L’utilizzo dei Big Data in agricoltura è sempre più considerato un elemento chiave per la gestione e la pianificazione delle operazioni aziendali in direzione del miglioramento dell’efficienza e della redditività delle imprese agricole. Nonostante i processi aziendali agricoli differiscano significativamente tra loro, la capacità di raccogliere, analizzare e impiegare i dati legati ai fattori produttivi permette agli agricoltori di prendere decisioni informate riguardo la gestione delle operazioni, con la possibilità di attivare sistemi di monitoraggio in tempo reale e di elaborare modelli predittivi in grado di migliorare l’efficienza aziendale. Tuttavia, la raccolta e la gestione di queste grandi quantità di dati presenta numerose sfide, a partire dall’attivazione di infrastrutture tecnologiche adeguate composte da sensori IoT (Internet of Things), fino ad arrivare all’implementazione di sistemi di flusso delle informazioni che permettano di utilizzare i dati nel modo più efficiente possibile.
La pubblicazione dal titolo “Big Data e IoT in Agricoltura – lo stato dell’arte?”, redatta dal Dott. Luca Fontanini, in collaborazione con Promocoop Lombardia e Consorzio Intercooperativo Servizi (CIS), si inserisce all’interno delle azioni di informazione previste nell’ambito del Progetto RESIST, finanziato dal PSR Lombardia 2014-20. Il Progetto RESIST, promosso da Promocoop Lombardia in collaborazione con l’Università degli Studi di Milano e CIS, prevede azioni di informazione e dimostrazione per migliorare le conoscenze delle imprese agricole riguardo l’adozione di strumenti di gestione del rischio, tecnologie innovative e monitoraggio dei processi aziendali.
La pubblicazione, in allegato al presente articolo, descrive accuratamente lo stato dell’arte e le prospettive future offerte dall’applicazione dei Big Data all’interno dell’azienda agricola, dettagliando le principali tipologie di strumenti e sensori impiegati nelle varie fasi della “catena dei dati”, ossia dal recupero all’analisi e commercializzazione dei dati (sensori applicati su attrezzi e trattori, sensori biometrici, reti wireless, algoritmi di machine learning, modelli di previsione e piattaforme cloud). Infine, vengono delineate le principali sfide legate ai Big Data, sia tecniche che organizzative, relative a proprietà dei dati, privacy, qualità delle informazioni, elaborazione e integrazione sostenibile delle fonti Big Data.
Documento da allegare:
Big Data - Progetto Resist.pdf
Post facebook:
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Seconda pubblicazione progetto RESIST
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Tema: Big Data e Internet of Things in agricoltura
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Descrizione degli strumenti e delle infrastrutture per la gestione e valorizzazione dei Big Data e delle principali sfide