…Si consideri che solo un trattore, in un anno, genera mediamente 1 Terabyte di dati: solo in Italia significa almeno 1 milione di Gigabyte all’anno generati dai mezzi in campo, a cui vanno aggiunti dati ambientali, da allevamenti, ecc.
Il tema chiave è quello dell’integrazione: il dato di per sé ha un valore nullo, se non si ha la capacità di valutarlo in relazione agli altri (ad esempio, si pensi che solo il 2% delle soluzioni offerte in Italia alle aziende agricole abilita l’integrazione del parco macchine). Occorre cioè che i dati, ovvero le singole osservazioni empiriche, diventino informazioni, ottenibili quando i dati raccolti sono elaborati e integrati al fine di supportare concretamente delle decisioni”.
Come riportato dall’Osservatorio, per quanto riguarda ad esempio la tracciabilità alimentare, sul mercato italiano esistono sia soluzioni “tradizionali”, con raccolta manuale dei dati e conservazione tramite software dedicati, e soluzioni più innovative. Queste ultime sono rappresentate principalmente da piattaforme Blockchain per il 43% (+111% rispetto al 2018) e, tra le succitate, da soluzioni di DataAnalytics per il 34% e da soluzioni di InternetofThings per il 30%, queste ultime in crescita del 63% rispetto al 2018.
La tecnologia Blockchain(catena di blocchi)è un sistema di raccolta, aggiornamento, condivisione e gestione distribuita di dati che ne permette un miglior utilizzo.
La ricerca riporta che nel 60% dei progetti analizzati le aziende rendono disponibile al cliente le informazioni relative ai processi o ai prodotti, principalmente tramite soluzioni come QRcode e Mobileapp.
Nel 40% dei casi viene utilizzata per migliorare i processi di supplychain, ossia il sistema dei processi produttivi. Il 21% è orientato verso il miglioramento della sostenibilità ambientale e sociale e solo il 15% è dedicato alla sicurezza alimentare.
Big data ed agricoltura, numeri per una maggior efficienza in campo
Lo SmartAgriFood rappresenta un concetto di evoluzione dell’agricoltura verso soluzioni digitali utili ad una semplificazione e velocizzazione dei processi produttivi.
L’Osservatorio ha analizzato circa 1500 startup internazionali, selezionandone 700 fondate dal 2013 e finanziate, orientate all’innovazione tecnologica e digitale nel settore agricolo e agroalimentare.
Tra queste, il 70% opera nell’ambito dell’e-Commercee circa il 20% nell’Agricoltura 4.0.
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In questo ultimo ambito i dati e le tecnologie abilitanti ne rappresentano l’architettura, infatti il dato, strutturato o non strutturato, non avrebbe funzionalità se non abilitato da tecnologie specifiche ed orientate a particolari ambiti.
Le tecnologie abilitanti scelte maggiormente dalle startupsono i dati e gli advanced analytics, al 74%, e l’Internet of Things, al 48%. Come accennato, di rilievo risulta essere l’accesso ai dati da parte dell’enduser, infatti l’utilizzo delle mobileapp si attesta al 25%.
I dati raccolti permettono l’abilitazione di soluzioni necessarie ad una ottimizzazione delle operazioni che vanno dalla programmazione dei cicli produttivi, passando alla gestione realtime delle coltivazioni ed arrivando alla semplificazione delle operazioni di raccolta e vendita.
Negli ultimi anni si sono sviluppati molti strumenti di supporto alle decisioni come il servizio di monitoraggio e previsione degli attacchi patogeni proposto da Elaisian che utilizza soluzioni high-tech per analizzare e prevenire i rischi nell’intero ciclo produttivo delle piante, garantire il monitoraggio e lo studio dei dati e delle informazioni, così da poter programmare interventi correttivi o migliorie.
Elaisian offre un servizio di prevenzione delle malattie per olivo e vite. Ogni dato viene elaborato secondo algoritmi specifici per singolo patogeno, basati su un database di studi agronomici, e calibrati in base alle condizioni climatiche e agli interventi eseguiti per singolo appezzamento. I clienti possono visualizzare tali informazioni tramite una WebApp dedicata e possono essere supportati nel processo decisionale dal team di Elaisian che offre consulenze dedicate per una miglior comprensione dei dati e delle informazioni trasmesse.
In questo modo Elaisian è in grado di utilizzare una elevata mole di dati per agire puntualmente, con l’obiettivo di ridurre i costi aziendali per prodotti ed interventi eseguiti, riducendo quindi gli impatti ambientali, ed aumentando la produttività sia in termini qualitativi che quantitativi.
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